計算機行業專題研究：數字孿生ToB元宇宙開局之道-220725（52頁）.pdf

1、1證券研究報告作者：行業報告|請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明計算機計算機2022年07月25日行業評級：上次評級：強于大市強于大市維持（評級）分析師 繆欣君 SAC執業證書編號：S1110517080003聯系人 劉靜一數字孿生：數字孿生：To B 元宇宙開局之道元宇宙開局之道行業專題研究2請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明1、產業（、產業（To B）元宇宙是數字經濟的高階信息表達：）元宇宙是數字經濟的高階信息表達：元宇宙受到關注的根本原因在于生產效率和經濟發展需要新的形式來突破生產效率和經濟發展需要新的形式來突破現有瓶頸現有瓶頸，而元宇宙可以在空間維度上突破物理世界的限制，幫助迭

2、代技術、提高決策和運營效率。相對于消費元宇宙（元宇宙在C端的落地），產業元宇宙（元宇宙在產業元宇宙（元宇宙在B端的落地）現階段已初步具備規?；涞氐幕A（數字孿生）端的落地）現階段已初步具備規?；涞氐幕A（數字孿生）。我們認為產業元宇宙是數字經濟的終極形態產業元宇宙是數字經濟的終極形態，其將眾多理念、技術、數據整合在一起，為各種傳統行業的數字化轉型服務。2、數字孿生聯接虛實世界，是產業元宇宙的基礎：、數字孿生聯接虛實世界，是產業元宇宙的基礎：我們認為數字孿生將是連接虛擬和現實世界“蟲洞”的底層基礎，而當數字孿生向產業元宇宙進階的過程中，我們認為有望拉動有望拉動GPU、5G網絡以及算法層面的產

3、業發展網絡以及算法層面的產業發展，并帶來相關領域新的投資機會。根據解決方案聚焦的維度不同，我們將數字孿生核心節點上的公司分為通用型公司和場景型公司根據解決方案聚焦的維度不同，我們將數字孿生核心節點上的公司分為通用型公司和場景型公司，其中通用性公司根據其核心能力可進一步劃分為工具型公司、項目型公司和生態型公司，并認為各類型公司未來發展的關鍵在于產品化、垂直行業滲透以及完整生態的構建各類型公司未來發展的關鍵在于產品化、垂直行業滲透以及完整生態的構建；場景型公司主要聚焦在數字孿生場景里的某一個要素，包括BIM、GIS、工業軟件等專業軟件提供商。從落地場景來看從落地場景來看，現階段數字孿生主要有智慧城

4、市、自動駕駛和工業互聯網三個落地場景，其中中國在智慧城市領域落地處于全球領先中國在智慧城市領域落地處于全球領先水平，而美國和德國在工業互聯網領域的落地較為領先水平，而美國和德國在工業互聯網領域的落地較為領先，我們認為主要與各國歷史背景、基礎技術和政策環境間的差異有關。但是我們看好國內公司在工業互聯網場景下生產流程監控與處理方向的發展，并認為數字孿生有望借助此機會幫助我國在工業軟件領域實現彎道數字孿生有望借助此機會幫助我國在工業軟件領域實現彎道超車超車。摘要xVhY9UiYKXrRpPoR6MaObRsQnNtRtRjMrRqPiNmOoQbRrRuMwMsRzRwMoPpN3請務必閱讀正文之后

5、的信息披露和免責申明3、數字孿生市場發展潛力大，投資機會多元：、數字孿生市場發展潛力大，投資機會多元：我們認為數字孿生產業發展的驅動力傳導鏈條為政策技術應用。根據我們對于“十四五”期間數字經濟發展目標的拆解測算，我們認為數字孿生產業有望在十四五期間得到較大程度的發展數字孿生產業有望在十四五期間得到較大程度的發展。從下游需求來看從下游需求來看，我們選取不同場景對數字孿生方案的ROI進行測算，根據我們的測算結果，數字孿生技術能夠為各場景使用方帶來顯著經濟收益，故而我們認為下游對于數字孿生技術的需求更多在于業務驅動而非政策推動下游對于數字孿生技術的需求更多在于業務驅動而非政策推動。從市場規模來看從市

6、場規模來看，我們預計數字孿生在智慧城市、自動駕駛和工業互聯網場景下的市場規模約為100-200億元、億元、74-83億元、億元、484-727億億元元，且未來有望維持較高速率持續擴大。從投資機會來看從投資機會來看，我們基于不同場景的格局差異，認為智慧城市場景下工具型公司和聚焦垂直行業場景的公司有較大投資機會工具型公司和聚焦垂直行業場景的公司有較大投資機會、自動駕駛場景深度參與標準制定的公司有較大發展潛力深度參與標準制定的公司有較大發展潛力、工業互聯網場景下由于整體市場規模大最終市場格局可能呈現出多層次的結構多層次的結構。風險提示風險提示：1）行業內公司在數字孿生領域的布局有變動調整的風險；）行

7、業內公司在數字孿生領域的布局有變動調整的風險；2）報告中對于行業內公司類型的分類存在主觀判斷；）報告中對于行業內公司類型的分類存在主觀判斷；3）報告中對）報告中對于市場規模和于市場規模和ROI的測算存在主觀假設；的測算存在主觀假設；4）政策落地不及預期；）政策落地不及預期；5）行業競爭格局加劇等）行業競爭格局加劇等摘要1、前言：產業元宇宙和數字經濟、前言：產業元宇宙和數字經濟1.1 元宇宙本質：以“質變”突破“量”的極限1.2 元宇宙雙足并進：消費側（C端）與產業側（B端）1.3 聚焦產業元宇宙：落地觸手可及&數字經濟的終極形態2 2、數字孿生：連接虛擬與現實的“蟲洞”、數字孿生：連接虛擬與現

8、實的“蟲洞”2.1 數字孿生：產業元宇宙的雛形階段2.2 數字孿生產業圖譜2.3 數字孿生應用場景3 3、數字孿生投資要素、數字孿生投資要素3.1 行業發展驅動因素3.2 行業投資邏輯3.3 行業跟蹤指標4 4、風險提示、風險提示4目錄2.1.1 從物理世界到虛擬世界：數字化向數字孿生的進階2.1.2 從虛擬世界到虛實結合的世界：數字孿生向產業元宇宙的進階2.2.1 數字孿生流程定義2.2.2 數字孿生產業鏈全景圖2.2.3 數字孿生產業上市公司概覽2.2.4 數字孿生產業核心廠商2.3.1 智慧城市2.3.2 自動駕駛2.3.3 工業互聯網3.1.1 驅動力傳導鏈條3.1.2 定量視角下的驅

9、動因素分析3.2.1 三大核心問題分析：1)業務訴求有多強2)市場規模有多大3)競爭格局推演3.2.2 投資邏輯梳理請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明前言：產業元宇宙和數字經濟前言：產業元宇宙和數字經濟15請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明1.1 元宇宙本質：以“質變”突破“量”的極限6資料來源：物聯網智庫公眾號、中國互聯網絡信息中心、天風證券研究所我們認為元宇宙的核心在于基于數字孿生、超級運算、人工智能、虛擬現實等科技手段，通過對現實世界的數字化，來加強人際交流和人機交互，提高虛擬現實體驗和智能決策水平，最終實現數實結合、虛實結合元宇宙電腦電腦互聯網互聯網移動移動互聯網互聯網Web3

10、.0機械時代機械時代電氣時代電氣時代信息時代信息時代智能時代智能時代企業企業債券債券證券證券交易交易風險風險投資投資去中心化去中心化金融金融互聯網側互聯網側工業側工業側金融側金融側技術跨越帶來生產力的變革人對技術的學習曲線變得緩慢，人的知識、經驗、創造力成為工業技術發展的瓶頸元宇宙中的數字孿生等技術，能實現對工業生產過程的監測、模擬、控制和預測，借此發現人類難以感知的工業生產規律，幫助迭代技術、提高決策和運營效率工業：數字化幫助突破瓶頸截至2021年我國互聯網滲透率已達73%，在互聯網人數增長和人均上網時長增長上已趨于穩定互聯網需要新的應用和消費場景，元宇宙將構建三維立體虛擬世界，幫助：更具沉

11、浸感的體驗，延長人均上網時長使一些傳統線下活動能夠轉移到線上互聯網：流量增長趨于穩定，拓展新場景元宇宙帶來數字金融市場，將幫助構建新的貨幣市場、資本市場和商品市場金融：去中心化趨勢帶來技術需求1.2 元宇宙雙足并進：消費側（C端）與產業側（B端）7資料來源：藍鯨TMT公眾號、天風證券研究所消費元宇宙消費元宇宙產業元宇宙產業元宇宙側重點交互數據客戶群體C端B端技術和設備VR/游戲引擎等數字孿生/人工智能等應用場景社交/游戲工業生產/城市建設優勢激發人們在虛擬世界中的創造和交流加強人們對物理世界規律的掌握元素1）沉浸式虛擬體驗1）大量的現實數據2）創作激勵機制2）高精度的建模和仿真技術3）社交網絡

12、體系3）人工智能輔助系統4）去中心化的經濟體系4）反饋系統結果虛擬化體驗降本增效、服務實體消費元宇宙能實現游戲、社交等諸多娛樂生活場景的空間再造，其核心是虛實交互，注重用戶的體驗、交流與創造。產業元宇宙能實現工業生產、建設等應用場景的數字映射，其核心是數字化，注重虛擬世界對現實的賦能（降本增效）。1.2 元宇宙雙足并進：消費側（C端）與產業側（B端）8資料來源：元宇宙NFT公眾號、元宇宙商業資訊公眾號、環球網、VR陀螺、新智元公眾號、Roblox招股說明書、贛江匯公眾號、經濟觀察網、騰訊云、ESI官網、海峽院能源互聯網公眾號、西門子官網、中國地信產業協會、中央人民政府網、NVIDIA英偉達企業

13、解決方案等、天風證券研究所2018產業元宇宙發展歷程產業元宇宙發展歷程消費元宇宙發展歷程消費元宇宙發展歷程1992尼爾斯蒂芬森的科幻小說雪崩出版，首次提出“元宇宙”1994首個UGC游戲Web World上線，可游覽、社交和改造場景1995任天堂VR設備Virtual Boy上市，但因技術受限迅速銷聲匿跡2006兼容虛擬世界、休閑社交的UCG游戲Roblox問世2012Oculus Rift問世，因技術出現重大進步，VR熱潮重啟2020疫情帶來線上教育、遠程辦公等需求，促進元宇宙產業發展2021Roblox首次將“元宇宙”概念寫進招股說明書2021中國國際數碼互動娛樂展覽會組委會舉辦了首屆“中

14、國元宇宙產業發展論壇”2021Facebook將公司名稱更改為“Meta”，新名稱正是元宇宙“Metaverse”的前綴2022全國政協委員、佳都科技集團董事長劉偉在兩會期間建議出臺“元宇宙中國”的頂層設計方案，推進元宇宙技術產業發展，建立相關監管治理體系。1970NASA利用阿波羅十三號的虛擬模型修復了氧氣爆炸的問題1985ESI和大眾汽車合作成為首個開發模擬軟件以分析汽車碰撞變形的公司1997ESI合并Framasoft軟件業務，提供核工業機械仿真解決方案2003ESI并購美國EASI公司的CAE仿真設計和控制軟件環境2003數字孿生的設想首次出現于Grieves教授在密歇根大學的產品全生

15、命周期管理課程上2007西門子AG收購UGS，成立Siemens PLM Software，成為建模、仿真和測試軟件平臺的龍頭供應商2010“數字孿生”一詞在NASA的技術報告中被正式提出2015國務院推進“互聯網+”、產業互聯網在B端和G端落地加速2020首次指出數字孿生是七大新一代數字技術之一，提出開展數字孿生創新計劃2021英偉達發布Omniverse平臺，這個易于擴展的開放式平臺專為虛擬協作和物理級準確的實時模擬打造，定位為工程師的元宇宙2021國務院印發“十四五”數字經濟發展規劃，提及數字孿生等產業元宇宙相關概念科幻電影頭號玩家上映，使得元宇宙世界更加具象1.3 聚焦產業元宇宙：落地

16、觸手可及9資料來源：億信華辰公眾號、AI科技評論公眾號、證券時報公眾號、創新研究公眾號、天風證券研究所為什么我們聚焦產業元宇宙？為什么我們聚焦產業元宇宙？相關技術發展更加成熟規避對元宇宙的眾多質疑身臨其境體驗感要求低產業元宇宙相關基礎技術相對成熟：渲染、建模、仿真、分析預測等已有成熟解決方案：消費元宇宙的核心在于“低延時”和“沉浸感”，這需要VR/AR/MR軟硬件作為交互基礎、豐富的內容生態構建、以及強大的視覺算法做支撐，現有技術尚在迭代過程中消費元宇宙的很多落地項目存在沉浸感差和成本高的問題，對用戶體驗和效益提升有限產業元宇宙注重對現實世界的賦能，目的為降本增效，規避了眾多對元宇宙概念的質疑

17、和擔憂：規避了人為何需要消費元宇宙創造虛擬世界“第二人生”的質疑規避了對消費元宇宙對人的體驗和效應提升有限的質疑規避消費元宇宙面臨的道德法律隱憂，不涉及隱私保護、科技倫理、網絡成癮和法規制定等問題產業元宇宙使用前沿技術服務于現實世界，幫助生產經營實現降本增效，在現有B端G端數字化轉型的環境中更具實用性產業元宇宙對虛實交互的要求相對較低：消費元宇宙強調虛擬化和身臨其境的體驗感，產業元宇宙更注重科學決策而非體驗感，更關注數據的真實可靠和分析預測兩者目的差異導致對虛實交互性要求差異，因此目前交互設備如VR/AR/MR仍存的眩暈感、不真實感等問題不會阻礙產業元宇宙的發展1.3 聚焦產業元宇宙：數字經濟

18、的終極形態10我們認為產業元宇宙是數字經濟的終極形態，是將眾多理念、技術、數據整合在一起，共同為實體經濟、為產業發展賦能的數字經濟的一個高級階段，其存在本質意義是為各種傳統行業的數字化轉型服務。諾貝爾物理學獎獲得者喬治斯穆特：“虛擬現實的未來不在于構建魔術般的幻境，而是為現實生活帶來積極改變?！蔽覀冋J為數字經濟的發展在不同的時代背景下體現為不同類型的數字表達數字經濟的發展在不同的時代背景下體現為不同類型的數字表達：互聯網時代的數字經濟主要是2D2D信息的表達信息的表達；而在最近十年我們正擁有了創建創建3D3D世界的技術世界的技術；未來當我們可以在虛擬世界中無比真實地感覺到空間和時間時，我們有望

19、面向接近接近4D4D的階段的階段，即虛擬與現實共生，而我們認為這有可能是數字經濟最終的階段這有可能是數字經濟最終的階段。2D信息表達3D世界創建接近4D空間21世紀的前20年，互聯網時互聯網時代的數字經濟主要是代的數字經濟主要是2 2D D信息信息的表達的表達，即文本、語音、圖像、視頻最近十年，隨著虛擬現實、數字孿生等技術的突破，我們正擁有了創建3D世界的技術，主要體現為創建全創建全新新3 3D D世界或為物理世界建模世界或為物理世界建模接下來的幾十年，隨著虛擬現實等前沿高端技術再度突破，我們可能進入產業元宇宙的成熟發展階段，屆時我們可以在虛擬世界中無比真可以在虛擬世界中無比真實地感覺到空間和

20、時間實地感覺到空間和時間，即接近接近4 4D D的階段的階段，也是數字經濟最終的階段虛擬世界和現實世界間來去自由，在哪一邊都有完整的經濟體系、社會制度等資料來源：恒信東方公眾號、復旦大數據研究院公眾號、億信華辰公眾號、VRPinea公眾號、天風證券研究所數字孿生：連接虛擬與現實的“蟲洞”數字孿生：連接虛擬與現實的“蟲洞”211請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明2.1 數字孿生：產業元宇宙的雛形階段122.1.1 從物理世界到虛擬世界：數字化向數字孿生的進階數字化轉型強調使用數據對真實物理世界進行精準復刻，打造數字模型，實現對物體實體模型的設計決策和跟蹤監測數字化轉型遵循由實到虛數字化轉型遵

21、循由實到虛數字孿生將是連接虛擬和現實世界“蟲洞”的底層基礎：數字孿生在數據整合、分析的基礎上，在數字空間實施構建物理對象的數字化模型，實現由實到虛物理信息傳遞到虛擬世界后，通過模擬、驗證、預測和控制物理實體全生命周期行為，進行最優化決策以提高效率，最終實現虛擬實體對物理實體的反饋賦能。由此可見，數字孿生解決方案已經初具產業元宇宙賦能產業、降本增效的雛形數字孿生解決由實到虛的連接問題數字孿生解決由實到虛的連接問題資料來源：極致科技官網、CSDN公眾號、華制智能公眾號、天風證券研究所2.1 數字孿生：產業元宇宙的雛形階段132.1.2 從虛擬世界到虛實結合的世界：數字孿生向產業元宇宙的進階特性技術

22、發展方向先進技術具體落地實時協同計算速度加快高性能GPU加速計算英偉達發布了用于驅動大規模數字孿生的英偉達OVX計算系統，結合了高性能 GPU 加速計算、AI 算法并配備了高速存儲訪問、低延遲網絡、精確計時，將被用于實時模擬復雜的數字孿生AI算法高速存儲訪問低延時網絡構建完整數據中心集群應建立實時響應和支撐的數據中心來支持龐大數據傳輸。OVX軟硬結合的數據中心和計算系統，在新一代以太網平臺Spectrum網絡架構下，結合RTX GPU 硬件和各項網絡組件，打造低時延網絡物理準確性仿真精準度提高基于物理學機器學習神經網絡模型的交互式AI模擬英偉達 Modulus AI 框架以及英偉達 Omniv

23、erse 3D 虛擬世界模擬平臺，可以實時創建基于物理信息的交互式AI模擬，模擬速度更快（傳統模擬速度的1萬倍），建模精度更高（置信度提升）渲染性能提升高性能GPU加速計算Omniverse 支持多種可兼容Pixar Hydra 架構的渲染，包括全新Omniverse RTX 渲染器，充分利用 NVIDIA Turing 和下一代NVIDIA架構中的硬件 RT內核，實現了實時硬件加速光線追蹤和路徑追蹤實時渲染平臺/引擎決策智能化分析和預測準確性提升AI算法英偉達使用AI方式操作和運營數字資產，使用圖形功能、人工智能功能和運算功能實現對數字模型的分析和預測，輔助決策，搭建由虛到實的橋梁沉浸體驗監

24、測和預測結果展示更逼真3D可視化、VR、AR、MROmniverse View的AR/VR 擴展CloudXR，可將3D數據流傳輸到外設上的應用程序中，對虛擬實體實現沉浸式的交互體驗連接融合分工協作創建云平臺，平臺連接的設備實現云端迭代、共享和協作一年時間內，英偉達Omniverse連接增加10倍，其中82種連接是通過擴展的Omniverse生態系統增加的；推出Omniverse Cloud，允許來自數十億臺設備的用戶在任何地點對儲存在Cloud中的模型進行3D設計協作和模擬，并通過發送鏈接即時邀請其他合作者加入會話。數字化數字孿生產業元宇宙的進階過程，包含的市場機會：產品性能提升刺激GPU需

25、求硬件：硬件：GPU商業落地加速建立5G生態網絡：網絡：5GAI算法/圖形渲染引擎/仿真建模軟件：算法軟件：算法資料來源：極客邦科技InfoQ、1905電影網、VR陀螺、AI芯天下公眾號、英偉達官網、英偉達公眾號、天風證券研究所2.2 數字孿生產業圖譜14請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明2.2.1 數字孿生定義 我們認為數字孿生并不對應某一項特定技術，而是由實到虛由實到虛、再由虛控實再由虛控實的整個流程閉環的整個流程閉環，在這一閉環中存在多流程環節，每一環節由特定領域的成熟技術做支撐。我們認為數字孿生流程中核心節點段為數據數據建模建模仿真模擬仿真模擬預預測分析測分析，在這一過程中數字孿生

26、解決方案提供商主要從三個方面解決現存問題從而提供價值增量：1）多源數多源數據的融合據的融合；2）三維可視化渲染三維可視化渲染；3）模擬分析場景構建模擬分析場景構建，并基于給定模型并基于給定模型和運行規律在平臺內進行模擬分析和運行規律在平臺內進行模擬分析。2.2 數字孿生產業圖譜15資料來源：各公司官網、天風證券研究所2.2.2 數字孿生產業鏈全景圖2.2 數字孿生產業圖譜162.2.3 數字孿生產業上市公司概覽公司類型公司類型公司名稱公司名稱產品產品產業鏈定位產業鏈定位運營商中國移動OneNET物聯網平臺/OneZone智慧社區項目定制開發中國聯通定制化孿生平臺開發：冬奧智慧云管家項目定制開發

27、中國電信定制化孿生平臺開發：智慧城市、數字園區、智慧工廠項目定制開發互聯網巨頭阿里云dataV孿生平臺通用平臺GanosBase云孿生時空數據庫數字孿生數據存儲、計算引擎騰訊云CityBase（CIM）數字城市孿生平臺底座騰訊TAD-Sim自動駕駛仿真平臺數字交通收費站云端實時數字孿生系統京東云智能城市操作系統數字城市孿生平臺開發（基于AIPaaS引擎）AIDCTwins數據機房孿生平臺元聚力OmniForce開放生態平臺數智化社會供應鏈的新一代基礎設施AI公司科大訊飛城市超腦數字城市孿生平臺開發商湯科技SenseFoundry方舟城市開放平臺數字城市孿生平臺開發（基于機器視覺）軟件公司四維圖

28、新（中交宇科）真三維虛擬現實數據云平臺（VRP+）項目定制開發數字政通城市信息模型（CIM）數字城市孿生平臺底座佳都科技城市信息模型（CIM）數字城市孿生平臺底座廣聯達BIM孿生平臺要素順豐控股（豐圖科技）實景動態感知平臺（基于GIS）孿生平臺要素超圖軟件GIS孿生平臺要素航天宏圖遙感影像處理軟件PIE/地圖導航基礎軟件PIE-Map孿生平臺要素中望軟件CAX孿生平臺要素中控技術SCADA/PLC交互控制硬件公司浪潮信息AI服務器算力支撐景嘉微GPU算力支撐?？低晹z像頭視覺支持大華股份攝像頭視覺支持資料來源：物聯網智庫公眾號、廣東移動政企業務公眾號、中國聯通公眾號、曉說通信公眾號、賽文交通網

29、公眾號、京東云公眾號、獵云網公眾號、中國測繪學會公眾號、各公司官網、天風證券研究所2.2 數字孿生產業圖譜172.2.3 數字孿生產業公司概覽阿里云全棧數字孿生技術全棧數字孿生技術：布局芯片、3D建模、圖像處理、高性能數據傳輸和處理等多個技術方向公有云平臺工業大腦v3.0平臺本地部署服務器基礎環境基礎環境RDS關系數據庫云原生關系數據庫數據庫數據庫在線分析數倉多模數據庫數據湖分析GanosBase云孿生時空數據庫強化多級空間并行查詢加速、高級移動對象處理、PB級軌跡大數據處理能力時空數據云平臺：空間數據融合加工可視化搭建平臺：低代碼+協同數字孿生平臺數字孿生平臺模擬仿真平臺：實時渲染引擎3D可

30、視化引擎資產物料庫Data.V平行世界工業數字孿生DTwin平臺多源數據接入融合AI&仿真能力DataV數據可視化P PaaSaaS數字機坪行業解決方案行業解決方案數字政府化工行業水泥行業智慧校園做厚中臺做強生態做深基礎阿里云戰略基礎阿里云戰略基礎時空數據基礎設施時空數據基礎設施多方數據源多方數據源接入生態合作伙伴生態合作伙伴被集成終端用戶終端用戶數據引擎服務解決方案資料來源：創新創業孵化產業園服務平臺公眾號、阿里云網站、阿里開發者公眾號、DataV數據可視化公眾號、阿里云云棲號、天風證券研究所2.2 數字孿生產業圖譜18資料來源：科大訊飛公眾號、Wind、科大訊飛公告、天風證券研究所2.2.

31、3 數字孿生產業公司概覽科大訊飛20182018城市超腦計劃城市超腦計劃：將AI能力與城市發展融合，數字孿生城市數字孿生城市=數字城市數字城市+智慧場景智慧場景+城市超腦城市超腦規劃建筑應用場景協同數據閉環共同成長時空記憶打通規劃模型與實際數據，找出理論數據和實際數據的差異原因數據貫穿打破場景間的數據孤島，如交通、安防、小區的攝像頭統一，車、人、物流動信息打通發現問題定位城市中的問題，如馬路的掉頭空間、學校放置區位的選擇更新知識完善模型，基于數據模型提供規劃決策提醒持續成長模型與城市建設同步增長AI能力城市超腦城市超腦企業辦公醫療教育安徽省內：安徽省內：銅陵、宣城、蕪湖、合肥、毫州等安徽省外：

32、安徽省外：天津、聊城、長春、漯河、銅川、烏?？拼笥嶏w智慧城市收入占比2.2 數字孿生產業圖譜19資料來源：Wind、佳都科技公告、企名片、天風證券研究所2.2.3 數字孿生產業公司概覽佳都科技智慧軌交智慧城市ICT/IT服務集成能力集成能力投資生態投資生態46%36%49%58%46%54%45%37%8%9%5%4%2021202020192018公司收入結構行業解決方案ICT服務與產品解決方案行業智能化產品及運營服務17%16%13%15%18%19%14%15%6%7%6%9%63%55%67%64%2021202020192018分產品毛利率綜合毛利率行業解決方案ICT服務與產品解決方

33、案行業智能化產品及運營服務IDPSIDPS城市城市交通大腦交通大腦ARAR三維實景三維實景融合技術平臺融合技術平臺孿生車站孿生車站2.2 數字孿生產業圖譜202.2.3 數字孿生產業公司概覽超圖軟件數字底盤業務數字底盤業務：數字孿生城市基礎底座和時空基礎設施，公司憑借三維GIS能力成為華為沃土計劃的重要合作伙伴。AR 河圖Cyberverse三維GIS 超圖軟件超圖軟件可視化 數字冰雹華為“沃土計劃”華為“沃土計劃”：打通物理世界和數字世界，助力客戶數字化轉型成功公司智慧城市時空大數據平臺作為數字孿生城市、新型智慧城市建設的基礎，運用新一代三維GIS技術、空間大數據技術、人工智能GIS技術、區

34、塊鏈GIS技術等，助力智慧城市建助力智慧城市建設從二維提升到全三維設從二維提升到全三維，為空間治理應用建設提供為空間治理應用建設提供支撐平臺支撐平臺?；跀底值妆P，可面向全國、區域、城市、園區、場站、樓宇/建筑等不同層次的場景空間，構建全空間覆蓋、全周期管控、全業務協同的空間治理應用。20212021年公司數字底盤業務年公司數字底盤業務合同實現同比增長合同實現同比增長6767%，陸續中標了蕪湖、長春、麗水、寧波、廈門、濟南、瀘州、西安等地相關項目，其中智慧蕪湖項目中標金額3098萬元。制度安全保障體系政策標準保障體系資料來源：華為官網、Wind、超圖軟件公告、超圖軟件官網、華為終端云服務公眾號

35、、數字冰雹大數據可視化公眾號、天風證券研究所2.2 數字孿生產業圖譜21資料來源：Wind、超圖軟件公告、航天宏圖招股說明書、航天宏圖公告、天風證券研究所2.2.3 數字孿生產業公司概覽航天宏圖上游上游導航衛星系統遙感測繪中游中游GIS下游下游政務：智慧城市、應急救援企業：設施巡檢軍事：戰場環境仿真遙感圖像處理基礎軟件平臺PIE北斗地圖導航基礎軟件平臺PIE-MapPIE-Engine標準化集成PIE-Earth智慧地球平臺地理信息系統產業鏈地理信息系統產業鏈數字孿數字孿生底座生底座數字孿生產業鏈數字孿生產業鏈上游上游中游中游下游下游GIS/BIM等環境元素數據IOT/CAD等零部件元素數據數

36、據融合與分析平臺數據動態交互與可視化展現智慧城市自動駕駛工業互聯網2.2 數字孿生產業圖譜222.2.4 數字孿生產業核心廠商數字孿生解決方案提供商通用能力（平臺能力）工具能力數字孿生平臺項目能力CIM生態能力中臺化底座場景能力（要素能力）BIMGISRS工業設計與仿真WDP平臺DTS平臺森工廠ThingStudioRAYDATAGanosBase云孿生時空數據庫沃土數字平臺SenseCore 商湯AI大裝置定制化項目標準化PaaS平臺行業解決方案垂直行業Know-how核心與關鍵組件解決方案生態3DExperience平臺數據/場景要素垂直場景方案資料來源：各公司官網、天風證券研究所2.2

37、數字孿生產業圖譜23資料來源：51World公眾號、希捷科技公眾號、元宇宙三十人論壇公眾號、天風證券研究所2.2.4 數字孿生產業核心廠商51WORLD數字孿生產業鏈數字孿生產業鏈上游上游中游中游下游下游環境與設備元素數據數字孿生平臺構建各行業應用AES全要素場景Sim-One自動駕駛仿真測試平臺51OS運營管理51Meet企業級元宇宙應用多行業多場景應用場景構建+多維度仿真+評價指標三維空間企業應用流量入口場景需求提煉場景要素豐富PaaSWDP可編輯開放平臺云原生跨平臺51Cloud2.2 數字孿生產業圖譜24資料來源：優锘科技官網、優锘科技bilibili官方賬號、天風證券研究所2.2.4

38、 數字孿生產業核心廠商優锘科技 優锘科技是IT智能管理和IoT物聯網可視化管理領域的優秀廠商，技術團隊由來自IT管理軟件和計算機圖形兩個領域的專家組成，公司以數字孿生的理念提供新一代智能可視管理平臺（IT智能可視運營平臺Tarsier 和新一代物聯網可視化PaaS平臺ThingJS），實現對萬物互聯的數字化世界的可視化、智能化、人性化、眾創化的創新管理。項目階段項目階段定制化可視化項目開發，基于團隊的可視化研發能力完成項目的定制化交付內部工具階段內部工具階段基于在大量項目上的積累和沉淀，形成通用的模塊化和功能化組件，用于內部研發和交付效率的提升產品工具階段產品工具階段將內部的平臺化產品進一步打

39、磨，形成標準化的解決方案，賦能外部開發者和生態合作伙伴關鍵引擎關鍵引擎工業軟件工業軟件游戲游戲萬物互聯萬物互聯三維CAXUnity/UEThingJS行業產品及解決方案零代碼工具賦能集成商、廠商PaaS平臺賦能集成商、廠商、開發者超大型企業中小企業開發者2.2 數字孿生產業圖譜25資料來源：聯想創投公眾號、創道硬科技視頻號、天風證券研究所2.2.4 數字孿生產業核心廠商DataMesh DataMeshDataMesh是工業領域的數字孿生平臺供應商是工業領域的數字孿生平臺供應商：公司業務聚焦工業制造場景，發布了企業元宇宙系統平臺FactVerse實宇宙，通過快速連接CAD/BIM/IoT及知識

40、數據，結合混合現實技術（XR/MR），實現物理世界與數字世界的虛實映射和仿真，打造工業、建筑場景下的元宇宙。公司堅持走全球化發展戰略，中國和海外業務同步增長公司堅持走全球化發展戰略，中國和海外業務同步增長：在日本，與日本第一大移動服務商NTT DOCOMO簽訂了戰略合作協議，共同推廣DataMesh產品在日本的銷售，目前SaaS服務已有50余家企業付費；在新加坡，是新加坡電信(Singtel)唯一的Enterprise XR合作伙伴；同時公司將持續加大在東南亞地區的推廣力度。TEMSTEMS工業元宇宙建設路線培訓培訓基于數字孿生/3D說明指導，提升工作人員操作、維護設備的能力體驗體驗基于數字孿

41、生體驗導覽，在底層本且不干擾生產秩序的情況下快速提升認知監管監管工程監理、設施設備維護和狀態檢查以及管控模擬模擬還原真實設施、設備的運轉和操作邏輯，用于大范圍的規劃、實訓、預測、管理降本增效降本增效獲得訂單獲得訂單數據連接：數據連接：IoT平臺、企業ERP、報表系統、SCADA以及各類時序數據庫的映射數字孿生云平臺數字孿生云平臺/一體機一體機DCS/DCSADCS/DCSA云上協同：云上協同：企業內容上云，同時支持多種云環境部署，數據可在不同環境之間遷移多端分發：多端分發：支持各類屏顯、XR眼鏡、手持設備，跨地域調用云端數字孿生場景數據融合：數據融合：CAD/BIM/IoT及知識數據導入，完成

42、輕量化、加速、元數據抽取等處理企業元宇宙系統平臺企業元宇宙系統平臺FactVerseFactVerse實宇宙實宇宙孿生體構建：孿生體構建：結合XR/MR技術，實現物理世界與數字世界的虛實映射和仿真仿真預測：仿真預測：支持基于數字孿生環境的二次開發，方便流程仿真、預測性維護應用對接數字孿生內容創作與協同平臺數字孿生內容創作與協同平臺Director Director：數字孿生內容快速編輯制作產品體系產品體系流程操作助手流程操作助手Checklist Checklist：基于AR的流程指導可視化編輯工具運動仿真平臺運動仿真平臺SimulatorSimulator：設備操作模擬器，連接電傳信號提供工

43、程機械的完整物理、音頻與振動模擬BIM+ARBIM+AR施工監理助手施工監理助手InspectorInspector：通過AR設備實時映射BIM數據，檢查工程質量，標記問題2.3 數字孿生應用場景26資料來源：立方知造局公眾號、天風證券研究所智慧城市智慧城市自動駕駛自動駕駛工業互聯網工業互聯網中國領先國家領先國家美國、德國德國、美國、中國、韓國為什么中國數字孿為什么中國數字孿生應用在智慧城市生應用在智慧城市普及度較高，而美、普及度較高，而美、德在工業互聯網領德在工業互聯網領域普及較高？域普及較高？我們認為造成不同國家數字孿生應用格局差異的原因主要有：歷史背景沉淀歷史背景沉淀：從數字孿生技術的發

44、展歷史來看，美國、德國在“數字孿生”概念被創造出來之前，就已在國防軍工、航空航天、工業制造等領域應用仿真技術，而仿真技術是數字孿生體系中的重要一環，故而數字孿生在海外的發展是以工業領域為起點開始的?；A技術差異基礎技術差異：一方面，工業領域數字孿生架構的底層為采集感知和反饋控制，對應基礎技術為CAD、CAE、CAM等工業軟件，而我國在工業軟件相關基礎技術領域與美我國在工業軟件相關基礎技術領域與美、德兩國仍有較大差距德兩國仍有較大差距；另一方面，我國在5G、大數據、AI和云計算等技術上相對成熟，對應工業領域數字孿生的角色是虛擬仿真和監測分析對應工業領域數字孿生的角色是虛擬仿真和監測分析，而這兩個

45、功能更加契合數字孿生城市的應用場景。政策環境支持政策環境支持：數字孿生在智慧城市的應用發展在我國獲得了更加積極的政策環境數字孿生在智慧城市的應用發展在我國獲得了更加積極的政策環境。一方面，根據立方知造局公眾號，城城市是現代經濟的主要載體市是現代經濟的主要載體，而數字孿生又是智慧城市的載體而數字孿生又是智慧城市的載體，因此中國的宏觀政策，主要集中于數字孿生城市上，如“十四五規劃和2035遠景目標”中，明確提出“探索建設數字孿生城市”；另一方面，在后人口紅利時代，在城市治理效率上在城市治理效率上我國的城市管理者面對著更大的挑戰我國的城市管理者面對著更大的挑戰，同時考慮到作為智慧城市中對“人”的管理

46、的重要工具人臉識別技術在海外推廣受到較多阻力，故而我國數字孿生在智慧城市領域的應用要領先于世界其他國家。數字孿生能否讓中數字孿生能否讓中國在工業軟件領域國在工業軟件領域實現“彎道超車”？實現“彎道超車”？以工業互聯網是工業領域數字化發展的終極形態為前提，我們認為數字孿生有望幫助我國在工業軟件領域實現彎道超車數字孿生有望幫助我國在工業軟件領域實現彎道超車：數字孿生作為虛實交互的橋梁，是工業互聯網重要的支撐數字孿生作為虛實交互的橋梁，是工業互聯網重要的支撐，而工業互聯網本身亦通過大量的真實數據反饋使得數字孿生應用更具價值，在此基礎上，我國或許可以跳過工業軟件的薄弱環節，在離工業互聯網目標更近的數字

47、孿生領域取得領先地位；我國在5G、大數據、AI和云計算上的優勢為工業領域虛擬仿真和監測分析提供了技術基礎，盡管在設計環節仍然不敵海外廠盡管在設計環節仍然不敵海外廠商，但生產流程監控與處理亦是工業互聯網中重要一環商，但生產流程監控與處理亦是工業互聯網中重要一環，而我國在這一環節大有可為。2.3 數字孿生應用場景27資料來源：埃歐哲公眾號、深圳BIM促進會網站、中國信通院CAICT公眾號、360安全衛士公眾號、天風證券研究所2.3.1 數字孿生應用場景之一：智慧城市遙感數據BIMGIS物聯網數據上游：數據來源方上游：數據來源方CIM低代碼平臺大數據分析中游：數據融合方中游：數據融合方運營商集成商政

48、府項目公司下游：項目交付方下游：項目交付方管理、運營、降低使用者的專業門檻多源數據融合動態、雙向反饋設計、規劃、執行數據窄而精、精確度高、極細顆粒度靜態、單向呈現BIM/GIS輕量化多源異構數據融合處理多層次通用時空數據框架實時數據可視化渲染壁壘：壁壘：特定領域專業軟件開發能力壁壘：壁壘：城市模型構建能力跨場景元素的抽象與工具化能力多源異構數據融合能力壁壘：壁壘：定制化開發能力資質要求地方產業資源軟硬件定制、安裝解決方案軟件開發工具標準化、組件化統一接口安全能力規劃可視化（由實到虛）動態實時反饋（虛實映射）仿真、模擬、決策（由虛到實）Stage 1Stage 2Stage 3解決溝通問題，提升

49、協作效率解決溝通問題，提升協作效率解決決策問題，提升運營效率282.3 數字孿生應用場景2.3.1 數字孿生應用場景之一：智慧城市數字孿生城市是新型智慧城市演進的重要方向，賦能四大增量價值1234多源數據采集、處理和融合。多源數據采集、處理和融合。隨著物聯感知設施和數據種類的增多，地理矢量數據、模型數據、BIM數據和城市各業務的專題數據將形成龐大的數據庫。對于這些多源異構數據，需要分別進行冗余數據和異常數據的處理、非結構化數據的結構化處理以及不同類型和不同來源的結構化數據的標準化和規范化。最終，建立在統計口徑、精確度等統一標準的結構化數據庫。實現城市全生命周期管理體系的建立實時動態反饋。實時動

50、態反饋。首先，安裝布置充足的傳感器和攝像頭等數據采集設備，進行動態、準確的數據采集；其次，需要建立實時數據庫，實現高速的數據采集和數據處理，這需要一個存儲計算交互的城市云底座；最終，圍繞全域數據端到端管理運營，包括數據采集、接入、治理、融合、輕量化、可視化、應用，實時動態數據反映根源性問題并幫助人員及時反饋和處理。虛實融合。虛實融合。城市管理者能建立三維立體的數字模型，一方面能更直觀的了解城市全局現狀，更好的監測和決策；另一方面能基于數字平臺界面與物理城市互動，調整建筑物等的位置、大小、形狀等，輔助設計。數字模型平臺還可以疊加噪聲圖、氣象圖、能源消耗熱力圖等外部因素。整合物聯感知設備的城市級物

51、聯網平臺云數據中心高性能計算IoTBIMGISCIMAI計算邊緣計算模擬仿真幫助更好的預測和決策。模擬仿真幫助更好的預測和決策。在根據物理實體生成的數字模型進行模擬仿真，對城市可能產生的不良影響、矛盾沖突、潛在危險進行智能模擬和預警，并提供合理可行的對策建議，以未來視角智能干預城市原有的發展軌跡和運行，進而指引和優化實體城市的規劃、管理。并且隨著實體數據的搜集，依據同步速率進行收斂。建模技術、MR模擬仿真、AI計算資料來源：中國信息報、中國信通院CAICT公眾號、天風證券研究所292.3 數字孿生應用場景2.3.1 數字孿生應用場景之一：智慧城市城市治理領域城市服務領域文體旅游類文體旅游類政務

52、服務類交通物流類交通物流類安全應急類 水利水務類發展發展要求要求1)對單個車輛進行定位，實現行車軌跡追蹤和溯源2)城市道路交通全景監控，定位交通事故3)計算擁堵延時指數，進行錯峰和管制降低高峰擁堵延時現存問題現存問題數字孿生的價值數字孿生的價值1)城市交通定位準確度偏低，無法實現精準數字化2)定位和路徑追蹤平面化，若遇到如重慶等城市的錯落復雜地形，難以處理和決策3)雷達和攝像頭布局有限，存在車輛消失、滯留、設備盲區等追蹤困難問題4)智能化水平低，信號燈等難以實現自適配優化1)建立實時標準的結構化數據庫，提高定位精準度2)對道路、車輛、交通設施、環境等進行數字化還原，建立三維數字孿生體，直觀展示

53、交通現狀3)使用AI算法的自適應感應、協調感應、有限感知重點感應等控制優化策略進行自學習適配4)使用AI算法對在設備盲區內的車輛軌跡進行分析，實現大規模車輛軌跡的擬合、還原及預測具體具體案例案例具體具體案例案例發展發展要求要求現存問題現存問題數字孿生的價值數字孿生的價值123441)推廣景區，進行品牌化影響，吸引客戶前來游覽2)對景區進行智慧化運營，提供路線規劃，降低擁堵排隊情況3)設立有吸引力的景點和項目，豐富游客游玩體驗1)游客擁擠現象嚴重，各景點排隊時間不均導致有損游客體驗，景區純靠人力難以協調人流2)有些景觀游客難以使用肉眼直接觀賞，影響觀賞體驗，如巨型建筑、遺址等3)開設新項目、改造

54、原項目等決策難以決定和判斷1)使用感知設備，建立全景區實時數據庫，分析各項目實時擁擠情況，模擬游客未來游覽路線，為游客提供定制化路線推薦2)數字孿生對景區范圍內的建筑、植被、景觀文物進行高精度建模，讓游客通過3D可視化、AR、VR等技術進行體驗立體效果3)統計各景點有效使用頻率，模擬景區改造后的游客反饋，選取最合適的改造和新建項目1234昆明市智慧交通項目龍門石窟世界文化遺產園區資料來源：中國信通院公眾號、數字孿生城市優秀案例匯編（2021年）、阿里云、相數科技、天風證券研究所2.3 數字孿生應用場景302.3.1 數字孿生應用場景之一：智慧城市公司類型公司類型公司名稱公司名稱智慧城市領域的布

55、局智慧城市領域的布局通信中國移動2014年打造OneNET產業使能平臺，持續為智慧城市、智慧園區等應用輸入平臺能力華為1）打造沃土數字孿生平臺，打造5G和AI相結合的數字化城市、業務數字化創新模式等；2）2020年6月，南京江北新區聯合華為發布“孿生計劃”，全面規劃了“數字孿生第一城”的發展藍圖互聯網字節跳動投資眾趣科技，通過數字孿生、AI、三維VR渲染技術，為智慧城市提供解決方案阿里構建“城市大腦”智慧平臺，利用數字孿生結合AI技術實時分析城市規劃和管理情況百度打造智慧城市，為城市治理提供服務工業達索系統公司打造新加坡虛擬城市數字孿生數字政通2021年8月16日，數字政通發布晶石孿生平臺，并

56、稱之為數字政通智慧城市建設的新密碼飛渡科技推出DTS軟件平臺，從數據轉換、整合、云發布、二次開發等流程中提供完整的解決方案51world自研數字孿生PaaS平臺，構建全要素場景（AES），致力于創造孿生世界、克隆地球優锘科技推出智慧城市三維可視化管理平臺，有效提升城市管理人員對城市運營、治安、交通、政務等業務的監控管理效率佳都科技1）在城市安全領域，推出“AR三維實景融合技術平臺”；2）在宣城打造“IDPS城市交通大腦”人工智能商湯科技1）打造SenseFoundry商湯方舟城市開放平臺，建立城市級視覺分析平臺，使用上千種 AI模型實時分析物理世界數據，支持運營洞察、事件告警和管理行動；2）S

57、enseFoundry湯方舟城市開放平臺已落地具體城市，幫助分析如交通事故、火災和煙霧、垃圾亂放、道路損壞、道路擁堵、非法停車、爆炸等事件科大訊飛落地多個智慧城市大腦項目，以城市大數據為基礎，依托人工智能、物聯感知等技術，實現城市運行狀態的全面感知、日常協同、應急指揮決策和城市發展規劃數據可視化臻圖信息在智慧城市項目中提供應用監測、識別誤差、定位故障、信息可視化等功能，保障生命安全泰瑞數創1）開發SmartEarth數字孿生城市大腦，實現了城市所有物聯網、云計算、數據資源、自動化設備的一體化管理，構建了六能基礎能力平臺體系；2）完成了天津濱海數字孿生城市、上海臨港城市大腦、國家海洋局智慧海洋系

58、統等重點明星項目孿數科技利用IoT、5G、AI等前沿技術，實時感知城市動態數據，進行智能決策，實現各職能部門信息共享和三維可視化運營祝融科技推出QuickCIM城市基座和QuickBIM建筑基座資料來源：紫荊數科公眾號、物聯網時空公眾號、江北發展公眾號、企名片、新一代人工智能聯盟公眾號、百度智能云公眾號、科大訊飛/佳都科技公告、各公司官網、各公司公眾號、天風證券研究所2.3 數字孿生應用場景31資料來源：科工力量公眾號、騰訊智慧交通公眾號、天風證券研究所2.3.2 數字孿生應用場景之二：自動駕駛道路測試耗費眾多路測車輛在廣泛道路上進行數據和場景采集標注采集數據，區分2D、3D目標物和車道線標注

59、仿真測試元素庫，構建不同道路、標志線、天氣、周邊等場景在虛擬場景下進行測試，并給出仿真評價數字孿生加持的仿真測試一套自動駕駛系應測試110億英億英里，里，才能達到量產應用條件采集和標注數據耗時長、費用高，阻礙自動駕駛軟件發展1場景元素庫的元素有限參照真實世界快速自動構建三維場景?？梢詫⒙穫戎械牡缆?、地形、標志物、天氣環境、周邊環境等快速建模收入場景庫中，從而解決場景庫模型較少的問題，也不需要專業人員費時費力手動建模，幫助構建更多測試場景可能性組合。2受制于測試的計算速度支持云端實時運行，仿真平臺以云計算等為基礎。從仿真測試軟件轉變為仿真平臺，可實現在云端高并發運行上萬個仿真系統實例，可以快速完

60、成幾十萬個物理場景的快速回歸測試，提高自動駕駛算法的迭代效率（以騰訊云為例）3只局限于汽車智能本身幫助擴展到智慧交通領域，幫助預測和決策。實現真正的自動駕駛，車路協同是必由之路。數字孿生在測試自動駕駛軟件的同時，能在虛擬的數字空間對真實環境實現計算和推演，為交通管理者和普通駕駛者提供決策依據。2.3 數字孿生應用場景32資料來源：九章智駕公眾號、天風證券研究所2.3.2 數字孿生應用場景之二：自動駕駛 根據九章智駕對于國內外自動駕駛仿真平臺的整理（功能整理截至時間為2021年7月，部分模塊或有新增或完善)，我們看到從仿真模塊上來看，我國自動駕駛仿真平臺與海外公司相比并不存在明顯劣勢，且仿真云平

61、臺能夠更好地支持龐大數量測試場景的仿真測試，極大提升系統研發和驗證測試效率。表：國外典型自動駕駛仿真平臺信息梳理表：國內典型自動駕駛仿真平臺信息梳理表：國內科技公司云仿真平臺信息梳理2.3 數字孿生應用場景33資料來源：中國汽車報公眾號、新智駕公眾號、九章智駕公眾號、ITS智能交通公眾號、毫末智行公眾號、天風證券研究所2.3.2 數字孿生應用場景之二：自動駕駛發展要求耗時耗力的實際道路測試向低成本、高效率虛擬仿真技術構建的數字孿生世界轉換希望99.9%測試量通過仿真平臺完成，封閉測試完成0.09%，最后0.01%進行實路測試，使自動駕駛研發更高效、經濟1）數據來源高昂：高昂的數據采集和標注成本

62、場景庫不完善2）異常數據問題：自動駕駛存在長尾效應算法越完善，現實中對算法測試有提升意義的場景就會越少3）置信度問題：缺少量化指標評判模擬結果的置信度仿真平臺復現和泛化場景的置信問題測試結果評價標準的置信度問題1）獲取數據：數字孿生基于感知、定位、建圖等信息技術，實現對物理空間的一比一高精度重建，其仿真計算降低了試驗場的整體測試成本2）模擬異常情況：仿真過程中輸入更多異常數據，提供更豐富的測試場景來源3）置信度問題：建立更加快速的數據連接通道，車輛運行與測試結果通過網絡可同步上傳至測試管理評價系統，執行自動化批量化的數據分析與性能評價數字孿生測試技術實現“試驗-仿真”閉環，有效增加仿真測試結果

63、的置信度現存問題數字孿生的價值/貢獻模擬獲取數據模擬獲取數據建模反哺模型建模反哺模型342.3 數字孿生應用場景2.3.2 數字孿生應用場景之二：自動駕駛以騰訊自動駕駛實時孿生平臺為例：數字孿生在自動駕駛中的應用數字孿生加持的TAD Sim平臺場景場景幾何幾何還原還原場景場景邏輯邏輯還原還原場景場景物理物理還原還原云端云端高并高并發發通過對三維場景幾何還原以及高精度傳感器仿真模型，實現高精度傳感器仿真的計算結果，實現快速建模數據驅動交通流仿真能力能夠描述場景內部所有動態元素的運行邏輯，如行人、機動車、非機動車等交通流，實現路線決策規劃仿真基于騰訊云計算的技術優勢，可以在云端快速完成幾十萬個物理

64、場景的快速回歸測試，提高自動駕駛算法的迭代效率具備面向控制算法以及車輛動力學的仿真，能夠完成物理碰撞、摩擦力、風力等條件下的仿真計算智慧交通基于實時孿生仿真系統，交通管理者可以在虛擬世界“演練”不同交通異常事件對真實交通環境的影響，從而做出更優的管理和決策，提升交通運行效率。如根據仿真結果，可以決定哪個時間段進行路面施工。資料來源：騰訊智慧出行公眾號、騰訊智慧交通公眾號、中國日報中文網、天風證券研究所352.3 數字孿生應用場景2.3.3 數字孿生應用場景之三：工業互聯網產品設計與研發生產流程監控與處理現存問題現存問題數字孿生的價值數字孿生的價值1)受數據計算所限，無法進行實時處理和操作2)產

65、品設計和產品線設計和配置時，工人難以進行3D立體的操作3)產品品類需要快速迭代，但產品設計流程繁雜，需要耗費很多時間1)數字孿生的實時同步和沉浸體驗可以讓一名工程師進入虛擬工廠模擬裝配動作，另一名工程師根據反饋實時調整設計方案2)使用VR、AR、全景等可視化方法，能夠實現工程師進入虛擬工廠進行更直觀地操作3)通過數字孿生模組設計和3D操作，能用更少的規劃時間達到更優化的設計決策，提高靈活性和精確度具體具體案例案例具體具體案例案例現存問題現存問題數字孿生的價值數字孿生的價值1)計算速度所限，無法實現實時處理，因此難以快速解決出現的故障和事故2)平面化顯示對生產工藝過程的監控，缺少全局視角和直觀體

66、驗3)遇到故障/風險后安全運營人員進行分析決策，仍以被動防御為主，缺少事前防控1)將各類數據融合整理，依靠云計算平臺，實現數據實時采集分析和建模2)數字孿生采用VR、AR、全景等可視化方法，實現直觀展示3)快速定位風險后，通過模擬分析選擇最合適的解決方案，提高決策的效率和效果，最終實現事前準備到位、事中管控到位、事后回溯優化到位CAD/CAEPLM/IOT資料來源：芯東西公眾號、深圳工業網、天風證券研究所英偉達-寶馬未來工廠工業互聯網平臺數字孿生體362.3 數字孿生應用場景2.3.3 數字孿生應用場景之三：工業互聯網NVIDIA RTX GPURT CORETENSOR CORECUDA C

67、ORESMGRAHPICSRAY TRACINGResterizationCLOUDXRPIXAR USDMATERIAL DEFINITION LANGUAGE(MDL)COMPUTECUDAPHYSX 5FLOWBLASTAIAUDIO2FACEKAOLINDLSSRIVAAI DENOISINGOMNIVERSE PLATFORMCONNECTNUCLEUSKITSIMULATIONRTX RENDERERConnection SDKPluginsCore ServicesOn PremcloudViewerEditorFrameworkPhsyXAIAnimationBehaviorR

68、ealtimeMDLAccurateScalable幫助客戶端連接到Nucleus，客戶端包括R、PS、Unity、Maya、3DMAX、Unreal等提供一組基本服務，幫助應用程序、渲染器和微服務修改虛擬世界的表示形式用于構建原生Omniverse應用和微服務的工具包，通過輕量級擴展程序提供各功能Omniverse中的仿真技術作為Omniverse kit的插件或微服務提供，是首批模擬工具Omniverse支持多種可兼容Pixar Hydra架構的渲染器，其中之一便是全新Omniverse RTX渲染器OMNIVERSE CLOUD包含NUCLEUS CLOUD，作為共享工具，使使用者能夠從

69、任何地方訪問和編輯3D場景，不需要傳輸大量數據集OMNIVERSE Avatar用于開發AI驅動的交互式虛擬形象。結合AI、CV、NLP、推薦引擎和模擬等技術，并支持渲染具有光追效果的交互式3D形象Omniverse近期新推出的產品/功能OMNIVERSE應用制造業：寶馬數字工廠自動駕駛：DRIVE Sim機器人：Isaac Sim超算中心：NVIDIA IndeX媒體與娛樂游戲開發資料來源：AI芯天下公眾號、英偉達官網、芯智訊公眾號、VR陀螺公眾號、芯東西公眾號、天風證券研究所數字孿生投資要素數字孿生投資要素337請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明3.1 行業發展驅動因素38資料來源：網

70、信辦網站、發改委網站、天風證券研究所3.1.1 驅動力傳導鏈條宏觀層面：政策政策供給側：技術技術需求側：應用應用硬件層面：處理能力以及網絡、存儲性能的提升 傳感器的進化帶來感知層數據源的豐富與成本的降低軟件層面：機器學習帶來的洞察力的深化 工業通信標準增強、可視化技術帶來交互性的增強“十四五”國家信息化規劃（2020-2025年）：5G用戶普及率由15%提升至56%IT項目投資/全社會固定資產投資比例由3.5%（2019年數據）提升至5.8%計算機、通信和其他電子設備制藥業研發經費投入強度由2.35%提升至3.2%數字經濟核心產業增加值數字經濟核心產業增加值GDP占比由占比由7.8%提升至提升

71、至10%關鍵業務環節全面數字化企業比例由48.3%提升至60%企業工業設備上云率由13.1%提升至30%在線政務服務實名用戶規模由在線政務服務實名用戶規模由4億增加至億增加至8億億“十四五”數字經濟發展規劃（2020-2025年）：軟件和信息技術服務業規模由8.16增加至14萬億元 工業互聯網平臺應用普及率由14.7%增加至45%數字基礎設施體系：網絡基礎設施網絡基礎設施：5G應用“揚帆”行動計劃 新型感知基礎設施感知基礎設施：公共安全、交通、城管、民生、生態環保、農業、水利、能源等行業物聯網 新型算力設施算力設施：全國一體化大數據中心體系建設工程數字產業化發展：強化優勢技術供給：5G、物聯網

72、、云計算、人工智能、大數據、數字孿生數字孿生等產業數字化轉型：農業農業數字化、工業工業數字化、智能制造制造、數字商務、智慧能源、能源、智慧水利、水利、智慧交通交通 發展跨越物理邊界的“虛擬”產業園區“虛擬”產業園區和產業集群，構建虛實結合虛實結合新生態 公共服務數字化：數字政務、數字孿生城市數字孿生城市3.1 行業發展驅動因素393.1.2 定量視角下的驅動因素分析數字經濟占比數字經濟數字經濟數字產業化數字產業化（數字經濟核心產業）（數字經濟核心產業）數字技術的產業化，現有技術才有產業，主要指ICT產業產業數字化產業數字化產業原本都是存在的，但加數字之后帶來了數量的擴張和效率的提升，帶來了量的

73、增長和質的提升對應對應CAGRCAGR：10.3%10.3%7.8%GDPGDP占比占比10%31%GDPGDP占比占比40%39%GDPGDP占比占比50%假設“十四五”期間GDP平均增速為5%，基于數字經濟核心產業增加值GDP占比由7.8%提升至10%：“十三五”期間，數字經濟核心產業增加值GDP占比僅由7.1%上升至7.8%，對應產業規模CAGR為10.1%，僅為GDP增速的1.3倍；而“十四五”期間該占比由7.8%上升至10%，對應產業規模對應產業規模CAGRCAGR為為1010.3 3%，是是GDPGDP增速的增速的2 2.1 1倍倍，增長要求較高增長要求較高；假設“十四五”期間整體

74、數字經濟整體增加值增速與數字經濟核心產業增加值保持持平，則數字經濟增加值數字經濟增加值GDPGDP占比將由占比將由3939%上升至上升至5050%；德國、英國、美國2020年數字經濟占GDP比重分別為66.7%、66%和65%，我國與之相比仍有一定差距我國與之相比仍有一定差距；與數字產業化相比，產業數字化的增長更為顯著產業數字化的增長更為顯著，“十三五”期間產業數字化CAGR為17%，在“十四五”期間有望進一步拉動數字經濟整體規模有望進一步拉動數字經濟整體規模的增長的增長。資料來源：中國信通院公眾號、中國數字經濟發展白皮書、Wind、央視財經公眾號、數據觀公眾號、全球數字經濟白皮書、天風證券研

75、究所3.1 行業發展驅動因素403.1.2 定量視角下的驅動因素分析計算力水平根據IDC、浪潮信息和清華大學全球產業研究院：計算力指數平均每提高計算力指數平均每提高1 1點點，數字經濟和數字經濟和GDPGDP將分別增長將分別增長3 3.5 5和和1 1.8 8 增加對算力的投資可以帶來經濟的增長，且這種增長具有長期性和倍增效應：當一個國家的計算力指數達到40分以上時，計算力指數每提升1點，對GDP增長的推動力將增加1.5倍，而當計算力指數值達到60分以上時，計算力指數每提升1點，對于GDP增長的推動力將提高到3.0倍。美國和中國美國和中國分別以分別以7777分和分和7070分位列前兩位分位列前

76、兩位，同處領跑者位置同處領跑者位置。GDP增長增長1.81.8數字經濟增長增長3.53.5計算力指數平均每提高平均每提高1 1點點基礎設施支持計算能力計算效率應用水平1.5倍3倍帶來GDP增長推動力增加中國計算力水平持續提升：中國計算力水平持續提升：2021年AI算力增長全球第一2021年制造業IT支出占全球市場15%，預計2025年將達20%，對應CAGR為16.6%2020-2025年AI應用總支出增速維持在30%+勞動生產率增加勞動生產率增加勞動量增長勞動量增長GDPGDP增長增長數字經濟貢獻可能負增長GDPGDP增長動力模型增長動力模型寬松的政策環境和宏觀環境資料來源：CDCC公眾號、

77、IDC 2021、中歐國際商學院公眾號、天風證券研究所3.2 行業投資邏輯41請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明3.2.1 核心問題之一 業務訴求有多強以合肥城市大腦交通數據為例（2020年）：初始投入金額（億元）11.52時間區間（年）311%-4%-11%516%4%-2%1015%6%2%智慧城市智慧城市 擁堵路段平均通行時間縮短20%年末四個月內公交正點率提高5.1%公交專用道違法抓拍455次/月 軌道交通客運分擔率同比上升13.27%停車場泊位輪轉率環比提升20.7%說明：1）計算收益時僅考慮政府財政收入的增加部分2）人員成本的降低未考慮在內合肥交通超腦項目合肥交通超腦項目 RO

78、IROI 測算測算自動駕駛領域自動駕駛領域“110110億英里億英里”測試目標測試目標：自動駕駛汽車需要至少進行110億英里（約177億公里）的里程測試來驗證自動駕駛系統比人類駕駛員更可靠（100輛車*365天*24小時*40km/h*500年）截至2021年Waymo實際路測距離2000萬英里，百度Apollo完成2500萬公里 自動駕駛算法測試組合自動駕駛算法測試組合：90%仿真平臺+9%測試場+1%實際路測 用算力換時間用算力換時間：騰訊自動駕駛虛擬仿真測試平臺TAD Sim2.0可以每天測試1000萬公里 降低研發成本降低研發成本：數字孿生可節省約20%左右的研發時間和40%-45%的

79、研發成本工業互聯網領域工業互聯網領域 省人省人：降低設備巡檢人員、專業人員、產線人員數量 省電省電/料料：動態調整用電設備工作狀態、降低CPU平均占用率、降低物料損耗 降低安全事故成本降低安全事故成本：模擬代替實操、遠程控制 增加產出增加產出：增加有效工作時長、員工培訓效率、縮短信息溝通與決策時間武鋼智慧鐵水調度系統武鋼智慧鐵水調度系統 ROIROI 測算測算（運輸環節運輸環節）初始投入金額（億元）0.511.5時間區間（年）328%-3%-13%530%5%-3%1024%7%1%資料來源：科大訊飛集團公眾號、合肥日報公眾號、合肥市人民政府公眾號、安徽發布公眾號、稅政第一線公眾號、北京匯優文

80、化藝術中心、合肥晚報公眾號、科工力量公眾號、機器之心公眾號、智車科技公眾號、艾瑞咨詢公眾號、中國鋼鐵新聞網、天風證券研究所3.2 行業投資邏輯42資料來源：智東西公眾號、道普信息技術有限公司公眾號、采招網、Wind、艾瑞咨詢公眾號、電動1家公眾號、IDC咨詢公眾號、環球紡織公眾號、天風證券研究所3.2.1 核心問題之二 市場規模有多大2023年智慧城市場景市場規模約為：100100-200200億元億元數字孿生模塊占比5%-10%智慧城市建設滲透率15%新型智慧城市建設規模13282億元 根據數字孿生白皮書2020年11月的預測，2021年新型智慧城市建設總規模約10727億元，考慮到全年智慧

81、城市相關項目總中標金額為1085億元，我們估算目前智慧城目前智慧城市建設滲透率約為市建設滲透率約為1010%。自動駕駛仿真平臺市場規模約為7474-8383億元億元測試與驗證成本占比28%28%上市車企2021研發支出合計709709億元億元數字孿生可節省研發成本40%40%-45%45%頭部上市車企平均ROIC約為7%7%根據普華永道，2020年每款車型E/E架構的開發成本中軟件、測試與驗證、硬件占比分別為34%、28%、38%，未來軟件和測試驗證成本占軟件和測試驗證成本占比有望提升比有望提升，20302030年對應占比調整年對應占比調整為為4242%、3131%、2727%。工業上市公司2

82、021管理費用5101億元管理效能提升10%-15%工業上市公司平均ROIC約為5.3%數字孿生在工業領域應用市場規模約為：484484-727727億元億元 根據IDC，中國制造業IT相關支出在全球市場占比14.6%，然而中國制造業對世界制造業貢獻的比重接近三成，兩者仍有很大差距。IDC預測，隨著互聯網和新興技術企業涌入工業尋找第二增長曲線，中國中國制造業制造業ITIT支出支出“十四五十四五”期間將保期間將保持持1616.6 6%增速增速，20252025年在全球占比年在全球占比將提升至將提升至1818.9 9%。3.2 行業投資邏輯43資料來源：天風證券研究所分析整理3.2.1 核心問題之

83、三 競爭格局推演智慧城市智慧城市自動駕駛自動駕駛工業互聯網工業互聯網用戶代碼能力低高低場景同質性高高低場景分散程度中低高產品化潛力中（以細分賽道為核心）高低總市場空間高中高細分場景同質性高/低細分場景分散程度低/高細分場景產品化潛力高/中（以功能為核心）細分場景市場空間高/低核心壁壘垂直行業Know-how場景庫、體系標準更高的ROI3.2 行業投資邏輯44資料來源：防務快訊公眾號、林草新聞公眾號、采招網、天風證券研究所分析整理3.2.1 核心問題之三 競爭格局推演（智慧城市）跨行業用戶間的技能壁壘和業務訴求差異使得智慧城市領域需要新的生產工具（現有工具跨行業之后難以得到廣泛使用擴散現有工具跨

84、行業之后難以得到廣泛使用擴散），而城市治理場景下模板的相似性使得開發效率可以通過通用工具得到提升（新工具出現的必要性工具出現的必要性）。1）為什么我們認為數字孿生引擎公司有機會？在智慧城市領域，我們重點關注兩類公司，一類是在垂直場景有在垂直場景有knowknow-howhow積累的公司積累的公司，另一類是做工具型數字孿生引擎的公司做工具型數字孿生引擎的公司，我們認為這兩者會合作共存，共同主導數字孿生技術在智慧城市建設中的應用。我們認為數字孿生智慧城市的本質為時空數據的融合以及可視化呈現，其中時空數據元素處理已有成熟工具產品，而數據融合和可視化工具引擎目前仍是藍海市場數據融合和可視化工具引擎目前

85、仍是藍海市場，現階段主要從兩方面帶來增量價值：1）數據元素的輕量化處理數據元素的輕量化處理（提取出數字孿生城市所需的關鍵信息）和融合（將不同格式的數據進行對接并以相同格式輸出）；2）可視化渲染可視化渲染，降低用戶對于傳統渲染引擎操作的專業要求，提煉通用模板提升效率2）如何定義工具型數字孿生引擎？我們認為現階段數字孿生引擎公司的差異化競爭策略主要體現在：1）孿生體制作與渲染的效率；2）垂直場景下由項目到產品化的能力；3）跟頭部機構的合作等?？紤]到不同城市以及城市下細分場景仍具有一定分散性，我們認為具有較強產品打磨能力具有較強產品打磨能力且能率先與頭部機構聯合能率先與頭部機構聯合，完成細分賽道內重

86、要標桿項目完成細分賽道內重要標桿項目的公司有更強的競爭力。3）未來提供數字孿生引擎公司將如何競爭？我們認為數字孿生市場特性之一為業務場景深度綁定，這就意味著對業務有深刻理解的公司對業務有深刻理解的公司具備天然優勢具備天然優勢（從業務協同和產品設計層面從業務協同和產品設計層面，基于工程性而非技術本身解決問題的能力基于工程性而非技術本身解決問題的能力），這一類型公司既可以自研標準工具對外賦能，也可能與第三方引擎公司合作，增加產品厚度。4）為什么我們看好在垂直場景有積累的公司？我們認為兩類公司合作共存的前提為市場空間足市場空間足夠大夠大（前文已論證），尤其在市場快速增長階段在市場快速增長階段，更好更

87、好、更快地交付更多的項目是市場參與方的共更快地交付更多的項目是市場參與方的共同訴求同訴求。在此背景下，雙方基于各自在產品性能開發以及業務場景挖掘的優勢促使雙方基于不同項目類型有選擇性地成為上下游關系進行合作成為上下游關系進行合作。5）兩類公司如何合作共存？3.2 行業投資邏輯45資料來源：九章智駕公眾號、全球智能汽車供應鏈公眾號、自動駕駛測試驗證技術創新論壇公眾號、智聯招聘、天風證券研究所分析整理3.2.1 核心問題之三 競爭格局推演（自動駕駛）在自動駕駛領域，我們認為決勝的關鍵在于場景庫的豐富度以及體系標準的制定。同時考慮到：1）仿真對物理現實的表現越充分，所需時間和研發成本越高；2）大規模

88、場景庫的構建具有飛輪效應；3）車企對于ROI的考量，我們認為未來國內自動駕駛數字孿生仿真平臺集中度較高，或將由幾家核心參與方主導。1）目前自動駕駛仿真平臺競爭格局如何？目前市場上有較多自動駕駛仿真平臺，但目前尚未有公司獲得顯著領先的市場地位，我們認為主要原因為：1）市場仍處于早期發展階段，需求尚未形成規?；?；2）目前市面上的自動駕駛仿真平臺功能各有側重，尚不能滿足用戶全部需求，且需開發不同仿真接口；3）場景語言形式不一，缺乏覆蓋所有交通元素的體系標準（如國際ASAM和國內C-ASAM工作組推動的OpenX系列正在推進過程中）。平臺名稱平臺名稱所屬公司所屬公司PreScan西門子CarMaker

89、德國IPGVTDViresDrive Constellation英偉達平臺名稱平臺名稱所屬公司所屬公司AirSim微軟CARLAIntel/豐田/UABLGSVL SimulatorLG電子平臺名稱平臺名稱所屬公司所屬公司Panosim天行健智能51Sim-One51WorldTAD Sim騰訊Pilot-D GaiA沛岱汽車平臺名稱平臺名稱所屬公司所屬公司Apollo云仿真百度Octopus華為TAD Sim Cloud騰訊云仿真平臺阿里云國外商業開源國內仿真軟件云仿真平臺2）車企或自動駕駛算法公司是否會自研自動駕駛仿真平臺？從終局來看，我們認為可能分為“安卓類”和“蘋果類”兩大派系，“蘋果

90、類”全線自研但數量極少（研發能力要求高），“安卓類”選擇與頭部第三方平臺合作，主要考慮為：從協同性上來看從協同性上來看，仿真平臺開發需要有圖形學和游戲引擎基礎，這兩者與自動駕駛算法和整車研發的協同性有限；從研發路徑上來看從研發路徑上來看，我們認為大規模仿真場景庫構建具有飛輪效應，場景元素的顆粒度越細，所需的時間成本越多，同時考慮到場景參數之間存在一定連續性，場景庫越豐富場景庫越豐富，生成新場景的效率越高生成新場景的效率越高、成本越低成本越低，故而我們認為第三方平臺可能具有更高的研發效率；從從ROIROI來看來看，自研自動駕駛仿真平臺的投入成本更高，帶來更低的ROI；即使以自研后向外輸出的出發點

91、考慮，我們認為考慮到現階段標準尚未統一且仿真模塊眾多，若與最終標準有出入，存在向外輸出失敗的風險，單位潛在收益承擔的風險較高單位潛在收益承擔的風險較高。3.2 行業投資邏輯46資料來源：NVIDIA英偉達企業解決方案公眾號、DataMesh官網、達索官網、翼絡數字公眾號、防務快訊公眾號、東盟商機公眾號、雷鋒網公眾號、鈦媒體公眾號、天風證券研究所分析整理3.2.1 核心問題之三 競爭格局推演（工業互聯網）在工業互聯網領域，下游需求場景分散，但是考慮到數字孿生應用在工業互聯網領域的整體市場規模較大，我們認為有望帶來層次更加豐富的競爭格局有望帶來層次更加豐富的競爭格局：1）細分零散的場景導致下游客戶

92、的需求存在持續被挖掘的空間，具備場景關聯能力和想象力的公司有望在市場發展初期獲得更多的主動權具備場景關聯能力和想象力的公司有望在市場發展初期獲得更多的主動權；2）頭部公司的打法頭部公司的打法偏向于自上而下偏向于自上而下：更容易聯合行業內頭部客戶打造端到端的數字孿生解決方案，形成標桿案例的示范效應，從而獲得更多頭部客戶的合作機會；3）初創公司初創公司的打法傾向于自下而上的打法傾向于自下而上，以細碎的場景切入，通過量的積累完成場景化解決方案能力的快速構建，并有望通過其對特定場景中標準流程的提煉影響新用戶，增加核心能力的可復用程度。我們認為工業互聯網領域有望容納眾多數字孿生解決方案供應商。1）工業軟

93、件廠商是否有數字孿生解決方案？目前工業軟件廠商涉足的數字孿生領域仍以產以產品設計與研發為主品設計與研發為主（如達索3D Experience），但我們認為工業軟件廠商進一步向生產流程監工業軟件廠商進一步向生產流程監測市場滲透的可能性較低測市場滲透的可能性較低，主要考慮為：從開發范式上來看從開發范式上來看，產品設計更多考慮前向兼容（新應用可以在老系統中運行），而流程監測更多考慮后向兼容（新系統可以運行老應用）從業務協同性上看從業務協同性上看，產品設計與其傳統工業軟件業務具有更多協同性2）為什么我們認為工業領域落地進程更快？相較于智慧城市和自動駕駛應用場景，我們認為數字孿生技術在工業領域的落地推廣

94、可能更快，主要考慮為：工業標準體系成熟完善工業標準體系成熟完善 工業領域細分場景更加分散，由此帶來特定場景的需求更加聚焦，數字孿生帶來的數字孿生帶來的ROIROI更加清晰更加清晰 全球推進步伐與方向同步性較高全球推進步伐與方向同步性較高，且有科技巨頭加持以及頭部公司落地案例，有利于快速、全球化推廣3）為什么我們認為本土企業在流程監測市場具有一定競爭潛力？我們認為我國在傳統工業軟件領域落后的原因主要有：1）軟件背后的工程化能力代表軟件背后的工程化能力代表著對業務邏輯的深度理解著對業務邏輯的深度理解，而這大多來源于陪伴產業共同成長，不斷完善；2）海外公海外公司龐大的用戶生態司龐大的用戶生態涵蓋頭部

95、公司到中小客戶，使得其產品本身成為業界事實性標準。而數字孿生領域中的流程監測以后向兼容為數字孿生領域中的流程監測以后向兼容為主主，在傳統工業軟件領域的落后在這一市場在傳統工業軟件領域的落后在這一市場并不具有延續性并不具有延續性，且市場處于早期發展階段，用戶生態尚未形成。3.2 行業投資邏輯47資料來源：天風證券研究所分析整理3.2.2 投資邏輯梳理項目能力項目能力產品能力產品能力參與參與/組建組建生態能力生態能力 行業know-how 數據融合和快速建模能力 海量渲染能力 設備兼容能力 跨行業場景 vs 垂直業務場景 產品化能力 產品核心競爭力與下游需求的匹配度情況 產品ROI 生態中心節點

96、在生態中的定位 被中心節點吞噬的可能性 成為中心節點的可能性通用型公司通用型公司場景型公司場景型公司技術 技術成熟度 技術壁壘以及技術因素決策占比場景 細分場景市場規模 細分場景需求壁壘：與業務綁定程度跨場景能力 選擇新場景的能力：戰略眼光/銷售資源 跨場景的難度：業務協同性/技術路徑相關性3.3 行業跟蹤指標48政策層面地方“十四五”期間數字經濟發展規劃部委“十四五”期間數字經濟發展規劃技術層面5G商用推廣仿真分析和模擬決策能力發展標準體系構建情況應用層面GPU成本行業累計案例數量項目招投標信息各行業ROI資料來源：天風證券研究所分析整理風險提示風險提示449請務必閱讀正文之后的信息披露和免

97、責申明4 風險提示50請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明1、行業內公司在數字孿生領域的布局有變動調整的風險行業內公司在數字孿生領域的布局有變動調整的風險：數字孿生行業處于快速發展上行周期，行業內的公司受技術迭代、下游需求以及行業內競爭格局的影響可能會調整自身布局，從而導致我們報告中的統計數據未能準確反映公司的最新情況。以自動駕駛仿真平臺為例，部分公司平臺上的模塊可能進行持續迭代和增加，從而導致我們報告中對于各平臺功能的統計與現狀略有出入。2、報告中對于行業內公司類型的分類存在主觀判斷報告中對于行業內公司類型的分類存在主觀判斷：我們在報告中對數字孿生行業內的核心公司進行了分類匯總，主要是基于

98、我們對于各公司的業務理解以及對于行業的基本判斷，具有一定主觀性，并不代表行業通行標準。3、報告中對于市場規模和報告中對于市場規模和ROIROI的測算存在主觀假設的測算存在主觀假設：我們在報告中對數字孿生在不同場景落地的市場規模以及ROI進行了測算，在測算過程中部分指標因素存在主觀假設，故而可能導致測算情況與真實市場規模和ROI存在一定差異。4、政策落地不及預期政策落地不及預期：數字孿生行業的發展受到了積極的政策支持，有望在“十四五”期間得到快速發展，但是我們認為仍存在政策落地程度不及預期，導致行業內產品和項目落地進程放緩。5、行業競爭格局加劇行業競爭格局加?。簲底謱\生產業鏈內參與方眾多，且不斷

99、有新公司加速入場，我們認為行業內上市公司和科技巨頭的林立，再疊加創業公司的不斷涌現，可能會導致行業內競爭格局加劇且變得更加錯綜復雜。51請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明股票投資評級自報告日后的6個月內，相對同期滬深300指數的漲跌幅行業投資評級自報告日后的6個月內，相對同期滬深300指數的漲跌幅買入預期股價相對收益20%以上增持預期股價相對收益10%-20%持有預期股價相對收益-10%-10%賣出預期股價相對收益-10%以下強于大市預期行業指數漲幅5%以上中性預期行業指數漲幅-5%-5%弱于大市預期行業指數漲幅-5%以下投資評級聲明投資評級聲明類別類別說明說明評級評級體系體系分析師聲明分

100、析師聲明本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。一般聲明一般聲明除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬天風證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“天風證券”）。未經天風證券事先書面授權，不得以任何方式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為天風證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的

101、，僅供我們的客戶使用，天風證券不因收件人收到本報告而視其為天風證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但天風證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，天風證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告

102、所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，天風證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。天風證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。天風證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。天風證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明在法律許可的情況下，天風證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到天風證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。THANKS52