1. 背景

最近公司在服务B端的客户考虑将校区逐步数字化，打造一套基于数字孪生技术生态的智慧校区。现在在提供建设方案阶段，需要做一定的技术调研，做以下总结。

2. 数字孪生基础

2.1 概念

数字孪生又称“数字双胞胎”，是将工业产品、制造系统、城市等复杂物理系统的结构、状态、行为、功能和性能映射到数字化的虚拟世界，通过实时传感、连接映射、精确分析和沉浸交互来刻画、预测和控制物理系统，实现复杂系统虚实融合，使系统全要素、全过程、全价值链达到最大限度的闭环优化。

数字孪生集成了人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术，将数据、算法和决策分析结合在一起，建立模拟，即物理对象的虚拟映射，在问题发生之前先发现问题，监控物理对象在虚拟模型中的变化，诊断基于人工智能的多维数据复杂处理与异常分析，并预测潜在风险，合理有效地规划或对相关设备进行维护。

2.2 价值

它反映当前资产状况，并包括与资产相关的历史数据。数字孪生可用于评估资产的最新状况，更重要的是预测未来行为、精细化控制或优化运营。

• 模拟、监控、诊断、预测和控制产品在现实环境中的形成过程和行为。
• 从根本上推进产品全生命周期高效协同并驱动持续创新。
• 数字化产品全生命周期档案为全过程追溯和持续改进研发奠定了数据基础。

3. 技术生态

3.1 技术体系

• 数据保障层
• 建模计算层
• 功能层
• 沉浸式体验层

3.2 核心技术

3.2.1 多领域、多尺度融合建模

多领域建模是指在正常和非正常情况下从最初的概念设计阶段开始实施，从不同领域、深层次的机理层面对物理系统进行跨领域的设计理解和建模。

3.2.2 数据驱动与物理模型融合的状态评估

采用数据驱动的方法则能利用系统的历史和实时运行数据，对物理模型进行更新、修正、连接和补充，充分融合系统机理特性和运行数据特性，能够更好地结合系统的实时运行状态，获得动态实时跟随目标系统状态的评估系统。

数据驱动与物理模型相融合的方法：

1. 采用解析物理模型为主，利用数据驱动的方法对解析物理模型的参数进行修正。
2. 将采用解析物理模型和采用数据驱动并行使用，最后依据两者输出的可靠度进行加权，得到最后的评估结果。

3.2.3 数据采集和传输

高精度传感器数据的采集和快速传输是整个数字孪生系统的基础，各个类型的传感器性能，包括温度、压力、振动等都要达到最优状态，以复现实体目标系统的运行状态。

3.2.4 全生命周期数据管理

复杂系统的全生命周期数据存储和管理是数字孪生系统的重要支撑。采用云服务器对系统的海量运行数据进行分布式管理，实现数据的高速读取和安全冗余备份，为数据智能解析算法提供充分可靠的数据来源，对维持整个数字孪生系统的运行起着重要作用。

3.2.5 虚拟现实呈现

虚拟现实（VR）技术可以将系统的制造、运行、维修状态呈现出超现实的形式，对复杂系统的各个子系统进行多领域、多尺度的状态监测和评估，将智能监测和分析结果附加到系统的各个子系统、部件中，在完美复现实体系统的同时将数字分析结果以虚拟映射的方式叠加到所创造的孪生系统中，从视觉、声觉、触觉等各个方面提供沉浸式的虚拟现实体验，实现实时、连续的人机互动。

渲染层可以借助于腾讯云厂商的方案：
应用云渲染（Cloud Application Rendering）依托腾讯丰富的边缘计算节点、灵活的 GPU 虚拟化技术、稳定低延时的音视频串流能力，帮助您将应用客户端云化，使得用户无需下载应用包体，仅需通过轻量化终端即可操作云上应用。同时，应用云渲染提供云 API + 全端 SDK，满足您的用户在各类终端以及业务场景下的需要。

3.2.6 高性能计算

数字孪生系统复杂功能的实现在很大程度上依赖其背后的计算平台，实时性是衡量数字孪生系统性能的重要指标。因此，基于分布式计算的云服务器平台是系统的重要保障，优化数据结构、算法结构等提高系统的任务执行速度是保障系统实时性的重要手段。

整体方案架构（腾讯云）：

3.3 建设

3.3.1 重点

3.3.1.1 数字孪生流程设计与信息要求

使用标准的流程设计技术来展示业务流程、流程管理人员、业务应用程序、信息及物理资产之间
如何进行交互，创建相关图表，连接生产流程与应用程序、数据需求及创建数字孪生所需的传感器信息类型。流程设计将通过多种特性获得增强，提升成本、时间和资产效益，这些构成了数字孪生的基础，
数字孪生的增强效能也于此开始。

3.3.1.2 数字孪生概念体系架构

通过创建使能技术，整合真实资产及其数字孪生，传感器数据与企业核心系统中的运营和交易信息实现实时流动。数字孪生概念体系架构可分为易于理解的六大步骤：

详细说明：
创建
创建步骤包括为物理过程配备大量传感器，以检测获取物理过程及其环境的关键数据。传感器检测到的数据经编码器转换为受保护的数字信息，并传输至数字孪生系统。传感器的信号可利用制造执行系统、企业资源规划系统、CAD模型及供应链系统的流程导向型信息进行增强，为数字孪生系统提供大量的持续更新的数据用以分析。

传输
网络传输是促使数字孪生成为现实的重大变革之一，有助于现实流程和数字平台之间进行无缝、实时的双向整合/互联。传输包含了以下三大组成部分。

聚合
聚合步骤支持将获得的数据存入数据储存库中，进行处理以备用于分析。数据聚合及处理均可在现场或云端完成。

分析
在分析步骤中，将数据进行分析并作可视化处理。数据科学家和分析人员可利用先进的数据分析平台和技术开发迭代模型发掘洞见、提出建议，并引导决策过程。

洞见
在洞见步骤中，通过分析工具发掘的洞见将通过仪表板中的可视化图表列示，用一个或更多的维度突出显示数字孪生模型和物理世界类比物性能中不可接受的差异，标明可能需要调查或更换的区域。

行动
行动步骤是指前面几个步骤形成的可执行洞见反馈至物理资产和数字流程，实现数字孪生的作用。洞见经过解码后，进入物理资产流程上负责移动或控制机制的促动器，或在管控供应链和订单行为的后端系统中更新，这些均可进行人工干预，从而完成了物理世界与数字孪生之间闭环连接的最后一环。

3.3.2 部署要点

设想可能性
设想并选出数字孪生可产生收益的系列方案。虽然不同的企业或在不同的环境下，适用方案会有所不同，但通常都具备以下两大重要特点。

方案评估
在方案选定后对每个方案进行评估，从而确定可运用数字孪生快速获得收效的流程。建议集中召开构思会议，由运营、业务及技术领导层成员共同推进评估过程。

确定流程
确定潜在价值最高且成功概率最大的数字孪生试用模型。综合考虑运营、商业、组织变革管理因素，以打造最佳的试运行方案。与此同时，重点关注有望扩大设备、选址或技术规模的领域。

试运行项目
通过敏捷迭代周期，将项目迅速投入试行以加速学习进程，并通过有效管理风险实现投资收益的最大化。推进试行项目的过程中，实施团队应随时强调适应性与开放式思维，打造一个未知的开放式生态
系统，而该系统可顺时应势整合新数据，并接纳新的技术与合作伙伴。

实现流程工业化
在试运行项目有所斩获后，可立即运用现有工具、技术与脚本，将数字孪生开发与部署流程工业化。这一过程包括对企业各种零散的实施过程进行整合，实施数据湖，提升绩效与生产率，改善治理并将
数据标准化，推进组织结构的变革，从而为数字孪生提供支持。

扩大数字孪生规模
成功实现工业化后，应重点把握机会扩大数字孪生规模。目标应当锁定相近流程及与试运行项目相关的流程。借鉴项目试运行经验，采用试运行期间使用的工具、技术及脚本，快速扩大规模。

监控与检测
对解决方案进行监控，客观检测数字孪生所创造的价值；确定循环周期内是否可产生切实收益，提升生产率、质量、利用率，降低偶发事件及成本；反复调试数字孪生流程，观察结果，以确定最佳配置方案。

4. 数字孪生城市

数字孪生城市是数字孪生技术在城市层面的广泛应用，通过构建与城市物理世界、网络虚拟空间的一一对应、相互映射、协同交互的复杂巨系统，在网络空间再造一个与之匹配、对应的孪生城市，实现
城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化。

4.1 特点

4.1.1 精准映射

数字孪生城市通过空中、地面、地下、河道等各层面的传感器布设，实现对城市道路、桥梁、井盖、灯杆、建筑等基础设施的全面数字化建模，以及对城市运行状态的充分感知、动态监测，形成虚拟城
市在信息维度上对实体城市的精准信息表达和映射。

4.1.2 虚实交互

城市基础设施、各类部件建设都留有痕迹，城市居民、来访人员上网联系即有信息。在未来的数字孪生城市中，在城市实体空间可观察各类痕迹，在城市虚拟空间可搜索各类信息，城市规划、建设及民
众的各类活动，不仅在实体空间，而且在虚拟空间也得到了极大扩充，虚实融合、虚实协同将定义城市未来发展的新模式。

4.1.3 软件定义

数字孪生城市针对物理城市建立相对应的虚拟模型，并以软件的方式模拟城市人、事、物在真实环境下的行为，通过云端和边缘计算，软性指引和操控城市的交通信号控制、电热能源调度、重大项目周期管理、基础设施选址建设。

4.1.4 智能干预

通过在“数字孪生城市”上规划设计、模拟仿真等，对城市可能产生的不良影响、矛盾冲突、潜在危险进行智能预警，并提供合理可行的对策建议，以未来视角智能干预城市原有的发展轨迹和运行，进而指引和优化实体城市的规划、管理，改善市民服务供给，赋予城市生活“智慧”

4.2 整体架构

4.2.1 端侧

群智感知、可视可控。城市感知终端 “成群结队”地形成群智感知能力。感知设施将从单一的RFID、传感器节点向具有更强的感知、通信、计算能力的智能硬件、智能杆柱、智能无人汽车等迅速发展。同时，个人持有的智能手机、智能终端将集成越来越多的精密传感能力，拥有日益强大的感知、计算、存储和通信能力，成为感知城市周边环境及居民的“强”节点，形成大范围、大规模、协同化普适计算的群智感知。

基于标志和感知体系全面提升传统基础设施的智能化水平。通过建立基于智能标志和监测的城市综合管廊，实现管廊规划协同化、建设运行可视化、过程数据全留存。通过建立智能路网实现路网、围栏、桥梁等设施智能化的监测、养护和双向操控管理。多功能信息杆柱等新型智能设施全域部署，实现智能照明、信息交互、无线服务、机动车充电、紧急呼叫、环境监测等智能化能力。

4.2.2 网侧

泛在高速、天地一体。提 供 泛 在 高 速 、 多 网 协 同 的 接 入 服 务 。 全 面 推 进4G/5G/WLAN/NB-IoT/eMTC 等多网协同部署，实现基于虚拟化、云化技术的立体无缝覆盖，提供无线感知、移动宽带和万物互联的接入服务，支撑新一代移动通信网络在垂直行业的融合应用。

形成“天地一体”的综合信息网络来支撑云端服务。综合利用新型信息网络技术，充分发挥“空、天、地”信息技术的各自优势，通过“空、天、地、海”等多维信息的有效获取、协同、传输和汇聚，以及资源的统筹处理、任务的分发、动作的组织和管理，实现时空复杂网络的一体化综合处理和最大限度地有效利用，为各类不同用户提供实时、可靠、按需服务的泛在、机动、高效、智能、协作的信息基础设施和决策支持系统。

4.2.3 云侧

随需调度、普惠便民。

由边缘计算及量子计算设施提供高速信息处理能力。在城市的工厂、道路、交接箱等地，构建具备周边环境感应、随需分配和智能反馈回应的边缘计算节点。部署以原子、离子、超导电路和光量子等为
基础的各类量子计算设施，为实现超大规模的数据检索、城市精准的天气预报、计算优化的交通指挥、人工智能科研探索等海量信息处理提供支撑。

人工智能及区块链设施为智能合约执行。构建支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能统一计算平台和设施，以及知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力的智能支撑能力；建立定制化强、个性化部署的区块链服务设施，支撑各类应用的身份验证、电子证据保全、供应链管理、产品追溯等商业智能合约的自动化执行。

部署云计算及大数据设施。建立虚拟一体化的云计算服务平台和大数据分析中心，基于 SDN 技术实现跨地域服务器、网络、存储资源的调度能力，满足智慧政务办公和公共服务、综合治理、产业发展等各类业务存储和计算需求。

5. 总结

数字孪生还没大规模地应用，基本上都需要针对性地建设，小企业搭建的成本比较高，目前可以借助腾讯云的整体生态方案来实现。

参考：

陈根博士后的《数字孪生》

物联网设备洞察 IoT Insight

腾讯智慧建筑运营系统

数字孪生实时渲染解决方案