數字孿生下的AI技術廣泛應用鐵路運維、電網監測、智慧城市等領域，國內已有完整商業模式填補基礎設施智能運維范疇的市場空白。
目前“AI+大數據”已成為現實世界和信息世界互動與合作的有效技術途徑，未來有廣闊且持續增長的市場空間。
對于市場新進入者來說，需要較長時間技術研發和技術認可，因此行業具有較高的技術壁壘。
多方因素影響“AI+大數據”行業發展，對于技術提供商而言，這是機遇也是挑戰，積極探索創新商業模式，將有望獲得更多的商機和投資機會。
2023年，隨著生成式人工智能迎來了爆炸式發展，許多行業已經開始將人工智能技術運用在他們的產品和服務中。中國數字經濟是指基于數字技術、網絡技術和信息技術所形成的經濟系統。數字經濟已成為推動中國經濟發展的重要引擎，未來也將繼續保持高速發展態勢。
1）數字經濟市場
據國際知名咨詢公司Gartner預測，到2025年，全球數字經濟的規模將達到41萬億美金，占全球經濟總量的24%。我國數字經濟的發展也取得了顯著成效。據相關數據顯示，2021年我國數字經濟規模達到45.5萬億元，位居世界第二，97個新興“數字職業”應運而生。
當我們講數字經濟的時候，它所涵蓋的就不僅僅是數據，還包括人工智能、5G、通信以及計算等工作，這些都是數字技術的有機組成部分。也就是說，數字技術的發展促進了數字經濟的形成和發展。對于未來，行業更應該思考的是如何搶抓新一輪科技革命和產業變革機遇。
2）孿生兄弟：人工智能與大數據
①人工智能
近年來，人工智能在國內的發展被提上戰略高度。人工智能作為計算機科學的重要分支與前沿領域，目前已實現與多行業應用終端、系統及配套軟件的深度結合。通過構建各種智能場景，人工智能技術為終端用戶提供個性化、精準化、智能化的服務，幫助簡化傳統環節流程、提升效率、并降低成本。
在國家政策大力支持、下游應用需求不斷提升及人工智能相關技術持續迭代等多重因素的驅動作用下，中國人工智能市場規模迅速增長。以服務商收入計的中國人工智能市場規模從2018年的861億元人民幣增長至2022年的3,450.5億元人民幣，2018年至2022年期間復合增長率達41.5%。
未來，以數字化城市建設為代表的人工智能終端應用領域有望進一步擴張，帶動人工智能市場持續快速發展。中國人工智能市場規模預計將從2023年的5,006.3億元人民幣增至2027年的15,065.6億元人民幣，2023至2027年期間仍將保持31.7%的高年復合增速。
②大數據
中國是數據資源大國，大力發展大數據技術的一大益處是將我國數據資源優勢，轉化為國家競爭優勢，從而實現數據從規模、質量和應用水平的全方位增長，發掘并釋放數據資源的潛在效能，使中國在國際競爭格局中處于有利地位。
2020年，國務院發布相關文件，將數據與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為生產要素，無疑更進一步凸顯了數據這一新型、數字化生產要素的重要性。
大數據行業作為中國數字經濟發展的重要驅動力，近年來市場規模顯著提升，中國大數據市場規模增速高于全球整體市場規模增速。2022年，以服務商收入計的中國大數據市場規模達到1,009.4億元人民幣，2018年至2022年期間年復合增長率達17.8%。
伴隨著政府部門和大型企業對于數據價值重視程度的提高，以及大數據軟硬件及服務采購預算的增加，中國大數據市場將在未來五年繼續保持較高增長態勢。
密歇根大學的Michael Grieves教授在2003年首次提出了數字孿生的概念。它也被稱為數字鏡像和數字映射，是一個物理對物理世界或數字表達的系統。而數字孿生中的人工智能是一個普遍適用的理論和技術體系，廣泛應用于如軌交運維、電網監測、智慧城市、航空航天等領域。
1）軌交運維
作為綜合交通運輸體系的骨干，鐵路是建設現代化經濟體系的重要支撐。隨著人工智能、大數據、云計算和機器視覺等技術的不斷發展成熟，基于人工智能和機器視覺及數字孿生的智能化鐵路運維監測解決方案市場發展迅速。
AI及大數據的綜合應用，可以對機器監測設備收集到的海量、高頻的監測數據、圖像和視頻等信息進行進一步的分類、比對、篩選和分析，通過人工智能的深度學習，快速分析識別出海量監測信息當中供電系統的具體部位以及周圍環境所存在的問題或者潛在風險，協助鐵路運維快速響應和制定維修方案，避免可能造成的鐵路運行故障或者事故。
國內企業例如諾比侃通過4C缺陷智能識別系統、4C精密檢測小車、高精度鐵路專用GIS地圖等途徑，可實現“邊檢邊修”的創新性作業模式，將填補國內軌道交通行業工務基礎設施智能運維范疇的市場空白。其研發的高精度RGIS地圖，實現了厘米級精準標記，目前已成為鐵路數字化建設的關鍵底層技術之一，已覆蓋全國1/8的鐵路運營里程。
同時，基于AI及大數據的智能化運維解決方案相較傳統設備檢測結合人工識別的方式，具有效率高、速度快、24小時不間斷工作等優勢。
目前全國鐵路固定資產投資8000億。在高鐵方面，到2025年對50萬人口以上城市覆蓋率達到95%以上；在綜合交通運輸發展的鐵路主要指標方面，鐵路營業里程將發展為16.5萬公里；其中高速鐵路營業里程為5萬公里。后端運維市場的需求將逐年提升。
城市軌交方面，城軌包括地鐵、城際和市域鐵路，截至今年上半年，中國內地累計57個城市開通城軌交通，總營運里程為10566.55公里。根據各城市規劃，2035年我國城軌總營運里程將超3萬公里，具有可觀增量空間。
當前鐵路、城軌智能檢測及運維滲透率較低，經測算，城軌側滲透率為20%-30%。而我國軌道交通行業已逐步進入建設與運營維護并重階段，接觸網、軌道及車輛分別作為軌道交通最重要的基礎設施與移動裝備，直接關系到軌道交通運營安全，隨著智能鐵路的推廣，對軌道交通行業牽引供電、工務工程、車輛工程檢測監測及智能運維信息管理系統的需求也將快速增長。
近年來，我國鐵路行業充分把握人工智能與大數據技術發展所帶來的機遇，重點推進鐵路科技創新，在相關政策的支持與引導下取得歷史性成就，國際影響力逐步提升，總體技術水平進入世界先進行列，部分領域達到世界領先水平。
2）電網監測
AI及數字孿生在電網領域應用主要包括平臺構建、電網狀態監測評估、智能運維、電網緊急控制等方面，涉及數據集成、計算分析、知識圖譜、深度強化學習、圖像識別等具體技術。
通過大數據技術數據集成、計算分析、實踐應用的整體框架，電力大數據平臺得以構建，整合不同技術模塊實現數據融合，實現資源調配、節能減排的目標。與此同時，大數據技術能幫助加強智慧電網與其他行業之間的聯系，實現協同發展。
由于電網系統過于精密且龐大，對電網運行狀態、故障診斷、健康情況的評估尤其重要。國內企業中，諾比侃已能熟練運用深度強化學習和傳統圖像處理技術相結合的手段，實現巡檢圖像智能理解，實現線路和變電站設備識別、缺陷檢測等，提升智能電網安全性能。同時，大數據技術能快速監測并處理所有數據，及時分析、整理、獲取這些數據的核心價值，優化處理數據，提前監測到故障點，消除安全隱患。
智慧電網建設一直以來是國家和電網企業關注的重點。以投資額計，中國智慧電網（不含發電端）的規模從2022年約830億元預計將增長至2027年1,021億元，年復合增長率為4.2%。其中，與智慧電網軟件部分相關的投資額預計將從2022年277億元人民幣增長至2027年近420億元人民幣。在線監測、在線分析、運行評估，以及信息網絡安全、信息網絡預測和業務應用層面的產生軟件需求，將推動該市場的持續增長。
3）智慧城市
隨著智能化、數字化的不斷發展，城市管理者也越來越意識到數字孿生在智慧城市中的重要應用，將這一概念應用于城市交通領域，無疑是智慧城市建設的福音。
城市功能區管理的首要目標是限制或規范土地的合理利用，為城市區域的高效利用奠定基礎。城市規劃的主要依據包括區域對資源環境的承載能力、現有區域發展的密度數據、未來區域增長可能性等相關指標。借助GIS技術，建筑師可以更好地優化城市場所的功能位置。
其中，智慧交通是利用視頻監控、融合毫米波雷達、機動車、非機動車、行人等交通要素的全息感知，實現數字空間中真實交通系統地圖模型的構建。通過實時分析和跟蹤，可有效解決交通資源浪費、信號系統功能剛性、交通事故變幻莫測、交通問題快速響應等問題。
經過十幾年的發展，國內視頻監控系統規模越建越大，前端采集設備種類形態也愈加多樣，產生海量、多維的數據（過車數據、人臉數據等），視頻監控的智能化已成為行業發展的必然趨勢，智慧城市建設中的智能監控系統能夠對視頻中的異常行為進行實時提取和篩選，并及時發出預警，徹底改變了傳統監控只能“監”不能“控”的被動狀態。
4）航空航天
當前，基于數字孿生的三維實時可視化技術在航空航天領域也發揮了關鍵性作用。該技術可通過飛船上的傳感器數據，構建飛船的虛擬數字模型，實時精準呈現飛船運行軌道、位置、姿態以及載荷等信息。
衛星繞軌飛行可視化模型，素材來源：圖撲軟件
此外，該項技術還能夠提供覆蓋地面、太空、觀測站、飛行器的逼真空間環境和實時任務狀態，為地面測控人員的精準控制和決策提供高效直觀的數據支撐，為任務的圓滿成功起到關鍵作用。
例如，在神舟十六號載人飛行任務中，航天器的物理實體、可視化模型和相關的計算機系統，以及持續通暢的通信數據流構成了一套完整的數字孿生系統。
5）其他領域
當前，“AI+數字孿生”不僅是理論研究的熱點，也具備深刻長遠的應用前景，其在智慧城市和智能制造領域的應用已與生產生活息息相關。在解決了軟件平臺問題后，“AI+數字孿生”將在現實生活中有更多應用。比如，數字孿生車間是一種未來車間運行新模式，對實現工業4.0、工業互聯網、“互聯網+制造”、面向服務的制造等先進制造模式具有重大的潛在推動作用。
1）政策助推人工智能及數字孿生行業發展
近年來，我國不斷推行AI與大數據科技創新相關政策，助力鐵路監測運維以及電網的智能化發展及規范化應用。例如，國務院印發的《“十四五”鐵路科技創新規劃》提出大力推進北斗衛星導航、5G、人工智能、大數據、物聯網、云計算、數字孿生等前沿技術與鐵路技術裝備、工程建造、運輸服務等領域的深度融合等等。下表列舉了近年來我國基礎設施中有關人工智能和大數據的主要政策。
2）關鍵技術壁壘
電網雙碳綠色能源中心領域及鐵路接觸網領域的人工智能和大數據行業涉及包括光學、電子學、人工智能、自動化、數學建模等多學科知識的融會貫通，涉及大量產品研發工作。為了研發智能的檢測監測系統，需要通過前端無人機、固定式相機、陸地巡檢機器人、衛星等設備，搭建物聯網，采集大量視頻、文本等信息，信息經過預處理后用于訓練模型參數，使得系統能夠學會機器視覺，即實現目標檢測、圖像分割、識別分類，以及視覺生成數據和分析結果，以供管理者使用。
目前行業頭部公司如諾比侃等，通過歷史項目，已經訓練得到較好效果的故障排查及預案、圖像算法及可視化模型，此外擁有需求對接、軟硬件集成和解決方案應用落地的經驗，對于市場新進入者來說，需要較長時間和大量資源開展技術研發工作和通過相關機構的資質認證和技術認可，因此行業具有較高的技術壁壘。
3）挑戰
①數據安全成大風險
數據安全問題是“AI+大數據”行業面臨的一個重要的挑戰。由于智慧城市、智慧軌交等涉及大量物聯裝備，這些設備會將涉及城市的公共安全、醫療保健、教育、交通等各個方面在互聯網上實時大量傳輸。盡管這些數據有助于提高市政部門的效率，但也存在著不容忽視的嚴重安全風險。一旦數據被非法獲取或泄露，可能會給社會帶來極大的危害。
因此，智慧城市等智能互聯項目必須加強數據安全保障機制，防止數據泄露和非法訪問。同時，其數據安全還涉及公民個人隱私，包括個人身份信息、位置信息、交通數據、社交媒體數據等，這些數據的處理必須遵守相關的隱私法規和道德準則，并且還應保證公眾對其數據處理方式的透明度，以便人們了解他們的數據將被如何使用和共享。
②政企協同機制尚不健全
以智慧城市建設為例，其建設過程涉及政府、企業和公眾等多類利益主體，在智慧城市建設過程中，如何平衡各方利益，協調政府和企業之間的關系非常關鍵。同時，數據共享對于使某些操作、服務和數據檢查運行更順暢至關重要，而由于公共部門和私營部門在技術、管理和經驗等方面存在差異，在兩者間實現良好的信息流動成為亟待思考的又一重大命題。
政府部門通常具有較強的行政管理能力和公共服務意識，但在技術方面可能相對薄弱；而私營部門則通常具有更先進的技術和管理能力，但可能缺乏公共服務意識。如何整合兩個部門的優勢，發揮各自的作用，共同制定數據共享的標準機制和技術體系，平衡各方利益，確保數據共享的安全和有效性，才能推進行業的持續發展。
4）機遇
①新基建發展帶來外部驅動力
新基建是指以數字化、網絡化和智能化技術為核心的基礎設施建設，包括5G網絡、物聯網、人工智能、云計算等，新基建的推進正為“AI+數字”行業發展提供了強有力的基礎設施支持。例如，智慧城市需要部署大量的傳感器、攝像頭、智能終端等物聯設備來收集和處理各類數據，這些設備需要具備高效的數據傳輸和處理能力，同時需要滿足多樣化的場景需求，這對基礎設施提出了更高的要求。
新基建驅動各種智慧產業的發展，其設備的應用可以為城市的交通、醫療、安防、環保等方面提供更加高效、智能和便捷的解決方案，從而為多方主體協同聯動合作提供物質基礎，以信息流帶動物資流、技術流、資金流，改變著整個社會和經濟運行模式，驅動智能城市產業的發展升級。
②技術進步驅動行業進步
技術進步對“AI+數字”行業發展起到了至關重要的促進作用。以邊緣計算為例，邊緣計算是一種新興的計算模式，能夠為智慧網絡建設提供高效的網絡計算體系架構，提供高效低時延的近端用戶服務。許多控制將通過本地設備實現，而無需交由云端；處理過程也將在本地邊緣計算層完成，這樣可以減輕中心服務器的負擔，縮短數據傳輸的延遲時間，提高數據的處理效率。
同時，隱私保護和數據安全方面，邊緣計算能夠提供強有力的支持，將安全管理任務轉移到性能更強大的邊緣設備上，從而避免低性能的終端設備無法支持端到端的安全需求而造成的數據安全管理隱患。
③城鎮化深入推動智慧城市延伸至“下沉市場”
隨著城鎮化的不斷深入，我國城市化進程加速，2022年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《關于推進以縣城為重要載體的城鎮化建設的意見》，各地政府均相繼提出了相應的實施方案。智慧城市作為我國城市建設的必然趨勢，雖然已在國家級城市群中的建設中取得了一定的進展，但是在三四線城市中的普及程度仍然有待提高，區縣級市場的巨大潛力正待技術提供商深入挖掘，未來的發展前景廣闊。
智慧城市建設推廣至區縣級，將為區縣級城市提供更便捷、高效的服務和管理手段，實現城市化建設和智慧化應用場景需求的有機結合。對于技術提供商而言，積極研發智慧城市建設相關技術、服務和解決方案，探索創新商業模式，將有望獲得更多的商機和投資機會。
依托新基建的熱潮，大量普及、升級的新型基礎設施能最大化人工智能、大數據等技術的應用場景與發展潛能。 隨著新型基礎設施服務的產業越來越多，數字資源不斷集聚，“AI+大數據”行業產生巨大的外部效應，更大程度釋放新的需求。
但不可忽視的是，盡管在互聯網等新興領域的應用已經相當成熟，但人工智能、大數據在傳統鐵路行業的應用研究尚屬起步階段。在大量產業政策的充分引導下，鐵路行業積極探索數字化發展道路，積極推進科技創新建設，產生大量新興技術需求，為人工智能和大數據相關企業提供廣闊市場空間。但與此同時，鐵路行業的整體智能化水平的不足以及戰略規劃的缺乏，也給人工智能與大數據在鐵路行業中的運用提出了挑戰。
能肯定的是，未來通過數字化賦能傳統產業、構建數字經濟體系和新基建，可以進一步促進數字經濟的普及和快速發展，并將為社會經濟發展帶來無限的可能。
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