数字孪生下的AI技术广泛应用铁路运维、电网监测、智慧城市等领域，国内已有完整商业模式填补基础设施智能运维范畴的市场空白。

　　目前“AI+大数据”已成为现实世界和信息世界互动与合作的有效技术途径，未来有广阔且持续增长的市场空间。

　　对于市场新进入者来说，需要较长时间技术研发和技术认可，因此行业具有较高的技术壁垒。

　　多方因素影响“AI+大数据”行业发展，对于技术提供商而言，这是机遇也是挑战，积极探索创新商业模式，将有望获得更多的商机和投资机会。

　　2023年，随着生成式人工智能迎来了爆炸式发展，许多行业已经开始将人工智能技术运用在他们的产品和服务中。中国数字经济是指基于数字技术、网络技术和信息技术所形成的经济系统。数字经济已成为推动中国经济发展的重要引擎，未来也将继续保持高速发展态势。

　　据国际知名咨询公司Gartner预测，到2025年，全球数字经济的规模将达到41万亿美金，占全球经济总量的24%。我国数字经济的发展也取得了显著成效。据相关数据显示，2021年我国数字经济规模达到45.5万亿元，位居世界第二，97个新兴“数字职业”应运而生。

　　当我们讲数字经济的时候，它所涵盖的就不仅仅是数据，还包括人工智能、5G、通信以及计算等工作，这些都是数字技术的有机组成部分。也就是说，数字技术的发展促进了数字经济的形成和发展。对于未来，行业更应该思考的是如何抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇。

　　近年来，人工智能在国内的发展被提上战略高度。人工智能作为计算机科学的重要分支与前沿领域，目前已实现与多行业应用终端、系统及配套软件的深度结合。通过构建各种智能场景基建，人工智能技术为终端用户提供个性化、精准化、智能化的服务，帮助简化传统环节流程、提升效率、并降低成本。

　　在国家政策大力支持、下游应用需求不断提升及人工智能相关技术持续迭代等多重因素的驱动作用下，中国人工智能市场规模迅速增长。以服务商收入计的中国人工智能市场规模从2018年的861亿元人民币增长至2022年的3,450.5亿元人民币，2018年至2022年期间复合增长率达41.5%。

　　未来，以数字化城市建设为代表的人工智能终端应用领域有望进一步扩张，带动人工智能市场持续快速发展。中国人工智能市场规模预计将从2023年的5,006.3亿元人民币增至2027年的15,065.6亿元人民币，2023至2027年期间仍将保持31.7%的高年复合增速。

　　中国是数据资源大国，大力发展大数据技术的一大益处是将我国数据资源优势，转化为国家竞争优势，从而实现数据从规模、质量和应用水平的全方位增长，发掘并释放数据资源的潜在效能，使中国在国际竞争格局中处于有利地位。

　　2020年，国务院发布相关文件，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为生产要素，无疑更进一步凸显了数据这一新型、数字化生产要素的重要性。

　　大数据行业作为中国数字经济发展的重要驱动力，近年来市场规模显著提升，中国大数据市场规模增速高于全球整体市场规模增速。2022年，以服务商收入计的中国大数据市场规模达到1,009.4亿元人民币，2018年至2022年期间年复合增长率达17.8%。

　　伴随着政府部门和大型企业对于数据价值重视程度的提高，以及大数据软硬件及服务采购预算的增加，中国大数据市场将在未来五年继续保持较高增长态势。

　　密歇根大学的Michael Grieves教授在2003年首次提出了数字孪生的概念。它也被称为数字镜像和数字映射，是一个物理对物理世界或数字表达的系统。而数字孪生中的人工智能是一个普遍适用的理论和技术体系，广泛应用于如轨交运维、电网监测、智慧城市、航空航天等领域。

　　作为综合交通运输体系的骨干，铁路是建设现代化经济体系的重要支撑。随着人工智能、大数据、云计算和机器视觉等技术的不断发展成熟，基于人工智能和机器视觉及数字孪生的智能化铁路运维监测解决方案市场发展迅速。

　　AI及大数据的综合应用，可以对机器监测设备收集到的海量、高频的监测数据、图像和视频等信息进行进一步的分类、比对、筛选和分析，通过人工智能的深度学习，快速分析识别出海量监测信息当中供电系统的具体部位以及周围环境所存在的问题或者潜在风险，协助铁路运维快速响应和制定维修方案，避免可能造成的铁路运行故障或者事故。

　　国内企业例如诺比侃通过4C缺陷智能识别系统、4C精密检测小车、高精度铁路专用GIS地图等途径，可实现“边检边修”的创新性作业模式，将填补国内轨道交通行业工务基础设施智能运维范畴的市场空白。其研发的高精度RGIS地图，实现了厘米级精准标记，目前已成为铁路数字化建设的关键底层技术之一，已覆盖全国1/8的铁路运营里程。

　　同时，基于AI及大数据的智能化运维解决方案相较传统设备检测结合人工识别的方式，具有效率高、速度快、24小时不间断工作等优势。

　　目前全国铁路固定资产投资8000亿。在高铁方面，到2025年对50万人口以上城市覆盖率达到95%以上；在综合交通运输发展的铁路主要指标方面，铁路营业里程将发展为16.5万公里；其中高速铁路营业里程为5万公里。后端运维市场的需求将逐年提升。

　　城市轨交方面，城轨包括地铁、城际和市域铁路，截至今年上半年，中国内地累计57个城市开通城轨交通，总营运里程为10566.55公里。根据各城市规划，2035年我国城轨总营运里程将超3万公里，具有可观增量空间。

　　当前铁路、城轨智能检测及运维渗透率较低，经测算，城轨侧渗透率为20%-30%。而我国轨道交通行业已逐步进入建设与运营维护并重阶段，接触网、轨道及车辆分别作为轨道交通最重要的基础设施与移动装备，直接关系到轨道交通运营安全，随着智能铁路的推广，对轨道交通行业牵引供电、工务工程、车辆工程检测监测及智能运维信息管理系统的需求也将快速增长。

　　近年来，我国铁路行业充分把握人工智能与大数据技术发展所带来的机遇，重点推进铁路科技创新，在相关政策的支持与引导下取得历史性成就，国际影响力逐步提升，总体技术水平进入世界先进行列，部分领域达到世界领先水平。

　　AI及数字孪生在电网领域应用主要包括平台构建、电网状态监测评估、智能运维、电网紧急控制等方面，涉及数据集成、计算分析、知识图谱、深度强化学习、图像识别等具体技术。

　　通过大数据技术数据集成、计算分析、实践应用的整体框架，电力大数据平台得以构建，整合不同技术模块实现数据融合，实现资源调配、节能减排的目标。与此同时，大数据技术能帮助加强智慧电网与其他行业之间的联系，实现协同发展。

　　由于电网系统过于精密且庞大，对电网运行状态、故障诊断、健康情况的评估尤其重要。国内企业中，诺比侃已能熟练运用深度强化学习和传统图像处理技术相结合的手段，实现巡检图像智能理解，实现线路和变电站设备识别、缺陷检测等，提升智能电网安全性能。同时，大数据技术能快速监测并处理所有数据，及时分析、整理、获取这些数据的核心价值，优化处理数据，提前监测到故障点，消除安全隐患。

　　智慧电网建设一直以来是国家和电网企业关注的重点。以投资额计，中国智慧电网（不含发电端）的规模从2022年约830亿元预计将增长至2027年1,021亿元，年复合增长率为4.2%。其中，与智慧电网软件部分相关的投资额预计将从2022年277亿元人民币增长至2027年近420亿元人民币。在线监测、在线分析、运行评估，以及信息网络安全、信息网络预测和业务应用层面的产生软件需求，将推动该市场的持续增长。

　　随着智能化、数字化的不断发展，城市管理者也越来越意识到数字孪生在智慧城市中的重要应用，将这一概念应用于城市交通领域，无疑是智慧城市建设的福音。

　　城市功能区管理的首要目标是限制或规范土地的合理利用，为城市区域的高效利用奠定基础。城市规划的主要依据包括区域对资源环境的承载能力、现有区域发展的密度数据、未来区域增长可能性等相关指标。借助GIS技术，建筑师可以更好地优化城市场所的功能位置。

　　其中，智慧交通是利用视频监控、融合毫米波雷达、机动车、非机动车、行人等交通要素的全息感知，实现数字空间中真实交通系统地图模型的构建。通过实时分析和跟踪，可有效解决交通资源浪费、信号系统功能刚性、交通事故变幻莫测、交通问题快速响应等问题。

　　经过十几年的发展，国内视频监控系统规模越建越大，前端采集设备种类形态也愈加多样，产生海量、多维的数据（过车数据、人脸数据等），视频监控的智能化已成为行业发展的必然趋势，智慧城市建设中的智能监控系统能够对视频中的异常行为进行实时提取和筛选，并及时发出预警，彻底改变了传统监控只能“监”不能“控”的被动状态。

　　当前，基于数字孪生的三维实时可视化技术在航空航天领域也发挥了关键性作用。该技术可通过飞船上的传感器数据，构建飞船的虚拟数字模型，实时精准呈现飞船运行轨道、位置、姿态以及载荷等信息。

　　此外，该项技术还能够提供覆盖地面、太空、观测站、飞行器的逼真空间环境和实时任务状态，为地面测控人员的精准控制和决策提供高效直观的数据支撑，为任务的圆满成功起到关键作用。

　　例如，在神舟十六号载人飞行任务中，航天器的物理实体、可视化模型和相关的计算机系统，以及持续通畅的通信数据流构成了一套完整的数字孪生系统。

　　当前，“AI+数字孪生”不仅是理论研究的热点，也具备深刻长远的应用前景，其在智慧城市和智能制造领域的应用已与生产生活息息相关。在解决了软件平台问题后，“AI+数字孪生”将在现实生活中有更多应用。比如，数字孪生车间是一种未来车间运行新模式，对实现工业4.0、工业互联网、“互联网+制造”、面向服务的制造等先进制造模式具有重大的潜在推动作用。

　　近年来，我国不断推行AI与大数据科技创新相关政策，助力铁路监测运维以及电网的智能化发展及规范化应用。例如，国务院印发的《“十四五”铁路科技创新规划》提出大力推进北斗卫星导航、5G、人工智能、大数据、物联网、云计算、数字孪生等前沿技术与铁路技术装备、工程建造、运输服务等领域的深度融合等等。下表列举了近年来我国基础设施中有关人工智能和大数据的主要政策。

　　电网双碳绿色能源中心领域及铁路接触网领域的人工智能和大数据行业涉及包括光学、电子学、人工智能、自动化、数学建模等多学科知识的融会贯通，涉及大量产品研发工作。为了研发智能的检测监测系统，需要通过前端无人机、固定式相机、陆地巡检机器人、卫星等设备，搭建物联网，采集大量视频、文本等信息，信息经过预处理后用于训练模型参数，使得系统能够学会机器视觉，即实现目标检测、图像分割、识别分类，以及视觉生成数据和分析结果，以供管理者使用。

　　目前行业头部公司如诺比侃等，通过历史项目，已经训练得到较好效果的故障排查及预案、图像算法及可视化模型，此外拥有需求对接、软硬件集成和解决方案应用落地的经验，对于市场新进入者来说，需要较长时间和大量资源开展技术研发工作和通过相关机构的资质认证和技术认可，因此行业具有较高的技术壁垒。

　　数据安全问题是“AI+大数据”行业面临的一个重要的挑战。由于智慧城市、智慧轨交等涉及大量物联装备，这些设备会将涉及城市的公共安全、医疗保健、教育、交通等各个方面在互联网上实时大量传输。尽管这些数据有助于提高市政部门的效率，但也存在着不容忽视的严重安全风险。一旦数据被非法获取或泄露，可能会给社会带来极大的危害。

　　因此，智慧城市等智能互联项目必须加强数据安全保障机制，防止数据泄露和非法访问。同时，其数据安全还涉及公民个人隐私，包括个人身份信息、位置信息、交通数据、社交媒体数据等，这些数据的处理必须遵守相关的隐私法规和道德准则，并且还应保证公众对其数据处理方式的透明度，以便人们了解他们的数据将被如何使用和共享。

　　以智慧城市建设为例，其建设过程涉及政府、企业和公众等多类利益主体，在智慧城市建设过程中，如何平衡各方利益，协调政府和企业之间的关系非常关键。同时，数据共享对于使某些操作、服务和数据检查运行更顺畅至关重要，而由于公共部门和私营部门在技术、管理和经验等方面存在差异，在两者间实现良好的信息流动成为亟待思考的又一重大命题。

　　政府部门通常具有较强的行政管理能力和公共服务意识，但在技术方面可能相对薄弱；而私营部门则通常具有更先进的技术和管理能力，但可能缺乏公共服务意识。如何整合两个部门的优势，发挥各自的作用，共同制定数据共享的标准机制和技术体系，平衡各方利益，确保数据共享的安全和有效性，才能推进行业的持续发展。

　　新基建是指以数字化、网络化和智能化技术为核心的基础设施建设，包括5G网络、物联网、人工智能、云计算等，新基建的推进正为“AI+数字”行业发展提供了强有力的基础设施支持。例如，智慧城市需要部署大量的传感器、摄像头、智能终端等物联设备来收集和处理各类数据，这些设备需要具备高效的数据传输和处理能力，同时需要满足多样化的场景需求，这对基础设施提出了更高的要求。

　　新基建驱动各种智慧产业的发展，其设备的应用可以为城市的交通、医疗、安防、环保等方面提供更加高效、智能和便捷的解决方案，从而为多方主体协同联动合作提供物质基础，以信息流带动物资流、技术流、资金流，改变着整个社会和经济运行模式，驱动智能城市产业的发展升级。

　　技术进步对“AI+数字”行业发展起到了至关重要的促进作用。以边缘计算为例，边缘计算是一种新兴的计算模式，能够为智慧网络建设提供高效的网络计算体系架构，提供高效低时延的近端用户服务。许多控制将通过本地设备实现，而无需交由云端；处理过程也将在本地边缘计算层完成，这样可以减轻中心服务器的负担，缩短数据传输的延迟时间，提高数据的处理效率。

　　同时，隐私保护和数据安全方面，边缘计算能够提供强有力的支持，将安全管理任务转移到性能更强大的边缘设备上，从而避免低性能的终端设备无法支持端到端的安全需求而造成的数据安全管理隐患。

　　随着城镇化的不断深入，我国城市化进程加速，2022年，中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》，各地政府均相继提出了相应的实施方案。智慧城市作为我国城市建设的必然趋势，虽然已在国家级城市群中的建设中取得了一定的进展，但是在三四线城市中的普及程度仍然有待提高，区县级市场的巨大潜力正待技术提供商深入挖掘，未来的发展前景广阔。

　　智慧城市建设推广至区县级，将为区县级城市提供更便捷、高效的服务和管理手段，实现城市化建设和智慧化应用场景需求的有机结合。对于技术提供商而言，积极研发智慧城市建设相关技术、服务和解决方案，探索创新商业模式，将有望获得更多的商机和投资机会。

　　依托新基建的热潮，大量普及、升级的新型基础设施能最大化人工智能、大数据等技术的应用场景与发展潜能。 随着新型基础设施服务的产业越来越多，数字资源不断集聚，“AI+大数据”行业产生巨大的外部效应，更大程度释放新的需求。

　　但不可忽视的是新利体育，尽管在互联网等新兴领域的应用已经相当成熟，但人工智能、大数据在传统铁路行业的应用研究尚属起步阶段。在大量产业政策的充分引导下，铁路行业积极探索数字化发展道路，积极推进科技创新建设，产生大量新兴技术需求，为人工智能和大数据相关企业提供广阔市场空间。但与此同时，铁路行业的整体智能化水平的不足以及战略规划的缺乏，也给人工智能与大数据在铁路行业中的运用提出了挑战。

　　能肯定的是，未来通过数字化赋能传统产业、构建数字经济体系和新基建，可以进一步促进数字经济的普及和快速发展，并将为社会经济发展带来无限的可能。新利体育新利体育新利体育