封面故事 | 数字孪生技术研究及行业应用综述：新型工业化时代的核心使能技术

▲李红曼

工业和信息化部电子第五研究所

工业软件工程化技术及应用工信部

重点实验室工程师

吴祥蔚

工业和信息化部电子第五研究所

工程师

艾晶（通信作者）

工业和信息化部电子第五研究所

工业软件工程化技术及应用工信部

重点实验室工程师

图｜由作者提供

数字孪生技术作为新型工业化时代的核心使能技术，正在重塑全球制造业、能源与城市治理的发展范式。在此背景下，研究数字孪生技术在新型工业化进程中的角色定位及其发挥的作用具有重要意义。

本文从国家战略定位的角度系统剖析数字孪生的技术内涵、产业格局与应用实践，揭示其技术演进路径与实践意义，并结合对相关挑战与机遇的分析，为国家制定数字孪生产业政策提供前瞻性决策依据。

研究显示，数字孪生技术已突破传统仿真技术的局限，关键技术涵盖多物理场耦合建模、实时数据交互与智能决策支持；在制造、智慧城市等领域取得显著成效，但仍面临建模算力瓶颈、数据安全威胁及国产生态薄弱等挑战，需强化数字孪生领域的“技术—标准—生态”融合，驱动我国新型工业化事业走深走实。

一、引言

数字孪生（Digital Twin,DT）作为第四次工业革命的关键技术，通过物理实体与虚拟模型的双向映射，正在重构制造业、能源与城市治理等各领域的底层逻辑。

自2010年NASA（美国航空航天局）首次提出“数字孪生”概念以来，其技术内涵已从静态几何建模发展为涵盖多物理场耦合、实时数据驱动与闭环智能决策的复杂系统。

当前，全球主要经济体纷纷将其纳入国家战略竞争框架：美国通过CHIPS for America法案强化半导体数字孪生研发，欧盟主导标准化与绿色转型，中国则在“十四五”数字经济规划中明确数字孪生城市建设目标，等等。

然而，技术的快速迭代也暴露出深层次矛盾：在技术层面，多尺度建模与异构数据融合导致算力需求激增；在产业层面，国际巨头垄断核心技术、内核引擎和关键软件（如ANSYS、达索系统），我国绝大部分的CAE工具依赖进口；在安全层面，虚实交互架构面临着数据安全、信息安全等多重安全隐患。

本研究从数字孪生技术的国家战略定位的角度出发，旨在系统性回答三个核心问题：

● 其一，数字孪生的技术特征如何演进；

● 其二，全球产业格局呈现何种分化态势；

● 其三，技术应用如何突破瓶颈并释放价值。

通过梳理技术发展脉络、对比中外产业政策、分析典型应用场景，本文揭示数字孪生技术发展的三大趋势：一是从“单点优化”向“系统智能”跃迁，二是从“工具赋能”向“基础设施”升级，三是从“技术追赶”向“标准主导”转型。研究结论将为我国构建自主可控数字孪生生态、抢占产业制高点提供可借鉴的理论依据与实践路径。

二、数字孪生基础剖析

数字孪生技术作为新型工业化时代的核心技术之一，通过虚实交互、数据融合和智能决策等手段，已在多个领域实现了广泛的应用。本章将系统总结分析数字孪生的概念内涵、技术原理与架构，并对关键技术的研究现状进行剖析。

（一）数字孪生的概念

数字孪生是一种通过物理—信息映射实现虚实双向交互的技术体系，其核心在于构建物理实体的数字化镜像模型，并通过多源数据的动态更新与仿真分析，实现对物理实体全生命周期的实时监测、预测与优化。

2019年陶飞等提出的“数字孪生五维模型”中的物理实体、虚拟实体、服务、孪生数据、连接五要素已成为我国学术界对数字孪生核心要素的共识。数字孪生的核心特征主要体现在：数字孪生模型与物理实体之间能够实现实时数据交互和状态同步，实时跟踪反映物理实体的运行状态和性能；数字孪生技术可贯穿物理实体的设计、制造、运维和报废全生命周期，具有产品属性；数字孪生模型集成了机械、电子、控制、软件等多学科领域知识，具有多学科综合性等。

相较于传统仿真技术，总结来说可以归纳为以下四大革新性特征：

图|科技与金融杂志

从技术演进的维度考察，现代数字孪生体系已突破单向映射的局限，形成包含目标实体（物理对象）、孪生互动（数据连接与交互机制）、数字实体（虚拟镜像模型）和服务应用（决策支持系统）的四元架构，总体上来看技术特征呈现从镜像映射到认知增强的演进。

1960—2000年是技术准备期，以计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）为基础，奠定几何建模与物理仿真技术基础；NASA的航天器故障模拟系统的诞生标志着数字孪生技术初期应用突破。

2001—2010年是概念萌发期。2003年，Michael Grieves首次提出“信息镜像模型”概念，同年将其正式引入产品全生命周期管理（PLM）领域；2010年，NASA在技术路线图中明确使用“Digital Twin术语，推动该概念在航空航天领域的应用。

2011—2020年为技术突破期，以GE在航空发动机上配备预测性维护系统为标志。期间,数字孪生技术与物联网（IoT）、大数据、5G等技术深度融合，形成“New IT”技术栈。与此同时，产业侧出现将数字孪生应用于工业设备维护与生产线优化的普遍现象，如西门子、达索等国际巨头在工业制造领域率先实现虚实双向交互。

2021年至今，数字孪生技术迈入认知增强期，通过生成式AI实现动态建模，结合区块链构建可信数据空间，推动数字孪生向自主决策与跨域协同演进。当前数字孪生已从静态映射工具演进为具备认知增强能力的复杂系统，其技术范式革新正在重构工业系统、城市治理甚至人们日常生活的运行逻辑和方式。未来随着多模态感知与自主决策技术的深度融合，该技术将加速向跨域协同与智能决策方向演进。

（二）技术原理与架构

数字孪生技术通过物理实体与虚拟模型之间的实时数据交互，能够实现对物理实体的实时监测、预测优化和动态控制。数字孪生技术的核心在于其多维度的集成性和实时性，具体体现在以下几个关键领域：动态建模、虚实交互、数据融合、智能决策和仿真优化。

1.动态建模。动态建模是数字孪生技术的核心，用于构建物理实体的虚拟镜像。数字孪生模型需要在时间和空间维度上准确反映物理实体的动态特性。常用的建模方法包括：基于物理的建模（通过力学、电学和热学等物理原理构建模型，适用于需要高保真度的场景）；基于数据驱动的建模（利用机器学习和深度学习算法，利用历史数据挖掘物理实体的规律性，适用于复杂非线性系统）；混合建模（结合物理建模和数据驱动建模的优点，构建复合模型，适用于高精度和高效率的场景）。

2.虚实交互。虚实交互是数字孪生技术的关键特性，用于实现物理实体与虚拟模型之间的实时数据交互，主要交互技术包括传感器技术、通信技术和同步技术。具体来说，通过传感器采集物理实体的实时数据，如温度、振动、压力等；通过5G、工业以太网等通信手段，实现物理实体与虚拟模型之间的高效数据传输；通过时间同步技术，确保物理实体与虚拟模型之间的状态一致性。

3.数据融合。数据融合是数字孪生技术的核心支撑，用于整合多源异构数据并提取有用信息。常用的数据融合方法有通过加权平均、贝叶斯推断等方法，融合多源数据以提高数据的准确性和可靠性。还有通过时空配准技术，确保不同时间点和空间的数据能够准确映射到数字孪生模型中，称之为时空一致性融合。

4.智能决策。智能决策是数字孪生技术的重要应用，用于实现对物理实体的优化控制和预测分析。例如，在预测优化和故障诊断场景中常采用遗传算法、支持向量机和深度学习算法；通过构建知识图谱，挖掘物理实体的知识规律，用于辅助决策；通过强化学习算法，构建数字孪生模型的自学习能力，用于实时优化。

5.仿真优化。仿真优化是数字孪生技术的重要应用，用于模拟物理实体的运行状态并优化其性能。典型的有动力学仿真模拟复杂机械系统的运动特性，开展有限元分析模拟物理实体的应力分布和热传导特性，以及将遗传算法、粒子群优化和模拟退火等优化算法用于优化物理实体的设计参数和运行状态。

在数字孪生的核心架构设计方面，通常设计为分层参考架构，目前国际主流框架为ISO 23247的制造过程的数字孪生框架，包含用户实体、数字孪生实体、设备通信实体和交叉系统实体，如图1所示。

图1 ISO 23247制造过程的数字孪生框架

这一框架将可观察制造要素的数字表示列为核心，并格外强调人在框架中的决定性作用，比如员工本身就是可观察制造要素中首要的数字表示对象，然后还将运营管理、应用服务、资源访问和交换等由人重点参与的动作构建了单独的子实体，最为关键的是顶层是以用户实体为指导的。

此外经典的还有美国洛克希德·马丁公司基于模型的系统工程构建的数字线程架构（需求定义层、功能建模层、逻辑设计层、物理实现层、验证维护层），已应用于F-35产线全生命周期数据集成。此外，还有Gourisetti等人定义了一个数字孪生开放架构框架，该框架由数字孪生技术栈（D-Arc）和信息流、序列和对象图组成，其中技术栈从物理维度和数字维度出发分成了基础设施层、外围层、通信层、模型层、输出层、应用层、数据编排层7个层次，如图2所示。

图2 数字孪生技术栈（D-Arc）框架

此类框架强突出体技术，囊括的要素以各类软硬件及其配套技术为主，相应的各层的要求（如基础设施层的系统依赖性、模型层的数据可视化等）都反映了技术牵引框架设计并指导全局开发的理念。

因此，当面向具体应用场景甚至是应用需求尚不明确时，建议以ISO 23247制造过程的数字孪生框架来指导的数字孪生系统开发需求与技术研究，应深刻挖掘定制场景中用户的实际需求，协同梳理相应的各类可观察制造要素的数字表示需求，实现用户需求的精准定位和数字孪生系统的无偏有序开发。而当已确定明确的应用需求，各个项目要求已基本明确时，建议参考Gourisetti的数字孪生技术栈（D-Arc）框架图开展项目导向型的数字孪生技术研究和开发工作。

（三）关键技术研究现状

数字孪生的关键技术是支撑其虚实交互与闭环优化的核心，通过多源异构数据驱动的高保真模型构建、实时同步与动态演化机制，实现物理实体与虚拟空间的精准映射与协同决策。国内外在模型耦合精度、实时交互效率等核心指标上竞相突破，演进过程中涉及的数字孪生关键技术主要包括建模方法、数据交互、数据安全等。

在建模方法方面，国内外研究均在向多学科耦合建模方向发展，侧重于融合机理建模与数据驱动建模方法，以提升数字孪生模型的精度和实时性。国外学者主要聚焦于高精度建模、降阶模型优化及多源数据融合技术，涵盖航空航天、能源和工业制造等领域。

如Kang等提出了一种用于飞机装配中串联—并联混合钻机器人系统的高精度数字孪生建模方法。Zhang&Li研究了基于降阶模型的燃烧过程数字孪生建模方法，对燃烧系统的多维数据进行降维处理，提高了多源异构数据的融合效率。

Lyu等提出了一种基于机理－数据融合驱动的锂电池数字孪生建模方法，结合电化学模型和多物理场耦合技术，提升了模型在复杂工况下的仿真精度。国内学者在数字孪生多学科耦合建模方法的研究中，重点关注高保真度建模，例如刘杨提出了一种基于神经网络的工业物联网数字孪生建模方法，利用深度迁移学习技术解决了工业设备数据不足的问题。

王宏伟等提出了一种基于模型的复杂装备数字孪生体建模方法，结合系统工程思维和“设计—实现—验证”的V模型，验证了其在火炮研发中的可行性，为多学科协同建模提供了参考。

在数据交互方面，国内外研究均着力于解决数字孪生应用中的实时性需求。国外研究主要关注数字孪生技术在不同学科间的数据共享与实时交互问题。例如Tabbah等研究了数字孪生技术在光环境优化中的数据交换问题，通过物理孪生模型验证了三组不同几何复杂度的场景，结果表明模型的复杂性对信息的交换速度有显著影响。

Schroeder等提出了一种基于Automation Markup Language的数字孪生数据建模方法，并设计了相应的数据交换机制，实现不同系统之间的数据互操作。

与此同时，在实时性和高性能计算方面，国内研究取得了显著进展。例如陆后军等提出了一种基于激光雷达的散货堆场数字孪生建模方法，结合静态场景预制模型和动态料堆实时建模策略，实现了散货堆场的高效建模，满足自动化作业需求。

张雷等提出了一种服务导向的纺织车间数字孪生建模方法，利用OPC UA协议和基于状态变化的数据采集策略，解决了车间多源异构数据的实时性问题。

卢昱杰等提出了一种基于塔吊高空环视图像的施工场景高效建模方法，通过多视角图像集的质量评价和点云去噪技术，满足了施工场地精细化管理的实时性需求。在数据安全方面，数字孪生技术的广泛应用也带来了数据隐私泄露、身份伪造和数据篡改等安全挑战。

国外学者重点研究建立高效的身份认证机制，确保物理实体与数字孪生体之间的交互安全，例如Chen等提出了基于数字孪生技术的自动驾驶车辆隐私保护认证机制，通过去中心化标识符（DID）和可验证凭证（VC）技术，避免了身份伪造和数据泄露问题。

Patel等同样提出了一种基于DID和VC的数字孪生隐私保护认证机制，确保用户在云环境中具有对身份的完全控制权，从而提高数据隐私保护能力。

国内学者除了研究身份认证与信任机制以外，还对多技术融合提升数字孪生应用的安全性做了研究。郭敬东等提出了一种基于数字孪生技术的物联网智能终端数据安全交换方法，通过在数字孪生模型中嵌入轻量化身份标识认证协议，实现了不同智能终端之间的身份认证和安全交换。

陈金鹏则提出了面向隐私保护的数字孪生建模方法，在联邦学习框架下使用循环条件生成对抗网络（CycleGAN）进行本地建模，从而保护物理实体在交互过程中的数据隐私。

刘文针对数据交易过程中可能存在的隐私泄露问题，提出了基于保证金的数据交易合同方案，确保数据交易双方隐私不泄露。

此外，国内高校在数字孪生技术领域的研究呈现多学科交叉与行业深度结合的特点，各高校在自身优势领域积极探索数字孪生技术的应用创新，例如东南大学侧重于数字孪生在线信道建模，解决现网测试与仿真环境不匹配问题；扬州大学实验室安全管理平台则构建五层数据交互架构，集成传感器、边缘计算与云平台，实现危化品全生命周期追踪。

在局部应用场景实现单点突破的基础上，国内高校的数字孪生应用研究向系统化应用演进，呼应产业侧发展需求逐步开发了一些数字孪生集成平台，典型的有2023年4月华中科技大学正式上线运行的数字孪生校园平台，可实现教学、安防等场景的动态管理，提升校园治理效率。还有北京大学计算机学院为某大型能源公司开发了覆盖石化、油田、储气库的数字孪生系统，实现了数字孪生技术从理论到实践的快速转化。

综上，数字孪生建模方法、数据交互、数据安全等关键技术已成为国内外研究热点，其在智慧城市、智慧社区和工业生产中的应用展现了巨大的潜力。其中，国内高校研究注重技术融合与创新，不断完善的科研平台将推动数字孪生技术进一步应用落地。（未完，完整内容，请订阅杂志。）

文献来源：李红曼、吴祥蔚、艾晶.数字孪生技术研究及行业应用综述：新型工业化时代的核心使能技术[J].科技与金融,2025(4):03-18.

编辑｜谢邦彦 校对｜吴政希

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