前言

2026 年，全球 AI 赛道迎来世界模型爆发期。数字孪生作为空间数字化的基础载体早已普及，但行业长期陷入“只复刻、不推演”的发展瓶颈。绝大多数传统数字孪生仅能完成实景静态镜像，只能呈现当下空间状态，无法模拟环境动态变化，也难以预判风险演化。

当下人工智能正从纯数字大模型，转向贴合真实空间规则的物理智能全新阶段。物理世界模型跳出传统数字孪生的能力边界，完成从“静态实景镜像”到“动态推演决策”的范式升级。二者并非简单迭代关系。在底层技术逻辑与产业落地价值上，两者存在本质区别。

一、 概念辨析：数字孪生是“静态快照”，物理世界模型是“动态沙盘”

不少行业从业者容易把两者混为一谈，甚至将物理世界模型简单等同于“高阶版数字孪生”。实则二者的定位与能力边界完全不同。

（一）传统数字孪生：仅完成物理实体一比一静态复刻

其核心目标是搭建三维可视化场景，对接实时监测数据，仅能实现现状展示与静态信息叠加。整套体系缺少原生物理运算内核，不具备环境演化、风险推演、多情景预演等能力，只能回答“当下是什么样子”，本质上是一张定格的空间快照。

行业内大量大屏展示类项目均属于这一范畴。可视化是其唯一核心价值，难以真正支撑科学决策。

（二）物理世界模型：复刻世界，更能推演未来

其在完整继承数字孪生实景建模与实时数据接入能力的基础上，内置完整的力学、气象、地质、空域耦合物理运算规则，并融合全域感知、多模态仿真、虚实闭环交互能力。

它不仅还原现实空间全貌，更能输入变量，模拟各类扰动带来的连锁变化，自主推演灾害蔓延、飞行器航线冲突、城市风险演化等场景，真正做到预判趋势、输出量化研判结论，为应急、低空、自然资源等业务提供决策依据。

简而言之。数字孪生让人“看见现在”，物理世界模型让人“算清未来”。数字孪生是物理世界模型的基础输入，物理世界模型则是数字孪生在高阶层面的进化形态。

二、 自研技术底座，构建差异化的核心壁垒

依托多年底层自主技术攻关，天耀宏图搭建起完整的 天耀万象物理世界模型底座（GreatMap）。这也是区别于传统数字孪生的核心支撑。整套体系全栈国产化适配，守住空间数据自主可控的安全底线。

（一）全域感知采集

融合实景三维采集、多源传感接入与自研 AI 视觉立体定位技术，无需依赖北斗、GPS 等卫星信号，在隧道、山区、灾害现场等卫星信号盲区均可完成米级空间捕捉。系统统一归集地形、岩土、空域、建筑、气象、监测等海量异构数据，解决传统数字孪生数据来源单一、跨系统割裂的痛点，为上层建模与仿真提供完整、真实的素材。

（二）标准化空间建模

统一全域空间实体构建规则，兼容地质、低空、城市建筑等多类要素，实现实景三维自动化重建，并形成数字资产全生命周期管理标准。

该层完整覆盖传统数字孪生的可视化建模能力，同时解决行业普遍存在的“模型格式杂乱、资产无法复用”的难题，打造出可计算、带地理语义的统一数字基底。

（三）多物理场动态仿真

这是GreatMap区别于普通数字孪生的关键所在。系统原生内置流体、风压、岩土、气流、气象等全套耦合运算引擎，无需外接第三方仿真工具，即可自主完成滑坡泥石流演化、低空飞行器冲突、城市内涝、极端天气等多情景模拟。

相比之下，传统数字孪生不具备原生物理解算能力，仿真需借助外部工具，精度低、场景扩展性弱，难以适配全域复杂空间治理需求。

（四）虚实交互决策

GreatMap打通虚拟仿真空间与线下业务闭环。仿真推演结果可双向回传至指挥、训练、治理等业务系统，面向多赛道输出可落地的研判接口。

同时，GreatMap配套合成仿真 AI 数据工厂，依托“视觉、指令、动作”三元对齐机制，自动生成高质量标注数据集，形成“虚拟训练、真实验证、数据回流”的自我强化闭环，持续迭代空间智能算法。

GreatMap自上而下构成完整闭环。系统先经全域感知采集真实空间，再由标准化层构建可计算数字基底，继而由原生物理引擎完成动态推演，最终经虚实闭环赋能业务决策。整体上突破了传统数字孪生“只看不算”的行业瓶颈。

三、三代技术演进：从数字孪生到 GreatMap

纵观空间数字化产业的发展脉络，技术路径大致可以分为三个阶段。每一代都在补齐上一代的核心短板。

（一）1.0 阶段：基础可视化数字孪生

该阶段仅完成实体三维复刻与静态数据挂载，核心用途为项目大屏展示，无任何仿真推演能力，也是目前行业存量最多的应用形态。

（二）2.0 阶段：轻量化增强数字孪生

该阶段少量接入简易物理演算规则，但建模与数据交互缺乏统一标准，仿真精度不足，仅支持单一固定情景，难以覆盖低空、地质等复杂全域场景。

（三）3.0 阶段：自主可控物理世界模型

该阶段依托GreatMap四层全链路自研底座，统一空间实体与数据交互规范，搭载原生多物理场耦合仿真引擎，支持长时序、多变量复杂推演，覆盖低空、防灾、城市治理、自然资源等全赛道，形成一体化的自主可控底层平台。

四、多赛道落地：释放 GreatMap全域价值

依托四层技术底座，GreatMap可适配多行业复杂场景，针对性解决传统数字孪生在落地中的实际短板。

（一）地质灾害治理

该方向整合全域岩土、地形、降雨监测要素，模拟崩塌、滑坡、泥石流演化的全过程时序，并配套地灾抗韧性评估大模型，实现全域隐患前置识别与应急动态推演。

（二）低空空域与具身智能

该方向基于 GreatMap 搭建天耀蜂巢具身智能低空仿真训练场（ Echomos ），完成飞行器全场景仿真训练，并配套天耀宏图视觉导航定位产品，实现无卫星信号下的自主飞行导航。

（三）城市全域安全治理

该方向推演城市内涝、大客流、突发事件等演化路径，赋能城市运行“一网统管”与跨部门应急协同调度。

（四）自然资源立体管控

该方向模拟国土空间长期演变过程，支撑立体确权与重大工程开发影响预判。

从单一的可视化大屏，到具备感知、建模、仿真、数据闭环全能力的底层平台，四层技术底座共同构筑起 GreatMap扎实的技术体系。

放眼全球世界模型赛道，各类通用生成工具缺少专业空间推演能力，在国土、低空、应急等事关数据主权的关键领域，难以适配国内安全发展的实际需求。

当行业还停留在“搭建镜像场景”这一阶段时，天耀宏图早已瞄准人工智能从数字世界迈向物理世界的长期变革。未来，公司将持续深耕 GreatMap的自主创新，依托产学研协同成果与多场景落地实践，持续完善国产空间智能技术体系，打造中国人自己的物理世界模型，为全域虚实融合、安全可控的数字空间建设筑牢本土技术根基。

天耀简介

天耀宏图是工业和信息化部认定的专精特新“重点小巨人”企业，并经人力资源社会保障部、全国博士后管理委员会批准设立博士后科研工作站。公司始终以自主创新为立身之本，专注于物理世界模型与空间智能领域的核心技术攻关，深度融合自研空间智能平台与 AI 视觉立体定位技术，构建从空间感知、智能建模到实时交互的全链路能力。公司面向政务、产业、具身智能应用场景及社会大众，输出新一代物理世界大模型服务，深度拥抱全球人工智能由“数字世界”向“物理世界”演进的范式转移趋势。