数字孪生技术金融应用研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 3 月 目 录 一、 数字孪生介绍 .................................................. 1 （一） 数字孪生的概念与发展 .....................................1 （二） 数字孪生的金融政策指引 .................... ...............2 （三） 数字孪生体系架构 .........................................2 （四） 数字孪生的关键技术 .......................................4 二、 金融应用发展 .................................................. 9 （一） 金融业业务场景痛点 金融业业务场景痛点 .......................................9 （二） 金融业数字孪生需求方向 ..................................12 （三） 金融业数字孪生建设进展 ..................................13 三、 应用场景分析 ...............................

10 2.4 趋势4 大模型赋能运营商数智化转型，加速高阶自智 11 2.5 趋势5 数字孪生加速网络智能化演进，实现以虚映实，以虚控实 12 2.6 趋势6 数智融合促进数据要素和数据基础设施发展 总结网络演变的六个方面，为理解未来业务和自智网络 提供了重要视角。 中兴通讯AIR Net高阶自智演进方案 通过数据和能力的开放解耦，助力端到端自动化流程 断点的打通；通过大小模型协同、Agent、数字孪生等 关键技术，解决自动化难点，降低网络运营技能门槛 并逐步代替人工实现网络自主闭环；通过价值场景及 成效落实，助力商业成效的闭环。方案采用可组装式 数字星云架构，通过数智引擎，提供各类服务能力，结 合场景自智能力，快速编排上线，并具备未来应用范 式演进能力。 自智网络发展趋势 结合当前标准发展和产业实践，从数字人直播、5G-A 等业务发展、云网算智融合的网络演进、以及大模型 /Agent，数字孪生等新技术和应用方面，进行深度洞 察，分析自智网络产业的发展趋势及面临的挑战，并提 出解决策略与建议。 成功案例分享 列举自动化、智能化、能效优化的高阶自智网络实践 案例，为全球运营商及合作伙伴提供宝贵参考与借鉴

........................ 18 （三） 技术应用价值 ............................................... 18 六、 数字孪生 ........................................................ 20 （一） 技术内容概述 ......................... ................... 81 （一） BIM 与大数据、人工智能结合 ................................. 81 （二） BIM 与物联网、数字孪生技术 ................................. 82 （三） BIM 标准化与全球化 ......................................... 技术。 六、数字孪生 （一）技术内容概述 数字孪生（Digital Twin）是指在虚拟空间中创建物理实体或系统的数字 化映射，通过实时数据交互和智能分析，实现对物理对象全生命周期的监测、 分析、预测和优化。这一概念最早由美国学者 Michael Grieves 于 2002 年提出， 经过近二十年的发展，已成为推动建筑业数字化转型的关键技术。 数字孪生技术的基本架构包括物理实体层、数据传输层、数字模型层、分

运用数字工具，快速了解供应短缺、生产或运输延迟对销售及 成本的影响 动态化、可持续的产品开发 采取生态设计及协同工程方法来开发新型产品与流程的能 力，充分利用贯穿整个产品生命周期的反馈闭环。 • 依托数字孪生平台的协作方法 • 通过生态设计方法，在设计过程中植入可持续因素（例 如：碳足迹、循环经济） • 不断升级产品和服务，适应客户需求（例如：产品服务升 级、基于OTA的产品功能升级） • 保障可扩展性支持未来发展。 案例： 智能制造 | 13 数字孪生解决方案通过提高透明度、提供生产 活动的实时可视来帮助建立韧性。作为实体生产设施 的数字副本，这些系统可以深入每一台装配线和每一 台机器，支持产品设计师和工程师前瞻性地识别和排 除原型的潜在问题或缺陷，并在生产开始之前迭代 完善设计。数字孪生解决方案还可以帮助相关人员 更便捷地访问高价值的产品数据和洞察，从而促进 利用“前置”战略尽早使供应商和客户参与其 中，企业还能够避免客户不断变化的需求和期望所引 发的不满。企业应在产品开发或服务增强阶段收集客 户反馈，参照这些信息持续推进产品和服务升级。而 数字孪生解决方案也将增强这种能力。 更严格的环境法规意味着企业必须在产品设计 过程中纳入可持续发展因素，例如碳足迹、环境影响 和循环性等。使用“前置”的生态设计方法，企业可 以从开发工作伊始就将可持续原则整合到产品设计

警报、偏差等信息。” Kristin Stolpman 博士 质量保证高级经理 BioNTech AG 全面数字化 规范 配方数字化 转型 配方执行 可追溯性周期 智能 产品资产 和数字孪生 企业配方管理解决方案：端到端转型 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:869604下载,文档Id:617497,下载日期:2025-03-17 全面数字化规范 配方开发和产品测试阶段之间建立数字链接。 此阶段可使用创成式设计技术和流程自动化在数秒 内设计、修改或更新配方。 全面数字化 规范 配方数字化 转型 配方执行 可追溯性周期 智能 产品资产 和数字孪生 企业配方管理解决方案各阶段 (1/2) 全面数字化规范 此解决方案的第一阶段旨在实现配方制定和通用配方创建之间顺利过渡 输入：关键操作参数（例如“饮料”部分下的“冷泡”）、工厂地点和要添加的配方成分。 且可执行的格式。 此阶段可使用模块化方法更改流程顺序、比较配方， 并根据标准制造能力更改操作参数。 全面数字化 规范 配方数字化 转型 配方执行 可追溯性周期 智能 产品资产 和数字孪生 企业配方管理解决方案各阶段 (1/2) 配方数字化转型： 在此阶段，将设计通用配方，然后将其转化为地点配方和主配方，创建流程顺序，并执行流程物料清单的影响分析。 输入：物料清单可以并排比较

构建适应新型工业化发展的智能制造标准体系。加快制定智 能检测、智能物流等智能装备标准，研发设计、生产制造等 工业软件标准，智能设计、智能管理等智能工厂标准，供应 链建设、供应链运营等智慧供应链标准，数字孪生装备、人 工智能工业应用、工业数据流通等智能赋能技术标准，网络 协同制造、产销一体化运营等智能制造新模式标准，工业无 线网络、工业网络融合等工业网络标准，探索标准研制新方 法，固化成功经验和创新成果，形成典型场景系统解决方案 业务协同等标准研制。 供应链评估标准。推动供应链风险识别与评估、风险预警与防范控制、供应链韧性指 标体系等标准研制。 5. 智能赋能技术标准 主要包括人工智能、大数据、云计算、边缘计算、数字 孪生和区块链等 6 个部分，如图 9 所示。主要用于指导新技 术向制造业领域融合应用，提升制造业智能化水平。 21 图 9 智能赋能技术标准子体系 （1）人工智能标准 主要包括面向工业领域的大模型、机器学习、知识图谱 测试与评价等通用要求标准；边缘计算节点、边缘计算平台、 边缘操作系统等计算能力标准；边缘计算接口、边云协同等 互联互通标准。 （5）数字孪生标准 主要包括工业领域数字孪生参考架构、功能和信息安全 等通用要求标准，数字实体构建与运行管理、数据分类与表 达、数据存储与处理等数字实体标准，测量感知、反馈控制 等孪生互动标准，面向行业及典型场景的预测仿真、优化控 制、可视化交互等服务应用标准。 （6）区块链标准 主要包

同时降低了 IT 成本。 3 / 25 1.2.2 赋能垂直行业，释放数字化潜能 联盟网络通过开放网络能力 API，使垂直行业可深度参与网络管理。在工业 4.0 场景中，基于联盟网络构建数字孪生工厂，实时同步全球生产基地的设备数 据，故障预测准确率提升的同时使维护成本得以下降。车联网领域，假设某车企 联盟通过跨运营商切片实现车辆、路侧单元与云平台的实时交互，紧急制动指令 传输时延大幅 网络数字孪生体 网络数字孪生体是联盟网络中实现网络状态实时映射和优化的关键技术， 它通过构建与物理网络一一对应的虚拟模型，实时采集和分析网络中的各类 数据，从而实现对网络状态的精准监控和预测。在大型的工业互联网场景中， 网络数字孪生体可以对工厂内的各种设备和生产流程进行建模和仿真，通过 AI 算法对生产数据进行分析，预测设备故障和优化生产调度，提高生产效率 和质量。网络数字孪生体的核心在于实时数据采集、模型构建和智能分析。 构建和智能分析。 通过在物理网络中部署大量的传感器和监测设备，网络数字孪生体可以实时 获取网络的运行状态数据。然后，利用这些数据构建与物理网络相对应的虚 拟模型，并通过 AI 算法对模型进行分析和预测。 网络数字孪生体的应用不仅限于工业领域，还可以广泛应用于智慧城市、 智能交通等多个领域。在智慧城市中，网络数字孪生体可以对城市的基础设 施、交通流量、能源消耗等进行实时监控和优化，提高城市的运行效率和居

总体目标：云-网-业-数-安融合监控体系 统一采集 统一调度 融平台 融云 天翼云 腾讯云 阿里云 华为云 融网 专线 专网 网络拓扑 网络安全 融AI 知识图谱 故障自愈 故障预测 数字孪生 IaaS PaaS SaaS 各类IT系统、平台 统一展现 统一监控 自研融合监控平台-智慧运营大脑 自研目标 p 急用先行：统一监控各类IT系统和场景， 解决IT监控分层割裂、故障根因定位难、 Agent支持插件式扩展采集能力，包揽所有监控项数据采集，支持批量下发及安装、批量配置监控、批量配置运维 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 监控中心-关联监控 实施方案 p 建立数字孪生模型：打通各监控来源，构建 从业务-模块-容器/组件-主机的关联关系模 型以及核心业务的调用链模型； p 核心业务场景端到端监控：联通各系统关键 接口，实现停开机、携号转网和客户充值等 核心生产场景的全流程监控； 通过故障找应用： PaaS/IaaS告警后，通过 IaaS-->PaaS-->SaaS反向预警，找到可能受影 响的SaaS应用； 打通原SaaS/PaaS/IaaS各自为政的独立监控，构建从应用到主机的数字孪生关联关系模型，实现IaaS/PaaS/SaaS关联监控 跨三层的关联监控模型示例 GOPS 全球运维大会 2023 · 上海站 监控中心-低代码大屏展示平台 场景应用 p “1+N+1”架构：搭建完成1底座(大脑)+N大屏+