数字孪生可视化平台关键技术研究案例

数字孪生作为新一代高新技术，结合人工智能、5G、区块链等前沿技术与各产业不断融合深化，有力推动各行业数字化转型的发展，实现智能互联网时代的升级与变革。中国工程院院士李培根表示:数字孪生是感知、传输、计算、建模、仿真等一系列技术集成融合的创新应用，是新一代制造业最大特点。总结看来，在众多复杂新技术面前，核心技术主要体现为五个方面。

北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年，专注于实时实景数字孪生技术产品与应用。依托自研视频孪生（实时实景数字孪生）引擎，融合建筑信息模型（BIM）、视频监控（Video）、人工智能（AI）及物联网（IOT）等多种技术，智汇云舟不断丰富旗下自研生态，打造了数字孪生PaaS平台、实景孪生虚实融合一体机、数字孪生解决方案等产品。

数字孪生关键技术

智汇云舟视频孪生引擎能力：“天空地海廊”五维一体综合数据承载能力，数据承载能力达TB级；全场景视频融合，具有业界最高的64路1080P视频同时融合渲染能力；时空位置智能（LI），实现了异构数据时间系列+空间位置检索及分析应用能力；媲美游戏引擎渲染效果，具有业界领先的百万级动态目标渲染能力。

凭借领先的技术基础，智汇云舟持续助力各行业数字化转型，以及推动产业协作的数字化升级。公司先后参与了多个重点项目建设，应用领域涉及重点建筑、智慧城市、数字乡村、智慧交通、军队武警、司法监所、水利、电力、园区等场景。

1、 建模

目前大部分厂商建模是在特定领域进行开发和熟化，然后在后期采用集成和数据融合的方法将来自不同领域得模型融合。但这种方法只能是数据表面融合，无法深度合成模型。多领域建模是指从最初的概念设计阶段开始实施，从不同领域、深层次的机理层面对物理系统进行跨领域的设计理解和建模。其难点在于，多特性的融合需要匹配高精度传感测量数据的动态更新，采集的数据要与实际的系统数据保持高度一致。这种一致需要精准到长度、时间尺度及耦合范围等方面。

2、 物联网

物联网是承载数字孪生体数据流的重要工具。物联网能够为数字孪生体和物理实体之间的数据交互提供链接，即通过物联网中部署在物理实体关键点的传感器感知必要信息，并通过各类短距无线通信技术（如 NFC、RFID、Bluetooth 等）或远程通信技术（互联网、移动通信网、卫星通信网等）传输到数字孪生体。其技术难点在于，受当前技术发展水平的限制，传感器种类、精度、可靠性等无法统一标准，且旧有复杂装备或工业系统，感知能力较弱，距离构建智能体系尚有较大差距。

3、人工智能

在数字孪生应用中，需要在虚拟空间对现实物理映射做到多概率的仿真，这就离不开算法模型和人工智能的开发。非常复杂的设计模型放到神经网络中，借助深度学习可以把高自由度的模型削减为低自由度且仍能够提供我们所需要的模型能力。从原理上来说，所有物理映射的虚拟必须进行模拟，这些模拟非常耗时耗力。而使用人工智能可以高效的选择可用性最高的仿真选项。

4、 VR（虚拟现实）

VR技术是支撑构建数字孪生系统的一个重要环节，在VR技术加持下，可以将物理实体的制造、运行、维修状态以超现实的形式呈现出来，从视觉、声觉、触觉等各个方面提供沉浸式的虚拟现实体验。复杂实体的VR技术难点在于需要大量的高精度传感器采集系统的运行数据来为VR技术提供必要的数据来源和支撑。同时VR技术本身也亟待突破和提升，以提供更真实的使用体验。

5、 高性能计算

数字孪生系统复杂功能的实现在很大程度上依赖其背后的算力平台，实时性是衡量数字孪生系统性能的重要指标。因此如何考量系统搭载的计算平台的性能、数据传输网络的时间延迟及云计算平台的算力能力，设计最优的系统计算架构，满足系统实时性分析要求，是应用数字孪生的重要内容。平台算力的高低直接决定系统的整体性能。

数字孪生技术作为科技新秀目前尚处于发展阶段，其技术发展水平还远未成熟。不过国内一些公司从一开始就关注到自研技术的重要性。