数字孪生技术

自2010年美国航空航天局（NASA）在技术路线图中正式提出“Digital Twin”术语以来，数字孪生技术历经数十年发展，已从航空航天领域的小众应用，渗透到工业制造、城市治理、低空经济、能源环保等多个核心领域。2023年ISO/IEC 30173:2023《数字孪生 概念和术语》国际标准的正式发布，进一步统一了技术边界与认知，为全球数字孪生技术的规范化应用奠定了基础。当前，随着生成式AI、智能体等技术的融入，数字孪生正从“被动映射”向“主动思考”升级，成为推动产业升级、提升社会治理效能、实现绿色发展的核心引擎，2025年更是凭借在多领域的全域落地，成为科技圈的核心风口之一。

核心特征

核心内涵

数字孪生技术的核心内涵是“物理-信息-服务”的三元闭环，其本质是通过数字化手段，构建一个与物理实体完全对应的虚拟模型，实现两者的实时联动与协同优化。具体而言，这一闭环体系包含三个核心环节：首先，通过感知设备采集物理实体的全维度数据，包括运行参数、环境变化、损耗状态等，为虚拟模型提供精准的数据支撑；其次，依托建模技术与数据融合技术，将采集到的数据转化为虚拟模型的动态参数，确保虚拟镜像与物理实体在几何、行为、状态上的高度一致性；最后，通过仿真分析与智能决策技术，在虚拟空间中模拟推演、优化方案，再将优化指令反向作用于物理实体，实现“数据采集-模型分析-决策执行-效果反馈”的持续迭代。我国学术界普遍认可数字孪生的“五维模型”，即物理实体、虚拟实体、服务、孪生数据、连接五大核心要素，这五大要素相互支撑、缺一不可：物理实体是数字孪生的基础载体，是所有数据与模型的来源；虚拟实体是物理实体的数字镜像，是仿真分析与决策优化的核心场景；孪生数据是连接物理与虚拟世界的核心纽带，涵盖实时数据、历史数据、仿真数据等多源信息；连接是实现虚实联动的技术保障，通过物联网、5G等技术实现数据的高速传输与同步；服务则是数字孪生的价值落地形式，为各行业提供监控、预测、优化等具体应用。

核心特征

数字孪生技术之所以能在多领域实现规模化应用，核心在于其具备四大独特特征，区别于传统的数字化技术与仿真技术。实时性是数字孪生的核心特征之一，也是实现虚实联动的基础。通过物联网传感器、RFID射频识别、高清摄像头等设备，数字孪生系统可实时采集物理实体的运行数据，传输延迟可控制在50毫秒以内，确保虚拟模型能同步反映物理实体的每一个状态变化——无论是工业设备的振动频率、城市管网的水压变化，还是低空飞行器的位置轨迹，都能在虚拟镜像中得到实时呈现，打破了传统技术“信息滞后”的瓶颈。高保真度是数字孪生的核心优势，体现为虚拟模型与物理实体的高度一致性。这种一致性不仅体现在几何形态上，更涵盖行为特性与状态变化：工业场景中，虚拟设备的零件精度可达到0.1毫米，能精准复刻设备的运行磨损规律；城市场景中，虚拟模型可还原建筑、道路、地形的细节特征，甚至能模拟降雨、风力等自然环境对城市的影响；文化遗产场景中，可精准复现文物的纹理、色彩等人文细节，实现历史风貌的完整复刻。全生命周期覆盖是数字孪生的重要特征，其应用贯穿物理实体从设计、制造、运维到报废的全过程。在设计阶段，可通过虚拟仿真优化设计方案，减少实体原型的搭建成本；在制造阶段，可实时监控生产过程，优化生产流程，提升产品质量；在运维阶段，可预测设备故障，实现精准运维，降低停机损耗；在报废阶段，可通过虚拟分析实现资源的回收利用，践行绿色发展理念。智能交互性是数字孪生技术的价值核心，依托人工智能与仿真分析技术，虚拟模型不再是静态的复制品，而是具备“思考”与“决策”能力的智能系统。通过分析历史运行数据与实时数据，虚拟模型可提前预测设备故障、优化生产流程、模拟灾害场景，甚至能自主识别潜在风险并触发干预指令，实现从“被动监控”向“主动管理”的转型，2025年智能体与数字孪生的结合，进一步强化了这一特征，让虚拟镜像实现了从“看得见”到“会思考”的跨越。

技术架构

数字孪生技术的实现是多技术融合的复杂工程，其技术架构呈现分层递进的特点，从底层的数据采集到上层的应用落地，共分为四层，各层相互协同、无缝衔接，构成完整的技术链条，确保虚实联动与智能决策的顺利实现。

感知层

感知层是数字孪生技术的“数据入口”，也是整个技术架构的基础，核心功能是采集物理实体的全维度运行数据与环境数据，为后续的建模、分析提供精准数据源。感知层主要依托物联网（IoT）技术，整合各类感知设备，包括温度传感器、振动传感器、压力传感器、高清摄像头、北斗定位设备、RFID读写器等，实现对物理实体的多维度、高精度数据采集。不同应用场景对感知层的要求存在差异：工业场景中，需部署大量高精度传感器，实现设备运行参数、生产流程数据的毫秒级采集，确保数据的精准性与实时性；城市场景中，需整合交通监控、环境监测、市政感知等各类设备，实现城市多系统数据的全面采集；低空经济场景中，需结合卫星互联网与时空大数据，实时采集飞行器的位置、速度、航线等数据，同时捕捉气象、空域等环境信息。感知层的核心目标是实现“数据无遗漏、采集高精度、传输高可靠”，为虚拟建模与智能分析提供坚实支撑。

建模层

建模层是数字孪生技术的核心环节，核心任务是将感知层采集到的数据转化为虚拟模型，实现物理实体的高精度数字化复现。建模层融合了三维建模、激光扫描、BIM（建筑信息模型）、CAD（计算机辅助设计）、AIGC（生成式人工智能）等多种技术，根据应用场景的需求，构建从微观零件到宏观系统的虚拟模型，确保虚拟模型与物理实体的“几何一致性、行为一致性、状态一致性”。建模层的建模方法主要分为三类：基于物理的建模，通过力学、电学、热学等物理原理构建模型，适用于对保真度要求极高的场景，如航空航天、精密制造；基于数据驱动的建模，利用机器学习、深度学习算法，挖掘历史数据中的规律，构建虚拟模型，适用于复杂非线性系统，如城市灾害模拟、医疗疾病诊断；混合建模，结合前两种方法的优点，兼顾精度与效率，是当前应用最广泛的建模方式。值得注意的是，AIGC技术的融入，大幅提升了建模效率，通过输入二维图像、参数描述等信息，可自动生成三维模型，较传统建模方式效率提升60%以上。

数据层

数据层是数字孪生技术的“数据中枢”，承担数据存储、传输、处理与融合的核心功能，是连接感知层与应用层的关键纽带。数字孪生系统产生的海量数据，包括实时采集的数据、历史运行数据、仿真数据、建模数据等，均需通过数据层进行统一管理与处理，确保数据的完整性、准确性与可用性。数据层的核心技术包括三大类：数据传输技术，依托5G、工业以太网、边缘计算等技术，实现海量数据的高速传输与低延迟处理，解决多设备协同采集、复杂环境抗干扰等难题；数据存储技术，利用云计算、分布式存储等技术，构建大容量数据库，实现多源异构数据的统一存储，满足不同场景的数据存储需求；数据处理技术，通过数据清洗、融合、分析、挖掘等手段，剔除无效数据、整合有用信息，将原始数据转化为可用于智能决策的高质量数据，为上层应用提供数据支撑。

应用层

应用层是数字孪生技术的价值落地终端，核心功能是结合各行业的实际需求，将建模层与数据层的成果转化为具体的应用场景，为用户提供可操作、可落地的解决方案。应用层的核心是“场景化适配”，不同行业、不同场景的应用需求存在差异，数字孪生系统需针对性开发相关功能，实现技术价值的最大化。应用层的核心应用场景包括监控可视化、故障预测与诊断、流程优化、仿真推演、智能决策等，具体表现为：工业场景中的智能工厂监控、设备故障预警；城市场景中的交通调度、灾害预警；低空经济场景中的空域调度、飞行安全监控；能源场景中的能耗监测、降碳优化等。应用层通过3D可视化界面、智能诊断系统、决策支持平台等形式，将虚拟模型的分析结果直观呈现给用户，实现“虚拟操作、物理落地”的闭环，推动各行业效率提升与质量优化。

支撑技术

数字孪生技术的落地应用，离不开四大核心支撑技术的协同发力，这四大技术如同数字孪生的“四大支柱”，分别解决了“如何复刻”“如何联动”“如何呈现”“如何决策”的核心问题，共同构建起数字孪生技术的能力底座。

高精度三维建模技术

高精度三维建模技术是数字孪生的“骨架”，决定了虚拟镜像的还原精度与可信度，是数字孪生技术的核心基础。该技术融合了激光扫描、摄影测量、BIM协同建模、点云建模等多种方法，根据应用场景的不同，选择适配的建模策略，实现物理实体的精准复刻。在工业制造场景中，高精度三维建模需聚焦设备零件的精密细节，还原设备的内部结构、运动轨迹与磨损规律，建模精度可达到0.1毫米，确保虚拟设备能精准模拟物理设备的运行状态；在城市治理场景中，需兼顾建筑、道路、管网、地形等宏观结构与微观细节，实现整个城市的全域建模，支持多视角浏览、场景漫游等功能；在文化遗产保护场景中，需精准复现文物的纹理、色彩、残缺细节，为文物修复与数字化保存提供支撑。随着AIGC技术的发展，高精度三维建模的效率大幅提升，无需人工逐细节绘制，通过输入参数与图像，即可自动生成高精度模型，降低了建模成本与门槛。

实时数据采集与传输技术

实时数据采集与传输技术是数字孪生的“血脉”，确保物理实体与虚拟模型的实时联动，是实现动态映射的核心保障。该技术主要包括传感器技术、通信技术与同步技术三大类，三者协同工作，实现数据的“采集-传输-同步”闭环。传感器技术是数据采集的核心，不同场景需选用不同类型的传感器，如工业场景选用振动传感器、温度传感器，城市场景选用环境传感器、交通传感器，低空经济场景选用定位传感器、气象传感器，确保数据采集的针对性与精准性；通信技术是数据传输的核心，依托5G、6G、工业以太网、边缘计算等技术，实现海量数据的高速传输，降低传输延迟，其中5G技术的低延迟（毫秒级）、高带宽、广连接特性，完美适配数字孪生的实时性需求；同步技术是确保虚实一致的关键，通过时间同步、数据同步等技术，确保虚拟模型的状态与物理实体的状态完全同步，避免出现“数据滞后”“模型脱节”的问题。

3D可视化与渲染技术

3D可视化与渲染技术是数字孪生的“外衣”，决定了用户的交互体验与数据呈现效果，让虚拟模型更直观、更易理解。该技术依托实时渲染引擎、GPU加速、光影仿真等技术，实现虚拟场景的高保真展示，支持多视角浏览、场景漫游、动态特效、数据叠加等交互功能，让用户能够直观感知虚拟镜像的状态与变化。优秀的3D可视化与渲染技术，可实现千万级多边形模型的流畅展示，渲染帧率达60fps以上，还原物理实体的真实光影、材质与运动效果——工业场景中，可直观展示设备的运行状态、零件磨损情况；城市场景中，可实时呈现交通流量、积水情况、能耗数据等；低空经济场景中，可可视化展示空域分布、飞行器轨迹等。同时，3D可视化技术还支持数据叠加功能，将实时数据、分析结果与虚拟模型相结合，让用户在查看虚拟场景的同时，快速获取核心数据，提升决策效率。

人工智能与仿真分析技术

人工智能与仿真分析技术是数字孪生的“大脑”，赋予虚拟模型智能决策能力，是数字孪生技术价值的核心体现。该技术融合了机器学习、深度学习、仿真算法、知识图谱等多种技术，通过分析多源数据，实现故障预测、流程优化、仿真推演等智能功能。仿真分析技术可模拟物理实体在不同工况下的行为表现，为方案优化提供科学依据——如工业场景中，模拟生产线的运行流程，优化生产布局；城市场景中，模拟暴雨、地震等灾害的发生过程，制定应急方案；低空经济场景中，模拟飞行器的飞行轨迹，优化空域调度方案。人工智能技术则通过挖掘历史数据与实时数据的规律，构建故障诊断模型、预测分析模型，实现主动预警与智能决策——如工业场景中，提前72小时预测设备故障，故障识别准确率可达98%以上；能源场景中，分析能耗数据，找到最优降碳路径；城市场景中，协调交通、能源等系统，实现资源的最优配置。2025年智能体与数字孪生的深度融合，进一步强化了智能决策能力，让虚拟镜像能够自主分析、自主干预，实现从“被动响应”到“主动管理”的跨越。

应用领域

随着数字孪生技术的不断成熟，其应用边界持续拓展，已从最初的航空航天领域，渗透到工业制造、城市治理、低空经济、能源环保、医疗健康、文化遗产保护等多个核心领域，成为推动各行业数字化转型、提升效能的关键抓手，实现了“从天空到城市，从工厂到能源”的全域落地。

工业制造领域

工业制造是数字孪生技术应用最成熟、最广泛的领域，核心价值在于实现智能工厂的建设与升级，推动制造业从“经验驱动”向“数据驱动”转型，实现降本增效、提质降耗。数字孪生技术在工业制造领域的应用，贯穿产品设计、生产制造、设备运维、产品报废的全生命周期。在产品设计阶段，通过数字孪生技术构建产品的虚拟模型，可模拟产品在不同工况下的性能表现，优化设计方案，减少实体原型的搭建次数，降低设计成本与周期——宝马的“零原型”建造工厂就是典型案例，借助数字孪生技术，工厂的生产线布局、设备调试都在虚拟空间完成模拟优化，无需搭建实体原型，不仅缩短了60%的建设周期，还降低了30%的成本。在生产制造阶段，通过构建生产线的数字孪生模型，实时监控生产设备的运行状态、生产流程的执行情况，优化生产调度，减少生产损耗，提升生产效率——海尔通过数字孪生实现快速换产，一条生产线能灵活适配多种产品，换产时间从几小时压缩到几分钟。在设备运维阶段，通过采集设备运行数据，构建设备的数字孪生模型，预测设备故障，实现精准运维，降低设备停机时间与运维成本，工业场景中可降低设备停机时间30%以上，提升生产效率20%以上。此外，工业人形机器人的仿真训练也能在数字孪生空间完成，大幅提升了机器人的落地效率，强化了智能工厂的柔性生产能力。

城市治理领域

数字孪生技术为城市治理提供了全新的解决方案，通过构建数字孪生城市模型，整合交通、安防、能源、市政、环保等多系统数据，实现城市治理的精细化、智能化、高效化，成为韧性城市建设的“隐形护盾”。当前，全球重大气候灾害事件同比增加18%，数字孪生技术的应用，推动城市治理从“被动响应”向“主动防御”升级。在城市交通治理方面，通过构建交通系统的数字孪生模型，实时监控交通流量、车辆行驶状态，优化交通信号调度，缓解交通拥堵，降低交通事故发生率，可降低交通事故发生率25%以上；在城市灾害防控方面，通过模拟暴雨、地震、洪涝等灾害场景，精准预测灾害影响范围、蔓延速度，提前推送预警信息，规划最优疏散路线，提升应急响应效率——苏州的数字孪生城市系统，在暴雨频发季节，能结合实时降雨数据、地形地貌，精准预测城市各区域的积水深度和蔓延速度，提前3小时推送预警信息，让应急响应效率提升50%以上。在城市市政管理方面，通过构建管网、路灯、绿化等市政设施的数字孪生模型，实时监控设施运行状态，实现精准运维，降低管理成本；未来，结合AI技术的数字孪生城市，还将具备“主动免疫能力”，能自主识别潜在风险并提前干预，让城市更安全、更有韧性。

低空经济领域

低空经济是数字孪生技术的新兴应用领域，也是2025年的核心风口之一，数字孪生技术为低空经济的发展提供了硬核支撑，如同给天空装上了“智慧大脑”，实现空域的可视、可计算、可分析，让飞行更安全、调度更高效。低空空域数字孪生系统，通过融合卫星互联网、时空大数据与数字孪生技术，实时映射低空飞行器的位置、速度、航线等信息，同时结合气象数据、空域资源数据，预判飞行风险，实现无人机物流、飞行汽车的精细化调度。广东已率先建成数字低空管理平台，实测显示，该平台能让单空域飞行器承载量提升3倍，物流无人机配送效率提高40%，极大降低了低空飞行的安全隐患。目前江苏、浙江等多地也在加速布局，“天空地海一体化”的数字空间正在形成，为全空间无人体系建设铺路，推动低空经济从“试点”向“规模化”发展。

能源环保领域

在双碳目标下，数字孪生技术已成为企业绿色降碳的核心工具，从辅助监测升级为支撑降碳治理全过程的核心底座，实现从“碳可视”到“碳可控、碳可优”的进化，为能源环保领域的绿色转型提供了重要支撑。在能源生产领域，通过构建电站、电网、风电、光伏等能源装置的数字孪生模型，实时监测能源装置的运行数据，通过智能仿真优化操作流程，减少不必要的能耗，提升能源利用效率；在工业生产领域，数字孪生系统能精准核算各环节的碳排放，找到最优降碳路径，让工厂碳排放降低15%-20%；在建筑领域，通过构建建筑的数字孪生模型，模拟建筑的能耗情况，优化空调、照明等系统的运行模式，打造真正的零碳建筑。未来，结合人工智能与能源互联网，数字孪生还将构建跨行业的自治式绿色能碳体系，推动“零碳运行”成为现实，助力双碳目标的实现。

其他应用领域

除上述核心领域外，数字孪生技术还在医疗健康、文化遗产保护等领域实现了广泛应用，展现出强大的适配性与价值潜力。在医疗健康领域，通过构建人体器官、医疗设备的数字孪生模型，可用于手术仿真、疾病诊断、设备运维等场景——如构建心脏、肝脏等人体器官的数字孪生模型，模拟手术过程，降低手术风险，提升手术成功率；构建医疗设备的数字孪生模型，预测设备故障，确保医疗设备的正常运行，提升医疗服务的精准性与安全性。在文化遗产保护领域，通过高精度建模技术构建文物、古建筑的数字档案，实现文化遗产的永久保存；借助虚拟修复、沉浸式展示等技术，推动文化遗产的传承与传播——如对古建筑、文物进行高精度复刻，构建数字孪生模型，不仅能实现文物的数字化保存，还能让公众通过沉浸式体验，感受文化遗产的魅力，同时为文物修复提供科学依据，将文物重建周期缩短至传统方式的1/3，降低成本40%以上。

发展历程

数字孪生技术的发展并非一蹴而就，而是历经数十年的技术积累与迭代，从最初的概念萌发，逐步发展为成熟的技术体系，大致可分为四个阶段，每个阶段都有标志性的技术突破与应用进展，推动数字孪生技术不断完善、拓展。

技术准备期（1960-2000年）

这一阶段是数字孪生技术的基础积累期，核心是奠定几何建模与物理仿真的技术基础，尚未形成明确的“数字孪生”概念。这一时期，计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）技术逐步发展成熟，为物理实体的数字化复刻提供了技术支撑；同时，美国航空航天局（NASA）开发的航天器故障模拟系统，实现了对航天器运行状态的模拟与故障预测，成为数字孪生技术的初期应用雏形，为后续技术的发展奠定了实践基础。这一阶段的核心特点是“静态建模”，主要用于产品设计与故障模拟，尚未实现物理实体与虚拟模型的实时联动。

概念萌发期（2001-2010年）

这一阶段是数字孪生概念的正式提出与初步发展期，核心是明确“数字孪生”的术语与核心内涵。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，这是数字孪生概念的雏形；2010年，NASA在技术路线图中正式使用“Digital Twin”术语，明确了数字孪生技术的核心定义，推动该概念在航空航天领域的应用，标志着数字孪生技术正式进入公众视野。这一阶段，物联网技术开始初步发展，为数据采集提供了基础，但尚未实现大规模应用，数字孪生仍以静态仿真为主，虚实联动的能力较弱。

技术突破期（2011-2020年）

这一阶段是数字孪生技术的快速发展期，核心是实现技术突破与多领域试点应用，形成“New IT”技术栈。2011年，通用电气（GE）在航空发动机上配备预测性维护系统，实现了数字孪生技术在工业领域的首次规模化应用，标志着数字孪生技术从航空航天领域向工业领域延伸；期间，物联网、大数据、5G、人工智能等技术快速发展，与数字孪生技术深度融合，实现了物理实体与虚拟模型的实时联动，数字孪生技术的核心能力大幅提升。这一阶段，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，我国也开始布局数字孪生技术的研发与应用，逐步形成了初步的产业格局。

认知增强期（2021年至今）

这一阶段是数字孪生技术的成熟应用期，核心是实现技术的智能化升级与全域落地，从“工具赋能”向“基础设施”升级。2023年，ISO/IEC 30173:2023《数字孪生 概念和术语》国际标准正式发布，由中国国家成员体提出并主导研制，统一了数字孪生的技术边界与认知，为全球技术应用奠定了基础；2025年，智能体与数字孪生的深度融合，让虚拟镜像从“被动映射”升级为“主动思考”，实现了自主决策与跨域协同。当前，数字孪生技术已在工业、城市、低空经济、能源等多个领域实现全域落地，成为推动产业升级、提升社会治理效能的核心引擎，我国在数字孪生标准制定、技术应用等方面逐步占据主导地位，产业生态不断完善。

深度解读

数字孪生技术的崛起，并非单纯的技术迭代，而是数字化转型进入深水区的必然产物，其核心价值在于打破物理世界与数字空间的壁垒，构建“虚实共生”的智能体系，推动人类社会从“观察物理世界”向“调控物理世界”转型，其影响已渗透到产业发展、社会治理、日常生活等多个层面。

从产业发展角度来看，数字孪生技术正在重塑全球产业格局，成为新型工业化的核心使能技术。它不仅推动制造业、能源业、建筑业等传统产业的数字化、智能化转型，降低成本、提升效率，还催生了低空经济、数字孪生服务等新兴产业，创造了新的经济增长点。当前，全球主要经济体纷纷将数字孪生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，数字孪生已成为全球产业竞争的核心赛道。我国在数字孪生领域的优势日益凸显，不仅主导了国际标准的制定，还在多领域实现了规模化应用，培育了一批优秀的企业与人才，但同时也面临着核心引擎、关键软件依赖进口，建模算力瓶颈、数据安全威胁等挑战，需强化“技术—标准—生态”融合，构建自主可控的数字孪生生态。从社会治理角度来看，数字孪生技术为精细化、智能化治理提供了全新路径，破解了传统治理中“信息碎片化、决策经验化、响应滞后化”的难题。

数字孪生城市的建设，实现了城市多系统的协同联动，让城市治理从“被动应对”向“主动防御”升级，提升了城市的安全性与韧性；低空经济的数字化管控，推动了低空资源的高效利用，为物流、应急救援等领域提供了新的解决方案；文化遗产的数字化保护，实现了历史文明的传承与传播，让文化遗产焕发新的生机。可以说，数字孪生技术正在重新定义社会治理的模式，让治理更精准、更高效、更人性化。从技术发展角度来看，数字孪生技术的未来发展呈现三大明确趋势：一是从“单点优化”向“系统智能”跃迁，通过智能体、AI大模型的融合，实现跨领域、跨系统的协同决策，让数字孪生系统具备更强的自主思考与干预能力；二是从“工具赋能”向“基础设施”升级，数字孪生将逐步成为工业制造、城市治理、能源环保等领域的核心基础设施，支撑各类智能化应用的落地；三是从“技术追赶”向“标准主导”转型，我国将持续主导数字孪生国际标准与国家标准的制定，推动我国数字孪生技术成果走出去，提升全球产业话语权。同时，随着6G、量子计算、区块链等技术的发展，数字孪生技术的建模精度、数据传输速度、智能决策能力将进一步提升，应用场景将持续拓展，逐步渗透到更多细分领域。需要明确的是，数字孪生技术并非“万能技术”，其落地应用仍需结合行业实际需求，避免“为了孪生而孪生”。不同行业、不同场景的需求差异较大，数字孪生系统的建设需注重实用性与针对性，聚焦核心痛点，实现技术价值的最大化；同时，还需兼顾数据安全、隐私保护等问题，建立完善的数据安全保障体系，防范虚实交互过程中的安全风险，推动数字孪生技术的健康、可持续发展。

最新消息

2026年3月2日，A股数字孪生板块表现活跃，多只个股实现大幅上涨，其中观想科技（301213）当日收盘价90.10元，涨跌幅达20.01%，华如科技（301302）涨跌幅19.98%，依米康（300249）、智洋创新（688191）等个股涨跌幅均超过10%，反映出市场对数字孪生技术产业前景的高度认可，数字孪生产业的资本市场热度持续攀升。

2025年12月，中国信通院发布十大科技关键词，数字孪生技术位列其中，明确了其重塑产业的核心路径，提出推动数字孪生技术与低空经济、智能工厂、韧性城市、绿色降碳等领域的深度融合，加快技术规模化应用，构建完善的数字孪生产业生态，助力新型工业化发展。

2025年以来，我国多地加速布局数字孪生相关项目：广东、江苏、浙江等省份持续推进数字低空管理平台建设，扩大低空经济数字孪生应用范围；苏州、杭州等城市升级数字孪生城市系统，新增城市内涝预警、地铁客流模拟等功能，提升城市治理精细化水平；宝马、海尔等企业持续深化数字孪生在工业制造领域的应用，推出更多“零原型”生产、快速换产等创新方案，推动智能工厂建设升级。

2023年11月15日，ISO/IEC 30173:2023《数字孪生 概念和术语》国际标准正式发布，该标准由中国国家成员体提出，中国电子技术标准化研究院专家担任编辑，联合德国、美国、英国等国家专家共同研制，我国株洲中车时代电气、腾讯云、中国南方电网等单位专家积极参与研制，为我国数字孪生技术成果走出去奠定了基础，标志着我国在数字孪生标准制定领域占据主导地位^{[1][2][3][4][5]}。