报道

通过建模了解产品性能的做法可以往回追溯数千年。早在计算机出现之前，风洞就曾帮助我们了解并改进产品的气动性能，而船模水池也很早被用于船体设计测试。数字孪生并非全新概念，NASA早在太空探索初期就开始涉足“配对技术”。现在的不同之处在于，产品或实物资产能够以更具成本效益的方式，从概念贯穿至整个生命周期获得数字孪生。

如今，数字孪生概念在PLM市场中无处不在。CIMdata PLM市场研究发现，全球PLM市场Top 25的领导者几乎都推出了数字孪生相关解决方案，但如果深入探究，你会发现不同的解决方案提供商对这个术语有着不同理解。 全球领先的某市场研究公司在2021年发布的一份数字孪生市场研究报告中指出，到2028年，数字孪生的市场潜力将达到1100亿美元。其中包括了人工智能、机器学习、物联网(loT)、区块链、增强现实、大数据分析和5G等热门概念，涵盖了数字孪生未来可延申的潜在市场。然而这份报告中并未包含任何数字孪生中帮助定义或管理知识产权（IP）的相关市场以及模拟仿真相关的市场潜力。这引发了一系列思考：我们应该如何看待数字孪生？是什么让它成为可能？有哪些重要用例？我们可以期待获得哪些收益？

四十多年来，CIMdata一直在组织探讨，促进业界不断发展，并且多年来一直在积极研究这一主题。今年的主题“数字孪生：提升生命周期性能”与去年关注的数字主线的主题相辅相成。针对今年主题，CIMdata通过两项网络调查收集见解，一是面向工业企业，二是面向帮助工业企业实现数字孪生目标的软件和服务提供商。在一系列主题演讲中，CIMdata将介绍当前的研究工作，定义数字孪生和相关主题，同时为后续会议提供框架。此次对数字孪生的探讨将从工业视角和PLM业界视角出发，重点关注软件和服务提供商。论坛还将紧密围绕数据分析和人工智能（AI）作为数字孪生的关键推动者展开讨论。此外，与会者还将从CIMdata的工业咨询工作中获得见解，制造现场热点分享环节将展示去年论坛以来的新亮点和经验教训。