第三章 行业估值、定价机制和全球龙头企业
3．1 行业综合财务分析和估值方法
资料来源：资产信息网 千际投行 iFinD
资料来源：资产信息网 千际投行 iFinD
钢铁行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P／S市销率估值法、EV企业价值法、EV／Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV／EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、红利折现模型、股权自由现金流折现模型、无杠杆自由现金流折现模型、净资产价值法、经济增加值折现模型、调整现值法、NAV净资产价值估值法、账面价值法、清算价值法、成本重置法、实物期权、LTV／CAC（客户终身价值／客户获得成本）、P／GMV、P／C（customer）、梅特卡夫估值模型、PEV等。
3．2 行业发展和驱动因子
（1）宏观政策。
国家的宏观政策对数字孪生的发展指明了方向。数字孪生是城市发展和建设数字经济的重要落脚点，助力推动城市数字化的建设，来引领城市规划建设向数字化的转变。同时国家的“十四五”规划里面明确的指出，探索建设数字孪生城市，那么多地的政府也在发布的新型智慧城市建设的规划或者意见中提到了，探索建设数字孪生的城市，又以数字孪生为导向来推进新型智慧城市的建设。
（2）技术的发展
新兴的技术是数字孪生发展的一个助推剂。数字孪生以生产生活数字化为内核，以大数据技术为依托，以人工智能、集成电路和物联网为主攻方向，5G大数据、云计算、人工智能等先进的技术，为数字孪生提供了基础的支撑技术。近年来，数字孪生的核心技术也发生了巨大的变化和进步，持续引领数字孪生的技术革命。
（3）用户的需求
行业客户的业务需求，一直在牵引着企业持续的投资，以家族聚焦的业务赛道的客户为例，可以看到无论是应急管理、公共安全、轨道交通、城市交通等客户都存在非常旺盛的业务需求。客户非常渴望期待数字孪生的技术，能够去帮用户解决城市应急管理中看不到的高危险的应用的情景。
3．3 行业风险分析和风险管理
（1）标准体系缺乏
目前，人们尚未建立一套数字孪生标准体系，所以在理论研究与应用实践中往往会出现一些现实隐忧。首先，对数字孪生的理解与沟通缺乏标准辅助。目前，人们对数字孪生的理解与认识是不同的。这将导致人们在交流时存在一定障碍。其次，数字孪生关键技术的研究与实施缺乏标准参考。由于缺乏数字孪生相关模型、数据、连接与服务等标准的参考，从而导致不同数字孪生团队研发的产品兼容性差、难以互相操作，数据集成困难。最后，数字孪生的落地应用缺乏标准指导。由于数字孪生缺乏适用准则、实施要求、支持工具和技术平台等标准参考，容易使用户对数字孪生产生使用困惑。
（2）虚拟模型的真实性不足
数字孪生的主要思想是为物理实体创建一个虚拟模型，以便通过建模和仿真分析来模拟和反映物理实体的状态和行为，并通过虚实交互反馈，预测和控制它们的状态和行为。由此可见，数字孪生的应用发展离不开虚拟模型的构建，而高保真、高精度、高质量的虚拟模型能够实现虚实之间的交互，实时更新与动态演化，从而实现对物理实体世界的动态、真实映射。
但由于人类的认知水平、技术水平以及基础设施的限制，数字孪生中所建立的虚拟模型并不能完全保证真实可信。比如，通过“数字孪生＋医疗”的应用，可以对个人健康风险进行实时监测，并及时做出预警，但在时刻监测反馈中所带来的心理暗示、情感融入是否会影响真实性，仍值得考虑。因此，在数字孪生技术的应用与发展过程中，建立一个高保真的数字孪生模型，并使其能够最大程度反映物理实体世界的真实特性，依然任重道远。
（3）网络安全风险
以数字孪生技术为基础的智能制造的虚拟空间与物理空间之间的连接以及过程中各组成部分之间的连接都建立在网络信息流传递的基础之上，随着数字孪生技术与智能制造的加速融合，由封闭系统向开放系统的转变势在必行，系统性的网络安全风险将集中呈现。
一方面，智能制造的基础设备和控制系统面临未知网络风险。原有的基础设备多为长期运行在封闭系统环境下的简单设备，相关的硬件芯片、软件控制系统等都可能存在一定的未知安全漏洞，同时由于缺乏应对互联网环境的固有安全措施，极易遭受网络攻击，进而引发系统紊乱、管理失控乃至系统致瘫等网络安全问题。
另一方面，智能制造系统面临数据安全风险。随着当前网络攻击方式的不断变化，智能制造系统产生和存储了生产管理数据、生产操作数据以及工厂外部数据等海量数据，这些数据可能是通过大数据平台存储，也可能分布在用户、生产终端、设计服务器等多种设备上，任何一个设备的安全问题都可能引发数据是泄密风险。同时，随着智能制造与大数据、云计算的融合，以及第三方协作服务的深度介入、大量异构平台的多层次协作等因素，网络安全风险点急剧增加，带来更多的入侵方式和攻击路径，进一步增加数据安全风险。
在数字孪生体方面存在的某些安全风险：
系统访问：如果黑客可以访问数字孪生，他们可以从其复制的系统或资产中获取信息，并控制这些物理资产，从而导致无法控制的行为。
知识产权盗窃：例如，数字孪生体是知识产权的蓝图；黑客可以对该财产进行逆向工程和重建，同时自行进行研究和开发
信息完整性：当有人访问数据并进行未经授权的更改时，数据可能会失去其完整性。为了保护数据的完整性，必须获取正确的数据，准确地解释它，并实施身份验证和安全过程以防止未经授权的更改。
3．4 竞争分析 － 行业收并购重组
图 深圳桑达（从右往左看）
资料来源：资产信息网 千际投行 iFinD
图 众合科技（从右往左看）
资料来源：资产信息网 千际投行 iFinD
图 延华智能（从右往左看）
资料来源：资产信息网 千际投行 iFinD
图 神州数码（从右往左看）
资料来源：资产信息网 千际投行 iFinD
3．5 中国企业重要参与者
（1）深圳桑达：是一家以电子整机产品、新兴电子元器件等电子高新技术产品为主导的企业。公司主要产品包括手机、税控收款机、高速公路紧急电话等电子整机产品和高清数字电视FBT、DC－AC电源等电子元器件。
（2）神州数码：公司主营业务为云计算和数字化转型业务、信息技术应用创新业务、信息技术应用创新业务。主要产品为云管理服务（MSP）、数字化解决方案（ISV）、视频云产品和服务、超算中心云上服务、信息技术应用创新业务、信息技术应用创新业务。2021年，荣获第二届鼎信杯、金融赛道信息技术应用创新优秀应用产品奖、中国数字化年会年度数据安全产品奖以及2021行业信息化最佳产品。
（3）众合科技：公司主要从事智慧交通及泛半导体业务。智慧交通领域的主要产品为全自动列车运行控制系统、自动售检票系统、列车智能化、综合智能运维、智慧工务、时空大数据平台等。泛半导体领域以半导体单晶硅材料为核心，产品涵盖单晶硅锭、3－8英寸研磨片和抛光片等，并通过自主发展、并购、参股等多种方式对半导体材料、半导体设备、国产替代通用或专用集成电路、传感器等核心技术领域进行了重点布局，促成了“一个核心，多个亮点”的产业发展格局。
3．6 全球重要竞争者
根据2021年的数字孪生市场报告显示，目前数字孪生领域排名前十的企业分别是：通用电气、IBM、美国参数技术公司（PTC）、微软、安思系统、西门子、树液（SAP）、甲骨文、游泳人工智能、博世。
（1）通用电气：是世界上最大的提供技术和服务业务的跨国公司，总部位于美国波士顿。自从托马斯·阿尔瓦·爱迪生创建了通用电气公司以来，GE在公司多元化发展当中逐步成长为出色的跨国公司，业务遍及世界上100多个国家。
（2）IBM：总公司在纽约州阿蒙克市。1911年托马斯·约翰·沃森创立于美国，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司，拥有全球雇员 31万多人，业务遍及160多个国家和地区。
该公司创立时的主要业务为商业打字机，之后转为文字处理机，然后到计算机和有关服务。2013年9月19日，IBM收购了英国商业软件厂商Daeja Image Systems，打算将其并入软件集团和企业内容管理（ECM）业务。2014年1月9日，IBM宣布斥资10亿美元组建新部门，负责公司最新电脑系统Watson。
（3）美国参数技术公司：1985年成立，公司总部位于美国马萨诸塞州。自 1985 年以来，PTC 一直为顶尖的客户提供服务、收购重要的公司并创造在业内领先的产品，以帮助用户获得持久的产品和服务优势。该公司的技术解决方案改变了在整个产品生命周期（从概念和设计到采购和服务）中创造产品和提供产品服务的方式。
第四章 未来展望
4．1 数字孪生仍处于发展早期，未来行业集中度有望持续提升
目前，中国数字孪生仍处于早期发展阶段，竞争格局分散且集中度较低。市场主要参与者分为以航天云网、卡奥斯等为代表的技术研发商，以上海优也等为代表的技术咨询服务商以及以比亚迪、特斯联等为代表的技术应用解决方案商，凭借各自研发能力、合作资源、应用拓展能力等优势，谋求市场领先地位。
短期来看，腾讯、阿里巴巴等巨头也在加快数字孪生布局步伐，行业竞争将进一步加剧。长期来看，伴随行业标准和体系逐步成熟，头部玩家会通过合并扩张、上下游合作等战略，加速构建技术、应用场景等方面竞争优势，市场集中度有望不断提升。
4．2 技术演进，推动数字孪生应用场景和应用深度拓展
数字孪生核心流程节点为数据、建模、仿真模拟和预测分析，主要难点在于多源数据的融合、三维可视化渲染以及模拟分析等。
目前，大部分企业仍处于可视化阶段，尚未实现模拟分析，技术整体仍在快速演进中。随着基础理论和关键核心技术瓶颈不断突破，数据源、可视化、模拟仿真等要素将得到持续优化，推动数据集成类型和范围扩展以及建模效率和精度提高，从而进一步推动数字孪生应用广度和深度的提升。
未来，伴随政策环境优化、技术演进及各行业数字化转型旺盛需求，数字孪生行业有望持续向好发展。根据 IDC 数据，到2024年，中国约40％的城市将通过人工智能及数字孪生技术实现现实世界与虚拟世界的融合，提高城市运行效率。
Cover Photo by Marius Masalar on Unsplash
END
原文标题 : 2022年数字孪生行业研究报告
