1、1证券研究报告作者：行业报告|请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明计算机计算机2022年07月25日行业评级：上次评级：强于大市强于大市维持（评级）分析师 缪欣君 SAC执业证书编号：S03联系人 刘静一数字孪生：数字孪生：To B 元宇宙开局之道元宇宙开局之道行业专题研究2请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1、产业（、产业（To B）元宇宙是数字经济的高阶信息表达：）元宇宙是数字经济的高阶信息表达：元宇宙受到关注的根本原因在于生产效率和经济发展需要新的形式来突破生产效率和经济发展需要新的形式来突破现有瓶颈现有瓶颈，而元宇宙可以在空间维度上突破物理世界的限制，帮助迭

2、代技术、提高决策和运营效率。相对于消费元宇宙（元宇宙在C端的落地），产业元宇宙（元宇宙在产业元宇宙（元宇宙在B端的落地）现阶段已初步具备规模化落地的基础（数字孪生）端的落地）现阶段已初步具备规模化落地的基础（数字孪生）。我们认为产业元宇宙是数字经济的终极形态产业元宇宙是数字经济的终极形态，其将众多理念、技术、数据整合在一起，为各种传统行业的数字化转型服务。2、数字孪生联接虚实世界，是产业元宇宙的基础：、数字孪生联接虚实世界，是产业元宇宙的基础：我们认为数字孪生将是连接虚拟和现实世界“虫洞”的底层基础，而当数字孪生向产业元宇宙进阶的过程中，我们认为有望拉动有望拉动GPU、5G网络以及算法层面的产

3、业发展网络以及算法层面的产业发展，并带来相关领域新的投资机会。根据解决方案聚焦的维度不同，我们将数字孪生核心节点上的公司分为通用型公司和场景型公司根据解决方案聚焦的维度不同，我们将数字孪生核心节点上的公司分为通用型公司和场景型公司，其中通用性公司根据其核心能力可进一步划分为工具型公司、项目型公司和生态型公司，并认为各类型公司未来发展的关键在于产品化、垂直行业渗透以及完整生态的构建各类型公司未来发展的关键在于产品化、垂直行业渗透以及完整生态的构建；场景型公司主要聚焦在数字孪生场景里的某一个要素，包括BIM、GIS、工业软件等专业软件提供商。从落地场景来看从落地场景来看，现阶段数字孪生主要有智慧城

4、市、自动驾驶和工业互联网三个落地场景，其中中国在智慧城市领域落地处于全球领先中国在智慧城市领域落地处于全球领先水平，而美国和德国在工业互联网领域的落地较为领先水平，而美国和德国在工业互联网领域的落地较为领先，我们认为主要与各国历史背景、基础技术和政策环境间的差异有关。但是我们看好国内公司在工业互联网场景下生产流程监控与处理方向的发展，并认为数字孪生有望借助此机会帮助我国在工业软件领域实现弯道数字孪生有望借助此机会帮助我国在工业软件领域实现弯道超车超车。摘要xVhY9UiYKXrRpPoR6MaObRsQnNtRtRjMrRqPiNmOoQbRrRuMwMsRzRwMoPpN3请务必阅读正文之后

5、的信息披露和免责申明3、数字孪生市场发展潜力大，投资机会多元：、数字孪生市场发展潜力大，投资机会多元：我们认为数字孪生产业发展的驱动力传导链条为政策技术应用。根据我们对于“十四五”期间数字经济发展目标的拆解测算，我们认为数字孪生产业有望在十四五期间得到较大程度的发展数字孪生产业有望在十四五期间得到较大程度的发展。从下游需求来看从下游需求来看，我们选取不同场景对数字孪生方案的ROI进行测算，根据我们的测算结果，数字孪生技术能够为各场景使用方带来显著经济收益，故而我们认为下游对于数字孪生技术的需求更多在于业务驱动而非政策推动下游对于数字孪生技术的需求更多在于业务驱动而非政策推动。从市场规模来看从市

6、场规模来看，我们预计数字孪生在智慧城市、自动驾驶和工业互联网场景下的市场规模约为100-200亿元、亿元、74-83亿元、亿元、484-727亿亿元元，且未来有望维持较高速率持续扩大。从投资机会来看从投资机会来看，我们基于不同场景的格局差异，认为智慧城市场景下工具型公司和聚焦垂直行业场景的公司有较大投资机会工具型公司和聚焦垂直行业场景的公司有较大投资机会、自动驾驶场景深度参与标准制定的公司有较大发展潜力深度参与标准制定的公司有较大发展潜力、工业互联网场景下由于整体市场规模大最终市场格局可能呈现出多层次的结构多层次的结构。风险提示风险提示：1）行业内公司在数字孪生领域的布局有变动调整的风险；）行

7、业内公司在数字孪生领域的布局有变动调整的风险；2）报告中对于行业内公司类型的分类存在主观判断；）报告中对于行业内公司类型的分类存在主观判断；3）报告中对）报告中对于市场规模和于市场规模和ROI的测算存在主观假设；的测算存在主观假设；4）政策落地不及预期；）政策落地不及预期；5）行业竞争格局加剧等）行业竞争格局加剧等摘要1、前言：产业元宇宙和数字经济、前言：产业元宇宙和数字经济1.1 元宇宙本质：以“质变”突破“量”的极限1.2 元宇宙双足并进：消费侧（C端）与产业侧（B端）1.3 聚焦产业元宇宙：落地触手可及&数字经济的终极形态2 2、数字孪生：连接虚拟与现实的“虫洞”、数字孪生：连接虚拟与现

8、实的“虫洞”2.1 数字孪生：产业元宇宙的雏形阶段2.2 数字孪生产业图谱2.3 数字孪生应用场景3 3、数字孪生投资要素、数字孪生投资要素3.1 行业发展驱动因素3.2 行业投资逻辑3.3 行业跟踪指标4 4、风险提示、风险提示4目录2.1.1 从物理世界到虚拟世界：数字化向数字孪生的进阶2.1.2 从虚拟世界到虚实结合的世界：数字孪生向产业元宇宙的进阶2.2.1 数字孪生流程定义2.2.2 数字孪生产业链全景图2.2.3 数字孪生产业上市公司概览2.2.4 数字孪生产业核心厂商2.3.1 智慧城市2.3.2 自动驾驶2.3.3 工业互联网3.1.1 驱动力传导链条3.1.2 定量视角下的驱

9、动因素分析3.2.1 三大核心问题分析：1)业务诉求有多强2)市场规模有多大3)竞争格局推演3.2.2 投资逻辑梳理请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明前言：产业元宇宙和数字经济前言：产业元宇宙和数字经济15请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1.1 元宇宙本质：以“质变”突破“量”的极限6资料来源：物联网智库公众号、中国互联网络信息中心、天风证券研究所我们认为元宇宙的核心在于基于数字孪生、超级运算、人工智能、虚拟现实等科技手段，通过对现实世界的数字化，来加强人际交流和人机交互，提高虚拟现实体验和智能决策水平，最终实现数实结合、虚实结合元宇宙电脑电脑互联网互联网移动移动互联网互联网Web3

10、.0机械时代机械时代电气时代电气时代信息时代信息时代智能时代智能时代企业企业债券债券证券证券交易交易风险风险投资投资去中心化去中心化金融金融互联网侧互联网侧工业侧工业侧金融侧金融侧技术跨越带来生产力的变革人对技术的学习曲线变得缓慢，人的知识、经验、创造力成为工业技术发展的瓶颈元宇宙中的数字孪生等技术，能实现对工业生产过程的监测、模拟、控制和预测，借此发现人类难以感知的工业生产规律，帮助迭代技术、提高决策和运营效率工业：数字化帮助突破瓶颈截至2021年我国互联网渗透率已达73%，在互联网人数增长和人均上网时长增长上已趋于稳定互联网需要新的应用和消费场景，元宇宙将构建三维立体虚拟世界，帮助：更具沉

11、浸感的体验，延长人均上网时长使一些传统线下活动能够转移到线上互联网：流量增长趋于稳定，拓展新场景元宇宙带来数字金融市场，将帮助构建新的货币市场、资本市场和商品市场金融：去中心化趋势带来技术需求1.2 元宇宙双足并进：消费侧（C端）与产业侧（B端）7资料来源：蓝鲸TMT公众号、天风证券研究所消费元宇宙消费元宇宙产业元宇宙产业元宇宙侧重点交互数据客户群体C端B端技术和设备VR/游戏引擎等数字孪生/人工智能等应用场景社交/游戏工业生产/城市建设优势激发人们在虚拟世界中的创造和交流加强人们对物理世界规律的掌握元素1）沉浸式虚拟体验1）大量的现实数据2）创作激励机制2）高精度的建模和仿真技术3）社交网络

12、体系3）人工智能辅助系统4）去中心化的经济体系4）反馈系统结果虚拟化体验降本增效、服务实体消费元宇宙能实现游戏、社交等诸多娱乐生活场景的空间再造，其核心是虚实交互，注重用户的体验、交流与创造。产业元宇宙能实现工业生产、建设等应用场景的数字映射，其核心是数字化，注重虚拟世界对现实的赋能（降本增效）。1.2 元宇宙双足并进：消费侧（C端）与产业侧（B端）8资料来源：元宇宙NFT公众号、元宇宙商业资讯公众号、环球网、VR陀螺、新智元公众号、Roblox招股说明书、赣江汇公众号、经济观察网、腾讯云、ESI官网、海峡院能源互联网公众号、西门子官网、中国地信产业协会、中央人民政府网、NVIDIA英伟达企业

13、解决方案等、天风证券研究所2018产业元宇宙发展历程产业元宇宙发展历程消费元宇宙发展历程消费元宇宙发展历程1992尼尔斯蒂芬森的科幻小说雪崩出版，首次提出“元宇宙”1994首个UGC游戏Web World上线，可游览、社交和改造场景1995任天堂VR设备Virtual Boy上市，但因技术受限迅速销声匿迹2006兼容虚拟世界、休闲社交的UCG游戏Roblox问世2012Oculus Rift问世，因技术出现重大进步，VR热潮重启2020疫情带来线上教育、远程办公等需求，促进元宇宙产业发展2021Roblox首次将“元宇宙”概念写进招股说明书2021中国国际数码互动娱乐展览会组委会举办了首届“中

14、国元宇宙产业发展论坛”2021Facebook将公司名称更改为“Meta”，新名称正是元宇宙“Metaverse”的前缀2022全国政协委员、佳都科技集团董事长刘伟在两会期间建议出台“元宇宙中国”的顶层设计方案，推进元宇宙技术产业发展，建立相关监管治理体系。1970NASA利用阿波罗十三号的虚拟模型修复了氧气爆炸的问题1985ESI和大众汽车合作成为首个开发模拟软件以分析汽车碰撞变形的公司1997ESI合并Framasoft软件业务，提供核工业机械仿真解决方案2003ESI并购美国EASI公司的CAE仿真设计和控制软件环境2003数字孪生的设想首次出现于Grieves教授在密歇根大学的产品全生

15、命周期管理课程上2007西门子AG收购UGS，成立Siemens PLM Software，成为建模、仿真和测试软件平台的龙头供应商2010“数字孪生”一词在NASA的技术报告中被正式提出2015国务院推进“互联网+”、产业互联网在B端和G端落地加速2020首次指出数字孪生是七大新一代数字技术之一，提出开展数字孪生创新计划2021英伟达发布Omniverse平台，这个易于扩展的开放式平台专为虚拟协作和物理级准确的实时模拟打造，定位为工程师的元宇宙2021国务院印发“十四五”数字经济发展规划，提及数字孪生等产业元宇宙相关概念科幻电影头号玩家上映，使得元宇宙世界更加具象1.3 聚焦产业元宇宙：落地

16、触手可及9资料来源：亿信华辰公众号、AI科技评论公众号、证券时报公众号、创新研究公众号、天风证券研究所为什么我们聚焦产业元宇宙？为什么我们聚焦产业元宇宙？相关技术发展更加成熟规避对元宇宙的众多质疑身临其境体验感要求低产业元宇宙相关基础技术相对成熟：渲染、建模、仿真、分析预测等已有成熟解决方案：消费元宇宙的核心在于“低延时”和“沉浸感”，这需要VR/AR/MR软硬件作为交互基础、丰富的内容生态构建、以及强大的视觉算法做支撑，现有技术尚在迭代过程中消费元宇宙的很多落地项目存在沉浸感差和成本高的问题，对用户体验和效益提升有限产业元宇宙注重对现实世界的赋能，目的为降本增效，规避了众多对元宇宙概念的质疑

17、和担忧：规避了人为何需要消费元宇宙创造虚拟世界“第二人生”的质疑规避了对消费元宇宙对人的体验和效应提升有限的质疑规避消费元宇宙面临的道德法律隐忧，不涉及隐私保护、科技伦理、网络成瘾和法规制定等问题产业元宇宙使用前沿技术服务于现实世界，帮助生产经营实现降本增效，在现有B端G端数字化转型的环境中更具实用性产业元宇宙对虚实交互的要求相对较低：消费元宇宙强调虚拟化和身临其境的体验感，产业元宇宙更注重科学决策而非体验感，更关注数据的真实可靠和分析预测两者目的差异导致对虚实交互性要求差异，因此目前交互设备如VR/AR/MR仍存的眩晕感、不真实感等问题不会阻碍产业元宇宙的发展1.3 聚焦产业元宇宙：数字经济

18、的终极形态10我们认为产业元宇宙是数字经济的终极形态，是将众多理念、技术、数据整合在一起，共同为实体经济、为产业发展赋能的数字经济的一个高级阶段，其存在本质意义是为各种传统行业的数字化转型服务。诺贝尔物理学奖获得者乔治斯穆特：“虚拟现实的未来不在于构建魔术般的幻境，而是为现实生活带来积极改变。”我们认为数字经济的发展在不同的时代背景下体现为不同类型的数字表达数字经济的发展在不同的时代背景下体现为不同类型的数字表达：互联网时代的数字经济主要是2D2D信息的表达信息的表达；而在最近十年我们正拥有了创建创建3D3D世界的技术世界的技术；未来当我们可以在虚拟世界中无比真实地感觉到空间和时间时，我们有望

19、面向接近接近4D4D的阶段的阶段，即虚拟与现实共生，而我们认为这有可能是数字经济最终的阶段这有可能是数字经济最终的阶段。2D信息表达3D世界创建接近4D空间21世纪的前20年，互联网时互联网时代的数字经济主要是代的数字经济主要是2 2D D信息信息的表达的表达，即文本、语音、图像、视频最近十年，随着虚拟现实、数字孪生等技术的突破，我们正拥有了创建3D世界的技术，主要体现为创建全创建全新新3 3D D世界或为物理世界建模世界或为物理世界建模接下来的几十年，随着虚拟现实等前沿高端技术再度突破，我们可能进入产业元宇宙的成熟发展阶段，届时我们可以在虚拟世界中无比真可以在虚拟世界中无比真实地感觉到空间和

20、时间实地感觉到空间和时间，即接近接近4 4D D的阶段的阶段，也是数字经济最终的阶段虚拟世界和现实世界间来去自由，在哪一边都有完整的经济体系、社会制度等资料来源：恒信东方公众号、复旦大数据研究院公众号、亿信华辰公众号、VRPinea公众号、天风证券研究所数字孪生：连接虚拟与现实的“虫洞”数字孪生：连接虚拟与现实的“虫洞”211请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明2.1 数字孪生：产业元宇宙的雏形阶段122.1.1 从物理世界到虚拟世界：数字化向数字孪生的进阶数字化转型强调使用数据对真实物理世界进行精准复刻，打造数字模型，实现对物体实体模型的设计决策和跟踪监测数字化转型遵循由实到虚数字化转型遵

21、循由实到虚数字孪生将是连接虚拟和现实世界“虫洞”的底层基础：数字孪生在数据整合、分析的基础上，在数字空间实施构建物理对象的数字化模型，实现由实到虚物理信息传递到虚拟世界后，通过模拟、验证、预测和控制物理实体全生命周期行为，进行最优化决策以提高效率，最终实现虚拟实体对物理实体的反馈赋能。由此可见，数字孪生解决方案已经初具产业元宇宙赋能产业、降本增效的雏形数字孪生解决由实到虚的连接问题数字孪生解决由实到虚的连接问题资料来源：极致科技官网、CSDN公众号、华制智能公众号、天风证券研究所2.1 数字孪生：产业元宇宙的雏形阶段132.1.2 从虚拟世界到虚实结合的世界：数字孪生向产业元宇宙的进阶特性技术

22、发展方向先进技术具体落地实时协同计算速度加快高性能GPU加速计算英伟达发布了用于驱动大规模数字孪生的英伟达OVX计算系统，结合了高性能 GPU 加速计算、AI 算法并配备了高速存储访问、低延迟网络、精确计时，将被用于实时模拟复杂的数字孪生AI算法高速存储访问低延时网络构建完整数据中心集群应建立实时响应和支撑的数据中心来支持庞大数据传输。OVX软硬结合的数据中心和计算系统，在新一代以太网平台Spectrum网络架构下，结合RTX GPU 硬件和各项网络组件，打造低时延网络物理准确性仿真精准度提高基于物理学机器学习神经网络模型的交互式AI模拟英伟达 Modulus AI 框架以及英伟达 Omniv

23、erse 3D 虚拟世界模拟平台，可以实时创建基于物理信息的交互式AI模拟，模拟速度更快（传统模拟速度的1万倍），建模精度更高（置信度提升）渲染性能提升高性能GPU加速计算Omniverse 支持多种可兼容Pixar Hydra 架构的渲染，包括全新Omniverse RTX 渲染器，充分利用 NVIDIA Turing 和下一代NVIDIA架构中的硬件 RT内核，实现了实时硬件加速光线追踪和路径追踪实时渲染平台/引擎决策智能化分析和预测准确性提升AI算法英伟达使用AI方式操作和运营数字资产，使用图形功能、人工智能功能和运算功能实现对数字模型的分析和预测，辅助决策，搭建由虚到实的桥梁沉浸体验监

24、测和预测结果展示更逼真3D可视化、VR、AR、MROmniverse View的AR/VR 扩展CloudXR，可将3D数据流传输到外设上的应用程序中，对虚拟实体实现沉浸式的交互体验连接融合分工协作创建云平台，平台连接的设备实现云端迭代、共享和协作一年时间内，英伟达Omniverse连接增加10倍，其中82种连接是通过扩展的Omniverse生态系统增加的；推出Omniverse Cloud，允许来自数十亿台设备的用户在任何地点对储存在Cloud中的模型进行3D设计协作和模拟，并通过发送链接即时邀请其他合作者加入会话。数字化数字孪生产业元宇宙的进阶过程，包含的市场机会：产品性能提升刺激GPU需

25、求硬件：硬件：GPU商业落地加速建立5G生态网络：网络：5GAI算法/图形渲染引擎/仿真建模软件：算法软件：算法资料来源：极客邦科技InfoQ、1905电影网、VR陀螺、AI芯天下公众号、英伟达官网、英伟达公众号、天风证券研究所2.2 数字孪生产业图谱14请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明2.2.1 数字孪生定义 我们认为数字孪生并不对应某一项特定技术，而是由实到虚由实到虚、再由虚控实再由虚控实的整个流程闭环的整个流程闭环，在这一闭环中存在多流程环节，每一环节由特定领域的成熟技术做支撑。我们认为数字孪生流程中核心节点段为数据数据建模建模仿真模拟仿真模拟预预测分析测分析，在这一过程中数字孪生

26、解决方案提供商主要从三个方面解决现存问题从而提供价值增量：1）多源数多源数据的融合据的融合；2）三维可视化渲染三维可视化渲染；3）模拟分析场景构建模拟分析场景构建，并基于给定模型并基于给定模型和运行规律在平台内进行模拟分析和运行规律在平台内进行模拟分析。2.2 数字孪生产业图谱15资料来源：各公司官网、天风证券研究所2.2.2 数字孪生产业链全景图2.2 数字孪生产业图谱162.2.3 数字孪生产业上市公司概览公司类型公司类型公司名称公司名称产品产品产业链定位产业链定位运营商中国移动OneNET物联网平台/OneZone智慧社区项目定制开发中国联通定制化孪生平台开发：冬奥智慧云管家项目定制开发

27、中国电信定制化孪生平台开发：智慧城市、数字园区、智慧工厂项目定制开发互联网巨头阿里云dataV孪生平台通用平台GanosBase云孪生时空数据库数字孪生数据存储、计算引擎腾讯云CityBase（CIM）数字城市孪生平台底座腾讯TAD-Sim自动驾驶仿真平台数字交通收费站云端实时数字孪生系统京东云智能城市操作系统数字城市孪生平台开发（基于AIPaaS引擎）AIDCTwins数据机房孪生平台元聚力OmniForce开放生态平台数智化社会供应链的新一代基础设施AI公司科大讯飞城市超脑数字城市孪生平台开发商汤科技SenseFoundry方舟城市开放平台数字城市孪生平台开发（基于机器视觉）软件公司四维图

28、新（中交宇科）真三维虚拟现实数据云平台（VRP+）项目定制开发数字政通城市信息模型（CIM）数字城市孪生平台底座佳都科技城市信息模型（CIM）数字城市孪生平台底座广联达BIM孪生平台要素顺丰控股（丰图科技）实景动态感知平台（基于GIS）孪生平台要素超图软件GIS孪生平台要素航天宏图遥感影像处理软件PIE/地图导航基础软件PIE-Map孪生平台要素中望软件CAX孪生平台要素中控技术SCADA/PLC交互控制硬件公司浪潮信息AI服务器算力支撑景嘉微GPU算力支撑海康威视摄像头视觉支持大华股份摄像头视觉支持资料来源：物联网智库公众号、广东移动政企业务公众号、中国联通公众号、晓说通信公众号、赛文交通网

29、公众号、京东云公众号、猎云网公众号、中国测绘学会公众号、各公司官网、天风证券研究所2.2 数字孪生产业图谱172.2.3 数字孪生产业公司概览阿里云全栈数字孪生技术全栈数字孪生技术：布局芯片、3D建模、图像处理、高性能数据传输和处理等多个技术方向公有云平台工业大脑v3.0平台本地部署服务器基础环境基础环境RDS关系数据库云原生关系数据库数据库数据库在线分析数仓多模数据库数据湖分析GanosBase云孪生时空数据库强化多级空间并行查询加速、高级移动对象处理、PB级轨迹大数据处理能力时空数据云平台：空间数据融合加工可视化搭建平台：低代码+协同数字孪生平台数字孪生平台模拟仿真平台：实时渲染引擎3D可

30、视化引擎资产物料库Data.V平行世界工业数字孪生DTwin平台多源数据接入融合AI&仿真能力DataV数据可视化P PaaSaaS数字机坪行业解决方案行业解决方案数字政府化工行业水泥行业智慧校园做厚中台做强生态做深基础阿里云战略基础阿里云战略基础时空数据基础设施时空数据基础设施多方数据源多方数据源接入生态合作伙伴生态合作伙伴被集成终端用户终端用户数据引擎服务解决方案资料来源：创新创业孵化产业园服务平台公众号、阿里云网站、阿里开发者公众号、DataV数据可视化公众号、阿里云云栖号、天风证券研究所2.2 数字孪生产业图谱18资料来源：科大讯飞公众号、Wind、科大讯飞公告、天风证券研究所2.2.

31、3 数字孪生产业公司概览科大讯飞20182018城市超脑计划城市超脑计划：将AI能力与城市发展融合，数字孪生城市数字孪生城市=数字城市数字城市+智慧场景智慧场景+城市超脑城市超脑规划建筑应用场景协同数据闭环共同成长时空记忆打通规划模型与实际数据，找出理论数据和实际数据的差异原因数据贯穿打破场景间的数据孤岛，如交通、安防、小区的摄像头统一，车、人、物流动信息打通发现问题定位城市中的问题，如马路的掉头空间、学校放置区位的选择更新知识完善模型，基于数据模型提供规划决策提醒持续成长模型与城市建设同步增长AI能力城市超脑城市超脑企业办公医疗教育安徽省内：安徽省内：铜陵、宣城、芜湖、合肥、毫州等安徽省外：

32、安徽省外：天津、聊城、长春、漯河、铜川、乌海科大讯飞智慧城市收入占比2.2 数字孪生产业图谱19资料来源：Wind、佳都科技公告、企名片、天风证券研究所2.2.3 数字孪生产业公司概览佳都科技智慧轨交智慧城市ICT/IT服务集成能力集成能力投资生态投资生态46%36%49%58%46%54%45%37%8%9%5%4%20218公司收入结构行业解决方案ICT服务与产品解决方案行业智能化产品及运营服务17%16%13%15%18%19%14%15%6%7%6%9%63%55%67%64%20218分产品毛利率综合毛利率行业解决方案ICT服务与产品解决方

33、案行业智能化产品及运营服务IDPSIDPS城市城市交通大脑交通大脑ARAR三维实景三维实景融合技术平台融合技术平台孪生车站孪生车站2.2 数字孪生产业图谱202.2.3 数字孪生产业公司概览超图软件数字底盘业务数字底盘业务：数字孪生城市基础底座和时空基础设施，公司凭借三维GIS能力成为华为沃土计划的重要合作伙伴。AR 河图Cyberverse三维GIS 超图软件超图软件可视化 数字冰雹华为“沃土计划”华为“沃土计划”：打通物理世界和数字世界，助力客户数字化转型成功公司智慧城市时空大数据平台作为数字孪生城市、新型智慧城市建设的基础，运用新一代三维GIS技术、空间大数据技术、人工智能GIS技术、区

34、块链GIS技术等，助力智慧城市建助力智慧城市建设从二维提升到全三维设从二维提升到全三维，为空间治理应用建设提供为空间治理应用建设提供支撑平台支撑平台。基于数字底盘，可面向全国、区域、城市、园区、场站、楼宇/建筑等不同层次的场景空间，构建全空间覆盖、全周期管控、全业务协同的空间治理应用。20212021年公司数字底盘业务年公司数字底盘业务合同实现同比增长合同实现同比增长6767%，陆续中标了芜湖、长春、丽水、宁波、厦门、济南、泸州、西安等地相关项目，其中智慧芜湖项目中标金额3098万元。制度安全保障体系政策标准保障体系资料来源：华为官网、Wind、超图软件公告、超图软件官网、华为终端云服务公众号

35、、数字冰雹大数据可视化公众号、天风证券研究所2.2 数字孪生产业图谱21资料来源：Wind、超图软件公告、航天宏图招股说明书、航天宏图公告、天风证券研究所2.2.3 数字孪生产业公司概览航天宏图上游上游导航卫星系统遥感测绘中游中游GIS下游下游政务：智慧城市、应急救援企业：设施巡检军事：战场环境仿真遥感图像处理基础软件平台PIE北斗地图导航基础软件平台PIE-MapPIE-Engine标准化集成PIE-Earth智慧地球平台地理信息系统产业链地理信息系统产业链数字孪数字孪生底座生底座数字孪生产业链数字孪生产业链上游上游中游中游下游下游GIS/BIM等环境元素数据IOT/CAD等零部件元素数据数

36、据融合与分析平台数据动态交互与可视化展现智慧城市自动驾驶工业互联网2.2 数字孪生产业图谱222.2.4 数字孪生产业核心厂商数字孪生解决方案提供商通用能力（平台能力）工具能力数字孪生平台项目能力CIM生态能力中台化底座场景能力（要素能力）BIMGISRS工业设计与仿真WDP平台DTS平台森工厂ThingStudioRAYDATAGanosBase云孪生时空数据库沃土数字平台SenseCore 商汤AI大装置定制化项目标准化PaaS平台行业解决方案垂直行业Know-how核心与关键组件解决方案生态3DExperience平台数据/场景要素垂直场景方案资料来源：各公司官网、天风证券研究所2.2

37、数字孪生产业图谱23资料来源：51World公众号、希捷科技公众号、元宇宙三十人论坛公众号、天风证券研究所2.2.4 数字孪生产业核心厂商51WORLD数字孪生产业链数字孪生产业链上游上游中游中游下游下游环境与设备元素数据数字孪生平台构建各行业应用AES全要素场景Sim-One自动驾驶仿真测试平台51OS运营管理51Meet企业级元宇宙应用多行业多场景应用场景构建+多维度仿真+评价指标三维空间企业应用流量入口场景需求提炼场景要素丰富PaaSWDP可编辑开放平台云原生跨平台51Cloud2.2 数字孪生产业图谱24资料来源：优锘科技官网、优锘科技bilibili官方账号、天风证券研究所2.2.4

38、 数字孪生产业核心厂商优锘科技 优锘科技是IT智能管理和IoT物联网可视化管理领域的优秀厂商，技术团队由来自IT管理软件和计算机图形两个领域的专家组成，公司以数字孪生的理念提供新一代智能可视管理平台（IT智能可视运营平台Tarsier 和新一代物联网可视化PaaS平台ThingJS），实现对万物互联的数字化世界的可视化、智能化、人性化、众创化的创新管理。项目阶段项目阶段定制化可视化项目开发，基于团队的可视化研发能力完成项目的定制化交付内部工具阶段内部工具阶段基于在大量项目上的积累和沉淀，形成通用的模块化和功能化组件，用于内部研发和交付效率的提升产品工具阶段产品工具阶段将内部的平台化产品进一步打

39、磨，形成标准化的解决方案，赋能外部开发者和生态合作伙伴关键引擎关键引擎工业软件工业软件游戏游戏万物互联万物互联三维CAXUnity/UEThingJS行业产品及解决方案零代码工具赋能集成商、厂商PaaS平台赋能集成商、厂商、开发者超大型企业中小企业开发者2.2 数字孪生产业图谱25资料来源：联想创投公众号、创道硬科技视频号、天风证券研究所2.2.4 数字孪生产业核心厂商DataMesh DataMeshDataMesh是工业领域的数字孪生平台供应商是工业领域的数字孪生平台供应商：公司业务聚焦工业制造场景，发布了企业元宇宙系统平台FactVerse实宇宙，通过快速连接CAD/BIM/IoT及知识

40、数据，结合混合现实技术（XR/MR），实现物理世界与数字世界的虚实映射和仿真，打造工业、建筑场景下的元宇宙。公司坚持走全球化发展战略，中国和海外业务同步增长公司坚持走全球化发展战略，中国和海外业务同步增长：在日本，与日本第一大移动服务商NTT DOCOMO签订了战略合作协议，共同推广DataMesh产品在日本的销售，目前SaaS服务已有50余家企业付费；在新加坡，是新加坡电信(Singtel)唯一的Enterprise XR合作伙伴；同时公司将持续加大在东南亚地区的推广力度。TEMSTEMS工业元宇宙建设路线培训培训基于数字孪生/3D说明指导，提升工作人员操作、维护设备的能力体验体验基于数字孪

41、生体验导览，在底层本且不干扰生产秩序的情况下快速提升认知监管监管工程监理、设施设备维护和状态检查以及管控模拟模拟还原真实设施、设备的运转和操作逻辑，用于大范围的规划、实训、预测、管理降本增效降本增效获得订单获得订单数据连接：数据连接：IoT平台、企业ERP、报表系统、SCADA以及各类时序数据库的映射数字孪生云平台数字孪生云平台/一体机一体机DCS/DCSADCS/DCSA云上协同：云上协同：企业内容上云，同时支持多种云环境部署，数据可在不同环境之间迁移多端分发：多端分发：支持各类屏显、XR眼镜、手持设备，跨地域调用云端数字孪生场景数据融合：数据融合：CAD/BIM/IoT及知识数据导入，完成

42、轻量化、加速、元数据抽取等处理企业元宇宙系统平台企业元宇宙系统平台FactVerseFactVerse实宇宙实宇宙孪生体构建：孪生体构建：结合XR/MR技术，实现物理世界与数字世界的虚实映射和仿真仿真预测：仿真预测：支持基于数字孪生环境的二次开发，方便流程仿真、预测性维护应用对接数字孪生内容创作与协同平台数字孪生内容创作与协同平台Director Director：数字孪生内容快速编辑制作产品体系产品体系流程操作助手流程操作助手Checklist Checklist：基于AR的流程指导可视化编辑工具运动仿真平台运动仿真平台SimulatorSimulator：设备操作模拟器，连接电传信号提供工

43、程机械的完整物理、音频与振动模拟BIM+ARBIM+AR施工监理助手施工监理助手InspectorInspector：通过AR设备实时映射BIM数据，检查工程质量，标记问题2.3 数字孪生应用场景26资料来源：立方知造局公众号、天风证券研究所智慧城市智慧城市自动驾驶自动驾驶工业互联网工业互联网中国领先国家领先国家美国、德国德国、美国、中国、韩国为什么中国数字孪为什么中国数字孪生应用在智慧城市生应用在智慧城市普及度较高，而美、普及度较高，而美、德在工业互联网领德在工业互联网领域普及较高？域普及较高？我们认为造成不同国家数字孪生应用格局差异的原因主要有：历史背景沉淀历史背景沉淀：从数字孪生技术的发

44、展历史来看，美国、德国在“数字孪生”概念被创造出来之前，就已在国防军工、航空航天、工业制造等领域应用仿真技术，而仿真技术是数字孪生体系中的重要一环，故而数字孪生在海外的发展是以工业领域为起点开始的。基础技术差异基础技术差异：一方面，工业领域数字孪生架构的底层为采集感知和反馈控制，对应基础技术为CAD、CAE、CAM等工业软件，而我国在工业软件相关基础技术领域与美我国在工业软件相关基础技术领域与美、德两国仍有较大差距德两国仍有较大差距；另一方面，我国在5G、大数据、AI和云计算等技术上相对成熟，对应工业领域数字孪生的角色是虚拟仿真和监测分析对应工业领域数字孪生的角色是虚拟仿真和监测分析，而这两个

45、功能更加契合数字孪生城市的应用场景。政策环境支持政策环境支持：数字孪生在智慧城市的应用发展在我国获得了更加积极的政策环境数字孪生在智慧城市的应用发展在我国获得了更加积极的政策环境。一方面，根据立方知造局公众号，城城市是现代经济的主要载体市是现代经济的主要载体，而数字孪生又是智慧城市的载体而数字孪生又是智慧城市的载体，因此中国的宏观政策，主要集中于数字孪生城市上，如“十四五规划和2035远景目标”中，明确提出“探索建设数字孪生城市”；另一方面，在后人口红利时代，在城市治理效率上在城市治理效率上我国的城市管理者面对着更大的挑战我国的城市管理者面对着更大的挑战，同时考虑到作为智慧城市中对“人”的管理

46、的重要工具人脸识别技术在海外推广受到较多阻力，故而我国数字孪生在智慧城市领域的应用要领先于世界其他国家。数字孪生能否让中数字孪生能否让中国在工业软件领域国在工业软件领域实现“弯道超车”？实现“弯道超车”？以工业互联网是工业领域数字化发展的终极形态为前提，我们认为数字孪生有望帮助我国在工业软件领域实现弯道超车数字孪生有望帮助我国在工业软件领域实现弯道超车：数字孪生作为虚实交互的桥梁，是工业互联网重要的支撑数字孪生作为虚实交互的桥梁，是工业互联网重要的支撑，而工业互联网本身亦通过大量的真实数据反馈使得数字孪生应用更具价值，在此基础上，我国或许可以跳过工业软件的薄弱环节，在离工业互联网目标更近的数字

47、孪生领域取得领先地位；我国在5G、大数据、AI和云计算上的优势为工业领域虚拟仿真和监测分析提供了技术基础，尽管在设计环节仍然不敌海外厂尽管在设计环节仍然不敌海外厂商，但生产流程监控与处理亦是工业互联网中重要一环商，但生产流程监控与处理亦是工业互联网中重要一环，而我国在这一环节大有可为。2.3 数字孪生应用场景27资料来源：埃欧哲公众号、深圳BIM促进会网站、中国信通院CAICT公众号、360安全卫士公众号、天风证券研究所2.3.1 数字孪生应用场景之一：智慧城市遥感数据BIMGIS物联网数据上游：数据来源方上游：数据来源方CIM低代码平台大数据分析中游：数据融合方中游：数据融合方运营商集成商政

48、府项目公司下游：项目交付方下游：项目交付方管理、运营、降低使用者的专业门槛多源数据融合动态、双向反馈设计、规划、执行数据窄而精、精确度高、极细颗粒度静态、单向呈现BIM/GIS轻量化多源异构数据融合处理多层次通用时空数据框架实时数据可视化渲染壁垒：壁垒：特定领域专业软件开发能力壁垒：壁垒：城市模型构建能力跨场景元素的抽象与工具化能力多源异构数据融合能力壁垒：壁垒：定制化开发能力资质要求地方产业资源软硬件定制、安装解决方案软件开发工具标准化、组件化统一接口安全能力规划可视化（由实到虚）动态实时反馈（虚实映射）仿真、模拟、决策（由虚到实）Stage 1Stage 2Stage 3解决沟通问题，提升

49、协作效率解决沟通问题，提升协作效率解决决策问题，提升运营效率282.3 数字孪生应用场景2.3.1 数字孪生应用场景之一：智慧城市数字孪生城市是新型智慧城市演进的重要方向，赋能四大增量价值1234多源数据采集、处理和融合。多源数据采集、处理和融合。随着物联感知设施和数据种类的增多，地理矢量数据、模型数据、BIM数据和城市各业务的专题数据将形成庞大的数据库。对于这些多源异构数据，需要分别进行冗余数据和异常数据的处理、非结构化数据的结构化处理以及不同类型和不同来源的结构化数据的标准化和规范化。最终，建立在统计口径、精确度等统一标准的结构化数据库。实现城市全生命周期管理体系的建立实时动态反馈。实时动

50、态反馈。首先，安装布置充足的传感器和摄像头等数据采集设备，进行动态、准确的数据采集；其次，需要建立实时数据库，实现高速的数据采集和数据处理，这需要一个存储计算交互的城市云底座；最终，围绕全域数据端到端管理运营，包括数据采集、接入、治理、融合、轻量化、可视化、应用，实时动态数据反映根源性问题并帮助人员及时反馈和处理。虚实融合。虚实融合。城市管理者能建立三维立体的数字模型，一方面能更直观的了解城市全局现状，更好的监测和决策；另一方面能基于数字平台界面与物理城市互动，调整建筑物等的位置、大小、形状等，辅助设计。数字模型平台还可以叠加噪声图、气象图、能源消耗热力图等外部因素。整合物联感知设备的城市级物

51、联网平台云数据中心高性能计算IoTBIMGISCIMAI计算边缘计算模拟仿真帮助更好的预测和决策。模拟仿真帮助更好的预测和决策。在根据物理实体生成的数字模型进行模拟仿真，对城市可能产生的不良影响、矛盾冲突、潜在危险进行智能模拟和预警，并提供合理可行的对策建议，以未来视角智能干预城市原有的发展轨迹和运行，进而指引和优化实体城市的规划、管理。并且随着实体数据的搜集，依据同步速率进行收敛。建模技术、MR模拟仿真、AI计算资料来源：中国信息报、中国信通院CAICT公众号、天风证券研究所292.3 数字孪生应用场景2.3.1 数字孪生应用场景之一：智慧城市城市治理领域城市服务领域文体旅游类文体旅游类政务

52、服务类交通物流类交通物流类安全应急类 水利水务类发展发展要求要求1)对单个车辆进行定位，实现行车轨迹追踪和溯源2)城市道路交通全景监控，定位交通事故3)计算拥堵延时指数，进行错峰和管制降低高峰拥堵延时现存问题现存问题数字孪生的价值数字孪生的价值1)城市交通定位准确度偏低，无法实现精准数字化2)定位和路径追踪平面化，若遇到如重庆等城市的错落复杂地形，难以处理和决策3)雷达和摄像头布局有限，存在车辆消失、滞留、设备盲区等追踪困难问题4)智能化水平低，信号灯等难以实现自适配优化1)建立实时标准的结构化数据库，提高定位精准度2)对道路、车辆、交通设施、环境等进行数字化还原，建立三维数字孪生体，直观展示

53、交通现状3)使用AI算法的自适应感应、协调感应、有限感知重点感应等控制优化策略进行自学习适配4)使用AI算法对在设备盲区内的车辆轨迹进行分析，实现大规模车辆轨迹的拟合、还原及预测具体具体案例案例具体具体案例案例发展发展要求要求现存问题现存问题数字孪生的价值数字孪生的价值123441)推广景区，进行品牌化影响，吸引客户前来游览2)对景区进行智慧化运营，提供路线规划，降低拥堵排队情况3)设立有吸引力的景点和项目，丰富游客游玩体验1)游客拥挤现象严重，各景点排队时间不均导致有损游客体验，景区纯靠人力难以协调人流2)有些景观游客难以使用肉眼直接观赏，影响观赏体验，如巨型建筑、遗址等3)开设新项目、改造

54、原项目等决策难以决定和判断1)使用感知设备，建立全景区实时数据库，分析各项目实时拥挤情况，模拟游客未来游览路线，为游客提供定制化路线推荐2)数字孪生对景区范围内的建筑、植被、景观文物进行高精度建模，让游客通过3D可视化、AR、VR等技术进行体验立体效果3)统计各景点有效使用频率，模拟景区改造后的游客反馈，选取最合适的改造和新建项目1234昆明市智慧交通项目龙门石窟世界文化遗产园区资料来源：中国信通院公众号、数字孪生城市优秀案例汇编（2021年）、阿里云、相数科技、天风证券研究所2.3 数字孪生应用场景302.3.1 数字孪生应用场景之一：智慧城市公司类型公司类型公司名称公司名称智慧城市领域的布

55、局智慧城市领域的布局通信中国移动2014年打造OneNET产业使能平台，持续为智慧城市、智慧园区等应用输入平台能力华为1）打造沃土数字孪生平台，打造5G和AI相结合的数字化城市、业务数字化创新模式等；2）2020年6月，南京江北新区联合华为发布“孪生计划”，全面规划了“数字孪生第一城”的发展蓝图互联网字节跳动投资众趣科技，通过数字孪生、AI、三维VR渲染技术，为智慧城市提供解决方案阿里构建“城市大脑”智慧平台，利用数字孪生结合AI技术实时分析城市规划和管理情况百度打造智慧城市，为城市治理提供服务工业达索系统公司打造新加坡虚拟城市数字孪生数字政通2021年8月16日，数字政通发布晶石孪生平台，并

56、称之为数字政通智慧城市建设的新密码飞渡科技推出DTS软件平台，从数据转换、整合、云发布、二次开发等流程中提供完整的解决方案51world自研数字孪生PaaS平台，构建全要素场景（AES），致力于创造孪生世界、克隆地球优锘科技推出智慧城市三维可视化管理平台，有效提升城市管理人员对城市运营、治安、交通、政务等业务的监控管理效率佳都科技1）在城市安全领域，推出“AR三维实景融合技术平台”；2）在宣城打造“IDPS城市交通大脑”人工智能商汤科技1）打造SenseFoundry商汤方舟城市开放平台，建立城市级视觉分析平台，使用上千种 AI模型实时分析物理世界数据，支持运营洞察、事件告警和管理行动；2）S

57、enseFoundry汤方舟城市开放平台已落地具体城市，帮助分析如交通事故、火灾和烟雾、垃圾乱放、道路损坏、道路拥堵、非法停车、爆炸等事件科大讯飞落地多个智慧城市大脑项目，以城市大数据为基础，依托人工智能、物联感知等技术，实现城市运行状态的全面感知、日常协同、应急指挥决策和城市发展规划数据可视化臻图信息在智慧城市项目中提供应用监测、识别误差、定位故障、信息可视化等功能，保障生命安全泰瑞数创1）开发SmartEarth数字孪生城市大脑，实现了城市所有物联网、云计算、数据资源、自动化设备的一体化管理，构建了六能基础能力平台体系；2）完成了天津滨海数字孪生城市、上海临港城市大脑、国家海洋局智慧海洋系

58、统等重点明星项目孪数科技利用IoT、5G、AI等前沿技术，实时感知城市动态数据，进行智能决策，实现各职能部门信息共享和三维可视化运营祝融科技推出QuickCIM城市基座和QuickBIM建筑基座资料来源：紫荆数科公众号、物联网时空公众号、江北发展公众号、企名片、新一代人工智能联盟公众号、百度智能云公众号、科大讯飞/佳都科技公告、各公司官网、各公司公众号、天风证券研究所2.3 数字孪生应用场景31资料来源：科工力量公众号、腾讯智慧交通公众号、天风证券研究所2.3.2 数字孪生应用场景之二：自动驾驶道路测试耗费众多路测车辆在广泛道路上进行数据和场景采集标注采集数据，区分2D、3D目标物和车道线标注

59、仿真测试元素库，构建不同道路、标志线、天气、周边等场景在虚拟场景下进行测试，并给出仿真评价数字孪生加持的仿真测试一套自动驾驶系应测试110亿英亿英里，里，才能达到量产应用条件采集和标注数据耗时长、费用高，阻碍自动驾驶软件发展1场景元素库的元素有限参照真实世界快速自动构建三维场景。可以将路侧中的道路、地形、标志物、天气环境、周边环境等快速建模收入场景库中，从而解决场景库模型较少的问题，也不需要专业人员费时费力手动建模，帮助构建更多测试场景可能性组合。2受制于测试的计算速度支持云端实时运行，仿真平台以云计算等为基础。从仿真测试软件转变为仿真平台，可实现在云端高并发运行上万个仿真系统实例，可以快速完

60、成几十万个物理场景的快速回归测试，提高自动驾驶算法的迭代效率（以腾讯云为例）3只局限于汽车智能本身帮助扩展到智慧交通领域，帮助预测和决策。实现真正的自动驾驶，车路协同是必由之路。数字孪生在测试自动驾驶软件的同时，能在虚拟的数字空间对真实环境实现计算和推演，为交通管理者和普通驾驶者提供决策依据。2.3 数字孪生应用场景32资料来源：九章智驾公众号、天风证券研究所2.3.2 数字孪生应用场景之二：自动驾驶 根据九章智驾对于国内外自动驾驶仿真平台的整理（功能整理截至时间为2021年7月，部分模块或有新增或完善)，我们看到从仿真模块上来看，我国自动驾驶仿真平台与海外公司相比并不存在明显劣势，且仿真云平

61、台能够更好地支持庞大数量测试场景的仿真测试，极大提升系统研发和验证测试效率。表：国外典型自动驾驶仿真平台信息梳理表：国内典型自动驾驶仿真平台信息梳理表：国内科技公司云仿真平台信息梳理2.3 数字孪生应用场景33资料来源：中国汽车报公众号、新智驾公众号、九章智驾公众号、ITS智能交通公众号、毫末智行公众号、天风证券研究所2.3.2 数字孪生应用场景之二：自动驾驶发展要求耗时耗力的实际道路测试向低成本、高效率虚拟仿真技术构建的数字孪生世界转换希望99.9%测试量通过仿真平台完成，封闭测试完成0.09%，最后0.01%进行实路测试，使自动驾驶研发更高效、经济1）数据来源高昂：高昂的数据采集和标注成本

62、场景库不完善2）异常数据问题：自动驾驶存在长尾效应算法越完善，现实中对算法测试有提升意义的场景就会越少3）置信度问题：缺少量化指标评判模拟结果的置信度仿真平台复现和泛化场景的置信问题测试结果评价标准的置信度问题1）获取数据：数字孪生基于感知、定位、建图等信息技术，实现对物理空间的一比一高精度重建，其仿真计算降低了试验场的整体测试成本2）模拟异常情况：仿真过程中输入更多异常数据，提供更丰富的测试场景来源3）置信度问题：建立更加快速的数据连接通道，车辆运行与测试结果通过网络可同步上传至测试管理评价系统，执行自动化批量化的数据分析与性能评价数字孪生测试技术实现“试验-仿真”闭环，有效增加仿真测试结果

63、的置信度现存问题数字孪生的价值/贡献模拟获取数据模拟获取数据建模反哺模型建模反哺模型342.3 数字孪生应用场景2.3.2 数字孪生应用场景之二：自动驾驶以腾讯自动驾驶实时孪生平台为例：数字孪生在自动驾驶中的应用数字孪生加持的TAD Sim平台场景场景几何几何还原还原场景场景逻辑逻辑还原还原场景场景物理物理还原还原云端云端高并高并发发通过对三维场景几何还原以及高精度传感器仿真模型，实现高精度传感器仿真的计算结果，实现快速建模数据驱动交通流仿真能力能够描述场景内部所有动态元素的运行逻辑，如行人、机动车、非机动车等交通流，实现路线决策规划仿真基于腾讯云计算的技术优势，可以在云端快速完成几十万个物理

64、场景的快速回归测试，提高自动驾驶算法的迭代效率具备面向控制算法以及车辆动力学的仿真，能够完成物理碰撞、摩擦力、风力等条件下的仿真计算智慧交通基于实时孪生仿真系统，交通管理者可以在虚拟世界“演练”不同交通异常事件对真实交通环境的影响，从而做出更优的管理和决策，提升交通运行效率。如根据仿真结果，可以决定哪个时间段进行路面施工。资料来源：腾讯智慧出行公众号、腾讯智慧交通公众号、中国日报中文网、天风证券研究所352.3 数字孪生应用场景2.3.3 数字孪生应用场景之三：工业互联网产品设计与研发生产流程监控与处理现存问题现存问题数字孪生的价值数字孪生的价值1)受数据计算所限，无法进行实时处理和操作2)产

65、品设计和产品线设计和配置时，工人难以进行3D立体的操作3)产品品类需要快速迭代，但产品设计流程繁杂，需要耗费很多时间1)数字孪生的实时同步和沉浸体验可以让一名工程师进入虚拟工厂模拟装配动作，另一名工程师根据反馈实时调整设计方案2)使用VR、AR、全景等可视化方法，能够实现工程师进入虚拟工厂进行更直观地操作3)通过数字孪生模组设计和3D操作，能用更少的规划时间达到更优化的设计决策，提高灵活性和精确度具体具体案例案例具体具体案例案例现存问题现存问题数字孪生的价值数字孪生的价值1)计算速度所限，无法实现实时处理，因此难以快速解决出现的故障和事故2)平面化显示对生产工艺过程的监控，缺少全局视角和直观体

66、验3)遇到故障/风险后安全运营人员进行分析决策，仍以被动防御为主，缺少事前防控1)将各类数据融合整理，依靠云计算平台，实现数据实时采集分析和建模2)数字孪生采用VR、AR、全景等可视化方法，实现直观展示3)快速定位风险后，通过模拟分析选择最合适的解决方案，提高决策的效率和效果，最终实现事前准备到位、事中管控到位、事后回溯优化到位CAD/CAEPLM/IOT资料来源：芯东西公众号、深圳工业网、天风证券研究所英伟达-宝马未来工厂工业互联网平台数字孪生体362.3 数字孪生应用场景2.3.3 数字孪生应用场景之三：工业互联网NVIDIA RTX GPURT CORETENSOR CORECUDA C

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

68、ealtimeMDLAccurateScalable帮助客户端连接到Nucleus，客户端包括R、PS、Unity、Maya、3DMAX、Unreal等提供一组基本服务，帮助应用程序、渲染器和微服务修改虚拟世界的表示形式用于构建原生Omniverse应用和微服务的工具包，通过轻量级扩展程序提供各功能Omniverse中的仿真技术作为Omniverse kit的插件或微服务提供，是首批模拟工具Omniverse支持多种可兼容Pixar Hydra架构的渲染器，其中之一便是全新Omniverse RTX渲染器OMNIVERSE CLOUD包含NUCLEUS CLOUD，作为共享工具，使使用者能够从

69、任何地方访问和编辑3D场景，不需要传输大量数据集OMNIVERSE Avatar用于开发AI驱动的交互式虚拟形象。结合AI、CV、NLP、推荐引擎和模拟等技术，并支持渲染具有光追效果的交互式3D形象Omniverse近期新推出的产品/功能OMNIVERSE应用制造业：宝马数字工厂自动驾驶：DRIVE Sim机器人：Isaac Sim超算中心：NVIDIA IndeX媒体与娱乐游戏开发资料来源：AI芯天下公众号、英伟达官网、芯智讯公众号、VR陀螺公众号、芯东西公众号、天风证券研究所数字孪生投资要素数字孪生投资要素337请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明3.1 行业发展驱动因素38资料来源：网

70、信办网站、发改委网站、天风证券研究所3.1.1 驱动力传导链条宏观层面：政策政策供给侧：技术技术需求侧：应用应用硬件层面：处理能力以及网络、存储性能的提升 传感器的进化带来感知层数据源的丰富与成本的降低软件层面：机器学习带来的洞察力的深化 工业通信标准增强、可视化技术带来交互性的增强“十四五”国家信息化规划（2020-2025年）：5G用户普及率由15%提升至56%IT项目投资/全社会固定资产投资比例由3.5%（2019年数据）提升至5.8%计算机、通信和其他电子设备制药业研发经费投入强度由2.35%提升至3.2%数字经济核心产业增加值数字经济核心产业增加值GDP占比由占比由7.8%提升至提升

71、至10%关键业务环节全面数字化企业比例由48.3%提升至60%企业工业设备上云率由13.1%提升至30%在线政务服务实名用户规模由在线政务服务实名用户规模由4亿增加至亿增加至8亿亿“十四五”数字经济发展规划（2020-2025年）：软件和信息技术服务业规模由8.16增加至14万亿元 工业互联网平台应用普及率由14.7%增加至45%数字基础设施体系：网络基础设施网络基础设施：5G应用“扬帆”行动计划 新型感知基础设施感知基础设施：公共安全、交通、城管、民生、生态环保、农业、水利、能源等行业物联网 新型算力设施算力设施：全国一体化大数据中心体系建设工程数字产业化发展：强化优势技术供给：5G、物联网

72、、云计算、人工智能、大数据、数字孪生数字孪生等产业数字化转型：农业农业数字化、工业工业数字化、智能制造制造、数字商务、智慧能源、能源、智慧水利、水利、智慧交通交通 发展跨越物理边界的“虚拟”产业园区“虚拟”产业园区和产业集群，构建虚实结合虚实结合新生态 公共服务数字化：数字政务、数字孪生城市数字孪生城市3.1 行业发展驱动因素393.1.2 定量视角下的驱动因素分析数字经济占比数字经济数字经济数字产业化数字产业化（数字经济核心产业）（数字经济核心产业）数字技术的产业化，现有技术才有产业，主要指ICT产业产业数字化产业数字化产业原本都是存在的，但加数字之后带来了数量的扩张和效率的提升，带来了量的

73、增长和质的提升对应对应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%假设“十四五”期间GDP平均增速为5%，基于数字经济核心产业增加值GDP占比由7.8%提升至10%：“十三五”期间，数字经济核心产业增加值GDP占比仅由7.1%上升至7.8%，对应产业规模CAGR为10.1%，仅为GDP增速的1.3倍；而“十四五”期间该占比由7.8%上升至10%，对应产业规模对应产业规模CAGRCAGR为为1010.3 3%，是是GDPGDP增速的增速的2 2.1 1倍倍，增长要求较高增长要求较高；假设“十四五”期间整体

74、数字经济整体增加值增速与数字经济核心产业增加值保持持平，则数字经济增加值数字经济增加值GDPGDP占比将由占比将由3939%上升至上升至5050%；德国、英国、美国2020年数字经济占GDP比重分别为66.7%、66%和65%，我国与之相比仍有一定差距我国与之相比仍有一定差距；与数字产业化相比，产业数字化的增长更为显著产业数字化的增长更为显著，“十三五”期间产业数字化CAGR为17%，在“十四五”期间有望进一步拉动数字经济整体规模有望进一步拉动数字经济整体规模的增长的增长。资料来源：中国信通院公众号、中国数字经济发展白皮书、Wind、央视财经公众号、数据观公众号、全球数字经济白皮书、天风证券研

75、究所3.1 行业发展驱动因素403.1.2 定量视角下的驱动因素分析计算力水平根据IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院：计算力指数平均每提高计算力指数平均每提高1 1点点，数字经济和数字经济和GDPGDP将分别增长将分别增长3 3.5 5和和1 1.8 8 增加对算力的投资可以带来经济的增长，且这种增长具有长期性和倍增效应：当一个国家的计算力指数达到40分以上时，计算力指数每提升1点，对GDP增长的推动力将增加1.5倍，而当计算力指数值达到60分以上时，计算力指数每提升1点，对于GDP增长的推动力将提高到3.0倍。美国和中国美国和中国分别以分别以7777分和分和7070分位列前两位分位列前

76、两位，同处领跑者位置同处领跑者位置。GDP增长增长1.81.8数字经济增长增长3.53.5计算力指数平均每提高平均每提高1 1点点基础设施支持计算能力计算效率应用水平1.5倍3倍带来GDP增长推动力增加中国计算力水平持续提升：中国计算力水平持续提升：2021年AI算力增长全球第一2021年制造业IT支出占全球市场15%，预计2025年将达20%，对应CAGR为16.6%2020-2025年AI应用总支出增速维持在30%+劳动生产率增加劳动生产率增加劳动量增长劳动量增长GDPGDP增长增长数字经济贡献可能负增长GDPGDP增长动力模型增长动力模型宽松的政策环境和宏观环境资料来源：CDCC公众号、

77、IDC 2021、中欧国际商学院公众号、天风证券研究所3.2 行业投资逻辑41请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明3.2.1 核心问题之一 业务诉求有多强以合肥城市大脑交通数据为例（2020年）：初始投入金额（亿元）11.52时间区间（年）311%-4%-11%516%4%-2%1015%6%2%智慧城市智慧城市 拥堵路段平均通行时间缩短20%年末四个月内公交正点率提高5.1%公交专用道违法抓拍455次/月 轨道交通客运分担率同比上升13.27%停车场泊位轮转率环比提升20.7%说明：1）计算收益时仅考虑政府财政收入的增加部分2）人员成本的降低未考虑在内合肥交通超脑项目合肥交通超脑项目 RO

78、IROI 测算测算自动驾驶领域自动驾驶领域“110110亿英里亿英里”测试目标测试目标：自动驾驶汽车需要至少进行110亿英里（约177亿公里）的里程测试来验证自动驾驶系统比人类驾驶员更可靠（100辆车*365天*24小时*40km/h*500年）截至2021年Waymo实际路测距离2000万英里，百度Apollo完成2500万公里 自动驾驶算法测试组合自动驾驶算法测试组合：90%仿真平台+9%测试场+1%实际路测 用算力换时间用算力换时间：腾讯自动驾驶虚拟仿真测试平台TAD Sim2.0可以每天测试1000万公里 降低研发成本降低研发成本：数字孪生可节省约20%左右的研发时间和40%-45%的

79、研发成本工业互联网领域工业互联网领域 省人省人：降低设备巡检人员、专业人员、产线人员数量 省电省电/料料：动态调整用电设备工作状态、降低CPU平均占用率、降低物料损耗 降低安全事故成本降低安全事故成本：模拟代替实操、远程控制 增加产出增加产出：增加有效工作时长、员工培训效率、缩短信息沟通与决策时间武钢智慧铁水调度系统武钢智慧铁水调度系统 ROIROI 测算测算（运输环节运输环节）初始投入金额（亿元）0.511.5时间区间（年）328%-3%-13%530%5%-3%1024%7%1%资料来源：科大讯飞集团公众号、合肥日报公众号、合肥市人民政府公众号、安徽发布公众号、税政第一线公众号、北京汇优文

80、化艺术中心、合肥晚报公众号、科工力量公众号、机器之心公众号、智车科技公众号、艾瑞咨询公众号、中国钢铁新闻网、天风证券研究所3.2 行业投资逻辑42资料来源：智东西公众号、道普信息技术有限公司公众号、采招网、Wind、艾瑞咨询公众号、电动1家公众号、IDC咨询公众号、环球纺织公众号、天风证券研究所3.2.1 核心问题之二 市场规模有多大2023年智慧城市场景市场规模约为：亿元亿元数字孪生模块占比5%-10%智慧城市建设渗透率15%新型智慧城市建设规模13282亿元 根据数字孪生白皮书2020年11月的预测，2021年新型智慧城市建设总规模约10727亿元，考虑到全年智慧

81、城市相关项目总中标金额为1085亿元，我们估算目前智慧城目前智慧城市建设渗透率约为市建设渗透率约为1010%。自动驾驶仿真平台市场规模约为7474-8383亿元亿元测试与验证成本占比28%28%上市车企2021研发支出合计709709亿元亿元数字孪生可节省研发成本40%40%-45%45%头部上市车企平均ROIC约为7%7%根据普华永道，2020年每款车型E/E架构的开发成本中软件、测试与验证、硬件占比分别为34%、28%、38%，未来软件和测试验证成本占软件和测试验证成本占比有望提升比有望提升，20302030年对应占比调整年对应占比调整为为4242%、3131%、2727%。工业上市公司2

82、021管理费用5101亿元管理效能提升10%-15%工业上市公司平均ROIC约为5.3%数字孪生在工业领域应用市场规模约为：亿元亿元 根据IDC，中国制造业IT相关支出在全球市场占比14.6%，然而中国制造业对世界制造业贡献的比重接近三成，两者仍有很大差距。IDC预测，随着互联网和新兴技术企业涌入工业寻找第二增长曲线，中国中国制造业制造业ITIT支出支出“十四五十四五”期间将保期间将保持持1616.6 6%增速增速，20252025年在全球占比年在全球占比将提升至将提升至1818.9 9%。3.2 行业投资逻辑43资料来源：天风证券研究所分析整理3.2.1 核心问题之

83、三 竞争格局推演智慧城市智慧城市自动驾驶自动驾驶工业互联网工业互联网用户代码能力低高低场景同质性高高低场景分散程度中低高产品化潜力中（以细分赛道为核心）高低总市场空间高中高细分场景同质性高/低细分场景分散程度低/高细分场景产品化潜力高/中（以功能为核心）细分场景市场空间高/低核心壁垒垂直行业Know-how场景库、体系标准更高的ROI3.2 行业投资逻辑44资料来源：防务快讯公众号、林草新闻公众号、采招网、天风证券研究所分析整理3.2.1 核心问题之三 竞争格局推演（智慧城市）跨行业用户间的技能壁垒和业务诉求差异使得智慧城市领域需要新的生产工具（现有工具跨行业之后难以得到广泛使用扩散现有工具跨

84、行业之后难以得到广泛使用扩散），而城市治理场景下模板的相似性使得开发效率可以通过通用工具得到提升（新工具出现的必要性工具出现的必要性）。1）为什么我们认为数字孪生引擎公司有机会？在智慧城市领域，我们重点关注两类公司，一类是在垂直场景有在垂直场景有knowknow-howhow积累的公司积累的公司，另一类是做工具型数字孪生引擎的公司做工具型数字孪生引擎的公司，我们认为这两者会合作共存，共同主导数字孪生技术在智慧城市建设中的应用。我们认为数字孪生智慧城市的本质为时空数据的融合以及可视化呈现，其中时空数据元素处理已有成熟工具产品，而数据融合和可视化工具引擎目前仍是蓝海市场数据融合和可视化工具引擎目前

85、仍是蓝海市场，现阶段主要从两方面带来增量价值：1）数据元素的轻量化处理数据元素的轻量化处理（提取出数字孪生城市所需的关键信息）和融合（将不同格式的数据进行对接并以相同格式输出）；2）可视化渲染可视化渲染，降低用户对于传统渲染引擎操作的专业要求，提炼通用模板提升效率2）如何定义工具型数字孪生引擎？我们认为现阶段数字孪生引擎公司的差异化竞争策略主要体现在：1）孪生体制作与渲染的效率；2）垂直场景下由项目到产品化的能力；3）跟头部机构的合作等。考虑到不同城市以及城市下细分场景仍具有一定分散性，我们认为具有较强产品打磨能力具有较强产品打磨能力且能率先与头部机构联合能率先与头部机构联合，完成细分赛道内重

86、要标杆项目完成细分赛道内重要标杆项目的公司有更强的竞争力。3）未来提供数字孪生引擎公司将如何竞争？我们认为数字孪生市场特性之一为业务场景深度绑定，这就意味着对业务有深刻理解的公司对业务有深刻理解的公司具备天然优势具备天然优势（从业务协同和产品设计层面从业务协同和产品设计层面，基于工程性而非技术本身解决问题的能力基于工程性而非技术本身解决问题的能力），这一类型公司既可以自研标准工具对外赋能，也可能与第三方引擎公司合作，增加产品厚度。4）为什么我们看好在垂直场景有积累的公司？我们认为两类公司合作共存的前提为市场空间足市场空间足够大够大（前文已论证），尤其在市场快速增长阶段在市场快速增长阶段，更好更

87、好、更快地交付更多的项目是市场参与方的共更快地交付更多的项目是市场参与方的共同诉求同诉求。在此背景下，双方基于各自在产品性能开发以及业务场景挖掘的优势促使双方基于不同项目类型有选择性地成为上下游关系进行合作成为上下游关系进行合作。5）两类公司如何合作共存？3.2 行业投资逻辑45资料来源：九章智驾公众号、全球智能汽车供应链公众号、自动驾驶测试验证技术创新论坛公众号、智联招聘、天风证券研究所分析整理3.2.1 核心问题之三 竞争格局推演（自动驾驶）在自动驾驶领域，我们认为决胜的关键在于场景库的丰富度以及体系标准的制定。同时考虑到：1）仿真对物理现实的表现越充分，所需时间和研发成本越高；2）大规模

88、场景库的构建具有飞轮效应；3）车企对于ROI的考量，我们认为未来国内自动驾驶数字孪生仿真平台集中度较高，或将由几家核心参与方主导。1）目前自动驾驶仿真平台竞争格局如何？目前市场上有较多自动驾驶仿真平台，但目前尚未有公司获得显著领先的市场地位，我们认为主要原因为：1）市场仍处于早期发展阶段，需求尚未形成规模化；2）目前市面上的自动驾驶仿真平台功能各有侧重，尚不能满足用户全部需求，且需开发不同仿真接口；3）场景语言形式不一，缺乏覆盖所有交通元素的体系标准（如国际ASAM和国内C-ASAM工作组推动的OpenX系列正在推进过程中）。平台名称平台名称所属公司所属公司PreScan西门子CarMaker

89、德国IPGVTDViresDrive Constellation英伟达平台名称平台名称所属公司所属公司AirSim微软CARLAIntel/丰田/UABLGSVL SimulatorLG电子平台名称平台名称所属公司所属公司Panosim天行健智能51Sim-One51WorldTAD Sim腾讯Pilot-D GaiA沛岱汽车平台名称平台名称所属公司所属公司Apollo云仿真百度Octopus华为TAD Sim Cloud腾讯云仿真平台阿里云国外商业开源国内仿真软件云仿真平台2）车企或自动驾驶算法公司是否会自研自动驾驶仿真平台？从终局来看，我们认为可能分为“安卓类”和“苹果类”两大派系，“苹果

90、类”全线自研但数量极少（研发能力要求高），“安卓类”选择与头部第三方平台合作，主要考虑为：从协同性上来看从协同性上来看，仿真平台开发需要有图形学和游戏引擎基础，这两者与自动驾驶算法和整车研发的协同性有限；从研发路径上来看从研发路径上来看，我们认为大规模仿真场景库构建具有飞轮效应，场景元素的颗粒度越细，所需的时间成本越多，同时考虑到场景参数之间存在一定连续性，场景库越丰富场景库越丰富，生成新场景的效率越高生成新场景的效率越高、成本越低成本越低，故而我们认为第三方平台可能具有更高的研发效率；从从ROIROI来看来看，自研自动驾驶仿真平台的投入成本更高，带来更低的ROI；即使以自研后向外输出的出发点

91、考虑，我们认为考虑到现阶段标准尚未统一且仿真模块众多，若与最终标准有出入，存在向外输出失败的风险，单位潜在收益承担的风险较高单位潜在收益承担的风险较高。3.2 行业投资逻辑46资料来源：NVIDIA英伟达企业解决方案公众号、DataMesh官网、达索官网、翼络数字公众号、防务快讯公众号、东盟商机公众号、雷锋网公众号、钛媒体公众号、天风证券研究所分析整理3.2.1 核心问题之三 竞争格局推演（工业互联网）在工业互联网领域，下游需求场景分散，但是考虑到数字孪生应用在工业互联网领域的整体市场规模较大，我们认为有望带来层次更加丰富的竞争格局有望带来层次更加丰富的竞争格局：1）细分零散的场景导致下游客户

92、的需求存在持续被挖掘的空间，具备场景关联能力和想象力的公司有望在市场发展初期获得更多的主动权具备场景关联能力和想象力的公司有望在市场发展初期获得更多的主动权；2）头部公司的打法头部公司的打法偏向于自上而下偏向于自上而下：更容易联合行业内头部客户打造端到端的数字孪生解决方案，形成标杆案例的示范效应，从而获得更多头部客户的合作机会；3）初创公司初创公司的打法倾向于自下而上的打法倾向于自下而上，以细碎的场景切入，通过量的积累完成场景化解决方案能力的快速构建，并有望通过其对特定场景中标准流程的提炼影响新用户，增加核心能力的可复用程度。我们认为工业互联网领域有望容纳众多数字孪生解决方案供应商。1）工业软

93、件厂商是否有数字孪生解决方案？目前工业软件厂商涉足的数字孪生领域仍以产以产品设计与研发为主品设计与研发为主（如达索3D Experience），但我们认为工业软件厂商进一步向生产流程监工业软件厂商进一步向生产流程监测市场渗透的可能性较低测市场渗透的可能性较低，主要考虑为：从开发范式上来看从开发范式上来看，产品设计更多考虑前向兼容（新应用可以在老系统中运行），而流程监测更多考虑后向兼容（新系统可以运行老应用）从业务协同性上看从业务协同性上看，产品设计与其传统工业软件业务具有更多协同性2）为什么我们认为工业领域落地进程更快？相较于智慧城市和自动驾驶应用场景，我们认为数字孪生技术在工业领域的落地推广

94、可能更快，主要考虑为：工业标准体系成熟完善工业标准体系成熟完善 工业领域细分场景更加分散，由此带来特定场景的需求更加聚焦，数字孪生带来的数字孪生带来的ROIROI更加清晰更加清晰 全球推进步伐与方向同步性较高全球推进步伐与方向同步性较高，且有科技巨头加持以及头部公司落地案例，有利于快速、全球化推广3）为什么我们认为本土企业在流程监测市场具有一定竞争潜力？我们认为我国在传统工业软件领域落后的原因主要有：1）软件背后的工程化能力代表软件背后的工程化能力代表着对业务逻辑的深度理解着对业务逻辑的深度理解，而这大多来源于陪伴产业共同成长，不断完善；2）海外公海外公司庞大的用户生态司庞大的用户生态涵盖头部

95、公司到中小客户，使得其产品本身成为业界事实性标准。而数字孪生领域中的流程监测以后向兼容为数字孪生领域中的流程监测以后向兼容为主主，在传统工业软件领域的落后在这一市场在传统工业软件领域的落后在这一市场并不具有延续性并不具有延续性，且市场处于早期发展阶段，用户生态尚未形成。3.2 行业投资逻辑47资料来源：天风证券研究所分析整理3.2.2 投资逻辑梳理项目能力项目能力产品能力产品能力参与参与/组建组建生态能力生态能力 行业know-how 数据融合和快速建模能力 海量渲染能力 设备兼容能力 跨行业场景 vs 垂直业务场景 产品化能力 产品核心竞争力与下游需求的匹配度情况 产品ROI 生态中心节点

96、在生态中的定位 被中心节点吞噬的可能性 成为中心节点的可能性通用型公司通用型公司场景型公司场景型公司技术 技术成熟度 技术壁垒以及技术因素决策占比场景 细分场景市场规模 细分场景需求壁垒：与业务绑定程度跨场景能力 选择新场景的能力：战略眼光/销售资源 跨场景的难度：业务协同性/技术路径相关性3.3 行业跟踪指标48政策层面地方“十四五”期间数字经济发展规划部委“十四五”期间数字经济发展规划技术层面5G商用推广仿真分析和模拟决策能力发展标准体系构建情况应用层面GPU成本行业累计案例数量项目招投标信息各行业ROI资料来源：天风证券研究所分析整理风险提示风险提示449请务必阅读正文之后的信息披露和免

97、责申明4 风险提示50请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明1、行业内公司在数字孪生领域的布局有变动调整的风险行业内公司在数字孪生领域的布局有变动调整的风险：数字孪生行业处于快速发展上行周期，行业内的公司受技术迭代、下游需求以及行业内竞争格局的影响可能会调整自身布局，从而导致我们报告中的统计数据未能准确反映公司的最新情况。以自动驾驶仿真平台为例，部分公司平台上的模块可能进行持续迭代和增加，从而导致我们报告中对于各平台功能的统计与现状略有出入。2、报告中对于行业内公司类型的分类存在主观判断报告中对于行业内公司类型的分类存在主观判断：我们在报告中对数字孪生行业内的核心公司进行了分类汇总，主要是基于

98、我们对于各公司的业务理解以及对于行业的基本判断，具有一定主观性，并不代表行业通行标准。3、报告中对于市场规模和报告中对于市场规模和ROIROI的测算存在主观假设的测算存在主观假设：我们在报告中对数字孪生在不同场景落地的市场规模以及ROI进行了测算，在测算过程中部分指标因素存在主观假设，故而可能导致测算情况与真实市场规模和ROI存在一定差异。4、政策落地不及预期政策落地不及预期：数字孪生行业的发展受到了积极的政策支持，有望在“十四五”期间得到快速发展，但是我们认为仍存在政策落地程度不及预期，导致行业内产品和项目落地进程放缓。5、行业竞争格局加剧行业竞争格局加剧：数字孪生产业链内参与方众多，且不断

99、有新公司加速入场，我们认为行业内上市公司和科技巨头的林立，再叠加创业公司的不断涌现，可能会导致行业内竞争格局加剧且变得更加错综复杂。51请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明股票投资评级自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅行业投资评级自报告日后的6个月内，相对同期沪深300指数的涨跌幅买入预期股价相对收益20%以上增持预期股价相对收益10%-20%持有预期股价相对收益-10%-10%卖出预期股价相对收益-10%以下强于大市预期行业指数涨幅5%以上中性预期行业指数涨幅-5%-5%弱于大市预期行业指数涨幅-5%以下投资评级声明投资评级声明类别类别说明说明评级评级体系体系分析师声明分

100、析师声明本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。一般声明一般声明除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的

101、，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告

102、所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。特别声明特别声明在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。THANKS52