2.1　全球数字孪生技术发展综述
2.1.1　数字孪生发展历程
2.1.2　主要国家数字孪生政策
2.1.3　数字孪生技术成熟度
2.1.4　企业布局数字孪生技术
2.2　全球数字孪生融合行业发展分析
2.2.1　推动仿真行业发展
2.2.2　成为智能制造要素
2.2.3　引领智慧城市建设
2.2.4　发力军工领域应用
2.3　全球主要国家数字孪生技术发展动态
2.3.1　美国
2.3.2　德国
2.3.3　法国

3.1　中国数字孪生技术发展驱动因素分析
3.1.1　战略科技发展必然趋势
3.1.2　5G赋能产业链环节发展
3.1.3　工业互联网发展凸显优势
3.1.4　新基建带来发展新机遇
3.1.5　数字孪生得到政策支持
3.1.6　区域数字孪生政策及项目进展
3.2　中国数字孪生技术发展状况
3.2.1　技术研究进展
3.2.2　技术发展动态
3.2.3　企业布局情况
3.3　中国数字孪生标准体系研究状况
3.3.1　数字孪生标准需求背景
3.3.2　数字孪生标准需求分析
3.3.3　数字孪生标准体系框架
3.3.4　数字孪生标准体系结构
3.3.5　数字孪生细分领域标准
3.4　中国数字孪生技术发展存在的问题及建议
3.4.1　网络安全问题
3.4.2　技术面临挑战
3.4.3　标准体系缺失
3.4.4　模型研究问题
3.5　中国数字孪生技术发展对策与建议
3.5.1　加强顶层设计
3.5.2　推进应用普及
3.5.3　培育产业生态
3.5.4　构建安全保障体系

4.1　中国数字孪生城市发展综述
4.1.1　数字孪生城市发展背景
4.1.2　数字孪生城市内涵特征
4.1.3　数字孪生城市总体架构
4.1.4　数字孪生城市核心平台
4.2　中国数字孪生城市发展现状
4.2.1　数字孪生城市发展总况
4.2.2　数字孪生城市建设阶段现状
4.2.3　数字孪生城市研究工作发展
4.2.4　数字孪生城市合作生态发展状况
4.2.5　数字孪生城市建设企业布局状况
4.2.6　数字孪生城市加快城市治理创新
4.2.7　数字孪生城市技术和应用能力发展
4.2.8　数字孪生缩短各行业数字化进程
4.2.9　资本助力数字孪生城市
4.3　数字孪生城市核心能力要求分析
4.3.1　物联感知操控能力
4.3.2　数字化表达能力
4.3.3　可视化呈现能力
4.3.4　数据融合供给能力
4.3.5　空间分析计算能力
4.3.6　模拟仿真推演能力
4.3.7　虚实融合互动能力
4.3.8　自学习自优化能力
4.3.9　众创扩展能力
4.4　数字孪生城市关键技术要素分析
4.4.1　新型测绘
4.4.2　标识感知
4.4.3　协同计算
4.4.4　全要素表达
4.4.5　模拟仿真
4.4.6　深度学习
4.5　中国数字孪生城市典型应用场景
4.5.1　城市规划仿真
4.5.2　城市建设管理
4.5.3　城市常态管理
4.5.4　交通信号仿真
4.5.5　应急演练仿真
4.5.6　公共安全防范
4.5.7　公共服务升级
4.6　数字孪生城市当前主要问题
4.6.1　发展目的和方向不明确
4.6.2　城市信息模型重复建设
4.6.3　缺乏统一标准规范
4.6.4　关键技术亟待创新
4.7　中国数字孪生城市发展建议及未来展望
4.7.1　数字孪生城市推进策略与建议
4.7.2　数字孪生城市业务发展建议
4.7.3　中国数字孪生城市发展建议
4.7.4　中国数字孪生城市发展展望

5.1　航天航空领域运用
5.1.1　航天航空领域应用状况
5.1.2　航天制造车间应用分析
5.1.3　航空发动机运维应用分析
5.1.4　航天航空领域应用挑战
5.2　智能制造
5.2.1　工业制造应用情况
5.2.2　智能工厂应用分析
5.2.3　智能制造应用案例
5.2.4　技术应用面临挑战
5.2.5　技术应用发展展望
5.3　水利工程
5.3.1　水利工程运行现状
5.3.2　应用理论融合分析
5.3.3　应用运行机制分析
5.3.4　应用实施方案分析
5.3.5　应用关键技术分析
5.4　石化行业
5.4.1　石化行业运行现状
5.4.2　技术应用融合分析
5.4.3　应用系统建设分析
5.4.4　应用前景发展展望
5.5　能源互联网
5.5.1　能源互联网数字孪生的定义
5.5.2　能源互联网数字孪生的构建
5.5.3　能源互联网数字孪生的应用
5.5.4　数字孪生的能源互联网规划
5.6　其他应用领域
5.6.1　车联网
5.6.2　智慧医疗
5.6.3　智慧园区
5.6.4　智慧校园
5.6.5　工程建设

6.1　国外企业
6.1.1　微软
6.1.2　达索
6.1.3　西门子
6.1.4　Bentley
6.1.5　SAP
6.1.6　PTC
6.2　传统智慧城市建设服务企业
6.2.1　阿里云
6.2.2　华为
6.2.3　科大讯飞
6.2.4　软通动力
6.2.5　紫光云
6.3　空间信息企业
6.3.1　超图
6.3.2　泰瑞数创
6.3.3　51VR
6.4　智能制造服务企业
6.4.1　中兴
6.4.2　能科科技
6.4.3　东方国信
6.4.4　佳都科技

7.1　能科科技股份有限公司
7.1.1　企业发展概况
7.1.2　经营效益分析
7.1.3　业务经营分析
7.1.4　财务状况分析
7.1.5　核心竞争力分析
7.1.6　公司发展战略
7.1.7　未来前景展望
7.2　北京东方国信科技股份有限公司
7.2.1　企业发展概况
7.2.2　经营效益分析
7.2.3　业务经营分析
7.2.4　财务状况分析
7.2.5　核心竞争力分析
7.2.6　公司发展战略
7.2.7　未来前景展望
7.3　佳都新太科技股份有限公司
7.3.1　企业发展概况
7.3.2　经营效益分析
7.3.3　业务经营分析
7.3.4　财务状况分析
7.3.5　核心竞争力分析
7.3.6　公司发展战略
7.3.7　未来前景展望
7.4　上海延华智能科技（集团）股份有限公司
7.4.1　企业发展概况
7.4.2　经营效益分析
7.4.3　业务经营分析
7.4.4　财务状况分析
7.4.5　核心竞争力分析
7.4.6　未来前景展望
7.5　赛摩智能科技集团股份有限公司
7.5.1　企业发展概况
7.5.2　经营效益分析
7.5.3　业务经营分析
7.5.4　财务状况分析
7.5.5　核心竞争力分析
7.5.6　公司发展战略
7.5.7　未来前景展望
7.6　神州数码集团股份有限公司
7.6.1　企业发展概况
7.6.2　经营效益分析
7.6.3　业务经营分析
7.6.4　财务状况分析
7.6.5　核心竞争力分析
7.6.6　未来前景展望

8.1　中国工业互联网产业发展分析
8.1.1　行业政策环境
8.1.2　产业经济规模
8.1.3　产业生态体系
8.1.4　平台发展状况
8.1.5　网络基础建设
8.1.6　企业竞争格局
8.1.7　行业创新发展
8.1.8　行业发展展望
8.2　中国智慧城市建设发展分析
8.2.1　智慧城市产业链条
8.2.2　智慧城市发展阶段
8.2.3　智慧城市支出规模
8.2.4　区域建设格局分析
8.2.5　智慧城市评价结果
8.2.6　企业竞争合作格局
8.2.7　智慧城市发展态势
8.2.8　智慧城市发展展望
8.2.9　智慧城市发展前景
8.3　中国智能制造产业发展分析
8.3.1　行业发展促进政策
8.3.2　智能制造发展态势
8.3.3　智能制造发展规模
8.3.4　智能制造行业格局
8.3.5　智能制造发展机遇
8.3.6　智能制造发展趋势
8.3.7　智能制造发展战略
8.4　中国5G产业发展分析
8.4.1　5G产业链条结构
8.4.2　5G产业政策环境
8.4.3　5G技术发展历程
8.4.4　5G产业发展进程
8.4.5　5G商业模式分析
8.4.6　5G商用企业布局
8.4.7　5G业务发展趋势
8.4.8　5G应用愿景展望

9.1　数字孪生技术带来的投资机会分析
9.1.1　数字孪生的潜在商业价值
9.1.2　实景三维行业投资新热点
9.1.3　数字孪生模型正成为焦点
9.1.4　数字孪生企业投融资动态
9.2　数字孪生技术发展趋势
9.2.1　关键技术发展趋势
9.2.2　技术应用发展态势
9.2.3　技术未来研究方向
9.3　数字孪生技术发展前景
9.3.1　市场规模预测
9.3.2　技术发展展望
9.3.3　技术发展前景

图表1　数字孪生的特征
图表2　数字孪生技术架构
图表3　数字孪生中的技术集成
图表4　数字孪生技术应用场景
图表5　数字孪生重要使用场景
图表6　数字孪生应用功能
图表7　数字孪生应用流程
图表8　平行系统研究框架
图表9　数字孪生发展历程
图表10　一些国家出台数字孪生相关政策
图表11　Gartner技术成熟曲线
图表12　跨国企业业务布局方向
图表13　西门子车辆数字孪生
图表14　基于Mindsphere平台的西门子数字孪生
图表15　ANSYS构建的泵数字孪生
图表16　各定位单元协同引导装配过程
图表17　GE风力涡轮机的数字孪生
图表18　MapleSim创建数字孪生的流程图
图表19　WORLD智慧城市运维平台
图表20　数字孪生技术在产品全生命周期的应用
图表21　物理城市与数字孪生城市
图表22　以数字孪生体框架为核心的工业互联网Paas系统
图表23　德国工业4.0参考架构
图表24　“新基建”加促数字孪生城市形成
图表25　国家部委出台相关政策
图表26　各地数字孪生城市相关政策
图表27　数字孪生相关上市公司
图表28　部分数字孪生相关上市公司布局情况
图表29　数字孪生标准体系框架
图表30　数字孪生标准体系结构
图表31　数字孪生基础共性相关标准及主要内容
图表32　数字孪生关键技术标准
图表33　物理实体标准
图表34　虚拟实体标准
图表35　孪生数据相关标准及主要内容
图表36　连接与集成相关标准及主要内容
图表37　服务相关标准及主要内容
图表38　数字孪生工具/平台相关标准及主要内容
图表39　数字孪生测评相关标准及主要内容
图表40　数字孪生安全相关标准及主要内容
图表41　工业4.0参考架构模型
图表42　智能制造系统架构（IMSA）
图表43　数字孪生城市：智能新区
图表44　数字孪生城市：虚拟新加坡
图表45　数字孪生城市虚实融合迭代优化
图表46　数字孪生城市运行机理
图表47　数字孪生城市总体框架
图表48　数字孪生城市总体框架运行机理
图表49　城市信息模型（CIM）相关投标项目统计
图表50　“数字孪生城市”主题文献发表数量统计
图表51　数字孪生城市各类企业主导生态圈
图表52　数字孪生城市新型企业阵营
图表53　数字孪生启发行业加速转型
图表54　数字孪生城市核心能力与典型特征关系图
图表55　城市全息物联感知体系
图表56　主要建模方式分类
图表57　基于数字孪生的寿命预测过程
图表58　不同维护策略下的单次飞行失败率
图表59　不确定性降低前后的维护成本
图表60　数字孪生伴飞系统框架
图表61　数字孪生“建模与分析模块”的核心技术体系架构
图表62　数字孪生伴飞系统的功能
图表63　航天制造数字孪生车间架构
图表64　航天制造数字孪生车间组成
图表65　数字孪生车间分层管控模式
图表66　孪生数据驱动的生产设备闭环控制
图表67　孪生数据驱动的制造执行闭环控制
图表68　基于实时数据仿真的车间运行管控
图表69　基于虚实融合的MI应用
图表70　基于虚实融合的BI应用
图表71　数字孪生技术在航空发动机运行维护中的应用落地场景图
图表72　不同模型在计算精度速度上的比较
图表73　航空发动机运维数字孪生
图表74　精准监测功能
图表75　故障诊断功能
图表76　性能预测功能
图表77　控制优化功能
图表78　智能工厂应用
图表79　运行机制
图表80　系统级水利工程数字孪生系统运行机制
图表81　SoS级水利工程数字孪生系统运行机制
图表82　系统总体架构图
图表83　物耗降低效益估算
图表84　数字孪生技术在车联网中的应用
图表85　数字孪生在智慧医疗领域的应用
图表86　基于数字孪生模型的项目施工过程管理
图表87　基于数字模型和大数据的项目运维管理
图表88　基于微软Azure的数字孪生方案
图表89　达索3DEXPERIENCE平台框架
图表90　阿里云数字孪生三步走战略