第一章 數字孿生技術基本概述
1.1 數字孿生基本介紹
1.1.1 數字孿生的定義
1.1.2 數字孿生的內涵
1.1.3 數字孿生的特征
1.1.4 數字孿生技術體系
1.1.5 數字孿生關鍵技術
1.2 數字孿生技術應用分析
1.2.1 數字孿生應用場景
1.2.2 數字孿生應用功能
1.2.3 數字孿生應用流程
1.2.4 數字孿生產業特點
1.3 數字孿生與平行系統的異同分析
1.3.1 平行系統的內涵
1.3.2 兩者相同點分析
1.3.3 兩者的區別分析
第二章 2021-2023年全球數字孿生技術發展分析
2.1 全球數字孿生技術發展綜述
2.1.1 數字孿生發展歷程
2.1.2 主要國家數字孿生政策
2.1.3 數字孿生技術成熟度
2.1.4 企業布局數字孿生技術
2.2 全球數字孿生融合行業發展分析
2.2.1 推動仿真行業發展
2.2.2 成為智能制造要素
2.2.3 引領智慧城市建設
2.2.4 發力軍工領域應用
2.3 全球主要國家數字孿生技術發展動態
2.3.1 美國
2.3.2 德國
2.3.3 法國
第三章 2021-2023年中國數字孿生技術發展分析
3.1 中國數字孿生技術發展驅動因素分析
3.1.1 戰略科技發展必然趨勢
3.1.2 5g賦能產業鏈環節發展
3.1.3 工業互聯網發展凸顯優勢
3.1.4 新基建帶來發展新機遇
3.1.5 數字孿生得到政策支持
3.1.6 區域數字孿生政策及項目進展
3.2 中國數字孿生技術發展狀況
3.2.1 技術研究進展
3.2.2 技術發展動態
3.2.3 企業布局情況
3.3 中國數字孿生標準體系研究狀況
3.3.1 數字孿生標準需求背景
3.3.2 數字孿生標準需求分析
3.3.3 數字孿生標準體系框架
3.3.4 數字孿生標準體系結構
3.3.5 數字孿生細分領域標準
3.4 中國數字孿生技術發展存在的問題及建議
3.4.1 網絡安全問題
3.4.2 技術面臨挑戰
3.4.3 標準體系缺失
3.4.4 模型研究問題
3.5 中國數字孿生技術發展對策與建議
3.5.1 加強頂層設計
3.5.2 推進應用普及
3.5.3 培育產業生態
3.5.4 構建安全保障體系
第四章 2021-2023年中國數字孿生城市發展分析
4.1 中國數字孿生城市發展綜述
4.1.1 數字孿生城市發展背景
4.1.2 數字孿生城市內涵特征
4.1.3 數字孿生城市總體架構
4.1.4 數字孿生城市核心平臺
4.2 2021-2023年中國數字孿生城市發展現狀
4.2.1 數字孿生城市發展總況
4.2.2 數字孿生城市建設階段現狀
4.2.3 數字孿生城市研究工作發展
4.2.4 數字孿生城市合作生態發展狀況
4.2.5 數字孿生城市建設企業布局狀況
4.2.6 數字孿生城市加快城市治理創新
4.2.7 數字孿生城市技術和應用能力發展
4.2.8 數字孿生縮短各行業數字化進程
4.2.9 資本助力數字孿生城市
4.3 數字孿生城市核心能力要求分析
4.3.1 物聯感知操控能力
4.3.2 數字化表達能力
4.3.3 可視化呈現能力
4.3.4 數據融合供給能力
4.3.5 空間分析計算能力
4.3.6 模擬仿真推演能力
4.3.7 虛實融合互動能力
4.3.8 自學習自優化能力
4.3.9 眾創擴展能力
4.4 數字孿生城市關鍵技術要素分析
4.4.1 新型測繪
4.4.2 標識感知
4.4.3 協同計算
4.4.4 全要素表達
4.4.5 模擬仿真
4.4.6 深度學習
4.5 中國數字孿生城市典型應用場景
4.5.1 城市規劃仿真
4.5.2 城市建設管理
4.5.3 城市常態管理
4.5.4 交通信號仿真
4.5.5 應急演練仿真
4.5.6 公共安全防范
4.5.7 公共服務升級
4.6 數字孿生城市當前主要問題
4.6.1 發展目的和方向不明確
4.6.2 城市信息模型重復建設
4.6.3 缺乏統一標準規范
4.6.4 關鍵技術亟待創新
4.7 中國數字孿生城市發展建議及未來展望
4.7.1 數字孿生城市推進策略與建議
4.7.2 數字孿生城市業務發展建議
4.7.3 中國數字孿生城市發展建議
4.7.4 中國數字孿生城市發展展望
第五章 2021-2023年中國數字孿生其他應用領域發展分析
5.1 航天航空領域運用
5.1.1 航天航空領域應用狀況
5.1.2 航天制造車間應用分析
5.1.3 航空發動機運維應用分析
5.1.4 航天航空領域應用挑戰
5.2 智能制造
5.2.1 工業制造應用情況
5.2.2 智能工廠應用分析
5.2.3 智能制造應用案例
5.2.4 技術應用面臨挑戰
5.2.5 技術應用發展展望
5.3 水利工程
5.3.1 水利工程運行現狀
5.3.2 應用理論融合分析
5.3.3 應用運行機制分析
5.3.4 應用實施方案分析
5.3.5 應用關鍵技術分析
5.4 石化行業
5.4.1 石化行業運行現狀
5.4.2 技術應用融合分析
5.4.3 應用系統建設分析
5.4.4 應用前景發展展望
5.5 能源互聯網
5.5.1 能源互聯網數字孿生的定義
5.5.2 能源互聯網數字孿生的構建
5.5.3 能源互聯網數字孿生的應用
5.5.4 數字孿生的能源互聯網規劃
5.6 其他應用領域
5.6.1 車聯網
5.6.2 智慧醫療
5.6.3 智慧園區
5.6.4 智慧校園
5.6.5 工程建設
第六章 2021-2023年數字孿生技術企業布局分析
6.1 國外企業
6.1.1 微軟
6.1.2 達索
6.1.3 西門子
6.1.4 bentley
6.1.5 sap
6.1.6 ptc
6.2 傳統智慧城市建設服務企業
6.2.1 阿里云
6.2.2 華為
6.2.3 科大訊飛
6.2.4 軟通動力
6.2.5 紫光云
6.3 空間信息企業
6.3.1 超圖
6.3.2 泰瑞數創
6.3.3 51vr
6.4 智能制造服務企業
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
第七章 2020-2023年中國數字孿生技術重點上市企業經營狀況分析
7.1 能科科技股份有限公司
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 經營效益分析
7.1.3 業務經營分析
7.1.4 財務狀況分析
7.1.5 核心競爭力分析
7.1.6 公司發展戰略
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 企業發展概況
7.2.2 經營效益分析
7.2.3 業務經營分析
7.2.4 財務狀況分析
7.2.5 核心競爭力分析
7.2.6 公司發展戰略
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 企業發展概況
7.3.2 經營效益分析
7.3.3 業務經營分析
7.3.4 財務狀況分析
7.3.5 核心競爭力分析
7.3.6 公司發展戰略
7.3.7 未來前景展望
7.4 上海延華智能科技(集團)股份有限公司
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 經營效益分析
7.4.3 業務經營分析
7.4.4 財務狀況分析
7.4.5 核心競爭力分析
7.4.6 未來前景展望
7.5 賽摩智能科技集團股份有限公司
7.5.1 企業發展概況
7.5.2 經營效益分析
7.5.3 業務經營分析
7.5.4 財務狀況分析
7.5.5 核心競爭力分析
7.5.6 公司發展戰略
7.5.7 未來前景展望
7.6 神州數碼集團股份有限公司
7.6.1 企業發展概況
7.6.2 經營效益分析
7.6.3 業務經營分析
7.6.4 財務狀況分析
7.6.5 核心競爭力分析
7.6.6 未來前景展望
第八章 2021-2023年中國數字孿生技術相關產業發展分析
8.1 2021-2023年中國工業互聯網產業發展分析
8.1.1 行業政策環境
8.1.2 產業經濟規模
8.1.3 產業生態體系
8.1.4 平臺發展狀況
8.1.5 網絡基礎建設
8.1.6 企業競爭格局
8.1.7 行業創新發展
8.1.8 行業發展展望
8.2 2021-2023年中國智慧城市建設發展分析
8.2.1 智慧城市產業鏈條
8.2.2 智慧城市發展階段
8.2.3 智慧城市支出規模
8.2.4 區域建設格局分析
8.2.5 智慧城市評價結果
8.2.6 企業競爭合作格局
8.2.7 智慧城市發展態勢
8.2.8 智慧城市發展展望
8.2.9 智慧城市發展前景
8.3 2021-2023年中國智能制造產業發展分析
8.3.1 行業發展促進政策
8.3.2 智能制造發展態勢
8.3.3 智能制造發展規模
8.3.4 智能制造行業格局
8.3.5 智能制造發展機遇
8.3.6 智能制造發展趨勢
8.3.7 智能制造發展戰略
8.4 2021-2023年中國5g產業發展分析
8.4.1 5g產業鏈條結構
8.4.2 5g產業政策環境
8.4.3 5g技術發展歷程
8.4.4 5g產業發展進程
8.4.5 5g商業模式分析
8.4.6 5g商用企業布局
8.4.7 5g業務發展趨勢
8.4.8 5g應用愿景展望
第九章 互聯網對數字孿生技術的影響分析
9.1 互聯網對數字孿生技術行業的影響
9.1.1 智能數字孿生技術設備發展情況分析
(1)智能數字孿生技術設備發展概況
(2)主要數字孿生技術app應用情況
9.1.2 數字孿生技術智能設備經營模式分析
(1)智能硬件模式
(2)數字孿生技術app模式
(3)虛實結合模式
(4)個性化資訊模式
9.1.3 智能設備對數字孿生技術行業的影響分析
(1)智能設備對數字孿生技術行業的影響
(2)數字孿生技術智能設備的發展趨勢分析
9.2 互聯網+數字孿生技術發展模式分析
9.2.1 互聯網+數字孿生技術商業模式解析
(1)數字孿生技術o2o模式分析
1)運行方式
2)盈利模式
(2)智能聯網模式
1)運行方式
2)盈利模式
9.2.2 互聯網+數字孿生技術案例分析
(1)案例一
(2)案例二
(3)案例三
(4)案例四
(5)案例五
9.2.3 互聯網背景下數字孿生技術行業發展趨勢分析
第十章 中國數字孿生技術投資及發展前景展望
10.1 數字孿生技術帶來的投資機會分析
10.1.1 數字孿生的潛在商業價值
10.1.2 實景三維行業投資新熱點
10.1.3 數字孿生模型正成為焦點
10.1.4 數字孿生企業投融資動態
10.2 數字孿生技術發展趨勢
10.2.1 關鍵技術發展趨勢
10.2.2 技術應用發展態勢
10.2.3 技術未來研究方向
10.3 數字孿生技術發展前景
10.3.1 市場規模預測
10.3.2 技術發展展望
10.3.3 技術發展前景
圖表目錄
圖表:數字孿生的特征
圖表:數字孿生技術架構
圖表:數字孿生中的技術集成
圖表:數字孿生技術應用場景
圖表:數字孿生重要使用場景
圖表:數字孿生應用功能
圖表:數字孿生應用流程
圖表:平行系統研究框架
圖表:數字孿生發展歷程
圖表:一些國家出臺數字孿生相關政策
圖表:gartner技術成熟曲線
圖表:跨國企業業務布局方向
圖表:西門子車輛數字孿生
圖表:基于mindsphere平臺的西門子數字孿生
圖表:ansys構建的泵數字孿生
圖表:各定位單元協同引導裝配過程
圖表:ge風力渦輪機的數字孿生
圖表:maplesim創建數字孿生的流程圖
圖表:world智慧城市運維平臺
圖表:數字孿生技術在產品全生命周期的應用
圖表:物理城市與數字孿生城市
圖表:以數字孿生體框架為核心的工業互聯網paas系統
圖表:德國工業4.0參考架構
圖表:“新基建”加促數字孿生城市形成
圖表:國家部委出臺相關政策
圖表:各地數字孿生城市相關政策
圖表:數字孿生相關上市公司
圖表:部分數字孿生相關上市公司布局情況
圖表:數字孿生標準體系框架
圖表:數字孿生標準體系結構
圖表:數字孿生基礎共性相關標準及主要內容
圖表:數字孿生關鍵技術標準
圖表:物理實體標準
圖表:虛擬實體標準
圖表:孿生數據相關標準及主要內容
圖表:連接與集成相關標準及主要內容
圖表:服務相關標準及主要內容
圖表:數字孿生工具/平臺相關標準及主要內容
圖表:數字孿生測評相關標準及主要內容
圖表:數字孿生安全相關標準及主要內容
圖表:工業4.0參考架構模型
圖表:智能制造系統架構(imsa)
圖表:數字孿生城市:智能新區
圖表:數字孿生城市:虛擬新加坡
圖表:數字孿生城市虛實融合迭代優化
圖表:數字孿生城市運行機理
圖表:數字孿生城市總體框架
圖表:數字孿生城市總體框架運行機理
圖表:城市信息模型(cim)相關投標項目統計
圖表:“數字孿生城市”主題文獻發表數量統計
圖表:數字孿生城市各類企業主導生態圈
圖表:數字孿生城市新型企業陣營
圖表:數字孿生啟發行業加速轉型
圖表:數字孿生城市核心能力與典型特征關系圖
圖表:城市全息物聯感知體系
圖表:主要建模方式分類
圖表:基于數字孿生的壽命預測過程
圖表:不同維護策略下的單次飛行失敗率
圖表:不確定性降低前后的維護成本
圖表:數字孿生伴飛系統框架
圖表:數字孿生“建模與分析模塊”的核心技術體系架構
圖表:數字孿生伴飛系統的功能
圖表:航天制造數字孿生車間架構
圖表:航天制造數字孿生車間組成
圖表:數字孿生車間分層管控模式
圖表:孿生數據驅動的生產設備閉環控制
圖表:孿生數據驅動的制造執行閉環控制
圖表:基于實時數據仿真的車間運行管控
圖表:基于虛實融合的mi應用
圖表:基于虛實融合的bi應用
圖表:數字孿生技術在航空發動機運行維護中的應用落地場景圖
圖表:不同模型在計算精度速度上的比較
圖表:航空發動機運維數字孿生
圖表:精準監測功能
圖表:故障診斷功能
圖表:性能預測功能
圖表:控制優化功能
圖表:智能工廠應用
圖表:運行機制
圖表:系統級水利工程數字孿生系統運行機制
圖表:sos級水利工程數字孿生系統運行機制
圖表:系統總體架構圖
圖表:物耗降低效益估算
圖表:數字孿生技術在車聯網中的應用
圖表:數字孿生在智慧醫療領域的應用
圖表:基于數字孿生模型的項目施工過程管理
圖表:基于數字模型和大數據的項目運維管理
圖表:基于微軟azure的數字孿生方案
圖表:達索3dexperience平臺框架
圖表:阿里云數字孿生三步走戰略
圖表:51vr“地球克隆計劃”
圖表:51vr以自動駕駛+智慧城市的綜合規劃
圖表:中國工業互聯網主要國家政策匯總
圖表:中國工業互聯網產業生態體系構建
圖表:5g總體愿景
圖表:全球5g整體商用進度排名
圖表:數字孿生商業價值
圖表:數字孿生技術發展前景
-
第一章 數字孿生技術基本概述
第二章 2021-2023年全球數字孿生技術發展分析
第三章 2021-2023年中國數字孿生技術發展分析
第四章 2021-2023年中國數字孿生城市發展分析
第五章 2021-2023年中國數字孿生其他應用領域發展分析
第六章 2021-2023年數字孿生技術企業布局分析
第七章 2020-2023年中國數字孿生技術重點上市企業經營狀況分析
第八章 2021-2023年中國數字孿生技術相關產業發展分析
第九章 互聯網對數字孿生技術的影響分析
第十章 中國數字孿生技術投資及發展前景展望
圖表目錄
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數據支持
權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。
中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。
國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。
研發流程
步驟1:設立研究小組,確定研究內容
針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。
步驟2:市場調查,獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;
♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。
步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);
♦ 國內、國際行業協會出版物;
♦ 各種會議資料;
♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);
♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);
♦ 企業內部刊物與宣傳資料。
步驟4:核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實;
♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6:核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7:撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。
步驟8:提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。
社會影響力
中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。
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