技有限公司牵头发起成立了数字孪生世界企业联盟，专注于贯通数字孪生产业上下游，打 造数字孪生产业协同创新生态，以数字孪生体为基座，融合上下游产品和技术，将物理世 界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字孪生世界。 为促进生态合作、行业交流、创新发展等工作上的融合共生，由联盟理事长单位杭州 易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于 2022 年 5 月首次编制数字 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 2023 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）， 于 2025 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（智能算法篇）。 特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。 主编单位：杭州易知微科技有限公司 编写指导（排名按姓名拼音首字母）： 陈为 浙江大学计算机学院教授 邓贵德 中国特种设备研究院正高级工程师 杨秦敏 浙江大学控制科学与工程学院教授 周伟华 浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任 易知微主持编写的这本《数字孪生世界白皮书》为数字化改革和区域经济发展提供了 导览图，是各大企业数字化转型过程中的必备参考。 陈为 浙江大学计算机学院教授 从当前数字孪生项目布局情况来看，城市、水利、电力、交通、能源是目前数字孪生 的主要研究应用领域。在高端装备、社会风险防控等方面也有探索性的研究开展。《数字 孪生世界白皮书》通过对于数字孪生技术和行业解决方案的深度剖析和成果分享，为数字 孪生应用在千行

AR/VR 、 5G 等数字技术的快速发展，将成为风电企 业 转型的强大助力，进而推动风电行业的现代化，为清 洁能 源的未来发展注入强大的支撑和动力。 我们相信，随着全球风电机组装机容量的不断提高，数字 孪生技术将赋能风电行业向更高效、更可靠、智能化的方 向发展，为实现“双碳”目标作出更大的贡献。 01 02 第一章：中国风电产业发展现状及趋势 当下，加快推进碳减排已经成为全球共识，中国明确提出 面对不断变化的风电市场需求，威图作为德国“工业 4.0” 的倡导者及践行者，联手姊妹公 司 EPLAN ，全面覆盖客户从需求、订单、生产、物流、服务的整体环节，在风电产业共同打 造“自 动化孪生”、“产品孪生”和“制造孪生”三大数字孪生体系，以“软件 + 硬件 + 服务”的 数字化 全价值链解决方案，携手客户共同探索绿色能源转型之道。 保证设备长期可靠运行 为保证风电场的盈利能力，如何进一步降低度 电成本，提高设备的稳定性和可靠性事关风电 就设计出更加优化的机组设备制造方 案、配置方案，减少整体的运维支出，进而达到降低全生命周期成本的目的，数字孪生为此类 需求提供了一个很好的思维路径。 在传统的设备制造流程中，为保证制造阶段的准确性，通常采用创建物理样机的方式进行仿真 与测试。随着数字化技术的不断发展，可以通过数字孪生技术创建虚拟样机，其具有的高效性 与低成本的特征，势必将逐渐取代物理样机。 在创建虚拟样机的过程中，用户

售行业发展报告》 15 ① 数字孪生供应链： 即供应链的数字孪生系统。以其为载体，将预测技术（时间序列，机器学习）、决策工具（如人工智能，运筹优化）等于数字孪生技术相结合，即形成基于数字孪生的决策支持 系统。数字孪生供应链能够突破传统供应链的响应速度和成本瓶颈，有效拉通上下游，基于数据驱动进行精细管理和智能决策，提升供应链的效率、降低供应链的成本。 ② 数字孪生推动供应链战略升级： 通过数据的 通过数据的采集、数据和数据智能的分享、上下游联动，数字孪生供应 链能够实现各环节的优化决策，实现跨环节、跨生态的供应链协同优化， 加速行业的融合升级和商业变革。 ③ 数字孪生供应链的业务价值体现在： 全程可视，方便决策；上下游高效协同，高质量运营保障；数据驱动， 科学决策；精益管理，快速响应；产品、服务和商业创新；社会效益， 促进物流、供应链、区域、行业和人员的转型升级。 数字化模型可划分为 “监测性数字模型” 数字孪生（ Digital Twin ） 支持物理实体和数字实体之间进行实时双向的数据交 互。数字孪生一方面可以使用实时的传感器数据做为 输入，另一方面可以输出生产制造过程的参数 消费行业未来发展趋势二：数字孪生技术支持在数字世界进行试验和 决策 , 能够减少试错成本、提升决策效率和有效性、优化产品质量和业务体验 ③ 数字孪生价值： l

的商业价值与网络自动化的经济效益，驱动价值转化。 2.3 技术演进：多技术融合夯实 L4 实现基础 全行业推进自智网络从L3向L4阶段迈进，在开展L4规划实践和产业标准制定的同时，将 网络大模型、多智能体协作、数字孪生等几个方面作为重点投入方向，开展技术攻关以实现L4 价值场景的突破。 网络大模型：随着AI技术与网络的深度融合，利用网络高价值语料、知识图谱、专家技能 形成行业大模型应用/智能体，具备自然语 Agent 的各自优势进行算网业务 E2E 编排，提供一站式云边端算网资源调度 和智能业务支持。 数字孪生：网络数字孪生基于数字化技术和数据模型，创建物理网络的数字化镜像，以便 在虚拟环境中模拟、监测和优化物理网络中的实体、过程或系统。数字孪生网络是迈向高阶自 智网络的关键使能技术，借助数字孪生技术可推动网络规建维优工作向自动化、智能化模式换 挡升级，同时，通过对物理网络精准复制和系统仿真，突破物理网络受到的时间、空间、成本 考TMF自智网络框架，基于市场需求和 技术发展，依托“一个联通、一体化能力聚合、一体化运营服务”的核心优势，提出联通数字 孪生网络“三层架构、闭环机制”的目标架构，通过对全网用户、业务、产品、网元、资源等 全要素的数字化，构建与物理网络实体精准映射、动态交互的数字孪生体，实现全网全客户全 场景智慧运营，赋能新技术和新业务可持续创新，牵引自智网络演进。 2.4 面临挑战: 多要素难题阻碍

..................................................................................... 52 5.4.2 数字孪生技术 ................................................................................................ ..................................................................................... 53 图表 53：数字孪生技术架构 .............................................................................................. .......................... 71 客观 中性 建设性 -6- 智慧园区白皮书 序 言 随着人工智能、大数据、云计算、物联网、数字孪生、通信感知等新一代信息技术的迅速发展和新 基建的深入应用，“智慧园区”建设已成为国内园区、城市规划和社会发展的主要焦点。2012 年至今， 党中央和国务院高度重视智慧园区的建设与发展，从国家层面相继出台了多项政策，鼓励园区向着智慧

集成的自动化平台 ................................................................................... 7 3.2 数字孪生 .................................................................................................. 7）。两者协同运作，为生物发酵工厂的 数字化转型打造了完整的自动化基础架构。 3.2 数字孪生 基于西门子强大的产品组合，通过打造 “生产”的数字孪生体，企业可以实现在虚拟 孪生环境中提前对工艺、设备、产线、工厂 及物流等进行仿真、验证、调试及优化，并 在投入生产后基于实际生产数据对虚拟模型 进行进一步的迭代和优化。这种全方面的数 字孪生不仅降低了实施风险，更为生产的持 续优化提供了数字化基础。 •

别高耗能环节，并提出针对性工艺改进建议， 助力实现碳中和目标。 核 心 应 用 场 景 挑 战 与 对 策 数据整合难题 技术人才缺口 安全风险 未 来 趋 势 与 前 沿 方 向 数字孪生深度融合 AI驱动的自主决策 可持续制造 质量管理 供应链协同 能源管理 数据整合面临的主要问题， 多系统（如PLC、MES、 SCADA）数据格式不统一 采用OPC UA协议来构建标准 化接口，提供标准化的数据 与高校展开合作，实施定向 培养计划，同时引入低代码 平台以缓解短缺 工业数据泄露的安全风险， 包括技术秘密、生产安全、 盈利能力等 部署零信任架构，并引入区 块链溯源技术 ◼ 数字孪生深度融合：ABI与数字孪生的深度融合，使得虚拟工厂能够实时映射实际生产过程中的 每一个环节，为管理者提供了直观、高效、精准的数据支持和决策依据。 ◼ AI驱动的自主决策：强化学习算法可以根据生产任务的优先级、设备状态、工艺流程等多种因 “ 熄 灯 工 厂” 与 智 能 制 • 能源管理智能化 基于AI和大数据技术，实现了数据中心 制冷系统的智能化，降低数据中心PUE 约8%-15%，实现节能降耗的绿色目标 • 数字孪生与仿真 通过数字孪生技术模拟生 产流程并优化产线布局， 显著减少实际调试时间 • 工业互联网平台 海尔COSMOPlat工业互联 网平台通过构建用户驱动 的大规模定制模式，实现 需求反向牵引生产流程。 依托AI智能分析市场数据精准预测爆品

» 优化医疗资源的配置：通过数字孪生技术，医院可以对医疗资源 的使用情况进行实时管理和分析，实现资源的优化配置，提高资源 的利用效率。 » 提高医疗服务的效率和质量：通过 AI 和数字孪生技术，医院可以 对患者的医疗数据进行综合分析，提高诊断和治疗的准确性和效率。 » 实现医院的可视化、数字化管理：基于物联网、云计算、大数据 和数字孪生等技术，采集、处理并实时展示医疗设备状态、患者及 的医 疗信息管理服务体系，从而全面提升医院人员管理、设备管理、安 全管理、科研教学管理等效率。 » 个性化医疗服务和健康管理：通过 AI 和数字孪生技术，医院可以 为患者提供更加个性化、精准的医疗服务和健康管理方案。 4. AI+数字孪生，重塑运营模式 目录 01 中国智慧医院发展现状 02 中国智慧医院发展趋势 03 医院数智化实践案例 04 智慧医院数智化管理方案 2025中国智慧医院白皮书

型困难重重。 如何规划可行的数字化转型路径，本文从框架与参考架构方面，将给出建议。 数字化转型的重要模型与科学 数字化转型需要多学科、多技术的支持，其依托的主要模 型与科学为： 数字孪生：数字孪生（Digital Twin）这个概念最早用于 航空航天飞行器的健康维护与保障。指先在数字空间建立 真实飞行器的模型，并通过传感器实现与飞行器真实状态 完全同步，这样每次飞行后，结合现有情况和过往载荷， 及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷 等。这项模型的理念被广泛应用到各行业，如实现物理世 界的数字化，以及采用CPS（信息物理系统）的治理思 路，实现人、机器、数字世界的联动智能治理。 数字孪生的外延 数据科学：数据成为社会生产要素，人们意识到基于数据 可以有更多的手段去认识现状与环境，重塑商业模式，因 此在实验、理论、计算科学研究手段的基础上，提出了数 据科学作为科研的第四范式，针对数据的产生、治理、数 数字化平台战略：互联的数字生态。 架构设计：物联接入、IAAS/PAAS/SAAS云。 关键技术：虚拟化、容器、数字模型、中间件、开发套件。 数据与分析战略：实现的数字价值 架构设计：数字孪生、数据管理框架。 关键技术：大数据、行业数据标准、设备机理模型、人工智能等。 核心层-云/数据中心战略：混合IT 架构设计：世界级IT架构、多云架构。 关键技术：多云管理、数据中心自动化DCA、软件定义SDI。

06 的探测器与加速器，不断推动着业务向前发展。 在金融服务、智能制造、智慧城市、医疗健康、教育科技以及零售消费等越来越多的标准化行业领域，创新应用 正涌现“需求即服务”的新范式。通过创造数字孪生决策、智能供应链协同、沉浸式教育等场景，智能化应用正在重 塑产业认知边界，推动千行百业向更高层次发展。 未来，随着企业级客户和个人消费级客户数字化转型需求的加速提升，应用开发新范式将成为推动产业发展的重 决策， 从而大幅提升运行质量、安全保障和用户体验。这一能力的实现得益于： 1. 多模态感知与语义理解等技术的突破，使系统可以融合来自视觉、语音、传感器等多源数据以深度感知环境。 2. 结合数字孪生建模对物理世界进行虚拟映射与精细仿真，利用边缘智能分担海量数据的实时处理，并通过时空 预测模型对未来态势进行精准预判，确保应用对环境变化作出及时优化响应。典型应用包括：智慧园区系统根 据人流密度 运行状态并运用高级预测模型提前识别最佳维护窗口，避免设备突发故障停机。 随着感知硬件迭代、边缘计算与云端服务协同增强以及大模型技术加速演进，环境认知将在未来发挥更关键作 用。多模态感知与数字孪生的精细映射，使物理与数字世界无缝融合；边缘侧分布式实时推理与云端超大规模模型协 作，可以更低时延、更高可靠性支撑系统决策；时空预测模型吸纳海量环境数据，助力各行业更精准地预判趋势并优 化策略。