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| 数字孪生赋能智能网联汽车供应链：复杂性解析与韧性构建 |
| 王 超 |
| 北京工业大学，北京 100124 |
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摘要 智能网联汽车产业在“新四化”驱动下正经历深刻变革与高度不确定性，其供应链呈现跨领域、多层级、高耦合的复杂特征。芯片短缺、关键零部件进口依赖及地缘冲突等风险频发，凸显供应链韧性提升的迫切性。构建了基于数字孪生的供应链韧性优化理论，采用理论分析与案例研究相结合的方法，系统分析智能网联汽车供应链的复杂性特征，包括结构、技术和动态复杂性，并从抵御、恢复、重构与适应四个维度构建供应链韧性评估体系。通过数字孪生技术的高保真建模与实时映射，结合大数据、人工智能和区块链等技术，研究提出了多目标韧性优化模型和虚实闭环交互机制，通过虚实闭环机制实现了全链感知、风险预警与动态调度。研究结果表明，数字孪生凭借高保真建模与实时映射显著提升了供应链的风险预测能力与柔性调度效率，为抵御、恢复、重构与适应的韧性构建提供了系统支撑。据此提出整车企业应将数字孪生纳入战略规划，产业链各环节加强数据共享与标准协同，共建行业级数字孪生平台；政府部门应通过政策引导与资源支持，促进关键技术攻关与跨行业协作等建议。本研究为产业链协同与数据驱动决策优化提供了可行路径，也为智能制造产业在不确定环境中实现可持续发展奠定了理论与实践基础。
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| 关键词:
数字孪生
智能网联汽车
供应链韧性
复杂系统
跨领域协同
风险预警
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发布日期: 2025-06-11
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