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中国数字孪生技术深度调研及投资前景预测报告(全卷)
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中国数字孪生技术深度调研及投资前景预测报告(全卷)

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第一章 数字孪生技术基本概述

1.1 数字孪生基本介绍

1.1.1 数字孪生的定义

1.1.2 数字孪生的内涵

1.1.3 数字孪生的特征

1.1.4 数字孪生技术体系

1.1.5 数字孪生关键技术

1.2 数字孪生技术应用分析

1.2.1 数字孪生应用场景

1.2.2 数字孪生应用功能

1.2.3 数字孪生应用流程

1.2.4 数字孪生产业特点

1.3 数字孪生与平行系统的异同分析

1.3.1 平行系统的内涵

1.3.2 两者相同点分析

1.3.3 两者的区别分析

第二章 2016-2021年全球数字孪生技术发展分析

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

第三章 2016-2021年中国数字孪生技术发展分析

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

第四章 2016-2021年中国数字孪生城市发展分析

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 2016-2021年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

第五章 2016-2021年中国数字孪生其他应用领域发展分析

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

第六章 2016-2021年数字孪生技术企业布局分析

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

第七章 2016-2021年中国数字孪生技术重点上市企业经营状况分析

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

第八章 2016-2021年中国数字孪生技术相关产业发展分析

8.1 2016-2021年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 2016-2021年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 2016-2021年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 2016-2021年中国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

第九章 中国数字孪生技术投资及发展前景展望

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


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报告研究方法

报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 图表分析法
- 比较与归纳分析法
- 定量分析法
- 预测分析法
- 风险分析法
……
报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:
- 产业链理论
- 生命周期理论
- 产业布局理论
- 进入壁垒理论
- 产业风险理论
- 投资价值理论
……
数据来源
报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;
部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;
消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;
公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;

其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。


报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。


通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。


智研瞻产业研究院建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,需严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算得相关产业研究成果。