技有限公司牵头发起成立了数字孪生世界企业联盟，专注于贯通数字孪生产业上下游，打 造数字孪生产业协同创新生态，以数字孪生体为基座，融合上下游产品和技术，将物理世 界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字孪生世界。 为促进生态合作、行业交流、创新发展等工作上的融合共生，由联盟理事长单位杭州 易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于 2022 年 5 月首次编制数字 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 2023 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）， 于 2025 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（智能算法篇）。 特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。 主编单位：杭州易知微科技有限公司 编写指导（排名按姓名拼音首字母）： 陈为 浙江大学计算机学院教授 邓贵德 中国特种设备研究院正高级工程师 杨秦敏 浙江大学控制科学与工程学院教授 周伟华 浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任 易知微主持编写的这本《数字孪生世界白皮书》为数字化改革和区域经济发展提供了 导览图，是各大企业数字化转型过程中的必备参考。 陈为 浙江大学计算机学院教授 从当前数字孪生项目布局情况来看，城市、水利、电力、交通、能源是目前数字孪生 的主要研究应用领域。在高端装备、社会风险防控等方面也有探索性的研究开展。《数字 孪生世界白皮书》通过对于数字孪生技术和行业解决方案的深度剖析和成果分享，为数字 孪生应用在千行

本白皮书版权属于数字孪生世界企业联盟和杭州易知微科技有限公司并受法律保护。转 载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：数字孪生世界企 业联盟和杭州易知微科技有限公司”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。 扫码添加小助手查看历年白皮书合集 编制说明 2021 年 8 月，在浙江大学数据分析和管理国际研究中心的指导下，由杭州易知微科技 有限公司牵头发起成立了数字孪生世界企 有限公司牵头发起成立了数字孪生世界企业联盟，专注于贯通数字孪生产业上下游，打造 数字孪生产业协同创新生态，以数字孪生体为基座，融合上下游产品和技术，将物理世界 全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字孪生世界。 为促进生态合作、行业交流、创新发展等工作上的融合共生，由联盟理事长单位杭州 易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于 2022 年 5 月首次编制数字 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 2023 2023 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）， 于 2025 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（智能算法篇），于 2025 年 9 月编制数字孪生世 界白皮书（视觉语言篇）。 特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。 主编单位：杭州易知微科技有限公司 编写指导（排名按姓名拼音首字母）： 陈为 浙江大学计算机学院教授 邓贵德 中国特种设备研究院正高级工程师 杨秦敏 浙江大学控制科学与工程学院教授

第三章 实践：新智运营场景及解决方案 3.1 技术框架：全栈“三智”支撑 3.2 场景案例：石化“四新”方案 3.3 石化盈科的新智运营解决方案 第四章 案例：国内外石化新智运营案例 4.1 孪生平台创新，使能全球运营 4.2 落实体系智能，释放规模效益 4.3 依托体系运营，牵引业务变革 第五章 展望：石化新智运营的发展预测 �� �� �� �� �� �� �� �� 石化盈科 & IDC 2023年，《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》等政策明 确提出，要推动能源行业向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景 下，《数字石化 孪生智造⸺石油石化数字孪生白皮书》顺势发布，系 统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。 白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 复杂市场环境中构建智能运营体系，实现高效、智能的运营转型。 展望未来，我们将持续紧跟政策导向，把握技术趋势，不断拓展行业发展边界，为石油石化行业 高质量发展和国家能源产业振兴贡献更多专业智慧与力量。 “纵横”孪生互联互动 高端化、智能化、绿色化 新智运营、四新三智 �� 形势： 石油石化运营发展新形势 第一章 �� 1.1 新政策驱动行业运营能力升级 在能源转型与产业升级的双重驱动下，国家和

工业大脑：AI 大模型在制造业的落地...................................................................23 3.3 虚实映射：数字孪生从概念走向实践................................................................... 25 3.4 数据血脉：工业数据平台与数据治理 全景的现状扫描 - 通过对四大类型企业的深入剖析，辅以研发、生产、供应链等关键领域 的成熟度分析，为企业精准定位自身坐标提供参考。 落地的技术指南 - 我们不空谈概念，而是深入解析云原生、AI 大模型、数字孪生等技术的 实际应用场景，展示它们如何真正为制造业创造价值。 真实的行业实践 - 汽车、电子信息、化工医药三大行业的典型案例，见证了领先企业如何 通过数智化实现质的飞跃。 2175 云，人力资源数智化解决方案 转变为战略伙伴、数据科学家和员工体验设计师。他们的核心工作是解读数据洞察、设计 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 9 页 共 37 页 智能场景、驱动组织变革。 组织能力升级：企业拥有了一个“数字孪生”的组织体，能够基于实时数据洞察进行精准 的人才盘点、科学的组织诊断和前瞻的战略规划。管理从“经验主义”和“后知后觉”走 向“数据驱动”和“先知先觉”。 1.1.3 顾问视角：企业如何规划从数字化到数智化的演进路径？

AR/VR 、 5G 等数字技术的快速发展，将成为风电企 业 转型的强大助力，进而推动风电行业的现代化，为清 洁能 源的未来发展注入强大的支撑和动力。 我们相信，随着全球风电机组装机容量的不断提高，数字 孪生技术将赋能风电行业向更高效、更可靠、智能化的方 向发展，为实现“双碳”目标作出更大的贡献。 01 02 第一章：中国风电产业发展现状及趋势 当下，加快推进碳减排已经成为全球共识，中国明确提出 面对不断变化的风电市场需求，威图作为德国“工业 4.0” 的倡导者及践行者，联手姊妹公 司 EPLAN ，全面覆盖客户从需求、订单、生产、物流、服务的整体环节，在风电产业共同打 造“自 动化孪生”、“产品孪生”和“制造孪生”三大数字孪生体系，以“软件 + 硬件 + 服务”的 数字化 全价值链解决方案，携手客户共同探索绿色能源转型之道。 保证设备长期可靠运行 为保证风电场的盈利能力，如何进一步降低度 电成本，提高设备的稳定性和可靠性事关风电 就设计出更加优化的机组设备制造方 案、配置方案，减少整体的运维支出，进而达到降低全生命周期成本的目的，数字孪生为此类 需求提供了一个很好的思维路径。 在传统的设备制造流程中，为保证制造阶段的准确性，通常采用创建物理样机的方式进行仿真 与测试。随着数字化技术的不断发展，可以通过数字孪生技术创建虚拟样机，其具有的高效性 与低成本的特征，势必将逐渐取代物理样机。 在创建虚拟样机的过程中，用户

范区、“车路 云一体化”试点、双碳战略的推进，让智能制造与绿色出行成为国家战略方向；技术 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 5 — 层面，AI 大模型、工业互联网、数字孪生、5G 与边缘计算的成熟落地，为数据智能 的规模化应用提供了可能；市场层面，自主品牌崛起与新势力冲击让竞争从产品延伸 至经营体系与用户体验的比拼——数据驱动能力，正成为车企新的生存线。 因此， 的叠加，而是一场系统性的“经 营再造工程”。企业需要的不仅是一个数据平台，而是一套贯通“研产供销服”的智 能体系——既能让数据在链路间自由流动，又能通过 AI 实现实时洞察与预测；既能用 数字孪生实现虚实协同，又能在业务层面支撑高频决策。唯有如此，才能让车企从 “制造车辆”迈向“经营智能体”，从规模驱动走向效率驱动与体验驱动的可持续增 长。 这正是本白皮书撰写的初衷。我们希望通过深入的市场分析、体系化的场景解构 某领先商用车集团：构建商用车数智中枢，从车辆管理迈向生态运营.... 96 （三） 某民营龙头车企：夯实数据中台，以“虚实结合”加速智能研发.......... 102 （四） 某国有汽车集团：落地 AIOps 与数字孪生，保障工厂业务连续性........ 108 （五） 某整车制造企业：构建数据资产中心，赋能商用车全生命周期管理...... 114 参考文献..........................

售行业发展报告》 15 ① 数字孪生供应链： 即供应链的数字孪生系统。以其为载体，将预测技术（时间序列，机器学习）、决策工具（如人工智能，运筹优化）等于数字孪生技术相结合，即形成基于数字孪生的决策支持 系统。数字孪生供应链能够突破传统供应链的响应速度和成本瓶颈，有效拉通上下游，基于数据驱动进行精细管理和智能决策，提升供应链的效率、降低供应链的成本。 ② 数字孪生推动供应链战略升级： 通过数据的 通过数据的采集、数据和数据智能的分享、上下游联动，数字孪生供应 链能够实现各环节的优化决策，实现跨环节、跨生态的供应链协同优化， 加速行业的融合升级和商业变革。 ③ 数字孪生供应链的业务价值体现在： 全程可视，方便决策；上下游高效协同，高质量运营保障；数据驱动， 科学决策；精益管理，快速响应；产品、服务和商业创新；社会效益， 促进物流、供应链、区域、行业和人员的转型升级。 数字化模型可划分为 “监测性数字模型” 数字孪生（ Digital Twin ） 支持物理实体和数字实体之间进行实时双向的数据交 互。数字孪生一方面可以使用实时的传感器数据做为 输入，另一方面可以输出生产制造过程的参数 消费行业未来发展趋势二：数字孪生技术支持在数字世界进行试验和 决策 , 能够减少试错成本、提升决策效率和有效性、优化产品质量和业务体验 ③ 数字孪生价值： l

的商业价值与网络自动化的经济效益，驱动价值转化。 2.3 技术演进：多技术融合夯实 L4 实现基础 全行业推进自智网络从L3向L4阶段迈进，在开展L4规划实践和产业标准制定的同时，将 网络大模型、多智能体协作、数字孪生等几个方面作为重点投入方向，开展技术攻关以实现L4 价值场景的突破。 网络大模型：随着AI技术与网络的深度融合，利用网络高价值语料、知识图谱、专家技能 形成行业大模型应用/智能体，具备自然语 Agent 的各自优势进行算网业务 E2E 编排，提供一站式云边端算网资源调度 和智能业务支持。 数字孪生：网络数字孪生基于数字化技术和数据模型，创建物理网络的数字化镜像，以便 在虚拟环境中模拟、监测和优化物理网络中的实体、过程或系统。数字孪生网络是迈向高阶自 智网络的关键使能技术，借助数字孪生技术可推动网络规建维优工作向自动化、智能化模式换 挡升级，同时，通过对物理网络精准复制和系统仿真，突破物理网络受到的时间、空间、成本 考TMF自智网络框架，基于市场需求和 技术发展，依托“一个联通、一体化能力聚合、一体化运营服务”的核心优势，提出联通数字 孪生网络“三层架构、闭环机制”的目标架构，通过对全网用户、业务、产品、网元、资源等 全要素的数字化，构建与物理网络实体精准映射、动态交互的数字孪生体，实现全网全客户全 场景智慧运营，赋能新技术和新业务可持续创新，牵引自智网络演进。 2.4 面临挑战: 多要素难题阻碍

..................................................................................... 52 5.4.2 数字孪生技术 ................................................................................................ ..................................................................................... 53 图表 53：数字孪生技术架构 .............................................................................................. .......................... 71 客观 中性 建设性 -6- 智慧园区白皮书 序 言 随着人工智能、大数据、云计算、物联网、数字孪生、通信感知等新一代信息技术的迅速发展和新 基建的深入应用，“智慧园区”建设已成为国内园区、城市规划和社会发展的主要焦点。2012 年至今， 党中央和国务院高度重视智慧园区的建设与发展，从国家层面相继出台了多项政策，鼓励园区向着智慧

集成的自动化平台 ................................................................................... 7 3.2 数字孪生 .................................................................................................. 7）。两者协同运作，为生物发酵工厂的 数字化转型打造了完整的自动化基础架构。 3.2 数字孪生 基于西门子强大的产品组合，通过打造 “生产”的数字孪生体，企业可以实现在虚拟 孪生环境中提前对工艺、设备、产线、工厂 及物流等进行仿真、验证、调试及优化，并 在投入生产后基于实际生产数据对虚拟模型 进行进一步的迭代和优化。这种全方面的数 字孪生不仅降低了实施风险，更为生产的持 续优化提供了数字化基础。 •