2023年數(shù)字孿生行業(yè)研究報(bào)告
第一章 行業(yè)概況
(資料圖片)
1.1 定義
數(shù)字孿生(Digital Twin)是一種先進(jìn)的建模技術(shù),它通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)物理實(shí)體的虛擬復(fù)制品,以實(shí)時(shí)模擬、預(yù)測(cè)和優(yōu)化實(shí)體的行為和性能。這個(gè)虛擬模型會(huì)同步收集和分析來(lái)自其物理對(duì)應(yīng)物的數(shù)據(jù),從而提供關(guān)于其運(yùn)行狀況、性能和潛在問(wèn)題的實(shí)時(shí)反饋。數(shù)字孿生的使用可以跨越各種行業(yè),包括制造業(yè)、航空航天、醫(yī)療保健和農(nóng)業(yè),使得企業(yè)能更有效地管理和優(yōu)化其運(yùn)營(yíng)。
圖 數(shù)字孿生結(jié)構(gòu)圖
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1.2 典型特征
(1)互操作性:數(shù)字孿生中的物理對(duì)象和數(shù)字空間能夠雙向映射、動(dòng)態(tài)交互和實(shí)時(shí)連接,因此數(shù)字孿生具備以多樣的數(shù)字模型映射物理實(shí)體的能力,具有能夠在不同數(shù)字模型之間轉(zhuǎn)換、合并和建立“表達(dá)〞的等同性。
(2)可擴(kuò)展性:數(shù)字孿生技術(shù)具備集成、添加和替換數(shù)字模型的能力,能夠針對(duì)多尺度、多物理、多層級(jí)的模型內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展。
(3)實(shí)時(shí)性:數(shù)字孿生技術(shù)要求數(shù)字化,即以一種計(jì)算機(jī)可識(shí)別和處理的方式管理數(shù)據(jù)以對(duì)隨時(shí)間軸變化的物理實(shí)體進(jìn)行表征。表征的對(duì)象包括外觀、狀態(tài)、屬性、內(nèi)在機(jī)理,形成物理實(shí)體實(shí)時(shí)狀態(tài)的數(shù)字虛體映射。
(4)保真性:數(shù)字孿生的保真性指描述數(shù)字虛體模型和物理實(shí)體的接近性。要求虛體和實(shí)體不僅要保持幾何結(jié)構(gòu)的高度仿真,在狀態(tài)、相態(tài)和時(shí)態(tài)上也要仿真。值得一提的是在不同的數(shù)字孿生場(chǎng)景下,同一數(shù)字虛體的仿真程度可能不同。例如工況場(chǎng)景中可能只要求描述虛體的物理性質(zhì),并不需要關(guān)注化學(xué)結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。
(5)閉環(huán)性:數(shù)字孿生中的數(shù)字虛體,用于描述物理實(shí)體的可視化模型和內(nèi)在機(jī)理,以便于對(duì)物理實(shí)體的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)視、分析推理、優(yōu)化工藝參數(shù)和運(yùn)行參數(shù),實(shí)現(xiàn)決策功能,即賦予數(shù)字虛體和物理實(shí)體一個(gè)大腦。因此數(shù)字孿生具有閉環(huán)性。
1.3 發(fā)展背景
”孿生“的概念起源于美國(guó)國(guó)家航空航天局的“阿波羅計(jì)劃”,即構(gòu)建兩個(gè)相同的航天飛行器,其中一個(gè)發(fā)射到太空?qǐng)?zhí)行任務(wù),另一個(gè)留在地球上用于反映太空中航天器在任務(wù)期間的工作狀態(tài),從而輔助工程師分析處理太空中出現(xiàn)的緊急事件。當(dāng)然,這里的兩個(gè)航天器都是真實(shí)存在的物理實(shí)體。
2003年前后,美國(guó)密歇根大學(xué) Michael Grieves 教授提出了一種稱為”P(pán)LM 概念理想”用于現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品生命周期管理的概念模型,并隨后在他的文章中定義為”信息鏡像模型”。這個(gè)概念雖然沒(méi)有稱作數(shù)字孿生,但是它具備了數(shù)字孿生的組成和功能,為數(shù)字孿生的提出打開(kāi)了思想的閘門(mén)。
圖 PLM 概念理想
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盡管如此,在該設(shè)想中數(shù)字孿生的基本思想己經(jīng)有所體現(xiàn),即在虛擬空間構(gòu)建的數(shù)字模型與物理實(shí)體交互映射,忠實(shí)地描述物理實(shí)體全生命周期的運(yùn)行軌跡。
直到2010年,數(shù)字孿生一詞在NASA 的技術(shù)報(bào)告中被正式提出,并被定義為“集成了多物理量、多尺度、多概率的系統(tǒng)或飛行器仿真過(guò)程”。2011 年,美國(guó)空軍探索了數(shù)字李生在飛行器健康管理中的應(yīng)用,并詳細(xì)探討了實(shí)施數(shù)字孿生的技術(shù)挑戰(zhàn)。2012年,美國(guó)國(guó)家航空航天局與美國(guó)空軍聯(lián)合發(fā)表了關(guān)于數(shù)字孿生的論文,指出數(shù)字孿生是驅(qū)動(dòng)末來(lái)飛行器發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。在接下來(lái)的幾年中,越來(lái)越多的研究將數(shù)字孿生應(yīng)用于航空航天領(lǐng)域,包括機(jī)身設(shè)計(jì)與維修,飛行器能力評(píng)估,飛行器故障預(yù)測(cè)等。
近年來(lái),數(shù)字孿生得到越來(lái)越廣泛的傳播。同時(shí),得益于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字孿生的實(shí)施已逐漸成為可能。現(xiàn)階段,除了航空航天領(lǐng)域,數(shù)字孿生還被應(yīng)用于電力、船舶、城市管理、農(nóng)業(yè)、建筑、制造、石油天然氣、健康醫(yī)療、環(huán)境保護(hù)等行業(yè)。特別是在智能制造領(lǐng)域,數(shù)字孿生被認(rèn)為是一種實(shí)現(xiàn)制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段。
1.4 現(xiàn)狀
隨著全球開(kāi)始走上復(fù)蘇之路,許多國(guó)家預(yù)計(jì)將實(shí)施數(shù)字孿生技術(shù)作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的一部分。數(shù)字孿生有助于建立預(yù)測(cè)模型,并在發(fā)布物理原型之前幫助檢驗(yàn)成功。疫情加速了在制造業(yè)以外的多個(gè)領(lǐng)域(包括醫(yī)療保健、房地產(chǎn)、電信和零售)應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù),從而推動(dòng)了市場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
通過(guò)結(jié)合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等最新技術(shù)安裝數(shù)字孿生技術(shù),預(yù)計(jì)將進(jìn)一步推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)。許多公司正在部署AI和IoT技術(shù)來(lái)收集和解釋現(xiàn)有IoT設(shè)備和連接產(chǎn)品的行為數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)隨后可以應(yīng)用到數(shù)字孿生模型中,以復(fù)制現(xiàn)有設(shè)備的使用和性能。這有助于產(chǎn)品工程師和設(shè)計(jì)師觀察產(chǎn)品性能,識(shí)別任何問(wèn)題,并預(yù)測(cè)常見(jiàn)問(wèn)題的未來(lái)迭代。這些技術(shù)的部署還有助于組織提高操作和系統(tǒng)生產(chǎn)力,從而改善整體產(chǎn)品性能。
許多公司正在關(guān)注部署數(shù)字孿生解決方案,以優(yōu)化他們的供應(yīng)鏈和運(yùn)營(yíng)流程,從而恢復(fù)疫情引起的經(jīng)濟(jì)破壞。例如,像Microsoft Azure和Google Cloud這樣的云公司正在專注于為行業(yè)玩家推出各種基于云的數(shù)字孿生解決方案,以實(shí)現(xiàn)易于訪問(wèn)和定制解決方案。例如,在2022年1月,Google Cloud推出了一款供應(yīng)鏈數(shù)字孿生,旨在為分銷商和制造商提供前所未有的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)視圖。這樣的創(chuàng)新解決方案以及對(duì)自動(dòng)化的日益增長(zhǎng)的需求預(yù)計(jì)將在預(yù)測(cè)期內(nèi)觸發(fā)對(duì)數(shù)字孿生平臺(tái)的需求。
根據(jù)信通院數(shù)據(jù),數(shù)字孿生市場(chǎng)增長(zhǎng)潛力大,具備廣闊的發(fā)展空間。2022年全球數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到77億美元,同比 增長(zhǎng)57.1%,2020-2022年CAGR為57.6%。預(yù)計(jì)未來(lái)全球數(shù)字孿生市場(chǎng)仍保持高增速,2025年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到305億美元, 2022-2025年CAGR為35.7%。
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2022年中國(guó)數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模為104億元,同比增長(zhǎng)35.0%,2020-2022年CAGR為65.4%。隨著各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推 進(jìn),數(shù)字孿生滲透率也將上升,推動(dòng)國(guó)內(nèi)未來(lái)數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng),預(yù)計(jì)2025年國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)375億元, 2022- 2025年CAGR為54.3%。
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然而,云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的增加部署也帶來(lái)了安全和數(shù)據(jù)隱私威脅以及網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)增加?;谠频臄?shù)字孿生需要在線存儲(chǔ)資產(chǎn)信息,從而導(dǎo)致安全和隱私問(wèn)題。此外,專業(yè)人才的缺乏使得組織更難有效地開(kāi)發(fā)和執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)安全策略。因此,許多中小企業(yè)仍然對(duì)大量投資先進(jìn)技術(shù)持謹(jǐn)慎態(tài)度,這預(yù)計(jì)會(huì)對(duì)數(shù)字孿生市場(chǎng)的增長(zhǎng)構(gòu)成挑戰(zhàn)。
1.5 應(yīng)用
數(shù)字孿生(Digital Twin)技術(shù)正被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)制造、工程建設(shè)、智慧城市、汽車(chē)駕駛、政府機(jī)構(gòu)、醫(yī)學(xué)分析及文旅創(chuàng)意等諸多領(lǐng)域。數(shù)字孿生是一種“能將物理世界和數(shù)字世界打通實(shí)現(xiàn)虛實(shí)融合”的復(fù)合技術(shù),未來(lái)它的發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>
數(shù)字孿生具有將虛擬空間和物理實(shí)體緊密融合的特點(diǎn),在5G技術(shù)下,數(shù)字孿生將更容易落地。
在工業(yè)領(lǐng)域,數(shù)字孿生的使用將大幅推動(dòng)產(chǎn)品在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、維護(hù)及維修等環(huán)節(jié)的變革。通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù),不僅能夠?qū)S設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)故障預(yù)判和及時(shí)維修,還可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控、遠(yuǎn)程維修,極大降低運(yùn)營(yíng)成本,提高安全性。
在醫(yī)療領(lǐng)域,個(gè)人的健康監(jiān)測(cè)與管理通過(guò)數(shù)字孿生可以更清楚地了解身體的變化,對(duì)疾病做出及時(shí)預(yù)警。未來(lái)可通過(guò)各種新型醫(yī)療檢測(cè)和掃描儀器以及可穿戴設(shè)備,完美地復(fù)制出一個(gè)數(shù)字化身體。通過(guò)追蹤這個(gè)數(shù)字化身體的運(yùn)動(dòng)與變化,來(lái)更好地進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)和管理。
在智慧城市領(lǐng)域,無(wú)人機(jī)群將為城市提供基于圖像掃描的城市數(shù)字模型,使街道、社區(qū)、娛樂(lè)、商業(yè)等各功能模塊都可擁有數(shù)字模型,便于人類對(duì)城市智慧化管理。
第二章 商業(yè)模式和技術(shù)發(fā)展
2.1 數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈
由基礎(chǔ)層、中間層和應(yīng)用層三部分組成
(1)基礎(chǔ)層:主要包括芯片、傳感器、監(jiān)控設(shè)備等硬件設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)、算力等基礎(chǔ)要素,負(fù)責(zé)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)采集和網(wǎng)絡(luò)發(fā)送。目前,傳感器領(lǐng)域仍由美、日、德企業(yè)主導(dǎo),中國(guó)本土企業(yè)市場(chǎng)份額較??;監(jiān)控設(shè)備領(lǐng)域,國(guó)產(chǎn)品牌具有一定優(yōu)勢(shì),海康威視作為行業(yè)龍頭企業(yè),曾提出“物信融合”的架構(gòu)體系,引領(lǐng)監(jiān)控設(shè)備智能化轉(zhuǎn)型。
(2)中間層:包括數(shù)據(jù)互動(dòng)、模型構(gòu)建、仿真模擬和共性應(yīng)用。其中,數(shù)據(jù)互動(dòng)負(fù)責(zé)數(shù)字孿生的信息采集、傳輸同步與增強(qiáng);模型構(gòu)建提供獲取數(shù)據(jù)和建立數(shù)字化模型的服務(wù);仿真模擬是根據(jù)物理對(duì)象當(dāng)前狀態(tài)通過(guò)物理規(guī)律和機(jī)理分析預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)的過(guò)程;共性應(yīng)用則為產(chǎn)品提供全生命周期管理,進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測(cè)和決策。
(3)應(yīng)用層:包括智慧城市、智能制造、智慧醫(yī)療等多方面應(yīng)用。數(shù)字孿生技術(shù)具有普適性特點(diǎn),可在各行業(yè)的場(chǎng)景中落地,應(yīng)用范圍不斷拓展。
圖 數(shù)字孿生行業(yè)圖譜
2.2 商業(yè)模式
數(shù)字孿生行業(yè)的商業(yè)模式多種多樣,取決于公司的核心業(yè)務(wù)、目標(biāo)客戶和提供的具體服務(wù)。但是,一般來(lái)說(shuō),數(shù)字孿生行業(yè)的商業(yè)模式可以分為以下幾種:
軟件和服務(wù)銷售:許多數(shù)字孿生公司會(huì)開(kāi)發(fā)并銷售自己的軟件平臺(tái),以支持創(chuàng)建和管理數(shù)字孿生。這種模式的收入主要來(lái)自軟件許可證的銷售、訂閱費(fèi)用和相關(guān)服務(wù)(如實(shí)施、培訓(xùn)和支持)的收費(fèi)。
解決方案提供商:一些公司以提供完整的數(shù)字孿生解決方案作為其業(yè)務(wù)模式。這種模式通常包括定制軟件開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)分析和咨詢服務(wù)等。
平臺(tái)即服務(wù)(PaaS):一些公司提供一個(gè)可以創(chuàng)建和管理數(shù)字孿生的云平臺(tái)??蛻艨梢栽谶@個(gè)平臺(tái)上創(chuàng)建自己的數(shù)字孿生,而無(wú)需自行開(kāi)發(fā)和維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施。這種模式的收入主要來(lái)自平臺(tái)使用費(fèi)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)費(fèi)。
數(shù)據(jù)分析和咨詢:一些數(shù)字孿生公司專注于利用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和提供咨詢服務(wù),幫助客戶解決特定的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
行業(yè)特定應(yīng)用:有些公司專門(mén)開(kāi)發(fā)針對(duì)特定行業(yè)(如制造業(yè)、能源、運(yùn)輸?shù)龋┑臄?shù)字孿生應(yīng)用。這種模式的收入主要來(lái)自應(yīng)用銷售和相關(guān)服務(wù)。
這些商業(yè)模式可以單獨(dú)使用,也可以組合使用,取決于公司的業(yè)務(wù)策略和市場(chǎng)需求。
例如,幾十年來(lái)基礎(chǔ)設(shè)施以及建筑、工程和施工(AEC)行業(yè)一直在各種項(xiàng)目中使用計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)和建筑信息建模(BIM)軟件來(lái)創(chuàng)建特定的2D和3D可交付成果,這個(gè)行業(yè)正在朝著工具和行業(yè)云集成套件的模式發(fā)展,這為打造新商業(yè)模式、行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)和更具協(xié)作性的工作方式打開(kāi)了一扇大門(mén)。
隨著數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展,AEC行業(yè)企業(yè)也看到了通過(guò)為客戶管理和維護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生帶來(lái)的新收入機(jī)會(huì)。
在基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)順應(yīng)新工作方式的同時(shí),這些新的商業(yè)模式也在顛覆基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè),帶來(lái)新的機(jī)會(huì)。正如各種平臺(tái)模型給音樂(lè)、書(shū)籍、零售和零工經(jīng)濟(jì)服務(wù)等行業(yè)帶來(lái)的影響一樣,數(shù)字孿生也有可能讓基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)從中受益。
由于數(shù)字孿生是基于云的平臺(tái)業(yè)務(wù)模式,因此它不僅為圍繞核心數(shù)字孿生模型的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)服務(wù)帶來(lái)了可能性,還有圍繞這些孿生模型提供增值的數(shù)字服務(wù),例如可視化、協(xié)作、物理安全和網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)分析和支持AI的預(yù)防性維護(hù)。
此外,基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)發(fā)商還可以與數(shù)字孿生提供商和周邊服務(wù)供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)展開(kāi)合作,通過(guò)出售實(shí)物資產(chǎn)以及通過(guò)數(shù)字孿生模型提供持續(xù)的數(shù)字服務(wù)中受益。隨著時(shí)間的推移,這些基于訂閱的服務(wù)可能會(huì)大大增加原始銷售價(jià)格。例如,一個(gè)10萬(wàn)平方英尺的房地產(chǎn)項(xiàng)目可以在五年內(nèi)從數(shù)字孿生相關(guān)服務(wù)中獲得100萬(wàn)美元的附加收入,并且近80%的資產(chǎn)生命周期價(jià)值是在運(yùn)營(yíng)中實(shí)現(xiàn)的。
2.3 技術(shù)發(fā)展
數(shù)字孿生的技術(shù)實(shí)現(xiàn)依賴于諸多新技術(shù)的發(fā)展和高度集成以及跨學(xué)科知識(shí)的綜合應(yīng)用,不僅是一個(gè)復(fù)雜的、協(xié)同的系統(tǒng)工程,涉及的關(guān)鍵技術(shù)方法還包括建模、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、模擬仿真等。
舉例而言,如果把數(shù)字孿生的構(gòu)建比作“數(shù)字人”的創(chuàng)造,則其核心的建模過(guò)程相當(dāng)于骨架的搭建過(guò)程;采集數(shù)據(jù)、開(kāi)展數(shù)據(jù)治理和大數(shù)據(jù)分析,相當(dāng)于生成人的肌肉組織;而數(shù)據(jù)在物理世界和賽博空間之間的雙向流動(dòng)正如人體的血液,所提供的動(dòng)能使數(shù)字機(jī)體不斷成長(zhǎng),對(duì)物理世界對(duì)象的映射更趨精準(zhǔn);模擬仿真使“數(shù)字人”具備智慧,從而使通過(guò)賽博空間高效率、低成本優(yōu)化物理實(shí)體成為可能。
圖 數(shù)字孿生技術(shù)體系
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(1)數(shù)字孿生建模技術(shù)經(jīng)歷了從實(shí)物的“組件組裝”式建模到復(fù)雜實(shí)體的多維深度融合建模的發(fā)展。
建模是數(shù)字孿生落地應(yīng)用的引擎。以前,數(shù)字孿生建模一般是通過(guò)將不同領(lǐng)域的獨(dú)立模型“組裝”成更大的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。產(chǎn)品、設(shè)備等實(shí)物通過(guò)“組裝”建??梢赃_(dá)到較好的效果,但復(fù)雜實(shí)體的建模往往是跨領(lǐng)域、跨類型、跨尺度,涉及多個(gè)維度,通過(guò)單一維度的“組件組裝”,建模效果欠佳。
多維深度融合建模技術(shù)的逐漸成熟,支撐更復(fù)雜的實(shí)體組織或數(shù)字城市的孿生模型構(gòu)建。多維度建模技術(shù)的引入,通過(guò)融合不同粒度的屬性、行為、特征等“多空間尺度”,以及刻畫(huà)物理對(duì)象隨時(shí)間推進(jìn)的演化過(guò)程、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)運(yùn)行過(guò)程、外部環(huán)境與干擾影響等“多時(shí)間尺度”模型,使數(shù)字孿生模型能夠同時(shí)反映建模對(duì)象在微觀和宏觀層面上的特征。
(2)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新興機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展使得大數(shù)據(jù)分析能力顯著提升,這種分析能力是構(gòu)建面向?qū)嶓w的復(fù)雜數(shù)字孿生體的基礎(chǔ)支撐。
當(dāng)前,企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一、數(shù)據(jù)的自采率和實(shí)時(shí)性不高等問(wèn)題普遍存在,制約了企業(yè)數(shù)字孿生刻畫(huà)的準(zhǔn)確度。隨著深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新興機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的引入,實(shí)現(xiàn)多維異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度特征提取,大大提高了數(shù)據(jù)分析效率,使得構(gòu)建面向企業(yè)的復(fù)雜數(shù)字孿生體成為可能。
(3)模擬仿真技術(shù)從早期的有限元分析對(duì)物理場(chǎng)的仿真,發(fā)展到網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)復(fù)雜實(shí)體組織的仿真。
有限元分析主要關(guān)注某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域,比如實(shí)物的應(yīng)力或疲勞等,但物理現(xiàn)象往往都不是單獨(dú)存在的,例如只要運(yùn)動(dòng)就會(huì)產(chǎn)生熱,而熱反過(guò)來(lái)又影響一些材料屬性。這種物理系統(tǒng)的耦合就是多物理場(chǎng),分析復(fù)雜度要比單獨(dú)分析一個(gè)物理場(chǎng)大得多。而由于實(shí)體組織更加復(fù)雜,除了傳統(tǒng)的物理特性外,還涉及復(fù)雜的業(yè)務(wù)因素,如工業(yè)制造企業(yè)需要面向人、機(jī)、料、法、環(huán)、財(cái)?shù)榷鄠€(gè)要素,且須考慮多要素間的復(fù)雜關(guān)系,需要依靠分布式仿真、交互式仿真、智能Agent等網(wǎng)絡(luò)模型不斷進(jìn)行迭代發(fā)展。
2.4 政策監(jiān)管
近年來(lái),我國(guó)多部委密集出臺(tái)相關(guān)政策,助力數(shù)字孿生技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展?!蛾P(guān)于推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》(發(fā)改產(chǎn)業(yè)〔2019〕1762號(hào)),提出支持?jǐn)?shù)字孿生技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用;《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng) 培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》(發(fā)改高技〔2020〕552號(hào))將數(shù)字孿生與大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等數(shù)字技術(shù)并列,支持相關(guān)行業(yè)和企業(yè)發(fā)展數(shù)字孿生技術(shù);《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和 2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》,將“探索建設(shè)數(shù)字孿生城市”納入加快數(shù)字社會(huì)建設(shè)步伐的重點(diǎn)工作任務(wù)。此外,上海、浙江、廣東等省市加快啟動(dòng)數(shù)字孿生城市建設(shè)試點(diǎn)示范,推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。
第三章 行業(yè)估值、定價(jià)機(jī)制和全球龍頭企業(yè)
3.1 行業(yè)綜合財(cái)務(wù)分析和估值方法
分析數(shù)字孿生行業(yè)的綜合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行:
營(yíng)業(yè)收入和增長(zhǎng)率:首先,我們需要觀察行業(yè)的總收入和增長(zhǎng)率。這將提供行業(yè)增長(zhǎng)的整體情況??梢钥紤]看看該行業(yè)的復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)來(lái)了解未來(lái)幾年的預(yù)期增長(zhǎng)。
利潤(rùn)率:觀察行業(yè)的凈利潤(rùn)率,即凈利潤(rùn)/營(yíng)業(yè)收入,這將揭示行業(yè)的盈利能力。
研發(fā)投入:觀察行業(yè)中公司對(duì)研發(fā)的投入,這有助于理解行業(yè)的創(chuàng)新能力和未來(lái)增長(zhǎng)潛力。
資產(chǎn)負(fù)債表:檢查公司的負(fù)債和資產(chǎn)情況,理解公司的財(cái)務(wù)穩(wěn)健程度和風(fēng)險(xiǎn)水平。
市場(chǎng)份額:了解各公司在市場(chǎng)中的份額,以了解市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局。
投資活動(dòng):觀察該行業(yè)的并購(gòu)、合作和投資活動(dòng),這有助于了解行業(yè)的發(fā)展動(dòng)態(tài)和未來(lái)趨勢(shì)。
以上是一些基本的財(cái)務(wù)分析手段,具體的分析方法應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況和需要進(jìn)行調(diào)整。
資料來(lái)源:資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD
資料來(lái)源:資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD
鋼鐵行業(yè)估值方法可以選擇市盈率估值法、PEG估值法、市凈率估值法、市現(xiàn)率、P/S市銷率估值法、EV企業(yè)價(jià)值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估凈資產(chǎn)估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF現(xiàn)金流折現(xiàn)估值法、紅利折現(xiàn)模型、股權(quán)自由現(xiàn)金流折現(xiàn)模型、無(wú)杠桿自由現(xiàn)金流折現(xiàn)模型、凈資產(chǎn)價(jià)值法、經(jīng)濟(jì)增加值折現(xiàn)模型、調(diào)整現(xiàn)值法、NAV凈資產(chǎn)價(jià)值估值法、賬面價(jià)值法、清算價(jià)值法、成本重置法、實(shí)物期權(quán)、LTV/CAC(客戶終身價(jià)值/客戶獲得成本)、P/GMV、P/C(customer)、梅特卡夫估值模型、PEV等。
3.2 行業(yè)發(fā)展和驅(qū)動(dòng)因子
(1)宏觀政策
國(guó)家的宏觀政策對(duì)數(shù)字孿生的發(fā)展指明了方向。數(shù)字孿生是城市發(fā)展和建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要落腳點(diǎn),助力推動(dòng)城市數(shù)字化的建設(shè),來(lái)引領(lǐng)城市規(guī)劃建設(shè)向數(shù)字化的轉(zhuǎn)變。同時(shí)國(guó)家的“十四五”規(guī)劃里面明確的指出,探索建設(shè)數(shù)字孿生城市,那么多地的政府也在發(fā)布的新型智慧城市建設(shè)的規(guī)劃或者意見(jiàn)中提到了,探索建設(shè)數(shù)字孿生的城市,又以數(shù)字孿生為導(dǎo)向來(lái)推進(jìn)新型智慧城市的建設(shè)。
(2)技術(shù)的發(fā)展
新興的技術(shù)是數(shù)字孿生發(fā)展的一個(gè)助推劑。數(shù)字孿生以生產(chǎn)生活數(shù)字化為內(nèi)核,以大數(shù)據(jù)技術(shù)為依托,以人工智能、集成電路和物聯(lián)網(wǎng)為主攻方向,5G大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)的技術(shù),為數(shù)字孿生提供了基礎(chǔ)的支撐技術(shù)。近年來(lái),數(shù)字孿生的核心技術(shù)也發(fā)生了巨大的變化和進(jìn)步,持續(xù)引領(lǐng)數(shù)字孿生的技術(shù)革命。
(3)用戶的需求
行業(yè)客戶的業(yè)務(wù)需求,一直在牽引著企業(yè)持續(xù)的投資,以家族聚焦的業(yè)務(wù)賽道的客戶為例,可以看到無(wú)論是應(yīng)急管理、公共安全、軌道交通、城市交通等客戶都存在非常旺盛的業(yè)務(wù)需求。客戶非??释诖龜?shù)字孿生的技術(shù),能夠去幫用戶解決城市應(yīng)急管理中看不到的高危險(xiǎn)的應(yīng)用的情景。
3.3 行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)管理
(1)標(biāo)準(zhǔn)體系缺乏
目前,人們尚未建立一套數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系,所以在理論研究與應(yīng)用實(shí)踐中往往會(huì)出現(xiàn)一些現(xiàn)實(shí)隱憂。首先,對(duì)數(shù)字孿生的理解與溝通缺乏標(biāo)準(zhǔn)輔助。目前,人們對(duì)數(shù)字孿生的理解與認(rèn)識(shí)是不同的。這將導(dǎo)致人們?cè)诮涣鲿r(shí)存在一定障礙。其次,數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)施缺乏標(biāo)準(zhǔn)參考。由于缺乏數(shù)字孿生相關(guān)模型、數(shù)據(jù)、連接與服務(wù)等標(biāo)準(zhǔn)的參考,從而導(dǎo)致不同數(shù)字孿生團(tuán)隊(duì)研發(fā)的產(chǎn)品兼容性差、難以互相操作,數(shù)據(jù)集成困難。最后,數(shù)字孿生的落地應(yīng)用缺乏標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)。由于數(shù)字孿生缺乏適用準(zhǔn)則、實(shí)施要求、支持工具和技術(shù)平臺(tái)等標(biāo)準(zhǔn)參考,容易使用戶對(duì)數(shù)字孿生產(chǎn)生使用困惑。
(2)虛擬模型的真實(shí)性不足
數(shù)字孿生的主要思想是為物理實(shí)體創(chuàng)建一個(gè)虛擬模型,以便通過(guò)建模和仿真分析來(lái)模擬和反映物理實(shí)體的狀態(tài)和行為,并通過(guò)虛實(shí)交互反饋,預(yù)測(cè)和控制它們的狀態(tài)和行為。由此可見(jiàn),數(shù)字孿生的應(yīng)用發(fā)展離不開(kāi)虛擬模型的構(gòu)建,而高保真、高精度、高質(zhì)量的虛擬模型能夠?qū)崿F(xiàn)虛實(shí)之間的交互,實(shí)時(shí)更新與動(dòng)態(tài)演化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體世界的動(dòng)態(tài)、真實(shí)映射。
但由于人類的認(rèn)知水平、技術(shù)水平以及基礎(chǔ)設(shè)施的限制,數(shù)字孿生中所建立的虛擬模型并不能完全保證真實(shí)可信。比如,通過(guò)“數(shù)字孿生+醫(yī)療”的應(yīng)用,可以對(duì)個(gè)人健康風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并及時(shí)做出預(yù)警,但在時(shí)刻監(jiān)測(cè)反饋中所帶來(lái)的心理暗示、情感融入是否會(huì)影響真實(shí)性,仍值得考慮。因此,在數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展過(guò)程中,建立一個(gè)高保真的數(shù)字孿生模型,并使其能夠最大程度反映物理實(shí)體世界的真實(shí)特性,依然任重道遠(yuǎn)。
(3)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)
以數(shù)字孿生技術(shù)為基礎(chǔ)的智能制造的虛擬空間與物理空間之間的連接以及過(guò)程中各組成部分之間的連接都建立在網(wǎng)絡(luò)信息流傳遞的基礎(chǔ)之上,隨著數(shù)字孿生技術(shù)與智能制造的加速融合,由封閉系統(tǒng)向開(kāi)放系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變勢(shì)在必行,系統(tǒng)性的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)將集中呈現(xiàn)。
一方面,智能制造的基礎(chǔ)設(shè)備和控制系統(tǒng)面臨未知網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)。原有的基礎(chǔ)設(shè)備多為長(zhǎng)期運(yùn)行在封閉系統(tǒng)環(huán)境下的簡(jiǎn)單設(shè)備,相關(guān)的硬件芯片、軟件控制系統(tǒng)等都可能存在一定的未知安全漏洞,同時(shí)由于缺乏應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的固有安全措施,極易遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊,進(jìn)而引發(fā)系統(tǒng)紊亂、管理失控乃至系統(tǒng)致癱等網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。
另一方面,智能制造系統(tǒng)面臨數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。隨著當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)攻擊方式的不斷變化,智能制造系統(tǒng)產(chǎn)生和存儲(chǔ)了生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)、生產(chǎn)操作數(shù)據(jù)以及工廠外部數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可能是通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ),也可能分布在用戶、生產(chǎn)終端、設(shè)計(jì)服務(wù)器等多種設(shè)備上,任何一個(gè)設(shè)備的安全問(wèn)題都可能引發(fā)數(shù)據(jù)是泄密風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),隨著智能制造與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的融合,以及第三方協(xié)作服務(wù)的深度介入、大量異構(gòu)平臺(tái)的多層次協(xié)作等因素,網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)急劇增加,帶來(lái)更多的入侵方式和攻擊路徑,進(jìn)一步增加數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)。
在數(shù)字孿生體方面存在的某些安全風(fēng)險(xiǎn):
系統(tǒng)訪問(wèn):如果黑客可以訪問(wèn)數(shù)字孿生,他們可以從其復(fù)制的系統(tǒng)或資產(chǎn)中獲取信息,并控制這些物理資產(chǎn),從而導(dǎo)致無(wú)法控制的行為。
知識(shí)產(chǎn)權(quán)盜竊:例如,數(shù)字孿生體是知識(shí)產(chǎn)權(quán)的藍(lán)圖;黑客可以對(duì)該財(cái)產(chǎn)進(jìn)行逆向工程和重建,同時(shí)自行進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)
信息完整性:當(dāng)有人訪問(wèn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行未經(jīng)授權(quán)的更改時(shí),數(shù)據(jù)可能會(huì)失去其完整性。為了保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性,必須獲取正確的數(shù)據(jù),準(zhǔn)確地解釋它,并實(shí)施身份驗(yàn)證和安全過(guò)程以防止未經(jīng)授權(quán)的更改。
3.4 競(jìng)爭(zhēng)分析 - 行業(yè)收并購(gòu)重組
圖 深圳桑達(dá)(從右往左看)
資料來(lái)源:資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD
圖 眾合科技(從右往左看)
資料來(lái)源:資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD
圖 延華智能(從右往左看)
資料來(lái)源:資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD
圖 神州數(shù)碼(從右往左看)
資料來(lái)源:資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD
3.5 中國(guó)企業(yè)重要參與者
(1)深圳桑達(dá):是一家以電子整機(jī)產(chǎn)品、新興電子元器件等電子高新技術(shù)產(chǎn)品為主導(dǎo)的企業(yè)。公司主要產(chǎn)品包括手機(jī)、稅控收款機(jī)、高速公路緊急電話等電子整機(jī)產(chǎn)品和高清數(shù)字電視FBT、DC-AC電源等電子元器件。
(2)神州數(shù)碼:公司主營(yíng)業(yè)務(wù)為云計(jì)算和數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)、信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新業(yè)務(wù)、信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新業(yè)務(wù)。主要產(chǎn)品為云管理服務(wù)(MSP)、數(shù)字化解決方案(ISV)、視頻云產(chǎn)品和服務(wù)、超算中心云上服務(wù)、信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新業(yè)務(wù)、信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新業(yè)務(wù)。2021年,榮獲第二屆鼎信杯、金融賽道信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新優(yōu)秀應(yīng)用產(chǎn)品獎(jiǎng)、中國(guó)數(shù)字化年會(huì)年度數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品獎(jiǎng)以及2021行業(yè)信息化最佳產(chǎn)品。
(3)眾合科技:公司主要從事智慧交通及泛半導(dǎo)體業(yè)務(wù)。智慧交通領(lǐng)域的主要產(chǎn)品為全自動(dòng)列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)、自動(dòng)售檢票系統(tǒng)、列車(chē)智能化、綜合智能運(yùn)維、智慧工務(wù)、時(shí)空大數(shù)據(jù)平臺(tái)等。泛半導(dǎo)體領(lǐng)域以半導(dǎo)體單晶硅材料為核心,產(chǎn)品涵蓋單晶硅錠、3-8英寸研磨片和拋光片等,并通過(guò)自主發(fā)展、并購(gòu)、參股等多種方式對(duì)半導(dǎo)體材料、半導(dǎo)體設(shè)備、國(guó)產(chǎn)替代通用或?qū)S眉呻娐?、傳感器等核心技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了重點(diǎn)布局,促成了“一個(gè)核心,多個(gè)亮點(diǎn)”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局。
3.6 全球重要競(jìng)爭(zhēng)者
根據(jù)2021年的數(shù)字孿生市場(chǎng)報(bào)告顯示,目前數(shù)字孿生領(lǐng)域排名前十的企業(yè)分別是:通用電氣、IBM、美國(guó)參數(shù)技術(shù)公司(PTC)、微軟、安思系統(tǒng)、西門(mén)子、樹(shù)液(SAP)、甲骨文、游泳人工智能、博世。
(1)通用電氣:是世界上最大的提供技術(shù)和服務(wù)業(yè)務(wù)的跨國(guó)公司,總部位于美國(guó)波士頓。自從托馬斯·阿爾瓦·愛(ài)迪生創(chuàng)建了通用電氣公司以來(lái),GE在公司多元化發(fā)展當(dāng)中逐步成長(zhǎng)為出色的跨國(guó)公司,業(yè)務(wù)遍及世界上100多個(gè)國(guó)家。
(2)IBM:總公司在紐約州阿蒙克市。1911年托馬斯·約翰·沃森創(chuàng)立于美國(guó),是全球最大的信息技術(shù)和業(yè)務(wù)解決方案公司,擁有全球雇員 31萬(wàn)多人,業(yè)務(wù)遍及160多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。
該公司創(chuàng)立時(shí)的主要業(yè)務(wù)為商業(yè)打字機(jī),之后轉(zhuǎn)為文字處理機(jī),然后到計(jì)算機(jī)和有關(guān)服務(wù)。2013年9月19日,IBM收購(gòu)了英國(guó)商業(yè)軟件廠商Daeja Image Systems,打算將其并入軟件集團(tuán)和企業(yè)內(nèi)容管理(ECM)業(yè)務(wù)。2014年1月9日,IBM宣布斥資10億美元組建新部門(mén),負(fù)責(zé)公司最新電腦系統(tǒng)Watson。
(3)美國(guó)參數(shù)技術(shù)公司:1985年成立,公司總部位于美國(guó)馬薩諸塞州。自 1985 年以來(lái),PTC 一直為頂尖的客戶提供服務(wù)、收購(gòu)重要的公司并創(chuàng)造在業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的產(chǎn)品,以幫助用戶獲得持久的產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)勢(shì)。該公司的技術(shù)解決方案改變了在整個(gè)產(chǎn)品生命周期(從概念和設(shè)計(jì)到采購(gòu)和服務(wù))中創(chuàng)造產(chǎn)品和提供產(chǎn)品服務(wù)的方式。
第四章 未來(lái)展望
數(shù)字孿生行業(yè)的未來(lái)發(fā)展預(yù)計(jì)將非常迅速和積極。據(jù)預(yù)測(cè),全球數(shù)字孿生市場(chǎng)規(guī)模將在2023年至2030年間以37.5%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。未來(lái)的主要推動(dòng)因素包括:
數(shù)字孿生技術(shù)與先進(jìn)技術(shù)(如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算)的融合將進(jìn)一步推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)。組織正在部署人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)收集和解釋來(lái)自現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和連接產(chǎn)品的行為數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于數(shù)字孿生模型,以復(fù)制現(xiàn)有設(shè)備的使用和性能。
穿透率日益增加的云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將推動(dòng)數(shù)字孿生技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用,從而推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)。
工業(yè)4.0的快速擴(kuò)張,包括工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和制造業(yè)的自動(dòng)化,預(yù)計(jì)將推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)。
對(duì)優(yōu)化生產(chǎn)和操作流程的不斷增加的需求預(yù)計(jì)將推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)。
數(shù)字孿生技術(shù)在能源和公用事業(yè)、交通和物流、農(nóng)業(yè)等行業(yè)的應(yīng)用也預(yù)計(jì)會(huì)增加,從而推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)。
然而,盡管前景看好,但數(shù)字孿生行業(yè)的發(fā)展也面臨一些挑戰(zhàn),如安全和數(shù)據(jù)隱私威脅、網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)增加,以及缺乏熟練的專業(yè)人員來(lái)有效地開(kāi)發(fā)和執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)安全策略。
總體來(lái)看,數(shù)字孿生行業(yè)在未來(lái)幾年中將繼續(xù)保持穩(wěn)健的增長(zhǎng)勢(shì)頭。
Cover Photo by Ralph Mayhew on Unsplash
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