第一章　數字孿生技術基本概述
1.1　數字孿生基本介紹
1.1.1　數字孿生的定義
1.1.2　數字孿生的內涵
1.1.3　數字孿生的特征
1.1.4　數字孿生技術體系
1.1.5　數字孿生關鍵技術
1.2　數字孿生技術應用分析
1.2.1　數字孿生應用場景
1.2.2　數字孿生應用功能
1.2.3　數字孿生應用流程
1.2.4　數字孿生產業特點
1.3　數字孿生與平行系統的異同分析
1.3.1　平行系統的內涵
1.3.2　兩者相同點分析
1.3.3　兩者的區別分析
第二章　2022-2024年全球數字孿生技術發展分析
2.1　全球數字孿生技術發展綜述
2.1.1　數字孿生技術發展歷程
2.1.2　數字孿生技術成熟程度
2.1.3　數字孿生技術研究方向
2.1.4　數字孿生技術實踐進展
2.1.5　數字孿生技術市場規模
2.1.6　數字孿生技術企業布局
2.1.7　數字孿生技術未來展望
2.2　全球數字孿生融合行業發展分析
2.2.1　推動仿真行業發展
2.2.2　成為智能制造要素
2.2.3　引領智慧城市建設
2.2.4　發力軍工領域應用
2.3　全球數字孿生技術專利分析
2.3.1　專利申請趨勢
2.3.2　申請地域分析
2.3.3　專利的申請人
2.3.4　核心技術專利
2.4　全球主要國家數字孿生技術發展動態
2.4.1　美國
2.4.2　德國
2.4.3　法國
第三章　2022-2024年中國數字孿生技術發展分析
3.1　中國數字孿生技術發展驅動因素分析
3.1.1　戰略科技發展必然趨勢
3.1.2　5G賦能產業鏈環節發展
3.1.3　工業互聯網發展凸顯優勢
3.1.4　新基建帶來發展新機遇
3.1.5　數字孿生得到政策支持
3.1.6　軟件行業發展進程加快
3.2　中國數字孿生技術發展狀況
3.2.1　技術發展需求
3.2.2　技術分層理念
3.2.3　技術市場規模
3.2.4　5G實驗室構建
3.2.5　技術發展動態
3.2.6　技術發展展望
3.3　中國數字孿生標準體系研究狀況
3.3.1　數字孿生標準需求背景
3.3.2　數字孿生標準需求分析
3.3.3　數字孿生標準體系框架
3.3.4　數字孿生標準體系結構
3.3.5　數字孿生細分領域標準
3.4　中國數字孿生技術發展存在的問題及挑戰
3.4.1　網絡安全問題
3.4.2　技術面臨挑戰
3.4.3　標準體系缺失
3.4.4　模型研究問題
3.5　中國數字孿生技術發展對策與建議
3.5.1　加強頂層設計
3.5.2　夯實基礎研究
3.5.3　推進應用普及
3.5.4　培育產業生態
3.5.5　構建安全保障體系
第四章　2022-2024年中國數字孿生城市發展分析
4.1　中國數字孿生城市發展綜述
4.1.1　數字孿生城市內涵特征
4.1.2　數字孿生城市主要范圍
4.1.3　數字孿生城市運行機理
4.1.4　數字孿生城市核心平臺
4.1.5　數字孿生城市建設設計
4.1.6　數字孿生城市建設意義
4.2　2022-2024年中國數字孿生城市發展現狀
4.2.1　數字孿生城市發展相關政策
4.2.2　數字孿生城市建設階段現狀
4.2.3　數字孿生城市研究工作發展
4.2.4　數字孿生城市數據生態構建
4.2.5　數字孿生城市供給主體分析
4.2.6　數字孿生城市產業布局分析
4.2.7　數字孿生城市構建效率提升
4.2.8　數字孿生城市技術能力發展
4.2.9　數字孿生城市標準專利狀況
4.2.10　數字孿生城市場景驅動分析
4.3　數字孿生城市核心能力要求分析
4.3.1　物聯感知操控能力
4.3.2　數字化表達能力
4.3.3　可視化呈現能力
4.3.4　數據融合供給能力
4.3.5　空間分析計算能力
4.3.6　模擬仿真推演能力
4.3.7　虛實融合互動能力
4.3.8　自學習自優化能力
4.3.9　眾創擴展能力
4.4　數字孿生城市關鍵技術要素分析
4.4.1　新型測繪
4.4.2　標識感知
4.4.3　協同計算
4.4.4　全要素表達
4.4.5　模擬仿真
4.4.6　深度學習
4.5　中國數字孿生城市典型應用場景
4.5.1　城市規劃仿真
4.5.2　城市建設管理
4.5.3　城市常態管理
4.5.4　交通信號仿真
4.5.5　應急演練仿真
4.5.6　公共安全防范
4.5.7　公共服務升級
4.6　數字孿生城市當前主要問題
4.6.1　發展平衡問題
4.6.2　數據融合問題
4.6.3　技術合作問題
4.6.4　設計體系問題
4.7　中國數字孿生城市建設實施建議
4.7.1　更新城市總體架構
4.7.2　應用總體設計方法論
4.7.3　堅持高價值場景驅動
4.7.4　重構數字孿生體屬性
4.7.5　集成融合成熟引擎
4.7.6　構建多方協同機制
4.7.7　建立成熟度評估模型
4.8　中國數字孿生城市建設展望
4.8.1　“多源”孿生體數據深度融合
4.8.2　“多能”數字孿生引擎或出現
4.8.3　“多跨”應用場景將加速推進
第五章　2022-2024年中國數字孿生其他應用領域發展分析
5.1　航天航空領域運用
5.1.1　航天航空領域應用狀況
5.1.2　航天制造車間應用分析
5.1.3　航空發動機運維應用分析
5.1.4　航天航空領域應用挑戰
5.2　智能制造
5.2.1　工業制造應用情況
5.2.2　智能工廠應用分析
5.2.3　制造企業決策優化
5.2.4　技術應用面臨挑戰
5.2.5　技術應用發展展望
5.3　水利工程
5.3.1　水利工程運行現狀
5.3.2　應用理論融合分析
5.3.3　應用運行機制分析
5.3.4　應用實施方案分析
5.3.5　應用關鍵技術分析
5.4　石化行業
5.4.1　石化行業運行現狀
5.4.2　技術應用融合分析
5.4.3　應用系統建設分析
5.4.4　應用前景發展展望
5.5　能源互聯網
5.5.1　能源互聯網數字孿生的定義
5.5.2　能源互聯網數字孿生的構建
5.5.3　能源互聯網數字孿生的應用
5.5.4　數字孿生的能源互聯網規劃
5.6　其他應用領域
5.6.1　車聯網
5.6.2　智慧醫療
5.6.3　智慧園區
5.6.4　智慧校園
5.6.5　工程建設
第六章　2022-2024年數字孿生技術企業布局分析
6.1　國外企業
6.1.1　微軟
6.1.2　達索
6.1.3　西門子
6.1.4　Bentley
6.1.5　SAP
6.1.6　PTC
6.2　傳統智慧城市建設服務企業
6.2.1　阿里云
6.2.2　華為
6.2.3　科大訊飛
6.2.4　軟通動力
6.2.5　紫光云
6.3　空間信息企業
6.3.1　超圖
6.3.2　泰瑞數創
6.3.3　51VR
6.4　智能制造服務企業
6.4.1　中興
6.4.2　能科科技
6.4.3　東方國信
6.4.4　佳都科技
第七章　2021-2024年中國數字孿生技術重點上市企業經營狀況分析
7.1　能科科技股份有限公司
7.1.1　企業發展概況
7.1.2　經營效益分析
7.1.3　業務經營分析
7.1.4　財務狀況分析
7.1.5　核心競爭力分析
7.1.6　公司發展戰略
7.1.7　未來前景展望
7.2　北京東方國信科技股份有限公司
7.2.1　企業發展概況
7.2.2　經營效益分析
7.2.3　業務經營分析
7.2.4　財務狀況分析
7.2.5　核心競爭力分析
7.2.6　公司發展戰略
7.2.7　未來前景展望
7.3　佳都科技集團股份有限公司
7.3.1　企業發展概況
7.3.2　經營效益分析
7.3.3　業務經營分析
7.3.4　財務狀況分析
7.3.5　核心競爭力分析
7.3.6　公司發展戰略
7.3.7　未來前景展望
7.4　上海延華智能科技（集團）股份有限公司
7.4.1　企業發展概況
7.4.2　經營效益分析
7.4.3　業務經營分析
7.4.4　財務狀況分析
7.4.5　核心競爭力分析
7.4.6　未來前景展望
7.5　賽摩智能科技集團股份有限公司
7.5.1　企業發展概況
7.5.2　經營效益分析
7.5.3　業務經營分析
7.5.4　財務狀況分析
7.5.5　核心競爭力分析
7.5.6　公司發展戰略
7.5.7　未來前景展望
7.6　神州數碼集團股份有限公司
7.6.1　企業發展概況
7.6.2　經營效益分析
7.6.3　業務經營分析
7.6.4　財務狀況分析
7.6.5　核心競爭力分析
7.6.6　未來前景展望
第八章　2022-2024年中國數字孿生技術相關產業發展分析
8.1　2022-2024年中國工業互聯網產業發展分析
8.1.1　行業政策環境
8.1.2　產業經濟規模
8.1.3　產業生態體系
8.1.4　平臺發展狀況
8.1.5　區域發展情況
8.1.6　企業競爭格局
8.1.7　行業創新發展
8.1.8　行業發展建議
8.1.9　行業發展展望
8.2　2022-2024年中國智慧城市建設發展分析
8.2.1　智慧城市產業鏈條
8.2.2　智慧城市發展階段
8.2.3　智慧城市整體框架
8.2.4　智慧城市市場規模
8.2.5　智慧城市專利情況
8.2.6　區域建設格局分析
8.2.7　智慧城市評價指標
8.2.8　企業競爭合作格局
8.2.9　智慧城市發展態勢
8.2.10　智慧城市發展展望
8.2.11　智慧城市發展前景
8.3　2022-2024年中國智能制造產業發展分析
8.3.1　行業發展促進政策
8.3.2　智能制造發展模式
8.3.3　智能制造發展現狀
8.3.4　智能制造能力水平
8.3.5　智能制造行業格局
8.3.6　智能制造外貿影響
8.3.7　智能制造發展機遇
8.3.8　智能制造發展戰略
8.4　2022-2024年中國5G產業發展分析
8.4.1　5G產業鏈條結構
8.4.2　5G產業政策環境
8.4.3　5G技術發展歷程
8.4.4　5G專網關鍵技術
8.4.5　5G市場規模分析
8.4.6　5G商業模式分析
8.4.7　5G商用價值分析
8.4.8　5G行業應用案例
8.4.9　5G應用愿景展望
第九章　中國數字孿生技術投資及發展前景展望
9.1　數字孿生技術投資狀況分析
9.1.1　數字孿生技術投資事件數量
9.1.2　數字孿生技術投資金額分析
9.1.3　數字孿生技術投資動態分析
9.2　數字孿生技術帶來的投資機會分析
9.2.1　數字孿生的潛在商業價值
9.2.2　實景三維行業投資新熱點
9.2.3　數字孿生模型正成為焦點
9.2.4　數字孿生企業投融資動態
9.3　數字孿生技術發展趨勢
9.3.1　關鍵技術發展趨勢
9.3.2　技術應用發展態勢
9.3.3　技術未來研究方向
9.4　數字孿生行業發展前景
9.4.1　市場規模預測
9.4.2　應用管理展望
9.4.3　技術發展前景

圖表1　數字孿生的特征
圖表2　數字孿生技術架構
圖表3　數字孿生中的技術集成
圖表4　數字孿生技術應用場景
圖表5　數字孿生重要使用場景
圖表6　數字孿生應用功能
圖表7　數字孿生應用流程
圖表8　平行系統研究框架
圖表9　數字孿生發展歷程
圖表10　數字孿生成熟度等級
圖表11　數字孿生成熟度模型
圖表12　2014-2022年全球數字孿生市場規模走勢
圖表13　2022年全球數字孿生市場區域分布占比
圖表14　跨國企業業務布局方向
圖表15　西門子車輛數字孿生
圖表16　基于Mindsphere平臺的西門子數字孿生
圖表17　ANSYS構建的泵數字孿生
圖表18　各定位單元協同引導裝配過程
圖表19　GE風力渦輪機的數字孿生
圖表20　WORLD智慧城市運維平臺
圖表21　物理城市與數字孿生城市
圖表22　2004-2022年全球數字孿生技術領域專利申請趨勢
圖表23　全球數字孿生技術領域專利申請量排名前十的國家/組織
圖表24　2011-2022年全球數字孿生技術領域領先專利申請人申請趨勢
圖表25　2003-2022年全球數字線程技術領域專利申請趨勢
圖表26　國內數字線程技術領域領先專利申請人
圖表27　國內數字線程技術領域領先專利申請人技術焦點
圖表28　國外數字線程技術領域領先專利申請人
圖表29　國外數字線程技術領域領先專利申請人技術焦點
圖表30　以數字孿生體框架為核心的工業互聯網Paas系統
圖表31　中美數字孿生聯盟對比
圖表32　德國工業4.0參考架構
圖表33　“新基建”加促數字孿生城市形成
圖表34　數字孿生基礎分層架構
圖表35　電力裝備的數字孿生技術架構
圖表36　2014-2022年中國數字孿生市場規模走勢
圖表37　外場場景化模型定義
圖表38　外場常用商用場景
圖表39　數字孿生標準體系框架
圖表40　數字孿生標準體系結構
圖表41　數字孿生基礎共性相關標準及主要內容
圖表42　數字孿生關鍵技術標準
圖表43　物理實體標準
圖表44　虛擬實體標準
圖表45　孿生數據相關標準及主要內容
圖表46　連接與集成相關標準及主要內容
圖表47　服務相關標準及主要內容
圖表48　數字孿生工具/平臺相關標準及主要內容
圖表49　數字孿生測評相關標準及主要內容
圖表50　數字孿生安全相關標準及主要內容
圖表51　工業4.0參考架構模型
圖表52　智能制造系統架構（IMSA）
圖表53　數字孿生城市虛實融合迭代優化
圖表54　數字孿生城市范圍
圖表55　數字孿生城市架構
圖表56　數字孿生城市運行機理
圖表57　數字孿生城市賦能城市綜合管理
圖表58　中國智慧城市發展歷程
圖表59　數字孿生城市與智慧城市的比較
圖表60　數字孿生城市相關國家政策（一）
圖表61　數字孿生城市相關國家政策（二）
圖表62　中國數字孿生城市建設成熟度
圖表63　2016-2022年全球/全國數字孿生相關論文發布情況
圖表64　各國數字孿生相關領域發表論文數量
圖表65　GIS/BIM與視頻引擎融合示例
圖表66　2010-2022年全國數字孿生企業增長趨勢
圖表67　低代碼大幅提升數字孿生城市構建效率
圖表68　數字孿生低代碼平臺功能框架
圖表69　基于NeRF的城市級自動化建模
圖表70　全球數字孿生專利數量占比情況
圖表71　我國數字孿生專利新增數量變化情況
圖表72　數字孿生城市應用場景篩選
圖表73　城市CIM底座向ToB和ToC開放
圖表74　應用場景與模型精度與應用深度的關系
圖表75　應用成效倒逼底座建設
圖表76　數字孿生城市核心能力與典型特征關系圖
圖表77　城市全息物聯感知體系
圖表78　主要建模方式分類
圖表79　數字孿生城市總體架構
圖表80　城市數字孿生底座平臺與城市大腦、現有系統的關系
圖表81　總體設計在數字孿生城市建設中的定位
圖表82　數字孿生城市總體設計任務框架
圖表83　數字孿生場景價值判別方法
圖表84　數字孿生體數據融合思路
圖表85　數字孿生底座平臺應用架構
圖表86　數字孿生底座平臺運營架構
圖表87　數字孿生城市成熟度模型構成
圖表88　數字孿生城市成熟度模型“三階段”應用
圖表89　數字孿生伴飛系統框架
圖表90　數字孿生“建模與分析模塊”的核心技術體系架構
圖表91　數字孿生伴飛系統的功能
圖表92　航天制造數字孿生車間架構
圖表93　航天制造數字孿生車間組成
圖表94　數字孿生車間分層管控模式
圖表95　孿生數據驅動的生產設備閉環控制
圖表96　孿生數據驅動的制造執行閉環控制
圖表97　基于實時數據仿真的車間運行管控
圖表98　基于虛實融合的MI應用
圖表99　基于虛實融合的BI應用
圖表100　數字孿生技術在航空發動機運行維護中的應用落地場景圖
圖表101　不同模型在計算精度速度上的比較
圖表102　航空發動機運維數字孿生
圖表103　精準監測功能
圖表104　故障診斷功能
圖表105　性能預測功能
圖表106　控制優化功能
圖表107　智能工廠應用
圖表108　數字孿生技術對制造業企業決策的多維支撐
圖表109　數字孿生技術對制造業企業決策的多維支撐
圖表110　運行機制
圖表111　系統級水利工程數字孿生系統運行機制
圖表112　SoS級水利工程數字孿生系統運行機制
圖表113　物耗降低效益估算
圖表114　系統總體架構圖
圖表115　數字孿生技術在車聯網中的應用
圖表116　數字孿生在智慧醫療領域的應用
圖表117　基于數字孿生模型的項目施工過程管理
圖表118　基于數字模型和大數據的項目運維管理
圖表119　基于微軟Azure的數字孿生方案
圖表120　阿里云數字孿生三步走戰略
圖表121　51VR“地球克隆計劃”
圖表122　51VR以自動駕駛+智慧城市的綜合規劃
圖表123　能科股份基于數字孿生的產品全生命周期協同平臺項目構成
圖表124　2020-2023年能科科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表125　2020-2023年能科科技股份有限公司營業收入及增速
圖表126　2020-2023年能科科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表127　2022年能科科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區、銷售模式
圖表128　2022-2023年能科科技股份有限公司營業收入情況
圖表129　2020-2023年能科科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表130　2020-2023年能科科技股份有限公司凈資產收益率
圖表131　2020-2023年能科科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表132　2020-2023年能科科技股份有限公司資產負債率水平
圖表133　2020-2023年能科科技股份有限公司運營能力指標
圖表134　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表135　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司營業收入及增速
圖表136　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表137　2021-2022年北京東方國信科技股份有限公司營業收入分行業、產品、地區、銷售模式
圖表138　2023年北京東方國信科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表139　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表140　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司凈資產收益率
圖表141　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表142　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司資產負債率水平
圖表143　2020-2023年北京東方國信科技股份有限公司運營能力指標
圖表144　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表145　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司營業收入及增速
圖表146　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司凈利潤及增速
圖表147　2022年佳都科技集團股份有限公司主營業務分行業、產品
圖表148　2022-2023年佳都科技集團股份有限公司營業收入情況
圖表149　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表150　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司凈資產收益率
圖表151　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司短期償債能力指標
圖表152　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司資產負債率水平
圖表153　2020-2023年佳都科技集團股份有限公司運營能力指標
圖表154　延華智能科技集團組織架構
圖表155　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表156　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司營業收入及增速
圖表157　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司凈利潤及增速
圖表158　2021-2022年上海延華智能科技（集團）股份有限公司營業收入分行業、產品、地區、銷售模式
圖表159　2022-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表160　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表161　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司凈資產收益率
圖表162　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司短期償債能力指標
圖表163　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司資產負債率水平
圖表164　2020-2023年上海延華智能科技（集團）股份有限公司運營能力指標
圖表165　賽摩智能科技集團公司智能制造生態圈
圖表166　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表167　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司營業收入及增速
圖表168　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司凈利潤及增速
圖表169　2021-2022年賽摩智能科技集團股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表170　2023年賽摩智能科技集團股份有限公司主營業務分產品或服務
圖表171　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表172　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司凈資產收益率
圖表173　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司短期償債能力指標
圖表174　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司資產負債率水平
圖表175　2020-2023年賽摩智能科技集團股份有限公司運營能力指標
圖表176　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表177　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司營業收入及增速
圖表178　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司凈利潤及增速
圖表179　2021-2022年神州數碼集團股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表180　2022-2023年神州數碼集團股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表181　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表182　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司凈資產收益率
圖表183　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司短期償債能力指標
圖表184　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司資產負債率水平
圖表185　2020-2023年神州數碼集團股份有限公司運營能力指標
圖表186　國家層面工業互聯網行業相關政策
圖表187　部分省市工業互聯網行業相關政策
圖表188　中國工業互聯網產業生態體系構建
圖表189　2022年新增工業互聯網“雙跨”平臺清單
圖表190　中國各省市自治區工業互聯網發展情況示意圖
圖表191　中國31個省市自治區工業互聯網產業增加值規模、名義增速示意圖
圖表192　中國工業互聯網競爭格局
圖表193　中國工業互聯網重點企業布局及競爭力評價
圖表194　5G+工業互聯網融合創新應用
圖表195　我國三大運營商在5G與工業互聯網領域的布局
圖表196　工業互聯網產業應用創新方向
圖表197　2022年工業互聯網平臺創新領航應用案例入圍部分名單（一）
圖表198　2022年工業互聯網平臺創新領航應用案例入圍部分名單（二）
圖表199　2022年工業互聯網平臺創新領航應用案例入圍部分名單（三）
圖表200　智慧城市全景框架
圖表201　2016-2022年智慧城市市場規模
圖表202　2017-2021智慧城市專利信息數量變化
圖表203　智慧城市相關企業地域分布
圖表204　“綠色智慧城市評價指標體系”評價模型
圖表205　智慧城市行業廠商類型與競爭合作格局
圖表206　中國主要互聯網科技企業與傳統地產公司智慧城市布局情況
圖表207　科創板智慧城市相關企業（部分展示）
圖表208　2021、2022年我國智能制造行業相關政策
圖表209　八大典型智能制造模式
圖表210　2016-2022年中國智能制造業產值規模
圖表211　2021年全國智能制造能力成熟度自診斷企業分布
圖表212　2019-2021年全國智能制造能力成熟度水平
圖表213　我國智能制造行業聚集區特色
圖表214　工業機器人的類型及主要應用領域
圖表215　5G產業鏈結構
圖表216　2018-2023年我國5G產業相關政策
圖表217　2020-2025中國5G通信市場規模及預測
圖表218　2020-2022年中國5G固定資產投資規模及占比
圖表219　2020-2022年中國5G用戶發展情況
圖表220　5G融合應用產業支撐體系
圖表221　5G行業應用解決方案
圖表222　5G總體愿景
圖表223　5G產業可持續發展策略
圖表224　2014-2023年中國數字孿生技術投資事件數量
圖表225　2014-2023年中國數字孿生技術投資金額
圖表226　2022年中國數字孿生技術投資動態（一）
圖表227　2022年中國數字孿生技術投資動態（二）
圖表228　2023年中國數字孿生技術投資動態
圖表229　數字孿生商業價值
圖表230　數字孿生技術發展前景