数字孪生应用白皮书2020版_313页_14mb

报告摘要

数字孪生技术作为推动企业数字化转型和数字经济发展的重要手段，已被广泛应用于多个领域。本白皮书从数字孪生的概念、特征、技术体系、行业应用、标准化进展及发展挑战等方面，全面梳理了数字孪生的发展现状与未来趋势，提出了推动数字孪生技术应用的建议。

发展背景：起源于NASA的“阿波罗计划”，后由Grieves教授提出并推广，现已成为推动产业数字化的重要工具。
定义与特征：数字孪生是物理实体的数字化表达，强调实时、闭环、高保真、可扩展和互操作性。
与其他技术的区别：
- 与仿真相比，数字孪生具备双向实时交互和闭环优化能力。
- 与CPS相比，数字孪生更关注模型构建和数据驱动。
- 与数字主线相比，数字孪生是实现数字主线的使能技术。
- 与资产管理壳相比，数字孪生更侧重于执行和优化，而资产管理壳则侧重于管控。

相关术语：
- 数字孪生（Digital Twin）：物理实体的数字化表达。
- 数字孪生体（Digital Twins）：包括模型、技术体系和系统级应用。
- 实体对象（Entity）：包括人员、设备、事件等。
- 虚拟实体（Virtual Entity）：对应物理实体的信息或数据表示。
- 物理域与虚拟域：分别代表物理世界和数字空间。
- 数字化表达与建模：用于支持相关决策。
系统相关：
- 物联网（IoT）：连接物理与虚拟世界的基础架构。
- 基于模型的设计（MBD）和基于模型的企业（MBE）：强调模型在产品开发与企业管理中的作用。
系统数据相关：
- 资产数据、运营数据、背景数据、元数据、运营历史、维修历史等构成数据基础。
模型相关：
- 统计模型、工程模型、元模型等是数字孪生模型构建的重要基础。
性能相关：
- 一致性、可靠性、验证、确认、鲁棒性、保真度、可追溯性、同步性、可重构性等是衡量数字孪生性能的重要指标。
功能相关：
- 分析、互操作性、可视化、优化、预测、仿真、监控、增强现实、虚拟现实等是数字孪生的主要功能。
应用相关：
- 数字孪生在多个行业有广泛的应用，包括智能制造、智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧建筑和智慧健康等。

应用需求方向：
- 推动数字经济与实体经济融合，加快产业升级。
- 贯通工业信息孤岛，释放数据价值。
- 实现资源能源优化配置，提高生产效率。
- 打造新型智慧城市，提升城市治理与居民生活品质。
- 优化医疗资源配置，提升公共健康保障效率。
数字孪生产业图谱：
- 分为六大核心模块：基础支撑、数据互动、模型构建、仿真分析、共性应用和行业应用。
- 国内外主要厂商包括达索、ANSYS、微软、优也、特斯联、树根互联、阿里云、腾讯云等。
支撑技术层：
- 云计算：由IT巨头主导，提供“IAAS+通用PaaS”服务。
- 人工智能：ICT企业、研究机构、行业协会共同推动算力与算法的发展。
- 边缘计算：支持数据采集、处理和传输，具备设备协议处理和安全加密能力。
- 安全层：强调设备、通信和数据的安全保障，如加密、认证、固件更新、威胁监测等。