数字孪生技术与工程实践全套PPT（共计7章，287页）-

球知名的未来学家Thomas Frey预测，到2022年，85%的物联网平台将使用某种数字孪生技术进行监控，并且在智能家居管理中心、工业设备监控、远程 *** 控、智慧城市管理、现实世界 探索 、 健康 监测与管理、大脑活动的监控与管理等七个方面极大改变现有的工作和生活方式。

此套《数字孪生技术与工程实践》课件非常 系统全面， 值得收藏学习！

资源目录

第1章：数字孪生的发展

11 物理孪生和数字孪生

12 数字孪生的概念

13 数字孪生的特征

14 数字孪生体的生命周期

15 数字孪生的应用

16 数字孪生的发展

第2章：数字孪生相关技术和一般架构

21 数字孪生的技术基础

22 数字孪生推动力——新兴信息技术

23 数字孪生系统的一般架构

第3章：面向智能制造的数字孪生生态

31 智能制造与智能工厂

32 基于数字孪生的智能制造

33 制造数字孪生生态

第4章：数字工厂和数字孪生工厂

41 数字化工厂规划与数字化工厂建设

42 工厂数字孪生系统中的模型和数据

43 工厂数字孪生系统的特点与结构

44 工厂数字孪生系统的构建

第5章：基于数字孪生的智能建造与智慧城市

51 基于数字孪生的智能建造

52 基于数字孪生的智慧城市

53 数字孪生城市应用案例

第6章：数字孪生的智能化应用

61 知识及其表达

62 模型和数据双驱动的优化

62 模型和数据双驱动的优化

64 基于数字孪生的装配优化

65 基于数字孪生的设备维护

第7章：数字孪生系统开发和应用案例

71 利用Unity开发数字孪生应用的准备

72 智能车间数字孪生系统实施案例

73 数字孪生生产系统中VR/AR可视化应用

资料共计287页，受篇幅限制，每章仅展示部分

首先介绍一下业内数字孪生比较流行的定义

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。

——美国国防采办大学DAU

产品数字孪生体的主要作用之一就是映射、监控与 *** 纵、诊断、预测。传统的制造行业，以人员经验和主观判断为依据，而且无法做到实时监测和精准判断，随着 科技 的发展，融合了各项新技术如云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的制造业，变得更加“智能化”，不仅能够实时地对产品全生命周期过程进行监测，更能通过各种传感器实时采集的数据通过计算中心计算，预测、诊断，实现在无人值守情况下的智能检测和决策，减少了故障造成的不合格率和停机等重大问题的发生，极大地解放了生产力，并提高了生产效率。

通过数字纽带技术，在产品全生命周期各阶段，将产品开发、产品制造、产品服务等各个环节数据在产品数字孪生体中进行关联映射，在此基础上以产品数字孪生体为单一产品数据源，实现产品全生命周期各阶段的高效协同，最终实现虚拟空间向物理空间的决策控制，以及数字产品到物理产品的转变。

另外，从产品质量数据积累意义来看

大数据技术的发展为产品数字孪生体的数据积累和挖掘应用做了坚实的技术铺垫，产品数字孪生体是产品全生命周期的数据中心，记录了产品从概念设计直至报废/回收的所有模型和数据，是物理产品在全生命周期的数字化档案，反映了产品在全生命周期各阶段的形成过程、状态和行为。产品数字孪生体实时记录了产品从出生到消亡的全过程，并且在产品所处的任何阶段都能够调用该阶段以前所有的模型和数据，产品在任何时刻、任何地点和任何阶段都是状态可视、行为可控、质量可追溯的。比如在产品使用阶段，产品数字孪生体在产品设计和制造阶段的所有数据和模型记录集合能够为产品质量追溯、产品可靠性分析提供准确的模型和数据来源。

从这三个角度来看，数字孪生技术带来的效益远不止技术本身实现，还涉及了更加广泛的积极影响，数字孪生从产品设计、制造、维护、回收等全生命周期的作用，整合了数据流、工作流、解决了企业开发新产品通常会面临的成本、时间和风险三大问题，极大地驱动了企业进行产品创新的动力，数字孪生技术的应用，将会为缩短研发与产品制造时间，提高企业竞争力提供巨大的推动力。

自主创新国产化的 Hightopo 数据可视化能够完全贯穿全产业链做数字孪生产品，已实现 智能化、无代码、可配置 的产业数字化管理。已广泛应用于各类场景，以设计、监控类场景为主。智慧城市、工业40、智能驾驶行业是先进数字孪生技术使用较多的行业。为连接电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、 健康 医疗、环境保护、航空航天领域等各行各业。

使用 Hightopo 的 2D、 3D 和 GIS 可视化技术结合倾斜摄影和数字孪生技术，搭建出各行业智慧管理的三维可视化系统。案例汇集如下：

智慧园区

工业互联网

智慧交通

数字孪生技术的一个重要应用场景——生产制造环节。个性化、多元化的市场消费需求成为主流，制造业正面对日益激烈的市场竞争，面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等方面的压力。 而搭建基于数字孪生技术的数字化工厂是解决这些问题的最佳途径，通过依托产品整个周期的真实相关数据，在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构。 通过创建虚拟模型来模拟生产过程，并且这些虚拟模型可以为物理工厂车间里所有连接的机器、工具和设备进行数字 *** 作。这就可以使企业能够快速配置生产系统，以最大限度地提高效率，提高资产利用率，防止停机，具备一定的灵活性。

因此，企业在数字化工厂建设中，通过数字孪生技术能够并行完成“实物设备数字化、运动过程脚本化、系统整线集成化、控制指令下行同步化、现场信息上行并行化”，形成整线的执行引擎，实物设备与所对应的虚拟模型进行虚实互动、指令与信息同步，形成一个支持实物设备连线的车间快速设计、规划、装配与测试平台。

通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。较于传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。

提到作为新基建的工业互联网，首先要讲的一个概念就是 “数字孪生Digital Twin” ，或者说数字双胞胎、数字映像、机器数字双胞胎。

数字孪生的概念最早由密歇根大学的Michael Grieves博士于2002年提出（最初的名称为“Conceptual Ideal for PLM”），至今有超过15年的 历史 。但直到工业互联网的出现，数字孪生才真正得到了应用。

什么是数字孪生

数字孪生的官方解释非常复杂：“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 。”

我们基于下面这张来重新解读一下数字孪生的概念：

基于该可视化界面，我们可以查看到 设备的运转状态和各种参数 ，同时可以通过该界面 对设备进行远程 *** 控 。那么我们可以认为基于以下可视化界面初步实现了该设备数字孪生的构建。

简单来说，数字孪生就是将机器从物理世界映射到虚拟世界。那么这里面就存在了3个要素：

物理空间的实体产品、 虚拟空间的虚拟产品 、 物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互 。

数字化双胞胎技术是将带有三维数字模型的信息拓展到整个生命周期中的影像技术，最终实现虚拟与物理数据同步和一致，它不是让虚拟世界做现在我们已经做到的事情，而是发现潜在问题、激发创新思维、不断追求优化进步——这才是数字孪生的目标所在。

数字孪生的构建会带来什么价值

我们首先从我们的设备制造商来看一下。对于设备制造商，主要有两类设备： 厂内设备 和 厂外设备 。厂内设备主要是我们的生产设备，厂外设备主要对应我们的工业产品。

通过对厂内设备的联网，我们可以实现 生产线的智能运维 ，提升生产效率，降低运营成本。同时会带来一些商业模式的创新，比如共享工厂、产业链协同等新模式的出现。

通过对厂外设备的联网，我们可以实现 后市场的智能运营 ，提升服务质量，降低运营成本。数据的采集同时会辅助研发和营销，提升我们的产品质量和二次销售。当然，厂外设备联网也会带来一些新商业模式的突破，比如融资租赁、大数据保险、从卖产品到卖服务的转变等。

数字孪生技术是制造企业迈向工业40战略目标的关键技术 ，通过掌握产品信息及其生命周期过程的数字思路将所有阶段（产品创意、设计、制造规划、生产和使用）衔接起来，并连接到可以理解这些信息并对其做出反应的生产智能设备。

智能制造体系中的设备数字孪生

工业互联网的发展为我们带来了更多的选择，下面我们就 基于SaaS化的工业可视化工具——云视界 ，为大家分享一下如何构建设备的数字孪生。

以设备制造商（OEM）为例，“数字孪生”的构建步骤如下：

1、设备接 入 ：根云平台覆盖95%主流工业控制器，支持400+种工业协议，适配100%国际通用硬件接口。在厂内SCADA、MES等生产系统接入，和厂外设备控制器接入，以及哑设备接入方面均有成熟案例。

2、平台配置 ：根云平台轻松配置设备数据、报警规则，实现设备数字映射。

3、画面搭建 ：根云视界作为一款专注于工业领域企业生产、经营和政府监管的可视化工具，通过托拉拽的方式即可快速配置可视化界面。同时提供丰富的模板库、素材库和组件库，更有工业专属组件。

4、关联数据 ：根云视界深度融合根云平台IoT数据，无需任何开发，轻松实现数据配置、物模型匹配、设备动效、指令控制等。

5、一键发布 ：根云视界支持一键发布，手机、Pad、PC、大屏幕同步自适应，并可轻松集成至APP、小程序、web等各类第三方平台。

根云视界目前已服务客户150+，案例覆盖13个工业场景，37个细分行业。现工具开通 免费试用 ，可登陆云视界官网申请注册。

转载自根云视界~

当下，企业正以多种方式使用数字孪生体技术。在 汽车 和飞机制造领域，数字孪生体技术逐渐成为优化整个产品制造价值链和创新产品的重要工具；在能源领域，油田服务运营商通过获得和分析大量井内数据，建立数字孪生模型，实时指导钻井和油气运输作业；在医疗保健领域，心血管研究人员正在为临床诊断、教育、培训，创造高仿真的人类心脏的数字孪生体；作为智慧城市管理的典型案例，新加坡使用详细的虚拟城市模型，用于城市规划、维护和灾害应急预警等项目。自从数字孪生概念提出以来，数字孪生体技术在不断快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务质量，都产生了巨大的推动作用。数字孪生体技术的普及应用将极大地推动企业在数字化、网络化两个层级的发展，助力企业加速数字化智能制造转型的进程，为企业实现数字化智能制造转型升级进行赋能。

数字孪生体技术在制造业中的快速发展和应用，不仅改变了制造企业的传统生产方式，也推动企业管理模式、组织形态的重构。

数字孪生体技术在制造业发展应用过程中主要体现了如下特点：

一是仿真镜像

在产品甚至是生产线和工厂正式制造、建造之前，就可以通过数字化设计、模拟和仿真出实体，输出3D、全息影像等形式的设计图纸和制造手册。仿真分析过程形成了完整的产品数字化虚拟档案，不仅仅包括产品的结构和功能，还包括了材料、工艺和流程，是制造材料、制造过程、制造结果三位一体的数字化信息集成，不仅仅是制造现状的描述和记录，还可以实现质量问题源头的追溯，例如某个电容是用在哪块电路板上等，还可以实现情景再现，例如模拟微型涡喷发动机的生产工艺流程规范是否科学、运行效果是否达标等。

二是动态映射

传统的数字化制造技术主要停留在仿真镜像阶段，没有实现制造过程中以及投入使用后，实体与虚体之间的数据交互。随着IoT技术的深入，通过实时智能传感和监测，可以捕捉到制造实体变化的动态信息，及时反馈到孪生虚体中进行记录和修正，通过计算和验证，降低风险减少误差，通过动态调整、虚实同步，实现产品全生命周期的相互孪生、共同成长。

三是质量预测

通过产品全生命周期大数据的积累和机器深度自主学习等技术的应用，及时发现制造环节和使用环节的错误和痛点，在孪生虚拟体上进行调整和验证，有效评估和提升产品质量管理水平，降低企业研发成本和生产成本。

同样数字孪生体技术在助力制造企业的数字化转型升级过程中，对企业质量管理业务领域也产生了极大的变化和影响：

基于IoT技术实现全面互联的产品开发制造生态圈，它使包括人员、产品、机器及有关系统实现质量信息无障碍流通；

IoT器件、芯片、信息流、人工智能植入传统产品硬件，大大提高了产品的功能，也对产品质量、可靠性和风险管理构成挑战；

除了传统的质量管理方法，很多高 科技 方法，如云计算、深入学习、人工智能、VR/AR进入实用，虽然功能强，但是错用，滥用风险高；

在制造过程中高性能的设备、仪器、元件增加，产生了新能力和新问题。比如精确、快速的3D扫描仪，可快速生成加工件精准电脑图像模型，可代替传统的点测量来进行质量管理，但同时需搞出"以图像为基础的质量管理过程"…

基于以上质量管理业务领域的变化和影响，也同时给企业的质量管理工作带来不一样的变化：

1、未来是个性化定制与服务的柔性生产时代，企业质量管理工作的重点不再是质量缺陷和失效的控制，而是客户价值的不断感知、满足和提升；

2、IoT、大数据、云计算、人工智能等数字孪生体使能技术的应用，实现了产品全生命周期各阶段信息的高效互联互通，同时也促使企业质量管理人员的队伍将扩展到IT部门、数据分析师、工业互联网平台管理者等；

3、在个性化定制生产服务下，产品质量更多体现在为终端消费者创造价值上，数字孪生工厂让客户全程参与产品的研发、设计、生产等过程，产品设计与创新从以企业为中心向以用户为中心转变，通过数字孪生体平台使越来越多的消费者参与产品创新，改变了传统质量需求模式；

4、企业质量管理人员的思路、能力和方法也将发生变化：

快速且高质量的处理海量客户信息的能力；

提高和满足客户感知价值的能力；

数据质量和数据的校准能力；

嵌入式系统的质量管理能力；

预测性质量控制与设备维护能力；

风险控制系统的管控能力；

…

随着新一代信息技术和数字技术的突飞猛进，让数字孪生成为可能，也让企业产品质量追溯、质量监测、质量预警、质量修复变得更加及时、精确和有效，实现了从实物追踪到虚拟镜像的 历史 性跨越，必将为企业产品质量评价或"客户价值感知"带来颠覆性的突破。个人理解，在数字孪生制造新业态下，未来企业质量管理的工作重点方向将有如下几个方面：

一、质量管理战略和规划

未来质量管理将不再是减少错误，而是如何为客户创造价值。面对未来需求个性化的发展趋势，企业质量战略的核心是数字孪生质量平台的打造，实现企业质量管理平台化。数字孪生技术的应用除了降低成本，还会导致市场竞争日趋激烈，产品同质化情况进一步加剧，马太效应进一步放大。在此情况下，企业质量战略和规划工作应先人一步，通过高质量口碑抢占先机，逐渐构建产业质量管理生态链，集生态链智慧，创造企业质量竞争优势。

二、产品技术与质量标准体系的构建

产品技术与质量标准体系是企业质量管理工具和方法选择的参考依据，也是一切质量管理工作执行的目标方向。特别是数字孪生技术应用给产品的全生命周期管理带来颠覆性的变化，因此各企业需要基于数字孪生制造技术的应用特点，构建适合及满足企业质量管理工作需求的标准体系。

三、数据建模及交互协同质量的控制

在产品研发、采购、制造、质量管理到交付的链条中，各链条的数据交互协同将会带来大量的挑战。它直接影响了最终产品的质量，也影响了产品全生命周期质量管理的效率。

随着数字孪生和增材制造等新技术的加入，数据类型更为丰富、数据容量几何级增长、数据交互的时效性要求更高、数据价值和应用分析的工具更为先进，同时也带来了对数据标准更新和工具更新的质量控制要求。以增材制造为例，研发和制造过程中的产品数据，动辄以G计算；由于传感器、机器视觉、人工智能和数字孪生的应用，数据传输过程也由传统单向低速控制指令，转变为控制指令和过程检测数据双向高速传输；而生产过程中积累的大量数据，除产品质量保证外，在其生命周期中的可靠性管理和预测性维护等领域，都将发挥重要价值。

对于数字孪生体和增材制造相关数据建模及交互协同控制等标准的制定，已成为ISO等国际标准化组织和我国十四五数字化制造的核心研究课题。

四、关键过程链的质量波动模拟建模与分析

在经济全球化和加速企业数字化转型升级背景下，市场竞争已经从企业间竞争变为基于关键过程链产品的质量竞争，企业对关键过程链的关注重点已经从传统的产品优化、成本优化，扩展到了质量保障、正向设计过程以及风险控制等各方面，关键过程链上的任何质量波动都可能为企业带来重大的经济损失和市场风险。因而，建立关键过程链的质量波动模型，使之能预测和控制可能的质量波动及其影响范围，是数字孪生制造新业态下产品质量管理的一个关键内容。

五、企业产品创新质量的精准控制

基于产品全生命周期数字孪生体的数据应用，可协助企业精准地锁定用户和表达用户需求，然后按照用户需求创新出一个新产品，通过数字孪生平台模拟测试并生产出来让消费者体验和价值感知，大幅度降低产品研发周期及实现产品的精准上市。这也是一种新的商业模式：在数字世界中对企业的生产流程进行模拟、优化，降低成本，提高效率。

六、产品使用过程的预测性维护质量管理

基于产品使用过程中大数据AI模型、机理模型、故障知识库深度融合，构建产品使用过程孪生体平台，让企业售后人员能够精准识别产品售后故障部件、故障模式、故障原因、故障等级及改善措施，并自动生成详尽的产品售后诊断报告。

以上是基于个人认识的简单思考，欢迎各位交流与指正！

在大数据时代，我们经常听到“用数据说话”这句话。但是数据本身只是一个个冰冷的数字，很难直接告诉我们哪些数据是有价值的信息。只有通过适当的可视化工具来展示和表达数据，才能更直观地向用户传达数据的价值。可视化大屏就是一种非常有效的数据可视化工具，它可以将业务的关键指标以可视化的方式展示到一个或多个LED屏幕上，不仅使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据，而且能对决策者起到辅助作用。

一是数据采集与控制实体 ，主要涵盖感知、控制、标识等技术，承担孪生体与物理对象间上行感知数据的采集和下行控制指令的执行。

二是核心实体 ，依托通用支撑技术，实现模型构建与融合、数据集成、仿真分析、系统扩展等功能，是生成孪生体并拓展应用的主要载体。

三是用户实体 ，主要以可视化技术和虚拟现实技术为主，承担人机交互的职能。

四是跨域实体 ，承担各实体层级之间的数据互通和安全保障职能。

管理人员可“一站式”登录业务预约、WMS、视频监控等各业务系统；该平台利用装备上的感知元件自动获取、传输数据信息；利用智能算法分析处理，实现虚拟与现实、数字端与物理端双向可控；还可为智慧决策云平台提供数据支撑。

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。

数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。

扩展资料：

数字孪生与CAD模型的相关关系补充：

当完成CAD的设计，一个CAD模型就出现了。然而，数字孪生与物理实体的产生则紧密相连：没有到实体被制造出来的那一刻，就没有它对应的数字孪生。

CAD模型往往是静态的，它的作用是往前推动，在绝大多数场合，它就像中国象棋里面一个往前拱的小卒；而数字孪生，则是一个频频回头的在线风筝：两头都有力量。

3D模型在文档夹里无人问津的时代已经过去。数字孪生可以回收产品的设计、制造和运行的数据，并注入全新的产品设计模型中，使设计发生巨大的变化。知识复用，变得越来越普及。

数字孪生是基于高保真的三维CAD模型，它被赋予了各种属性和功能定义，包括材料、感知系统、机器运动机理等。它一般储存在图形数据库，而不是关系型数据库。

参考资料来源：百度百科-数字孪生

数字孪生在新型智慧城市建设中可以进行数字孪生流域建设、数字孪生排水管网、数字孪生桥梁防撞指挥等应用场景，进行数字化、精细化、可视化管理。

一、数字孪生流域政策环境：

2021年12月23日水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，水利部部长李国英提出：“数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化”，同时强调以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。

二、水利信息化发展现状：

①透彻感知能力不足：

水利感知的覆盖范围和要素不全，对于水文信息、环境信息、工程信息等方面的监测能力已经不能满足现有业务发展和管理需要，虽然现在能够通过地面、水上、航空、航天等技术与设备进行信息采集工作，但整体智能化水平仍处于相对较低的程度。对于将要建设的数字孪生流域体系要求仍有较大的距离，物联网技术与设备也没有得到充分的利用，且通信基础能力较为薄弱，在网络带宽、应急措施方面均有不足。

②信息基础设施“算力”欠缺：

现有水利业务网中，仅有6个省（自治区）的水利业务网能够通达到乡镇级水利单位，对于工程管理单位来说联通率更低，严重阻碍了水利业务应用“三级部署、多级应用”的发展原则。骨干网络不能满足现有数据传输、服务调用的需要。面对现在越来越多的影像、图像等数据的快速增长，缺乏大数据处理、云计算与数据存储能力。

③信息资源开发利用有待提升：

水利内部信息系统缺乏整合，导致现有水利设施基础信息不全、准确性不高、基础数据不统一、对象代码不统一、数据标准不统一等问题，各类业务和各级部门间存在数据“重采、重存”的现象。同时对所需要的如地质信息等联系紧密的外部信息缺乏共享，联动不足。

④业务应用智能化水平差距较大：

现有水利信息系统中的水利工程、水资源开发、水灾旱灾防御、水土保持等业务均存在业务与信息技术融合不深入，智能化水平不足，对于5G、AI、大数据、物联网等新兴技术未能充分应用，最终导致信息系统对业务发展支撑能力薄弱的问题。

三、水利数字孪生，实现物理空间数字化映射与智慧化模拟

广东地空智能科技有限公司协同水利专业机构，在智慧水利领域进行了相关的钻研和实践，通过感知层抓取实时监测数据，基于全数字测量、大数据、云计算、地理信息、三维虚拟模型、人工智能、区块链等十余项高新技术，整合水利各项基础数据，以水利时空数据为重点研究对象，聚焦于水利数据的管理、展示与分析，对水利空间进行精细、全面、动态的模拟，构建水利业务横向共享、纵向联动，以此实现各级水利部门间信息联通，真正打通涉水信息孤岛，打破涉水业务分割，为管理者进行安全分析评估、工程运维管理、防汛调度管理、综合展示等提供可视化的便捷支持。数字孪生水利信息化监管平台集成数字孪生流域管理系统、数字孪生模拟仿真系统和数字孪生知识服务系统三大系统，融合与汇聚了多源数据，建立全时空、多维度、多粒度的水利全时空资源池，实现水利数据资产的一体化管理；一方面升级与拓展水利一张图，建设基础数据统一、 监测数据汇集、 二三维一体化、三级协同贯通的数字底板，提供水利场景的高保真、高稳定、高质量模拟仿真；另一方面集成耦合多维多时空尺度的水利专业模型和AI智能模型，提供集分析-模拟-表达-决策于一体的“四预”能力，为“2+N”业务提供智慧化服务。

链接：网页链接

数字孪生水利信息化监管平台聚焦数字孪生，以物理流域为单元，以水利时空数据为底座，以流域数据集成和可视化、水利模拟仿真为核心，以水利知识为驱动，运用物联网、大数据、人工智能、虚拟仿真等技术，实现物理空间内全域、全要素、全过程的数字化映射与智慧化模拟，支撑水利精准化决策。

四、整合数据，搭建数字孪生水利大数据中心：

基于水利行业相关的数据标准与规范，梳理水利数据资源目录，接入并整合多时空、多粒度、多维度水利数据，包括基础地理空间数据、业务管理数据、监测感知数据、跨行业共享数据等，经标准化处理，形成数字孪生水利大数据中心，为用户提供统一标准的数据服务。

五、分类入库，形成水利时空大数据全景图：

分类融合与汇聚多时空、多粒度、多维度水利数据，构建标准一致的水利数据资源池，形成水利时空大数据全景图，为用户提供全方位、多时空、多粒度的全时空数据资源服务。

子系统一：数字孪生流域管理系统

数字孪生流域管理系统是数字孪生水利信息化监管平台的基础，主要是建设数据底板，为模拟仿真、知识服务提供海量数据支撑。系统构筑统一门户，接入多源水利时空数据，打破数据壁垒，实现数据统一管理；建立物理空间到数字空间的虚拟映射,构建水利时空全景一张图；综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能、地理信息等新型信息化技术手段，提供海量数据分析能力，实现对水利空间的精细、全面、动态模拟，为精细化管理提供支撑。

①多源异构数据接入，实现数据统一管理

②“物理-数字”全映射，形成水利资源“一张图”：

③软、硬件加持，助力海量数据分析：

子系统二：数字孪生模拟仿真系统

数字孪生模拟仿真系统是数字孪生流域管理系统的升级，主要是提供高保真、低延时、高稳定的三维可视化场景，为提供细化、量化、动态、直观的计算分析提供支撑。系统基于大场景高效率图形可视化技术，借助轻量化+webp+块存储+子域等一系列技术，提升整体加载效率与浏览流畅度，实现多源、多维度、多粒度数据的高保真、高质量空间化表达与仿真建模。

子系统三：数字孪生知识服务系统

数字孪生知识服务系统是数字孪生水利信息化监管平台的核心内容与最终目标，主要是集成耦合多维多时空尺度的数据模型，提供“四预”能力。系统在共享水利部本级、流域管理机构各类计算模型与计算成果的基础上，按需构建水利专业模型、人工智能模型和水利知识模型，形成数字孪生水利模型库，提供工程调度、安全监测、知识挖掘等智慧化服务，实现“预报、预警、预演、预案”功能的综合决策指挥。

①集成水利专业模型，推进水利精准模拟：

聚焦智慧水利与空间智能领域，广东地空智能科技有限公司致力于打造专业的水文-水动力-水质耦合模型，支撑流域、区域的防洪抗旱、水资源水环境的调度管理、智慧城市的防洪排涝与水环境治理、大江大河的水污染应急调度指挥等，推进水利精准化模拟与分析。

②引入AI智能模型，助力水利智慧决策：

利用遥感AI、视频AI等技术，对遥感影像进行自动解译和加工处理，对雨水情、工情、险情、旱情、水土流失、水质水环境、非法采砂、水域岸线占用等实现大尺度的动态监测预警，提升水利安全监测能力。

③建立水利知识模型，支撑水利知识服务：

以模型库、知识库为驱动，快速分析研判，优化完善应急方案，配合人员终端信息交互，为单位内部以及与流域管理机构、水利部的异地多方会商、相关人力、物力资源应急调度指挥等提供支撑。

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