2025第九届数字孪生与智能制造服务学术会议

为进一步促进数字孪生的蓬勃有序发展，推动数字孪生和智能制造服务相关领域的理论发展、技术创新与产业应用，“第九届数字孪生与智能制造服务学术会议”拟定于2025年6月27日-29日在四川成都举办，本次会议将通过学术活动和成果展示，交流数字孪生研究与应用方面取得的最新成果。会议主题为“数字孪生与新质生产力”。诚邀在高等院校、研究机构和企业等从事相关研究和应用的人员预留时间参加本次大会。

大会主席：

翟婉明院士西南交通大学

大会执行主席：

钱林茂 西南交通大学

丁国富西南交通大学

副主席：

王开云 西南交通大学

刘国祥 西南交通大学

朱 庆 西南交通大学

李嘉骏 成都飞机设计研究所/飞行器数字敏捷设计全国重点实验室

蒲 伟 四川大学

刘 宇 电子科技大学

祝效华 西南科技大学

韩传军西南石油大学

胡光忠 四川轻化工大学

程序委员会：

张剑 朱军 朱涛 黄德青 黎荣 邹益胜 王淑营 刘剑 李海庆 王国荣 余家欣 裴譞 李国强 柳忠彬

大会秘书长：

张海柱

大会秘书处：

郑庆 张楷 陈浩杰 何欣 王双不 夏长久 郭亮（西南交通大学） 李奕璠 张亚非 唐兆 张敬科 郭鹏 郭鑫 谢亚坤 张国东 李维炼 毛文飞 郭亮（西南石油大学） 王昱森 蓝天 张静莹 干文婷

会议分论坛主题：

诚邀国内外专家学者积极报名组织分论坛，分论坛主题包括但不限于：

数字孪生与智能设计

数字孪生与智能制造

数字孪生与智能运维

数字孪生与智能服务

数字孪生与人本智造

数字孪生与工业软件

数字孪生与交通系统

数字孪生与复杂装备（工业、工程、能源等装备）

数字孪生与基础设施

数字孪生与产业实践

以下内容为GPT视角对数字孪生与智能制造服务学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

数字孪生与智能制造服务研究现状

一、数字孪生技术概述

数字孪生技术起源于美国的航天和军事领域，其核心思想是实现物理实体在虚拟空间中的精确映射，形成所谓的“数字双胞胎”。这一技术通过物联网（IoT）实现数据的实时双向交换，使得虚拟实体能够全面反映其对应物理实体的生命周期。随着人工智能（AI）、大数据、云计算等技术的不断进步，数字孪生技术逐渐从军事和航天领域扩展到工业生产、城市管理、智慧医疗等多个领域。

二、数字孪生在智能制造中的应用现状

制造业数字化加速：

制造业的数字化加速了复杂虚拟产品模型的实际应用，贯穿于产品生产的整个周期。

数字孪生技术在制造业中最为活跃，如空客和波音正在制造数字孪生飞机，通用电气正在开发数字孪生发动机。

关键技术研究：

建模技术：通过3D扫描、参数化建模和逆向工程等方法，创建物理实体的数字模型。这些模型是后续仿真分析和优化决策的基础。

渲染技术：实现逼真的视觉效果，为主流平台如Unreal Engine、Unity等提供高质量的视觉呈现。

仿真技术：利用有限元分析（FEA）、多物理场耦合和实时仿真等方法，模拟实体行为并预测其性能。

应用层级：

数字孪生在制造业的应用主要体现在制造车间级、产线级和单元级三个尺度。

车间系统级数字孪生通过集成产线级或单元级数字孪生形成智能平台，旨在减小能耗、提升效益。

产线级数字孪生系统重点在于多个制造单元之间的关系建模，实现协同分析与控制。

单元级数字孪生主要面向机床、机器人等制造单元，形成加工过程监控、分析和优化系统。

三、智能制造服务研究现状

智能制造推动产业升级：

智能制造装备企业需求具有感知、分析、控制等多功能的智能装备，包括高档数控机床、智能控制系统等。

智能制造推动企业转型升级，使设计、生产、管理、服务各个环节日趋智能化。

数字孪生在智能制造服务中的作用：

数字孪生技术为智能制造服务提供了虚拟仿真、优化决策等支持。

通过数字孪生模型，可以对制造过程进行实时监控、分析和优化，提高生产效率和产品质量。

绿色制造与可持续发展：

基于数字孪生技术的车间级数字孪生在产品全生命周期绿色制造模式方面有着巨大潜力。

数字孪生技术有助于实现节能减排、资源高效利用等目标，推动制造业向绿色、可持续方向发展。

四、面临的挑战与未来趋势

尽管数字孪生与智能制造服务展现出广阔的发展前景，但在实际应用过程中仍面临多重挑战：

技术挑战：

数字孪生构建的模型和数据量大，要求计算机硬件具备强大的处理和计算能力。

对终端设备的高互动、高沉浸和高清晰度展示也提出了挑战。

数据挑战：

数据质量不高、不完整以及数据格式和质量差异等问题制约了数字孪生技术的发展。

数据安全和隐私保护也是亟待解决的问题。

标准化困境：

目前在数据采集、处理、应用等方面尚未形成统一标准，导致数据整合和接口对接难度大。

商业模式成熟度不足：

初始投资高昂、用户需求不强以及定制化解决方案难以复制等问题限制了数字孪生与智能制造服务的推广和实施。

数字孪生与智能制造服务研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、工业制造

在工业制造领域，数字孪生技术被广泛应用于生产线优化、设备维护、质量控制等方面。通过构建数字孪生模型，企业可以实时监控生产线的运行状态，预测设备故障，优化生产计划，提高生产效率和产品质量。例如，在钢铁行业中，数字孪生技术助力企业实现了全流程可视化运维管理，精确定位效率瓶颈，驱动工厂降本增效。

二、航空航天

在航空航天领域，数字孪生技术被用于飞机的设计、制造、测试和维护等全生命周期管理。通过构建飞机的数字孪生模型，工程师可以模拟和分析飞机的飞行性能、结构强度等，优化设计方案，降低研发成本。同时，数字孪生技术还可以用于飞机的故障诊断和维修决策，提高飞机的可靠性和安全性。

三、汽车制造

在汽车制造领域，数字孪生技术被用于汽车的设计、测试和生产等方面。汽车制造商可以利用数字孪生模型模拟汽车的行驶性能、碰撞安全性等，优化汽车的设计方案。此外，数字孪生技术还可以用于汽车生产线的优化和质量控制，提高汽车的生产效率和产品质量。

四、医疗健康

在医疗健康领域，数字孪生技术被用于患者的个性化治疗和手术模拟等方面。医生可以利用数字孪生模型模拟患者的生理状态，制定个性化的治疗方案。同时，数字孪生技术还可以用于手术模拟和规划，提高手术的成功率和安全性。

五、智慧城市

在智慧城市领域，数字孪生技术被用于城市规划、交通管理、环境监测等方面。通过构建城市的数字孪生模型，城市规划者可以模拟和分析城市的交通流量、能源消耗等，优化城市规划方案。同时，数字孪生技术还可以用于交通管理和环境监测，提高城市的管理效率和居民的生活质量。

六、能源管理

在能源管理领域，数字孪生技术被用于能源系统的优化和监测。通过构建能源系统的数字孪生模型，企业可以实时监测能源的使用情况，预测能源需求，优化能源配置。同时，数字孪生技术还可以用于能源设备的故障诊断和维护决策，提高能源系统的可靠性和效率。

七、供应链与物流

在供应链与物流领域，数字孪生技术被用于物流网络的优化和库存管理。通过构建物流网络的数字孪生模型，企业可以模拟和分析不同物流路径的效率和成本，优化物流网络的设计。同时，数字孪生技术还可以用于库存管理的预测和优化，降低库存成本和提高库存周转率。

数字孪生与智能制造服务领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构

麻省理工学院：侧重于基础理论探索、高精度仿真模型构建及多物理场耦合机理研究。

斯坦福大学：在数字孪生技术方面有着深入的研究和探索。

剑桥大学：同样致力于数字孪生技术的理论研究和应用开发。

清华大学：在技术应用和系统集成方面取得了显著进展，特别是在智慧城市、交通管理和基础设施建设等领域。同时积极探索数字孪生技术与云计算、物联网和5G等新技术的融合。

北京航空航天大学：在数字孪生技术领域取得了显著成就，其研究成果已成功应用于卫星管理，提升了航天器的可靠性与运行效率。

国防科技大学：专注于智能工业控制软件的自动化研究，通过构建数字孪生模型与实际系统的实时交互，提高了工业控制软件的自动化水平。

知名企业品牌

西门子（Siemens）：其数字孪生解决方案涵盖了产品设计、生产过程和性能分析的全生命周期，代表产品包括Teamcenter、Tecnomatix和NX等。这些软件帮助企业进行复杂的产品设计和生产流程仿真，在汽车、航空和电子制造领域具有强大的应用案例。

通用电气（GE）：其Predix平台和Digital Twin解决方案是工业互联网领域的核心产品，专门为制造业和电力行业设计。这些解决方案实现了设备的实时监控、性能优化和预测性维护，强调实时数据分析和机器学习，帮助企业从海量数据中提取价值，优化操作效率。

PTC：其ThingWorx平台是一个优良的工业创新平台，提供包括数字孪生在内的多种工业互联网应用。此外，PTC的Vuforia是增强现实（AR）领域的主要产品，可以与数字孪生技术结合，为操作者提供直观的数据视图。

达索系统（Dassault Systèmes）：其3DEXPERIENCE平台提供了一套完整的数字孪生解决方案，支持从产品设计、生产制造到市场营销的全过程。其CATIA、SOLIDWORKS和DELMIA等软件在全球制造业中有广泛应用，特别是在航空航天、汽车和高科技产品中。

华为：作为全球领先的ICT解决方案提供商，在数字孪生领域同样展现出了强大的实力。其FusionPlant Intelligence（FPI）平台集成了物联网、大数据分析、AI算法等技术，实现了对工业设备的实时监测、故障预警、能效优化等功能，为客户提供从数据采集、模型构建、仿真分析到优化决策的全方位数字孪生解决方案。

京东方科技：在半导体显示领域取得了卓越成就，同时也在数字孪生领域展现出强大实力。其智慧零售解决方案通过构建虚拟店铺模型，实现了对顾客行为、商品库存、销售业绩等数据的实时监测和分析，帮助零售商制定更加精准的营销策略和优化店铺布局。此外，京东方在智能制造、智慧城市等领域的数字孪生解决方案同样为客户带来了显著的效益提升。

AVEVA：有200多款工业软件应用，其中AVEVA Process Simulation是基于数字孪生内核的经典流程模拟平台，有稳态、核算、动态三种计算模式。

Ansys：其Twin Builder平台具有模型建模、验证、部署三大核心功能，重点研究和应用方向包括数字孪生生产设备、设计阶段的数字孪生、运行维护阶段的数字孪生等。Twin Builder是一款系统级多物理域多语言建模与仿真平台，支持跨学科多领域的系统仿真与数字孪生。

此外，在国内市场中，还有美云智数、华龙迅达、寄云科技、力控科技、精航伟泰、飞渡科技、山海鲸科技、江苏移动信息系统集成有限公司、无锡埃姆维工业控制设备有限公司、昆山奥德鲁自动化技术有限公司、苏州超群智能科技有限公司、艾吉威机器人、苏州冠科工业设备有限公司等众多解决方案提供商，在特定行业或应用场景中提供创新的数字孪生服务。

数字孪生与智能制造服务领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、数字孪生相关岗位

数字孪生工程师

职责：负责虚拟工厂建模、数字孪生系统的开发和维护等工作。

要求：掌握Ansys、西门子NX等相关软件，具备扎实的建模和仿真能力。

数字孪生算法专家

职责：专注于数字孪生算法的研究和优化，提高系统的准确性和效率。

要求：具备深厚的算法基础，熟悉机器学习、深度学习等先进技术。

数字孪生产品经理

职责：负责数字孪生产品的规划、设计和市场推广等工作。

要求：具备敏锐的市场洞察力，了解用户需求，能够制定有效的产品策略。

数字孪生建模工程师

职责：构建和维护数字孪生模型，确保模型的准确性和实时性。

要求：熟悉三维建模软件，如SolidWorks、AutoCAD等，具备良好的空间想象和建模能力。

二、智能制造服务相关岗位

智能产线规划师

职责：统筹机器人工作站布局，优化生产流程，提高生产效率。

要求：具备AutoCAD和产线仿真经验，熟悉智能制造技术和设备。

工业AI训练师

职责：负责算法优化和AI模型的训练，提高智能制造系统的智能化水平。

要求：掌握Python、TensorFlow等编程语言和框架，具备数据分析和机器学习能力。

数据中台架构师

职责：负责搭建MES/ERP系统，实现数据的集成、分析和利用。

要求：熟悉SAP、阿里云工业大脑等系统，具备数据架构设计和数据分析能力。

设备调试工程师

职责：负责智能制造设备的安装、调试和维护工作。

要求：具备电子、机械等相关专业知识，熟悉智能制造设备的操作和维护流程。

三、其他相关岗位

碳中和工艺师

职责：专攻绿色制造，推动智能制造领域的节能减排和可持续发展。

要求：了解ISO50001等相关认证标准，具备环保和能源管理知识。

智能工厂运维工程师

职责：负责智能工厂的日常运维和故障处理等工作。

要求：熟悉智能制造系统的运行和维护流程，具备良好的故障排查和解决能力。

销售与市场推广人员

职责：负责数字孪生与智能制造服务产品的市场推广和销售工作。

要求：具备良好的沟通能力和市场洞察力，能够制定有效的销售策略和推广方案。