作为构建和运行数字孪生业务应用的基础，数字孪生平台集成了多种技术的工具和套件，向上可以为各类应用开发提供服务接口，向下可以连接各类物理对象，有效降低企业应用数字孪生技术的开发成本和开发周期。本文将介绍数字孪生平台的概念与特征，并盘点国内外主要的数字孪生平台供应商。目前，数字孪生平台的发展与应用还处于探索阶段，不同厂商的技术水平、平台能力、开放性和实现手段差异较大。 近年来，数字孪生技术的应用场景不断扩展，越来越多的制造企业开始应用数字孪生技术来实现产品、服务的创新和工厂的透明化，创新商业网模式，提升业务运营绩效。面对企业对数字孪生技术的多元化需求，国内外主流厂商纷纷推出数字孪生平台，从根据客户的需求进行项目定制转向授之以渔，提供几何与物理模型构建，设备定位、运行数据和物联网数据接入，展现具有一定保真度的数字孪生数据、提供仿真分析和优化等功能，帮助客户在虚实融合基础上，实现优化运营、故障预测等深层次应用。 作为构建和运行数字孪生业务应用的基础，数字孪生平台集成了多种技术的工具和套件，向上可以为各类应用开发提供服务接口，向下可以连接各类物理对象，有效降低企业应用数字孪生技术的开发成本和开发周期。本文将介绍数字孪生平台的概念与特征，并盘点国内外主要的数字孪生平台供应商。目前，数字孪生平台的发展与应用还处于探索阶段，不同厂商的技术水平、平台能力、开放性和实现手段差异较大。
数字孪生平台的概念与特征
e-works认为[1]，数字孪生并不是一种单元的数字化技术，而是在多种使能技术迅速发展和交叉融合基础上，通过构建物理实体所对应的数字孪生模型，并对数字孪生模型进行可视化、调试、体验、分析与优化，从而提升物理实体性能和运行绩效的综合性技术策略，是企业推进数字化转型的核心战略举措之一。 数字孪生平台是指利用多项关键使能技术，将现实世界中的实体、过程或系统以数字化的形式进行建模和虚实映射，支持现实世界与虚拟世界实时与同步的平台。数字孪生平台的定位应该是企业级的，是企业构建和运行业务应用的基础，企业在使用数字孪生平台的相关应用时，无需考虑支持数字孪生应用的底层技术。 北京航空航天大学陶飞研究团队[2]联合山东大学、东南大学、西安交通大学、东华大学、北京工业大学、武汉科技大学等国内知名高校教授团队，共同提出并设计了一个数字孪生工业软件平台的参考架构——makeTwin，综合考虑了软件平台的开放性、兼容性、互操作性、可用性和可扩展性，以服务于学术研究人员、开发人员和企业等对象。 
数字孪生工业软件平台七大需求
在核心功能设计上，makeTwin基于数字孪生工业软件的七大需求定义了十大功能、基本工作流程和核心功能交互等机制。它可以实现包括数字孪生模型创建与集成、孪生数据处理器、算法生成适配器、数实loT连接器、虚实交互配置器、孪生仿真求解器、多维可视化工具、孪生基础库、场景应用模板集、孪生应用部署器等十大功能。 结合学术界的研究和制造企业的应用实践，e-works认为，数字孪生平台应当具备以下能力： 
1、建模与集成能力。数字孪生平台应当具备基本的建模和集成能力，例如把工业运营场景中的设备、产品和环境等作为建模对象构建数字化模型，并梳理数据，融入工业算法，形成模型数据和计算集成一体的数字孪生模型，以便后续在不同数字孪生应用场景中使用，实现工业知识的共享与重用。
2、虚实融合。数字孪生最基本的特征就是虚实融合。通过对物理实体构建数字孪生模型，实现虚拟模型和物理实体的双向映射。用户借助平台[3]可实现虚实交互同步及反馈控制需求，包括动作行为配置、状态同步配置、规则配置、数模关联配置和虚实一致性验证等。
3、接入物联网数据。支持通过传感器和其他数据采集设备，收集物理实体或系统的实时数据，如位置、状态、温度、压力、振动等。
4、数据接口。提供数据接口，可以接入各类CAD、BIM和工厂设计软件的二维工程图和三维模型数据、通过逆向工程产生的三维点云数据、仿真结果数据，以及各类管理软件中产生的与产品运营或工厂运营有关的数据，例如设备OEE、产品合格率、能耗、环境参数等数据。
5、可视化。通过对多源、异构数据进行可视化，有助于数据的理解与展示，进而实现数据的可视化交互。可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形等技术密切相关。
6、支持业务扩展。例如，根据企业的业务特点，实现诸如产品研发、监控、生产管理、辅助决策等各类系统的集成。
需要强调的是，数字孪生平台不仅要关注应用最终呈现出来的逼真程度和可视化效果，还应该高度重视解决实际问题，包括已有数据的接入和实时分析，结合已有数据和机理预测指导优化业务等。因此，无论数字孪生平台怎样演化，最基本的要求就是要能够实现虚实融合，连接各种传感器和物联网数据，实现实时的孪生数据展现。
[1] 引用自《详解数字孪生应用的十大关键问题》一文 ↑
[2] 引用自《makeTwin：首个数字孪生工业软件平台参考架构》一文 ↑
[3] 引用自《makeTwin：首个数字孪生工业软件平台参考架构》一文 ↑
国际主流数字孪生平台概览
目前，国际知名的数字孪生平台包括Ansys Twin Builder、AVEVA Process Simulation、Altair ONE TOTAL TWIN、IBM Digital Twin Exchange、Maplesoft MapleSim、PTC的ThingWorx+Vuforia、Siemens的MindSphere+Mendix、SAP Predictive Asset Insights、Unity Manufacturing Toolkit、Microsoft Azure Digital Twins、AWS IoT TwinMaker等。这些数字孪生平台不仅支持有关设备、流程和系统的历史数据，还能实时接收来自各种传感器和物联网数据的持续更新。此外，这些平台还支持人工智能、机器学习、数据分析等技术对未来数据的分析和预测。
国际主流数字孪生平台概览
为了构筑企业自身更可持续的数字化竞争优势，Altair于去年推出了一款用于产品全生命周期的数字孪生平台——ONE TOTAL TWIN。该平台囊括了Altair的仿真、高性能计算、人工智能、数据分析和物联网等方面的技术优势，支持用户在本地、云端、混合环境或即插即用环境中使用，并提供基于点数的许可模式，用户可以自由选择ONE TOTAL TWIN中的各种工具组合。 
具体在预生产阶段，基于ONE TOTAL TWIN平台中的孪生工具Altair Activate、Inspire、Drive、HyperWorks、PollEx、Flux、Compose、Feko、PSIM、XLDyn等，用于系统要求、开发、验证、实际性能预测、简化的机电一体化产品等方面；在后期生产阶段，基于ONE TOTAL TWIN平台中的孪生工具Altair Embed、MotionSolve、HyperStudy、Panopticon、Design Explorer、Vortex Studio等，用于对现实和非预期事件的仿真，改善可操作性和操作窗口，并在交互式环境及实际环境中展示高保真的创新成果；在服役阶段，基于ONE TOTAL TWIN平台中的孪生工具Altair RapidMiner、SmartWorks、SLC、Monarch、Knowledge Studio，可实现在服役产品的预测性分析和预测性维护。
作为Ansys旗下数字孪生的最终载体，Twin Builder平台具有模型建模、验证、部署三大核心功能，重点研究和应用方向为五个：数字孪生生产设备、设计阶段的数字孪生、运行维护阶段的数字孪生、基于经验公式的数字孪生、基于仿真的数字孪生。需要指出的是，Twin Builder是一款系统级多物理域多语言建模与仿真平台，支持跨学科多领域的系统仿真与数字孪生。Twin Builder能够做到统领建模、仿真和验证，并与任何物联网平台集成，部署与运行基于仿真的数字孪生体。在Twin Builder的支持下，能帮助客户开展故障诊断，系统维护，优化设备性能，并获得运行数据来改进新产品。 
基于Ansys Twin Builder获得实时准确的物理预测
Ansys开展了多个行业的数字孪生实践。例如，在核能行业，Ansys正在参与由法国跨国公共事业机构法国电力集团（EDF）主导的ConnexITy联盟下的核能数字化转型，采用Twin Builder使团队能够创建、验证和部署数字孪生，有可能将创建精确产品模型的时间减少一半；在泵行业，通过Twin Builder构建泵的数字孪生模型，可提供实时监测与修复模拟等服务，有助于更好地理解和优化产品性能，并辅助故障检测与个性化维修指导。
AVEVA：AVEVA Process Simulation
作为一家提供数字化技术支持的公司，AVEVA有200多款工业软件应用。其中，AVEVA Process Simulation是基于数字孪生内核的经典流程模拟平台，有稳态、核算、动态三种计算模式，可用于物料与能量衡算的一般工艺设计，蒸汽、冷却水等公用工程管网设计，安全泄放系统设计，动态工况分析，控制策略选择与验证、工艺在线优化等，在统一的平台上用同一个机理模型贯穿资产整个生命周期，横跨设计阶段与运营阶段，是物理工厂在工艺侧的数字孪生平台。 
AVEVA Process Simulation界面
值得关注的是，AVEVA Process Simulation在工艺计算环节做了一次整合，避免了众多工具与繁杂接口，既可以改善工作流又能提高数据传输效率。例如，巴西普洛蒙公司（Promon）采用AVEVA Process Simulation后，可以在同一个平台上模拟各个工厂的流程和实用程序，从而实现各个工厂的数字孪生，实现设计和模拟的工程时间减少15%，项目实施速度提升60%；在氢能行业，AVEVA Process Simulation可以为工艺工程师提供可集成的工艺数字孪生模型，可以探索更多替代性设计，并根据项目的运营和经济目标对其进行评估。
亚马逊在2021年推出了数字孪生服务平台IoT TwinMaker，底层理念是在云端构建虚拟映射，主要针对工业领域。IoT TwinMaker所创建的数字孪生可用于设计模拟，以预测特定产品、工艺和设备部件在不同条件下的性能。IoT TwinMaker带有内置连接器可连接到IoT SiteWise等服务，帮助用户收集、组织和分析工业设备数据。同时，IoT TwinMaker一旦连接到必要的数据源，就会启动一个知识图来映射这些数据源的关联方式，确保所有信息都是实时更新。此外，IoT TwinMaker还附带了一个Managed Grafana插件，该插件支持创建基于web应用程序来显示数字孪生。 
IoT TwinMaker工作原理（来源：AWS） 基于IoT TwinMaker用户可以更快更容易地创建基于现实世界系统的数字孪生，包括工厂、工业设备和生产线、建筑等。例如，开利（Carrier）通过IoT TwinMaker将数据与先进的机器学习和数据分析一起使用，以降低服务成本，优化维护计划，并提高运营商设备的可靠性、效率和盈利能力；英威达（INVISTA）使用AWS IoT TwinMaker来帮助现场人员有效地处理来自多个分布地点的工厂车间的操作通知和警报；John Holland使用AWS IoT TwinMaker创建一个建筑数字孪生，为环境管理人员提供360度的视角，以了解他们的项目对环境的影响。
IBM：Digital Twin Exchange
IBM是通过将物联网和人工智能技术结合起来，形成了其独特的数字孪生解决方案。作为面向资产密集型企业所提供数字孪生资源的平台，Digital Twin Exchange由内容服务提供商、用户和IBM三方组成。其中，内容服务提供商负责向用户提供资产的数字孪生资源，并设置定价；用户可以浏览、购买、下载和管理所提供的数字孪生。Digital Twin Exchange支持多种数字孪生下载格式，包括材料清单、3D CAD文件、工程手册、建筑信息模型等。
IBM为制造业、水利工程、汽车等行业提供多种数字孪生解决方案。例如，某应用科技研究院通过IBM的数字孪生解决方案，加速智能工厂自动化进程，大幅减少设计工程师迭代工作量，整体时间减少40%、总成本减少30%，在确保实现质量标准的同时加速创新进程；上海水利科技与IBM共同探索数字孪生水利工程建设，依托实景三维模型和有限元计算模型作为数据模型资产，对大坝及其围堰结构进行分析，实现结构变形预测及异常监测预警等实时应用。
MapleSoft在2008年开发了MapleSim，是一款用于多学科系统级建模的平台。通过图形化的建模环境，MapleSoft实现复杂多领域系统建模、虚拟样机、控制系统优化和虚拟调试等工厂和各种机电液热复杂系统开发中所涉及的各类复杂数学和物理问题。MapleSim的技术优势在于其独特的符号和数值求解器、基于方程的自定义建模元件、多体技术、量纲单位计算、客户化分析、模型响应可视化等。其中，符号计算为开发模型方程提供了灵活性；基于方程的自定义建模元件让用户无需编程知识就可将方程和理论快速转换为元件模型；多体技术有助于多体模型的开发和应用。 
基于MapleSim的虚拟调试（来源：Maplesoft） 在数字孪生方面，MapleSim及其配套组件，越来越多地应用于机电液等多域仿真、PLC代码测试，故障注入等实时虚拟调试，从而消除设备中的各种物理问题。例如，可以虚拟复现问题、诊断原因、虚实结合的方式调试控制代码或优化系统设计，解决噪音、振动、张力控制，运动和动力控制、系统能耗优化、故障诊断等问题。
Microsoft：Azure Digital Twins
作为在数字孪生领域的探索者和推动者，微软于2022年推出了数字孪生PaaS服务平台Azure Digital Twins。该平台汇聚了微软在云计算、物联网、数据智能、混合现实等技术优势，核心技术包括空间智能图谱技术、数字孪生对象建模、高级计算能力、广泛的API等。其中，空间智能图谱技术可将一个物理环境中的人、设备和场所等之间的关系，映射到一个虚拟数字模型中，该技术涉及到知识图谱技术；数字孪生对象建模提供预置的数据模式和设备通信协议，建立物理设备的数字孪生模型及模型之间的拓扑关系；高级计算能力体现在可通过定义函数建立物理物体与数字孪生体之间的互动方式。
借助Azure数字孪生提供的技术能力，企业能探索更多的数字化业务创新。例如，国外某风电场制造企业，基于微软Azure数字孪生服务创建现有风电场的数字孪生，准确预测风电场中每个涡轮发电机的发电量，最终实现运营和维护成本降低15%；某世界五百强酿酒企业借助Azure数字孪生服务构建了啤酒厂和供应链的数字模型，提升工厂机器和设备生产效率，改善了质量管理，实现业务可持续发展；某全球大型国际快消巨头通过微软搭建了智能制造数字孪生平台，将机器学习技术融入数字孪生找到生产线的优化点，从而大幅提高生产效率、减少人工与材料浪费。 伴随着技术的进步和行业竞争的加剧，PTC探索通过数字孪生技术支撑企业的内外部高效率的协同创新解决方案。其中，PTC的ThingWorx与Vuforia平台提供了物理设备与IT系统的连接、数字化建模、服务编排、增强现实体验开发等方面的技术能力，帮助企业构建数字孪生，促进从产品运营、设计优化到制造、营销、服务的端到端的集成协作。在中国市场，PTC不断探索数字化解决方案，帮助中国企业持续推动数字化转型。例如，某知名医疗器械企业全面采用PTC的产品，构建了从研发、制造到现场服务的产品全周期数字化解决方案，进行了ThingWorx与Vuforia平台的数字化应用，具体应用场景包括基于AR动态配置销售选项、基于IoT远程服务和现场AR维修指导等；中集集团利用PTC的ThingWorx+Vuforia平台，对工厂和车间进行全面管理，包括能源能耗、质量追溯、在线生产品的优化等，实现了生产车间的透明化、重资产的可视化。
SAP：SAP Predictive Asset Insights
作为面向工程领域的数字孪生解决方案，SAP Predictive Engineering Insights集成了端到端预测性资产维护流程，采用云部署模式，由SAP Internet of Things和SAP Analytics Cloud的云原生解决方案构成，利用传感器数据和工程模拟来预测产品性能、优化设计，并提供实时反馈和建议，帮助企业提高服务效能、降低维护成本、提高资产可用性。 全球有多个行业的企业应用了SAP Predictive Asset Insights的解决方案。例如，世界领先的压缩空气产品和服务的制造商KAESER采用SAP Predictive Asset Insights的解决方案，并运用物联网、数字化工程及服务技术，大幅提升了其产品设计环节，提供了最为经济的企业压缩空气解决方案；天然气和电力供应商RetiPiú基于SAP Predictive Asset Insights更早地了解关键事件，实现从警报到解决问题的追踪，使公共设施维护更加高效、透明，并具有更好的成本效益。
Siemens：MindSphere+Mendix
数字孪生是西门子关注的重要技术领域，MindSphere和Mendix无疑是西门子数字孪生战略的核心产品。基于MindSphere+Mendix组合，有助于产品数字孪生、生产数字孪生和性能数字孪生应用的实现。MindSphere通过高级分析和人工智能技术为从边缘到云端的物联网提供支持，最大限度发挥工业数据的优势；低代码平台Mendix，让没有编码经验的开发者也拥有应用程序的开发能力。两者的结合，有助于将成千上万连接设备所产生的数据转化为实时业务价值，进而将更广泛的用户对象纳入到数字孪生的应用进程中。西门子致力于为企业应用数字孪生提供所需的的各种技术和解决方案。例如，在汽车行业，西门子中国汽车团队基于西门子MindSphere云服务，允许用户把大量的数据分析算法、工艺技术原理、行业知识、基础工艺等封装为可重复使用的微服务组件，有助于推动汽车行业的数字孪生应用进程；在钢铁行业，某钢铁厂借助MindSphere，采集、处理关键生产及设备数据，并进行云端存储及分析，实现了冷轧机数字化的应用，包括对轧机设备的状态监控与健康分析，生产组织优化以及基础数据的积累。
Unity：Unity Manufacturing Toolkit
在与制造企业合作的过程中，Unity发现很多公司并没有数字孪生相关的技术储备。因此，Unity推出了专为零基础开发者定制的智能制造数字孪生工具包（Unity Manufacturing Toolkits，UMT），旨在帮助无建模基础与代码撰写经验的从业者，快速构建智能制造的数字孪生系统。UMT从模型自动优化处理、约束导入和动作调试等基础操作开始建立对应真实产线的虚拟模型，继而用户在可视化编程界面中轻点鼠标实现信号与模型的绑定，同时，辅以UMT丰富的材质、组件、模型和UI库，用户可构建高质量的虚实同步数字化柔性产线。
Unity提供了多种保真度和复杂性兼具的产线虚拟原型以满足不同行业与场景的需求，目前已经成功应用到多个行业。例如，卡奥斯COSMOPlat平台就是基于Unity开发而成，跨行业用户可通过5G网络以任何设备访问平台并获得高保真、高精度的实时渲染仿真模型；在汽车行业，Unity赋能智能座舱实时三维化应用，可应用于3D车控、3D车设、3D导航、虚拟助手等100余种HMI创新应用。 国内知名数字孪生平台概览
国内数字孪生平台发展还处于起步阶段。受益于数字孪生应用需求大爆发，近年来国内数字孪生平台发展迅速，入局者不断增加。主流的具有代表性的数字孪生平台包括腾讯数字孪生云、卡奥斯D³OS、力控科技ForceCon-DTwin、华龙讯达木星数字孪生平台、同元软控MWORKS.TwinSim、安世亚太工业数字孪生产品平台、摩尔元数Wis3D、优锘科技ThingStudio、子虔科技X-Fusion、神州龙空间技术longmap数字孪生云平台等。
国内主流数字孪生平台概览
多年来，安世亚太都在探索数字孪生技术的研究与发展，目前形成了面向 工业、城市和国防领域的数字孪生产品和综合解决方案。其中，安世亚太工业数字孪生产品平台主要由七个功能模块组成，分别是：灵境数源（物联网平台）、智能魔盒（边缘智能设备）、数据磁石（数据汇聚平台）、灵境数湖（综合数据平台）、数据矩阵（模型运行支撑平台）、数镜（业务可视化平台）。这些功能模块涵盖数据采集、处理和模型构建、运行等，支撑产品研发、制造、测试验证和运维保障等阶段。 
安世亚太工业数字孪生平台架构
以某风机数字孪生体模型构建和健康管理应用为例，通过安世亚太工业数字孪生平台实现了风场级、风电机组级、部件级三层孪生体模型体系，以及从数据采集、数据处理到体系多模型运行资源优化调度的完整解决方案。再以某跨国大型制药企业的数字孪生工厂应用为例，通过采用安世亚太数字孪生解决方案构建数字孪生工厂，大幅提升客户药剂生产的收率，同时协助客户完成降本增效工作，提升整个工厂的运营收益。
数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响。鉴于此，华龙讯达研发了木星数字孪生平台。该平台基于物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程的数据管理，实现产品数据在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程数字将工厂物理空间的控制、运行、质量、物耗、能耗等数据在虚拟空间中建立实时镜像进行虚拟制造仿真，并将仿真结果作用于物理空间现场，助力企业提升资源优化配置能力、生产过程控制能力、均质生产保障能力、柔性制造能力和敏捷生产能力。 
基于木星数字孪生平台开发的欣旺达数字孪生系统
（来源：深圳特区报）
目前，华龙讯达已为航空、新能源装备、汽车、交通、医药、石化、风电、核电等行业的头部企业构建数字孪生工厂。例如，欣旺达[4]借助木星数字孪生平台打造了数字孪生系统生产线，可进行仿真演练，优化生产模型并不断评估改进，实现了生产过程全流程监控；华润三九基于木星数字孪生平台，实现了车间数字孪生平台、设备生命周期管理、运维监视中心、远程智能运维、虚拟培训等五大应用服务；深圳巴士集团构建公交巴士智能运维管理平台，实现了运营数据驱动的可视化仿真，公交车故障得以快速处置，大幅提高运维效率、出勤率、安全性和服务质量。
[4] 引用自《数实融合！深圳数字孪生技术催生智慧工厂》一文 ↑
作为国内率先布局数字孪生技术的践行者，卡奥斯基于多年实践沉淀推出了数字孪生产品D³OS，包括DT Studio数字孪生场景编辑器、Data Space数字空间、DI Engine智能决策平台、IOT Plat物联平台、OS工业操作系统等产品及技术。其中，DT Studio数字孪生场景编辑器，主要用于构建孪生工业场景，包括工厂级、车间级、设备级以及零部件级孪生场景的搭建；Data Space数字空间用于支持海量数据源高效汇聚处理，提高企业数据可用性价值；DI Engine智能决策平台采用一站式构造AI算法，快速支撑建模业务，实现生产流程再造与优化；IOT Plat物联平台用于将设备接入物联网，并与DT Studio联动，高度还原现实生产场景；OS工业操作系统可用于自动化部署，快速构建业务应用。 
卡奥斯D³OS数字孪生产品体系架构
目前，卡奥斯D³OS数字孪生解决方案已应用在高端装备、医疗、汽车配件、矿山、轨交等行业。以卡萨帝上海洗衣机工厂为例，通过卡奥斯D³OS数字孪生解决方案，打造出全球首家虚实共生的大规模定制互联工厂，实现厂区规划、产线及设备调试全部在虚拟环境中设计模拟，同时做到高保真100%还原；400余台设备、12条产线实时数据互联、孪生可视，AI自优化；强化学习技术融合数据治理，将数据力转变为洞察力，对生产及产业链进行优化，实现减碳30%。再如，基于卡奥斯D³OS数字孪生引擎，某医疗制造企业可借助知识图谱爆炸图快速精准定位问题，并及时与厂商联系高效解决设备故障，同时，通过D³OS可以进行设备数据报告异常、停机时长分析、低储预警以及设备告警，从而实现操作流程的详细信息都可以全流程管控。
基于虚拟仿真与物联网底层技术，力控科技推出了数字孪生平台Forcecon-DTwin，采用了BS/CS双框架并行的开发理念，支持业界主流的网络协议、硬件接口和数据库，合理划分各个子系统功能逻辑，耦合度低，扩展性和开放性良好。Forcecon-DTwin具备三维模型管理、中间数据库、数据接口、H5多形式数据图表展示、设备管理、权限管理、监控可视化、告警可视化、运行可视化、操作可视化、门禁可视化、应用配置、B/S信息接入、终端协同、工艺规划配置、语音通讯功能、定位及跳转、漫游巡检、虚实联动等功能模块，可为企业提供数字孪生工厂的整体解决方案。 
Forcecon-DTwin框架及功能介绍
Forcecon-DTwin可以帮助企业实现多个目标，包括采集感知和反馈控制，互联、互通、互操作性，三维可视化，模拟仿真。例如，通过应用Forcecon-DTwin，中煤科工西安研究院实现了实时桌面监控系统与配套数据库、可以基于三维鸟瞰视角呈现园区总貌，实现天气预设，实时三维场景数据显示，官网总览等功能的构建，提高了管理效率，为数据化驱动的智能生活与办公提供了坚实的基础。
为解决传统3D开发渲染难、兼容性难、部署难、复用难的问题，拥有多年数字孪生开发项目经验的摩尔元数，推出了面向工业领域的三维可视化开发平台——Wis3D。该平台具有“快速搭建场景、支持多种3D格式、实时数据互动、可视化轨迹编辑、数据集中关联”的特性，满足各个领域的数字化、智能化的新需求。 
Wis3D已在多家企业得到成功应用。例如，长虹河边镇工园大数据集控中心运用Wis3D数字孪生系统，实现全流程可视化监控、车间可视化设计、3D可视化展示；现春食品通过Wis3D数字孪生系统搭建仓储三维场景，并与其仓储管理系统结合，达成原料采购、生产加工与仓储发运等环节的数据联动、统筹管理，以此保障原辅料的来源可查、去向可追，协同资源的合理配置、成本控制。
为了支撑国内数字孪生的海量应用，神州龙空间技术于今年2月正式推出了自主研发的longmap数字孪生云平台，基于CIM（City Information Modeling，城市信息模型）、BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）和GIS（Geographic Information System，地理信息系统）技术，可实现卫星遥感数据、激光点云数据、干涉雷达数据等空间数据的深度融合。longmap数字孪生云平台具备大数据实时处理、“管理、发布、应用”一体化、快速渲染数据、可视化自定义标绘、二次开发、功能简易化六大特色。 
longmap数字孪生云平台理念
Longmap数字孪生云平台广泛应用于多个领域，如自然资源、水务、警务、园区和农村宅基地管理等。在自然资源领域，Longmap数字孪生云平台为湖南省第二测绘院提供了强大的支持，不仅快速构建了自然资源三维立体时空数据库和数据库管理系统，还满足了政府和公众对自然资源基础数据的需求，实现了自然资源利用和保护的有效监管。在智慧警务领域，Longmap数字孪生云平台为龙华警务打造了智慧警务一张图系统，整合业务数据进行管理，使得警方能够更加准确地掌握治安形势和警情信息，及时发现并解决治安问题，为城市的安全稳定保驾护航。
在2022腾讯全球数字生态大会上，腾讯正式发布了数字孪生云，通过游戏科技、云计算/云渲染、人工智能和领先的音视频传输4大技术能力，构建业务实时孪生数字底座。数字孪生云具备全真映射、实时计算、数据驱动、泛在连接的四大能力特点，重点解决全流程及决策可视、决策优化、跨时空在场协同以及泛在触达等问题，同时为业务经验沉淀并转换成知识提供一个低门槛平台。用户基于该产品可实现孪生应用的快速搭建和业务创新。 
在行业应用上，腾讯基于数字孪生云助力交通、能源、建筑等行业低门槛地进行数字孪生应用开发和迭代。比如，为智慧交通行业构建了一套低延迟、可计算和全场景覆盖的实时孪生平台，打通了云边端界限，可支撑交通系统的管理、调度、应急和服务；为建筑行业打造了一个建筑空间物联网类操作系统——微瓴数字孪生平台，通过开放性的数字孪生底座，统一了接口标准，连接打通了建筑内的各个子系统；为能源行业构建了贯通生产设备、辅助设施、原料产品和人员环境等业务的Tencent EnerTwin能源数字孪生底座；为生产制造行业打造了腾讯Wemake数字孪生工厂解决方案，满足了工厂的设备数字化、产线数字化、作业数字化、工厂数字化等建设需求，助其数字化转型。
同元软控：MWORKS.TwinSim（复杂装备数字孪生平台）
基于自身多年的数字工程应用经验，同元软控形成了复杂装备数字孪生平台MWORKS.TwinSim，旨在实现高保真数字模型与实物的虚实交互与高效运行，在试验鉴定与运维保障等阶段，支撑模拟、监测、评估、预测、优化、控制等应用模式，为物理实体增加或扩展新的能力。基于该复杂装备数字孪生平台，可以实时接收实测数据（遥测数据、试验数据、物联网数据等），驱动数字孪生体仿真运行，并以数值、曲线、图表、三维视景等方式对仿真数据与实测数据进行多维度展示。 
MWORKS.TwinSim界面（来源：同元软控） 例如，航天科技五院利用复杂装备数字孪生平台，首次实现了我国航天器在轨运行数字模型实时伴飞，支持开展嫦娥五号探测器供配电系统在轨运行状态全任务、全时段监控，解决非测控弧段缺失遥测数据而带来的状态监控盲区问题，通过快速仿真推演预测未来的供配电系统运行状态，任务期间供配电系统的关键指标仿真结果值与遥测值误差约5%以内，为在轨飞控的顺利应用奠定了坚实基础；同时，航天科技五院利用复杂装备数字孪生平台，实现了我国空间站三舱全系统数字伴飞，通过开展在轨状态监控、状态快速预示辅助风险早期预警与故障定位处置，全面支持空间站数字化运维。国家数控系统工程技术研究中心利用复杂装备数字孪生平台，构建了数控机床数字孪生，实现了数控机床加工结果高精度预测，显著提升了数控机床加工质量。
作为在数字孪生技术深耕的集大成者，优锘科技推出的一站式数字孪生开发平台ThingStudio，涵盖从产品到工具、资源、服务的一站式数字孪生应用的构建。ThingStudio可以看作是数字孪生的一个大型加工厂，为用户提供全系列的生产设备，能够灵活组成各式各样的生产线，去满足各行各业、各种数字孪生应用场景的需求。 
一站式数字孪生开发平台ThingStudio
众多企业用户已经使用了优锘科技的一站式数字孪生开发平台ThingStudio。例如，蔚来汽车基于ThingStudio建设了国内首个换电站可视化运维管理平台，通过故障定位、换电流程、告警监控三大可视化功能，将实时的基础数据、物联网设备、新一代技术进行了整合，有助于提升换电站的运维水平；新华三联合优锘科技，以数字孪生技术为紫光股份智能工厂打造运营管理中心，助力紫光智能工厂实现实时、透明的3D数字孪生可视化。
为帮助客户实现可持续的创新，子虔科技推出了X-Fusion，通过模型驱动开发和业务运行，图形化方式定义数据模型、流程模型，让用户能够轻松创建、编辑和优化业务流程，自动化数据关联与匹配，快速搭建数字孪生体。X-Fusion实现了以模型为载体的“端对端”数字化连续过程，使企业能够全面数字化并优化业务流程。此外，它还构建了语义统一的企业模型网络，通过语义关联和数据共享，实现了不同模型之间的协同工作。 
基于X-Fusion数据基座实现PCB 板设计的
例如，某电子制造业供应链平台使用X-Fusion数据基座打造了一套设计制造协同方案，解决产品设计与制造之间的协同问题。实现了数据格式解析和转换、分层渲染展示、二维和三维模型转换和映射等关键模块；某机械厂借助子虔科技提供的完整的物联网部署方案，实施了IoT数据采集系统，并通过X-Fusion快速关联和解析，满足了客户的需求和提高客户的满意度，同时也有助于机械厂长期发展和收益的增加。 总结与展望
总体来看，数字孪生平台是制造企业推进数字化转型的重要里程碑和集大成者，企业对于数字孪生平台的需求日益旺盛。但是，由于不同供应商对于数字孪生的技术体系和价值理解并不相同，当前的数字孪生平台的发展还处于初期阶段，平台的功能、开放性和集成能力差异较大。
从应用来看，产品数字孪生和工厂数字孪生对于数字孪生平台的应用重点差别很大。产品数字孪生的应用重点在于高端装备的运行监控、故障预警、性能调优、预测性维护及服务生命周期管理；工厂数字孪生的应用重点在于产线的虚拟调试，以及工厂的生产、设备、质量、物流、能耗等关键指标的可视化与优化。例如，实时展示各种生产设备的运行状况、AGV和叉车等物流装备的实时位置和状态、各产线和关键设备的OEE、工厂物流配送情况、生产合格率等，通过工厂仿真，优化工厂运营、保障工业安全。 从行业需求来看，不同行业对数字孪生平台的需求重点明显不同。在流程工业和混合制造行业，由于对工控系统安全、设备维护等方面具有更高要求，面向数字孪生工厂的应用需求更为紧迫；而在离散制造企业中，高端装备制造业对产品数字孪生应用的需求更为迫切。 从长远来看，数字孪生作为驱动数字化转型与创新的技术，已经开始助力生产力的变革，改变人们的生产和生活方式。随着数字孪生技术生态系统的不断完善，将出现更多先进的数字孪生平台，产生更丰富的应用场景，促进各行各业的数字化、智能化转型与创新！ 说明：本文的数字孪生平台供应商盘点由e-works基于公开 信息所得，若有遗漏，欢迎供应商与e-works积极联系（wxx@e-works.net.cn），我们将在未来发布的版本中进行增补与完善。 
