构建 “落地” 数字孪生技术平台的必要能力有哪些?

本文探讨了构建“落地”数字孪生技术平台所需的必要能力,包括纯云架构与端/流兼容、全要素数据兼容接入、全流程工具链交付、高性能与高效果体验以及安全可控等方面,并强调了这些能力对于实现数字孪生技术业务价值的重要性。

近年来,数字孪生技术已被业界公认为未来战略性颠覆性先导性技术,其应用场景广泛,已深入到工业制造、城市治理、医疗健康等各行各业,正不断引发管理方式、发展模式的持续创新。

智慧城市是数字城市发展的高级阶段,数字孪生是构建智慧城市的重要技术手段,尤其是,“探索建设数字孪生城市”已写入国家《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,为数字孪生技术应用指明方向。

从国内的实践来看,构建“落地”数字孪生技术平台应该具备哪些必要能力?数字孪生技术能够发挥哪些业务价值?数字孪生技术的实际应用效能如何?本文,我们聚焦城市赋能和价值创造,结合数字冰雹在可视化数字孪生领域十余年的实施经验,分享一些观点和看法。

一、技术架构:纯云架构、端/流兼容

构建“落地”数字孪生 技术平台,“纯云架构、端/流兼容”是必备能力之一。

数字冰雹多年来专注于数字孪生平台搭建和可视化技术,首先从最主要的显示技术架构来讲,数字孪生的可视化显示组件作为一个重要的核心技术,必须符合当今的发展趋势。随着5G、物联网、云计算等新一代信息技术的发展和广泛应用,云渲染技术架构是当下主流的发展趋势。

“纯云架构”可以实现任意浏览器终端、无需安装即可秒级开启 数字孪生应用乃至编辑器;“端/流兼容”,“端”即“端渲染”,通过浏览器端的 WebGL 技术实时渲染场景,供用户操作访问,具备任意终端都能获得优秀的渲染效果、对服务器负担小、带宽要求低、并发数量高等优势;“流”即“流渲染”, 基于云端渲染服务器,生成可交互视频流,供用户实时操作访问,具备顶级渲染效果、超高性能、支持预加载,启动快、访问终端配置要求低等优势。两种可视化渲染技术都是基础的技术平台,数字孪生技术厂商应该做到全部兼容,提供全面的实施服务能力。

一、 数据兼容:全要素、多数据标准无缝接入

构建“落地”数字孪生技术平台,必须具备强大的数据兼容性和多数据标准无缝接入能力。数字孪生技术平台,作为最终行业智能应用的基础平台,要接入的数据包括但不限于:地图数据、三维景观、地理要素、建筑要素、空间要素、传感器数据、时空分析数据、业务系统数据等。

数字孪生技术平台必须要具备强大的数据兼容性和接入能力,将多类型数据整合到一个三维可视化空间,进行高度融合与挖掘分析,在最大限度利用现有信息化建设成果的基础上,构建智慧管理相关应用,辅助用户对各类监测对象做出快速、准确的判断,为管理决策提供有力支撑。

二、 全过程赋能:全流程工具链交付

构建“落地”数字孪生技术平台,要能够交付全流程工具链,真正为用户完整业务应用赋能,确保未来灵活扩展定制。数字孪生的建设,绝不仅仅是建立一个业主最终看到的应用就结束了,数字孪生平台本身,对于业主来说,也面临着长期的维护工作,更新/扩充/定制 的长期赋能是非常必要的基础要求。

无论最终用户或者是集成商,不仅要关注数字孪生应用最终呈现出来的效果和能力,也应高度重视基础技术平台的完整性,这就涉及到数字孪生应用构建过程中非常重要的三个环节:数字孪生场景构建、数字孪生场景发布、数字孪生应用二次开发,为用户交付完善的产品配置工具和深度定制能力,赋能用户更为灵活、自主、高质高效地构建个性化数字孪生应用,是数字孪生技术平台更广泛落地应用的必备能力。

三、 使用体验:高性能、高效果

数字孪生应用常作为智慧化建设的集中成果,高性能的使用体验、高效果的视觉体验也是必不可少的。其实体验好,本质上是最大限度的利用计算机图形学的最新发展成果,最大程度释放数据和应用的价值,也属于战斗力的重要组成部分,总结起来重点就是如下两方面:

(1)高性能:超大范围,全要素/全范围/全精度 实时渲染,最大限度还原全量数据

(2)高效果:影视级视效渲染,写实/信息化风格,适应不同情境需求,提升使用体验

四、 安全可控:内核自研、确保技术自主可控

数字孪生技术作为政府及企业数字化转型的重要基础技术,自主可控是国家政策要求,也将是用户自身信息安全的必然选择。数字孪生技术服务客户群体特殊,多为政府部门或行业主管机构,技术选型必须慎重。在当今中美直接、长期对抗的时代大背景下,安全可控凸显的尤为重要。美国政府 2018 年就试图把“数据可视化” 技术列入禁运清单,我们不应抱任何幻想,选用国外渲染引擎,既有安全风险,还有禁运风险,内核国产自研是唯一出路,技术核心,不应该,也不允许让西方卡住脖子。

本文重点围绕数字孪生基础技术平台落地的必要能力进行了初步的探讨,“下篇”我们将对于落地数字孪生应用的业务价值、以及实际应用效能,进行阐述。敬请期待!

### 数字孪生技术在智能交通中的应用实例和解决方案 #### 应用实例 数字孪生技术已经在多个实际场景中得到了广泛应用,特别是在智能交通领域。以下是几个典型的应用案例: 1. **城市交通流量优化** 城市交通管理部门利用数字孪生技术构建虚拟的城市交通模型,能够实时监控车辆流动情况并预测潜在的拥堵区域。通过模拟不同交通信号灯配时方案的效果,可以在不改变物理基础设施的情况下找到最佳配置[^4]。 2. **交通事故预防与应急响应** 在事故发生前,基于历史数据分析和当前路况条件下的风险评估,提前预警可能发生的危险状况;一旦发生意外事件,则迅速启动应急预案,指导救援力量快速到达现场处理问题[^1]。 3. **公共交通调度管理** 对于地铁、公交车等公共运输工具而言,借助数字孪生可以更精确地掌握线路负荷状态以及乘客分布特征,从而合理调整班次安排和服务时间表,提高服务水平的同时降低运营成本[^3]。 4. **自动驾驶测试环境创建** 自动驾驶汽车的研发过程中需要经历大量的实验验证环节,而传统方法往往耗资巨大且效率低下。采用数字孪生建立逼真的虚拟试驾场地后,不仅节省了资源投入还加快了开发进度。 #### 解决方案 为了充分发挥数字孪生的优势来应对复杂多变的实际需求,各家企业纷纷推出了针对性强的整体解决方案: 1. **综合型平台搭建** 如某知名厂商提供的“实景数字孪生”系列产品组合包含了基础架构建设(PaaS层服务)、具体业务功能实现(SaaS层应用),同时还配套有专用硬件设备(如实景孪生虚实融合一体机)[^4]。 2. **专项技术支持** 部分企业专注于特定方向上的深入研究与发展,比如图扑软件就凭借其卓越的Web 2D&3D可视化能力,在轨道交通等领域形成了独具特色的解决方案集合。 3. **跨域协作机制促进** 考虑到单独依靠某一单一部门难以完成整个生态体系构建这一事实,倡导加强政产学研各界之间的交流合作显得尤为重要。政府出台相关政策法规给予必要扶持之外,还需要鼓励多方主体积极参与进来共同推进项目落地执行过程中的各个环节工作进展顺利开展下去[^2]。 ```python # 示例代码展示如何简单模拟交通流变化趋势分析程序片段 import numpy as np def simulate_traffic_flow(initial_state, transition_matrix, steps=10): state = initial_state.copy() results = [state] for _ in range(steps): next_state = np.dot(state, transition_matrix) results.append(next_state) state = next_state return np.array(results) initial_distribution = np.array([0.8, 0.2]) # 初始状态下两条路径的选择概率分别为80% 和 20% transition_probabilities = np.array([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]]) # 定义转移矩阵描述每一步之间相互转换的可能性大小关系 simulation_result = simulate_traffic_flow(initial_distribution, transition_probabilities, steps=5) print(simulation_result) ``` 此段Python脚本展示了怎样运用马尔可夫链原理来进行基本类型的短期未来时刻点位处各类别占比数值估计计算操作流程示意而已,并不代表任何真实世界里的具体应用场景对应逻辑结构组成形式表现出来的情况特点等方面内容说明解释清楚明白无误才行哦!
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