数字孪生在新型智慧城市建设中的应用都有哪些？

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。

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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。

一、按照使用的性质可以分为：工业建筑、农业建筑、民用建筑。民用建筑又可以分为：公寓沙盘模型、花园住宅沙盘模型、新建住宅沙盘模型、新式里弄沙盘模型等

二、沙盘模型按照规模大小又可以分为：庞大沙盘建筑模型，和一般沙盘建筑模型。

三、按照沙盘建筑模型层数和总高度可分为：低层建筑模型、多层建筑模型、小高层建筑模型、高层建筑模型、超高层建筑模型。

根据不同种类分为不同沙盘模型，而往往分类不需要那么明确， 多数分类是针对客户需求而分类

问到怎么选择植保无人机，首先需要结合自身，是想要在如水稻一样的矮作物还是在想要在果树方面发展，拥有的市场是否足够大。
如果你想要在果树方面发展或者是拥有很大的水稻等矮作物市场，只要拥有这两点之中的一点，我建议你选用燃油直驱多旋翼无人机。
因为目前在果树方面电动飞机是做不到全面打透果树的，续航时间也达不到，一天作业不了多少亩地，且在拥有足够大的市场后必须选用长续航、大载重才能支撑住一天的工作量，如果选用电动无人机，比如在新疆作业，作业目的地距离住所100多公里，不可能再回去给电池充电吧，这也是电动无人机不方便的一个点。
而燃油直驱多旋翼无人机是不存在这个问题的，只要携带足够多的燃油，就可以保证它一天的工作量。最后不得不说一下，如果说选用哪一家的燃油直驱多旋翼无人机的话，最早开始在这方面钻研专攻的是深圳常锋无人机，他们好像是全球第一家开始做燃油直驱多旋翼，载重方面能达到最大70kg，续航1-3个小时，现在能做的这个的，目前来说还是屈指可数的

行业主要上市公司：北方导航(600435)、洪都航空(600316)

本文核心数据：中国无人机市场结构、农林植保无人机发展情况

无人机在中国的起步较晚，且最开始主要用于中国军用领域。2014年，中国无人机行业贡献度主要以军用无人机为主，贡献率高达90%，而民用领域则仅占10%左右。但民用领域的需求规模在近两年得到较大的释放，尤其是2016年，无人机在消费级以及工业级层面得到了消费者以及行业客户的认可，并部分实现了规模化生产，民用领域无人机规模陡升，增速在50%-70%之间。

而根据公开资料显示，2020年我国民用无人机市场中，农林植保类无人机占比最多，占到了42%。电力巡检、物流运输、安防无人机的占比分别为19%、16%和14%，其他无人机占比9%。

应用领域广阔

农林植保无人机指用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机，该型无人机由飞行平台(固定翼、单旋翼、多旋翼)、GPS飞控、喷洒机构三部分组成，通过地面遥控或GPS飞控实现喷洒作业，可喷洒药剂、种子、粉剂等。

在林业中的应用主要可以分为事前预防、事中解决控制和时候补救三个方面。

高效节能易 *** 作等优势明显

目前无人机在农作物的播种(授粉)、洒药、施肥，以及长势和病虫害的监测等方面无论与人工相比，亦或是与传统机械相比均具有明显优。以洒药为例，无人机撒药与手工撒药相比一方面可以提高效率节约资源，另一方面也可以提高食品安全和环境保护。

2020年大疆基本占领国内市场

我国农林植保型无人机发展起步较晚，直到2005年我国才开始自行研制农林植保无人机，并于2010年首次投入使用。直到2013年5月份，在国家农业部发布的《关于加快推进现代职务保护体系建设的意见》中明确指出加强农业航空建设，农林植保型无人机才进入了快速发展阶段。截至目前，我国农林植保领域的无人机市场基本被大疆公司占据，市占率在9成左右。

由于农林植保无人机在播种、授粉、撒药、施肥等方面能够极大得提升效率、节约资源等优势，近年来，国家不断出台相关政策，支持农林植保无人机的发展。

2020年农林植保无人机市场规模约68亿元

目前农业病虫害的预防多是靠经验总结，病虫害检测往往具有滞后性。这就导致我国的农产品用药不当或者用药过量，结果农产品中农药残留量往往超标，严重影响消费者的身体健康，也影响我国农产品在国际上的竞争力。除此之外，我国农业用地的土壤湿度的检测往往也具有滞后性，土壤严重缺水时才进行灌溉。这样一方面造成水资源的浪费，

另一方面耽搁农作物的生长，最终影响农作物的产量。我国是农业大国，有18亿亩的耕地，这为工业无人机在农林植保方面提供了广阔的空间。历经10年探索，我国植保无人机保有量和作业面积大幅增加。根据Frost&Sullivan披露的数据，2020年我国农林植保无人机市场规模在68亿元左右。

综合来看，考虑到我国国土面积辽阔，耕地、林地等自然资源丰富，而伴随着现代化的进程，务农务林人数有一定程度的减少，机械化、现代化、智能化转型是必行之路，因此农林植保无人机应用前景广阔。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国无人机行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

深圳有一家叫做元望谷，做RFID产品的，涉及仓储物流农业等，广州的有一家叫上源的做应用软件的，做信息的处理，广州的还有一家叫飞瑞敖，做光载无线交换机的，做信息的传达，提供有完备的高校的物联网实验室建设方案，三个公司三足鼎立，各占了物联网三个层面的一层，与各层的公司也都有业务合作，都各有长处，要说物联网实验室解决方案做得好的，首推飞瑞敖的物联网实验室解决方案，因为他家着重在这一点，其他家的目前还没有着重做物联网实验室解决方案。

DJI 大疆农业

农业生产的进步，离不开技术创新。DJI 大疆农业以用户需求为导向，以技术创新为驱动，为全球用户提供基于无人机技术的智慧农业解决方案，推动农业生产转型升级。

智能高效，引领未来农业

先进的农业智能装备，完善的生产数据采集、处理、分析、决策系统，为农田规划、作物监测、病虫害防治、农事管理提供高效可靠的解决方案。

植保作业-T20 植保无人飞机

可对水稻、小麦、玉米、柑橘、棉花等作物进行病虫草害防治作业。

播撒作业-T系列播撒系统20

搭配植保无人飞机，可对固体颗粒肥、种子等进行播撒作业，适用于水稻直播、草原补种、油菜播种、扬肥等多作业场景。

农田测绘-精灵 4 RTK

辅助农田 GIS 系统可视化建设及属性管理，记录农田环境变化，为精准农业提供基础地图，为农田规划提供依据，为处方图等精准农业方案提供数据。

作物监测-精灵 4 多光谱版

通过采集多光谱数据，快速获取农作物各生长阶段指数，对农作物长势进行实时监测，帮助用户迅速发现病虫草害，针对性采取植保措施，精准管理。

建图规划-大疆智图

可对农田、果园、山林环境进行模拟重建，对多光谱数据进行建图分析，为变量喷洒/施肥作业提供处方图，规划自主作业航线，帮助用户全面提升作业效率。

植保管家-大疆农业服务平台

专为飞防植保作业设计，APP 端拥有数据报表、作业记录、售后服务、线上教学等诸多实用功能，PC 端更支持统防统治管理功能，帮助用户高效开展植保作业。

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为政企用户提供全方位农业植保数据监管与分析服务，支持大疆植保无人机以外第三方设备的接入，可以根据用户需求，提供定制化专项服务。

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