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开始这个专题之前，有必要先简单介绍一下数字孪生，相比新基建，这个概念有点小众。
数字孪生是什么？
数字孪生（Digital Twin）的定义并不复杂：为物理对象建立对应的数字模型，该模型可以通过接收来自物理对象的数据而实时演化，从而与物理对象在全生命周期保持一致。基于数字孪生，我们可以进行分析、预测、诊断、训练等（即仿真），并将仿真结果反馈给物理对象，从而对物理对象进行优化和决策。
近年来，随着以智慧城市为核心的智慧产业飞速发展，数字孪生的概念也越来越炙手可热，2016年开始，世界知名IT咨询公司 Gartner 连续三年将数字孪生列为十大战略科技发展战略，
2019年，Gartner 认为数字孪生处于期望膨胀期顶峰，将在未来5年产生破坏性创新。
数字孪生介绍结束，让我们回到主题：在新基建时代，数字孪生将如何发挥作用？
新基建来了，数字孪生将扮演怎样的角色？
这一个多月来，想必很多人都或多或少地看到过“新基建”这几个字。自疫情爆发以来，国家对于新基建的重视程度显著提升，在各类会议上进行了多次强调，由此引发了一轮热潮。
基于当前经济形势和技术发展水平，新基建主要聚焦于5G、人工智能、IDC、工业互联网、特高压、城际高铁和轨道交通以及新能源充电桩等基础设施的建设。我们简单地将这些概念分一个类：
基于这个分类，我们可以清晰地梳理数字孪生在新基建涉及领域中起到的作用。
信息网建设
1）5G基建和大数据中心
数字孪生城市是相对成熟的产品，通过对城市的一切物理实体进行虚拟仿真，“克隆”出一座数字化城市，使用者可以在虚拟场景中对城市管理进行精细模拟和优化，并将优化反馈到实际场景，这一特性在进行5G基站和大数据中心建设时可以起到重要的作用。当然，不仅限于5G和数据中心，更多领域后文会提到。
- 前期选址规划时，规划人员可以通过在虚拟场景中不断调整位置来进行模拟布局，实现基站/数据中心选址和城市用地规划双赢的局面，甚至可以将仿真范围扩大，实现地区级5G基站/数据中心的模拟规划及运营以探索最佳的建设布局。
- 具体施工建设时，数字孪生通过对工程建设的流程进行动态模拟，并在各种物联网设备接入系统时实现设备的逐一仿真，在虚拟场景中持续对系统结构进行模拟调整，反馈到现实场景中可以促进资源配置优化，实现建设效益最大化，并最终完成设施的整体建模，为后续的运营管理奠定坚实的基础。
- 后期管理运营时，相关人员基于数字孪生的描述、诊断、预测、决策等递进功能来完成管理运维工作，不仅可以在日常运维中，及时发现并处理各类故障，还可以更进一步优化5G基站/数据中心的运营管理方式，大幅提升效率。
我们在基于数字孪生的数据中心管理运营方面已经推出了较为成熟的解决方案，实现了数据中心的三维可视化运营管理，帮助多个数据中心完成了智能化、可视化管理系统的部署。
2）人工智能发展
人工智能和数字孪生技术有着密不可分的关系，事实上，数字孪生系统本身就是基于机器学习框架来根据多重的反馈源数据进行自我学习，从而几乎实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况，并能够对即将发生的事件进行推测和预演。
数字孪生系统不断学习的过程也是人工智能算法模型的改进过程，数字孪生系统可以为算法模型训练提供良好的仿真环境，在不断学习的过程中提高算法模型的准确率，进而帮助其更好地运用到实际场景中。两者相辅相成，互相促进，可以预见，在新基建的号召下，数字孪生技术将与人工智能发展齐头并进，运用到更加广泛的领域中去。
3）工业互联网
在信息网建设中，工业互联网与数字孪生的关系是最紧密的。美国工业互联网联盟将数字孪生视作工业互联网落地的核心和关键，德国工业4.0架构中也将数字孪生作为重要内容进行了强调。
目前，工业互联网的基础是对设备的广泛连接，实现海量数据的汇集，继而利用算法模型，对数据进行深度分析，从而获得对生产设备运行的认知，最后通过工业应用结合业务逻辑，把分析得到的结论转为最佳的决策并赋予其可执行的行动，实现工业领域的整体优化。
很显然，数字孪生在上述的每一个环节都起到举足轻重的作用。
工厂园区管理
数字孪生系统支持将工厂建筑以及周边的环境进行仿真建模，并将员工、车辆、基础设施（比如路灯、车位、闸口、摄像头、传感器）等各类业务系统数据集成到可视化管理平台，管理人员可以在平台上完成对工厂内部员工生活、人车进出、安防监控以及楼宇自控等方面的便捷管理，并基于虚拟模型的分析和预测等进行决策，制定更加合理的管理制度。
进入工厂，数字孪生技术可以应用于工业生产制造，对工业生产进行虚拟仿真，包括但不限于研发设计、生产制造等流程。
- 在研发设计阶段，系统基于大数据和人工智能技术完成需求信息的采集和筛选，在信息反馈获取之后即可传递至CAD系统自动建模，并将模型传递至CAE（计算机辅助工程）软件进行性能评估及优化，最终通过云服务和物联网技术进行面向研究人员和用户的大规模测试，至此完成产品设计研发的全闭环流程，全流程在虚拟环境中完成，节省大量资源的同时大幅缩短了产品研发设计的周期。
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在生产阶段，数字孪生将流水线进行高精度仿真建模，通过工业控制系统和物联网技术实现对设备的控制，并驱动其完成产品制造；数字孪生具备的预测特性可以实现故障预测和分析，并进行预维护，提高生产的安全和可靠性；在此基础上，虚拟模型和物理实体可以随时随地进行动态交互，共享数据，在算法模型的驱动下进行自我学习、自我优化，不断提升生产效率。
工业生产虚拟仿真
工业经营
在具体的生产制造流程之外，数字孪生技术同样为工艺改进和生产经营提供了强大助力。
- 数字孪生系统支持将工艺结构以及设备关联关系在虚拟环境中进行拓扑呈现，并通过模拟生产过程来对工艺进行调整优化，通过该方式既可以迅速完成工艺的改进，也避免了改良过程中大量的资源消耗。
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完成对工厂生产的虚拟仿真后，管理平台可以轻松聚合各项生产数据，比如产能、能耗以及流水线产出/损耗等，对各项数据进行分析后可以评估经营效益，并在虚拟环境中进行实时模拟经营，去探索效益最大化的经营方式，并最终完成对实际经营活动的信息反馈，辅助经营人员完成决策。
工业经营仿真可以说，数字孪生技术为工业领域提供了“先知先觉”的管理方式。同样是基于这种思路，我们开发了工业可视化管理系统，利用数字孪生、物联网、大数据分析等技术实现了工业制造的智能管理，帮助许多行业的工厂（园区）完成了智能化改造。
工业可视化典型案例
从上面的内容可以看出，数字孪生技术的使用，不仅可以提升基建效率，其强大的仿真、诊断、预测能力可以持续不断地对建设工作进行模拟和优化，并为管理人员、研发人员以及实施人员等各类对象提供全生命周期（构建、演化、评估、管理、使用）的智能管理工具。
篇幅所限，新基建与数字孪生的介绍至此告一段落，剩下的能源网和交通网建设将在下篇中继续进行说明。感兴趣的朋友可以关注我们及时获取更新，有任何的疑问也可以直接留言，我们会及时回复，下一篇再见！