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数字孪生构建实践：从0到2的真实孪生进阶 课程背景： 国家战略层面已明确数字孪生的核心地位：《“十四五”规划纲要》首次将其纳入顶层设计，提出在智能制造、智慧城市领域深化应用；《数字中国建设整体布局规划》将其列为赋能数字经济、数字社会、数字政府的关键工具；《“十四五”智能制造发展规划》更是将其定为制造强国的核心使能技术，政策导向聚焦“深化应用、释放价值”，推动技术落地见效。 当前企业数字孪生应用面临突出痛点：多数实践停留在“可视化呈现”层面，存在“看得多、算得少，统计多、分析少”的瓶颈，算据整合不充分、算法适配性不足、算力支撑薄弱，导致技术与业务深度脱节，难以实现智慧化模拟与精准化决策，未能充分释放数字孪生的核心价值。 本课程立足实际需求，针对性破解应用难题：以“数字化场景—智慧化模拟—精准化决策”为核心路径，通过强化算据整合、优化算法模型、提升算力支撑，从技术底层架构与业务深层融合双维度推进创新，既保障数字孪生覆盖的广度，又深化应用的深度，助力企业实现从“0到2”的进阶突破，真正让数字孪生技术“用得起、用得好、用得安全”，为高质量发展筑牢数字基座。 课程收益： 1. 掌握系统性拆解数字孪生核心内涵的方法，达到跳出“可视化表象”、建立技术本质认知的提升，形成对数字孪生的全面且深刻理解； 2. 掌握数字孪生全流程建设任务拆解与技术核心落地方法，达到从“认知”到“实操”的能力跨越，能独立把控关键建设环节； 3. 掌握数字孪生对象-数据、业务-数据的关联建模方法，达到精准梳理逻辑关系、规避无效建设的提升，显著提升服务效率与价值转化； 4. 掌握基于实际业务需求的数字孪生全流程设计与建设方法，达到从需求拆解、方案设计到落地实施的端到端实战能力提升，实现从“0到2”的进阶突破。 课程时间：2天，6小时/天 课程对象：政府机关、企事业单位、院校及科研院所的高层决策者、业务管理者、业务人员、技术管理者、技术人员、产品设计、开发、服务、销售人员等 课程方式：讲师讲授+举例分析+学习思考+小组讨论+建设实操 课程大纲 思考：用贴近生活的场景，讲清楚数字孪生时代的来临。 第一讲：数字孪生的发展：从“概念提出”到“规模化应用” 一、数字孪生的发展历程 1. 概念萌芽 2. 技术准备与探索 3. 快速发展与普及 二、数字孪生的发展现状与特点 1. 技术成熟化 2. 应用场景深化 3. 从“单体”走向“系统” 三、数字孪生当前面临的主要挑战 1. 技术瓶颈 2. 成本与实施门槛 3. 标准与生态缺失 4. 安全与隐私风险 四、数字孪生未来发展的趋势 1. AI驱动的自主孪生 2. 低代码/无代码与平民化 五、数字孪生的政策驱动 1. 战略定位 2. 重点领域与专项政策推动 案例：以防洪业务为例，说明数字孪生推动落地过程。 1）技术创新与标准引领 2）应用示范与试点推广 3）基础设施建设与数据供给 4）产业生态培育与安全保障 4. “十五五”规划前瞻 2）聚焦“数实深度融合”的主战场 3）向“系统级、跨层级、协同化”发展 4）与人工智能实现“双向闭环驱动” 5）构建标准和数据流通体系，破解“孤岛”难题 6）夯实自主可控的技术与安全基座 互动讨论：您接触过的数字孪生有哪些？并指出优点和不足。 第二讲：数字孪生的起点：从0到1的继承发展 一、数字孪生的四大认知乱象 1. 概念乱象 2. 技术乱象 3. 落地乱象 4. 价值乱象 案例：以智能制造车间生产数字孪生为例，说明数字孪生的本质。 二、数字孪生的三大核心原则 1. “闭环优先”原则 2. “场景锚定”原则 3. “量化价值”原则 思考：以智慧工厂、智慧社区为例，从正面和反面进行总结说明。 三、数字孪生的与“数字化转型”和“智慧化升级”的关系 1. 区别 1）架构层级不同 2）任务重点不同 3）面向对象不同 2. 联系 四、数字孪生的实现方向 1. 算据：数据底板 2. 算法：模型能力和业务知识 3. 算力：计算存储资源按需分配、弹性伸缩 互动讨论：请思考当前数字孪生的能力基础有哪些？谈谈您的看法。 第三讲：数字孪生的建设框架：从1到2的积累跨越 思考：通过工作生活中的数字孪生实例，说明从0到1是将现实搬进虚拟，从1到2是用虚拟指挥现实。 一、信息基础设施 1. 感知网 2. 信息网 3. 云资源 4. 各组成部分关联 案例：围绕计算类模型的特点，说明模型的分级管理过程。 二、数字孪生平台 1. 数据底板 1）数据资源池 2）数据治理 a数据梳理 b数据汇聚 c数据存储 d指标计算 e数据优化 f数据命名 2. 模型平台 1）专业模型 2）智能模型 3）可视化模型 4）模型管理 3. 知识平台 4. 各组成部分关联 案例：围绕智慧市政管网（供水/排水）管理需求，说明数据底板的构建过程。 四、业务应用 导引思考：通过生活实例说明技术为业务服务时，应用的桥梁作用；并将数字孪生场景需求引入。 1. 渲染模拟 2. 仿真推演 互动讨论：您认为数字孪生的哪一部分最为关键，并说明原因。 第四讲：数字孪生的实操落地：从“技术演示”到“业务实践” 思考：基于当前数字孪生多用来看，重技术轻业务的情况，剖析原因，梳理逻辑。 一、明确需求 导引思考：数字孪生要解决的具体问题是什么，怎样具象化？ 1. 确定孪生对象，明确孪生范围 2. 根据选定的范围，确定业务目标 3. 梳理业务流程 4. 业务流程的数据支撑分析 二、建设数据底板 1. 基础数据 2. 监测数据 3. 业务管理数据 4. 跨行业共享数据 5. 地理空间数据 三、建设模型平台 1. 专业模型 2. 智能模型 3. 可视化模型 四、建设知识平台 1. 业务规则库 2. 历史场景库 3. 专家经验库 五、业务功能实现 1. 基于历史场景的历史重演 2. 基于实时场景的实时推演 3. 基于预报场景的提前预演 4. 基于预案场景的预案演练 案例：以智慧医院运营管理为例，进行业务功能设计说明。 实操：选择一项业务，进行功能设计 现场输出：1份业务概化图、1份数字孪生功能清单。
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