2025年发布的GB/T 46237-2025《信息技术 数字孪生能力成熟度模型》，是我国首个数字孪生能力成熟度国家标准，由国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会于2025年10月5日发布、2026年5月1日正式实施，由中国电子技术标准化研究院等40余家产学研机构联合起草，填补了我国数字孪生能力评估标准的空白，并与GB/T 43441.1-2023形成完整标准体系。

该标准的落地，标志着我国数字孪生技术进入标准化、规范化发展阶段，也为各行业数字孪生系统的规划、建设、评估提供了统一科学的依据。在数字化转型浪潮中，数字孪生成熟度模型不仅是衡量技术实施水平的科学标尺，更是指导行业实践的系统化方法论，推动数字孪生技术从示范应用走向产业化普及，成为连接物理世界与信息空间、支撑新型工业化的核心基础设施。

一、数字孪生能力成熟度模型

数字孪生能力成熟度模型本质上是一套渐进式的能力评估框架，核心构建了成熟度等级、能力域、能力要求三位一体的层级化评估体系，三者相互关联、层层递进，形成“阶段有划分、维度有界定、要求有依据”的完整评估逻辑。其中，能力域分为3大类，下设10个能力子域、20个能力要素，20个能力要素各自对应5个成熟度等级的具体要求，形成“3-10-20-5”的能力指标体系，覆盖数字孪生从基础建模到自主演化的全生命周期能力要求。

图1 “3-10-20-5”的能力指标体系

作为系统化的评估工具，该模型的核心价值体现在三个维度：一是为企业数字孪生技术实施提供清晰的阶梯式发展路线图，避免盲目建设；二是建立跨行业统一的评价标准，解决了行业内技术应用参差不齐、评估缺乏依据的问题；三是降低产业供需双方的沟通成本，推动技术落地的标准化与高效化。模型不仅关注技术实现程度，更强调业务价值的持续提升，充分体现了“以用促建”的实践导向，推动数字孪生技术从“概念应用”向“价值落地”转变。

二、成熟度等级体系

当前数字孪生领域存在两种主流的成熟度等级划分体系，其中国家标准GB/T 46237-2025采用五级制，而工业领域实践中则常见六级模型，二者在本质逻辑上具有内在一致性，核心差异在于对初级阶段的细化程度与高级阶段的拆分维度，国家标准侧重普适性与通用性，行业模型则更贴合高端制造领域的技术前沿探索。

国家标准的五级成熟度呈递进关系，较高等级完全涵盖较低等级的能力要求，核心特征从基础的数字化描述逐步升级至自主学习迭代，技术能力实现从“建模”到“自主优化”的跨越；工业白皮书的六级模型则在国家标准五级基础上，将初级阶段细化为L0以虚仿实，同时将最高级的自主演化拆分为L4以虚优实和L5虚实共生，更贴合航空航天、高端装备制造等领域的技术发展实际。目前航空航天等高端制造领域已出现达到L4级别的典型案例，如卫星变轨控制系统通过数字孪生实现分钟级避障预测。

表1 数字孪生成熟度等国家标准与行业实践对比

一级：虚拟建模——夯实多维度高精度建模基础

核心能力要求：完成物理对象的基础数字化建模，实现静态参数采集与基础数据处理；数字模型为单一几何模型，仅满足可视化展示；孪生数据仅实现静态参数获取与基础清洗，信息交互具备基础连接能力。

行业技术要点：核心在于提升多维度建模精度，以汽车制造为例，需建立毫米级精度的三维几何模型，并整合材料物理属性、运动学参数等数据。

常见行业挑战：模型校验不足，导致“数字镜像”与物理实体存在本质差异，成为后续能力升级的底层障碍。

二级：虚实映射——突破数据通道建设三大瓶颈

核心能力要求：实现物理与数字实体的动态数据交互，完成实时多源异构数据处理；数字模型新增物理与行为特征，孪生数据依托物联网传感器网络实现动态参数获取，信息交互能力大幅提升。

行业技术要点：关键在于搭建稳定的实时数据通道，某风电企业实践表明，需解决异构数据采集、边缘计算延时、通信协议转换三大技术瓶颈。

能力达标标志：数字模型能同步反映物理实体95%以上的关键状态参数，如风电叶片的振动、温度、应力等数据实现实时映射。

三级：双向交互——实现控制指令的可靠双向传输

核心能力要求：实现虚实双向数据同步与实时监控，构建完整的数字孪生应用体系；孪生数据依托实时数据流处理平台完成双向数据获取与同步，信息交互实现双向数据交互同步，控制子域具备基础的指令执行能力。

行业技术要点：突破点在于控制指令的可靠传输与安全校验，轨道交通领域经验显示，需建立冗余通信网络，确保控制指令端到端时延不超过50ms，同时配备安全校验机制防止误操作。

行业应用价值：实现“以虚控实”，在轨道交通、石化等流程工业中，可通过数字模型对物理实体进行远程实时管控，大幅提升生产运营的灵活性。

四级：智能决策——提升混合建模的预测算法精度

核心能力要求：实现多源数据融合与仿真预测优化，基于算法完成智能决策与控制；仿真满足智能决策的精度与速度要求，预测基于历史数据模型完成趋势预测，优化实现系统行为与结构的定向优化。

行业技术要点：核心是提升预测算法精度，需采用机理模型+数据驱动模型的混合建模方法，如电网调度系统结合潮流计算机理模型与LSTM神经网络数据模型，负荷预测准确率需达到90%以上才能支撑有效调度决策。

技术支撑核心：依托机器学习预测算法实现多源数据融合分析，完成从“数据反映状态”到“数据支撑决策”的跨越。

五级：自主演化——构建知识驱动的自主优化体系

核心能力要求：实现数字实体数据自主获取与全系统自主优化，模型具备自主学习衍生能力；数字模型形成几何/物理/行为/规则全模型并能自主优化参数，孪生数据实现智能融合与自主获取，应用能力域实现全系统智能预测与自主动态优化。

行业技术要点：前沿探索集中在知识图谱应用与故障知识库构建，某飞机制造商通过构建故障知识库，使数字孪生系统能自动识别80%以上的常见故障模式，并自主推荐维修方案，实现模型的自我进化。

能力核心特征：数字孪生系统具备自适应优化能力，可根据物理实体运行数据自动调整模型参数、优化决策方案，大幅降低运维成本，实现从“人工决策”到“自主决策”的终极跨越。

三、成熟度等级技术能力域要求

国家标准对五级成熟度的核心能力域、应用能力域、扩展能力域均提出了递进式的指标要求，结合行业实践经验，各等级的技术实现存在明确的核心要点与瓶颈，成为企业能力建设的关键抓手。核心能力域是数字孪生的基础能力，包含数字模型、孪生数据、信息交互3个子域，其指标要求随成熟度等级逐级深化，是各等级能力达标的核心基础：

1.数字模型：从一级的“单一几何模型”逐步升级至五级的“几何/物理/行为/规则全模型+自主优化”，一级仅满足可视化展示，五级可根据运行数据自动优化模型参数，模型的种类、精度、可复用性持续提升。

2.孪生数据：数据获取从一级“静态参数获取”升级至五级“数字实体数据自主获取”，数据处理从“静态数据清洗”升级至“多源数据智能融合”，技术实现从基础采集工具升级至自主决策优化系统，具体分级指标如下：

表2 核心能力域

3.信息交互：从一级的基础连接能力，逐步升级至三级的“双向数据交互同步”，五级实现高实时性、高可靠性的自主交互，连接能力与实时性随等级持续提升。

图2 数字孪生能力成熟度等级

应用能力域是数字孪生价值落地的核心，包含可视化、仿真、预测、优化、控制5个子域，四级和五级为能力跃升关键阶段，标准对其提出明确的高阶指标要求，核心子域的四级、五级指标如下：

表3 应用能力域

扩展能力域包含功能更新、系统集成2个子域，是数字孪生能力向企业级、产业级延伸的关键，要求从一级的基础系统连接，逐步升级至五级的系统功能动态重构、多系统互联互通与自主集成，实现数字孪生系统的灵活扩展与生态化建设。

四、数字孪生能力成熟度评估方法

为推动GB/T 46237-2025标准落地，中国电子技术标准化研究院已启动数字孪生能力成熟度官方评估工作，标准同时为企业提供了自我评估方法，评估工作围绕“科学定级、精准找短板、明确提升方向”展开，评估结果遵循木桶原则，即以企业最低能力要素的等级确定整体成熟度，确保评估的客观性与指导性。

（一）评估对象

1.核心依据：官方评估与企业自我评估均以两大国家标准为基础，即GB/T 46237-2025《信息技术 数字孪生能力成熟度模型》与GB/T 43441.1-2023《信息技术 数字孪生 第1部分：通用要求》。

2.评估对象：覆盖数字孪生全产业链相关技术产品，包括数字孪生系统、平台及相关技术成果，适用于开展数字孪生建设的企业、平台服务商、技术研发机构等各类主体。

（二）评估流程

官方评估服务周期为2-3周，整体分为商务确认、评估服务、成果交付三大阶段，流程规范且具备明确的操作要求：

1.商务确认：申报单位与评估机构沟通确认评估对象、需求与过程，完成评估意向申请、需求沟通、合同签署三大步骤；

2.评估服务：评估机构制定专属评估方案，通过现场演示、资料审查、用例测试三种方式，全面验证申报对象的20个能力要素达标情况；

3.成果交付：组织专家评审评估结果，完成复核与报告审定后，为通过评估的单位出具数字孪生能力成熟度等级证书与正式评估报告。

（三）企业自评估方法

标准附录A提供了详细评估案例，企业可参照四步流程开展自我评估，快速定位能力水平与薄弱环节：

1.基本要求符合性检查：确认企业具备开展数字孪生建设的基础资源，包括人力、场地、设备、网络等；

2.能力要素现状梳理：对照标准中20个能力要素的分级要求，逐项评估现有能力的实际达标水平；

3.成熟度等级判定：遵循木桶原则，以最低能力要素等级确定企业整体成熟度；

4.改进计划制定：针对薄弱要素，结合标准分级要求制定针对性提升路线图，明确各阶段建设目标与技术实施路径。

（四）评估工作价值

评估不仅是对企业现有能力的科学判定，更是推动行业与产业发展的重要抓手：

1.对企业：精准识别能力短板，减少盲目投资，明确分阶段建设与升级方向，实现数字孪生能力的精准提升；

2.对行业：指引细分行业对标标准改进，推动跨企业、跨环节的能力互通与产业级优化，促进技术产业化、规范化发展；

3.对政府：为产业政策制定、示范项目遴选、政策资源分配提供科学依据，支撑精准施策与示范推广，优化数字孪生产业生态。

五、行业实施路径与分阶段建设策略

数字孪生能力建设需结合行业特性与企业基础制定差异化策略，GB/T 46237-2025标准为企业划定了初级、中级、高级三个阶段的建设路径，与五级成熟度等级对应，避免企业陷入“一步到位”的建设误区；同时不同行业的技术特征与业务需求不同，实施切入点与推进节奏也存在显著差异。

（一）企业分阶段能力建设

1.初级阶段（1-2级）：重点建设基础建模能力和数据采集系统，配置三维建模软件、数据采集设备，选择关键业务场景开展试点应用，建立基础数字孪生框架，核心目标是实现物理对象的数字化描述与动态状态映射；

2.中级阶段（3级）：实现双向数据交互和实时监控，部署实时数据处理平台、可视化监控系统，扩展应用能力域建设，构建完整的数字孪生应用体系，核心目标是实现“以虚控实”的实时管控；

3.高级阶段（4-5级）：引入人工智能平台、自主优化系统，发展智能决策和自主演化能力，实现多源数据融合与全系统自主优化，核心目标是构建企业级数字孪生生态，实现从“智能决策”到“自主演化”的能力跃升。

（二）行业差异化实施策略

1.离散制造业：适合从设备级数字孪生切入，逐步向产线级、工厂级扩展。以某机床企业为例，首年完成核心设备建模，次年实现生产流程数字化，第三年构建供应链协同系统，层层递进实现能力升级；

2.流程工业（石化、电力等）：强化工艺机理模型建设，采用“机理+数据”双轮驱动模式。某石化企业先建立反应釜的CFD流体模型，再叠加实时传感器数据，最后引入AI优化参数，使能源利用率提升12%，故障停机减少30%；

3.城市建设领域：采用先静态后动态的渐进式策略，有效控制项目风险。某智慧城市项目首先完成地下管网的三维建模，继而接入物联网监测数据，最终实现暴雨内涝模拟预测，每阶段建设周期控制在6-8个月。

（三）企业评估与建设准备维度

企业开展数字孪生能力建设与评估前，需重点夯实三个维度的基础：数据完备性（覆盖90%以上关键参数）、模型保真度（误差率<5%）、业务融合度（支撑50%以上核心决策）。第三方评估通常包括文档审查、系统演示、场景测试三个环节，企业建议留足3个月的准备周期。

六、发展趋势

随着GB/T 46237-2025标准的正式实施与行业应用的不断深化，数字孪生能力建设已进入精耕细作阶段，成熟度模型本身也将随技术发展持续演进，同时数字孪生产业的标准化、融合化、国际化发展趋势愈发明显。

（一）三大演进方向

未来五年，数字孪生成熟度模型将围绕指标、范围、技术实现全方位升级：

1.评价指标从技术导向转向价值导向：新增ROI（投资回报率）、业务影响度等经济性指标，更强调技术落地的实际业务价值；

2.评估范围从单机设备扩展到系统生态：突破单一设备、单一企业的评估边界，强调产业链协同能力，推动产业级数字孪生生态建设；

3.技术融合加速推动评估要求升级：量子计算将提升复杂系统仿真效率，AI大模型助力知识自动化获取，数字孪生与人工智能、边缘计算、5G等新技术的深度融合，将推动五级自主演化能力向更深度的自主学习与自适应优化发展。

（二）标准体系的完善

1.形成“通用要求+行业细则”的二级架构：目前已有12个行业正在制定数字孪生细分实施指南，其中汽车、电力、医疗三个领域的标准草案已进入征求意见阶段，分层标准化策略既保持基础框架统一，又兼顾行业特殊性；

2.填补细分领域标准空白：GB/T 46237-2025将持续更新完善，同时逐步填补工具/平台、测评、安全等领域的标准空白，构建更完备的数字孪生标准体系；

3.加强国际接轨提升国际话语权：当前国际标准化组织（ISO/IEC/IEEE）已发布数字孪生成熟度相关参考标准，我国将推动国家标准与国际标准的研制、衔接与转化，提升在全球数字孪生标准化领域的话语权。

（三）产业发展的关键制约

数字孪生产业的规模化发展面临复合型人才缺口的核心制约，据调研，同时掌握领域知识、建模技术和数据分析的复合型人才缺口达74%。目前领先企业已开始建立内部认证体系，如某央企推出的“数字孪生工程师”岗位认证，涵盖模型开发、系统集成、运维优化三大能力模块；未来，高校、企业、科研机构的协同人才培养体系将成为产业发展的重要支撑。

七、价值与意义

GB/T 46237-2025《信息技术 数字孪生能力成熟度模型》的发布与实施，是我国数字孪生产业发展的重要里程碑，其核心价值体现在行业、产业、数字经济发展三个层面：

1.填补行业空白：解决了行业内数字孪生系统建设水平缺乏统一评估标准的问题，结束了技术应用参差不齐的现状，为各行业数字孪生建设提供了统一的科学依据；

2.引领产业发展：为企业提供了清晰的能力发展路径与实施指南，推动数字孪生技术从“概念应用”向“价值落地”转变，助力制造业转型升级与新型工业化建设；

3.支撑数字经济：通过标准化的能力评估与建设指引，促进数字孪生技术的产业化应用，推动物理世界与数字世界的深度融合，为我国数字经济高质量发展提供重要技术支撑。

数字孪生作为数字化转型的核心技术，其能力成熟度模型不仅是衡量技术水平的标尺，更是指导产业实践的方法论。随着国家标准的落地与行业应用的深化，企业越早建立评估改进机制，精准定位能力短板、分阶段推进能力建设，就越能在数字化转型中赢得先机。未来，数字孪生将逐步成为各行业的基础设施，推动产业实现从数字化、智能化到自主化的跨越式发展。