数字孪生技术通过创建物理实体的虚拟副本,将现实世界的数据和信息实时映射到数字模型中,从而实现对物理对象或系统的监控、分析和优化。它能够模拟物理实体的运行状态,预测其行为和潜在问题,帮助企业做出更精准的决策。在工业、城市管理、智慧建筑等领域,数字孪生技术已成为提升效率、降低成本和优化资源配置的重要工具。本栏目将介绍数字孪生技术的应用场景、发展趋势及其在不同领域的实际应用,展示数字化如何推动物理世界与虚拟世界的深度融合。
在中国制造业转型升级的关键时期,安全与自主可控已成为数字化转型的底线。你是否也有这样的担忧:一旦核心生产系统受制于海外供应商,数据安全、业务连续性甚至企业命脉都可能被“卡脖子”?据《中国信通院》2023年调研,超78%制造业企业认为“数字化基础设施国产化”已成企业战略重点,而MES(制造执行系统)作为生产数字化的神经中枢,尤为关键。过去,很多企业依赖国外MES,价格高昂、定制难、升级慢,安全隐患和
数字孪生的热度正如火如荼,全球范围内据Gartner预测,到2026年,将有超过60%的大中型企业在其创新实践中应用数字孪生与AI(人工智能)等前沿技术。但在现实场景落地时,许多企业却发现:从概念到实践,数字孪生的“难”远超想象。有人投入数百万,结果项目沦为“沙盘模型”,无法与实际生产数据联动;有人追求最高级的三维建模,最后数据孤岛林立,仿真与分析无以为继。尤其在中国数字经济高地——江苏相城区,智
安徽的制造业数字化升级正处于大爆发的“临界点”:据《中国数字经济发展白皮书》2023最新数据,安徽数字经济总量已突破2.4万亿元,数字经济核心产业增加值增速连续三年全国第一。但当越来越多的企业把目光投向AI数字孪生,准备迈向智能制造、智慧城市、能源管理等全新赛道时,现实却并不如想象中轻松——“试点项目没落地、数据孤岛始终存在、投入产出不匹配、缺乏有实战经验的复合型人才……”这些真实痛点,正让不少安
2026年,上海徐汇区的数字化转型已驶入快车道。但大多数人并不了解,“AI数字孪生”这一高频词已从实验室走进政企日常。根据上海市政府2023年的公开数据,徐汇区在智慧城市建设投入超60亿元,数字化场景超过100个,却依然面临“数据孤岛”“场景割裂”等落地难题。你是否也曾困惑:AI数字孪生究竟如何真正落地?场景应用和数据分析又如何结合,才能让数字化转型从“感觉很酷”变成“真的有用”?本文将基于徐汇区
在南通,数字孪生和AI的结合正在以惊人的速度改变着传统制造、城市治理、医疗健康等行业。2023年,南通市政府发布的数字化转型白皮书显示:超60%的本地规模企业已启动数字孪生相关项目,80%的头部企业有AI赋能业务的需求。然而,调研也暴露出众多痛点:技术落地难、数据割裂、ROI不明、人才短缺等问题比想象中更复杂——“上了系统,却看不到实际效益”,“数据一多,反而更混乱”成为企业管理者的普遍困扰。许多
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