数字孪生驱动的核电装备智能维修决策系统及其关键使能技术|DigitalTwin国际期刊文章推荐-23

2022年9月28日上线论文“数字孪生驱动的核电装备智能维修决策系统及其关键使能技术”，这篇文章由西安交通大学机械工程学院的徐青峰，周光辉，张超；长安大学建筑机械学院的常丰田；中国核电工程有限公司的黄倩，张敏，智一凡共同完成。本文通过引入数字孪生技术，提出了一种数字孪生驱动的核电装备智能维修决策新模式。在此基础上，研究了支撑核电装备智能维修决策的三项关键使能技术。最后，基于核电循环水泵缩比试验台，开发了循环水泵数字孪生样机，并结合具体维修案例对所提模型、方法与系统进行了验证。

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大马力拖拉机数字孪生体构建方法|DigitalTwin国际期刊文章推荐-21

2022年9月13日上线论文“大马力拖拉机数字孪生体构建方法”，这篇文章由中国农业大学农机装备数字孪生课题组杜岳峰副教授团队完成。文章面向智能农机装备农业生产过程，提出了大马力拖拉机数字孪生体构建方法，阐述其运行机制。为了验证所提方法的有效性，以大马力拖拉机犁耕作业为例，通过部署拖拉机、中心服务器、物联网平台，开发智能农机装备农业生产系统数字孪生服务平台，构建拖拉机数字孪生体，并开展试验验证。该研究为大马力拖拉机运维控制过程数字孪生体的构建提供了方法框架，可为智慧农业蓬勃发展提供有力支持。

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TAD-Net:数字孪生车间生产行为实时检测方法|DigitalTwin国际期刊文章推荐-20

2021年12月1日上线论文“TAD-Net: 基于TCN和GCN的数字孪生车间生产行为实时检测方法”，这篇文章由东南大学刘庭煜团队完成。文章基于车间人员行为管控的重要性和应用现状，提出了一种数字孪生车间生产行为实时检测方法，该方法以连续骨架节点序列数据作为输入，基于时序卷积网络(TCN)和图卷积网络(GCN)对联合分类和回归循环网络（JCR-RNN）进行了增强重构，建立了时域行为检测网络(TAD-Net)，实现了车间生产行为的实时检测。实验结果表明，该方法在长序列动作数据集OAD以及车间生产行为数据集NJUST3D上取得了较高的时域定位评分、识别速度以及准确率。

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图像识别技术在数字孪生技术中的应用：以七巧板拼接为例|DigitalTwin国际期刊文章推荐19

2022年4月14日上线论文“图像识别技术在数字孪生技术中的应用：以七巧板拼接为例”。这篇文章由上海应用技术大学、宁波朗格照明电器有限公司、上海之江智能科技有限公司合作完成。随着数字孪生技术的快速发展，数字孪生技术与其他技术的兼容性不断增强，然而数字孪生技术中的关键点——虚实互控技术还不够成熟，而且数字孪生技术中对于图像识别技术的应用也存在着坐标系维度变换的问题。本文以七巧板拼接为例，提出了一种图像识别技术在数字孪生技术中的应用方案。

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孪生系统中的时空大数据分析|DigitalTwin国际期刊文章推荐18

2022年4月19日上线论文“孪生系统中的时空大数据分析”。这篇文章由上海交通大学、国网上海市电力公司、国网上海市电力公司浦东供电公司合作完成。文章指出时空大数据在数字孪生中的重要地位与统计特性，并探讨了基于随机矩阵理论(RMT)的时空大数据分析框架，以及给出了一些潜在的应用领域。

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数字孪生未来电力系统应用|DigitalTwin国际期刊文章推荐-4

9月23日，Digital Twin上线发表首批四篇文章。本文是首批发表的四篇文章之一“数字孪生及其在电力系统中的应用”。这篇文章由荷兰代尔夫特理工大学Peter Palensky教授团队完成。这篇文章首先回顾了数字孪生的历史、基本属性和演变，以及数字孪生与电力系统的关系。其次，首次解释了数字孪生概念在电力和能源业务中的应用。模型的跨学科性、不同时间尺度和异构性是数字孪生在电力系统应用过程中的主要挑战，而协同仿真和协同建模可为上述挑战提供帮助。相关工作将帮助电力系统专业人士进入数字孪生领域，并了解如何在其业务中使用数字孪生。

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数字孪生网络保障服务质量|DigitalTwin国际期刊文章推荐-5

9月28日，Digital Twin发表了论文“基于数字孪生网络技术的端到端网络服务等级协议（SLA）保障方法”。本文由中国移动通信有限公司研究院投稿，创新性的提出将数字孪生技术应用于电信网络管理系统中，通过构建物理网元的数字孪生虚拟镜像，及物理网络和孪生网络实时交互、相互影响来有效助力网络智能SLA运维。数字孪生网络可以对监控上报数据、历史运维数据进行智能分析，定位网络故障点并给出相关网络配置修改、故障恢复操作指令，同时数字孪生网络可验证预测指令下发到网络设备后的网络SLA性能，通过数字孪生网络与物理网络的实时交互，为真正的网络资源和配置部署提供最佳实施计划。

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物联网物模型|DigitalTwin国际期刊文章推荐16

2022年4月12日上线论文“物联网物模型 ”。这篇文章由中国移动研究院和中移物联网有限公司共同完成。随着通信技术的发展和先进传感器的普及，建筑、社区、工厂、公园、医院等领域对物联网（IoT）应用有大量的需求。然而，由于缺乏统一的设备描述方法，数据格式基本由应用层开发者定义，造成了研发周期长、研发成本高的问题。本文提出了一种用于定义物联网设备的统一描述方法，有助于统一不同制造商之间的异构数据，并缩短厂商的开发周期。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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

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