中国数字孪生行业研究报告

本报告为行业图谱研究之计算机科学系列中的课题：中国数字孪生行业研究报告。数字孪生技术，作为一种前沿技术，实现了将物理实体在虚拟空间中的精确映射，形成了一种被称为“数字双胞胎”的存在。这一技术利用物联网技术，实现了数据的实时双向交换，使得虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期，从而在集成底层数据信息的基础上，支持仿真预测和优化决策。数字孪生技术起源于美国航天与军事领域，后被通用电气首次应用于工业生产。在西门子、达索等巨头的推动下，该技术从美国扩散到欧洲。随着人工智能、物联网、虚拟现实等技术进步和元宇宙概念兴起，数字孪生技术不断完善，在城市管理、智慧工业、自动驾驶测试及医疗等领域展现出巨大应用潜力，成为推动各行业数字化转型与升级的重要支撑技术。

2024-10-31
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数字孪生智慧运维赋能工程

传统软件工程只关注软件自身功能的正确性，不关注其输出结果与用户行为符合度的问题，使得BIM软件输出的BIM模型不可信，品质缺乏保障，在模型交付和传递等环节都无法按照预期目标实现。

2024-11-05
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数字化智能化医工体解决方案

建设常态化疫情防控集成应用、“互联网+医疗健康”公共服务应用、“一老一小”数字健康服务等3大应用迭代升级面向卫生健康行政部门、面向医疗卫生机构、面向医务人员、面向群众的4类卫生健康数字化服务应用

2024-11-05
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IEEETrans|基于机器学习的永磁同步机械公差分类

（1）针对问题：在电机出厂测过过程中，机械公差问题难以在前期测试中被发现，然而却会在后面长期运行中带来问题。（2）文章亮点：研究了在产线末端测试验台和状态监测中对机床质量进行分类的方法。通过瞬态驱动仿真，模拟了随机分布的公差，分析了相关的频率阶，并与试验台的测量结果进行了比较。机器学习（ML）应用于模拟数据并评估生产线末端测试过程以及偏心分类，其中大部分测试用例被正确分类。如果将ML模型应用于测量数据，则结果分类稍微过高，但与测量分析相比，机器的分级保持不变。如果没有可用于训练的故障案例，则可以使用自动编码器来识别故障案例。

2024-10-30
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IEEETrans|超高速旋转球形电机中的转子损耗

1）研究对象：超高速无轴承电机新概念，致力于将转速限制推向超过2500万转/分钟的超高转速。2）文章亮点：所采用的亚毫米级尺寸球形实心钢转子通过固体转子感应电机的原理进行加速。本研究对产生的涡流损耗进行了分析，并建立了转子的热模型。转子材料的温度是关注的重点，因为它会影响转子因离心载荷而发生故障时的可实现转速。

2024-10-30
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IEEETrans|无位置传感器永磁同步电机驱动综述

（1）研究必要性：永磁同步电机驱动的无位置传感器控制方法由于具有降低成本、系统小型化、提高可靠性等竞争优势，越来越受到学术界对工业应用的关注。（2）文章亮点：在本文中，介绍了从低速到高速的宽速度范围内的主要无传感器控制技术。显示和比较了不同的高频信号注入方案、基本脉宽调制激励方法和基于模型的无传感器控制，这能够促进无传感器控制的实现。

2024-10-31
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IEEETrans|电机状态监测与故障诊断综述

故障诊断和保护的历史和机器本身一样古老。电机的制造商和用户最初依靠简单的保护，如过流、过压、接地故障等来确保安全可靠的运行。然而，随着这些机器所执行的任务越来越复杂，人们也在故障诊断领域寻求改进。现在，在故障发生之初就进行诊断已经变得非常重要;由于计划外的机器停机时间可能会打乱最后期限并造成严重的经济损失。

2024-10-31
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【CILS】解锁卓越运营：深入研究用于工业过程优化的通信驱动多策略状态转换算法

工业过程的优化对于提高操作安全性、生产率和能源效率至关重要。然而，工业过程日益复杂，对点代理优化算法的适用性提出了挑战，如状态转移算法。“主要挑战包括有限的个体多样性、复杂的局部最优解逃逸任务以及超出预定义边界的解利用不足。”为了克服这些挑战，本研究提出了一种新的智能随机优化算法，称为通信驱动的多策略状态转移算法（CDMS-STA）CDMS-STA结合了三种自行设计的策略：通信、自学习和跨境解决方案处理。具体而言，沟通策略通过促进个人之间的信息交流和共享来增强候选解决方案的多样性。自学习策略有助于根据历史信息进行自适应调整。跨境解决方案处理策略最大限度地利用了超出定义边界的解决方案。为了评估所提出算法的有效性，在一个数值样本案例和两个化学过程案例上进行了广泛的实验实验结果表明，CDMS-STA在寻找最优解方面优于几种最先进的优化方法，这也验证了所提出的算法在工业过程优化中的实际应用潜力。

2024-10-31
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。