【新聞稿】
鑫鼎晟研究團隊深度調研發現，在數位孿生技術體系的加持下，「AI＋大數據」正加速滲透鐵路運維、電網監測、智慧城市、航空航太等關鍵基礎設施領域，並在國內形成相對完整、可複製的商業模式，填補基礎設施智慧運維範疇的市場空白。隨著生成式人工智慧自2023年以來迎來爆發式發展，越來越多行業開始將人工智慧技術嵌入產品與服務流程，「AI＋大數據」已成為現實世界與資訊世界互動、協作與優化的有效技術路徑，行業具備廣闊且持續增長的市場空間。
鑫鼎晟認為，對市場新進入者而言，「AI＋大數據」行業存在顯著技術門檻：不僅需要長期研發投入，也需要通過行業客戶的工程驗證、資質認證與規模化落地建立信任。同時，政策推動、新基建加速、產業數位化升級等多方因素共同作用，為技術提供商帶來結構性機遇；但資料安全、政企協同與行業應用複雜度等挑戰亦不容忽視。積極探索創新商業模式、構建端到端解決方案能力，將有望在此賽道中獲得更多商機與投資關注。
數位經濟是基於數位技術、網路技術與資訊技術形成的經濟系統，正成為推動中國經濟發展的重要引擎。國際諮詢機構Gartner預測，到2025年全球數位經濟規模將達41萬億美元，佔全球經濟總量24%。我國數位經濟發展亦取得顯著成效：據相關數據顯示，2021年我國數位經濟規模達45.5萬億元，位居世界第二，並催生97個新興「數位職業」。
鑫鼎晟指出，數位經濟不僅是「資料本身」的擴張，更是以人工智慧、5G、通訊與運算為代表的數位技術體系整體演進。未來行業競爭關鍵，在於能否把握新一輪科技革命與產業變革機遇，把技術紅利轉化為產業效率與商業閉環。
（1）人工智慧：規模高速擴張，應用終端持續下沉
近年來，人工智慧在國內被提升至戰略高度，並已實現與多行業應用終端、系統及配套軟體深度結合。透過構建智慧場景，AI可提供個人化、精準化、智慧化服務，推動流程優化、效率提升與成本降低。受政策支持、需求增長與技術迭代驅動，中國人工智慧市場規模快速增長：以服務商收入計，市場規模由2018年的861億元增至2022年的3,450.5億元，2018—2022年複合增長率41.5%。市場預計將由2023年的5,006.3億元增至2027年的15,065.6億元，2023—2027年仍將保持31.7%的年複合增速。
（2）大數據：從資源優勢走向生產要素，價值釋放加速
中國是資料資源大國。2020年國務院相關文件將「資料」與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素並列為生產要素，凸顯其戰略價值。大數據行業作為數位經濟的重要驅動力，近年市場規模顯著提升。以服務商收入計，2022年中國大數據市場規模達1,009.4億元，2018—2022年複合增長率17.8%。隨著政府與大型企業對資料資產價值認知增強、預算增加，未來五年仍有望保持較高增速。
數位孿生概念由密歇根大學Michael Grieves教授於2003年提出，也被稱為數位鏡像、數位映射，即構建物理世界在數位空間中的即時映射系統。鑫鼎晟調研發現，數位孿生與AI、大數據結合後，已在多個關鍵場景形成可落地的產業價值閉環：
1）鐵路運維：AI＋機器視覺提升效率，「邊檢邊修」打開增量空間
在AI、大數據、雲運算、機器視覺等技術成熟背景下，基於數位孿生的智慧化鐵路運維監測方案快速發展。透過對海量高頻監測數據、影像與影片進行分類、比對、篩選與分析，並結合深度學習能力，可快速識別供電系統及周邊環境風險點，協助運維快速響應、制定維修策略，降低故障與事故風險。
在需求側，我國鐵路與城軌里程持續擴張，後端運維需求逐年提升。當前智慧檢測與運維滲透率仍偏低（城軌側測算約20%—30%），隨著行業進入「建設與運營維護並重」階段，對牽引供電、工務工程、車輛工程的檢測監測與智慧運維資訊管理系統需求將快速增長。
2）電網監測：狀態評估與智慧運維成核心，軟體投資空間擴大
AI與數位孿生在電網領域涵蓋平台構建、狀態監測評估、智慧運維、緊急控制等方向，涉及資料整合、計算分析、知識圖譜、深度強化學習、影像識別等技術。
在投資側，中國智慧電網（不含發電端）規模（按投資額計）預計由2022年約830億元增至2027年1,021億元，年複合增長率約4.2%。其中軟體相關投資額預計由2022年277億元增至2027年近420億元。線上監測、線上分析、運行評估，以及資訊網路安全、預測與業務應用層面的軟體需求，將推動市場持續增長。
3）智慧城市：全息感知＋數位空間建模，推動「可監可控」升級
在智慧城市中，數位孿生可透過GIS與多源感知（影像監控、毫米波雷達等）融合，構建數位空間中的交通系統模型，並以即時分析與追蹤能力提升治理效率，改善交通資源浪費、信號系統剛性、事故風險不確定性與應急響應滯後等問題。
隨著前端設備多樣化、數據規模爆發，監控系統智慧化成為必然，能夠對異常行為即時提取、篩選並預警，改變傳統「只能監、不能控」的被動狀態。
4）航空航太：數位孿生支撐任務可視化與決策閉環
基於數位孿生的三維即時可視化技術，可透過傳感器資料構建虛擬模型，呈現軌道、位置、姿態與載荷資訊，為地面測控與任務決策提供直觀、高效的資料支撐。
5）更多產業擴展：從數位孿生車間到智慧製造新模式
「AI＋數位孿生」不僅具備長期前景，也正與智慧製造深度融合。數位孿生車間被視為未來車間運行新模式，有望支撐工業互聯網、面向服務製造等新形態演進。
鑫鼎晟認為，在鐵路接觸網與電網等複雜場景，「AI＋大數據」需多學科融合與長週期工程化能力，並依賴前端採集設備構建物聯網，經預處理與模型訓練形成可落地的檢測、識別與可視化分析閉環。頭部企業往往透過多年項目積累建立資料與算法資產，新進者需要更長時間完成研發、認證與客戶信任建構，因此行業技術壁壘顯著。政策端持續推進鐵路科技創新、智慧電網與城市數位化建設，亦為行業成長提供外部動能。
挑戰：資料安全與隱私合規壓力上升；政企協同與資料共享機制仍需完善。
機遇：新基建提供底座；邊緣運算等技術突破釋放效率紅利；城鎮化深入推動智慧城市向區縣下沉，打開新增量。
結語
鑫鼎晟認為，「AI＋大數據＋數位孿生」正從「技術可用」邁向「規模可複製」。政策引導與產業數位化將持續釋放需求，為技術企業提供廣闊空間。未來，透過數位化賦能傳統產業、完善數位經濟體系並持續推進新基建，「AI＋大數據」在基礎設施智慧運維領域有望走向更深、更廣的商業化落地。
