数据可视决策，助力数字孪生落地应用

2019年，“数字孪生”热度不断攀升，备受行业内外关注。各大峰会论坛将其作为热议主题，全球最具权威的IT研究与顾问咨询机构Gartner在2019年报告中将其列为十大战略科技发展趋势之一，GE、西门子、微软、阿里巴巴纷纷将其划入重点布局。

一、什么是数字孪生？
根据国际定义，数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

简单来说，就是针对现实世界中的实体对象，在数字化世界中构建完全一致的对应模型，通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。

数字孪生是源自工业界的概念，随着5G通讯、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展和广泛应用，数字孪生在理论层面和应用层面均取得了快速发展，逐渐延伸到智慧城市、智慧园区、智慧交通等应用领域。

二、数字孪生的关键特征

1.多源异构数据融合

数据是数字孪生最核心的要素。它源于物理实体、运行系统、传感器等，涵盖仿真模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，贯穿物理对象运转过程的始终。数字孪生体作为数据存储平台，采集各类原始数据后将数据进行融合处理，驱动仿真模型各部分的动态运转，有效反映各业务流程。所以，数据是数字孪生应用的“血液”，没有多元融合数据，数字孪生应用就失去了动力源。

2.数据驱动精准映射

数字孪生的主体是面向物理实体与行为逻辑建立的数据驱动模型，孪生数据是数据驱动的基础，可以实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的映射，包括模型、行为逻辑、业务流程以及参数调整所致的状态变化等，实现在数字世界对物理实体的状态和行为进行全面呈现、精准表达和动态监测。

3.智能分析辅助决策

数字孪生的映射关系是双向的，一方面，基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，可以高效地在数字世界对物理对象的状态和行为进行反映；另一方面，通过在数字世界中的模拟试验和分析预测，可为实体对象的指令下达、流程体系的进一步优化提供决策依据，大幅提升分析决策效率。

三、数据可视决策实现数字孪生

“数字孪生“强调仿真、建模、分析和辅助决策，侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策，而可视化做的就是对物理世界的真实复现和决策支持，与数字冰雹可视化决策产品功能特性不谋而合。

1.大规模全量多源数据整合

如前所述，数字孪生的关键特征之一是多源异构数据融合，可视化决策系统同样注重多源异构数据的整合和综合应用。

在各行业领域实际运行过程中会产生大量的基础数据，包括各类地图要素数据、GB/T28181监控视频数据、实时报文数据、BIM数据、城市倾斜摄影数据、传感器数据、业务系统数据、各类数据库数据等，可视化决策系统能够充分将处在不同部门、不同行业、不同系统、不同数据格式之间的海量数据进行汇集整合，为各领域运行态势综合感知研判提供全面的数据支撑。

2.内核级支持数据驱动

数字孪生是通过数据驱动实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的全面映射，同样，内核级支持数据驱动，也是数字冰雹可视化决策系统的核心功能。

数据驱动是指在数据融合的基础上，通过可视化、模型定义、数据绑定等手段，动态驱动可视化对象状态变化，真实反映物理对象的状态和行为。内核级支持数据驱动，充分体现在数字冰雹智慧城市、智慧园区、智慧交通、工业监控、航天战场等多行业领域可视化决策产品中。

可视化决策系统基于数据驱动，通过接入实时/历史数据、真实/模拟数据，无论是设备的工作原理、装备的运行状态、实时的交通流量等，都能够在可视化决策系统中精准复现，结合专业的分析及预测模型进行研判，可为用户业务决策提供有力支持，极大的提升用户监测、分析和决策能力。

3.可视分析，决策支持

数字孪生可以为实际业务决策提供依据，可视化决策系统最具有实际应用意义的，是可以帮助用户建立现实世界的数字孪生。基于既有海量数据信息，通过数据可视化建立一系列业务决策模型，能够实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，为业务决策提供全面、精准的决策依据。

（1）城市级数字孪生：
通过数据可视化，构建城市级数字孪生，能够在充分整合城市各领域信息资源的基础上，将大规模城市各领域管理要素进行精准复现，并对细分业务领域数据指标进行多维度可视分析，实现从全域视角到微观领域，对城市运行态势进行全息动态感知。比如，城市管理者可以更加高效便捷地了解到城市各区经济发展情况、交通早晚流量差异、城市区域人口热力对比等情况。
此外，可视化决策系统能够有效结合人脸识别、人员特征识别、车辆识别等人工智能模型算法，将城市各领域信息资源与人工智能计算结果进行可视化串并分析，为用户提供智能化分析支持，便于城市管理者挖掘数据背后的规律和意义，研判城市运行态势，从而为管理者在城市规划、商业发展、灾害预警等方面的管理提供决策依据，进而实现城市智慧式管理和运行。

（2）园区级数字孪生：
基于数据可视化构建园区级数字孪生，能够在有效整合园区运营各类信息资源的基础上，基于三维可视化场景，对园区外部环境、建筑、产业分布、楼宇内部结构以及具体设备运行情况进行精准复现。
通过整合园区各领域现有数据资源，对园区综合运营、安防、交通管理、设施管理、能效管理、环境空间管理等业务领域的关键指标进行综合监测分析，对园区人、事、物进行统一管理，可以辅助管理者对园区运行态势进行全面感知、综合研判，实现管理精细化、决策科学化和服务高效化。

（3）设备级数字孪生：

构建设备级数字孪生，通过三维建模，能够高度还原设备的外形、材质、纹理细节等精密显示细节以及复杂内部结构，实现高精度、超精细的可视化渲染；支持设备组态结构、复杂动作的全数据驱动显示，对设备位置分布、类型、运行环境、运行状态进行真实复现，不仅可以看到产品外部的变化，更重要的是可以看到产品内部的每一个零部件的工作状态，对设备运行异常（故障、短路冲击、过载、过温等）实时告警，辅助管理者直观掌握设备运行状态，及时发现设备安全隐患。通过对运行数据进行连续监测和智能分析，预测设备维护工作的最佳时间点，也可以提供维护周期的参考依据，有效提升设备级产品在设计、生产、维护及维修等环节的工作效能。

四、可视化助力数字孪生落地行业应用

任何新技术的最终落地，都需要从理论转向实际应用，数字孪生也是如此。数字孪生的概念源自工业制造领域，在5G通讯、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的推动下，数字孪生理念逐步延伸拓展至更多行业空间。

数字冰雹多年来深耕可视化技术领域，具备成熟完善的技术平台和丰富的行业实施经验，可视化决策系统功能紧密结合行业需求，已在众多行业领域都得到很好的应用，通过数据可视决策能够快速推生落地进数字孪行业应用，帮助各行业管理者提升智能化决策能力和效率。
数字孪生的典型行业应用可涵盖以下几个领域：

1.智慧城市领域

通过建设智慧城市智能运营中心（IOC），构建数字孪生城市，能够有效融合政府各职能部门现有数据资源，支持从宏观到微观，对资源环境、基础设施、交通运输、社会治理、人口民生、产业经济、社会舆情、公共安全等领域的核心指标进行态势监测与可视分析，对城市运行态势进行全面感知、综合研判，帮助城市管理者提高城市运营管理水平、驱动城市管理走向精细化。

2.智慧园区领域

通过建设智慧园区可视化决策系统，能够对园区产业、招商、安防、资产、基础设施、能效、环境空间等管理领域的关键指标进行可视化监测分析，辅助管理者全面掌控园区运行态势，有效提升园区的运营效率与运营水平，为用户进行园区运维管理提供“一站式”可视化决策支持，可广泛应用于政府园区、地产园区、校园运营、工业园区、景区运营等领域。

3.智慧交通领域

通过建设智慧交通可视化决策系统，能够有效融合交管各部门业务数据、实时交通数据、传感器数据等，对城市道路通行状况、各类交通事件、全市警力分布、路网分布、重点道路区域等信息交通运行态势进行实时可视化监测，从微观路口、中观道路到宏观城市，实现了交通点、线、面的全面动态监控，满足常态下交通运行态势的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。

4.智慧警务领域

通过建设智慧警务可视化决策系统，可充分融合视频监控、治安卡口、无人机、人工智能等技术应用，有效整合社会各类信息资源以及公安、交通、消防、医疗市政等多部门业务系统数据，能够对人、车、卡口、重点场所、街道、单位等要素进行全方位立体化治安态势监测，实现管辖区域内“人、车、地、事、物”的全面监控，提升公安部门社会治安防控能力。

5.工业制造领域

工业制造领域，通过数据可视化，能够对工业厂房、生产线、设备等管理要素进行三维仿真展示，通过集成视频监控、设备运行监测、环境监测以及其他传感器实时上传的监测数据，可实现设备精密细节、复杂结构、复杂动作的全数据驱动显示，对生产流程、成产环境、设备运行状态进行实时监测，真实再现生产流程、设备运转过程及工作原理，为设备的研制、改进、定型、维护、效能评估等提供有效、精确的决策依据。

6.航天军工领域

航天军工领域，通过数据可视化，能够实现武器装备高精度外观结构可视化、数据驱动动作姿态显示、海陆空天电一体化作业环境视景仿真等，支持作战情报数据的可视化显示、分析、监测、指挥研判，可广泛应用于装备模拟训练、运行监控、维护保障、情报分析、论证评估、科研制造等领域。

7.​构建数字孪生，助力智慧决策

时代的发展、信息技术的不断进步，赋予了数字孪生新的意义，数字孪生将在越来越多的行业领域及应用场景发挥重要价值。数据可视化是数字孪生落地应用的关键技术手段，数字冰雹作为大数据可视化领域的领军企业，将充分发挥自身技术、经验优势，助力数字孪生落地应用，真正帮助各行业决策者运筹帷幄，决策千里。