标准化是推动数字孪生技术发展和应用的重要基础。近年来,国内外在数字孪生标准化方面取得了一系列进展。以下是国内外数字孪生标准化的主要进展:国际标准化进展:ISO 标准:国际标准化组织(ISO)正在积极推动数字孪生国际标准的制定。ISO/TC 28/SC 41 负责数字孪生相关标准的制定工作,目前正在制定的标准包括 ISO/DTR 23247-100《自动化系统和集成 数字孪生框架 第 100 部分:制造》等65。IEC 标准:国际电工委员会(IEC)也在积极推动数字孪生相关标准的制定。IEC/SC 65A 负责工业过程测量、控制和自动化领域的数字孪生标准制定工作,目前正在制定的标准包括 IEC 62714《工业过程测量、控制和自动化 数字孪生》系列标准65。ITU 标准:国际电信联盟(ITU)也在积极推动数字孪生相关标准的制定。ITU-T Study Group 20 负责物联网、数字孪生和智能可持续城市及社区的标准制定工作,研究周期为 2025-2028 年64。IDTA 标准:工业数字孪生协会(IDTA)是一个致力于推动数字孪生标准化和互操作性的国际组织。该协会发布了一系列数字孪生标准和指南,如《资产行政外壳(AAS)标准》等,为数字孪生的标准化和互操作性提供了参考63。住建部推广建筑数字孪生技术应用,已有12个城市开展试点。张家港科技数字孪生共同合作

基于机器学习(ML)和深度学习(DL)的数据规律挖掘,数智孪生具备了强大的预测与优化能力。这为工业智造和系统管理注入了高度自主性的智能元素。 预测性维护:设备运行过程中,系统通过实时传感器数据结合历史运行分析,可以提前发现潜在故障,防患于未然,降低停工损失。 自适应优化:例如在制造工艺中,孪生系统可以实时调整参数,确保产品保持高精度和低加工时间成本。 强化学习(RL)的应用使孪生系统实现闭环控制,可以主动驱动物理系统的动态优化。例如在能源管理中,利用孪生技术结合强化学习,高效优化能源调度,减少资源浪费。静安区元宇宙数字孪生应用领域定制化数字孪生系统的价格往往高于标准化产品。

2025年8月10日,第六届全球数字孪生技术应用博览会在上海国家会展中心拉开帷幕。作为亚洲规模很大的行业盛会,本届展会吸引了包括西门子、达索系统、华为云在内的87个国家与地区的1200余家参展商。开幕式上,中国工程院院士李培根通过数字孪生系统实时连线德国工业4.0研究院zhuan家,双方在虚拟会场共同演示了跨国工厂设备同步运维场景。展区中间的巨型LED屏持续播放着城市级数字孪生平台动态,实时渲染的交通流量与能源消耗数据模型引发众多参观者驻足。值得注意的是,组委会特别设置了"数字孪生伦理与安全"专题论坛,反映出行业对技术应用规范的持续关注。
2010年,美国陆军环境医学研究所的“阿凡达”单兵项目正式启动。该所研究人员希望给每名军人都创建出自己的数字虚拟形象,无论高矮胖瘦和脾气秉性。目前已经成功地开发了250名“阿凡达”单兵。在一个复杂的虚拟训练系统中,研究人员让这些虚拟单兵穿上不同的作战服,变换不同的姿势和位置,不断加载战场环境的数字孪生体来进行各种逼真的高风险模拟,从而替代实战测试。通过各种数字化测试来找出他们的弱点,甚至模拟各种恶劣气候环境来测试这些单兵的生理环境适应能力。所有测试过程无人身危险,可以随意反复试验。可以说,数字孪生不但持续发生在物理孪生体全生命周期中,而且会超越物理孪生体生命周期,在数字空间持久存续。因此,充分利用数字孪生可在智能制造中孕育出大量新技术和新模式。2025年数字孪生市场规模预计突破千亿元,年复合增长率保持稳定。

预测性维护:数字孪生在预测性维护方面具有明显优势。通过建立设备的数字孪生模型,企业可以实时监测设备的运行状态,预测设备的剩余使用寿命和潜在故障,实现设备的主动维护和维修,减少设备停机时间,降低维护成本35。例如,某大型电力公司采用数字孪生技术对其电网系统进行管理,通过建立设备的数字孪生模型,提前预ce变压器、断路器等关键设备的潜在故障,合理安排设备检修计划,使设备故障率降低了 30%,检修成本降低了 20%25。数字线程技术:数字线程是数字孪生在智能制造中的延伸,它通过建立贯穿产品全生命周期的数字化连接,实现产品设计、制造、运维等环节的数据共享和协同,提高产品开发效率和质量36。例如,洛克希德・马丁公司借助数字主线与数字孪生技术实现对 F-35 生产全流程中的数据与模型的充分利用,明显提高了 F-35 的生产效率;美国诺格公司借助数字孪生支撑 F-35 生产质量管控,改进了工艺流程,缩短了决策时间36。数字孪生与5G、物联网结合,将推动农业精细化管理,实现作物生长环境的数字化复现与调控。安徽房地产数字孪生咨询报价
某油田建立采油设备数字孪生系统,年维护成本下降18%。张家港科技数字孪生共同合作
数据安全和隐私保护:数字孪生系统涉及大量的设备运行数据、用户个人信息等敏感数据。一旦数据泄露,将给企业和用户带来严重的损失。因此,需要加强数据安全防护技术研发,建立完善的数据安全管理体系,确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性。模型的准确性和可靠性:数字孪生模型的质量直接影响到其在实际应用中的效果。要构建出高度准确和可靠的数字孪生模型,需要对现实对象或系统进行深入的了解和分析,同时还需要大量的高质量数据进行训练和验证。然而,在实际应用中,由于现实系统的复杂性和数据的不确定性,往往难以保证模型的准确性和可靠性。因此,需要不断改进建模方法和数据处理技术,提高数字孪生模型的质量。张家港科技数字孪生共同合作