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当前数字浪潮奔涌而来,数实融合成为每个行业的“必答题”,促进数字化转型驱动生产和生活
方式的变革,在此背景下把握好数字空间和物理空间融合、交互与协同成为重要的行业命题。
数字化转型让数字空间与物理空间的交互越加普遍和频繁,通过数字空间的计算、分析、推演来
优化物理空间,已经成为数字化转型的重要方法论,数字孪生是数字化转型的深化阶段和未来愿
景,其发展恰逢其时。数字孪生是对物理实体的数字化表达,其全息映射、仿真推演、分析预
测、实时交互等能力,能够适配各个行业数字化转型的降本增效需求,为建立以数据为核心驱动
要素的产业升级提供了有力支撑。无论是城市的规划、设计、建造、运营等,交通的建、管、
养、运等环节,工业的研、产、供、销、服,还是建筑、能源等领域,数字孪生均能发挥其作
用。例如利用数字孪生技术,车企模拟真实测试场景,可以缩短研发周期,交管部门可以推演复
杂交通流,减少道路拥堵;能源企业可以映射设备运行工况,实现设备智能管控。
此外,云边端协同的分布式云技术的不断完善,为数字孪生的发展和应用提供了很好的基础。数
字孪生的有效实施,需要保证计算处理的实时性、仿真建模的精准性、交互展示的逼真性等要
求,这就需要完善的数字工具链和便捷的数据与计算服务支撑。而云平台提供的大数据处理、高
性能计算、实时云渲染、AI 高效建模、低代码开发等能力,能够完美的适配数字孪生的实施诉
求,支撑数字孪生对物理对象进行精细刻画和仿真模拟,进而优化和改造物理空间。
数字化转型是一场长跑,物理空间与数字空间协作将伴随始终,数字孪生发展才刚刚拉开序幕,
其决策可视、优化闭环、在场协同以及服务触达等潜力仍有待释放,相信不久的将来,数字孪生
将成为千百行业数字化工具,万物孪生有望照进现实。
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腾讯研究院院长 司晓อඔሳ੶ളᄉϢ
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内部顾问:司晓、万超、张少宇、 刘立萍、曹磊
外部顾问:陶飞、彭慧、孙践知、刘小林、丁志强、张育雄
编委会:刘琼、苏奎峰
撰写团队:
腾讯研究院:李南、王鹏、吴朋阳、王强、宋扬、胡璇
数字孪生产品部:孙驰天、鲁静、李洪飞、李永韬、曾雨晨、张龙、罗晓晓、
孙巧志、温士范
智慧行业八部:周永良
智慧交通事业部:刘思杨
智慧行业五部:邴金友、杨秀春、张星智อඔሳ੶ളᄉϢ
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数字孪生作为产业数字化核心技术之一,正成为当下数字技术领域的焦点,其商业模式、应用场
景、技术变革、产业趋势等正成为当前政产学研用各界关注的热点。在此背景下,腾讯多个部门
联合撰写《腾讯数字孪生云白皮书》,旨在与业界共同探讨、推动数字孪生产业的发展。
白皮书主要分为五个部分。第一部分阐述了数字孪生的发展背景、数字孪生是什么。第二部分重
点分析了数字孪生的技术体系。第三部分主要描述了数字孪生应用的重点行业和场景。第四部分
重点介绍了腾讯数字孪生云的核心能力、核心技术以及行业产品。第五部分从技术、标准、生态
等视角对数字孪生的发展进行了展望。
数字孪生的大规模应用还处于起步阶段,并随着产学研用各界的研究,以及政策环境、用户需求
等变化加速演进。当前我们对数字孪生认识也处于探索阶段,未来将根据腾讯和合作伙伴的实践
以及来自各界的反馈意见,在持续深入研究的基础上适时修订。
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ඔሳ੶ളඌุ༢1.2 抢抓数字孪生发展机遇成为共识,政策高位推动数字孪生应用和产业化
2.3 仿真建模向集成和实时演进,助力数字孪生构建精确模型1.1 数字孪生历史源远流长,理论和实践不断发展 0706
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231.3 数字孪生内涵定义趋于明晰,几何+机理+数据驱动的应用范式逐渐形成
2.1 几何建模及展示技术路径呈现多样化,推动数字孪生向建模高效、实时展示、部署灵活
的方向发展
2.2 物联网、数字线程、大数据支撑数字孪生数据能力,人工智能促进数字孪生预测能力
2.4 数字支撑技术持续迭代,夯实数字孪生基础能力
2.5 XR技术基于沉浸式交互能力拓展数字孪生应用空间ඔሳ੶ളؿᅚМࣟ
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323.2 城市及建筑数字孪生应用案例3.1 制造及能源数字孪生应用案例
3.3 交通数字孪生应用案例ඔሳ੶ളׅႋႨӆࠣࣟσ২ଢ
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424.2 腾讯数字孪生云核心技术和特点4.1 腾讯数字孪生云概况
4.3 腾讯典型数字孪生行业服务อඔሳ੶ളᄉି৯ࠣᇶေӁ
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525.2 数字孪生领域的开源创新生态尚未构建、开源活力有待激发5.1 数字孪生数据、模型、产品等标准体系需进一步完善
5.3 超大规模、多尺度的数字孪生可视化与仿真分析将成为未来重要方向ඔሳ੶ളؿᅚ็ᅞࠣᅚຬ
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1.1 数字孪生历史源远流长,理论和实践不断发展
1.2 抢抓数字孪生发展机遇成为共识,政策高位推动数字孪生应用和产业化
1.3 数字孪生内涵定义趋于明晰,几何+机理+数据驱动的应用范式逐渐形成อඔሳ੶ളᄉϢؿᅚᅚຬ ඌุ༢ ႋႨӆࠣࣟσ২ ᄉି৯ࠣᇶေӁ ؿᅚଽಸؿᅚМࣟ
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第二阶段
第一阶段
1960年代,以“模拟仿真”为起点,孪生设想初见苗头。
孪生的概念起源于1960年代美国国家航空航天局的“阿波罗计划”。该计划构建了两个相同的航
天飞行器,其中一个发射到太空执行任务,另一个在地球上用于反映太空中航天器在任务期间的
工作状态,辅助工程师分析处理太空中出现的紧急事件。其中地面的航天飞行器通过乘员、座舱
和任务控制台与多台计算机的模拟构建而成。由此,阿波罗基于“模拟仿真”的工程化实践为数
字孪生概念埋下了种子[1]。
2000年以后,数字孪生理论加速发展,内涵及概念逐渐明确。
伴随着计算机仿真、网络通信、传感器等技术的发展,2002年Michael- Grieves在密歇根大学PLM
(产品全生命周期管理)概念阐释过程中首次提出镜像空间模型(Mirrored Spaces Model),在
2006年,被称之为信息镜像模型,这里信息镜像模型包含当下数字孪生的很多要素,为数字孪生
理论发展奠定基础。2010年美国宇航局发布的Area- 11技术路线图的Simulation-Based- Systems
Engineering部分中,首次将数字孪生的概念定义为:“数字孪生是指充分利用物理模型、传感
器、运行历史等数据,集成多学科、多尺度的仿真过程,它作为虚拟空间中对实体产品的镜像,
反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。”2016年Michael- Grieves又对数字孪生要素解析
和能解决问题分类上进行了系统的阐释,至此,数字孪生概念及理论概念逐步成熟,并走向大众
视野[3]。ؿᅚᅚຬ ඌุ༢ ႋႨӆࠣࣟσ২ ᄉି৯ࠣᇶေӁ ؿᅚଽಸؿᅚМࣟ
腾讯研究院 腾讯数字孪生云白皮书
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