2.1　全球數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展綜述
2.1.1　數(shù)字孿生發(fā)展歷程
2.1.2　主要國家數(shù)字孿生政策
2.1.3　數(shù)字孿生技術(shù)成熟度
2.1.4　企業(yè)布局?jǐn)?shù)字孿生技術(shù)
2.2　全球數(shù)字孿生融合行業(yè)發(fā)展分析
2.2.1　推動(dòng)仿真行業(yè)發(fā)展
2.2.2　成為智能制造要素
2.2.3　引領(lǐng)智慧城市建設(shè)
2.2.4　發(fā)力軍工領(lǐng)域應(yīng)用
2.3　全球主要國家數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)
2.3.1　美國
2.3.2　德國
2.3.3　法國

3.1　中國數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素分析
3.1.1　戰(zhàn)略科技發(fā)展必然趨勢
3.1.2　5G賦能產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)發(fā)展
3.1.3　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展凸顯優(yōu)勢
3.1.4　新基建帶來發(fā)展新機(jī)遇
3.1.5　數(shù)字孿生得到政策支持
3.1.6　區(qū)域數(shù)字孿生政策及項(xiàng)目進(jìn)展
3.2　中國數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r
3.2.1　技術(shù)研究進(jìn)展
3.2.2　技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)
3.2.3　企業(yè)布局情況
3.3　中國數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系研究狀況
3.3.1　數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)需求背景
3.3.2　數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)需求分析
3.3.3　數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系框架
3.3.4　數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)
3.3.5　數(shù)字孿生細(xì)分領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)
3.4　中國數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展存在的問題及建議
3.4.1　網(wǎng)絡(luò)安全問題
3.4.2　技術(shù)面臨挑戰(zhàn)
3.4.3　標(biāo)準(zhǔn)體系缺失
3.4.4　模型研究問題
3.5　中國數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展對(duì)策與建議
3.5.1　加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)
3.5.2　推進(jìn)應(yīng)用普及
3.5.3　培育產(chǎn)業(yè)生態(tài)
3.5.4　構(gòu)建安全保障體系

4.1　中國數(shù)字孿生城市發(fā)展綜述
4.1.1　數(shù)字孿生城市發(fā)展背景
4.1.2　數(shù)字孿生城市內(nèi)涵特征
4.1.3　數(shù)字孿生城市總體架構(gòu)
4.1.4　數(shù)字孿生城市核心平臺(tái)
4.2　中國數(shù)字孿生城市發(fā)展現(xiàn)狀
4.2.1　數(shù)字孿生城市發(fā)展總況
4.2.2　數(shù)字孿生城市建設(shè)階段現(xiàn)狀
4.2.3　數(shù)字孿生城市研究工作發(fā)展
4.2.4　數(shù)字孿生城市合作生態(tài)發(fā)展?fàn)顩r
4.2.5　數(shù)字孿生城市建設(shè)企業(yè)布局狀況
4.2.6　數(shù)字孿生城市加快城市治理創(chuàng)新
4.2.7　數(shù)字孿生城市技術(shù)和應(yīng)用能力發(fā)展
4.2.8　數(shù)字孿生縮短各行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程
4.2.9　資本助力數(shù)字孿生城市
4.3　數(shù)字孿生城市核心能力要求分析
4.3.1　物聯(lián)感知操控能力
4.3.2　數(shù)字化表達(dá)能力
4.3.3　可視化呈現(xiàn)能力
4.3.4　數(shù)據(jù)融合供給能力
4.3.5　空間分析計(jì)算能力
4.3.6　模擬仿真推演能力
4.3.7　虛實(shí)融合互動(dòng)能力
4.3.8　自學(xué)習(xí)自優(yōu)化能力
4.3.9　眾創(chuàng)擴(kuò)展能力
4.4　數(shù)字孿生城市關(guān)鍵技術(shù)要素分析
4.4.1　新型測繪
4.4.2　標(biāo)識(shí)感知
4.4.3　協(xié)同計(jì)算
4.4.4　全要素表達(dá)
4.4.5　模擬仿真
4.4.6　深度學(xué)習(xí)
4.5　中國數(shù)字孿生城市典型應(yīng)用場景
4.5.1　城市規(guī)劃仿真
4.5.2　城市建設(shè)管理
4.5.3　城市常態(tài)管理
4.5.4　交通信號(hào)仿真
4.5.5　應(yīng)急演練仿真
4.5.6　公共安全防范
4.5.7　公共服務(wù)升級(jí)
4.6　數(shù)字孿生城市當(dāng)前主要問題
4.6.1　發(fā)展目的和方向不明確
4.6.2　城市信息模型重復(fù)建設(shè)
4.6.3　缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范
4.6.4　關(guān)鍵技術(shù)亟待創(chuàng)新
4.7　中國數(shù)字孿生城市發(fā)展建議及未來展望
4.7.1　數(shù)字孿生城市推進(jìn)策略與建議
4.7.2　數(shù)字孿生城市業(yè)務(wù)發(fā)展建議
4.7.3　中國數(shù)字孿生城市發(fā)展建議
4.7.4　中國數(shù)字孿生城市發(fā)展展望

5.1　航天航空領(lǐng)域運(yùn)用
5.1.1　航天航空領(lǐng)域應(yīng)用狀況
5.1.2　航天制造車間應(yīng)用分析
5.1.3　航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)維應(yīng)用分析
5.1.4　航天航空領(lǐng)域應(yīng)用挑戰(zhàn)
5.2　智能制造
5.2.1　工業(yè)制造應(yīng)用情況
5.2.2　智能工廠應(yīng)用分析
5.2.3　智能制造應(yīng)用案例
5.2.4　技術(shù)應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)
5.2.5　技術(shù)應(yīng)用發(fā)展展望
5.3　水利工程
5.3.1　水利工程運(yùn)行現(xiàn)狀
5.3.2　應(yīng)用理論融合分析
5.3.3　應(yīng)用運(yùn)行機(jī)制分析
5.3.4　應(yīng)用實(shí)施方案分析
5.3.5　應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)分析
5.4　石化行業(yè)
5.4.1　石化行業(yè)運(yùn)行現(xiàn)狀
5.4.2　技術(shù)應(yīng)用融合分析
5.4.3　應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)分析
5.4.4　應(yīng)用前景發(fā)展展望
5.5　能源互聯(lián)網(wǎng)
5.5.1　能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生的定義
5.5.2　能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生的構(gòu)建
5.5.3　能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生的應(yīng)用
5.5.4　數(shù)字孿生的能源互聯(lián)網(wǎng)規(guī)劃
5.6　其他應(yīng)用領(lǐng)域
5.6.1　車聯(lián)網(wǎng)
5.6.2　智慧醫(yī)療
5.6.3　智慧園區(qū)
5.6.4　智慧校園
5.6.5　工程建設(shè)

6.1　國外企業(yè)
6.1.1　微軟
6.1.2　達(dá)索
6.1.3　西門子
6.1.4　Bentley
6.1.5　SAP
6.1.6　PTC
6.2　傳統(tǒng)智慧城市建設(shè)服務(wù)企業(yè)
6.2.1　阿里云
6.2.2　華為
6.2.3　科大訊飛
6.2.4　軟通動(dòng)力
6.2.5　紫光云
6.3　空間信息企業(yè)
6.3.1　超圖
6.3.2　泰瑞數(shù)創(chuàng)
6.3.3　51VR
6.4　智能制造服務(wù)企業(yè)
6.4.1　中興
6.4.2　能科科技
6.4.3　東方國信
6.4.4　佳都科技

7.1　能科科技股份有限公司
7.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2　經(jīng)營效益分析
7.1.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
7.1.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.1.5　核心競爭力分析
7.1.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.1.7　未來前景展望
7.2　北京東方國信科技股份有限公司
7.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2　經(jīng)營效益分析
7.2.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
7.2.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.2.5　核心競爭力分析
7.2.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.2.7　未來前景展望
7.3　佳都新太科技股份有限公司
7.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2　經(jīng)營效益分析
7.3.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
7.3.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.3.5　核心競爭力分析
7.3.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.3.7　未來前景展望
7.4　上海延華智能科技（集團(tuán)）股份有限公司
7.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2　經(jīng)營效益分析
7.4.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
7.4.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.4.5　核心競爭力分析
7.4.6　未來前景展望
7.5　賽摩智能科技集團(tuán)股份有限公司
7.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2　經(jīng)營效益分析
7.5.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
7.5.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.5.5　核心競爭力分析
7.5.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
7.5.7　未來前景展望
7.6　神州數(shù)碼集團(tuán)股份有限公司
7.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2　經(jīng)營效益分析
7.6.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
7.6.4　財(cái)務(wù)狀況分析
7.6.5　核心競爭力分析
7.6.6　未來前景展望

8.1　中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
8.1.1　行業(yè)政策環(huán)境
8.1.2　產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模
8.1.3　產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系
8.1.4　平臺(tái)發(fā)展?fàn)顩r
8.1.5　網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建設(shè)
8.1.6　企業(yè)競爭格局
8.1.7　行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展
8.1.8　行業(yè)發(fā)展展望
8.2　中國智慧城市建設(shè)發(fā)展分析
8.2.1　智慧城市產(chǎn)業(yè)鏈條
8.2.2　智慧城市發(fā)展階段
8.2.3　智慧城市支出規(guī)模
8.2.4　區(qū)域建設(shè)格局分析
8.2.5　智慧城市評(píng)價(jià)結(jié)果
8.2.6　企業(yè)競爭合作格局
8.2.7　智慧城市發(fā)展態(tài)勢
8.2.8　智慧城市發(fā)展展望
8.2.9　智慧城市發(fā)展前景
8.3　中國智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
8.3.1　行業(yè)發(fā)展促進(jìn)政策
8.3.2　智能制造發(fā)展態(tài)勢
8.3.3　智能制造發(fā)展規(guī)模
8.3.4　智能制造行業(yè)格局
8.3.5　智能制造發(fā)展機(jī)遇
8.3.6　智能制造發(fā)展趨勢
8.3.7　智能制造發(fā)展戰(zhàn)略
8.4　中國5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析
8.4.1　5G產(chǎn)業(yè)鏈條結(jié)構(gòu)
8.4.2　5G產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境
8.4.3　5G技術(shù)發(fā)展歷程
8.4.4　5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程
8.4.5　5G商業(yè)模式分析
8.4.6　5G商用企業(yè)布局
8.4.7　5G業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢
8.4.8　5G應(yīng)用愿景展望

9.1　數(shù)字孿生技術(shù)帶來的投資機(jī)會(huì)分析
9.1.1　數(shù)字孿生的潛在商業(yè)價(jià)值
9.1.2　實(shí)景三維行業(yè)投資新熱點(diǎn)
9.1.3　數(shù)字孿生模型正成為焦點(diǎn)
9.1.4　數(shù)字孿生企業(yè)投融資動(dòng)態(tài)
9.2　數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展趨勢
9.2.1　關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展趨勢
9.2.2　技術(shù)應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢
9.2.3　技術(shù)未來研究方向
9.3　數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展前景
9.3.1　市場規(guī)模預(yù)測
9.3.2　技術(shù)發(fā)展展望
9.3.3　技術(shù)發(fā)展前景

圖表1　數(shù)字孿生的特征
圖表2　數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)
圖表3　數(shù)字孿生中的技術(shù)集成
圖表4　數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用場景
圖表5　數(shù)字孿生重要使用場景
圖表6　數(shù)字孿生應(yīng)用功能
圖表7　數(shù)字孿生應(yīng)用流程
圖表8　平行系統(tǒng)研究框架
圖表9　數(shù)字孿生發(fā)展歷程
圖表10　一些國家出臺(tái)數(shù)字孿生相關(guān)政策
圖表11　Gartner技術(shù)成熟曲線
圖表12　跨國企業(yè)業(yè)務(wù)布局方向
圖表13　西門子車輛數(shù)字孿生
圖表14　基于Mindsphere平臺(tái)的西門子數(shù)字孿生
圖表15　ANSYS構(gòu)建的泵數(shù)字孿生
圖表16　各定位單元協(xié)同引導(dǎo)裝配過程
圖表17　GE風(fēng)力渦輪機(jī)的數(shù)字孿生
圖表18　MapleSim創(chuàng)建數(shù)字孿生的流程圖
圖表19　WORLD智慧城市運(yùn)維平臺(tái)
圖表20　數(shù)字孿生技術(shù)在產(chǎn)品全生命周期的應(yīng)用
圖表21　物理城市與數(shù)字孿生城市
圖表22　以數(shù)字孿生體框架為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)Paas系統(tǒng)
圖表23　德國工業(yè)4.0參考架構(gòu)
圖表24　“新基建”加促數(shù)字孿生城市形成
圖表25　國家部委出臺(tái)相關(guān)政策
圖表26　各地?cái)?shù)字孿生城市相關(guān)政策
圖表27　數(shù)字孿生相關(guān)上市公司
圖表28　部分?jǐn)?shù)字孿生相關(guān)上市公司布局情況
圖表29　數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系框架
圖表30　數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)
圖表31　數(shù)字孿生基礎(chǔ)共性相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及主要內(nèi)容
圖表32　數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)
圖表33　物理實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)
圖表34　虛擬實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)
圖表35　孿生數(shù)據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及主要內(nèi)容
圖表36　連接與集成相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及主要內(nèi)容
圖表37　服務(wù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及主要內(nèi)容
圖表38　數(shù)字孿生工具/平臺(tái)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及主要內(nèi)容
圖表39　數(shù)字孿生測評(píng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及主要內(nèi)容
圖表40　數(shù)字孿生安全相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及主要內(nèi)容
圖表41　工業(yè)4.0參考架構(gòu)模型
圖表42　智能制造系統(tǒng)架構(gòu)（IMSA）
圖表43　數(shù)字孿生城市：智能新區(qū)
圖表44　數(shù)字孿生城市：虛擬新加坡
圖表45　數(shù)字孿生城市虛實(shí)融合迭代優(yōu)化
圖表46　數(shù)字孿生城市運(yùn)行機(jī)理
圖表47　數(shù)字孿生城市總體框架
圖表48　數(shù)字孿生城市總體框架運(yùn)行機(jī)理
圖表49　城市信息模型（CIM）相關(guān)投標(biāo)項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)
圖表50　“數(shù)字孿生城市”主題文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計(jì)
圖表51　數(shù)字孿生城市各類企業(yè)主導(dǎo)生態(tài)圈
圖表52　數(shù)字孿生城市新型企業(yè)陣營
圖表53　數(shù)字孿生啟發(fā)行業(yè)加速轉(zhuǎn)型
圖表54　數(shù)字孿生城市核心能力與典型特征關(guān)系圖
圖表55　城市全息物聯(lián)感知體系
圖表56　主要建模方式分類
圖表57　基于數(shù)字孿生的壽命預(yù)測過程
圖表58　不同維護(hù)策略下的單次飛行失敗率
圖表59　不確定性降低前后的維護(hù)成本
圖表60　數(shù)字孿生伴飛系統(tǒng)框架
圖表61　數(shù)字孿生“建模與分析模塊”的核心技術(shù)體系架構(gòu)
圖表62　數(shù)字孿生伴飛系統(tǒng)的功能
圖表63　航天制造數(shù)字孿生車間架構(gòu)
圖表64　航天制造數(shù)字孿生車間組成
圖表65　數(shù)字孿生車間分層管控模式
圖表66　孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)設(shè)備閉環(huán)控制
圖表67　孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造執(zhí)行閉環(huán)控制
圖表68　基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)仿真的車間運(yùn)行管控
圖表69　基于虛實(shí)融合的MI應(yīng)用
圖表70　基于虛實(shí)融合的BI應(yīng)用
圖表71　數(shù)字孿生技術(shù)在航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行維護(hù)中的應(yīng)用落地場景圖
圖表72　不同模型在計(jì)算精度速度上的比較
圖表73　航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)維數(shù)字孿生
圖表74　精準(zhǔn)監(jiān)測功能
圖表75　故障診斷功能
圖表76　性能預(yù)測功能
圖表77　控制優(yōu)化功能
圖表78　智能工廠應(yīng)用
圖表79　運(yùn)行機(jī)制
圖表80　系統(tǒng)級(jí)水利工程數(shù)字孿生系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制
圖表81　SoS級(jí)水利工程數(shù)字孿生系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制
圖表82　系統(tǒng)總體架構(gòu)圖
圖表83　物耗降低效益估算
圖表84　數(shù)字孿生技術(shù)在車聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
圖表85　數(shù)字孿生在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用
圖表86　基于數(shù)字孿生模型的項(xiàng)目施工過程管理
圖表87　基于數(shù)字模型和大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目運(yùn)維管理
圖表88　基于微軟Azure的數(shù)字孿生方案
圖表89　達(dá)索3DEXPERIENCE平臺(tái)框架
圖表90　阿里云數(shù)字孿生三步走戰(zhàn)略