工业元宇宙应用评估体系
（2024 年）
目 录
一、工业元宇宙应用评估体系研究背景....................................................................1
（一）工业元宇宙成为世界各国未来产业布局的重要内容.............................1
（二）全球主要国家积极推进工业元宇宙发展.................................................6
（三）我国高度重视工业元宇宙应用规模提升.................................................9
二、工业元宇宙应用典型发展模式..........................................................................10
（一）平台化设计模式：时空交融的创新协作...............................................10
（二）智能化制造模式：虚实结合的全球协同生产.......................................11
（三）个性化定制模式：沉浸体验的全方位参与...........................................12
（四）网络化协同模式：全局可视的产业链优化...........................................13
（五）服务化延伸模式：虚实共生的高效交流...............................................13
（六）数字化管理模式：全息洞察的智能工厂优化.......................................14
三、工业元宇宙应用评估体系..................................................................................15
（一）构建原则...................................................................................................15
（二）评估方法与评估模型...............................................................................16
（三）评估指标说明...........................................................................................18
四、工业元宇宙应用评估等级划分..........................................................................47
（一）一级阶段：基础级...................................................................................47
（二）二级阶段：规范级...................................................................................48
（三）三级阶段：成熟级...................................................................................49
（四）四级阶段：标杆级...................................................................................50
（五）五级阶段：引领级...................................................................................51
五、工业元宇宙应用评估推进建议..........................................................................53
（一）强化工业元宇宙创新技术研究及应用模式提炼...................................53
（二）制定工业元宇宙应用分级分类评估标准...............................................54
（三）打造工业元宇宙应用评估管理机制.......................................................54
（四）强化工业元宇宙应用统计监测...............................................................55
一、工业元宇宙应用评估体系研究背景
随着新一代信息技术的快速发展，元宇宙作为新一代互联网应用 和
社会生态的重要组成部分，正逐步渗透到各个行业领域，其中工业 元宇
宙作为元宇宙在工业领域的落地与拓展，正逐步成为以扩展现实、数字
孪生、内容生成等为代表的新一代信息通信技术与实体工业经济 深度融
合的新型工业生态，引领制造业智能化转型与创新发展。
（一）工业元宇宙成为世界各国未来产业布局的重要内
容
1. 工业元宇宙的概念
当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，重大前沿技术、颠
覆性技术持续涌现，不断催生出未来产业发展的新领域新赛道。作为
引领技术创新和驱动经济高质量发展的先导力量，未来产业是处于孕
育萌发阶段或产业化初期，由前沿技术驱动，具有显著战略性、引领
性、颠覆性和不确定性的前瞻性新兴产业。未来产业代表着新一轮科
技革命和产业变革的方向，有望发展成为新兴产业乃至支柱产业，并
对推动科技创新、驱动经济增长和塑造国际竞争格局等方面产生显著
影响。
工业元宇宙是未来产业前瞻部署的新赛道，应用数字孪生、虚拟
现实、增强现实、人工智能、物联网、三维引擎、区块链、云计算等
前沿技术，将传统工业制造与新兴技术深度融合，构建全新的智能化
工业生态系统，不仅实现物理系统的数字化、网络化和智能化，还通
过虚实映射、交互与融合，推动工业全要素链、全产业链、全价值链
的智慧化、协同化、开放化和服务化。工业元宇宙的核心在于实现现实
世界与虚拟世界的无缝连接，通过数据的全面采集、处理与分析， 优
化生产流程，提升生产效率，实现工业生产的智能化转型。工业元宇宙
不仅代表未来工业发展的新型模式，更是成为世界各国在未来产业布
局中的重要方向。
2. 工业元宇宙整体架构
工业元宇宙在工业现实世界的基础上，通过搭建体验、身份、资
产、平台等基础设施，形成了工业领域的社会、时空、经济和治理体
系，完成现实世界与虚拟世界的“由实向虚、由虚向实”的联系，实现了
物、人、组织和环境的数字化，组成“物理世界-基础设施-虚拟世界”的
核心架构。工业元宇宙的参考架构如图 1 所示。
图 1 工业元宇宙参考架构
物理层。物理层包含工业生产，以及对工业全要素、全产业链、
全价值链的全面感知。其中，全要素包括人、机、料、法、环、质，
全产业链包括采购、生产、物流、销售等多个环节构成的完整的产业链，
全价值链包括所有参与者和生产销售等活动的组织及其价值、利润分
配。现实世界通过对全要素、全产业链、全价值链的数字化，构建工
业元宇宙坚实的数据基础。
工业信息层。从物理层获取的工业设计、制造、服务流程的异构
多源数据进行分析处理，由信息基础设施、工业信息交互基础设施组
成。信息基础设施包括工业感知、工业控制、工业网络、工业计算和存
储基础设施，负责工业元宇宙领域的数据采集、处理、传输、管理和
存储，确保虚拟世界与物理世界的实时交互和工业元宇宙的稳定运行。
工业信息交互基础设施是智能可穿戴设备，连接物理世界和虚拟世界，
为用户提供沉浸式体验。
工业系统层。根据物理世界的实时状态，在虚拟世界中进行同步
仿真和建模，并对物理世界进行反馈和控制，为物理世界中的各种工业
活动提供仿真、验证、优化和指导。工业系统层包括核心功能模块、数字
身份管理、数字资产等模块。核心功能模块实现工业活动中资源要素的
高效配置、流程优化与再造、智能决策、应用程序开发与创新， 支持身份
管理和资产模块的交互，包括人工智能、数据工具、工业软件、数字孪
生、BaaS（Blockchain as a Service）、工业PaaS（Platform as a Service）
模块。数字身份管理对工业元宇宙中用户和实体的唯一表示进行管理，
实现多源异构身份信息聚合、身份信息管理以及基于可信数字身份信息
的应用。数字资产主要是产业要素资本化，负责管
理和操作资产，实现产业要素的资产属性，支持工业元宇宙中数字资
产的交易。
工业模型层。基于工业信息层和工业系统层，对工业生产资源进行
映射形成数字化身、工业虚拟实体、工业虚拟环境、工业虚拟组织。数字
化身主要是工业生产用户的映射，包括数字工人、主管和管理人员。虚
拟组织主要是指对生产实体进行映射，包括数字工厂、车间、企业。
虚拟环境主要是指生产环境的映射，包括数字园区和建筑等。
工业应用层。工业元宇宙通过虚实结合，极大地扩展工业现实世
界，消除时空限制，并实现物理资源与数字资源的广泛整合调度。同
时借助工业元宇宙带来的交互手段、展现方式、协作模式以及社会体
系、经济体系、治理体系的变革，实现设计、生产、制造、服务、协同、
管理等方面的全面提升，推动平台化设计、智能制造、个性化定制、
网络化协作、延伸服务、数字化管理等创新应用发展，引领工业领域的
数字化转型。
安全及隐私保护。工业元宇宙涉及大量敏感数据，包括生产过程、
工艺参数、设备状态等数据，以及用户位置、个人信息等用户数据，
可能对行业的正常运行和商业秘密构成威胁，一旦泄露或滥用，也会对
用户隐私构成隐患。此外，工业元宇宙的分布式和开放特性使得安全性
和个人身份信息保护变得更加复杂和困难。因此，数据安全及隐私保护
对工业元宇宙非常重要，是构建其生态系统的基本条件。
3. 工业元宇宙的发展意义
企业层面：引领提质增效，催生商业新模式新业态。在数字化转
型的进程中，工业元宇宙作为数实融合的新型载体，引领着提质增效的
新一轮变革。通过集成虚拟现实、大数据、人工智能等先进技术， 企
业能够在虚拟空间中模拟和优化生产流程，精准预测并解决潜在问题，
从而显著提升生产效率和产品质量。此外，工业元宇宙的兴起开创了新
的商业模式和业态，如虚拟产品开发、远程协作办公、智能供应链管理
等，降低企业的运营成本，促进企业内部和企业之间高效协同，拓宽市
场边界，增强企业的市场适应力和竞争力。创新模式与业态的涌现丰富
企业的业务形态，更推动企业向智能化、服务化、绿色化方向的转型
升级。
产业层面：赋能智能制造，加速产业链融合发展与协同创新。工
业元宇宙正逐步成为推动智能制造全面升级的关键力量。通过将物理
世界与数字世界深度融合，实现产品设计、生产制造、物流运输、销
售服务等全链条的数字化和智能化，极大地提升产业链的整体运行效
率和协同能力。工业元宇宙的广泛应用，促进产业链上下游企业的无缝
对接与资源共享，推动新技术、新产品的快速孵化与普及，更促进跨
行业、跨领域的协同创新，为构建更加开放、包容、协同的产业生态
系统提供有力支撑。
国家层面：驱动新质生产力发展，助力经济高质量增长。工业元
宇宙的发展对于推动我国新质生产力的发展与经济的高质量增长具
有深远意义。新质生产力以科技创新为核心，强调高效、绿色、智能
的生产方式，工业元宇宙是转型过程中的重要引擎。通过推动传统产
业的数字化转型与智能化升级，工业元宇宙为新质生产力的发展提供
坚实的支撑，促进经济结构的优化与升级。同时，工业元宇宙还催生
诸多新兴产业与增长点，为经济的持续健康发展注入新的活力。
（二）全球主要国家积极推进工业元宇宙发展
随着数字经济的快速发展，工业元宇宙已成为全球主要国家关注
的焦点。作为一种融合多种前沿技术的复杂数字工业经济系统，工业
元宇宙为工业领域的转型升级提供了全新的路径和工具。根据
PrecedenceResearch 的数据，2023 年全球工业元宇宙市场规模已达
亿美元，显示出强劲的增长潜力。其中，硬件市场规模约为 79
亿美元，占比 43%。从地区规模来看，产业发展主要集中在北美、欧
洲及亚太三大地区。
美国在全球工业元宇宙领域占据领先地位，主要得益于其前瞻性
的信息基础设施布局和完善的技术创新生态。信息基础设施方面，美国
企业在算力基础设施方面积极投资，英伟达在 GPU、AI（Artificial
Intelligence）、Omniverse 等底层硬件领域占据重要地位。推动
“GPU+CPU+DPU”的数据中心新计算架构，并构建 Omniverse 服务
器和数据中心，布局自动驾驶、机器人等应用领域。云计算服务领域，
美国的云计算服务提供商如Amazon、微软、Google 在全球市占率排
前列。Amazon 拥有强大的云计算服务能力，依托云服务为全球 90%
以上大型游戏公司提供在线托管。技术创新方面，美国在元宇宙核心
技术领域展现出竞争力，特别是在硬件入口及操作系统、后端基建、
底层架构等方面，已形成一定的技术壁垒。Meta 旗下的Oculus 在全
球 VR（Virtual Reality）、AR（Augmented Reality）头显出货量中占
据主导地位。在人工智能领域，美国科技巨头如Google、Facebook、
亚马逊、微软等纷纷布局基础算法框架，开发TensorFlow、MXNet、
CNTK、Caffe 等主流人工智能算法框架。产业应用方面，美国的工
业元宇宙应用正在逐步落地，通过真实映射与模拟仿真，构建现实世界
的拓展和延伸，实现概念验证、产品测试、仿真运营、虚拟装配等， 大幅
提升工业企业生产效率，减少试错和运营成本。应用实践业务场景覆盖
产品从研发设计、生产制造、运维管理到销售服务阶段全生命周期的业
务场景。
欧盟注重 5G 网络、数字孪生、云计算等技术发展，推动工业元
宇宙产业规模扩大与创新。信息基础设施方面，欧盟积极推进 5G、量
子通信、卫星互联网未来网络发展。欧盟委员会已制定详尽的 5G 发
展战略，旨在实现 5G 网络的广泛覆盖与深度应用，为工业元宇宙提
供高速、低延迟的网络环境。欧盟注重网络安全与数据保护，通过立
法确保工业元宇宙中的数据流动符合严格的隐私保护标准，为工业元
宇宙的健康发展提供法律保障。技术发展方面，欧盟强化数字孪生与
仿真技术的融合应用，以实现对工业流程的精准模拟与优化。通过资
助相关科研项目，推动数字孪生技术在工业 、智能制造等领域的广
泛应用，积极推动基于云计算的数字孪生平台建设，以实现数据的实
时共享与协同处理，为工业元宇宙中的大规模数据分析和决策支持提
供有力保障。同时欧盟积极探索基于物理的仿真技术，以实现对工业
产品的全生命周期管理。产业应用方面，欧盟工业元宇宙应用主要集
中在智能制造、智能维护和可持续生产等领域。通过集成 XR
（Extended Reality）、物联网和大数据分析，欧盟企业正在构建智能
工厂，实现生产过程的实时监控和智能决策。例如，德国的西门子公
司和瑞士的ABB 集团正在利用工业元宇宙技术优化生产线，提高生
产效率和产品质量。
日韩积极部署工业元宇宙政策，以加强产业发展的前发优势。政 策
部署方面，日本经济产业省发布《关于虚拟空间行业未来可能性与 课题
的调查报告》，将元宇宙作为一种确定的商业形式，力争在全球 元宇宙
行业中掌握主动权。韩国政府发布一系列元宇宙相关政策规划， 包括韩
国科学技术信息通信部颁布的《沉浸式经济发展策略》、首尔 市政府颁
布的《元宇宙首尔五年计划》等，表明韩国政府对于元宇宙 发展的大力
支持积极态度。技术发展方面，日本在虚拟现实、增强现 实技术方面拥
有深厚积累，聚焦于虚拟感知与交互技术的革新，持续 探索基于触觉反
馈、声音定位、脑机接口等技术的交互方式，以实现 对工业设备的精准
操控、远程协作与深度交互。日本和韩国积极推进 5G 网络的发展，并探
索 6G 技术，以期为工业元宇宙提供高速、低延 迟的网络环境。此外韩
国还重点关注元宇宙城市、虚拟数字人、扩展 现实等方向，并投入资金
支持。产业应用方面，日本的工业元宇宙应 用主要集中在智能制造、智
慧物流和智能机器人等领域。通过融合人 工智能、机器人和物联网技术，
日本企业正在构建高度自动化和智能 化的生产系统。韩国的工业元宇宙
应用则主要集中在智能制造、智慧 建筑和虚拟服务等领域。例如，三星
和现代等大型企业正在利用工业 元宇宙技术优化生产流程和产品设计，
提高市场竞争力。
（三）我国高度重视工业元宇宙应用规模提升
我国加速布局工业元宇宙基础设施，5G 网络及平台建设促进数
实深度融合。随着我国对工业数字化转型的高度重视，工业元宇宙的基
础设施建设加速发展。近年来，我国加大在 5G 网络、数据中心、工业
互联网等领域的基础设施建设上投入，加快建设 5G-A/6G、千兆光网/
万兆光网等新型网络以及云边一体、算网一体的新型算力设施， 为工
业元宇宙发展奠定基础。根据数据显示，我国已建成全球最大的5G 网
络，5G 基站总数达 万个，实现对重点区域的广泛覆盖。数据中心、
云计算等新型基础设施的快速发展，为工业数据的存储、处理和分析
提供有力保障。此外，工业互联网平台的建设也取得显著成效，培育具
有一定影响力的工业互联网平台超过 270 家，推动制造业与信息技术的
深度融合。
国内工业元宇宙技术受政策驱动发展迅速，技术体系不断完善。 国
内工业元宇宙技术的发展虽然起步较晚，但近年来在政策扶持和市场需
求的推动下，呈现出快速发展的态势。我国政府对工业数字化转型的高
度重视，为工业元宇宙技术的发展提供有力保障。中央及地方政府部门
相继出台一系列政策措施，旨在推动工业元宇宙技术的研发与应用。国
内企业在数字孪生、云计算等领域取得显著成果，腾讯发布数字孪生
“1+3”产品矩阵，即数字孪生底座、可视化平台、空间实时计算平台、
实时仿真平台，将 AI、实时计算、仿真推演等技术深度融合。中国
电信建设并上线“自主可控、智能敏捷、安全可信、绿色低碳、应用
牵引”的央企云资源池，并与多家行业龙头企业共建行业云。
我国工业元宇宙市场呈现快速增长态势，工业应用场景不断拓展。 随
着政策的持续推动和技术的不断成熟，数据显示，2023 年我国工业元
宇宙市场规模达到 亿元，同比增长 %。目前，工业元宇宙产业
主要分布在广东、浙江、上海、北京、福建等基础设施更加 完善的东部
地区，预计 2026 年其产业规模将达到 亿元。我国工业元宇宙应用
场景正迅速拓展，加速打造产线级、工厂级、园区级 应用，涵盖智能制
造、供应链协同、远程运维培训、产品研发创新及 市场营销服务等领域。
通过构建虚拟环境与数字化平台，工业元宇宙 推动工业领域数字化转型
与智能化升级，促进企业降本增效，加速产 品创新与市场响应速度，提
升整体产业竞争力。
二、工业元宇宙应用典型发展模式
工业元宇宙的应用正推动传统工业模式向更高效、智能和个性化
的方向发展，通过平台化设计、智能化制造、个性化定制、网络化协同、
服务化延伸和数字化管理六种典型发展模式，实现设计、生产、管理
和服务的全方位革新。
（一）平台化设计模式：时空交融的创新协作
工业元宇宙通过模拟产品的全生命周期环境，为设计者们提供虚
实融合的协作平台。在这个平台上，设计者们可以跨越时空界限，实
时共享设计数据，进行高效的协同设计。借助 VR 或AR 技术，设计者
能够沉浸式地感受设计效果，从而更加精准地优化产品的人机工程学
设计。
宝马集团利用英伟达的Omniverse 平台，实现了全球 31 座工厂
的数据共享和高效协作。在这个平台上，设计者们能够跨越时空界限， 实
时共享设计数据，并进行高效的协同设计。通过 VR 或AR 技术，设计者
能够沉浸式地感受设计效果，从而更加精准地优化产品的人机工程学设
计，提升设计效率，还加强全球团队之间的协作，为工业设计的创新提
供了强有力的支持。
空中客车公司在碳纤维增强基复合材料（CFRP）机身结构的组装
过程中，应用数字孪生技术。由于 CFRP 组件的特性，要求在组装过
程中剩余应力不得超过特定值。为了达到减小剩余应力的目的，空客开
发了应用数字孪生技术的大型配件装配系统，对装配过程进行自动控
制以减少剩余应力。该系统的数字孪生模型具有实时同步的特点， 能
够全面、精准、动态反映物理对象的状态变化，包括外观、性能、位
置、异常等，与物联网实时数据联动，实现全要素数字孪生。这种技术
的应用提高了自动化程度，减少了交货时间，并且通过虚实融合的方式，
使得设计和制造过程更加高效和精确。
（二）智能化制造模式：虚实结合的全球协同生产
工业元宇宙将现实世界的生产资源在虚拟世界中复刻并聚合，形 成
了一个全球化的“大生产线”。通过构建亲临现场感的远程作业模式， 企
业可以实现对生产环境的实时感知和远程监控，提高生产效率并降 低安
全风险。
微软Azure 平台通过整合软硬件产品，为日本川崎重工等企业提供
了 HoloLens 全息眼镜等智能设备。这种合作实现了供应链的透明化管
理，推动了智能化制造的发展。通过构建亲临现场感的远程作业
模式，企业能够实现对生产环境的实时感知和远程监控，从而提高生
产效率并降低安全风险。
在中国宝武集团的宝钢生产基地，通过配备 AR 智能巡点检系统
和 AR 智能眼镜，实现了现场点巡检作业的标准化、管理规范化、数
据采集实时化和信息记录智能化。这种系统结合了工业工程的检维一
体化，通过 AR 终端在物理空间中“看见”和交互，完成人、场、数的融
合，打造出一个实时数据可视化、现场交互智能化、远程协作精准化
的工业元宇宙空间。
（三）个性化定制模式：沉浸体验的全方位参与
工业元宇宙为用户提供了一个虚实融合、开放透明的产品全生命周
期情景视图。用户可以在虚拟世界中参与产品设计、观摩生产过程， 并
进行产品虚拟体验。
奔驰G-BOX 通过数字化配置器展现了高性能G 级越野车，用户可
以通过RFID 感应器选择车型颜色、轮毂等配置，实时在屏幕上看到
车辆变化。这种配置器采用虚拟引擎 4 技术，在 65 英寸触摸屏上以原
生 4K 分辨率展示 G 级越野车的超高性能，使用户可以享受沉浸式的个
性化定制体验。
沃尔沃与 Varjo Technologies 合作，使用 Unity 引擎创建了整个汽车
工厂园区的数字孪生。工程师和设计师可以通过交互式 3D 模型在VR 中
准确地展示他们的设想，模拟车机的设计流程和车外环境。这种技术的
应用使得沃尔沃能够直接导入汽车模型，连通 VR 眼镜进行创建、测试和
修改，从而带来了更好的协作方式、更快的设计迭代
和开发速度，实现实时性、精准性、正确性的生产，保证产品质量，
并满足客户的完美性要求。
（四）网络化协同模式：全局可视的产业链优化
工业元宇宙进一步深化了产业链供应链的组织模式变革。企业和
合作伙伴可以在虚拟世界中进行协同设计、协同生产和协同服务，实
现资源共享、能力交易和业务优化配置。
中铁工业与浪潮合作搭建的新型网络协同制造平台，推动了复杂 产
品设计环节的快速高效联动。这个平台实现了跨地域、多部门间的 联合
制造和数字化物流协同管理，显著提高了生产效率和降低了成本。这种
合作模式展示了工业元宇宙在促进产业链供应链组织模式变革 中的重
要作用。
奥迪生产实验室在Unity 引擎上构建了虚拟发动机组装生产线、易
损汽车零配件包装培训实验、虚拟汽车展厅，供全球员工、合作伙伴、
客户使用。这种虚拟生产线的构建，为全球范围内的协同工作提供了平
台，使得生产流程更加透明，协作更加高效。
（五）服务化延伸模式：虚实共生的高效交流
工业元宇宙通过映射、化身等技术手段，为企业打造多种虚拟化
形象和虚拟场景，打破时空界限，实现与用户的高效交流。企业产品
客户通过VR、AR 设备可以实时看到产品操作流程和使用要求，降低
培训难度和操作失误率。
宜家通过虚拟现实技术提供全新的购物体验，顾客可以在虚拟的
宜家商店和展示间中自由浏览和体验各种家具产品，享受更加直观和
便捷的服务。这种沉浸式体验不仅降低了培训难度和操作失误率，还
提升了顾客的购物体验。
上汽通用利用 AI 深度学习、AR 等技术，打造了《雪佛兰 AR 车
辆手册》，用户通过手机扫描车内图标，即可显示对应功能、功能描述、
动画演示、视频介绍等，实现AR 实时交互，有效减少用户使用负担。
这种服务化延伸模式提供了更加直观和便捷的用户体验，降低了操作
失误率。
（六）数字化管理模式：全息洞察的智能工厂优化
工业元宇宙在虚拟世界中实时展示智能工厂的建设、运营管理和 生
产设备及产线运行状态。通过构建与现实智能工厂一致的虚拟模型， 企
业可以对产能配置、设备结构、人员动线等进行提前验证和优化。
ALVA Systems 打造的基于AR 数字孪生的研发量产研究中心，将
数据分析、虚拟仿真等过程与现场相结合，实现远程的生产状态监测
与运维管理，为智能工厂的优化和创新提供有力支持。这种模式通过
构建与现实智能工厂一致的虚拟模型，企业可以对产能配置、设备结
构、人员动线等进行提前验证和优化。
中铁装备利用数学孪生技术构建了中铁工程装备数字孪生平台，
实现装备制造的生产过程回溯、设备监测与仿真、隐形信息呈现、产品
部件拆分、厂区安全管理等应用。这一平台通过数字孪生技术，使得生
产计划与采购过程得到优化，制造工期缩短，效率提升，成本降低，
同时实现远程生产监测，节约人工费用。
三、工业元宇宙应用评估体系
工业元宇宙作为未来产业发展方向，其技术标准化与规范化至关
重要。构建分级分类应用评估体系，有助于明确技术框架、关键指标
和评估方法，推动标准制定与实施，降低应用门槛和风险，提高系统
兼容性和互操作性。同时，全面、客观地评估工业元宇宙应用实施效果
与效益，助力企业和管理部门科学决策，优化资源配置，提升经济效
益，推动工业元宇宙产业持续健康发展。
（一）构建原则
1. 科学性原则
评估体系应紧密结合工业元宇宙的相关理论与实践经验，全面考
虑技术原理、应用场景分析、效果评估模型等。采用科学的研究方法
和评估手段，确保评估结果的准确性和可靠性。
2. 系统性原则
工业元宇宙分级分类应用评估体系强调从全局出发，确保各级别
应用评估指标全面覆盖基础设施、关键技术、应用场景、经济效益、
信息安全等方面，并具备动态适应性，以应对技术快速发展。
3. 可操作性原则
为提升评估工作效率和实用性，评估指标和方法应具有较高可操作
性，以降低评估难度和成本。应用定量分析和定性分析相结合的方法，
通过具体数据指标和专家打分等方式，形成全面准确的评估结果。
4. 分级分类原则
针对工业元宇宙在产线、工厂、园区不同层级的应用特点，应制
定明确的分级分类标准，充分考虑不同层级的重点评估维度，采用差
异化的评估方法和指标体系，准确反映不同层级应用的实际情况。
（二）评估方法与评估模型
1. 评估方法
工业元宇宙应用评估指数的测算包括对指标备选群中指标的确 权、
合成和优化，如图 2。其中权重的确定采取层次分析法（主观权 重确定
法）和熵值赋权法（客观权重确定法）相结合的方式，并根据 实际数据
确定指标权重值。为方便实现不同评价对象之间分值的比较， 同时避免
指标数据变化过大而导致分析结果的突变，需要对原始数据 进行规范化
处理，再结合指标权重值运用综合评价法进一步分析测算。
图 2 工业元宇宙应用评估指数测算流程
2. 评估模型
工业元宇宙分级分类评估模型（图 3）是一个全面而系统的评估
框架，衡量和分析工业元宇宙技术在不同层级的应用效果和成熟度，
旨在对工业元宇宙的发展状况进行多维度、多层次的评估。
分级评估针对工业元宇宙应用规模及范围，将评估对象划分为产
线级、工厂级、园区级三个层级，确保评估针对不同规模和复杂度的
工业环境进行定制化分析工业元宇宙应用实例。
评估维度覆盖基础设施、支撑技术、信息平台、应用成效和信息
安全五个关键领域。基础设施评估关注信息基础设施及应用条件，支
撑技术评估涉及关键技术的发展和应用情况，信息平台评价信息集成
和处理的能力，应用成效评估衡量技术投入对工业性能及效益的实际
提升，信息安全评估技术应用安全性及数据隐私保护等。
在评估测算方面，模型采用层次分析法、熵值赋权法、综合评价法
等科学方法，对评估指标进行量化处理和综合分析，从而得出客观、准确
的评估结果。
评估等级划分为基础级、规范级、成熟级、标杆级和引领级五个等
级，以清晰展现工业元宇宙应用在不同阶段的成熟度和发展潜力， 提
供明确的技术发展和应用成熟度的进阶路径，为工业元宇宙的进一步
发展和应用提供有力支持。
图 3 工业元宇宙应用评估模型
（三）评估指标说明
1.产线级应用评估体系及指标说明
工业元宇宙产线级应用评估体系主要包括基础设施、支撑技术、
应用成效、信息安全 4 个一级指标、11 个二级指标、38 个三级指标。
表 1 工业元宇宙产线级应用评估体系
一级指标 二级指标 三级指标
1 设备连接率
2 设备数字化程度
3 传感器覆盖率
设备基础
4 可穿戴设备使用率
5 网络覆盖率
6 实际网络带宽
7 网络延迟
8 网络融合能力*
算网基础
9 算力处理速度
10 区块链数据吞吐量
11 智能合约平均执行时间
基础设施
区块链
12 区块生成时间
13 建模精度误差率
14 仿真同步延迟时间数字孪生
15 模型互操作性*
16 感知数据精度
17 控制精度
18 智能决策准确率
支撑技术
感知控制
19 自适应调整频率
20 数据融合覆盖率
21 数据互联互通率数据集成
22 数据挖掘分析能力*
23 交互延迟时间
24 交互自然性*
25 交互精度*
虚实交互
26 视觉沉浸度*
27 成本节约率
28 收益增长率经济价值
29 投资回报率
30 产品合格率
31 生产效率生产质量
32 故障率
33 能源消耗降低率
34 碳排放减少量
应用成效
绿色发展
35 污染物排放量降低率
36 数据泄露频率
37 组件安全扫描通过率信息安全 安全管理
38 系统漏洞修复周期
备注：用*标注的指标为定性指标
1.设备连接率
指标含义：衡量产线中各类设备（如生产设备、传感器等）与工
业元宇宙平台或网络成功建立连接的比例，反映产线设备数字化、智
能化水平。
测算方法：设备连接率=（已连接到工业元宇宙平台或网络的设
备数量/产线总设备数量）×100%
2.设备数字化程度
指标含义：衡量产线设备在工业元宇宙应用中的数字化水平，包
括设备数据采集、处理、传输的自动化与智能化程度，以及设备在虚
拟环境中的准确映射与交互能力。
测算方法：设备数字化程度=（产线数字化设备数量/产线总设备
数量）×100%
3.传感器覆盖率
指标含义：衡量产线关键设备安装传感器的比例，反映设备状态
监测和数据采集的全面性。
测算方法：传感器覆盖率=（产线已安装传感器的设备数量/产线
总设备数量）×100%
4.可穿戴设备使用率
指标含义：衡量产线工人使用智能眼镜、手环等可穿戴设备进行
操作、监控或交互的频率和普及程度。
测算方法：可穿戴设备使用率=（实际使用可穿戴设备的工人数
量/产线总工人数量）×100%
5.网络覆盖率
指标含义：衡量产线区域内网络信号覆盖范围和质量，反映工业
元宇宙应用所需的网络连通性和稳定性。
测算方法：网络覆盖率=（实际网络覆盖区域面积/产线总区域面
积）×100%
6.实际网络带宽
指标含义：衡量产线网络在实际运行中能够达到的数据传输速率，
反映网络在实际运行中的数据传输能力和效率。
测算方法：实际网络带宽=总数据传输量/传输时间（或者通过网
络性能测试工具来测量）
7.网络延迟
指标含义：衡量数据在网络中传输所需的时间，即从发送端到接
收端所需的时间延迟，反映网络的响应速度和效率。
测算方法：通常通过网络诊断工具测量。
8.网络融合能力
指标含义：衡量产线网络基础设施支持多种通信技术、协议和设
备协同工作的能力，反映网络系统的集成度、互操作性和可扩展性。测
算方法：对评估的工业元宇宙产线网络融合能力进行专家打分。9.算
力处理速度
指标含义：系统处理数据、执行计算任务的速度，反映产线系统
处理数据的能力。
测算方法：算力处理速度=系统处理数据量/处理数据所需时间
10.区块链数据吞吐量
指标含义：衡量区块链网络在单位时间内能够处理和记录的数据
量，反映区块链系统处理高并发交易和数据的能力。
测算方法：区块链数据吞吐量=成功处理的交易总数/时间周期
11.智能合约平均执行时间
指标含义：区块链网络中智能合约从被触发到执行完成所需的平
均时间，反映区块链系统处理智能合约请求的效率和响应速度。
测算方法：智能合约平均执行时间=智能合约执行完成所需时间
总和/智能合约执行次数
12.区块生成时间
指标含义：衡量区块链网络生成新区块所需的平均时间，反映区
块链网络的交易处理速度和区块创建频率。
测算方法：区块生成时间=从第一个区块生成到最新区块生成所
经过的总时间/该时间周期内生成的区块总数
13.建模精度误差率
指标含义：数字孪生模型与实际产线对象在几何、物理或行为特
性上的偏差程度，衡量模型对实际产线对象的还原精度。
测算方法：建模精度误差率=（模型值与真实值之间的绝对误差/
真实值的绝对值或范围）×100%
14.仿真同步延迟时间
指标含义：衡量数字孪生模型与物理实体之间仿真数据同步的延
迟程度，反映系统模型对实际产线变化的响应速度。
测算方法：仿真同步延迟时间=物理实体事件时间点与数字孪生
模型接收到事件并做出响应的时间点的差值的总和/特定观测周期内
发生的事件总数
15.模型互操作性
指标含义：衡量不同数字孪生模型之间以及模型与其他系统或平
台之间能够顺畅地进行数据交换、信息共享和功能协作的能力，反映
数字孪生技术在多系统、多平台环境下的兼容性和集成度。
测算方法：对评估的工业元宇宙产线模型互操作性（包括数据交换
能力、信息共享水平、功能协作能力、兼容性和标准化程度等方面） 进
行专家打分。
16.感知数据精度
指标含义：衡量工业元宇宙技术产线应用的感知系统获取数据与
实际物理世界情况的一致性，反映感知系统的准确性和可靠性。
测算方法：感知数据精度=1-（测量的数据与实际值之间的差异
总和/物理实体在特定条件下的实际测量值绝对值总和）×100%
17.控制精度
指标含义：应用工业元宇宙技术对产线进行实际控制时，达到的
目标状态与实际状态之间的偏差程度，反映控制系统的精确度和稳定
性。
测算方法：控制精度=（通过控制系统实际达到的状态值-预期或
设定的控制目标状态值）/预期或设定的控制目标状态值
18.智能决策准确率
指标含义：衡量智能系统做出的决策与最优或预期结果的一致性，
反映产线智能决策系统的有效性和可靠性。
测算方法：智能决策准确率=（正确决策次数/总决策次数）×100%
19.自适应调整频率
指标含义：系统根据实时感知数据自动调整产线运行参数或控制
策略的频率，反映系统的灵活性和对动态环境的响应能力。
测算方法：自适应调整频率=自适应调整次数/时间周期
20.数据融合覆盖率
指标含义：衡量数据集成系统中不同来源和类型数据被融合和利
用的比例，反映系统整合多源数据的能力。
测算方法：数据融合覆盖率=（成功融合的数据源数量/产线总数
据量）×100%
21.数据互联互通率
指标含义：应用中不同系统、平台或设备间数据成功实现互联互
通的比例或程度，衡量工业元宇宙产线级应用中数据流通与交互的效
率和效能。
测算方法：数据互联互通率=（成功实现互联互通的数据量/产线
需要互联互通的数据量）×100%
22.数据挖掘分析能力
指标含义：衡量利用数据挖掘技术从集成数据中发现模式、趋势
和关联规则的能力，反映数据的价值提取和知识发现效率。
测算方法：对评估的工业元宇宙产线数据挖掘分析能力（包括发
现模式的数量、模式的准确性、分析深度、应用价值等维度等方面）
进行专家打分。
23.交互延迟时间
指标含义：衡量用户（或系统）与虚拟产线或实体产线之间进行
交互时，从发出指令到得到响应之间的时间差，反映虚实交互的实时
性和流畅度。
测算方法：交互延迟时间=用户发起操作到系统响应时间差总和/
交互次数
24.交互自然性
指标含义：交互自然性指标衡量的是用户与工业元宇宙系统交互
时的直观性、易用性和符合人类直觉的程度，反映用户交互体验的自
然流畅度。
测算方法：对评估的工业元宇宙产线交互自然性进行专家打分。
25.交互精度
指标含义：虚拟与现实世界之间交互操作的精确程度，衡量工业元
宇宙平台在模拟、控制及反馈真实产线状态时的准确性和可靠性， 确
保虚拟操作能够精准映射到实际产线中，实现高效、无误的产线优化
与管理。
测算方法：对评估的工业元宇宙产线交互精度（包括定位精度、
操作精度、反馈精度等方面）进行专家打分。
26.视觉沉浸度
指标含义：通过虚拟现实技术创造的产线虚拟环境，使操作者感
受到的逼真度和沉浸感，衡量虚拟环境中视觉信息的丰富度、细腻度
以及与实际产线环境的相似程度。
测算方法：对评估的工业元宇宙产线视觉沉浸度（包括图像分辨
率与清晰度、色彩还原度、光影效果、视角切换与交互流畅性、视觉
反馈的即时性等方面）进行专家打分。
27.成本节约率
指标含义：通过工业元宇宙技术的实施，在生产线上实现的成本
降低比例。反映工业元宇宙技术在提高生产效率、优化资源配置、减
少浪费等方面的实际效果。
测算方法：成本节约率=（实施前成本-实施后成本）/实施前成
本×100%
28.收益增长率
指标含义：衡量应用工业元宇宙技术后，企业收益相较于之前同
期的增长情况，反映工业元宇宙技术在提升生产效益、增加企业盈利
方面的实际效果。
测算方法：收益增长率=（实施后收益-实施前收益）/实施前收
益×100%
29.投资回报率
指标含义：衡量通过实施工业元宇宙技术后，所获得的经济收益与
投资成本之间的比率，反映产线投资工业元宇宙技术的经济效益。
测算方法：投资回报率=（年均净收益/投资总额）×100%
30.产品合格率
指标含义：衡量产线应用元宇宙技术生产过程中产出的合格产品 数
量占总生产产品数量的比例，反映技术应用对生产质量的提升效果。
测算方法：产品合格率=合格产品数量/总生产产品数量×100%
31.生产效率
指标含义：衡量在单位时间内完成的生产量或产值与投入资源
（如人力、材料、时间）的比率，反映生产过程的效率和资源利用的
优化程度。
测算方法：生产效率=实际完成产量/标准时间内理论产量×100%
32.故障率
指标含义：衡量在引入工业元宇宙技术后，产线上设备或产品在
一定时期内发生故障的频率或比例，反映设备的可靠性和生产过程的
稳定性。
测算方法：故障率=（总故障次数/总运行次数）×100%
33.能源消耗降低率
指标含义：衡量在引入工业元宇宙技术后，产线生产过程中能源
消耗量相对于基准期或未应用该技术前的减少比例，反映技术应用对
节能减排、提高能源利用效率的贡献程度。
测算方法：能源消耗降低率=（应用前单位能源消耗-应用后单位
能源消耗）/应用前单位能源消耗×100%
34.碳排放减少量
指标含义：衡量在引入工业元宇宙技术后，产线生产过程中相
对于未应用该技术前所减少的二氧化碳排放量，反映技术应用对减
少温室气体排放、促进环境可持续性的贡献程度。
测算方法：碳排放减少量=基线碳排放量-应用工业元宇宙技术后
碳排放量
35.污染物排放量降低率
指标含义：衡量在应用工业元宇宙技术后，产线生产过程中污
染物排放量相对于未应用该技术前减少的比例，反映技术应用对环
境保护和减少环境污染的贡献程度。
测算方法：污染物排放量降低率=（基准期污染物排放量-报告期
污染物排放量）/基准期污染物排放量×100%
36.数据泄露频率
指标含义：衡量在一定时间内产线信息系统发生数据泄露事件的
次数，反映系统信息安全防护的严密性和数据保护的有效性。
测算方法：数据泄露频率=数据泄露事件次数/评估时间段长度
37.组件安全扫描通过率
指标含义：衡量产线系统中组件通过安全扫描的比例，反映系统
组件的安全性和漏洞管理的有效性。
测算方法：组件安全扫描通过率=（产线通过安全扫描的组件数/
产线总组件数）×100%
38.系统漏洞修复周期
指标含义：产线中从发现系统漏洞到该漏洞被成功修复并部署到
生产环境中所需要的时间，反映安全漏洞响应和修复的及时性。
测算方法：系统漏洞修复周期=漏洞被发现到被修复的时间总和/
特定时间周期内被发现的漏洞总数
2.工厂级应用评估体系及指标说明
工业元宇宙工厂级应用评估体系主要包括基础设施、支撑技术、
应用成效、信息安全 4 个一级指标、11 个二级指标、35 个三级指标。
表 2 工业元宇宙工厂级应用评估体系
一级指标 二级指标 三级指标
1 智能网络覆盖程度
算力基础
2 IoT 设备部署数量
3 云计算资源利用率
基础设施
网络基础
4 网络传输速率
支撑技术 交互技术 5 交互设备配备率
6 交互技术人员占比
7 工艺设计虚实融合占比
8 交互流畅性*
9 交互沉浸感*
10 智能模型应用推广率
11 信息管理系统集成度工业智能
12 预测性维护准确率
13 数字孪生功能覆盖率
14 仿真建模精度数字孪生
15 数字孪生实时同步率
16 及时交付率
17 设备综合效率
18 产品合格率
19 库存周转率
经济价值
20 维护维修费用率
21 信息共享效率*
22 流程整合度*协同管理
23 远程协作能力
24 供应链成本降低率
25 供应链透明度*供应链管理
26 供应链响应时间缩短率
27 万元产值综合能耗
28 废弃物回收率
应用成效
绿色发展
29 二氧化碳排放量增长率
30 数据安全管理率
31 数据泄漏率安全管理
32 风险在线监控率
33 系统故障率
34 故障恢复时间
信息安全
系统稳定性
35 应急响应时间
备注：用*标注的指标为定性指标
1.智能网络覆盖程度
指标含义：衡量工厂内智能网络信号覆盖的范围和质量，包括网
络的可达性、稳定性和接入点密度，反映工业元宇宙工厂级应用中网
络基础设施的普及和效能水平。
测算方法：智能网络覆盖程度=（工厂内可以稳定接收到智能网
络信号的区域/工厂内总区域面积）×100%
设备部署数量
指标含义：反映工厂内部署的物联网（IoT，Internet of Things）
设备总数，包括传感器、执行器、智能仪表等，反映工厂中物联网设
备的部署规模和普及程度。
测算方法：IoT 设备部署数量=工厂内实际安装并投入使用的IoT
设备总数
3.云计算资源利用率
指标含义：衡量工厂级应用中实际使用的云计算资源与总可用云
计算资源的比例，反映云平台资源的高效使用情况和优化程度。
测算方法：云计算资源利用率=（在一定时间周期内工厂实际消
耗的云计算资源量/在一定时间周期内云平台提供的总云计算资源量）
×100%
4.网络传输速率
指标含义：衡量工业元宇宙在工厂级应用中，网络传输数据的能
力，即单位时间内数据传输的比特数量，反映网络带宽的利用效率和
数据传输性能。
测算方法：网络传输速率=（在特定时间内成功传输的数据量/
完成数据传输所需的时间）×100%
5.交互设备配备率
指标含义：工厂中实现元宇宙交互功能（如 VR/AR 设备、触控
屏等）的设备数量占工厂总设备数量的比例，反映工厂在元宇宙技术
应用上的基础设施完备度。
测算方法：交互设备配备率=（交互设备数量/工厂内生产、检测、
物流、传送、仓储相关的总设备数量）×100%
6.交互技术人员占比
指标含义：工厂中掌握数字化交互技能和使用交互技术进行生产、
维护的技术人员数量与工厂总技术人员数量的比例，衡量工业元宇宙
技术在工厂技术人员中的普及和应用程度。
测算方法：交互技术人员占比=（具备交互技术的技术人员数量 /
工厂内总技术人员数量）×100%
7.工艺设计虚实融合占比
指标含义：实现虚实融合的生产工序数与总工序的占比，反映工
业元宇宙技术在工厂工艺设计阶段的融合与应用深度。
测算方法：工艺设计虚实融合占比=（实现虚实融合的生产工序
数/工厂内总的生产工序）×100%
8.交互流畅性
指标含义：衡量用户与工业元宇宙应用之间的互动体验，包括用
户在使用工业元宇宙应用时的直观性、响应速度和互动的自然度。
测算方法：对评估的工业元宇宙工厂交互流畅性进行专家打分。
9.交互沉浸感
指标含义：用户与元宇宙工厂对象进行交互时所能体验到的真实反
馈与深度参与感，衡量用户通过手势识别、语音控制等交互方式， 在
虚拟环境中即时响应、自然流畅的操作体验。
测算方法：对评估的工业元宇宙工厂交互沉浸感与互动性进行专
家打分。
10.智能模型应用推广率
指标含义：衡量工厂业务活动中智能模型在产品设计、生产、管
理等环节的应用与普及程度，反映工厂智能化水平及智能控制、管理
和决策能力的高低。
测算方法：智能模型应用推广率=（实际应用的智能模型数量或
业务量/工厂总业务活动量）×100%
11.信息管理系统集成度
指标含义：衡量工业元宇宙平台与现有信息管理系统之间的集成
紧密度，包括数据共享、流程协同与操作互操作性，体现技术融合的
深度和效率。
测算方法：信息管理系统集成度=（已经实现与工业元宇宙技术
集成的信息管理系统的数量/工厂中需要与工业元宇宙技术集成的所
有关键信息管理系统的总数）×100%
12.预测性维护准确率
指标含义：衡量工厂利用工业元宇宙技术进行设备维护时，预测
性维护活动准确识别需维护设备和时机的能力，反映工业元宇宙技术
在减少意外停机、优化维护计划方面的应用效果。
测算方法：预测性维护准确率=（成功预测并维护的事件数量/总
预测维护事件数量）×100%
13.数字孪生功能覆盖率
指标含义：衡量数字孪生模型在模拟工厂级应用中所涵盖的关键
功能和流程的广度，反映虚拟模型对实际生产环境的映射能力和应用
范围。
测算方法：数字孪生功能覆盖率=（在数字孪生模型中已经成功
构建并可以正常运行的关键功能和流程的数量/工厂实际存在的关键
功能和流程总数）×100%
14.仿真建模精度
指标含义：衡量数字孪生模型在仿真工厂操作和流程时的准确度，
包括模型对物理行为、时间响应和过程变化的模拟与实际情况的接近 程
度。
测算方法：仿真建模精度=（模型预测值与实际值的平均接近度
（平均绝对误差或均方根误差）/实际值的最大可能变化范围）×100%
15.数字孪生实时同步率
指标含义：衡量数字孪生模型更新与工厂实际生产环境变化的同
步程度，即模型反映实体工厂状态变化的延迟时间，体现模型对实时
数据的响应速度和保持最新状态的能力。
测算方法：数字孪生实时同步率=（在设定的时间窗口内数字孪
生模型成功捕捉到物理实体状态变化并与之同步的次数/在设定的时
间窗口内物理实体实际发生状态变化的次数）×100%
16.及时交付率
指标含义：衡量工厂在约定时间内完成并交付订单的能力，反映
工业元宇宙技术在提高生产流程效率、缩短交货周期和满足客户需求
方面的成效。
测算方法：及时交付率=（已按时交付的订单数量/工厂总订单数
量）×100%
17.设备综合效率
指标含义：衡量工业元宇宙应用在提升工厂设备利用效能方面的
成效，反映设备利用效率和生产过程的优化程度。
测算方法：设备综合效率（OEE）=设备可用率×设备效率×质量
合格率
其中，设备可用率=（设备运行时间/计划生产时间）×100%，设
备效率=（实际产量/设备理论产量）×100%，质量合格率=（合格产
品数量/总产量）×100%
18.产品合格率
指标含义：在工业元宇宙技术应用于工厂生产过程中，通过检验
达到质量标准的产品数量占同期生产总产品数量的百分比，反映应用
工业元宇宙后生产质量的提升情况。
测算方法：产品合格率=（统计期间交检产品合格数量/统计期间
交检产品总数量）×100%
19.库存周转率
指标含义：反映工厂在一定时期内销售成本与平均库存量的比率，
通过工业元宇宙技术优化工厂存货管理效率，体现库存周转速度及资 金
占用效率的提升情况。
测算方法：库存周转率=（统计期间营业额/统计期间平均库存金
额）×100%
20.维护维修费用率
指标含义：衡量工厂应用工业元宇宙技术在设备维护和故障修理 方
面所发生的成本，反映工厂对设备维护效率和维修成本控制的能力。
测算方法：维护维修费用率=总维护维修费用/设备总价值×100%
21.信息共享效率
指标含义：衡量工厂内部不同部门或团队之间信息传递的速度、
准确性和及时性，以及信息共享对提高协同工作效率的贡献。
测算方法：对评估的工业元宇宙工厂信息共享效率进行专家打分。
22.流程整合度
指标含义：衡量工业元宇宙在工厂内不同业务流程之间的衔接和
协同工作的程度，反映各生产环节在元宇宙平台上的无缝对接与高效
流转能力。
测算方法：对评估的工业元宇宙工厂流程整合度进行专家打分。
23.远程协作能力
指标含义：衡量工厂利用工业元宇宙技术实现远程工作团队间实
时互动、协同工作的效率与质量的能力。
测算方法：远程协作能力=统计期间工厂内远程协作成功完成项
目数量/统计期间工厂总项目数量
24.供应链成本降低率
指标含义：工厂应用工业元宇宙技术供应链整体成本（如采购、
库存、物流等）相对于应用前的降低程度，反映工业元宇宙技术应用
对提升供应链效率、降低运营成本的积极影响。
测算方法：供应链成本降低率=（实施前供应链总成本-实施后供
应链总成本) /实施前供应链总成本×100%
25.供应链透明度
指标含义：衡量工厂应用工业元宇宙技术在供应链各环节信息的
可视性和可追踪性提高的程度，反映供应链管理中信息共享、实时追
踪和透明度增强的效果。
测算方法：对评估的工业元宇宙工厂供应链透明度进行专家打分。
26.供应链响应时间缩短率
指标含义：衡量工厂应用工业元宇宙后，供应链从接收订单到完
成交付的平均时间相比应用前的减少比例，反映工业元宇宙技术应用
对提升供应链响应速度和灵活性的效果。
测算方法：供应链响应时间缩短率=（实施前供应链平均响应时
间-实施后供应链平均响应时间）/实施前供应链平均响应时间×100%
27.万元产值综合能耗
指标含义：衡量工业元宇宙技术应用于工厂后，每万元产值所消
耗的能源总量，反映工业元宇宙技术应用对工厂能源利用效率的影响。测
算方法：万元产值综合能耗=统计期间综合能耗总量/统计期间
总产值
28.废弃物回收率
指标含义：工厂在生产经营过程中，通过工业元宇宙技术提高的
废弃物回收利用的指标，反映工厂在减少环境污染、保持生态平衡及
资源节约方面的成效，同时也是衡量可持续发展能力的重要指标。
测算方法：废弃物回收率=（统计期间工厂废弃物回收量/统计期
间工程产生的总废弃物量+综合利用往年存储量）×100%
29.二氧化碳排放量增长率
指标含义：衡量工厂应用工业元宇宙技术后，二氧化碳排放量相
较于前一年度的增长情况，反映工业元宇宙技术在工厂节能减排、促
进低碳生产方面的成效。
测算方法：二氧化碳排放量增长率=（当年工厂二氧化碳排量-
上年工厂二氧化碳排量）/上年工厂二氧化碳排量×100%
30.数据安全管理率
指标含义：衡量工厂在工业元宇宙应用中，对数据安全管理的普
及和执行程度。通过数据访问授权、分类分级控制及监控数据访问等措
施，确保数据在生成、传输、存储、处理全周期内的安全性，满足业
务与监管需求，反映工厂对数据安全的综合管理能力。
测算方法：数据安全管理率=（实现数据安全管理的信息化系统
数量/工厂内部署的信息化系统总数）×100%
31.数据泄漏率
指标含义：衡量一定时期内工厂在工业元宇宙应用环境中发生数
据泄露事件的频率，反映信息安全防护措施的效果。
测算方法：数据泄露率=（在一定时间内发生的数据泄露事件数/
该时间段内应保护的总数据量或敏感数据量）×100%
32.风险在线监控率
指标含义：工厂利用工业元宇宙技术实时监控、识别并评估信息 安
全风险的能力与效率，衡量工厂信息安全风险管理和预防控制水平。
测算方法：风险在线监控率=（成功监控到的风险数量/工厂识别
风险总数）×100%
33.系统故障率
指标含义：衡量工业元宇宙应用系统在工厂运行中的稳定程度，
反映系统的可靠性和稳定性。
测算方法：系统故障率=（在一定时间内系统发生故障的次数/
该时间段内系统的总运行时间）×100%
34.故障恢复时间
指标含义：衡量工业元宇宙应用在工厂级环境中，系统从发生故
障到完全恢复正常运行所需的时间，反映应急响应和系统恢复能力与
效率。
测算方法：故障恢复时间=故障完全解决且系统恢复正常运行的
时间差-故障开始时间
35.应急响应时间
指标含义：从工业元宇宙应用系统在工厂级环境中检测到安全事
件或故障，到应急响应团队开始采取相应措施的时间间隔，衡量应急
响应的迅速性和对突发事件的即时处理能力。
测算方法：应急响应时间=应急响应开始时间-事件触发时间
3.园区级应用评估体系及指标说明
工业元宇宙园区级应用评估体系主要包括基础设施、信息平台、
应用成效、信息安全 4 个一级指标、15 个二级指标、39 个三级指标。
表 3 工业元宇宙园区级应用评估体系
一级指标 二级指标 三级指标
1 园区内网络带宽总量
2 5G/6G 基站覆盖率
3 网络延迟时间
网络基础设施
4 物联网设备链接率
5 数据存储容量
6 数据读写速度数据存储与处理
7 并行处理能力
8 支持工业通信协议种类
9 集成工业自动化系统数量
基础设施
设备集成与兼容性
10 系统间接口兼容性测试通过率
11 平台接入企业数
12 平台日均数据交换量工业互联网平台
13 平台服务场景数
14 平台注册用户数
交互协作平台
15 日均信息交流量
16 模型覆盖率
17 模型更新同步时间
18 建模精度
数字孪生平台
19 支持并发用户数
20 总计算能力*
21 存储容量云计算中心数量
22 资源利用率
23 数据中心/数据管理系统数量
24 总存储容量
信息平台
数据中心/数据管理系统
25 数据处理速度
26 园区虚实融合程度*
园区建设与运营
27 平台运营成本效益
28 宣展次数
29 虚拟现实平台访问量
30 新入驻工业元宇宙企业数
园区宣展与招引
31 招引项目签约额
32 数字化服务流程优化率
33 服务响应时间缩短比例
34 智能监控系统覆盖率
应用成效
园区服务与治理
35 园区碳排放增长率
36 数据泄露事件发生次数
安全管理
37 安全漏洞的平均修复时间
38 高风险问题总数
信息安全
风险评估与应急响应
39 应急响应计划的测试频率
备注：用*标注的指标为定性指标
1.园区内网络带宽总量
指标含义：衡量园区内所有网络资源的总带宽容量，反映园区网
络基础设施的数据传输能力和支撑大规模工业应用的潜力。
测算方法：园区内网络带宽总量=园区网络链路的带宽容量总和
基站覆盖率
指标含义：表示园区内 5G 或 6G 网络基站的地理覆盖范围与园
区总面积的比例，评估园区内新一代移动通信网络的普及程度和服务
质量。
测算方法：5G/6G 基站覆盖率=（园区内已被 5G 或 6G 信号有
效覆盖的区域面积/园区总面积）×100%
3.网络延迟时间
指标含义：衡量园区内部网络传输数据包所需的平均时间，反映
园区网络基础设施的响应速度和效率。
测算方法：网络延迟时间=网络传输测试的延迟时间总和/网络传
输测试次数
4.物联网设备链接率
指标含义：衡量园区内物联网设备成功连接到网络并能够进行数
据交换的比例，反映物联网基础设施的接入效率和网络服务的普及程度。
测算方法：物联网设备链接率=（成功连接的物联网设备数/园区
内物联网设备总数）×100%
5.数据存储容量
指标含义：园区内用于存储工业元宇宙应用数据的总存储空间大
小，反映园区对数据的存储能力和对大数据处理的支撑能力。
测算方法：数据存储容量=园区内所有数据存储设备的存储容量
总和
6.数据读写速度
指标含义：衡量园区内数据存储系统在读取和写入数据时的性能，
反映数据存取的效率和处理能力。
测算方法：数据读写速度=测试期间成功读取或写入的数据的总
量/完成数据读取或写入操作所需的总时间
7.并行处理能力
指标含义：衡量园区数据存储与处理系统同时处理多个数据请求
或任务的能力，反映系统在高负载情况下的性能和效率。
测算方法：并行处理能力=完成任务总数/任务总处理时间
8.支持工业通信协议种类
指标含义：衡量园区内设备集成系统能够兼容和交互的多种工业
通信协议的数量，反映园区在设备互联互通和数据交换方面的互操作
性和灵活性。
测算方法：支持工业通信协议种类=系统支持的工业通信协议种
类总和
9.集成工业自动化系统数量
指标含义：衡量园区内成功集成到统一平台或网络中的不同工业
自动化系统的总数，反映系统对园区内多样化自动化设备的兼容性和
集成度。
测算方法：集成工业自动化系统数量=园区内实际集成的工业自
动化系统的数量总和
10.系统间接口兼容性测试通过率
指标含义：评估不同工业自动化系统间接口相互兼容并能顺利交
互的能力，反映园区系统集成的兼容性水平和数据交换的顺畅度。
测算方法：系统间接口兼容性测试通过率=（通过兼容性测试的
接口数量/总测试接口数量）×100%
11.平台接入企业数
指标含义：衡量工业互联网平台连接并服务于园区内企业的能力，
反映平台的服务覆盖范围和园区企业数字化参与度。
测算方法：平台接入企业数=已经接入工业互联网平台的企业数
量总和
12.平台日均数据交换量
指标含义：衡量成功接入工业互联网平台并能够利用其服务的企
业总数，直接反映平台对园区企业数字化转型的普及度和影响力。
测算方法：平台日均数据交换量=园区企业数量×企业日均数据产
生量×数据交换频率
13.平台服务场景数
指标含义：衡量工业互联网平台提供的不同应用场景的数量，反
映平台服务的多样性和对园区企业不同需求的满足程度。
测算方法：平台服务场景数=工业互联网平台所提供的不同服务
场景总和
14.平台注册用户数
指标含义：衡量交互协作平台上注册并使用的用户数量，反映平
台功能的实际应用效果和园区内企业的协同效率。
测算方法：平台注册用户数=平台注册并使用的用户数量总和
15.日均信息交流量
指标含义：衡量在交互协作平台上平均每日发生的信息交换数量，
包括消息、文件传输、数据共享等，反映平台的日常活跃度和用户交 互
频率。
测算方法：日均信息交流量=平台上的信息交换总量/评估周期内
的总天数
16.模型覆盖率
指标含义：衡量数字孪生平台中已构建的数字模型覆盖园区内实
际物理对象或业务流程的比例，反映园区数字化映射的全面性和准确
性。
测算方法：模型覆盖率=（已构建的数字模型数量/园区内可数字
化的物理对象或业务流程总数）×100%
17.模型更新同步时间
指标含义：衡量数字孪生平台中虚拟模型与园区实际物理对象或
业务流程状态保持同步所需的时间，反映平台对园区变化的响应速度
和实时性。
测算方法：模型更新同步时间=模型更新周期/实体状态变化次数
18.建模精度
指标含义：衡量数字孪生平台所构建模型与园区实际物理对象或
业务流程在细节、功能及行为上的一致性程度，反映模型对现实世界
的准确反映能力。
测算方法：建模精度=（实际测量值−模型预测值）/实际测量值
× 100%
19.支持并发用户数
指标含义：支持并发用户数指标指的是数字孪生平台能够同时处
理的在线用户数量，反映平台的承载能力和服务响应速度。
测算方法：支持并发用户数=系统能够同时支持的最多在线用户
数量
20.总计算能力
指标含义：衡量园区云计算中心的总体处理能力，包括 CPU、
GPU 等核心计算资源的规模和性能，反映园区处理大规模数据和复
杂计算任务的能力。
测算方法：对评估的工业元宇宙园区级总计算能力（包括计算资
源的规模和性能等方面）进行专家打分。
21.存储容量
指标含义：衡量园区云计算中心的总存储空间大小，包括所有服
务器和存储设备的可用存储量，反映园区数据存储和管理能力。
测算方法：存储容量=云计算中心的总存储容量总和
22.资源利用率
指标含义：资源利用率指标衡量园区云计算中心的资源使用效率，
反映已使用资源占总资源的比例，包括 CPU、内存、存储和网络等 资
源的实际使用情况。
测算方法：资源利用率=（已使用资源量/总资源量）×100%
23.数据中心/数据管理系统数量
指标含义：衡量园区内设立的用于数据存储、管理和分析的中心 或
系统的数量，反映园区信息化基础设施的完善程度和数据处理能力。
测算方法：数据中心/数据管理系统数量=园区内数据中心或数据
管理系统的数量总和
24.总存储容量
指标含义：衡量园区内数据中心或数据管理系统为工业元宇宙应
用提供的总数据存储空间大小，直接反映园区对大数据处理和存储的
能力。
测算方法：总存储容量=园区数据中心或数据管理系统的存储容
量总和
25.数据处理速度
指标含义：评估园区数据中心或数据管理系统处理工业元宇宙应
用数据的速度，反映系统对数据进行快速处理和响应的性能。
测算方法：数据处理速度=统计期间处理的数据总量/完成数据量
处理所需的时间
26.园区虚实融合程度
指标含义：衡量工业元宇宙技术应用在园区建设与运营中，实现
物理世界与虚拟世界融合的程度，包括数据同步、交互体验、决策支
持等方面的融合深度与广度。
测算方法：对评估的工业元宇宙园区级虚实融合程度（包括数据
同步、交互体验、决策支持等方面）进行专家打分。
27.平台运营成本效益
指标含义：衡量园区应用工业元宇宙技术在降低运营成本、提高
生产效率及增强经济效益等方面的实际成效，反映投入成本与产出效
益之间的比例关系，评估资源使用的经济性。
测算方法：平台运营成本效益=园区数字平台总运营成本/园区通
过数字平台实现的总产出价值
28.宣展次数
指标含义：衡量通过工业元宇宙平台对园区进行宣传与展示活动
的次数，反映园区利用元宇宙技术进行品牌宣传、产品展示及吸引投
资关注度的频率和活跃度。
测算方法：宣展次数=园区举办的宣传与展示活动的总次数
29.虚拟现实平台访问量
指标含义：衡量通过虚拟现实平台访问园区相关信息、体验园区
虚拟环境的用户数量。反映园区利用工业元宇宙技术进行宣传与展示
的效果，以及虚拟平台对用户的吸引力和影响力。
测算方法：虚拟现实平台访问量=特定时间段内段内所有用户的
访问次数来计算总访问量总和
30.新入驻工业元宇宙企业数
指标含义：衡量每年入驻园区并专注于元宇宙技术或应用的新企
业数量，反映园区在元宇宙领域的吸引力和发展潜力。
测算方法：新入驻工业元宇宙企业数=年末企业总数-年初企业总
数
31.招引项目签约额
指标含义：衡量园区通过成功吸引并促成工业元宇宙相关项目签
约的总金额，反映园区在工业元宇宙相关招商引资方面的能力和成效。测
算方法：招引项目签约额=园区工业元宇宙相关签约项目的金
额总额
32.数字化服务流程优化率
指标含义：衡量园区内服务流程通过数字化手段进行改进和优
化的程度，反映工业元宇宙技术在园区服务领域的应用效果，以及园
区服务向智能化、高效化转型的进展。
测算方法：数字化服务流程优化率=（优化后流程所需时间−优化
前流程所需时间）/优化前流程所需时间×100%
33.服务响应时间缩短比例
指标含义：衡量园区在引入工业元宇宙技术后，服务响应速度相
比之前的提升程度，反映园区服务效率和响应速度的提升情况。
测算方法：服务响应时间缩短比例=（优化前服务响应时间-优化
后服务响应时间）/优化前服务响应时间×100%
34.智能监控系统覆盖率
指标含义：衡量园区内智能监控设备对园区区域的覆盖程度，反
映园区治理的智能化水平和安全管理能力。
测算方法：智能监控系统覆盖率=（智能监控系统实时监控区域
总面积/园区总面积）×100%
35.园区碳排放增长率
指标含义：衡量在引入工业元宇宙技术后，园区年度碳排放量相
较于上一年的增长率，反映工业元宇宙技术在节能减排、绿色生产方
面的实际效果。
测算方法：园区碳排放增长率=（本年度碳排放量-上一年度碳排
放量）/上一年度碳排放量×100%
36.数据泄露事件发生次数
指标含义：标衡量园区在一定时期内发生的敏感数据泄露事故的
总次数，反映园区数据安全管理的严密性和风险控制能力。
测算方法：数据泄露事件发生次数=园区内发生的所有数据泄露
事件的累计次数
37.安全漏洞的平均修复时间
指标含义：衡量园区在发现安全漏洞后平均所需的修复时间，反
映园区对安全问题响应速度和修复效率。
测算方法：安全漏洞的平均修复时间=各安全漏洞修复时间总和/
安全漏洞总数
38.高风险问题总数
指标含义：衡量园区在风险评估过程中发现的高风险问题的累计
数量，反映园区面临的潜在安全风险的严重程度和管理挑战。
测算方法：高风险问题总数=风险评估过程中识别出的所有高风
险问题的累计数量
39.应急响应计划的测试频率
指标含义：衡量工业元宇宙园区级应用中，对应急响应计划进行
定期测试或演练的次数，反映园区对应急准备工作的重视程度及实际
应对突发事件的能力。
测算方法：应急响应计划的测试频率=园区对应急响应计划进行
的测试总次数/用于评估测试频率的时间范围
四、工业元宇宙应用评估等级划分
工业元宇宙应用从技术应用、基础建设、业务成效、创新能力四
个维度进行评估，设置 L1-L5 五个等级，应用成熟度从 L1 至L5 依次递
增，如图 4。通过对工业元宇宙应用实践进行成熟度等级评估，精准
定位当前应用存在问题，明确未来发展方向，推动工业元宇宙应用规
范化、产业化、规模化发展。
图 4 工业元宇宙应用评估等级划分
（一）一级阶段：基础级
“L1 基础级”是工业元宇宙应用成熟度评估的起始阶段，总体特征
是处于工业元宇宙技术的初步探索和应用阶段，主要进行技术可行性
验证和满足基本业务需求，解决各级应用场景基本业务需求，应符合
以下要求：
（1） 技术应用：初步探索工业元宇宙技术在产线、工厂、园区
各级层面的应用，通过简单的配置和调试，实现虚拟环境的基本搭建、设
备模型的初步展示及基本交互功能，技术应用主要集中在特定环节， 解
决简单的业务需求。
（2） 基础建设：此等级的产线、工厂或园区刚开始接触工业元
宇宙概念，基础建设相对薄弱，尚处于起步阶段，支持工业元宇宙应
用的基本运行。拥有基础网络连接和一些初步数字化工具，如基础的云
计算服务和简单的数据收集系统，主要集中于实现基本的网络覆盖和
数据采集。
（3） 业务成效：工业元宇宙的初步应用对各级业务影响有限，
能够解决产线、工厂或园区的基本业务需求，如产品展示、基础培训
等。效益影响初步显现，如提高特定任务的效率或降低成本。由于应
用的规模和深度处于初级阶段，对整体业务流程的影响较小。
（4） 创新能力：此阶段在各级应用中创新性较低，主要依赖现
有的工业元宇宙技术，不具备能力或资源进行大规模的技术创新和深度
集成。主要集中于现有技术在业务中的适应、应用和展示，关注技术
的引入和基础应用，缺乏突破性创新。
（二）二级阶段：规范级
“L2 规范级”标志着在工业元宇宙应用方面已经取得一定的进展，
总体特征是在各级应用中已实现工业元宇宙技术的规范化应用， 具备
自主运行能力，技术应用和基础建设都相对完善，开始提高生产效率和
促进跨部门协作，支持更复杂的管理功能，应用开始初具规模， 应符合
以下要求：
（1） 技术应用：工业元宇宙技术在产线、工厂、园区各级应用
得到进一步完善与集成，系统能够自主独立运行并满足合规性要求，
不再依赖外部技术支持，实现自主管理和维护。技术应用开始扩展到更
多的业务流程，开始支持更复杂的生产模拟、故障预测和维护、协同管
理等功能，但可能还未全面覆盖所有关键流程。
（2） 基础建设：在此级别，产线、工厂、园区已经建立较为完
善的信息基础设施，包括高速网络连接、基本数据中心、高性能服务器、
初步的数字孪生技术应用、通过区块链技术进行数据安全管理等。信息基
础设施能够支持工业元宇宙应用的稳定运行，满足业务需求， 性能达
到行业标准。
（3） 业务成效：工业元宇宙技术在各级应用中开始形成一定的
规模，对特定业务流程产生积极影响。实现效益显现，如生产效率的
提升、成本的降低、质量的改善等。工业元宇宙技术的应用开始影响到
更多的业务流程和部门，还未全面融入所有业务体系。
（4） 创新能力：在规范化的基础上，产线、工厂、园区开始探
索创新应用，如结合人工智能、大数据分析等技术的工业应用或与其他
系统的初步集成，对现有的元宇宙技术进行优化，以提高应用的效率
和效果。创新活动逐渐增多，但尚未形成大规模的创新应用。
（三）三级阶段：成熟级
“L3 成熟级”总体特征是处在工业元宇宙技术在各级应用的成熟
阶段，信息基础设施完善，支持复杂业务流程和高级功能，并具有一
定创新性，形成较大规模的应用，显著提升生产效率、产品质量、管
理效率、减少排放等，应符合以下要求：
（1） 技术应用：实现多种元宇宙技术（如 VR、AR、数字孪生、
3D 引擎等）深度集成和优化，能够支持复杂的业务流程、高度定制
化、质量监控和智能决策等高级功能。技术应用不仅能自主运行，而
且具有较高的稳定性和可靠性，能够满足各级应用日常运营需求。
（2） 基础建设：成熟级的产线、工厂、园区基础设施建设已经
相当完善，包括高性能的计算资源、先进的网络设施和丰富的数据存
储能力，能够支持元宇宙应用的大规模部署和运行。建立成熟的技术
平台，能够支持元宇宙应用的开发、部署和管理，以提供强大的技术
支持。
（3） 业务成效：工业元宇宙技术的应用已经在产线、工厂、园
区各级应用的业务流程产生显著的改进，如生产效率的大幅提升、成
本的有效降低、产品质量的改进等。工业元宇宙技术应用已经形成一定
的规模，开始在核心业务流程中发挥作用，对业务模式和市场竞争力
产生积极影响。
（4） 创新能力：工业元宇宙技术在产线、工厂、园区各级应用
中开始展现出较强的创新能力，取得显著成果，不仅在技术层面进行创
新，也在业务模式和流程上进行探索和创新。通过不断探索和实践， 形
成具有自主知识产权的核心技术和解决方案，实现更高效的生产、运
营及管理。
（四）四级阶段：标杆级
“L4 标杆级”的总体特征是深度融合工业元宇宙技术于各级业务
场景中，实现创新业务模式和协同水平，形成行业内的技术创新和应
用标杆，应符合以下要求：
（1） 技术应用：实现工业元宇宙技术深度融入产线、工厂、园
区各级业务场景，实现高度创新的业务模式和协同水平，包括使用高
级的人工智能算法、大数据分析和物联网技术来优化生产流程和决策
制定，实现全新的运营模式和竞争优势。
（2） 基础建设：达到工业元宇宙应用标杆级的产线、工厂、园
区具备行业领先的信息基础设施和技术平台，能够支持复杂的工业元
宇宙应用。拥有高度集成的技术和系统，包括高速的数据处理能力、
强大的存储解决方案、先进的网络技术、高级的数字孪生模型、全面的
虚拟现实和增强现实应用，以及成熟的区块链应用。
（3） 业务成效：L4 级别工业元宇宙技术成为各级应用核心竞争
力的重要组成部分，实现在不同的业务单元之间实现协同效应，推动
业务模式的创新和升级，包括显著提升的经济效益和社会效益、新的
收入来源、更高的客户满意度和更有效的运营效率，提升行业地位和
影响力。
（4） 创新能力：L4 级别在元宇宙技术的应用上达到行业领先水平，
拥有突破性的创新能力，在技术创新、应用创新和模式创新上均 达到行
业标杆水平。并持续推动技术创新，通过不断探索和实践，形 成具有引
领性的创新成果和解决方案，以保持其在行业中的领先地位。
（五）五级阶段：引领级
“L5 引领级”是工业元宇宙应用成熟度评估中的最高级别，代表工
业元宇宙各级应用达到行业领先水平，总体特征是在各级应用中达到规
模化深层次应用水平，技术及基础持续优化创新持续优化和创新， 达
到行业领先水平，具有行业影响力及引领性，应符合以下要求：
（1） 技术应用：在 L5 级别，工业元宇宙技术在产线、工厂、园区
级实现规模化深层次应用，技术与各级应用的核心业务流程深度集成，
并进行持续优化和创新，能够支持复杂多变的业务需求和市场变化，为
各级应用提供全方位、智能化的解决方案，达到行业领先水平。
（2） 基础建设：在 L5 级别，工业元宇宙技术在产线、工厂、园
区级应用中已建立业内领先的信息基础设施和技术研发中心，包括高
速、大容量的数据处理中心，稳定的网络连接，以及支持大规模用户
访问和交互的平台，不断推动技术突破和产业升级。
（3） 业务成效：通过工业元宇宙技术的应用，实现显著的经济
效益，包括大幅度的成本节约、收入增长和市场份额提升。工业元宇
宙在产线、工厂、园区级别应用的业务模式和运营效率成为行业内的
领军企业和创新标杆，引领行业效仿，还通过技术输出、标准制定等
方式影响整个行业的发展方向和趋势。
（4） 创新能力：产线、工厂、园区级别的工业元宇宙应用在技
术创新、应用创新和模式创新上均达到行业领先水平，持续推动技术
创新和业务模式创新，不断更新及推出新技术、新产品和新服务，探
索新的应用场景和市场机会，参与行业标准的制定，持续引领工业元
宇宙的发展趋势。
五、工业元宇宙应用评估推进建议
随着新型工业化的持续推进以及工业元宇宙技术的不断成熟与
普及，工业元宇宙正逐步成为推动制造业转型升级的重要力量，在制
造业、园区管理、供应链优化等领域的应用日益广泛。为了推进工业
元宇宙应用的深入实施与持续优化，未来需要进一步开展分级分类应
用评估工作，为制造业的数字化转型和新型工业化提供有力支撑。
（一）强化工业元宇宙创新技术研究及应用模式提炼
为深化工业元宇宙在制造业、园区管理及供应链优化等领域的应用，
应着力加强数字孪生、虚拟现实、增强现实、人工智能、物联网、三维引
擎、区块链、云计算等创新技术研究，推动技术瓶颈突破，促进技术迭
代升级。针对工业元宇宙涉及的关键技术，如数字孪生、虚拟现实、增
强现实等，应加大研发投入，推动技术创新与突破。数字孪生技术需深
化与物联网、大数据的融合，实现更精准、实时的物理世界映射；虚拟
现实与增强现实则需优化渲染算法，提升沉浸感与交互性，降低设备门
槛，拓宽应用场景；人工智能技术在工业元宇宙中的应用也需不断深化，
通过机器学习、深度学习等技术，提升工业系统的智能化水平，实现更
高效的生产管理与决策支持；三维引擎与区块链技术则需关注性能优化
与安全性提升，为工业元宇宙提供稳定、可信的运行环境。在技术创新
的基础上，积极挖掘并提炼实际应用中的成功模式，形成可复制、可推
广的解决方案，以优化资源配置，提升应用效率。通过构建工业元宇宙
应用案例库，分享最佳实践，促进技术成果向现实生产力的高效转化，
加速制造业数字化转型与新型工
业化进程，为经济高质量发展注入强劲动力。
（二）制定工业元宇宙应用分级分类评估标准
为全面、准确地评估工业元宇宙在不同领域和场景下的应用效果，
一是加强产学研合作，共同研制评估标准。应充分发挥政府、企业、高
校及科研机构等各方优势，加强沟通与协作，共同研制和完善工业 元宇
宙应用分级分类评估标准。二是综合考虑多个关键维度，确保评 估的全
面性和客观性。在制定评估标准时，应充分考虑技术成熟度、应用创新
性、基础设施完善度、经济效益、交互体验以及信息安全等 多个关键维
度，确保评估结果的全面性和客观性，能够全面反映应用 的实际效果。三
是根据应用级别和类别细化评估标准。在具体实施中， 应根据工业元宇宙
应用的不同级别和类别，对评估标准进行细化和量 化。对于初级应用，
可侧重于技术可行性和基础功能的评估；对于高 级应用，则需更加关注其
创新性、经济效益和用户体验等方面的表现。通过细化评估标准，能够更
准确地衡量不同级别和类别的工业元宇宙 应用效果。四是推动评估标准
的持续优化和改进。随着工业元宇宙技 术的不断发展和应用领域的不断
拓展，评估标准也应随之进行优化和 改进。应建立定期评估机制，对评
估标准进行全面审视和调整，确保 适应工业元宇宙应用的发展需求。
（三）打造工业元宇宙应用评估管理机制
推进工业元宇宙技术的广泛应用与创新，需要构建完善的评估管
理机制。一是定期发布工业元宇宙分级应用榜单，旨在挖掘并展示行
业内外的优秀应用案例，为其他企业提供宝贵的借鉴和复制经验，促
进整个行业的技术进步和应用创新，推动工业元宇宙技术的不断升级和
优化。二是重点遴选和培育一批具有代表性、创新性和示范性的工业元
宇宙应用项目，打造成为行业标杆，引领行业的发展方向。通过标杆案
例的广泛传播与应用，可以带动整个行业的快速发展，提升整个产业链
的技术水平和竞争力。三是建设工业元宇宙在线评估平台， 提供自动
化评估、数据可视化、在线咨询等一站式服务，大幅提高评估工作的便
捷性和高效性，降低企业的评估成本和时间成本。同时， 平台还可以
为行业内外提供权威的评估数据和报告，为企业的决策提供参考和支持。
打造工业元宇宙应用评估管理机制是推动工业元宇宙技术广泛应用与创
新的关键举措，通过定期发布榜单、遴选标杆项目和建设在线评估平台
等措施，构建完善的评估体系，为企业的技术创新和产业升级提供有
力支撑。
（四）强化工业元宇宙应用统计监测
为全面了解工业元宇宙技术的应用现状与发展趋势，应加强对其应
用情况的统计监测工作。首先，应构建完善的工业元宇宙应用统计监测
体系，明确统计指标、数据来源、分析方法等关键环节，确保数据的准
确性、及时性和全面性。通过定期收集、整理和分析相关数据， 全面了解
工业元宇宙技术在各领域的应用情况，包括应用领域、市场规模、用户
数量等关键信息。其次，基于统计监测体系，形成定期的应用报告，涵
盖工业元宇宙技术的多个方面，如技术创新、市场趋势、用户反馈等，为
政策制定者、行业规划者和企业决策者提供有力的数据支撑和决策参考，
及为行业健康发展提供指导。最后，加强对工业元宇宙技术的跟踪研究，
包括关注技术的最新进展、分析应用过程中
的问题和挑战，以及预测未来的发展趋势。强化工业元宇宙应用统计监
测工作对于推动其广泛应用与创新具有重要意义，应建立完善的统计
监测体系，形成定期的应用报告，并加强对技术的跟踪研究，为工业
元宇宙技术的持续创新与应用提供有力保障。
