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2021年，全球機器人市場規模預計將達到335.8億美元，2016-2021年的平均增長率約為11.5%。其中，工業機器人144.9億美元，服務機器人125.2億美元，特種機器人65.7億美元。隨著疫情在全球范圍內得到控制，機器人市場也將逐漸回暖，預計到2023年，全球機器人市場規模將突破477億美元。

近年來，我國機器人產業快速發展，即便受到疫情影響，2020年我國工業機器人市場仍然為全球貢獻了40%左右的份額，連續多年穩坐世界最大機器人消費國地位。

持續高漲的應用市場需求，有力拉動機器人產業技術創新、產品研發、系統集成、人才培育及公共服務體系建設，為我國機器人產業發展營造良好的生態環境。

本報告旨在綜合分析全球和我國機器人產業發展趨勢及特征，圍繞產業的規模效益、結構水平、創新能力、集聚情況和發展環境等方面，綜合分析評價長三角、珠三角、京津冀、東北、中部和西部全國六大區域的機器人產業發展現狀及水平，并圍繞區域優勢、核心技術創新、人才培養、生態培育、對外合作、園區建設等方面，歸納我國機器人產業趨勢特征與潛在問題。在此基礎上，提出明確發展定位目標，加快自主創新步伐，推廣重點領域的應用普及，加速成果轉移轉化、標準制定、評測認證等公共服務發展，拓寬投融資并加快人才培育，搭建開放式共享平臺等方面的發展建議。

//www.cstc.org.cn/info/1202/231341.htm

數字孿生是一種“實踐先行、概念后成”的新興技術理念，與物聯網、模型構建、仿真分析等成熟技術有非常強的關聯性和延續性。

來源 | 中國移動通信有限公司研究院（轉載請注明來源）

編輯 | 蒲蒲 數字孿生是一種數字化理念和技術手段，它以數據與模型的集成融合為基礎與核心，通過在數字空間實時構建物理對象的精準數字化映射，基于數據整合與分析預測來模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程，最終形成智能決策的優化閉環。其中，面向的物理對象包括實物、行為、過程，構建孿生體涉及到的數據包括實時傳感數據和運行歷史數據，集成的模型涵蓋物理模型、機理模型和流程模型等。

隨著經濟社會數字化轉型的持續推進，數字孿生逐漸成為產業各界關注的熱點技術。數字孿生起源航天軍工領域，近年來持續向智能制造、智慧城市等垂直行業拓展，實現機理描述、異常診斷、風險預測、決策輔助等應用價值，已成為助力企業數字化轉型、促進數字經濟發展的重要抓手。

《數字孿生技術應用白皮書（2021）》聚焦數字孿生關鍵技術和行業應用發展，梳理數字孿生整體發展情況，深入分析技術體系和典型垂直行業應用場景，旨在為產業界在規劃實施數字孿生相關應用時提供參考借鑒，助力數字孿生技術演進和產業發展。

白皮書指出，從政策層面來看，數字孿生成為各國推進經濟社會數字化進程的重要抓手；從行業應用層面來看，數字孿生成為垂直行業數字化轉型的重要使能技術；從企業主體層面來看，數字孿生被納入眾多科技企業戰略大方向，成為數字領域技術和市場競爭主航道；從標準化層面來看，數字孿生標準體系初步建立，關鍵領域標準制修訂進入快車道。

數字孿生具有四個典型的技術特征：

（一）虛實映射。數字孿生技術要求在數字空間構建物理對象的數字化表示，現實世界中的物理對象和數字空間中的孿生體能夠實現雙向映射、數據連接和狀態交互。

（二）實時同步。基于實時傳感等多元數據的獲取，孿生體可全面、精準、動態反映物理對象的狀態變化，包括外觀、性能、位置、異常等。

（三）共生演進。在理想狀態下，數字孿生所實現的映射和同步狀態應覆蓋孿生對象從設計、生產、運營到報廢的全生命周期，孿生體應隨孿生對象生命周期進程而不斷演進更新。

（四）閉環優化。建立孿生體的最終目的，是通過描述物理實體內在機理，分析規律、洞察趨勢，基于分析與仿真對物理世界形成優化指令或策略，實現對物理實體決策優化功能的閉環。

作為發展數字經濟的重要使能技術，數字孿生近年來備受業界關注，技術體系不斷發展，核心技術快速演進，產業生態持續完備，行業應用走深向實，成為促進工業、城市、交通、網絡等垂直行業實現數智化轉型的重要抓手。

但同時也需要注意，數字孿生作為一項新興技術理念，尚處于發展初期，仍存在許多短板問題亟待破解。

一是實施成本高企。數字孿生技術的實現涉及到企業研發、生產、供應鏈、管理等系統的改造，投資大、沉沒成本高。受限于此，目前數字孿生往往僅能成為大企業“錦上添花”的高端技術應用，而難以成為廣大小企業“雪中送炭”的普適技術應用。

二是產業基礎薄弱。數字孿生產業鏈長、分工細致、碎片化程度高，跨領域之間的技術融合性較差、資源整合難，存在IT企業不懂行業機理、OT企業難以報團的突出痛點，亟需產業整合者的出現。

三是商業模式不成熟。不同垂直行業對數字孿生的需求差異大，垂直行業內需求“長尾效應”顯著，解決方案的可復制性不強，導致數字孿生應用多以項目交付型為主，平臺化、模塊化程度較低，不利于高效推廣。

四是技術短板凸顯。在機理建模、仿真分析、數據集成等方面的技術短板制約了數字孿生技術整體的應用深度，同時部分核心技術被國外龍頭企業壟斷，“安可”有潛在風險。

整體上來看，為進一步促進數字孿生技術融合發展，形成產業合力，推廣技術應用，打造賦能千行百業的通用技術底座，業界需要從頂層設計、技術攻關、生態構建和標準化四個層面重點突破。

一是頂層設計層面，在相關部委指導下聯合產業多方智庫力量盡快研究明確數字孿生中長期發展規劃，為技術產業發展指明方向和路徑。同時建立完備的數字孿生評價體系，從建模精度、數據互通性、同步演進性、智能化程度、系統間數據的共享程度等多種維度構建評價指標，牽引數字孿生向高階演進。

二是技術攻關層面，聚焦數字孿生基礎理論及關鍵核心技術，鼓勵產學研聯合研發，在信息建模、機理建模、模型同步、模型融合、智能決策、智能感知和信息安全等方面突破一批技術瓶頸，形成基礎扎實、穩定成熟的技術體系。

三是生態構建層面，數字孿生產業鏈長，技術體系復雜，垂直行業壁壘高筑，需要產業各方協同創新、優勢互補、形成合力，特別是在基礎設施共建、跨領域技術融合、數據共享互認、能力開放互用等方面形成長效協同機制，依托產業聯盟、創新中心等方式加深產業鏈的交流合作與需求對接，構建優勢互補、協同共贏的產業生態。

四是標準化層面，在技術發展初期，盡快完善術語、通用架構等基礎共性標準，形成統一的話語體系和規范性指導框架。在此基礎上，進一步對信息模型、數據集成、平臺等數字孿生核心要素和垂直行業應用模式進行規范統一，力求快速形成覆蓋數字孿生基礎共性、關鍵技術和行業應用的標準體系。

目前，以5G系統為代表的電信網絡已經實現“萬物互聯”，并將朝著“萬物智聯”的目標發展。電信網絡利用先進的人工智能技術通過及時有效地收集、傳輸、并隨時隨地學習數據，用于大量創新應用和智能服務。然而，基于中央服務器與數據中心的機器學習框架正遭受越來越多的數據隱私和安全挑戰，面臨巨大的通信開銷與算力浪費。

聯邦學習作為新興的分布式機器學習框架，能夠在保護數據隱私、滿足合法合規的前提下，可使多個數據擁有方協同建立共享模型，達到模型訓練與隱私保護雙贏的目的，有望在電信領域中發揮巨大潛能。

在此背景下，該白皮書對聯邦學習應用于電信行業的技術潛力與應用前景進行了分析，并介紹了電信聯邦學習技術架構、技術分類、部署框架與關鍵優化技術等內容。此外，白皮書涵蓋了中國移動通信有限公司研究院、聯通數字科技有限公司與華為有限公司目前在電信領域應用聯邦學習技術的多個典型use case，包括基于橫向聯邦學習的ONT精準識別應用、基于橫向聯邦學習的防未知網站注入攻擊檢測、基于縱向聯邦學習的消費金融應用、基于縱向聯邦學習的5G網絡QoE評估和預測、基于聯邦遷移學習的數據中心PUE控制等。

電信領域聯邦學習的發展與落地應用尚處于發展初期，白皮書針對性提出，通過需求牽引提升關鍵技術，強化電信聯邦學習標準與測評工作，加快電信聯邦學習落地應用與產業發展，實現電信領域聯邦學習關鍵技術突破，推動電信網絡內在智能發展。

聯邦學習在電信領域的應用將會加速人工智能技術的創新發展，催生以運營商為中心的跨領域生態合作。可以預見，聯邦學習在未來的自動駕駛網絡、邊緣計算、物聯網、車聯網、用戶體驗提升以及垂直行業等領域具備廣闊的應用前景。

//aiiaorg.cn/uploadfile/2021/0930/202641.pdf

2021年，是我國 “十四五”規劃開局之年，也是數字經濟發展的加速之年。“十四五”規劃綱要將“加快數字化發展 建設數字中國”單獨成篇，并首次提出數字經濟核心產業增加值占GDP比重這一新經濟指標。當前，各地正圍繞“十四五”規劃綱要列出的七大數字經濟重點產業、十大數字化應用場景，營造良好的數字生態。

在數字經濟時代， 5G、AIoT（AI+IoT）等技術的加速融合成為必然。一方面，隨著運營商5G網絡復雜度越來越高，AI能夠助力其提高網絡規劃等方面的效率，增強網絡智能組網等方面的能力，降低網絡維護管理等方面的成本；另一方面，IoT設備數量的增多以及5G的大帶寬特性，促進了數據量的進一步爆發，而AI則是分析數據背后潛在價值并將洞察轉化為客戶受益的關鍵。

近年來，數字孿生得到越來越廣泛的傳播。同時，得益于物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，數字孿生的實施已逐漸成為可能。

人工智能通過智能匹配最佳算法，可在無需數據專家的參與下，自動執行數據準備、分析、融合對孿生數據進行深度知識挖掘，從而生成各類型服務；數字孿生有了人工智能技術的加持，可大幅提升數據的價值以及各項服務的響應能力和服務準確性，賦能給各垂直行業。

01、AI+數字孿生產業現狀

數字孿生依托知識機理、數字化等技術構建數字模型，利用物聯網等技術將物理世界中的數據及信息轉換為通用數據，并且結合AR/VR/MR/GIS等技術將物理實體在數字世界完整復現出來。在此基礎之上，利用人工智能、大數據、云計算等技術做數字孿生的描述、診斷、預警/預測及智能決策等共性應用賦能給各垂直行業。

由此可見，人工智能是數字孿生生態的底層關鍵技術之一，其必要性主要體現在數字孿生生態系統中的海量數據處理、系統自我優化兩個方面，使數字孿生生態系統有序、智能運行，是數字孿生生態系統的中樞大腦。

根據中國電子技術標準化研究院對數字孿生生態的構成分析，數字孿生生態系統主要可以分為基礎支撐層、數據互動層、模型構建與仿真分析層、共性應用層以及行業應用層等。

人工智能技術主要應用在仿真分析層面，在仿真分析層，根據中國電子技術標準化研究院發布的《數字孿生應用白皮書》，如何在大體量的數據中，通過高效的挖掘方法實現價值提煉，是數字孿生重點解決問題之一。

數字孿生信息分析技術，通過AI智能計算模型、算法，結合先進的可視化技術，實現智能化的信息分析和輔助決策，實現對物理實體運行指標的監測與可視化，對模型算法的自動化運行，以及對物理實體未來發展的在線預演，從而優化物理實體運行。

02、AI+數字孿生的應用

近年來，數字孿生得到越來越廣泛的傳播。同時，得益于物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，數字孿生的實施已逐漸成為可能。人工智能通過智能匹配最佳算法，可在無需數據專家的參與下，自動執行數據準備、分析、融合對孿生數據進行深度知識挖掘，從而生成各類型服務；數字孿生有了人工智能技術的加持，可大幅提升數據的價值以及各項服務的響應能力和服務準確性，賦能給各垂直行業。

現階段，除了航空航天領域，AI和數字孿生的融合還被應用于電力、船舶、城市管理、農業、建筑、制造、石油天然氣、健康醫療、環境保護等行業，特別是在智能制造領域，數字孿生被認為是一種實現制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段。

未來，技術的不斷發展迭代將支持數字孿生應用的普及。可以預測，行業將會朝著數字孿生開發平臺邁進：企業可以將來自不同系統的數據聚合到一個統一的交互式可視化界面，對商品的整個生命周期進行操作，支持業務流的可視化查看和交互，以獲得全新的洞察。

03、AI+數字孿生應用場景

數字孿生最早應用于工業制造領域，在生產中發揮了很好的聯通物理和信息兩個世界的橋梁和紐帶作用。隨著大數據、物聯網和人工智能等技術的不斷發展，數字孿生的形態和概念不斷擴展，并逐步提升為多維動態的管理模式和解決方案，同樣對零售、教育、傳媒等領域產生了深刻的影響。

場景一

AI數字孿生彌補零售行業線上與線下鴻溝，打造可觸摸的交互式生態環境。

場景二

AI數字孿生突破傳統限制，實現三維立體文化傳播與展示。

場景三

實現教育信息化2.0環境下的全周期、全數據、全空間和全要素的學習。

場景四

AI數字孿生反映實體建筑的全生命周期過程。

在11月4日舉行的2020世界計算機大會“工業互聯與制造生態”專題論壇上，賽迪顧問智能制造研究中心發布了《中國工業機器視覺產業發展白皮書》，這是業內首份針對機器視覺技術工業應用及產業發展情況的綜合研究。數據顯示，2019年，全球工業機器視覺市場規模約為80億美元，較2018年增長約3%；中國工業機器視覺市場規模約為138億元，增速約為4.8%。

機器視覺廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領域，其中消費電子、汽車和半導體是當前機器視覺最重要的應用領域。

整體來看，機器視覺行業是一個有較強成長性的行業，行業天花板較高。中國作為全球最大的工業制造國，在未來產業升級的過程中，將有望釋放巨大的機器視覺系統需求。

目前，在國家政策的鼓勵和支持下，全國各省份紛紛以自身產業特點出臺相關的政策。如上海、浙江、山東等省市，分別出臺了與智能工廠、未來工廠和智能化技術改造相關的政策，用以支持以工業機器視覺為代表的智能制造細分領域發展。

隨著工業控制對精確度和自動化的要求越來越高，3D機器視覺將在許多“痛點型應用場景”中大顯身手，有望成為最炙手可熱的技術之一。2D向3D轉變，將成為繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態圖像到動態影像后的第四次視覺技術突破

德勤科技、傳媒和電信行業聯合推出《全球人工智能發展白皮書》。《全球人工智能發展白皮書》深入研究人工智能技術步入商業化階段后，在全球各主要城市的創新融合應用概況，以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。