船舶数字孪生系统是指基于数字孪生构建的新型智能船舶系统，其核心是通过构建与物理船舶同步映 射的虚拟船舶模型，并借助物理船舶与虚拟船舶模型的虚实数据交互，实现模型与数据共同驱动的各类应 用。借助数字孪生跨时空的特性，船舶数字孪生系统可以更快、更全、更优地监控、分析、预测、优化、 控制物理船舶。船舶数字孪生系统相关技术包括船舶全要素感知技术、虚拟船舶模型构建与迭代技术、船 舶孪生数据处理与管理技术、智 基增强设施受限、低成本应用终端和室内外无缝服 务等场景下的高精度定位技术等。具体的技术发展趋势包括：广域稀疏地基基站大尺度 / 长基线约束下的 快速高精度定位方法，基于低轨星座导航信号增强、复杂时空碎片化观测数据的 GNSS 定位性能提升算法， 融合智能手机等操作终端特性的低成本平台高精度定位算法，面向室内外全景无缝定位覆盖的异构异质 GNSS/ 多传感器数据融合技术等。 （6）快速超分辨超声成像 船舶工业信息物理融合、 助力实现智能船舶的有效手段，在近五年得到越来越多的关注、研究与应用。船舶数字孪生系统的本质是 在数字世界构建与物理船舶完整映射、精准同步的数字虚拟船舶，从而突破物理世界的时空局限，达到更 好地分析、优化、增强物理船舶的目的。 船舶数字孪生系统自概念提出至今，经历了理论框架研究、局部应用探索、深化技术攻关的过程，并 开始逐步进入体系能力建设阶段。在早期的理论框架研究

大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 源：在集中式与分布式并举的格局下，多样化清洁能 源发电设施实现因地制宜部署，伴随能量转化技术和 智能化技术的突破，持续提升效率，降低开发成本， 进而实现在大时空尺度下优化配置，与当地资源条件 及生产生活方式有机融合。 储：多样化的储能设施不仅将广泛存在于电源侧与负 荷侧，还将以独立储能的角色为电力系统提供宝贵的 调节资源，深度参与电力系统调节与市场化运行，发 负荷等调节 性资源的利用效率，降低基础设施投资压力。 关键场景： 多元耦合以应对波动性： 光伏、风电等清洁能源出力具有很强的波动性、随机性和间歇 性，为避免大规模清洁能源并网后冲击电网，跨时空尺度的调 节平衡尤为重要。这要求在精准预测发电设施出力情况的基础 上，统筹风、光、核、水等多种供能设施以及储能等调节性资 源，达成动态平衡以保障系统安全稳定运行，从而促进清洁能 源的大规模消 体的碳排放动 态，为碳排放管控提供精准的数据依据。随着企业减排范围逐 步由自身生产及运营向价值链延伸，未来对于碳排放核算的需 求不仅限于为单一电力来源碳排放的实时展示，还需要基于电 力供应的时空变化和电力碳排放的传导机理，完成对碳排放的 全生命周期追溯，进一步以电力数据融合油、气、氢、热等其 他能源数据，实现对用能特征、工业生产运行情况、碳排放结 构等的全面掌控。 减排行动管理：

大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 源：在集中式与分布式并举的格局下，多样化清洁能 源发电设施实现因地制宜部署，伴随能量转化技术和 智能化技术的突破，持续提升效率，降低开发成本， 进而实现在大时空尺度下优化配置，与当地资源条件 及生产生活方式有机融合。 储：多样化的储能设施不仅将广泛存在于电源侧与负 荷侧，还将以独立储能的角色为电力系统提供宝贵的 调节资源，深度参与电力系统调节与市场化运行，发 负荷等调节 性资源的利用效率，降低基础设施投资压力。 关键场景： 多元耦合以应对波动性： 光伏、风电等清洁能源出力具有很强的波动性、随机性和间歇 性，为避免大规模清洁能源并网后冲击电网，跨时空尺度的调 节平衡尤为重要。这要求在精准预测发电设施出力情况的基础 上，统筹风、光、核、水等多种供能设施以及储能等调节性资 源，达成动态平衡以保障系统安全稳定运行，从而促进清洁能 源的大规模消 体的碳排放动 态，为碳排放管控提供精准的数据依据。随着企业减排范围逐 步由自身生产及运营向价值链延伸，未来对于碳排放核算的需 求不仅限于为单一电力来源碳排放的实时展示，还需要基于电 力供应的时空变化和电力碳排放的传导机理，完成对碳排放的 全生命周期追溯，进一步以电力数据融合油、气、氢、热等其 他能源数据，实现对用能特征、工业生产运行情况、碳排放结 构等的全面掌控。 减排行动管理：

应用智慧云控平台决策道路运行 智慧云控平台是智慧公路建设成功的根本，是决定智慧公路能否发挥“智慧”和“服务”，实现信息互联互 通的关键。利用云计算、大数据等技术，整合路网静态交通设施、动态交通流和交通参与者的时空信息，并基于 GIS/ 高精地图构建完整的数字孪生平台，在此基础上提供认知、决策、仿真、评估等算法模型，是提升交通安全 和效率的关键。 构建多应用多层次服务体系 公众出行服务是智慧公路建 要 求， 利 用 OTN/PON、5G 等 关 键 技 术， 实 现 城 市 交通治理感知数据和 控制指令的安全可靠 传输。 基于云和大数据底座 的 交 通 治 理 中 枢， 利 用时空融合计算技术， 实现对城市交通路网 容量、交通治理对象、 交通供需匹配等核心 要 素 可 计 算， 实 现 交 通 态 势 精 细 掌 握， 警 情 事 件 精 准 研 判、 管 理监控主动决策。 聚集重点道路进行交通拥堵 治理，针对重点对象进行交 通安全风险主动预防 • 提升重点路口全息感知能力 • 融合社会面、政府面数据， 建设交管时空大数据平台， 支撑指挥决策和研判 • 提升路口 / 路段的全息感知 能力 • 基于高精地图和时空数据底 座，建设数字化孪生平台， 建立数据共享和分发机制 • 提升 AI 能力，建立路网容 量计算、动静态出行需求匹 配和疏导模型、安全风险研

系统， 实现安全智慧飞行，需要发展六大能力，如图2所示： 图 2 能力构想 灵活精细的低空空域管理：相较于静态分割管理、固定使用的传统空域管理， 低空空域管理强调动态性。通过建立低空空域精细时空划设机制，能够面向各类 低空飞行活动高效动态分配空域资源，显著提升低空空域使用效率，增强非预期 状况的应急处置能力，保证低空飞行活动的高效性与安全性。 高效智能的飞行服务：低空飞行服务方面向多运行人、多类型无人机、多场 主体是低空航空 器而非统一的指挥中心；空地协同强调决策时需要引入微气象 (1)条件、地面交通状 况、临时性社会活动等信息；空空协同强调决策时需要引入前后机实时位置及气 象数据、空中交通状况、临时空域管制等信息。 军民地协同的安全监管：安全是低空经济发展的根本原则。安全监管有两层 含义，首先是低空飞行活动对飞行安全和信息安全的防护要求，其次是由低空飞 行活动带来的空防安全和公共安全挑战。两层安全均需要军地协作，齐抓共管。 业务。 5. 信息服务 信息服务的本质是为服务的提供者和消费者搭建高效便捷的信息通道，使得 双方能够实现信息的顺畅交流与共享，同时为管理者提供相应手段支撑。包括： 统一的低空信息交换标准、时空统一的低空飞行环境数据库、 数字化低空航行资 料服务、实时低空飞行动态情报服务、低空微尺度气象情报服务、电磁环境信息 服务等。 14 （三）系统演进 低空航行系统的构建是一个复杂且动态变化的过程。在这一过程中，系统的

围绕新型城镇化、京津冀协同发展、长江经济带发展等战略部署，根 据城市功能和地理区位、经济水平和生活水平，加强分类指导，差别 化施策，统筹各类试点示范。 打造智慧高效的城市治理 • 推进智慧城市时空信息云平台建设试点，运用时空信息大数据开展智 慧化服务，提升城市规划建设和精细化管理服务水平。 推动城际互联互通和信息共享 • 以标准促规范，加快建立新型智慧城市建设标准体系，制定分级分类 的基础性标准以 University • 所属学科：建筑、规划、建筑保护 • 研究内容：以数据可视化为主要研究目标，对城市数据和城 市空间信息进行新的探索与解读。 纽约公共自行车站点库存可视化研究 社区尺度的手机使用强度时空数据交互展示。 国际案例： SENSEable City Lab • 所属学校： MIT • 所属学科：建筑 • 研究内容：旨在研究当代数字科技是如何影响人们日常生活及改变 城市面貌的。在海量 按照景点优先级分近期和远期进行逐级覆盖  景区摄像头与空气探测器监控 景区摄像头： 通过移动互联网，将监控的视频等上传，实现 景区实时视频在线观看。 空气探测器： 物联网的空气探测器，对景区实时空气质量进 行探测并在网络端显示监测指数 空气探测器示意 景区视频平台示意 智慧旅游  数据基础设施建设 旅 游 者 目的地 商家 旅游运输 宾馆酒店 餐饮 购物 娱乐项目

城市低空交通管理(UAM)：保障低空经济运行的关键 我国空域管理由中央空管委领导，军航、民航各形成多级管理，实际运行 需多个管制单位审批。这一机制下，空中交通管理形成了三种模式：民航 公共运输 ：划设管制区；通用航空：划设临时空域；无人机：划定适飞空 域。三种模式都无法适应 eVTOL 的应用场景和大规模推广，城市低空交通 管理（UAM）急需搭建。全球范围来看，UAM 处于探索期，我国在民航、通 航、无人机的空中交通管理经验有望加速 非管制区域 除管制空域外的空域 资料来源：《无人驾驶航空器飞行管理条例》，国联证券研究所整理 低空经济规模化要求聚焦融合飞行。过去公共运输/通用航空/无人机分别在管 制区/划定的临时空域内/超低空各自隔离飞行；载人类飞行限于有人驾驶，并主要在 非城市场景。但当前低空经济的增长点与过去完全不同：（1）以城市、城际场景为主 （2）载人类无人机/有人机并行，这意味着融合飞行将成为低空经济的常态。 长沙飞行服务站是全国首个可服务全省的 A 类飞行服务站，已全域服务一年，现 有注册通用航空器 77 架，为全域服务前的 1.5 倍。长沙服务站投运依赖两个核心系 统的建成：（1）系统多方直连。平台系统连接南空参航管处临时空域管理辅助系统、 协同运行管理信息系统、中南通航计划系统，4 套系统之间相互融合，解决了空域管 理主体多、审批流程繁杂和周期长等问题，申报飞机计划周期缩短至最短 30 分钟内 获批。（2）低空

二、数字化审计转型的方法论 二、数字化审计转型的方法论 4. 时空多维度分析。 案例 1 ：在工程建设真实性检查上时间、天气的矛盾也常用利用。 如很多工程的施工、用料受到天气条件的限制。检查施工量、材料 用料真实性时，可抽取施工记录、下料记录的 。时间，根据时间查询 二、数字化审计转型的方法论 。 二、数字化审计转型的方法论 4. 时空多维度分析。 案例 2 ： 价格上做文章 舞弊 越来越少 ， 都在 打 时间差 ， 调价 时点 （或某些促 销方案 出台 ） 前 后 ， 大单 采购 、 销售都可能 藏玄机！

............................. 30 表 10 用于网络流量预测的量子 Tsmixer 模型性能测试例 .............. 31 表 11 用于无线时空性能预测量子 TTM 模型性能测试例 ............... 32 表 12 量子计算机单系统硬件指标选择建议 .................................... 年） 32 4. 无线时空性能预测量子 TTM 模型测试 无线时空性能预测是基于给定多个小区某段时间的用户数和流 量样本，预测未来一段时间的用户数和流量分布，以便优化网络资 源配置，保障网络服务质量。这里给出一个输入序列长度为 96，预 测序列长度为 48 的量子 TTM 模型性能评测案例，如表 11 所示。 表 11 用于无线时空性能预测量子 TTM 模型性能测试例

决策” 全链条智能化。 四、 面临挑战 数据异构性与对齐难题：跨模态数据的时空对齐（如视觉事件与音频信号的时间戳偏 差）、尺度差异（如显微镜图像与宏观温度数据的融合）、语义鸿沟（如触觉“柔软度” 与视觉“褶皱程度”的映射关系）仍是多模态融合的核心瓶颈。现有方法依赖人工设计对 齐规则，亟需发展自适应的时空同步算法与语义解耦技术。 模型复杂性与算力瓶颈：多模态模型参数量呈指数级增长（如 物体（如液体、火焰）的建模能力不足，导致 3D 感知技术在恶劣天气（暴雨、沙尘） 中的感知失效，亟待提升极端环境下的鲁棒性。 多模态数据融合复杂性：激光雷达、RGB-D 摄像头与 IMU 的时空标定误差（如 0.1° 姿态偏差可导致 10cm 级三维坐标偏移）仍依赖离线校准，需引入在线自适应标定算法 （如 ETH Zurich 提出的 LIO-SAM++），结合端到端深度学习网络实现传感器误差自补偿。 侵入式与非侵入式传感方案： 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 12 侵入式：通过植入微电极阵列（如 Utah 阵列）直接记录大脑皮层神经元的动作电位 （Spike），提供高时空分辨率的信号，但面临长期生物兼容性挑战。 非侵入式：采用 EEG（脑电图）、fNIRS（功能性近红外光谱）等技术，从头皮表面 捕捉神经活动，虽安全性更高，但信号易受噪声干扰。 解码算法：基于深度神经网络（如