数字孪生技术作为数字化转型的核心工具，通过物理实体和虚拟模型的实时交互与动态优化，为应急管理提供了全新的技术路径。本文系统探讨了数字孪生技术在灾害预警、资源调度、应急演练和决策支持等环节的应用，分析了其对应急产业智能化、协同化发展的推动作用，并提出技术落地面临的挑战与应对策略。

数字孪生技术特征与应急需求的契合性

数字孪生技术的核心特征

数字孪生技术通过构建物理世界的动态虚拟镜像，结合物联网、人工智能和大数据分析技术，为产业提供了转型升级的可能。数字孪生技术具有几个重要的核心特征。一是高保真度，它能够以极高的精度还原物理实体的各种特性和行为。从技术架构来看，数字孪生由数据采集与传输层、数据处理与管理层、模型构建与仿真层及应用服务层组成。模型构建与仿真层利用处理后的数据构建出与物理实体高度相似的数字模型，并进行各种场景的仿真模拟。二是实时性，数字孪生模型能够实时反映物理实体的状态变化。在数字孪生模型中，包含了物理实体的几何形状、物理特性、运行状态等多方面的信息。一个复杂的工业设备的数字孪生体，能够实时反映设备的温度、压力、振动等运行参数。如在电力系统中，数字孪生可以实时监控电网的电压、电流等参数，一旦出现异常可立即做出反应。三是交互性，它可以与物理实体进行双向交互，既可以将数字模型中的优化策略应用到物理实体中，也可以根据物理实体的实际情况对数字模型进行修正。数据处理与管理层对海量数据进行清洗、分析和存储，确保数据的准确性和可用性。

应急产业的发展需求

应急产业在保障国家安全、社会稳定和人民生命财产安全方面具有至关重要的作用。近年来，全球风险态势加剧，气候变化导致极端天气增多，全球灾害导致经济损失严重。我国的工业化推进伴随着安全生产压力，危化品企业、复杂的交通网络等都需要更专业化的技术保障。《“十四五”国家应急体系规划》中强调壮大安全应急产业，指出应引导社会资源投向先进、适用、可靠的安全应急产品和服务。加快发展安全应急服务业，发展智能预警、应急救援救护等社区惠民服务，鼓励企业提供安全应急一体化综合解决方案和服务产品。在应对重大或特别重大突发事件时，应对过程涉及众多的救援物资、设备和人员，不同地区、不同部门之间的应急资源需要实现快速、有效的调配。决策人员需要快速、准确地了解事件的发展态势、影响范围等信息，对应急场景的精确模拟具有广泛的应用和市场需求。数字孪生技术的核心特征与应急产业的发展需求高度契合，在促进应急产业发展方面拥有广大的发展空间。

数字孪生技术在应急产业中的应用场景

灾害模拟与风险评估

数字孪生技术为解决防灾减灾难题提供了创新性解决方案。在灾害模拟设计中，数字孪生技术可以通过三维场景重建与数据融合从而实现可视化推演。以城市防震场景为例，基于高精度激光扫描与BIM模型构建的虚拟城市平台，能够动态呈现不同震级下建筑结构的应力分布、地下管网位移量等关键数据，甚至能模拟二次灾害链式反应。这种多物理场耦合仿真为制定韧性城市规划方案提供了科学依据。在风险评估层面，数字孪生系统展现出强大的异构数据融合能力。以流域防洪为例，智能模型通过整合气象雷达实时数据、土壤墒情检测数据、水利工程运行参数等多源信息，采用蒙特卡洛算法对溃坝概率、洪水演进路径进行动态推演。这种时空连续的风险图谱生成技术，既能为防灾工程选址提供优化建议，又可支撑“情景-应对”式应急预案编制，显著提升灾害应对的系统性与前瞻性。

应急资源动态调度

应急资源的动态调度是应急产业中的关键环节。数字孪生技术为其提供了强大的技术支持。在突发事件发生时，如大型火灾事故，数字孪生技术能够实时监测事故现场的情况，通过传感器获取火灾的火势大小、蔓延方向、现场的气象条件等信息，并将这些信息反映在数字孪生模型中。基于这个模型，应急指挥中心可以对应急资源进行动态调度。系统实时运算出最佳灭火行进路线与人员撤离通道，智能推荐无人机编队与云梯车的立体布防方案，缩短消防车到位时间，提升破拆装备调配准确率，进而有效缩减过火面积。通过接入区域资源图谱，指挥中心实现了特种泡沫灭火剂跨省调度的无缝对接，构建起多点联动的应急救援网络。数字孪生技术还能对周边地区的应急资源储备情况进行实时评估，根据需要及时从其他地区调配资源，实现资源的跨区域动态调度，提高应急资源的整体利用效率。

虚拟应急演练与培训

虚实融合的应急实训是提升应急人员能力和应急响应效率的重要手段。利用数字孪生构建的虚拟场景，可以高度还原真实的灾害环境。依托预案规则引擎与智能体演化算法，可自动生成涵盖危化品泄漏、山地搜救等专项训练场景。受训人员通过混合现实装备可进行管道堵漏操作力度感知训练、受限空间破拆救援装备适配性演练等高危科目实训，系统内置的智能评估矩阵可实时反馈救援动作规范性并生成个性化提升方案。数字孪生可以更好地实现跨部门全域联合作战推演。在森林草原火灾联合处置演练中，消防救援单元通过虚拟仿真系统模拟不同风力条件下火势阻断战术，医疗救护组基于交通态势孪生体动态规划伤员转运路线。参演各方通过数字平行空间实现预案同步验证、处置流程闭环校验与协同效能量化评估。这种“实景映射-智能推演-分布式协同”的创新培训模式，可以实现全要素可溯、全流程可控、全维度可验的数字化应急演练体系。

数字孪生驱动应急产业升级的路径

产业链重构

传统的应急产业链长期存在资源错配、响应迟滞等问题。数字孪生技术的渗透可以推动应急产业从线性链条向智慧生态转型。在设计端方面，火灾应急设备制造商可以构建火灾场景的数字孪生模型，模拟火灾发生时设备的运行状况，从而优化设备的设计。原本单一功能的灭火设备可被设计成集灭火、救援信号传输、被困人员定位等多功能于一体的综合设备。这就使得产业链的上游原材料供应环节，需要根据新的设备设计需求调整供应的原材料种类和数量，促使原材料供应商与设备制造商之间的合作更加紧密。在生产端方面，数字孪生技术可以推动智能化生产。通过数字孪生模型对应急设备生产过程进行破坏测试，减少生产过程中的次品率。动态仿真系统可预判设备损耗周期，实现关键零部件的精准备货，促使仓储物流企业重构供应体系。在服务端方面，借助数字孪生，销售企业可以实时了解设备在使用中的状态。销售企业通过数字孪生模型实时监测设备运行数据，一旦发现设备出现故障风险，可及时安排技术人员进行维护，提高设备的使用寿命和可靠性。数字孪生技术还可以促进产业链的横向扩展。此外应急产业与其他相关产业如信息技术产业等可以融合得更加紧密，在数字孪生技术的驱动下，为了满足应急设备在特殊环境下的使用需求，新材料不断被研发并应用于应急设备制造中，这就使得应急产业的产业链延伸到了新材料研发领域。新材料产业形成广泛的产业集群。

商业模式创新

数字孪生技术为应急产业带来了商业模式的创新。传统以设备销售和服务付费为主的单一盈利模式迎来多维创新突破。通过数据价值挖掘、生态平台搭建、技术成果转化和资源共享协同，行业内涌现出多元化的商业路径。在数据价值转化维度，数字孪生技术将应急产业链产生的海量数据转化为核心生产要素。借助物联网终端实时采集设备运行状态、环境参数及应急演练数据，企业可以构建动态数字孪生体。通过对多维度数据的关联分析，企业可以突破单纯出租设备的传统模式，转型为定制化应急解决方案服务商。如在城市地下管网应急场景中，结合地层结构数据和历史事故模型，为客户智能匹配最优的设备组合及作业方案。平台生态聚合则是另一重要创新方向。数字孪生技术构建的应急产业平台，可以整合产业链上下游的企业资源，汇集众多的应急设备制造商、应急服务提供商、科研机构等。通过虚拟仿真空间实现产业链要素的数字化映射，平台提供需求智能撮合、资源共享调度、应急推演等服务模块。其商业模式创新体现在三方面：向中小供应商收取SaaS服务费、对重大应急项目抽取技术佣金、通过应急能力认证体系获取培训收入。在核心技术商业化方面，领先企业正构建数字孪生产权体系。拥有先进数字孪生技术的企业，将构建好的特定应急场景数字孪生模型授权给其他企业使用。专业的城市洪涝灾害数字孪生模型构建企业可以将其模型授权给保险企业。保险企业在进行灾害风险评估时，可以直接使用该模型进行模拟分析，而模型构建企业则按照使用的时长、规模等收取授权费用。数字孪生技术也推动了应急产业的共享经济模式发展。以应急救援设备共享为例，在数字孪生技术的支持下，可以实现设备的精准定位、状态监测和使用调度。一些地区的中小企业可以通过共享平台租赁应急设备，而不必自行购买，这就降低了企业的应急成本。设备所有者则可以通过出租闲置设备获取收益，提高了设备的利用率。

数字孪生技术在应急产业应用中的挑战

数据基建：异构数据标准化与动态采集能力缺失

在数据基建层面，目前我国大部分地区应急场景标准化数据体系尚未完善。地震、洪涝等极端场景下的关键数据获取渠道受阻，地壳形变或传感器位移导致灾变环境下地理坐标偏移的情况时常发生。建筑变形监测等动态数据采集存在技术盲区，建筑结构非均匀变形等动态参数缺乏可靠的实时监测手段。应急处置决策所使用的城市基础设施数据中，依然存在动态采集能力不足的情况，现有城市管网、交通枢纽等基础地理信息数据库普遍存在坐标定位误差，直接制约孪生模型的仿真精度。

技术融合：跨学科系统集成与实时性瓶颈

在技术融合层面，数字孪生技术呈现出多学科协同困境。构建高保真应急孪生系统需实现多技术栈的深度耦合，当前存在三重技术鸿沟。一是大规模物联感知与低延时传输矛盾，化工园区等场景需支持105级传感器节点的毫秒级数据回传，现有5G-U工业网络时延仍难以满足要求。二是异构数据处理瓶颈，视频流、点云、热力图等PB级多源数据的实时融合面临边缘计算架构的冯·诺依曼瓶颈。三是跨平台协议碎片化，OPC UA、MQTT等工业协议与应急专用系统的适配兼容性不足，导致系统冗余率高达30%～40%。

人才断层：跨领域复合能力结构性缺口

在人力资源方面，人才供给与产业需求呈现显著错配。数字孪生技术在近5年才开始大规模应用，人才积累需要3～5年的周期，而企业的需求增长迅速，导致供需失衡，人才供给方面表现为能力矩阵的断层，既精通基于Unity3D的孪生体建模与实时渲染技术，又熟悉应急预案编制的复合型人才供需缺口较大。这源于高等教育相关专业覆盖度较低，我国高校现有课程多为传统计算机或工程课程的拼接，缺乏“数字孪生+行业”的跨学科融合课程。高校缺乏既有学术背景又有工业经验的数字孪生教师。企业的数字孪生专家很少参与高校教学，导致理论与实践脱节。

经济可行性：全生命周期成本压力凸显

在经济可行性方面，动态孪生系统的全生命周期成本为企业带来显著压力。以中型应急救援装备企业的成本核算，构建覆盖产品研发测试、运维监测及报废回收的数字孪生体系，首年投入包括4K级工业相机阵列、5G边缘计算节点等硬件设施约需380万元，后期每年迭代维护费用约占初始投入的25%，这对利润率通常在8%～12%的应急设备制造商构成严峻考验。

促进数字孪生技术在应急产业应用的策略

为应对应急产业数字化转型中的关键挑战，建议从数据治理、技术协同、智力支撑及资金保障四个维度构建系统性的解决方案。

数据筑基：构建标准化、动态化、共享化的应急数据体系

应急场景的多源异构性、动态变化性要求建立全链条数据治理体系，推动应急管理部门牵头搭建标准化数据枢纽平台，集成气象遥感卫星、地质监测站、水文传感器等多元异构数据源，依托边缘计算节点实现多模态数据的实时汇聚。应用区块链技术建立数据确权机制，确保跨部门数据共享的可信性和可追溯性。完善智能感知网络建设，部署具备AI芯片的智能传感装置（如光纤地震仪、毫米波水位雷达），通过联邦学习实现分布式节点的协同感知，将数据采集精度提升至亚毫米级。配套开发具备自校验功能的数据清洗引擎，运用时序异常检测算法自动识别并修复数据偏差。在强化动态数据采集能力的同时，打破“信息孤岛”，推动应急管理、气象、交通、消防、医疗等部门的数据共享。

技术协同：推动多技术栈深度融合，提升系统实战能力

应急数字孪生系统需实现“感知-建模-仿真-决策”全链路的技术协同，解决实时性、保真度、可靠性问题。组建由应急管理部、工信部、中国标准化研究院牵头的技术委员会。研发数字孪生体通用描述语言（DTML），制定应急场景下的实体语义建模规范，构建开放的API生态系统，兼容OPC UA、MQTT等工业通信协议，打造模块化技术组件库，围绕灾害模拟引擎、虚拟现实交互等核心模块建立开源社区。优化物联网感知网络，针对应急场景的“低延时”需求，采用5G-URLLC技术，支持105级传感器节点的毫秒级数据回传。采用边缘计算与图形处理器加速技术，解决PB级多源数据的实时处理问题。融合AI与数字孪生的智能决策，构建“数字孪生+机器学习”模型，实现隐患预测与决策优化。

加强专业人才培养

在高校安全工程、应急管理专业增设数字孪生仿真、灾难推演算法等课程模块，建设虚实融合的沉浸式教学实验室。高校内部联合计算机学院、工程学院、行业学院（如应急管理学院、智能制造学院）开发“数字孪生+行业”交叉课程，如“应急场景数字孪生建模”课程。引进企业数字孪生专家担任兼职教师，或派高校教师到企业挂职，提升教师的实践经验。在产业端设立企业首席数字孪生官岗位，建立双导师制实践基地，开展应急场景数字化沙盘对抗演练。在政策端出台相关的人才激励政策，吸引海外相关领域的高端人才回国发展。对已入职的人员开展技能培训与认证，由应急管理部牵头，联合行业协会开展“数字孪生应急技能认证”，针对现有应急人员开展“数字孪生系统操作”“应急场景仿真”等培训，提升其数字孪生应用能力。

优化创新资金配置机制

政府可以提供一定的财政支持和政策优惠。对中小企业采用数字孪生技术进行应急产业升级给予补贴。鼓励金融机构为相关企业提供低息贷款或融资服务。开展基础设施REITs试点，将智能监测网络等数字资产纳入标的范围。建立技术成熟度（TRL）分级资助体系，对达到TRL7级的技术给予产品化加速贷款。企业自身也可以探索采用云计算等模式，降低数字孪生系统的建设和运营成本，通过共享资源来提高资金的利用效率。培育第三方服务机构，支持发展数字孪生应急系统集成商、数据服务商、咨询服务商，为中小企业提供“数字孪生系统设计”“数据采集与处理”“运维服务”等支持，降低中小企业的数字化转型成本。设立“数字孪生应急产业专项基金”，支持企业开展数字孪生应急技术研发与应用。对符合条件的数字孪生应急项目（如化工园区安全管控系统、城市洪涝救援系统）给予财政补贴或税收优惠。

（孙莹   中共辽宁省委党校）