อ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ ಆᆇ޺৳đ੶ള༵ྛอ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ 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。 ඔൌ܋ᆒđᄉഈ੶ള྽࿽ 13&'"$& 腾讯研究院院长 司晓อ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ ҕაದჴ 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อ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ Ϣ௃඀щཿඪૼ 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。 อ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ ؿᅚᅚຬ ࠯ඌุ༢ ႋႨӆࠣࣟσ২ ᄉି৯ࠣᇶေӁ௖ ؿᅚМࣟ ඔሳ੶ള࠯ඌุ༢1.2 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 09 12 1614 18 2022231.3 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 24 2629323.2 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੶ളׅ྘ႋႨӆࠣࣟσ২ଢ੣ $0/5&/54 03 Ϣ௃඀щཿඪૼ02 ҕაದჴ01 ྽࿽ؿᅚᅚຬ ࠯ඌุ༢ ႋႨӆࠣࣟσ২ ᄉି৯ࠣᇶေӁ௖ ؿᅚМࣟ 34 36 38424.2 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อ࿟ඔሳ੶ളᄉି৯ࠣᇶေӁ௖ 49 50 51525.2 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 53 ᇿ൤อ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀  ඔሳ੶ളؿᅚМࣟ 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อ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ؿᅚᅚຬ ࠯ඌุ༢ ႋႨӆࠣࣟσ২ ᄉି৯ࠣᇶေӁ௖ ؿᅚଽಸؿᅚМࣟ อ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ ඔሳ੶ളؿᅚМࣟ ඔሳ੶ള৥ൎჷჹੀӉđ৘ંބൌ࡬҂ؿ؎ᅚ 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௖ ؿᅚଽಸؿᅚМࣟอ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀  2016年以后，数字孪生不断跨行业延伸，细分行业实践不断丰富。 2017年-2019年，Gartner连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一，并定义其为对 现实世界中实体或系统在虚拟空间的数字化映射。与此同时，西门子、通用电气、欧特克、微软等也不断提出数字孪生概念定义，并推出相应产品，例如通用电气利用数字孪生实现风力涡轮机的预测性维护。数字孪生的应用不断从航天和制造业领域向城市、交通、能源、医疗等领域拓展。例如数字孪生在工业领域应用覆盖研发设计、生产制造、经营管理、售后服务等多个环节。在城市领域应用涉及智能应急、智慧工地、雨洪模拟等多个场景。在医疗领域的数字孪生医院、数字孪生心脏等探索也积极开展。交通领域的桥梁健康维护、交通调度优化等数字孪生应用不断深化。第三阶段 ؿᅚᅚຬ ࠯ඌุ༢ ႋႨӆࠣࣟσ২ ᄉି৯ࠣᇶေӁ௖ ؿᅚଽಸؿᅚМࣟอ࿟ඔሳ੶ളᄉϢ௃඀ ఽሂඔሳ੶ളؿᅚࠏმӮູ܋്đᆟҦ໊ۚ๷׮ඔ ሳ੶ളႋႨބӁြ߄ 数字孪生正成为各国政策的布局焦点，美国、欧盟和我国均积极推动数字孪生产业发展。 美国以国防科技战略为主要驱动，系统推进数字孪生产业发展。 
数字孪生顶层设计不断完善 2010年，NASA将数字孪生引入《NASA空间技术路线图》并给出定义后，2013年，美国 空军发布的《全球地平线：全球科技愿景》顶层科技规划文件中把数字孪生和数字线程作为改变未来竞争游戏规则的技术，2018年，美国国防部正式对外发布国防数字工程战略也为数字孪生的大规模应用奠定了基础。 
持续进行数字孪生项目投资和推动跨行业应用 美国积极投资在制造业、军工、能源等领域的数字孪生项目，推动数字孪生泛行业应用。例如，2019年美国海军启动了一项210亿美元的计划，以对其陷入困境的公共造船厂进行资本重组，其首要任务是创建“数字孪生”计算机模型来评估和优化每个船厂的基础设施。美国能源部2020年为9个数字孪生项目提供2700万美元的资金，这些项目主要目的是开发数字孪生技术来支持下一代核电站的运营和维护。 
培育产学研生态 例如美国自然基金会（NSF）不断对大学、企业进行数