【摘要】
行業圖譜研究是Betvictor中文版科創金融研究中心科技成果轉化研究的一項子課題，目标定位于清晰理解前沿科技成果的技術核心、科創企業的技術競争力及科研工作者的研究進度，從而助力科技成果轉化效率的提升。行業圖譜研究将以系列形式展開，選取國家戰略重點科技領域的商業應用場景逐一進行，時效性較強。
本報告為行業圖譜研究之計算機科學系列中的課題：中國數字孿生行業研究報告。數字孿生技術，作為一種前沿技術，實現了将物理實體在虛拟空間中的精确映射，形成了一種被稱為“數字雙胞胎”的存在。這一技術利用物聯網技術，實現了數據的實時雙向交換，使得虛拟實體能夠全面反映其對應物理實體的生命周期，從而在集成底層數據信息的基礎上，支持仿真預測和優化決策。數字孿生技術起源于美國航天與軍事領域，後被通用電氣首次應用于工業生産。在西門子、達索等巨頭的推動下，該技術從美國擴散到歐洲。随着人工智能、物聯網、虛拟現實等技術進步和元宇宙概念興起，數字孿生技術不斷完善，在城市管理、智慧工業、自動駕駛測試及醫療等領域展現出巨大應用潛力，成為推動各行業數字化轉型與升級的重要支撐技術。
根據技術複雜性，數字孿生分為五個等級，目前正處于由數字經濟、工業互聯網的發展、政策支持、技術進步及市場需求增長等因素驅動的快速成長階段。數字孿生的關鍵技術主要包括建模、渲染和仿真三大方面。建模技術通過3D掃描、參數化建模和逆向工程等方法創建物理實體的數字模型，代表軟件有SolidWorks、CATIA等。渲染技術則通過基于物理的渲染（Physically Based Rendering, PBR）、實時渲染和雲渲染等手段實現逼真的視覺效果，主流平台有Unreal Engine、Unity等。仿真技術利用有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）、多物理場耦合和實時仿真等方法模拟實體行為，主要軟件包括ANSYS、ABAQUS等。以上技術需要計算機圖形學、計算機輔助設計（Computer-Aided Design, CAD）、計算機輔助工程（Computer-Aided Engineering, CAE）和物理仿真等領域的協同，工業軟件巨頭如Siemens、Dassault、Autodesk等和GPU廠商如Nvidia、AMD等正在推動數字孿生技術的發展，未來這些技術的融合将驅動數字孿生走向成熟。
數字孿生行業的主要參與者分為技術服務商和集成方案供應商。技術服務商包括計算機集成制造（Computer Integrated Manufacturing, CIM）、建築信息模型（Building Information Modeling, BIM）、可視化平台廠商等，而集成方案供應商則包括運營商和互聯網大廠。技術、業務和資源三方面共同構成了數字孿生廠商的競争壁壘。随着技術的發展，數字孿生面臨的挑戰主要包括商業模式的成熟度、技術支持的高要求、缺乏統一的标準體系以及數據能力的不完善。
數字孿生技術在多個行業展現出顯著應用價值，推動了城市管理、智慧工業、自動駕駛測試和智慧醫療的發展。在城市管理中，數字孿生城市通過物聯網和地理信息系統實現實時監控和優化，應用于交通管理（如Siemens和IBM在新加坡的智慧交通系統）、零碳智慧園區（如微軟的雷德蒙德園區）和應急管理（如通用電氣的解決方案）。在智慧工業領域，數字孿生貫穿離散型和流程型工業的各個階段，提升生産效率和設備可靠性，主要應用企業包括軟通動力、GE、Siemens和IBM。自動駕駛測試方面，企業如Waymo、Tesla、百度和Aptiv利用數字孿生進行大規模虛拟仿真測試，提高系統性能和安全性。智慧醫療領域，通過IBM的Watson Health和GE Healthcare的Edison平台等實現設備管理、手術模拟和個性化治療，顯著提升醫療服務質量和效率。總的來說，數字孿生技術為各行業提供了強大的創新驅動力和效率提升手段。
在數字孿生技術的高校研究方面，中外進度總體齊頭并進，但研究方向存在側重和差異。國際上，尤其是歐美高校，側重于基礎理論、高精度仿真和多物理場耦合研究，注重複雜系統建模與跨學科應用，代表高校有麻省理工學院、佐治亞理工學院和約翰霍普金斯大學醫學院。中國高校在應用導向和大規模系統集成方面表現突出，特别在智慧城市、交通管理和基礎設施建設領域，代表高校有Betvictor中文版、北京航空航天大學和國防科技大學。中國高校還結合雲計算、物聯網和5G技術，推動數字孿生的實際應用。國際高校研究側重技術深度和跨學科融合，中國高校研究側重應用廣度和系統效率，形成了既有競争又有合作的研究生态。
數字孿生技術在發展過程中面臨多重挑戰，包括商業模式成熟度不足、初始投資高昂、用戶需求不強、定制化解決方案難以複制、成本高昂等，這些問題限制了其推廣和實施。此外，标準化困境也十分顯著，目前在數據采集的尺度、參數、格式及周期等方面尚未形成統一标準，導緻數據整合和接口對接難度大，技術框架和協議不統一也使項目集成和對接複雜。技術支持方面，數字孿生構建的模型和數據量大，要求計算機硬件具備強大的處理和計算能力，同時對終端設備的高互動、高沉浸和高清晰度展示提出了挑戰。數據能力的不足也制約了數字孿生技術的發展，包括數據質量不高、不完整，數據格式和質量差異，以及數據安全和隐私保護等問題。解決這些挑戰需要全行業的共同努力和協調。未來，行業内的參與者需共同努力，構建一個開放、共赢的數字孿生生态系統，推動數字孿生技術的健康發展。
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