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2021-2025年中國數字孿生技術深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2020年2月最新修訂:2020年9月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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報告目錄內容概述產業鏈 定制報告

第一章 數字孿生技術基本概述
1.1 數字孿生基本介紹
1.1.1 數字孿生的定義
1.1.2 數字孿生的內涵
1.1.3 數字孿生的特征
1.1.4 數字孿生技術體系
1.1.5 數字孿生關鍵技術
1.2 數字孿生技術應用分析
1.2.1 數字孿生應用場景
1.2.2 數字孿生應用功能
1.2.3 數字孿生應用流程
1.2.4 數字孿生產業特點
1.3 數字孿生與平行系統的異同分析
1.3.1 平行系統的內涵
1.3.2 兩者相同點分析
1.3.3 兩者的區別分析
第二章 2018-2020年全球數字孿生技術發展分析
2.1 全球數字孿生技術發展綜述
2.1.1 數字孿生發展歷程
2.1.2 數字孿生技術成熟度
2.1.3 企業布局數字孿生技術
2.2 全球數字孿生融合行業發展分析
2.2.1 推動仿真行業發展
2.2.2 成為智能制造要素
2.2.3 引領智慧城市建設
2.2.4 發力軍工領域應用
2.3 全球主要國家數字孿生技術發展動態
2.3.1 美國
2.3.2 德國
2.3.3 法國
第三章 2018-2020年中國數字孿生技術發展分析
3.1 中國數字孿生技術發展驅動因素分析
3.1.1 戰略科技發展必然趨勢
3.1.2 5G賦能產業鏈環節發展
3.1.3 工業互聯網發展凸顯優勢
3.1.4 新基建帶來發展新機遇
3.1.5 數字孿生得到政策支持
3.2 中國數字孿生技術發展狀況
3.2.1 技術研究進展
3.2.2 技術發展動態
3.2.3 企業布局情況
3.3 中國數字孿生標準體系研究狀況
3.3.1 數字孿生標準需求背景
3.3.2 數字孿生標準需求分析
3.3.3 數字孿生標準體系框架
3.3.4 數字孿生標準體系結構
3.3.5 數字孿生細分領域標準
3.4 中國數字孿生技術發展存在的問題及建議
3.4.1 網絡安全問題
3.4.2 技術面臨挑戰
3.4.3 標準體系缺失
3.4.4 模型研究問題
3.5 中國數字孿生技術發展對策與建議
3.5.1 加強頂層設計
3.5.2 推進應用普及
3.5.3 培育產業生態
3.5.4 構建安全保障體系
第四章 2018-2020年中國數字孿生城市發展分析
4.1 中國數字孿生城市發展綜述
4.1.1 數字孿生城市發展背景
4.1.2 數字孿生城市內涵特征
4.1.3 數字孿生城市總體架構
4.1.4 數字孿生城市核心平臺
4.2 2018-2020年中國數字孿生城市發展現狀
4.2.1 數字孿生城市發展總況
4.2.2 政府建設數字孿生城市
4.2.3 企業布局數字孿生城市
4.2.4 資本助力數字孿生城市
4.3 數字孿生城市關鍵技術要素分析
4.3.1 新型測繪
4.3.2 標識感知
4.3.3 協同計算
4.3.4 全要素表達
4.3.5 模擬仿真
4.3.6 深度學習
4.4 中國數字孿生城市典型應用場景
4.4.1 城市規劃仿真
4.4.2 城市建設管理
4.4.3 城市常態管理
4.4.4 交通信號仿真
4.4.5 應急演練仿真
4.4.6 公共安全防范
4.4.7 公共服務升級
4.5 中國數字孿生城市發展建議及未來展望
4.5.1 數字孿生城市業務發展建議
4.5.2 中國數字孿生城市發展建議
4.5.3 中國數字孿生城市發展展望
第五章 2018-2020年中國數字孿生其他應用領域發展分析
5.1 航天航空領域運用
5.1.1 航天航空領域應用狀況
5.1.2 航天制造車間應用分析
5.1.3 航空發動機運維應用分析
5.1.4 航天航空領域應用挑戰
5.2 智能制造
5.2.1 工業制造應用情況
5.2.2 智能工廠應用分析
5.2.3 智能制造應用案例
5.2.4 技術應用面臨挑戰
5.2.5 技術應用發展展望
5.3 水利工程
5.3.1 水利工程運行現狀
5.3.2 應用理論融合分析
5.3.3 應用運行機制分析
5.3.4 應用實施方案分析
5.3.5 應用關鍵技術分析
5.4 石化行業
5.4.1 石化行業運行現狀
5.4.2 技術應用融合分析
5.4.3 應用系統建設分析
5.4.4 應用前景發展展望
5.5 能源互聯網
5.5.1 能源互聯網數字孿生的定義
5.5.2 能源互聯網數字孿生的構建
5.5.3 能源互聯網數字孿生的應用
5.5.4 數字孿生的能源互聯網規劃
5.6 其他應用領域
5.6.1 車聯網
5.6.2 智慧醫療
5.6.3 智慧園區
5.6.4 智慧校園
5.6.5 工程建設
第六章 2018-2020年數字孿生技術企業布局分析
6.1 國外企業
6.1.1 微軟
6.1.2 達索
6.1.3 西門子
6.1.4 Bentley
6.1.5 SAP
6.1.6 PTC
6.2 傳統智慧城市建設服務企業
6.2.1 阿里云
6.2.2 華為
6.2.3 科大訊飛
6.2.4 軟通動力
6.2.5 紫光云
6.3 空間信息企業
6.3.1 超圖
6.3.2 泰瑞數創
6.3.3 51VR
6.4 智能制造服務企業
6.4.1 中興
6.4.2 能科科技
6.4.3 東方國信
6.4.4 佳都科技
第七章 2017-2020年中國數字孿生技術重點上市企業經營狀況分析
7.1 能科科技股份有限公司
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 經營效益分析
7.1.3 業務經營分析
7.1.4 財務狀況分析
7.1.5 核心競爭力分析
7.1.6 公司發展戰略
7.1.7 未來前景展望
7.2 北京東方國信科技股份有限公司
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 經營效益分析
7.2.3 業務經營分析
7.2.4 財務狀況分析
7.2.5 核心競爭力分析
7.2.6 公司發展戰略
7.2.7 未來前景展望
7.3 佳都新太科技股份有限公司
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 經營效益分析
7.3.3 業務經營分析
7.3.4 財務狀況分析
7.3.5 核心競爭力分析
7.3.6 公司發展戰略
7.3.7 未來前景展望
7.4 上海延華智能科技(集團)股份有限公司
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 經營效益分析
7.4.3 業務經營分析
7.4.4 財務狀況分析
7.4.5 核心競爭力分析
7.4.6 未來前景展望
7.5 賽摩智能科技集團公司
7.5.1 企業發展概況
7.5.2 經營效益分析
7.5.3 業務經營分析
7.5.4 財務狀況分析
7.5.5 核心競爭力分析
7.5.6 公司發展戰略
7.5.7 未來前景展望
第八章 2018-2020年中國數字孿生技術相關產業發展分析
8.1 2018-2020年中國工業互聯網產業發展分析
8.1.1 行業政策環境
8.1.2 產業經濟規模
8.1.3 產業生態體系
8.1.4 平臺發展狀況
8.1.5 網絡基礎建設
8.1.6 企業競爭格局
8.1.7 行業創新發展
8.1.8 行業發展展望
8.2 2018-2020年中國智慧城市建設發展分析
8.2.1 智慧城市產業鏈條
8.2.2 智慧城市發展階段
8.2.3 智慧城市支出規模
8.2.4 區域建設格局分析
8.2.5 智慧城市評價結果
8.2.6 企業競爭合作格局
8.2.7 智慧城市發展態勢
8.2.8 智慧城市發展展望
8.2.9 智慧城市發展前景
8.3 2018-2020年中國智能制造產業發展分析
8.3.1 行業發展促進政策
8.3.2 智能制造發展水平
8.3.3 智能制造發展態勢
8.3.4 智能制造發展規模
8.3.5 智能制造行業格局
8.3.6 智能制造發展機遇
8.3.7 智能制造發展趨勢
8.3.8 智能制造發展戰略
8.4 2018-2020年中國5G產業發展分析
8.4.1 5G產業鏈條結構
8.4.2 5G產業政策環境
8.4.3 5G技術發展歷程
8.4.4 5G產業發展進程
8.4.5 5G商業模式分析
8.4.6 5G商用企業布局
8.4.7 5G業務發展趨勢
8.4.8 5G應用愿景展望
第九章 中國數字孿生技術投資及發展前景展望
9.1 數字孿生技術帶來的投資機會分析
9.1.1 數字孿生的潛在商業價值
9.1.2 實景三維行業投資新熱點
9.1.3 數字孿生模型正成為焦點
9.1.4 數字孿生企業投融資動態
9.2 數字孿生技術發展趨勢
9.2.1 關鍵技術發展趨勢
9.2.2 技術應用發展態勢
9.2.3 技術未來研究方向
9.3 數字孿生技術發展前景
9.3.1 市場規模預測
9.3.2 技術發展展望
9.3.3 技術發展前景

圖表目錄

圖表1 數字孿生的特征
圖表2 數字孿生技術架構
圖表3 數字孿生中的技術集成
圖表4 數字孿生技術應用場景
圖表5 數字孿生重要使用場景
圖表6 數字孿生應用功能
圖表7 數字孿生應用流程
圖表8 平行系統研究框架
圖表9 數字孿生發展歷程
圖表10 Gartner技術成熟曲線
圖表11 跨國企業業務布局方向
圖表12 數字孿生技術在產品全生命周期的應用
圖表13 物理城市與數字孿生城市
圖表14 以數字孿生體框架為核心的工業互聯網Paas系統
圖表15 德國工業4.0參考架構
圖表16 數字孿生相關上市公司
圖表17 部分數字孿生相關上市公司布局情況
圖表18 數字孿生標準體系框架
圖表19 數字孿生標準體系結構
圖表20 數字孿生基礎共性相關標準及主要內容
圖表21 數字孿生關鍵技術標準
圖表22 物理實體標準
圖表23 虛擬實體標準
圖表24 孿生數據相關標準及主要內容
圖表25 連接與集成相關標準及主要內容
圖表26 服務相關標準及主要內容
圖表27 數字孿生工具/平臺相關標準及主要內容
圖表28 數字孿生測評相關標準及主要內容
圖表29 數字孿生安全相關標準及主要內容
圖表30 工業4.0參考架構模型
圖表31 智能制造系統架構(IMSA)
圖表32 數字孿生城市:智能新區
圖表33 數字孿生城市:虛擬新加坡
圖表34 數字孿生城市虛實融合迭代優化
圖表35 數字孿生城市運行機理
圖表36 數字孿生城市總體框架
圖表37 數字孿生城市總體框架運行機理
圖表38 基于數字孿生的壽命預測過程
圖表39 不同維護策略下的單次飛行失敗率
圖表40 不確定性降低前后的維護成本
圖表41 數字孿生伴飛系統框架
圖表42 數字孿生“建模與分析模塊”的核心技術體系架構
圖表43 數字孿生伴飛系統的功能
圖表44 航天制造數字孿生車間架構
圖表45 航天制造數字孿生車間組成
圖表46 數字孿生車間分層管控模式
圖表47 孿生數據驅動的生產設備閉環控制
圖表48 孿生數據驅動的制造執行閉環控制
圖表49 基于實時數據仿真的車間運行管控
圖表50 基于虛實融合的MI應用
圖表51 基于虛實融合的BI應用
圖表52 數字孿生技術在航空發動機運行維護中的應用落地場景圖
圖表53 不同模型在計算精度速度上的比較
圖表54 航空發動機運維數字孿生
圖表55 精準監測功能
圖表56 故障診斷功能
圖表57 性能預測功能
圖表58 控制優化功能
圖表59 智能工廠應用
圖表60 運行機制
圖表61 系統級水利工程數字孿生系統運行機制
圖表62 SoS級水利工程數字孿生系統運行機制
圖表63 系統總體架構圖
圖表64 物耗降低效益估算
圖表65 數字孿生技術在車聯網中的應用
圖表66 數字孿生在智慧醫療領域的應用
圖表67 基于數字孿生模型的項目施工過程管理
圖表68 基于數字模型和大數據的項目運維管理
圖表69 基于微軟Azure的數字孿生方案
圖表70 達索3DEXPERIENCE平臺框架
圖表71 阿里云數字孿生三步走戰略
圖表72 51VR“地球克隆計劃”
圖表73 51VR以自動駕駛+智慧城市的綜合規劃
圖表74 能科股份募投項目情況
圖表75 能科股份基于數字孿生的產品全生命周期協同平臺項目構成
圖表76 2017-2020年能科科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表77 2017-2020年能科科技股份有限公司營業收入及增速
圖表78 2017-2020年能科科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表79 2019年能科科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表80 2020年能科科技股份有限公司營業收入分行業
圖表81 2017-2020年能科科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表82 2017-2020年能科科技股份有限公司凈資產收益率
圖表83 2017-2020年能科科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表84 2017-2020年能科科技股份有限公司資產負債率水平
圖表85 2017-2020年能科科技股份有限公司運營能力指標
圖表86 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表87 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司營業收入及增速
圖表88 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表89 2018-2019年北京東方國信科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表90 2020年北京東方國信科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表91 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表92 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司凈資產收益率
圖表93 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表94 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司資產負債率水平
圖表95 2017-2020年北京東方國信科技股份有限公司運營能力指標
圖表96 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表97 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司營業收入及增速
圖表98 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表99 2019年佳都新太科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表100 2019-2020年佳都新太科技股份有限公司營業收入情況
圖表101 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表102 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司凈資產收益率
圖表103 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表104 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司資產負債率水平
圖表105 2017-2020年佳都新太科技股份有限公司運營能力指標
圖表106 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表107 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司營業收入及增速
圖表108 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司凈利潤及增速
圖表109 2018-2019年上海延華智能科技(集團)股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表110 2019-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表111 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表112 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司凈資產收益率
圖表113 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司短期償債能力指標
圖表114 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司資產負債率水平
圖表115 2017-2020年上海延華智能科技(集團)股份有限公司運營能力指標
圖表116 2017-2020年賽摩智能科技集團公司總資產及凈資產規模
圖表117 2017-2020年賽摩智能科技集團公司營業收入及增速
圖表118 2017-2020年賽摩智能科技集團公司凈利潤及增速
圖表119 2018-2019年賽摩智能科技集團公司營業收入分行業、產品、地區
圖表120 2020年賽摩智能科技集團公司營業收入分產品
圖表121 2017-2020年賽摩智能科技集團公司營業利潤及營業利潤率
圖表122 2017-2020年賽摩智能科技集團公司凈資產收益率
圖表123 2017-2020年賽摩智能科技集團公司短期償債能力指標
圖表124 2017-2020年賽摩智能科技集團公司資產負債率水平
圖表125 2017-2020年賽摩智能科技集團公司運營能力指標
圖表126 中國工業互聯網主要國家政策匯總
圖表127 2018-2020年中國工業互聯網產業經濟規模
圖表128 中國工業互聯網產業生態體系構建
圖表129 2017-2020年中國工業互聯網平臺與工業軟件產業存量規模
圖表130 2019年中國跨行業、跨領域工業互聯網平臺清單
圖表131 2017-2019年中國工業互聯網網絡產業存量規模
圖表132 中國工業互聯網標識發展進程
圖表133 2017-2018年度中國工業互聯網前20名企業
圖表134 2018-2019年度中國工業互聯網50佳企業
圖表135 5G+工業互聯網融合創新應用
圖表136 我國三大運營商在5G與工業互聯網領域的布局
圖表137 工業互聯網產業應用創新方向
圖表138 2020年中國工業互聯網投融資特點
圖表139 2020年中國工業互聯網助力疫情防控和復工復產
圖表140 “新基建”對中國工業互聯網的發展要求
圖表141 2018-2019年中央及各部委出臺智慧城市相關政策和標準
圖表142 2019-2024年中國智慧城市支出規模預測
圖表143 2019年我國智慧城市試點區域分布情況
圖表144 2017和2019年全國新型智慧城市評價結果比對
圖表145 2019年全國新型智慧城市一級指標得分率分布
圖表146 智慧城市行業廠商類型與競爭合作格局
圖表147 2017年和2019年各發展階段城市數量占比
圖表148 2015-2019年我國智能制造行業重大利好政策
圖表149 2020年以來我國智能制造行業政策匯總
圖表150 2017-2024年中國智能制造業產值規模現狀及預測
圖表151 2018-2020年機器人與智能制造行業企業單位數
圖表152 2018-2020年機器人與智能制造行業收入成本及銷售毛利率
圖表153 2018-2020年機器人與智能制造行業利潤總額
圖表154 我國智能制造行業聚集區特色
圖表155 工業機器人的類型及主要應用領域
圖表156 疫情下智能制造的應用場景
圖表157 后疫情時代智能制造行業迎來機遇
圖表158 5G產業鏈結構
圖表159 2016-2020年5G產業相關政策匯總
圖表160 5G總體愿景
圖表161 全球5G整體商用進度排名
圖表162 數字孿生商業價值
圖表163 數字孿生技術發展前景

數字孿生是綜合運用感知、計算、建模等信息技術,通過軟件定義,對物理空間進行描述、診斷、預測、決策,進而實現物理空間與賽博空間的交互映射。Gartner在2018年和2019年十大戰略科技發展趨勢中將數字孿生作為重要技術之一。

數字孿生技術已廣泛應用于各類場景,以設計、監控類場景為主。智慧城市、工業4.0和智能駕駛行業是先進數字孿生技術使用較多的行業,也是眾多科技巨頭重點布局的行業。

美國工業互聯網盟將數字孿生作為工業互聯網落地的核心和關鍵。德國工業4.0參考架構將數字孿生作為重要內容。在我國,數字孿生城市已成為各地政府推進智慧城市建設的主流模式選擇,產業界也將其視為技術創新的風向標、發展的新機遇,數字孿生應用已在部分領域率先展開。

數字孿生的發展得到我國的政策支持。2020年,“新基建”首次寫入政府工作報告,在對于該項熱點的討論中,“數字孿生”被不少代表和委員提及。2020年4月,國家發改委印發《關于推進“上云用數賦智”行動,培育新經濟發展實施方案》中,方案提出要圍繞解決企業數字化轉型所面臨的數字基礎設施、通用軟件和應用場景等難題,支持數字孿生等數字化轉型共性技術、關鍵技術研發應用,引導各方參與提出數字孿生的解決方案。數字孿生技術受關注程度和云計算、AI、5G等一樣,上升到國家高度。2020年9月11日,工信部副部長強調,要前瞻部署一批5G、人工智能、數字孿生等新技術應用標準。

數字孿生是5G賦能產業鏈上的重要一環,作為5G衍生應用,可以加速物聯網成型和物聯網設備數字化,與5G三大場景之一的萬物互聯需求強耦合。在未來的5G時代,隨著新一代信息技術與實體經濟的加速融合,工業數字化、網絡化、智能化演進趨勢日益明顯,將催生一批制造業數字化轉型新模式、新業態,數字孿生日趨成為產業各界研究熱點,未來發展前景廣闊。

中投產業研究院發布的《2021-2025年中國數字孿生技術深度調研及投資前景預測報告》共九章,首先介紹了數字孿生技術定義及應用等,接著分析了全球數字孿生技術發展狀況及中國數字孿生總體狀況。然后報告重點分析了數字孿生城市的發展,并對航空領域、智能制造等領域發展應用進行深入分析。隨后,報告對數字孿生技術的企業布局及重點企業的經營狀況進行了具體分析,并闡述了數字孿生技術相關產業的發展。最后,報告對數字孿生技術的投資及發展前景進行了科學的預測分析。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、工信部、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對數字孿生技術有個系統深入的了解、或者想投資數字孿生技術相關應用行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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