关于数字孪生的摘抄

1.数字孪生白皮书

数据建模的挑战

1.数据建模是指数据的结构化、标准化和排序流程，以供特定业务流程使用。
2.数据清洗是必要的，并创建可用于在物理对象和数字孪生之间一致地传送数据的永久连接。
3.这也意味着需要排列流程以完全获取版本控制数据，以及来自物联网源的大量信息。
4.CAD能够提供足够准确的3D表示，但严格来说，数字孪生模型与3D并不是完全一致。
5.建模的根本作用是通过收集的所有数据，提供准确、一致且完整的全貌。
6.支持数字孪生有效使用的是数据，而非3D模型。

数据大众化的挑战

在合适的时间向合适的人员提供符合他们工作或者人物背景的正确信息，以及使组织中的用户更容易访问数据以采取实施措施。

更广泛的数字化转型生态系统中的数字孪生

1.如果没有数字孪生作为可操作、可访问的数据存储库，那么通过这些工具收集的许多信息最后可能会变得孤立和低效
2.如果没有数字孪生提供的数据，预见性维护工作会大受阻碍
3.如果没有数字孪生生成的反馈，所有的PLM工作都会受到影响

2.数字孪生的应用及领域

2.1 工程

在工程领域，数字孪生提供产品视图，可以帮助团队更好了解产品在现场的使用方式，可利用数据提升产品质量。通过封闭环设计流程，工程组织可以优化产品外形、尺寸、功能和质量。
可以利用数据模型和仿真工具，在制作物理原型之前验证产品性能，甚至在某些情况下可以用性能验证来替代物理原型，从而减少昂贵的后期重新设计成本。

2.2 制造

具体用例包括生产监控、资产监控以及机器诊断、可视化工作说明支持、预测性维护、车间性能改进、流程优化等。

2.3 服务

维护和服务团队，各团队用于服务部件的识别和履行、为一线员工提供的可视化服务指导/验证、远程监控以及预见性服务与维护。

3.工业软件领域实力匪浅的公司

通过仿真模型构建虚拟场景，同时通过把实时数据打通，利用真实数据驱动的虚拟仿真技术和仿真算力为物理场景提供最优的工艺流程和运营策略。
主要应用场景一般在工业、装备制造领域，主要价值是通过构建虚拟产品来验证产品设计，通过构建虚拟的生产流程来验证生产工艺，通过构建平行的孪生体来验证和改进产品的绩效。

技术栈：主要集中在工业仿真和物联网技术，相关产品以各家自研平台为主。

3D 建模（必须）

（建模是比较难的一步，漂亮的 3D 项目... 都是建立在精致的模型上的）

常用的 3D 建模软件有 3ds Max、C4D、Maya、Blender 等，这一步需要专业的 3D UI 设计师。

模型格式无脑选择：glTF 格式，因为它就是为 3D 模型诞生的格式，它可以包含场景、模型、动画、几何体、材质、灯光、相机等等各种非常有用的属性。

WebGL（了解）

WebGL 是一种基于 OpenGL 的 Web 图形库，它可以在浏览器中呈现三维图形。数字孪生的 Web 端通常使用 WebGL 来呈现三维环境中的模型。

这是 Web 端一切 3D 可视化的基础。

3D 框架（必须）

Three.js 是一个基于 WebGL 的 JavaScript 库，它可以简化 WebGL 的使用，并提供了许多常用的三维功能，如材质、光照、阴影等。除了 Three.js 外，还有 Babylon.js，Layabox、Scene.js 等等。

当然，这些都是 JS 框架，假如你会 Unity、Cocos Creator 3D 的话，也可以采用这些游戏框架，然后打包输出 Web 版本即可。

Cesium（必须）

如果项目涉及到地理位置信息，就要用到它。它是一个开源的 3D 地球仪平台，适用于创建和展示地理空间数据和地球图像，支持 glTF 和 GeoJSON 等格式。

虚拟现实

A-Frame 是一个基于 WebGL 的开源框架，它可以快速创建虚拟现实和增强现实应用程序。数字孪生的 Web 端可以使用 A-Frame 来创建 VR/AR 应用程序。

物理引擎

数字孪生需要一个物理引擎来模拟现实世界中的物理效应，如重力、碰撞等。常见的物理引擎有 Cannon.js、Ammo.js、Matter.js 等。

后端/数据库（必须）

4.数据建模的方法

数据建模可以采用多种方式，具体选择哪种方式取决于数据的特性、建模的目的以及可用的工具和技术。以下是几种常见的数据建模方式：

1、统计建模：

统计建模是使用统计学方法对数据进行建模和分析的过程。这种建模方式可以通过回归分析、时间序列分析、因子分析等统计方法来识别和描述数据中的模式和关联。

2、机器学习：

机器学习是一种通过训练算法来自动识别和学习数据模式的方法。它可以根据已有的数据来构建模型，并利用该模型对新数据进行预测和分类。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

3、深度学习：

深度学习是机器学习的一种特殊形式，它使用多层神经网络来模拟人脑的神经网络结构。深度学习在处理大规模复杂数据和图像、语音等方面有很好的表现，并在图像识别、语音识别等领域取得了重要的突破。

4、物理建模：

物理建模是将物理系统的行为和特性转化为数学模型的过程。这种建模方式基于物理原理和方程式，通过建立和求解这些方程式来描述和预测系统的行为。物理建模常用于工程领域，如流体力学、结构分析等。

5、数据挖掘：

数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程。它可以通过聚类分析、关联规则、异常检测等方法来提取有价值的信息，并用于预测、分类、推荐等应用。

这些方式可以单独或结合使用，具体选择取决于问题的复杂性、数据的性质以及可用的资源和工具。

专注于创新性的“实时实景数字孪生”技术研发与应用的智汇云舟科技，在行业内首次提出了“视频孪生，即视频+数字孪生，是对数字孪生的创新升级。”这一概念。

公司依托自研三维地理信息引擎（3DGIS），融合三维模型（Model）、视频监控（Video）、人工智能（AI）及物联网（IOT）等多种技术，并在此基础上推出了视频孪生低代码开发平台、视频孪生场景化一体机、视频孪生行业解决方案等多个系列的产品。