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研究报告
（2024年第13期总第45期）2024年7月2日
中国数字孪生行业研究报告1
科创金融研究中心
朱雅姝胡杏
【摘要】行业图谱研究是清华大学五道口金融学院科创金融研
究中心科技成果转化研究的一项子课题，目标定位于清晰理解前沿科
技成果的技术核心、科创企业的技术竞争力及科研工作者的研究进度，
从而助力科技成果转化效率的提升。行业图谱研究将以系列形式展开，
选取国家战略重点科技领域的商业应用场景逐一进行，时效性较强。
本报告为行业图谱研究之计算机科学系列中的课题：中国数字孪
生行业研究报告。数字孪生技术，作为一种前沿技术，实现了将物理
实体在虚拟空间中的精确映射，形成了一种被称为“数字双胞胎”的
存在。这一技术利用物联网技术，实现了数据的实时双向交换，使得
1感谢资本市场与公司金融研究中心的实习生许喜远同学对本报告的助研工作。许喜远同学是清华大学医学院2022
级博士。
虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期，从而在集成底层
数据信息的基础上，支持仿真预测和优化决策。数字孪生技术起源于
美国航天与军事领域，后被通用电气首次应用于工业生产。在西门子、
达索等巨头的推动下，该技术从美国扩散到欧洲。随着人工智能、物
联网、虚拟现实等技术进步和元宇宙概念兴起，数字孪生技术不断完
善，在城市管理、智慧工业、自动驾驶测试及医疗等领域展现出巨大
应用潜力，成为推动各行业数字化转型与升级的重要支撑技术。
根据技术复杂性，数字孪生分为五个等级，目前正处于由数字经
济、工业互联网的发展、政策支持、技术进步及市场需求增长等因素
驱动的快速成长阶段。数字孪生的关键技术主要包括建模、渲染和仿
真三大方面。建模技术通过3D扫描、参数化建模和逆向工程等方法
创建物理实体的数字模型，代表软件有SolidWorks、CATIA等。渲染
技术则通过基于物理的渲染（PhysicallyBasedRendering,PBR）、实
时渲染和云渲染等手段实现逼真的视觉效果，主流平台有Unreal
Engine、Unity等。仿真技术利用有限元分析（FiniteElementAnalysis,
FEA）、多物理场耦合和实时仿真等方法模拟实体行为，主要软件包
括ANSYS、ABAQUS等。以上技术需要计算机图形学、计算机辅助
设计（Computer-AidedDesign,CAD）、计算机辅助工程（Computer-
AidedEngineering,CAE）和物理仿真等领域的协同，工业软件巨头如
Siemens、Dassault、Autodesk等和GPU厂商如Nvidia、AMD等正在
推动数字孪生技术的发展，未来这些技术的融合将驱动数字孪生走向
成熟。
数字孪生行业的主要参与者分为技术服务商和集成方案供应商。
技术服务商包括计算机集成制造（ComputerIntegratedManufacturing,
CIM）、建筑信息模型（BuildingInformationModeling,BIM）、可视
化平台厂商等，而集成方案供应商则包括运营商和互联网大厂。技术、
业务和资源三方面共同构成了数字孪生厂商的竞争壁垒。随着技术的
发展，数字孪生面临的挑战主要包括商业模式的成熟度、技术支持的
高要求、缺乏统一的标准体系以及数据能力的不完善。
数字孪生技术在多个行业展现出显著应用价值，推动了城市管理、
智慧工业、自动驾驶测试和智慧医疗的发展。在城市管理中，数字孪
生城市通过物联网和地理信息系统实现实时监控和优化，应用于交通
管理（如Siemens和IBM在新加坡的智慧交通系统）、零碳智慧园区
（如微软的雷德蒙德园区）和应急管理（如通用电气的解决方案）。
在智慧工业领域，数字孪生贯穿离散型和流程型工业的各个阶段，提
升生产效率和设备可靠性，主要应用企业包括软通动力、GE、
Siemens和IBM。自动驾驶测试方面，企业如Waymo、Tesla、百度和
Aptiv利用数字孪生进行大规模虚拟仿真测试，提高系统性能和安全
性。智慧医疗领域，通过IBM的WatsonHealth和GEHealthcare的
Edison平台等实现设备管理、手术模拟和个性化治疗，显著提升医疗
服务质量和效率。总的来说，数字孪生技术为各行业提供了强大的创
新驱动力和效率提升手段。
在数字孪生技术的高校研究方面，中外进度总体齐头并进，但研
究方向存在侧重和差异。国际上，尤其是欧美高校，侧重于基础理论、
高精度仿真和多物理场耦合研究，注重复杂系统建模与跨学科应用，
代表高校有麻省理工学院、佐治亚理工学院和约翰霍普金斯大学医学
院。中国高校在应用导向和大规模系统集成方面表现突出，特别在智
慧城市
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