数字孪生是世界范围内关注和研究的热点领域。数字孪生是工业基因，也是通用智能基础设施，这些先天属性使其有望成为21世纪最具颠覆性的创新领域之一。智能制造是一类典型的复杂系统，非常适宜采用数字孪生理论来观察和研究。产品是智能制造的核心，产品加工制造模式的改进和产品质量的提升关乎整个制造业转型升级的成败。当前，如何应用好数字孪生理论和技术，使之更好的服务于产品智能化生产成为关键问题。
数据是制造业提高核心能力、整合产业链的核心手段，也是实现从要素驱动向创新驱动转型的有力手段。数据所带来的核心价值在于可以真实地反映和描述生产制造过程，这也就为制造过程的分析和优化提供了全新的手段与方法。因此，数据驱动也可以说是实现智能制造的关键步骤。
当前数字孪生在国内非常热，各相关会议几乎都有数字孪生的交流和报道，导致存在数字孪生在中国关注多，而国际上关注少的感觉。本文试图从数字孪生研究现状定量方面来剖析，分析数字孪生的国际研究现状，以供国内同行和感兴趣的专家学者参考。如图所示，德国、美国和中国在数字孪生论文发表数量上，近 3 年均处于前三名。
随着中国智能制造的实施，电机行业逐步开展智能制造项目，但在项目实施过程中存在落地难、建设周期长、智能化程度不高等问题。介绍了数字孪生在电机智能车间建设中的应用前景，探讨了电机智能车间虚拟建模、孪生数据采集与实时驱动、增强现实（AR）孪生交互等仿真技术，并结合电机嵌线车间智能化建设阐述数字孪生在电机智能制造推进过程中的应用方法、流程和范围等。结果表明：数字孪生能有效缩减车间的调试周期和生产成本，提高电机智能车间项目的可靠性和可验证性。
智能生产管控是智能制造的核心表现形式。本文以智能制造CPS理念为牵引,通过对标实时状态感知、分析推理决策,以及闭环控制执行的智能生产管控需求特征和数字孪生技术内涵,建立了业务需求与技术融合的结合机制。结合科研项目实践,给出了制造服务化智能配置管理决策和自适应智能加工工艺决策的基于数字孪生的智能生产管控应用重点案例,并结合当前自动化产线建设热潮,给出了基于数字孪生的智能生产线运行模式发展趋势的判断。
近年来，数字孪生（DigitalTwin）一词迅速蹿红，成为一个炙手可热的概念。但随着工业界和学术界对数字孪生的不断解读，其含义却越发扑朔迷离，和其他一些相关概念的界限也越来越模糊。数字孪生到底是什么，能做什么，边界在哪里，它和建模仿真是什么关系等等问题令很多人困惑。本文尝试对其中的一些疑惑进行粗浅的分析。
智能传感器基本结构如下图所示，一般包含传感单元、计算单元和接口单元。传感单元负责信号采集，计算单元根据设定对输入信号进行处理，再通过网络接口与其他装置进行通信。智能传感器的实现可以采用模块式（将传感器、信号调理电路和带总线接口的微处理器组合成一个整体）、集成式（采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术将敏感元件、信号调理电路、接口电路和微处理器等集成在同一块芯片上）或混合式（将传感器各环节以不同的组合方式集成在数块芯片上并封装在一个外壳中）等结构。
数字孪生概念被提出后，很快被美国国防部应用于航空航天飞行器的健康维护与保障。德国西门子、法国达索、美国通用电气、美国参数技术等公司也积极跟进，特别是近些年，随着智能制造等概念的推进，数字孪生已成为智能制造的通用技术，在军工制造、高端装备等很多行业得到广泛应用。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云www.cserver.com.cn 中服云长期致力于工业物联网平台及工业APP的研发和服务，是业界领先的工业物联网厂商。其工业物联网平台系列产品是基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术构建的综合性工业物联网解决方案，包括基本版、企业版、集团版、数字孪生版和设备版，旨在为不同规模、不同需求的企业提供定制化的数字化转型解决方案。 该平台具有设备接入与数据采集、数据存储与管理、数据分析与可视化、故障预警与预测性维护、数字孪生与仿真优化、跨平台协同与集成等核心功能，可应用于制造业、能源行业、设备制造、高端制造等多个领域。
数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代， 数据作为与传统生产要素（土地、 劳动力、 资本、 技术）并列的新型要素， 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用， 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用， 它不仅是信息社会的基础资源， 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出， 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破， 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用，也进一步将？“？以数据为中心的人工智能？“？推向一个新阶段。 在国家层面， 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”？)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设，旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这？一“？四梁八柱”式的制度设计， 正从政策框架向实操落地转化， 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。？一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”？时期(2026—2030年）， 推动数据资源高效据流通优化资源配置， 提升全要素生产率， 显著降低传统要素（资本、 劳动力）错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合；数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程， 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业？“？不敢流通”等制度性堵点亟待疏通；数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架；安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系， 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此， “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口， 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升， 且数据呈现出巨量小文件、 单一？目录海量文件等独特特征；CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配， 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区， AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统， 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高， 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值？一提的是， 生成式AI浪潮打开了？“？潘多拉魔盒？＂， 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据， 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战， 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施， 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径， 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座， 健全精准高效的数据管理体系，构建智能化、 一体化的数据流通利用平台， 深化AI领域数据资源高效流通利用场景， 促进数据高质量供给、 高效流通利用， 降低社会用数成本和用数门槛， 赋能实体经济， 促进社会高质量发展， 打造国际竞争新优势，构建？“数据要素？X？人工智能“？双向赋能的发展格局。
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