要想吃到智慧城市“紅利”?首先你該了解:數字孿生

當前數字孿生技術仍有著推進目的和方向不清,應用場景深度不足、城市信息模型重復建設,孿生底座亟待整合、缺乏統一CIM平臺規(guī)范,數據融通標準缺失、關鍵技術存在卡脖子風險,亟待創(chuàng)新突破等問題。

數字孿生(Digital Twin),作為近幾年隨著新基建、數字化等熱點一并火起來的詞匯,數字孿生在國內外政策中出現的頻率不低。

近一年來,國家發(fā)改委、科技部、工信部、自然資源部、住建部等部委密集出臺政策文件,有力推動城市信息模型(CIM)及建筑信息模型(BIM)相關技術、產業(yè)與應用快速發(fā)展,助力數字孿生城市建設。今年7月,數字孿生城市更被全國科學技術名詞審定委員會批準為大數據新詞。

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圖片來源:中國通信院

國際上對數字孿生也相當重視。

英國:2020年4月,英國重磅發(fā)布《英國國家數字孿生體原則》,講述構建國家級數字孿生體的價值、標準、原則及路線圖。

美國:2020年5月,美國組建數字孿生聯盟,聯盟成員跨多個行業(yè)進行協作,相互學習并開發(fā)各類應用。美國工業(yè)互聯網聯盟將數字孿生作為工業(yè)互聯網落地的核心和關鍵,正式發(fā)布《工業(yè)應用中的數字孿生:定義,行業(yè)價值、設計、標準及應用案例》白皮書。

德國:德國工業(yè)4.0參考框架將數字孿生作為重要內容。

新加坡:率先搭建了“虛擬新加坡”平臺,用于城市規(guī)劃、維護和災害預警項目。

法國:高規(guī)格推進數字孿生巴黎建設,打造數字孿生城市樣板,虛擬教堂模型助力巴黎圣母院“重生”。

本文將圍繞三個問題進行闡述:

1、政策反復提及的數字孿生到底是什么?

2、數字孿生涉及到的技術

3、正在計劃落地的數字孿生應用有哪些?

01虛實之間

數字孿生(Digital Twin),乍聽之下有些賽博朋克的味道。官方解釋如下:

數字孿生(Digital Twin)是物理空間與虛擬空間之間虛實交融、智能操控的映射關系,通過在實體世界以及數字虛擬空間中記錄、仿真、預測對象全生命周期的運行軌跡,實現系統內信息資源、物質資源的最優(yōu)化配置。

直觀的理解如下圖所示:

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簡單來說,數字孿生就是在一個設備或系統的基礎上,創(chuàng)造一個數字版的“克隆體”。這個“克隆體”,也被稱為“數字孿生體”。它被創(chuàng)建在信息化平臺上,是虛擬的。

特點如下:

(1)利用計算機技術建立的虛擬模型是對物理對象的真實映射,并對物理對象的各類數據實時感知并集成融合;

(2)通過參與物理對象的全生命周期,不斷積累相關信息,并與其共同進化;

(3)虛擬空間的數字化模型能夠對現實中的物理對象準確描述,而且能夠控制物理對象的運行過程,孿生數據能夠促使物理對象不斷優(yōu)化,直到最優(yōu)。

也就是說,如果需要做系統設計改動,或者想要知道系統在特殊外部條件下的反應,工程師們可以在數字孿生體上進行“實驗”。這樣一來,既避免了現實中物理對象的影響,也可以提高效率、節(jié)約成本。

02不只是數據

數字孿生涉及的技術門類較多,幾乎涉及信息產業(yè)所有鏈條。

1.端口智能化

作為數字孿生城市與真實世界的連接入口,端的存在感尤為突出。端主要由芯片、物聯網傳感器以及監(jiān)控設備等完成。如何將端口的數據采集做的更精準,離不開智能化。

而在實際應用中,感知設備容易受到外界不可抗力影響。

以監(jiān)控設備為例,在雨天、沙塵、霧霾等不可抗拒的環(huán)境因素影響時,會導致成像質量不佳;另外場景中的角度、遮擋、光線和像素等因素也會導致目標識別的準確率偏低,很難將智能真正應用于實戰(zhàn)。尤其是復雜場景下的視頻采集一直是業(yè)界的難題,比如大角度、低照度人臉抓拍、夜間低照度場景人車抓拍,白天玻璃強反光下車內人臉抓拍等。

而通過視覺感知智能化,可以極大提升數據采集的質量,同時降低后端數據處理的算力消耗,降低整體TCO,同時分布式處理也提升了系統可靠性。視覺感知智能化,可以從源頭影響數據的產生,提升可視化信息的價值,為數字孿生應用場景打下基礎。

2.端-邊-云協同

數字孿生下的萬物感知互聯將產生海量數據,而這些數據不可能全部傳送到云計算中心,同時,工業(yè)互聯網、自動駕駛、視頻監(jiān)控等領域對實時性要求極高,需要在網絡邊緣處處理數據,因此貼近終端設備的邊緣計算成為云計算向邊緣側拓展的新觸角。作為大規(guī)模整體數據分析的云計算中心,和小規(guī)模局部數據輕量處理的邊緣計算節(jié)點,形成全局化的分布式協同計算形態(tài),為數字孿生的精準構建與高效運行提供“算力”支撐。

通過端邊云協同,使城市全域感知體系滿足低時延、高效能的設備協同要求,降低對傳輸網絡的要求,達到就近計算、高效反饋、按需分析的設計目標,城市立體感知體系更豐滿。

3.空間信息產業(yè)

在數字孿生生態(tài)構建中,需要空間信息采集、建模、開發(fā)、服務、應用全產業(yè)鏈的深度參與。

在仿真分析層,為使數字化模型融入物理規(guī)律和機理的計算、分析等能力,就必須使用到仿真軟件,包括如CAD、EDA等工業(yè)仿真軟件和交通、物流領域的復雜系統仿真軟件。在模型構建層,在我國主要進行數字化建模服務的企業(yè)以國有測繪企業(yè)為主,但提供測繪數據服務的軟件仍以采購國外軟件為主。

……

通過以上這些智能計算設施可以讓城市部件進行數字孿生,但數據并不是“智慧”,匯聚海量城市數據,也不等同于智慧的“城市大腦”。關鍵還在于如何讓數據發(fā)揮出自己的價值。

03星星之火

據上游新聞報道,2020年12月11日,由中國城市規(guī)劃設計研究院和阿里云承建的“雄安新區(qū)規(guī)劃建設BIM管理平臺(一期)項目”已通過終驗評審。雄安新區(qū)是國內首個依照“數字孿生”理念設計的城市。

據介紹,雄安在規(guī)劃方案BIM審核時創(chuàng)新性引入了空間算法,把行業(yè)規(guī)范及專家經驗通過技術實現出來,政府實現了技術方向主導。通過阿里云分布式計算,BIM平臺能對上百棟樓宇、百萬平米體量的三維建筑模型,順暢完成質量檢查、空間核查和指標管控。此外,平臺構建了一整套數據標準體系(XDB),為城市空間可仿真、可計算奠定了基礎。

雄安新區(qū)BIM管理平臺還整合了“GIS+BIM+IoT”技術,針對城市全生命周期的“規(guī)、建、管、養(yǎng)、用、維”六個階段,創(chuàng)新提出了貫穿數字城市與現實世界映射生長的建設理念,實現了雄安新區(qū)城市發(fā)展全生命周期信息化和城市審批管理全流程數字化。

平臺打造了科學的數據生長和治理機制,保證了雄安新區(qū)建設完成后,城市中的每一塊土地、每一棟建筑、每一條管廊管線、每一個智能基礎設施都會和設計的數字模型一一對應,從而構建出實體城市與數字城市虛擬交互、相互映射的數字孿生城市。

未來,基于數字模擬,雄安就可以進行暴雨、大雪、交通疏導等特定場景的應急演練。通過城市的模擬、診斷、預測,解決城市“規(guī)建管”中的復雜性和不確定性問題,全面提高城市資源的配置效率和運轉狀態(tài),實現一張藍圖干到底,將城市建設與管理提升至“細胞級”精細化治理水平。

數字孿生城市只是數字孿生的應用之一。

未來交通是現實世界與虛擬世界的交匯融合,通過獲取現實世界中動態(tài)實時的交通數據,在虛擬世界里將其數字化、模型化,可以打通物理世界和云端的數字孿生世界,去推演解決現實世界中遇到的交通問題,自動駕駛領域許多技術,例如數據采集、標注,虛擬仿真等,都可以為此提供助力。

在開展自動駕駛研發(fā)初期,騰訊已經布局虛擬仿真技術領域。為了破解自動駕駛實際道路測試面臨里程長、成本高、測試場地少等難題,騰訊自研了虛擬仿真平臺TAD Sim,構建高還原度的虛擬仿真環(huán)境,結合云服務,為自動駕駛算法提供高并發(fā)的測試驗證平臺。

虛擬孿生技術平臺,是騰訊在交通領域的重要布局之一。面向未來,騰訊致力于打造"以人為中心"的智慧交通系統。騰訊We Transport智慧交通戰(zhàn)略,聚焦交通建設、管理、運營、服務四個領域,通過5大基礎設施、5大核心引擎、3大能力平臺、3大泛在生態(tài),為未來交通建設提供數字底座和云端大腦,支撐人、車、路、網、云的全鏈路服務。

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除了自動駕駛,今年9月,華為面向交通行業(yè)市場正式發(fā)布綜合大交通解決方案。在鐵路的智能運維方面,利用5G技術的大帶寬低時延高可靠的特性,可以實時傳輸車上的監(jiān)控信息到地面,構建動車組的數字孿生平臺,進一步開發(fā)智慧運維的各種場景?;诖髷祿夹g,實現移動裝備的故障預測和全生命周期健康管理,使移動裝備的檢修由長期以來計劃修向狀態(tài)修、預測修轉變。逐步構建移動裝備檢修的智能數據采集、智能數據分析、智能檢修、智能調度、智能安全保障等全維護體系。

此外,在2020中國產業(yè)互聯網高峰論壇上,360工業(yè)互聯網安全研究院負責人張建新指出,數字孿生可以為解決工業(yè)安全問題提供新的思路。360工業(yè)互聯網研究院研究結果表明,通過數字孿生技術,可以為工業(yè)互聯網在網絡安全性評估和整體規(guī)劃、攻防驗證、攻擊欺騙高仿真度模擬、安全態(tài)勢感知、業(yè)務安全等五大方面,提供安全賦能。此外,基于數字孿生可以構建更精準的安全態(tài)勢感知和應急防御體系;兼顧業(yè)務安全與網絡信息安全,面向業(yè)務安全領域的安全內涵擴展。

事實上,當前數字孿生技術仍有著推進目的和方向不清,應用場景深度不足、城市信息模型重復建設,孿生底座亟待整合、缺乏統一CIM平臺規(guī)范,數據融通標準缺失、關鍵技術存在卡脖子風險,亟待創(chuàng)新突破等問題。

但隨著5G時代到來,萬物互聯變成現實,AI的加速發(fā)展實現虛擬與現實深度融合,數字孿生的新世代注定到來,如何把握好這場萬億市場級別的變革,仍是當下需要思考的。

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