数字孪生最近那么火，到底什么是真数字孪生？

我从事这个行业5年了，我说一下我的理解吧
真正的数字孪生，
第一点，最起码得是个“孪生”吧，得长得一样，数字化模拟和物理实体要在这个不断变化的过程中保持一致；
第二点，而且这个孪生世界得跟物理世界始终保持一致啊，
这个一致还得是通过数据让他自动进行的。
这3点是基本要求。
对了 还有最重要的一点，是必须保持一致。
不光是实时数据能看见，有告警了能提示，更是面向对象的管理方式，也要清晰明了。
真正的数字孪生得达到上面这几条才行。
想要更深入的了解和体验，可以去搜索一些数字孪生的平台试用体验一下。作为现在的热门科技，未来肯定有很好的就业前景。
对了，很多人都认为从事这个行业，需要很高的代码水平或者建模水平，但新科技的发展远超乎我们的想法。这不前几天，我就发现了一个叫ThingJS-X的0代码数字孪生可视化应用平台。里边有2万多个模型，六百多个效果模板，不需要代码也能搞定数字孪生可视化。说是可以省下95%学习&交付成本，普通大学生培训10小时就能上岗。不知道这个产品的研发人员，是怎么做到既高级呈现又简单使用的呢？厉害了！

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RFID关键技术

什么是RFID主要包括产业化关键技术和应用关键技术两方面，其中RFID产业化关键技术主要包括： 标签芯片设计与制造：例如低成本、低功耗的RFID芯片设计与制造技术，适合标签芯片实现的新型存储技术，防冲突算法及电路实现技术，芯片安全技术，以及标签芯片与传感器的集成技术等。

天线设计与制造：例如标签天线匹配技术，针对不同应用对象的RFID电子标签天线结构优化技术，多标签天线优化分布技术，片上天线技术，读写器智能波束扫描天线阵技术，以及RFID电子标签天线设计仿真软件等。

RFID电子标签封装技术与装备：例如基于低温热压的封装工艺，精密机构设计优化，多物理量检测与控制，高速高精运动控制，装备故障自诊断与修复，以及在线检测技术等。

RFID电子标签集成：例如RFID芯片与天线及所附着的特殊材料介质三者之间的匹配技术，RFID电子标签加工过程中的一致性技术等。

读写器设计：例如密集读写器技术，抗干扰技术，低成本小型化读写器集成技术，以及读写器安全认证技术等,像高频读写器HR9216,超高频读写器UR6258就是行业中应用最广泛的。

RFID应用关键技术主要包括：

RFID应用体系架构：例如RFID自动识别技术应用系统中各种软硬件和数据的接口技术及服务技术等。

RFID系统集成与数据管理：例如RFID射频识别技术与无线通信、传感网络、信息安全、工业控制等的集成技术，RFID自动识别技术应用系统中间件技术，海量RFID信息资源的组织、存储、管理、交换、分发、数据处理和跨平台计算技术等。

RFID公共服务体系：提供支持RFID社会性应用的基础服务体系的认证、注册、编码管理、多编码体系映射、编码解析、检索与跟踪等技术与服务。

RFID检测技术与规范：例如面向不同行业应用的RFID电子标签及相关产品物理特性和性能一致性检测技术与规范，标签与读写器之间空中接口一致性检测技术与规范，以及系统解决方案综合性检测技术与规范等。

什么是RFID技术？

RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签， *** 作快捷方便。

RFID是一种简单的无线系统，只有两个基本器件，该系统用于控制、检测和跟踪物体。系统由一个询问器（或阅读器）和很多应答器（或标签）组成。

RFID的分类

RFID按应用频率的不同分为低频（LF）、高频（HF）、超高频（UHF）、微波（MW），相对应的代表性频率分别为：低频135KHz以下、高频1356MHz、超高频860M~960MHz、微波24G，58G

RFID按照能源的供给方式分为无源RFID，有源RFID，以及半有源RFID。无源RFID读写距离近，价格低；有源RFID可以提供更远的读写距离。

物联网=互联网+各类传感器（RFID，条码，温湿度传感器，位移，电压，震动等等传感器）。

物联网是互联网技术的延伸，是互联网之后又一更宏大的技术革命 在各个领域各个行业都会有大量的应用。

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数字孪生流域建设将以水利感知网、水利业务网、水利云等为基础，通过运用物联网、大数据、AI、虚拟仿真等技术，以物理流域为单元、时空数据为底板、水利模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理活动全过程进行数字化映射、智慧化模拟，支持多方案优选，实现与物理流域的同步仿真运行、虚实交互、迭代优化，支撑精准化决策。唐山蓝迪通信提醒，具体内容统一如下：
构建数字孪生平台
1完善数据底板——智慧水利的“算据”
2构建模型平台——智慧水利的“算法”
3建设知识平台
完善水利信息基础设施
1构建天空地一体化水利感知网
2推进国家水网智能化改造
3建设常规应急兼备水利通信设施
4完善泛在互联水利业务网
5建设多算力融合水利云
6搭建集约高效基础环境

根据ITS114的不完全统计，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路机电市场的全年千万项目统计规模为1825亿，其中主要分为四
大市场1交通管控市场千万项目规模为8424亿。2智慧交通/智能运输市场千万项目规模为2033亿。3高速公路机电市场千万项目规模为
758亿。4平安城市千万项目规模为566亿。以上四个市场都有着很多的智慧交通方面的应用案例。
具体的在交通管控市场方面，
当前各个省积极构建的交通运行监测与应急指挥系统，还有围绕着视频、图像分析，从而实现在治安、交通、工业制造、汽车、人工智能等等诸多领域的应用亦是智
慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通仿真与智能管控机器人"可实时采集视频检测数据与线圈检测数据，将采集的交通流数据、信号配时等数据输入到建立的仿
真路网模型中，进行实时的交通系统仿真。通过一体化交通仿真模型，机器人能快速找出路网拥堵点以及分析路网的常发性拥堵点，并对交通流运营状况的演变进行
预测和分析。在交通仿真与智能管控机器人平台上，还可对城市的任意交叉口的交通环境进行设置，周边居民可将相关建议"告知"机器人，实时模拟交叉口改良效
果，实现全民参与、全民实践、全民创新的交通管理新模式。
智慧交通/运输方面各种“专车”“快车”“拼车”“代驾”平台类和软件数据类的实例比比皆是，如我们都熟知的“滴滴快递”“uber"“e代驾”等app应用。
交
通工具新型技术案例方面：如无人驾驶、自动驾驶、智能车等等；在2015年12月互联网大会上李彦宏展示的无人车，李书福展现的自动驾驶技术都体现了当前
智能交通工具的发展。
更近一点的是，汽车电子标识、ETC、车路协同。2015年的新能源客车市场呈爆发性增长，新能源客车销量达到37363辆，同比增长21319%，同
时2015年国务院印发《新能源公交车推广应用考核办法（试行）》、《电动汽车充电基础设施发展指南》等等政策文件，可预见的是新能源汽车将会造就一个巨
大的市场，建立在新能源汽车之上的车联网也将搭上顺风车。
平安城市也有很多已经成型的智慧交通案例。平安城市是基于GIS数字地图技术，高
度整合治安监控、智能交通、数字城管、应急指挥等子系统，改变传统的静态管理和单点管理，实现实时、动态的联动管理新模式，实现了整个城市的治安、交通、
城管、应急联动等各个职能部门的联动，建立了高效的城市部门联动机制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根据高清视频监控系统的特点和应用需求，结合
当前与今后一定时期内图像监控系统与图像应用系统的发展需要，建设一套先进的平安城市综合应用平台，为指挥调度、调查取证、应急处置、交通管理等多种后台
应用提供及时、可靠的视频图像信息，服务于实战。市面上常见的平安城市系统具备的主要功能大部分都有：人脸卡口功能；交通事件检测功能；智能检索功能；道
路违法抓拍功能；车辆稽查布控功能；非现场执法；分析研判功能；交通事态监控功能；视频质量检测功能；智能应用管理功能；数据格式及通信功能；远程控制功
能；指挥调度功能；勤务管理功能； 设备运行状态监测功能。
以上在我看来都是智慧交通的应用案例。
接下来说一下在大数据方面的应用案例
在
医疗方面，纽约的mountsinai医院利用数千名患者的数据、历年汇报的流感爆发数据等数据与病毒的变异过程做交叉比对。通过这种工作，科学家和医生
可以预测病毒如何传播，以及对抗这些病毒的最佳途径；甚至有可能使用预测分析来判断病毒的传播方式，然后采取行动来限制这一传播。据说这家医院有望在未来
阻止流感的发生。
在交通方面，浙江某城市与英特尔合作，安装了1000个数字监控设备，100个智能监测点系统，超过300个检查点的电子警察，和500多个视频监控系统。通过更有效地监测交通和拥堵数据，改善交通流量，减少道路交通事故。
在
废物处理方面，
英国曼彻斯特垃圾处理局有一套系统，能够利用数据使得产生的垃圾被尽可能多的再次利用。通过对来自不同地区的卡车进出加工厂时进行称重，能够了解每个地区
所产生的垃圾数量。这些数据帮助当局出台了相应的政策，鼓励那些特定的社区更好的垃圾回收和垃圾减量。
在建筑方面， 住房慈善机构hact从400,000座住房中持续不断地收集数据，并进行了各种数据分析。通过数据来发现设计、建造、布局中存在的潜在问题，进而在建造新的楼宇时优化相关的参数，避免这些问题，改进政府保障房的的维修，规划空间合理使用。

智能应用服务，Google提供的大数据分析智能应用包括客户情绪分析、交易风险（欺诈分析）、产品推荐、消息路由、诊断、客户流失预测、法律文案分类、
电子邮件内容过滤、政治倾向预测、物种鉴定等多个方面。据称，大数据已经给Google每天带来2300万美元的收入。例如，一些典型应用如下：
（1）基于Map Reduce，Google的传统应用包括数据存储、数据分析、日志分析、搜索质量以及其他数据分析应用。
（2）基于Dremel系统， Google推出其强大的数据分析软件和服务 —
BigQuery，它也是Google自己使用的互联网检索服务的一部分。Google已经开始销售在线数据分析服务，试图与市场上类似亚马逊网络服务
(Amazon Web Services)这样的企业云计算服务竞争。这个服务，能帮助企业用户在数秒内完成万亿字节的扫描。
（3）基于搜索统计算法，Google推出搜索引擎的输写纠错、统计型机器翻译等服务。

（4）Google的趋势图应用。通过用户对于搜索词的关注度，很快的理解社会上的热点是什么。对广告主来说，它的商业价值就是很快的知道现在用户在关心
什么，他们应该在什么地方投入一个广告。据此，Google公司也开发了一些大数据产品，如“Brand Lift in
Adwords”、“Active GRP”等，以帮助广告客户分析和评估其广告活动的效率。
（5）Google Instant。输入关键词的过程，Google
Instant 会边打边预测可能的搜索结果。
谷歌的大数据平台架构仍在演进中，追去的目标是更大数据集、更快、更准确的分析和计算。这将进一步引领大数据技术发展的方向。

在竞选方面，直到2012年，奥巴马的数据团队对数以千万计的选民邮件进行了大数据挖掘，精确预测出了更可能拥护奥巴马的选民类型，并进行了有针对性的宣
传，从而帮助奥巴马成为了美国历史上唯一一位在竞选经费处于劣势下实现连任的总统。只要数据量够大，够及时，挖掘够深刻，就可以洞悉每个选民的投票几率。

在教育方面，"以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在学生管理数据库中挖掘出有价值的数据，经过过程性和综合性的考虑，找到学生各种行为之间的内在
联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策。以某集团最新出版的全球少儿美语旗舰课程为例，引入了首款应用于少儿英语学习领域的
MyEnglishLab在线学习辅导系统（以下简称MEL），应用大数据技术全程实时分析学生个体和班级整体的学习进度、学情反馈和阶段性成果，从而及
时找到问题所在对症下药，实现对学习过程和结果的动态管理。

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