数字孪生技术
将物理设备与数字模型实时映射，通过传感器采集数据驱动模型动态更新，实现 “虚拟监控实体、实体反馈虚拟” 的闭环。
应用场景：智能工厂中，数字孪生模型可实时显示生产线设备的运行参数，辅助远程运维。
未来发展趋势
智能化与集成化
模型将更深度融合 AI 算法，实现自动故障诊断、工艺优化（如通过机器学习自动调整加工参数）。
虚实融合技术
结合 AR/VR（增强现实 / 虚拟现实）技术，用户可通过穿戴设备 “沉浸式” 交互工业设备模型，例如在虚拟环境中操作设备或查看内部结构。
绿色设计导向
模型将更多考虑环境因素，如材料可回收性、能耗模拟，助力实现低碳制造。
云端协同建模
基于云平台的协同设计工具（如 Onshape）将支持跨地域团队实时协作修改模型，提升研发效率。
工业设备模型是工业领域数字化转型的重要工具，其技术演进正推动制造业向化、智能化、服务化方向发展。无论是实体模型的直观展示，还是数字模型的仿真，均在工业全生命周期中扮演着关键角色。
定制化需求
特殊功能：
如模型需集成触控屏交互、数据实时显示（如模拟仪表盘），需额外采购电子元件和编程开发，成本增加1 万 - 5 万元。
品牌标识与包装：
定制 LOGO、高端展示柜或运输箱，成本增加数千元至 1 万元。
工业原型模型
场景：新产品研发阶段的实体验证模型（如航空发动机部件、精密机床原型）。
特点：高精度金属加工，需通过强度测试、装配验证，可能涉及小批量生产。
成本范围：
简单部件模型：5 万 - 20 万元
复杂整机模型：50 万 - 数百万元（如汽车整车原型成本可达百万级）