目前数字孪生行业传统参与者主要有GIS、测绘企业,建模、仿真企业,建筑信息模型(BIM)企业和集成商、运营商四大类,近年来,随着行业热度的不断提升,越来越多的互联网企业、大数据公司、人工智能科技企业、规划设计院等开始进入行业。数字孪生行业内玩家可以分为两类,分别为数字孪生相关技术提供商与解决方案集成商。其中,技术提供商包括可视化厂商、BIM、GIS、CIM以及CAD/CAE仿真建模等技术厂商;而解决方案厂商主要是为不同行业客户提供定制化的物联网解决方案和服务,从而帮助广大客户实现不同层级的数字孪生解决方案,相关企业主要为互联网大厂(BAT)、华为等云厂商以及三大运营商、万睿科技、软通动力等垂直领域综合智慧平台厂商。人员操作行为仿真需通过伦理审查,禁止还原可识别个体生物特征。工业园区房地产数字孪生可视化

从投资事件数量来看,2017-2022年整体呈上升态势。2017年投资事件数为13件,2018年略降至12件,这时期数字孪生概念处于早期推广阶段,市场认知度有限,投资热度相对较低。2019年增至19件,随着物联网等技术的发展,数字孪生技术有了更坚实的基础,应用前景逐渐被挖掘,吸引更多投资者关注。2020-2022年分别达17、25、34件,持续上升,主要是因为这期间数字孪生技术在工业互联网等领域的应用开始落地,展现出巨大潜力,引发投资热潮。然而,2023年回落至23件,2024年虽回升至25件,2025年又降至21件。这可能是由于在大规模落地过程中,技术面临数据融合等实际难题,部分投资者持观望态度,同时市场逐渐冷静,对投资标的的选择更加谨慎,更注重项目的技术实力与商业前景。相城区物联网数字孪生城市级数字孪生系统须建立数据沙箱机制,测试验证通过后方可接入实网。

通用电气(GE)利用数字孪生技术,为旗下的9HA.02型燃气轮机打造了一个“数字分身”。这个分身不仅能实时监测燃气轮机的运行状态,还能通过机器学习算法预测其健康状况,提前发现潜在故障。据GE官方报告,这项技术让燃气轮机的维护成本降低了25%,效率提升了1.5个百分点。2018年,日本船舶技术研究协会(JSRPA)启动了一项雄心勃勃的计划——利用数字孪生技术提升船舶安全性。他们通过创建船体结构的高精度数字模型,结合有限元分析(FEA)和计算流体动力学(CFD)技术,实时监测船体状态,预测潜在风险。这项技术让船舶的维护周期延长了20%,维护成本降低了15%。
不仅是JS领域,上述技术路径也可以广泛应用在新开发或正在改进的机器、设备或生产线上,即尽量在数字空间中,针对有待改进的机器、设备或生产线,做好它们的数字孪生体,施加并测试各种数字化的工况条件,随意变换工作场景,以近乎零成本对这些数字孪生体进行虚拟测试和反复迭代。比如糖果、宠物护理和食品商玛氏公司,其制造供应链已经创建了数字孪生系统,使用Microsoft Azure云平台和人工智能来处理和分析其制造设施中生产机器产生的数据。目前,该公司不但通过数字孪生增强了其160个制造设施的运营,也正在创建软件模拟以提高产能和流程控制,包括通过预测性维护延长机器的正常运行时间,并减少与机器包装不一致产品数量相关的浪费。教育培训领域借助数字孪生创建沉浸式实训环境,降低高危行业实操风险与培训成本。

物联网(IoT)是数字孪生数据采集的 “神经末梢”。它通过分布在物理实体上的各种传感器,如温度传感器、压力传感器、流量传感器等,实时采集物理实体的状态信息,为数字孪生提供了丰富的数据来源。例如在工业生产中,物联网传感器可以实时采集设备的运行参数,如转速、温度、振动等,这些数据被传输到数字孪生模型中,使虚拟模型能够准确地反映物理设备的运行状态。
数字孪生具有虚实映射的基本特征。通过对物理实体构建数字孪生模型,实现物理模型和数字孪生模型的双向映射。它的工作原理是创建一个或一系列和物理对象完全等价的虚拟模型,虚拟模型通过对物理对象进行实时性的仿真,监测整个物理对象当前运行的实时状况,甚至根据实时运行数据来完善优化虚拟模型的实时仿真分析算法,从而得出物理对象的后续运行方式及改进计划。 数字孪生对实时渲染与复杂计算的要求,直接推动边缘计算节点密度提升。扬州水利数字孪生
模型更新频率需根据对象特性分级设定,关键设备数据刷新间隔不超过1秒。工业园区房地产数字孪生可视化
数字孪生是物理对象、流程和系统的动态虚拟复制品。它通过传感器实时映射物理对象状态,在虚拟空间构建可计算、可预测、可优化的 “数字分身”,其本质是物理实体、虚拟模型、数据交互和智能分析的结合。例如,一个工厂中的设备,通过数字孪生技术,可以在虚拟空间中创建一个与之完全对应的虚拟设备,这个虚拟设备会根据物理设备的实时运行数据进行更新,反映物理设备的状态、性能等信息。
数字孪生的概念z早可以追溯到 20 世纪六七十年代美国国家航空航天局(NASA)的阿波罗计划。当时 NASA 地面站拥有多个模拟器,用于训练宇航员和指挥控制人员,并在阿波罗 13 号的救援任务中发挥了重要作用。2002 年,美国密歇根大学迈克尔・格雷夫斯(Michael Grieves)教授提出 “与物理产品等价的虚拟数字化表达” 概念,这可以看作是产品数字孪生的一个启蒙。2011 年 3 月,美国空军研究实验室shou次明确提到了 “数字孪生” 这个词汇。 工业园区房地产数字孪生可视化