模型数据整合与可视化：数字孪生数据平台

51WORLD、能科科技等公司为数字孪生提供可视化平台服务或系统支持，赋能各项业务。51WORLD与北交院共同打造了国内首个宏、中、微观交通流仿真平台，实现了数字孪生可视化与仿真交互系统“一张图”，精细化还原了北京西三环全域三维全要素场景。在数智赋行领域，针对日常维护管理效率低且资源消耗大、智能化程度不高等问题，51WORLD通过提供建模与智能监控等赋予结构物智能化监测、应急、养护、运维、决策能力，为交通管理方提供更为精准的交通管控能力。能科科技围绕工业互联网经营生态，基于制造装配工艺提供数字孪生产线建设、数字孪生测试台建设及其相关服务，实现自动化和智能化的实践。

图表：51World数字孪生平台

资料来源：公司官网，中金公司研究部

图表：能科科技数字孪生测试台

资料来源：公司年报，中金公司研究部

数据互动阶段进一步提升了人与孪生出的数字世界的交互。目前，数据互动主要包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，为物理实体、数字孪生及用户构筑了交互的渠道。VR为用户构建了一个全新的数字化虚拟场景，该场景可以基于现实也可以与现实无关，可以基于用户沉浸式的体验。AR在现实世界的基础上添加虚拟数字化的物品、信息对现实进行强化。

数据互动阶段可以理解为数字可视化的进阶版本。在此阶段，数字孪生世界与人的关系更进一步，不仅仅可以观察数字孪生世界，更可以参与其中的变化并对相应的物理世界做出指导与参考。同时，不同身份的人均可以参与交互的过程，实现不同的目的：生产者可以通过沉浸式交互在孪生空间中进行测试、提升产品生产过程中的安全性与设计的效率与成功率；使用者可以通过交互感受在孪生空间中感受产品的使用体验等。在数字孪生中，VR、AR等交互技术通过提供给用户更为直观的、沉浸式的交互与操作方式，使分析与操作数字孪生或数字世界的方式更接近于物理实体或世界。

图表：VR、AR技术介绍及在数字孪生中的应用

资料来源：《Digital Twin Driven Smart Manufacturing》（Fei Tao等，2019）、中金公司研究部

VR、AR在数字孪生中的作用主要体现在与其他技术相结合后提供更好的服务。中控技术通过VR、AR等算法与工具，为工业企业在装置投运后实现设备状态实时精准管理，工艺参数模型持续优化和迭代，同时便于员工进行数字化工厂巡检，及时有效安全地发现与排除问题故障等后期运维与服务。此外，AR、VR可以协助虚拟培训，中控技术利用AR、VR技术为员工提供沉浸式体验3D数字化工厂的功能，对工厂内设备使用操作方法、运维、生产安全等不同环节进行数字化虚拟培训，有效提升员工相应知识与技能，从而更好增强企业的应急管控能力。

图表：VR+数字孪生实现巡检

资料来源：幻威动力官网，中金公司研究部

图表：VR+数字孪生提供沉浸式培训教学

资料来源：中控技术官网，中金公司研究部

云计算、边缘计算等技术为数字孪生提供数据分析、预测与决策的强劲支撑。在数字孪生的基础数据获取层，物联网产生了难以想象的不同类型海量数据，而将这些数据转化为有用的信息则需要强大的计算能力，因此云计算、边缘计算等计算技术。云计算利用网络通过将数据拆分成子问题并利用网络中大量的硬件与软件资源对子问题进行快速处理并将结果反馈给用户。边缘计算则更加强调速度与安全性，边缘指靠近终端或数据源头，边缘计算则指采用集存储、应用、计算等核心能力的平台提供就近计算服务。这些计算方法的融合为数据孪生实时快速的数据处理提供技术支撑。云计算和边缘计算等技术为数字孪生提供更为高效与智能化的分析，从而实现数字孪生内部的计算与处理，为数据共享与智能化奠定基础。

人工智能等计算机技术在数字孪生中有助于数据更高效的分析与应用。人工智能的目的是赋予机器以人的智慧使得计算机能以人类智能做出反应，主要可以分为机器学习、计算机视觉、自然语言处理、工业智能化技术等。人工智能作为支撑技术可以应用于对采集数据的分析并进行运维监督、产品寿命预测以及提供决策可能等方面，从而创造应用价值。

图表：云计算、雾计算、边缘计算在数字孪生中的应用

资料来源：《Digital Twin   Driven Smart Manufacturing》（Fei Tao等，2019），中金公司研究部

图表：人工智能在数字孪生中的应用

资料来源：中金公司研究部

图表：数字孪生各根技术环节主要布局公司概览

资料来源：各公司官网，中金公司研究部

各环节技术迭代升级速度不及预期。数字孪生目前仍处于概念完善和技术演进阶段，诸如物联网设备安全、个人隐私等问题需要持续突破，动作捕捉目前精度仍有较大提升空间且成本较高，AI技术亦需要更大的算力。各项根技术相辅相成，若某一环节技术升级速度不及预期，可能影响数字孪生整体技术体系的构建。

各领域应用适配程度不及预期。数字孪生的最终目的是实现各领域的落地应用，而目前商业应用领域仍处于初级阶段，由于相关人才稀缺、商业实践成本较高等因素可能导致数字孪生概念与技术落地需要更长时间。

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