一、数字孪生低空经济

低空经济是一种依托三维空间发展的经济形态。低空空域数字孪生系统，可实现低空空域可视、可计算、可分析，是低空空域管理和场景应用的重要基础。一方面，国家与地方加快政策布局，全面激活低空经济需求。中央经济工作会议、政府工作报告、二十届三中全会、四中全会等均明确加大低空经济发展要求，江苏、浙江、广东等地区率先探索数字低空建设，将数字孪生作为促进低空经济高质量发展的关键技术。另一方面，相关行业企业纷纷抢滩“数字孪生+低空经济”新蓝海。低空飞行器、数字孪生、时空信息、气象等领域技术服务商、场景运营商依托自身技术和市场优势加快布局。展望未来，数字孪生与卫星互联网、时空大数据、人工智能等技术融合发展，数字孪生城市向“天空地海一体化”拓展，助力推动全空间无人体系建设。

二、数字孪生韧性城市

数字孪生韧性城市，也是今年城市发展与风险应对领域的热点应用。城市面临气候变化加剧、灾害频发的严峻现实。今年，我国平均暴雨日数较常年同期偏多32%，全球重大气候灾害事件数量同比增加18%。国家高度重视，强化顶层设计。党中央和国务院联合发布城市更新、韧性城市的指导意见，旨在系统性降低城市脆弱性，提升城市韧性安全水平。数字孪生通过模拟推演能有效支撑韧性城市的全流程管理。各地形成诸多有效应用场景，如地铁站客流模拟和疏散、基于城市内涝风险模型的精细化预警、应急响应的快速部署等。未来，数字孪生将结合AI，不仅能被动响应冲击，更能形成“主动免疫能力”，持续助力城市韧性安全发展。

三、数字孪生智能工厂

“数字孪生智能工厂”是通过实时映射与AI智能交互，精准洞察工厂状态，优化生产流程，加速工厂向自智化转型，实现高效、智能的生产运行。主要体现在三个方面：一是政策、技术与商业三重驱动，国家大力推动工厂数字孪生系统，AI与工业元宇宙技术在工厂深入应用，数字孪生广泛应用灯塔工厂提质增效。二是前沿场景持续迎来突破，生成式产线布局、工业人形机器人仿真训练等应用，加速数字孪生智能工厂建设。三是名企实践成效显著，宝马“零原型”建造、海尔快速换产等案例，逐渐显现数字孪生智能工厂在降本增效方面的巨大潜力。面向未来，数字孪生智能工厂将演进为工厂底层的“操作系统”，支撑全业务运行。

四、数字孪生绿色低碳

随着能源结构优化、工业降碳与建筑绿色化等进程加速，数字孪生从辅助监测工具向支撑降碳治理全过程的核心底座演进，实现从“碳可视”向“碳可控、碳可优”进化。一是国家层面持续出台数字降碳政策要求，有效激发数字孪生技术应用。二是数字孪生凭借多源数据融合、机理模型与智能仿真等能力，有效匹配碳分析、碳推演等关键需求。三是数字孪生正在能源、工业、零碳建筑等重要领域发挥智能降碳作用，使降碳从经验驱动转向模型驱动与智能决策。如，减少能源装置操作工作量、降低工厂智能终端应用能耗、打造零碳建筑等。未来，数字孪生绿色低碳将与人工智能、物联网和能源互联网等深度融合，构建跨行业、全流程、全链条的自治式绿色能碳体系，加速迈向高效、安全、可验证的“零碳运行”新阶段。

五、智能体加持数字孪生体

智能体加持下的数字孪生体作为孪生场景中各类主体的“代理”，可模拟城市复杂场景下的交互逻辑与行为模式。一方面，国家明确提出要提升智能体应用普及率、建设智能社会，同时，数字孪生体普遍缺少思考反馈能力。多需求拉动下，孪生体逐渐具备了可思考、自进化能力。另一方面，智能体加持孪生体，使得仿真推演、智能决策能力进一步释放。最后，2025年被业界视为“智能体元年”，英伟达、亚信、优锘等国内外企业推出智能体赋能孪生体的成熟应用，推动数字孪生从单点智能迈向跨域协同。未来，数字孪生体将向自主运行、虚实共生层级演进，实现物理世界与数字世界同步并行运转。

六、时空智能

时空智能以统一高精度时空基准为核心，融合多源数据与AI算法，在时间精度、空间粒度、融合广度、智能深度等方面取得显著进展，实现从物理世界的“描述解释”到“预测决策”升级。一是北斗、时空大模型、空天地感知等技术演进，全面赋能传统时空技术。二是今年李德仁院士系统阐释“时空智能学”理论，标志着时空智能产业日渐成熟，围绕时空智能大模型，产学研用高度协同链接。三是微秒级、毫米级、动态预测、环境感知等能力在交通、低空、商业、生态等领域释放新应用活力，重塑传统应用场景。展望未来，时空智能将在云边协同、智能预测方向持续升级，推进虚实世界融合更精确、更精准。

七、高性能仿真与渲染

“高性能仿真与渲染”是实现虚实交互与精准映射的核心能力，是连接物理世界与数字空间的“可视化桥梁”，能在虚拟空间中精准模拟现实世界的运行规律与未来状态。近两年，该技术受到广泛关注。一是3D高斯、深度学习采样等新技术快速发展推动高性能仿真和渲染发展，渲染效率提升数十倍，仿真置信度大幅提升。二是产业界积极响应和加速变革，工业仿真、自动驾驶、机器人等领域头部厂商均集成高性能仿真与渲染技术产品。三是可用性、复杂条件场景等高价值需求持续拉动高性能仿真和渲染发展。未来，高性能仿真与渲染技术将推动数字孪生超越“可视化”层面，迈向“虚实共生”。

八、多模态数据融合

多模态数据融合，是指通过整合文本、图像、音频、视频、传感器等多源异构数据，在统一语义的孪生空间，形成全真的数字空间。多模态数据融合全面促进形成语义更丰富的全真世界。一方面，高复杂度场景对多模态数据融合提出高要求，需要全维度、准实时、可交互的数据模型。另一方面，多模态数据融合发展得益于核心技术突破，跨模态数据对齐、动态特征提取、实时融合决策等核心技术取得较多突破。最后，产业界各大企业拥抱AI大模型创新推出多模态数据融合产品，着力提升数据融合效率。如NVIDIA、飞渡科技等企业均推出多模态数据融合产品。未来，随着AI大模型和边缘实时计算技术发展，将有力提升多模态数据语义关联理解能力和数据融合处理时效性。

九、数字孪生体流通

数字孪生体是物理实体的虚拟拷贝，更是实体全生命周期、全维度数据的综合载体、动态映射。“数字孪生体流通利用”可实现数字孪生体在不同系统、不同主体间的互操作、可信交换与价值流转，激活数据要素价值潜能。主要表现在一是国家密集部署数据流通相关政策标准，数据产品化、资产化、服务化进程加快；二是SimReady、世界模型、真实世界资产等孪生体资产相继推出，孪生体作为数据资产有效支撑数据要素流通；三是各地各行业探索通过资产入表，初步走出数字孪生体数据资产变现路径。未来，数字孪生体资产将成为数据要素流通和价值化重要依托。

十、生成式模型数据供给

生成式模型数据供给，利用NeRF等深度学习技术，生成具有真实特征的可视化模型数据，显著降低专业数据生产门槛，极大丰富数字孪生场景数据供给，初步形成了围绕内容创作的场景设计生产新模式。主要体现在三个方面。一是生成式技术激活三维模型生产力，NeRF、世界模型等成为近年来发展热点。二是生成式模型数据对数字孪生的高精度和高可信，以及数字原生的高自由、高娱乐，均有巨大价值空间。三是生成式建模将形成百亿级市场空间，受到各行业，尤其游戏行业的青睐。展望未来，生成式模型将与人工采集数据加速融合，增加价值密度，同时，可形成全民参与创新的数字孪生应用新市场。