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。 航空航天领域依托数字孪生技术,可大幅缩短飞行器研发周期并降低物理测试成本。徐汇区物联网数字孪生咨询报价

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。吴江区AI数字孪生供应商家象型数智科技的数字孪生系统实时采集建筑设备运行数据,实现电梯、消防系统的智能运维。

就现阶段的发展而言,围绕数字孪生出现的一个关键挑战是:鉴于大多数公司都投资于遗留系统,企业如何能够更轻易地实现针对使用该技术的转型?具体来讲,到底谁应当负责经营和管理数字孪生?企业又该如何保证数字孪生与现有的软件和其他应用程序通信? 新的数字孪生方法,必然对应公司基础设施内的新平台与新技术。但问题是如此这些新元素无法与现有技术组件无缝集成,往往会拉高新方案的落地周期和实现成本。一个可能的解决方案是,通过与企业规划资源系统(ERP)相集成,企业或许可以保证虚拟孪生与公司现有系统之间顺利实现数据共享,从而确保数字孪生收集和分析的信息能够自动反映在ERP系统当中。借助这股信息流,数字孪生与其他业务流程的配合可以起效,节约实现该技术所需要的时间和资源。此外,这种方式还能保证整个公司内的数据统一性与一致性,凭借可靠信息支撑起坚定稳定的管理决策。
当前数字孪生技术面临三大主要挑战:首先是实时性要求,工业设备孪生体需要保证200ms内的数据刷新速率;其次是模型精度问题,清华大学团队研究发现,当流体仿真网格尺寸大于0.5mm时,风电叶片气动噪声预测误差会超过15%;然后是跨平台兼容性,现有系统往往无法兼容OPC UA、MQTT等不同工业协议。未来发展方向呈现三个特征:边缘计算赋能本地化部署(如西门子边缘孪生体)、AI加速仿真运算(NVIDIA Omniverse平台已实现CFD计算速度提升40倍),以及区块链技术保障模型版权(中国电科院正试点数字孪生模型NFT存证)。象型数智科技的 MVR 智能展示系统已在地产营销场景广泛应用,还原项目在建实况。

2010年以后成为数字孪生相关企业入场的高峰期。安世亚太在2003年成立,到了2018年敏锐察觉到数字孪生业务在国内外的兴起之势,便开辟了数字孪生业务领域。佳都科技成立于2001年,于2019年推出华佳Mos,这标志着其正式涉足数字孪生研发。数字冰雹自2006年成立以来,十余年间深耕数据可视化领域,打磨出一系列适用于各行业的可视化产品,这些产品已广泛应用于智慧城市、园区、公安、交管、监所、电力、应急管理、航天战场等多个领域。中投产业研究院发布的《“十五五”中国未来产业之数字孪生技术行业趋势预测及投资机会研究报告》指出,中国数字孪生解决方案市场集中度较低,整体处于加速发展的激烈竞争态势。2023年吉奥时空、超图软件、奥格科技市场份额分别为10.8%、10.7%、9.9%,位列市场Qian三。象型数智数字孪生,实时监测设备状态,故障预警提前防,停机损失少一半。昆山房地产数字孪生供应商家
象型数智科技为能源行业打造的数字孪生方案,支持可再生能源接入的模拟与优化。徐汇区物联网数字孪生咨询报价
数智孪生依赖于一套高度集成化的技术体系,这些技术共同协作,塑造了数智孪生的强大功能: 1.数字孪生:作为重要框架,提供了物理实体的虚拟化实现基础。 2.人工智能(AI):AI技术确保孪生系统具备数据挖掘、建模、学习与推理能力。对于自适应动态优化、闭环控制尤为关键。 3.大数据:支持孪生系统实时处理海量的异构数据,形成可靠、高效的预测分析。 4.物联网(IoT):实时感知层,通过传感器数据实现物理到虚拟的动态映射。 5.高性能计算与云计算:支撑模型的大规模运行和跨地域协作。徐汇区物联网数字孪生咨询报价