我们可以把自己虚拟化了！数字孪生如何改变城市与个人？

文 |陈龙

本文授权转载自：集智俱乐部

导语

资深智慧城市研究者、华为公司智慧城市高级顾问王鹏，受邀在腾讯研究院×集智俱乐部 AI&Society沙龙上发表以“从城市数据到智慧城市”为题的演讲。笔者回顾了王鹏对城市数据及其应用的，并结合清华大学龙瀛团队在人类数字化上的最新研究，提出对城市和个体虚拟化的探讨。讲座视频实录请见文末小程序与网页链接。

源于工业40的数字孪生

数字孪生（Digital Twin）这一概念最早可以追溯到Michael Grieves教授2002年在密歇根大学PLM（产品生命周期管理）中心对产业界做的一次演讲（虽然没有书面证据，但这仍被广泛认为是数字孪生最早来源）。

2014年，Michael Grieves在其撰写的“Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication”白皮书中进行了详细的阐述。他认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。

在此之后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印等领域。随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。

企业界走在数字孪生的前列。工业40下的数字孪生被各大软件厂商赋予了各自的理解，并将其与自身业务融合，致力于打造出现实世界与虚拟世界融合的解决方案。

美国通用电器公司（GE）与ANSYS公司借助数字孪生这一概念，提出物理机械和分析技术融合的实现途径，让每个引擎，每个涡轮，每台核磁共振都拥有一个数字化的“双胞胎”，并通过数字化模型在虚拟环境下实现机器人调试、试验、优化运行状态等模拟，以便将最优方案应用在物理世界的机器上，从而节省大量维修、调试成本。

西门子引用数字孪生的概念，来形容贯穿于产品生命周期各环节间的数据模型。通俗地说，数字孪生就是仿真模拟一些工厂的实际 *** 作空间，从产品设计到产线设计，到设备制造方的机械设计和工厂的规划排产，到最后制造执行和产品大数据。

法国软件公司达索系统在数字孪生创新协作和验证中，不仅重视产品的数字化表现，更试图通过三维体验平台实现设计师和客户之间的互动。

德国软件公司SAP基于Leonardo平台在数字世界打造了一个完整的数字化双胞胎，在产品试验阶段采集设备的运行状况，进行分析，得出产品的实际性能，再与需求设计的目标比较，形成产品研发的闭环体系。

简而言之，工业40下的数字孪生，更多是为制造业提供了产品在物理空间和虚拟空间之间的映射关系，以及在实体世界以及数字虚拟空间中记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹的过程。

物理世界和数字副本

数字孪生：催生智慧城市20

值得注意的是，数字孪生的概念不仅活跃在工业40的制造业，也越来越频繁地出现在智慧城市领域。随着ICT（信息、通信、技术）成为智慧城市发展的主要动能，移动通信、互联网、云计算、传感器、人工智能、量子通信在智慧城市都得到了广泛应用。全域感知、数字模拟、深度学习等各领域的技术发展也即将迎来拐点，这使得城市的数字孪生应运而生。

中国智慧城市数字孪生的发展还有很长一段路要走。数字孪生高度依赖传感器所采集的数据和信息，而就目前的技术水平来看，精细化尺度下城市数据的全域感知和 历史 多维数据的获取，依旧有难度。物理实体空间的数据不够详尽，将直接导致其数字副本的缺失。现阶段的数字孪生距离想象中的沙盒系统模拟推演、人工智能决策等功能仍有很大差距。

数字孪生在智慧城市发展与建设中的核心价值在于，它能够在物理世界和数字世界之间全面建立实时联系，进而对 *** 作对象全生命周期的变化进行记录、分析和预测。智慧城市中的数字孪生可以分为四个阶段，分别是

对城市现状进行精准、全面、动态映射的现状孪生；

从 历史 数据中学习、分析、识别、总结并发现城市运行规律的学习孪生；

人工监督下模拟不同环境背景下的发展情景的模拟孪生；

最终通过实时数据接入与人工智能自动决策的自主孪生。

同时，我们也应看到数字孪生在传感器、5g和边缘计算技术不断发展中所具备的巨大潜力。传感器的高密度部署与高精度感知，结合5g和边缘计算的实时结构化计算回传，对城市物理空间的全域感知和实时更新，将是5g时代的常态。一砖一瓦、一草一木、一桌一椅、一人一车，都会以不同的频率更新位置和状态信息，从而实现真正的“全息”虚拟城市。

城市数据：数字孪生的DNA

在智慧城市的建设中，数字孪生的核心在于构建与城市物理空间全面映射的虚拟（信息）空间。不同于制造业产品周期管理中被制造商全面掌握的产品信息化数据，城市作为一个庞大的复杂系统，其包含的物理空间及过程，无时无刻不在产生着多维的海量大数据，这无疑在数据收集、处理、运算、储存和管理上向城市数字孪生提出了挑战。

近年来，以数据为核心的城市生态链构架了智慧城市的顶层设计，形成以共享信息为中心、各行业协同实现的“感知-应用-共享信息”的智慧城市模式。与此同时，在大数据、人工智能、云计算、物联网等新兴ICT技术的推动下，多维的海量城市数据也逐步以不同方式被挖掘并应用在智慧城市的研究和实践中。

传统城市统计数据的电子化与空间可视化是城市大数据发展迈出的第一步。基于GIS平台上对行政边界的勾绘，并将其与传统的年鉴统计数据相匹配，就能实现传统数据的电子化与可视化，并依托GIS空间分析功能实现空间可视化与分析。

Cityeye上对传统统计数据的电子化与空间可视化

互联网大数据的应用标志着城市真正迈入了大数据时代，而互联网大数据也俨然成为近年来城市研究的“宠儿”，无论是学界还是业界都在积极 探索 互联网大数据为城市研究和发展带来的诸多可能。

互联网大数据最大的优势在于其打破了传统数据自上而下的数据采集壁垒，而是以自下而上的方式提供着精细尺度下的多维数据，如记录城市内所有地理实体空间位置与属性的兴趣点（POI）数据；反映话题热度与用户画像的社交媒体大数据；实时展示人口空间分布的热力图等。

而随着智慧城市的到来，传感器技术的进步与成熟为城市研究提供了另一条数据获取之路。

通过多模块集成传感器在城市内部的架设，可以实现精细尺度下城市环境、人车行为等数据的实时感知与收集。如由City Grid城市网格数据监测站，可利用多模块传感器网络监测人车流量及环境质量，如风速、风向、光照、温湿度和pm25等。City Grid是一款针对城市空间精细化感知的物联网产品，也是传感器技术应用在城市全域感知、数据采集，乃至实现城市未来微观环境与人车行为预测的经典案例。王鹏团队也曾多次利用City Grid多次在清华大学校园和白塔寺社区内进行监测布点、数据采集，并针对城市环境和人群行为开展深入分析。

City Grid城市网格数据监测站

LBS数据（基于位置服务的数据），通过运营商采集用户与基站间不间断的信令数据，来获取移动服务用户相对精确的实时空间位置。因其具备用户量大，覆盖范围广等特征，是描述城市人口数量和空间分布的“终极”数据。

我们把自己数字化了！

Digital Self 数字自我

在感叹数字孪生如何颠覆性地改变制造业和城市管理与运营的同时，有学者已经开始 探索 如何打造人类个体的数字双胞胎。

清华大学龙瀛团队的研究助理张昭希近期发表了一篇题为“Application of wearable cameras in studying inpidual behaviors in built environment”的期刊论文，提出创新性地使用可穿戴式相机对个体行为和城市空间感知进行数据收集、分析与模拟。

研究团队利用便携式相机，记录佩戴者正前方每5分钟一张的数据，并通过人工识别、计算机视觉分析和色彩识别分析等手段，对佩戴者个体行为特征、时间分配、路径转移、场所事件等要素进行了分析研究。研究结果表明，可穿戴式相机采集到的数据具有丰富的个体行为与时空信息，可以有效描述个体在空间中的行为特征。

数字化的“生命日志”

随着大数据在城市研究中的广泛应用和快速发展，基于建成环境层面的形态要素数据（如遥感、街景和POI数据）和多种互联网数据（如微博、点评和手机信令数据）开展的针对大规模群体的研究，为利用大数据解释城市问题提供了大量案例参考，并逐步建立了理论基础。然而，这些基于较粗尺度城市物理空间，抑或是大规模群体的大数据，仍较难被应用于个体的深层剖析和研究解读。

而可穿戴式相机为大规模采集个体数据提供了新的契机，通过记录的数据将个人活动信息数字化，形成“数字自我”的 电子档案，弥补了现有研究中对个体行为数据采集不够连续、维度不够丰富的问题，这也是从城市环境数据化向个体行为信息化的转变之一。同时，个体行为信息化也将推动研究方法的革新和新技术的介入，从主观的“个体感知”转向客观的“量化研究”。

从数字孪生的角度来看，基于可穿戴式相机记录下的数据，通过整理和分析可以剥离出个体在物理空间中的行为特征要素，进一步将这些个体行为特征要素在时空上数字化，从而构建了其在虚拟（信息）空间内的数字双胞胎。同时，数据中包含的大量物理空间建成环境要素同样可以被数字化并记录在虚拟空间内，从而反映物理空间和虚拟空间内个体和环境之间的交互。

科技 的日新月异不仅使人们的生活方式发生了巨大改变，同时也影响着城市运行的方方面面。不可置否的是，新技术的高速发展给城市研究与实践带来了新的机遇，推动着城市规划技术和工具的突破与创新。如龙瀛提出的数据增强设计，允许规划师们借助多维城市大数据对城市做出更全面、精准的分析与规划设计响应。

同时，在信息通讯技术革新的助力下，数据储存、挖掘、云计算和可视化等技术的完善也为研究城市提供了新视角。人们的思维方式从传统的机械思维向大数据思维转变，认知方式也逐渐向虚实结合的体验过度。城市数字孪生、数字自我的概念也将在第四次工业革命的技术革新下拥有更丰富的内涵。

参考资料

[1] 王鹏：展望未来城市，万物皆可运营 | 智慧城市长文综述

[2] 王鹏：城市数据到智慧城市

[3] Long, Y (2019) (New) Urban Science: Studying New Cities with New Data, Methods and Technologies Landscape Architecture Frontiers, 7(2), 8-21

[4] Zhang, Z X, & Long, Y (2019) Application of Wearable Cameras in Studying Inpidual Behaviors in Built Environments Landscape Architecture Frontiers, 7(2), 22-37

根据全国211大学名单可知：浙江工业大学不是211大学。
浙江工业大学，简称浙工大，位于杭州市，是教育部与浙江省人民政府共建的浙江省首批“省重点建设高校”、国家“2011计划”首批牵头高校，入选国家“111计划”、教育部首批“卓越工程师教育培养计划”、“卓越教师培养计划”、“新工科研究与实践项目”、国家大学生创新性实验计划、国家级大学生创新创业训练计划、中国政府奖学金来华留学生接收院校、孔子学院奖学金接收院校、首批高等学校科技成果转化和技术转移基地，为亚洲规划院校联盟（APSA）、CDIO工程教育联盟成员。
学校始建于1953年，1953年9月10日，学校正式开学，14日举行开学典礼，是为校庆纪念日，其前身可以追溯到1910年创立的浙江中等工业学堂，先后经历了杭州化工学校、浙江化工专科学校、浙江化工学院、浙江工学院和浙江工业大学等发展阶段。1994年、1999年和2001，浙江省经济管理干部学院、杭州船舶工业学校和浙江建材工业学校陆续并入浙江工业大学。2009年6月，浙江省人民政府和教育部签订共建协议，学校进入省部共建高校行列。2013年5月，学校成为国家“2011计划”首批认定的14家协同创新中心牵头高校之一。

截至2022年2月，设有朝晖、屏峰、莫干山等三个校区，占地面积3365亩，固定资产总值4819亿元；设有26个二级学院1个部，另举办1个独立学院；有9个博士后科研流动站，13个一级学科博士点，2个专业博士学位授权类别，29个一级学科硕士点，22个硕士专业学位授权类别，66个本科招生专业；全日制本科学生19727人、各类研究生12732人。

师资力量

截至2021年2月，学校有教职工3125人，其中专任教师2277人，正高级职称教师487人，副高级职称教师970人，具有博士学位的教师1605人。拥有中国工程院院士3人、双聘中国科学院和中国工程院院士4人、国家杰出青年基金获得者4人、国家“万人计划”入选者10人、国家级有突出贡献中青年专家10人、国家级教学名师3人、国家优秀青年基金获得者4人、人社部“百千万人才工程”入选者9人，教育部创新团队2个、国家级教学团队2个，浙江省特级专家9人、浙江省有突出贡献中青年专家22人、浙江省“钱江学者”特聘教授42人。

优势学科及专业

国家重点培育学科（1个）：工业催化

省级重点一级学科（7个）：机械工程、化学工程与技术、生物工程、环境科学与工程、控制科学与工程、药学、材料科学与工程

省重点学科（22个）：化学、电力电子与电力传动、动力工程及工程热物理、计算机软件与理论、信息与通信工程、物联网工程、中药学、 城市规划与设计、管理科学与工程、结构工程、新闻传播学、桥梁与隧道工程、设计艺术学、食品科学、应用数学、刑法学、光学、教育技术学、化学生物学、教育经济与管理、农药学、武器系统与运用工程

国家级特色专业：制药工程、生物工程、应用化学、汉语言文学、化学工程与工艺、机械工程及自动化、国际经济与贸易

通过中国工程教育专业认证专业（16个）：化学工程与工艺、计算机科学与技术、制药工程、环境工程、机械工程、土木工程、给排水科学与工程、建筑学、城乡规划、安全工程、过程装备与控制工程、生物工程、软件工程、食品科学与工程等

省优势专业：化学工程与工艺、机械工程及自动化、国际经济与贸易、应用化学、汉语言文学、生物工程、环境工程、应用物理学、工业设计、自动化、软件工程、过程装备与控制工程、土木工程、制药工程、材料科学与工程

浙江省优势专业（17个）：国际经济与贸易、工商管理、电气工程及其自动化、计算机科学与技术、软件工程、自动化、材料科学与工程、化学工程与工艺、制药工程、土木工程、环境工程、机械工程、应用化学、生物工程、应用物理学、汉语言文学、工业设计

教学建设

截至2021年2月，学校有国家级一流本科专业建设点15个，国家级特色专业7个，教育部专业综合改革试点3个，通过中国工程教育专业认证16个，国家级精品课程9门，国家级双语教学示范课程3门，国家精品视频公开课3门，国家精品资源共享课9门，来华留学英语授课品牌课程2门，“十二五”国家级规划教材14部，国家虚拟仿真实验教学项目2个，国家级实验教学示范中心3个，国家级虚拟仿真实验教学中心1个，国家级人才培养模式创新实验区3个，国家级工程实践教育中心7个，国家级大学生校外实践教育基地1个国家级实验教学示范中心3个，国家级虚拟仿真实验教学中心1个；有浙江省一流本科专业建设点27个，浙江省级重点（建设）专业20个，省优势专业17个，省特色专业12个，省级精品课程50门，省级精品在线开放课程8门，省级实验教学示范中心15个、省研究生联合培养基地3个、省级大学生校外实践教育基地2个，省级产教融合示范基地2个；有工信部国家中小企业公共服务示范平台1个，工信部国家中小企业银河培训工程基地1个（中国中小企业研究院），全国重点职教师资培训基地1个；在近三届国家级教学成果奖评选中，获二等奖9项。学校是教育部卓越工程师教育培养计划试点高校，国家大学生创新创业训练计划项目单位。

学科建设

截至2021年2月，学校有9个博士后流动站；有一级学科博士学位授权点9个，一级学科未覆盖二级学科博士学位点1个；一级学科硕士学位授权点29个，一级学科未覆盖二级学科硕士学位点5个；具有19种硕士专业学位授予权；具有硕士研究生免试推荐权和外国留学生、港澳台学生招生权。拥有国家重点（培育）学科1个、浙江省重中之重一级学科3个、浙江省重中之重学科3个、11个省一流学科（A类）和7个省一流学科（B类）。

学术研究

截至2021年2月，学校建有国家级2011协同创新中心1个，国家工程技术研究中心1个、国家级国际科技合作基地1个、国家重点实验室培育基地1个、国家级大学科技园（牵头建设）1个、国家地方联合工程实验室1个、国家级虚拟仿真实验教学中心2个、教育部重点实验室2个、教育部工程研究中心2个、浙江省重点实验室11个、浙江省重大科技创新平台12个（包括参建）、浙江省国际科技合作基地1个、浙江省哲学社会科学重点研究基地1个，国家地方联合工程实验室1个，浙江省工程实验室2个。

合作交流

截至2021年2月，对外交流活动日趋活跃，已与美国、英国、法国、德国、意大利、加拿大、日本、比利时、澳大利亚、俄罗斯、乌克兰、韩国、瑞典、芬兰、奥地利、爱沙尼亚、马来西亚、泰国、加纳等国家的70余所高校建立了校际协作关系，在学生联合培养、教师学术交流和科研合作、中外合作办学、引进海外智力、来华留学生教育和对外汉语教学等方面取得了长足的进展。目前，学校具备招收中国政府奖学金、孔子学院奖学金、浙江省政府奖学金来华留学生资格，共有来自80余个国家、地区的留学生，学习汉语言、中国文化及本科、硕士、博士专业课程。

图书馆资源

截至2021年2月，浙江工业大学图书馆共有馆藏图书已达1028万余册，中外期刊37174种。其中印刷型图书2314万册，电子图书1637万册，印刷型期刊合订本202万册，电子型期刊合订本872万册，硕、博士论文3224万册。主要收藏中、英、德、法、日、俄等文种的专业文献，文献覆盖文、理、工、法、农、经济、管理、医药、教育等学科门类，尤其以化学工程、机电工程、电子信息工程、土木工程、环境工程、经贸管理等类文献最为丰富。被省高等学校图书情报工作委员会授予“浙江省高校图书馆2013—2014年度先进集体”荣誉称号。

211大学一般指211工程，是指面向21世纪、重点建设100所左右的高等学校和一批重点学科的建设工程。

211工程是新中国成立以来由国家立项在高等教育领域进行的重点建设工作，是中国政府实施“科教兴国”战略的重大举措、中华民族面对世纪之交的中国国内外形势而作出的发展高等教育的重大决策。

资讯 “所谓智慧体育应该是基于大数据、云计算及物联网技术于一体，以竞技体育、全民健身、体育产业等为基本架构，整合教育、医疗、旅游、文化等‘体育＋’资源的一种比较高级的生态系统。”国家体育总局体育科学研究所智慧体育创新研究中心主任李详晨在智慧体育高峰论坛上如是说。

2017世界物联网博览会智慧体育高峰论坛日前在无锡举行。作为2017世界物联网博览会十个高峰论坛之一，智慧体育高峰论坛以“智慧引领体育 科技促进健康”为主题，吸引近500位专业人士共同探讨智慧体育的发展之路。

“互联网、大数据等技术的快速发展，智能装备、物联网的加速应用，智慧体育将使我们获得更加个性化、科学化、智慧化的运动体验，真正实现全民健身与全民健康的深度融合。”江苏省体育局局长陈刚表示，他的脑海中经常想象一个城市白领的智慧体育生活：通过一款体质监测和运动能力评定的应用，获得一个阶段的健身计划与运动处方。跑步时通过智能跑步机、 智能手环 等硬件实时记录运动数据、心率、卡路里消耗，计算运动强度。一个人跑步觉得无聊时可以通过app应用去约跑；想去打羽毛球时，可以通过app查询并预约场地、教练和对手；如果遇到极端天气不便于去球场，可以在家里打开智能终端，手持带有感应芯片的智能羽毛球拍，通过网络平台实现虚拟打球……

“有的人觉得跑步机比较无趣，而虚拟现实与体育仿真技术项目可以通过在跑步机上装载一个装置，让人体验仿真环境下跑步，三维场景让机械的跑步变得有趣，人可以置身于风景如画的旅游胜地、广袤无垠的太空，甚至可以增加社交功能，匹配跑步伙伴。”杭州师范大学教授潘志庚认为，虚拟现实与体育仿真技术应用的前景应该是“健身＋体能监控＋健康管理＋旅游社交”。

本届论坛由国际体育科学与教育理事会、国家体育总局科教司指导，总局体育科学研究所、江苏省体育局、无锡市人民政府主办。作为江苏省政府支持建设的首个智慧体育城市，无锡积极谋划智慧体育的发展蓝图。体育产业将插上“互联网＋”的翅膀，搭载“物联网”快车，进入转型发展的快车道。

信息技术领域包括如下：
1、从物联网角度看，传感技术是衡量一个国家信息化程度的重要标志，作为第二届杭州物联网暨传感技术应用高峰论坛，推进我国传感器产业化快速发展。
2、能存储大量信息和知识，会推理(包括演绎与归纳)，具有学习功能，能以自然语言、文字、声音、图形、图像和人交流信息和知识的非冯诺依曼(JohnVonNeumann)结构的通用高速并行处理计算机。是现代计算技术、通信技术、人工智能和仿生学的有机结合，供知识处理用的一种工具和技术。

物联网的发展前景很不错，具体如下：
1更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。

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。

物联网的本质是训练出物体的数字孪生体。
物联网是将物体通过传感器、通信和计算技术连接到互联网上，从而形成“物-物互联、物-云互联”的智能生态系统。
为了实现对物联网中的物体进行远程监控、诊断和优化，需要建立物体的数字孪生体，即基于物体传感器获取的数据进行建模，通过算法训练出的数字化物体模型。
数字孪生体不仅可以用于监控和诊断，还可以通过虚拟仿真技术进行优化和改进，从而降低生产成本、提高效率和可靠性。
在工业、农业、城市管理等领域，数字孪生体已经成为一种重要的技术手段和管理方法。

三维物联网概念

三维物联网是运用虚拟现实技术构建的全三维数字化物联网管理平台，结合互联网技术、射频识别传感器、视频监控系统、视频分析系统，以及数据仓库技术和数据挖掘技术，突破以人工管理为主的常规园区管理模式，解决常规管理模式中各系统各自独立，支离破碎的问题，同时解决传统模式中信息量少、流通不畅、缺乏综合分析、难以共享、应对突发事件反应迟缓、安全隐患较大等问题，实现物联网时代全面感知各种信息，让常规园区管理更加智能便捷。

三维物联网关键技术

RFID射频识别技术——物联网的“嘴巴”

RFID射频识别技术作为一种通信技术，通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

传感器技术——物联网的“耳朵”

作为接收器，它能感受规定的被测量，例如温湿度、电压、电流，并按照一定的规律转换成可用输出信号。

AI及云计算技术——物联网的“大脑”

云计算是把一些相关网络技术和计算机发展融合在一起的产物。它提供动态的可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，具有十分强大的计算能力，高达每秒10万亿次的运算能力，可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。同时它也具有超强的存储能力，具有计算和存储能力。

而相比云计算，AI技术就是真正意义上模仿人类大脑学习与思考，研究领域有智能机器人、虚拟现实技术与应用、工业过程建模与机器学习等。

无线网络技术——物联网传输中的“高速公路”

当物体与物体“交流”的时候，就需要高速、可进行大批量数据传输的无线网络，无线网络的速度决定了设备连接的速度和稳定性。若无线网络的速率太低，就会出现设备反应滞后或者连接失败等问题。

目前，我们使用的大部分网络属于4G，4G给通信市场带来的变革是十分巨大的，但是在我们即将面世的5G面前都不算什么，据悉，5G的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb，举例而言就是一部超高清画质**可在1秒之内下载完成，作为第五代移动通信技术，加上国内5G近两年的政策推动，也将把移动市场推到一个全新的高度，而物联网相关领域的发展也因其得到很大的突破。

三维物联网应用领域有哪些？

智慧城市

智慧城市以最大化优化城市功能为目标，促进经济增长，同时利用智能科技与数据分析来提高城市居民的生活质量。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用，营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是，智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能，通过高效利用资源，节约成本、能源，提升生活质量，减少对环境的负面影响，推动了低碳经济的发展。

智慧园区

园区应用物联网的理件技术可以实现各照明设备电气参数的集中采集，能耗计量和统计、故障声光报警、设备防盗，快速地图定位故障点等。园区中的各种需要获得的有用信息包持温度、湿度，照度等，都可用传感得技术获得，传感器技术获得这些信息后把它们转换成与之对应的输出信号，这样就可以使人们能更好地控制自己的生活和工作环境，最终可以使园区实现智能化。

工业物联网

物联网不仅是智能制造的关键技术之一，也是制造业企业实现数字化转型的重要途径；借助物联网技术，企业可以对多种类型的数据进行高效采集和整合分析，为客户提供远程故障诊断、预测性运维等增值服务，并通过数据价值深度发掘实现数据变现新的收入增长，变产品制造商为综合服务提供商。制造领域应用于物联网技术，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。未来应提高工业设备的数字化水平，挖掘原有设备数据的价值，提高设备间的协同能力。

建筑施工管理

随着建筑业的高速发展，施工事故也频繁发生，不仅夺去了无数建设者的生命，也为国家和企业造成了重大的经济损失。安全问题始终贯穿于工程建设始终，但是影响施工安全的因素错综复杂，管理的不规范和技术的不成熟都有可能导致施工的安全问题。物联网在施工管理中的应用，可以一定程度上避免安全事故的发生，保证施工安全。

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