2026 年 1 月 4 日， 深圳大学发布《数字孪生平台》意向公开。
采购单位：深圳大学
项目名称：数字孪生平台
预算金额：3,036,000 元
采购需求：
一、 项目目标
本项目的核心目标是构建一个集教学、实训、科研与创新于一体的“智能制造与数字孪生综合平台”。该平台需深度融合信息技术与制造技术，服务于全校性通识认知教育、多学科专业课程实践、毕业设计/项目式学习（PBL）、以及教师前沿科研，培养面向未来智能制造产业的复合型人才，并支撑相关领域的科学研究。
二、 实现的主要功能
1、数字孪生体构建功能：支持利用主流 CAX（CAD/CAE/CAM/CAPP 等）工业软件进行设备或产线的三维建模；支持采用 MBD（基于模型的定义） 方法构建包含几何、工艺、公差等全信息的数字化模型，形成高保真“数字孪生体”；提供模型导入、轻量化处理及可视化展示环境。
2、虚实同步与交互功能：通过 OPC UA、Profinet、MQTT 等标准工业通信协议，实现物理设备（如 PLC、CNC、机器人、传感器）与虚拟数字孪生体之间的实时数据双向通信；实现物理状态在虚拟空间的实时映射（监控），以及虚拟指令对物理设备的反向控制（操控）。
3、数据管理与智能分析功能：构建实时/历史数据库，可靠存储设备运行参数、工艺数据、质量数据等；集成数据挖掘与分析工具，支持遵循 CRISP-DM 等标准流程，利用机器学习、人工智能算法构建预测性维护、工艺优化、良率提升等数据模型；体现 DIKW 体系，能够将原始数据转化为信息、知识，最终支持智慧决策（如故障预警、优化调度）。
4、模块化教学与项目式学习（PBL）支持功能：平台需采用模块化架构，能够根据不同学科（机械、控制、计算机、人工智能等）和课程目标（认知课、专业课、微专业），灵活组合“建模”、“通信”、“仿真”、“数据分析”等功能模块；提供丰富的 PBL 项目案例库和配套资源，支持学生围绕特定主题（如产线优化、预测性维护）开展从设计、实施到验证的全流程项目学习。
5、多层级课程与科研支持功能：能够支撑 4/6/8 学时的认知体验课程，快速展示智能制造与数字孪生核心概念；能够支撑 32/48 学时的专业课程实验，进行深入的技术实践；能够支撑开设系统的“数字孪生微专业”课程群；为教师科研提供开放的 API 接口、数据接口及仿真环境，支持先进控制算法、新型 AI 模型、新工艺仿真等在数字孪生环境下的验证与研究。
三、 质量、服务与安全要求
1、质量要求：系统稳定性：平台需保证 7 x 24 小时稳定运行，核心教学实验模块平均无故障时间需达到较高水平。
2、技术先进性：采用业界主流、前瞻的技术架构与标准，确保平台在未来 3 - 5 年内不落伍。
3、仿真精度与实时性：数字孪生体的行为仿真需满足教学与科研所需的精度，虚实交互延迟需在可接受范围内。
4、易用性与可扩展性：界面友好，便于师生快速上手，便于未来功能模块、设备接口的扩展。
预计采购时间：2026 - 1
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