2025数字孪生行业报告-超越预期的变革性技术-海克斯康

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1 高管洞察 数字孪生 行业报告 的领导者认为 数字孪生 值得投入 96 % 2 数字孪生行业报告 11 660位 我们采访了 个行业的 C级高管和高层领导 超越预期的变革性技术 前言 领导者们对数字孪生的商业价值 做出明确而全面的评估 数字孪生： 行业发展驱动力还是新的技术炒作？ Burkhard Boeckem 海克斯康集团首席技术官 数字孪生 在研究中， 我们对数字孪生作了如下定义： 关于数字孪生技术，大家众说纷纭。然而， 过往的讨论始终未能触及数字孪生的核心价 值。 数字孪生难以定义。它既可以指代某款简单 且独立演示的产品/方案，也可以指代某个 实体乃至整个地区复杂且动态呈现的事项及 资产情况。 本报告深入研究了数字孪生技术在11个行业 中的应用现状，探讨了其对商业价值的深远 影响。通过对660位C级高管及其团队的调 用动态数据模拟、分析、 监控和优化性能，以数字 形式精确呈现真实世界的 技术 研，我们揭示了企业在数字孪生应用中的 创新实践，以及技术成熟度与企业成功之 间的联系。 从意想不到的隐性优势到行业先行者的经 验总结，我们的洞察全面展现了数字孪生 技术的应用现状及其未来趋势。 尽管数字孪生的广泛应用仍存在挑战，但 已成功部署本项技术的企业正逐步获得显 著成效。期待与大家共同探索数据的价 值。 3 4 数字孪生 驱动企业价值增长 96%的高层领导认可数字孪生的优势 6 现实超乎预期 10 人工智能的吸引力 12 澄清 五大误区 14 数字孪生价值 成熟度矩阵 查看矩阵中的行业排名 20 步步增效 22 获取优质数据 面临的诸多困难 24 中小企业 蕴藏巨大潜力 目录 仅19%未部署数字孪生的企业有望显著提升 协同性；相比之下，在已部署数字孪生的企 业中，有44%已实现了协同性的显著提升 80%的领导者表示，人工智能增强了他们对 数字孪生技术的兴趣 消除有关成本、数据、复杂性等方面的误解 65%的中小企业在部署数字孪生之后，效率 得到显著提升 56%部署数字孪生的企业计划为其数据收集 改进工作投资 采用集成数字孪生的企业，相较采用独立 数字孪生的企业平均多出三项优势 数字孪生行业报告 4 企业整体获益 提高效率 主动解决问题的能力 降低风险 提升产品或服务质量 提高可靠性 提高安全性 提升客户满意度 降低成本 加强协作 延长元件/系统的使用寿命 增加收入 减少碳排放 49% 35% 11% 5% 46% 36% 13% 5% 45% 37% 13% 5% 45% 38% 11% 6% 45% 39% 10% 6% 44% 42% 11% 3% 44% 41% 11% 4% 47% 41% 9% 3% 45% 41% 12% 2% 41% 40% 14% 5% 38% 42% 13% 7% 38% 39% 15% 8% 数字孪生 驱动企业价值增长 很大程度 一定程度 无影响 不相关 有明确的证据表明：数字孪生能够为企业 创造显著效益。 绝大多数企业高管深信数字孪生能够创造 效益。在所有受访者中，62%的人认为数 字孪生具有巨大价值。仅有2%的人认为 数字孪生不能创造任何价值。 数字孪生对企业整体有益，尤其有助于提 升企业的运营价值，例如，49%的受访者 认为提高效率是数字孪生的主要效益。 当然，盈亏状况也极为关键。虽然只有不 到一半（46%）的企业建立了结构化的投 资回报率（ROI）追踪系统，但从他们的 实践中可以看到显著成效：而这其中92% 的企业投资回报率超过了10%。 5 数字孪生创造的价值 在企业未来12个月的投资意愿中精准体现 19% 平均收入增长 19% 平均成本降低 数字孪生技术正极大地改善 企业的财务状况 企业表示数字孪生技术有助于减少碳排放 80% 的 追踪投资回报率的企业发现 投资回报率显著增长 5% 未知 4% 预计投资减少5%~25% 21-30% 投资回报率 34% 31-40% 投资回报率 16% 40%+ 投资回报率 0% 0% 投资回报率 1-10% 投资回报率 0% 7% 11-20% 投资回报率 37% 56% 预计投资增长5%~25% 16% 预计投资增长25%以上 19% 预计投资 规模基本持平 6 数字孪生行业报告 现实超乎预期 我们的研究结果明确显示，数字孪生所创 造的价值远超企业领导者的预期。 为探究数字孪生是否符合预期，我们请尚 未采用数字孪生的受访者，对其观念里的 数字孪生创造的效益进行评分。同步，我 们也请采用数字孪生的企业高管对数字孪 生所创造的效益进行评分。 结果显示，未采用数字孪生的企业普遍低 估其潜在价值。例如，在未部署数字孪生 的受访者中，仅有19%的人预计数字孪生 可显著提高协作效率。而在已经采用数字 孪生的受访者中，44%的人表示数字孪生 已经提升了协作效率，两者之间的差距达 到25个百分点。 同样，仅28%未采用数字孪生的企业预计 数字孪生能显著提升企业主动解决问题的 能力，而47%已采用数字孪生的企业的主 动问题解决能力显著提升。 有意思的是，现实和预期之间的差距随着 量化的效益提升而减小。例如，在降低成 本、提高产品质量和增加收入方面，实际 效果与预期之间的差距是最小的。就增加 收入而言，现实与预期之间的差距仅仅为 4个百分点。 关于数字孪生技术带来的效 益，大家的认知与实际情况存 在明显差距 7 数字孪生技术 为企业创造的整体价值远超预期 加强协作 主动解决问题的能力 提高可靠性 提高安全性 延长元件/系统的使用寿命 降低风险 减少碳排放 提高效率 提升客户满意度 降低成本 提升产品质量 增加收入 25个 百分点 百分点 百分点 百分点 百分点 百分点 19个 18个 17个 16个 15个 百分点 15个 百分点 15个 百分点 13个 百分点 12个 百分点 百分点 11个 4个 19% 44% 28% 47% 27% 45% 28% 45% 25% 41% 31% 46 % 23% 38% 34% 49 % 32% 45% 32% 44% 34% 45% 34% 38% 现实 差距（百分点） 预期 以上条形图显示了两组不同领导者的答复内容。 预期数据源于106位尚未采用数字孪生的企业领导 者对数字孪生预期效益的答复。 现实数据源于554位已经采用数字孪生的企业领导 者对数字孪生创造的各项效益的程度的答复。 8 数字孪生行业报告 75% 真正的战略朴实无华： 行动总好过无休止的观望， 从跬步，至千里。” Mark Cichy HOK设计技术总监 的受访者表示他们非常了 解数字孪生，并且认为数 字孪生能为其企业创造巨 大的价值 这种认知差异源于可量化的效益空间。纵 然解决问题的能力和协作能力的提升会带 来显著成果，但难以精确衡量其投资回报 率，导致企业在亲身体验前往往低估其实 际影响。 有些行业可能普遍对数字化转型持谨慎态 度。企业不满新技术炒作情有可原，毕竟 当新技术被鼓吹得神乎其神，但无法达到 预期效果时，企业必然会愈发失望。 这个话题相当复杂，企业自身情况的不 同，也将造成其态度与答案的不同。 而管理咨询公司和行业媒体在谈及企业畏 惧数字化转型的原因时，常常总结为失败 风险较高、对变革存在恐惧心理以及缺乏 紧迫感等。不管是出于何种原因，鉴于新 技术可能带来失败并导致高额费用，部分 企业对其保持警惕也就不难理解了。 跨国设计、建筑、工程设计与规划公司HOK 的设计技术总监Mark Cichy指出：“数字孪 生技术目前存在一定的过度炒作现象，这引 发了人们的疑虑，对其实际应用能力产生了 困惑。” 在建筑工程领域，很多企业曾尝试部署一系 列被过度宣传但实际效果不尽如人意的解决 方案，最终多以失败告终。因此，这些企业 在面对新的解决方案时往往持谨慎态度。 Cichy强调，与其依赖宣传来解决问题，不 如通过大量实际案例来展示技术的真正优 势。 他表示：“真正的战略朴实无华：行动总好 过无休止的观望，从跬步，至千里。” 9 38% 领导者称碳排放显著减少 15% 为平均减排量 企业实现的减排成效如何？ 38% 较大程度 39% 一定程度 15% 无成效 8% 企业与数字孪生无关 可持续发展潜力 鉴于可持续发展已成为众多行业的首要任务， 数字孪生技术在减少碳排放方面的成效令人振奋 数字孪生在减排方面同样能够发挥重要 的作用，不过目前实际表现与预期效果 之间仍存在着一定的差距。 在尚未采用数字孪生的受访者中，23% 的人认为数字孪生能显著减少排放， 25%的人则认为数字孪生无法带来减排 效益。 现实情况比较乐观。在所有行业中， 38%采用数字孪生的受访者表示碳排 放显著减少。实现减排的受访者称碳 排放量平均减少了15%。 数字孪生的显著优势在于能够依托数 据驱动，精准洞察特定实体或系统的 碳排放状况。以世界经济论坛上备受 瞩目的数字孪生与人工智能结合应用 为例，这种组合通过预测性维护、情 景测试、风险管理以及实时自动化报 告，促使各类建筑管理系统大幅减少 碳排放。 减排效果因行业而异。零碳分析公司 （Zero Carbon Analytics）的数据显 示，石化和化学行业的碳排放量占全 球终端用途碳排放量的6.1%，与钢铁 行业的水平相当，几乎达到水泥行业 碳排放量的两倍。随着石化产品需求 量的上升，这一比例只会持续攀升。 在石化行业，将近一半的受访者称， 企业在运用数字孪生之后，碳排放量 大幅降低。对于越来越多注重可持续 发展的企业来说，机会总是留给那些 愿意投入的企业的。 数字孪生行业报告 10 10 10 80% 人工智能的吸引力 人工智能的发展助力 领导者开辟增长路径 人工智能是影响未来数字孪生投资 的重要因素。多达80%的领导者表 示，人工智能增强了他们对数字孪 生的兴趣，两种技术之间似乎存在 内在联系。 人工智能已然成为数字孪生的关键 要素，最常见的应用场景为前端数 据处理（占比59%）和提升用户体 验（占比56%）。 的受访者称，人工智能 提升了他们对数字孪生 的兴趣 海克斯康人工智能副总裁JohannesaMaunz 称，人工智能是数字孪生整个生命周期不可 或缺的一部分。他指出了人工智能的三大功 能： 1.创建数字孪生 “在构建数字孪生时，人工智能可辅助流程 规划，或借助特定信息强化现实数据采集； 同时还能够去除数字孪生中的冗余项目，例 如建筑工地上的人员或工具。” 2.更新数字孪生 “人工智能节约了数字孪生的更新时间与成 本。例如，无人机仅需20分钟就能飞越整个 工地完成拍摄，随后进行后期处理即可。而 以往，这项工作可能耗时数小时。” 3.简化访问 “人工智能让用户能够极为直观地查看结 果——通过颜色编码，运用不同的图层或分 屏显示。此外，我们还能利用元数据和语言 模型确保用户在特定时刻精准获取所需信 息。” Maunz强调了最后一点——关键信息的访 问。他说：“简化数据访问的重要性不亚于 第一手的数据采集。数字孪生最强大的功能 在于利用大型语言模型（LLM）为现场或野 外工作人员提供更便捷的数据访问。” 众多高层领导正积极投资于人工智能功能的 建设，其中43%的领导者计划在未来一年内 进一步提升其人工智能功能。 关于获取回报，Maunz给出了两点建议。 “其一，对人工智能的实际效用保持积极的 思 考 。 毕 竟 并 非 所 有 事 物 都 具 有 同 等 价 值。” “其二，别老想着独自包揽所有工作。要做 好研究，寻找合作伙伴。考虑一下自身需 求，想要的是一套现成的、无定制的产品， 还是像海克斯康现实云工作室（Reality Cloud Studio）这样的方案——能够配合企业 发展而不断增添新功能，提升数据价值，提 高企业洞察能力？” 11 11 57% 59% 56% 43% 42% 41% 27% 0% 50% 48% 47% 47% 46% 38% 38% 37% 35% 35% 汽车 建筑、工程设计与施工 一般制造 石油和天然气 城市规划 建筑与设施管理 航空航天与国防 基础设施 公共安全 矿业 化工和石化 人工智能主要用于处理前端数据并增强用户体验 不同行业在部署人工智能功能的计划方面存在很大差异 提升用户界面 优化推荐效果 创造初始设置 处理前端数据 测试/调试 做出决策 我们未在数字孪生 中使用人工智能 数字孪生行业报告 12 期待数字孪生自主决策 获取信息 165 195 两者皆而有之 130 作为一项快速发展的变革性技术，数字孪生常常遭到误解。 下面我们来探讨五个主要误区 误区 2 必须进行彻底的 数字化转型 误区 3 数字孪生在初始阶段 就需要大量精确的数据 澄清五大误区 误区 1 数字孪生取代 人类专业知识 数字孪生是否注定会演变为几乎无需人类 干预的完全自主实体？我们的数据表明并 非如此。超过半数（53%）的受访者称， 数字孪生至少能在某些方面代替人工做出 决策；而较大比例（59%）的受访者表 示，数字孪生正在为人类决策者提供信 息。 数字孪生是一种非常先进的数据可视化技 术，能够实时模拟物理实体、地点或者过 程。数字孪生与人工智能（详见第10页） 相结合，可实现数据驱动的智能决策，使 用户得以更深入地洞悉情况，增强监控、 分析以及优化能力。然而，就现阶段而 言，这些技术进展尚不足以完全取代人类 在决策过程中的关键作用。 企业并不需要为了适配数字孪生而对流 程和运营进行全盘变革，很多企业都是 从小处切入，分阶段引入数字孪生。 最初可能只是针对某个组件或者应用场 景，随后再逐步扩大规模。海克斯康视 觉计算高级副总裁Frank Suykens指出， 数字孪生的每一步部署都会增加价值。 他解释道（详见第20页）：“企业通常 从小处开始，创造价值，之后再扩大使 用规模。在看到价值之后，企业就会探 索可扩展数字孪生应用的领域。” 企业能够依据当前已有的数据开发数字孪 生，先从小规模起步，再逐步拓展。正如 本报告下文所阐述的那样，数据质量可以 随着时间推移逐步提升。 一味追求数据生成并非正确之举。通常来 说，运营数据是已经存在的，即便是纸质 记录的形式：难点在于数据的数字化、索 引编制和验证。 越来越多的企业通过数 字孪生来获取信息，而 不是期待其自主决策 13 企业构建数字孪生时会遭遇哪些挑战？ 数据质量 43% 误区 4 数字孪生 仅适用于设备 误区 5 数字孪生的部署 会大幅超支 技能不足 重大延误 成本超支 企业问题 变更管理 数据隐私 验证/测试 网络安全 数据集成与协同性 18% 18% 42% 22% 38% 38% 37% 29% 29% 海克斯康观点： 科技推动人类进步 这种误解普遍存在：认为数字孪生仅适用 于“物体”，比如飞机发动机、风力涡轮 机或其他类型的机器。尽管数字孪生在预 测性维护等领域已展现出显著价值，但众 多受访者认为其潜力远不止于此，在更广 泛的应用场景中同样具有巨大前景。 例如，数字孪生技术可扩展至供应链管 理、生产线优化以及质量控制系统。此 外，在公共安全领域（详见第18页），数 字孪生还可用于模拟人群管理等非工程类 复杂系统。 我们认为，数字孪生技术会推 动人类进步，而非取代人类。 数字孪生通过实时洞察与预测 能力，赋能企业领导者优化运 营效率。在某些特定行业，数 字 孪 生 能 够 提 供 实 时 动 态 信 息，模拟以往需要人员在危险 环境中执行的任务，从而提升 很多人认为，数字孪生和众多新技术一样 昂贵，会导致预算超支。不过，我们的调 查结果表明并非如此。 在部署面临的挑战方面，数字孪生成本超 支在所有行业的常见挑战中位列第八。部 分行业的成本控制较为出色：22%的受访 者认为成本控制是个问题，在石油和天然 气行业（13%）、公共安全行业（13%） 和采矿行业（18%）中，持这种观点的受 访者比例更低。 而城市规划、建筑等行业声称成本超支略 高，但持这种观点的受访者占比仍不到三 分之一。 整体工作安全性。 数字孪生的核心价值在于为 各行各业提供精准信息，助 力决策优化。企业领导者及 其团队作为最熟悉公司运营 的核心力量，能够借助数字 孪生更高效地引领企业迈向 成功。 数字孪生行业报告 14 商业价值 80 70 60 50 40 20 30 入门级 建筑、工程与施工 优化级 基础设施 数字孪生 价值成熟度矩阵 评估数字孪生的影响 如需了解企业在矩阵中的排名， 请进行海克斯康数字孪生 价值成熟度评估 了解行业的技术熟练度 和商业价值现状 尽管在应用速度上存在天然差异，但数字 孪生能够为各行各业的企业创造价值。海 克斯康数字孪生价值-成熟度矩阵，为衡 量各行各业的企业通过数字孪生获取商业 价值的现状提供了量化基准。 关于数字孪生价值成熟度矩阵 数字孪生价值成熟度矩阵直观体现数字孪 生的价值产出和企业技术成熟度的关系， 通过对技术成熟度和商业价值产出进行评 分，确定行业的发展现状。 技术成熟度依据部署规模、与其他数字孪 生的集成以及人工智能部署等因素判定。 对于尚未采用数字孪生且无试点项目的受 访者，其得分为0。 商业价值则根据受访者反馈中所表达的认 知，具体包含投资回报率、实际收益等业 务数据确定。 15 技术成熟度 40 50 60 一般制造 建筑与 设施管理 公共安全 汽车 化工和石化 航空航天 与国防 石油和天然气 城市规划 领先级 高潜力 矿业 数字孪生行业报告 16 技术成熟度和商业价值均较低 建筑行业正在经历变革， 且变革的趋势正在加速。” 各组的企业领导者围绕问题解决、价值创造及未来规划展开了讨论 数字孪生成熟度： 入门级、优化级及领先级 入门级： 建筑、工程与施工 Joshua Marriott Weitz公司虚拟设计与施工总监 Weitz（美国历史第六悠久的建筑、工程 与施工（AEC）公司）的虚拟设计与施工 总监Joshua Marriott表示，该公司已在建 筑信息建模（BIM）等多个项目中成功部 署了数字孪生“可视化”技术。 Marriott指出，数字孪生能创造诸多效 益，尤其让决策者对数据充满信心。作为 总承包商，Weitz公司通常在单个项目中 协调50至100家分包商，现场工人数量可 达1