版权声明本白皮书版权属于数字孪生世界企业联盟和杭州易知微科技有限公司并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：数字孪生世界企业联盟和杭州易知微科技有限公司”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。扫码获取《数字孪生世界白皮书（2022）》添加小助手，预约案例演示编制说明2021年8月，在浙江大学数据分析和管理国际研究中心的指导下，由杭州易知微科技有限公司牵头发起成立了数字孪生世界企业联盟，专注于贯通数字孪生产业上下游，打造数字孪生产业协同创新生态，以数字孪生体为基座，融合上下游产品和技术，将物理世界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字孪生世界。为促进生态合作、行业交流、创新发展等工作上的融合共生，由联盟理事长单位杭州易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于2022年5月首次编制数字孪生世界白皮书（案例实践篇），于2023年4月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）。特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。主编单位：杭州易知微科技有限公司参编单位：杭州玳数科技有限公司、浙江宇视科技有限公司、北京中创碳投科技有限公司、安世亚太科技股份有限公司、浙江卓见云科技有限公司、数峦云（杭州）科技有限公司、深圳市瑞云科技有限公司、杭州微盟时空科技有限公司编写指导（排名按姓名拼音首字母）：陈为浙江大学计算机学院教授邓贵德中国特种设备研究院正高级工程师杨秦敏浙江大学控制科学与工程学院教授周伟华浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任编写小组（排名不分先后）：宁海元、赵倩、李强、陈昭龙、沈鲁栋、陈威辰、张宏韬、韩帅、谢传金、黄佳河、高艺、孟详钧、万里翔、周雁、马雨洁、刘永贵、李耀辉、朱佳灵、相里佳豪、王小飞、王永威、黄志新、牟叶勇、屈秀鹏、刘博宇、沈志平、阙祖栋、张厚田、杜佳丽、包兴涵、薛佳昱等。指导老师序易知微主持编写的这本《数字孪生世界白皮书》为数字化改革和区域经济发展提供了导览图，是各大企业数字化转型过程中的必备参考。陈为浙江大学计算机学院教授从当前数字孪生项目布局情况来看，城市、水利、电力、交通、能源是目前数字孪生的主要研究应用领域。在高端装备、社会风险防控等方面也有探索性的研究开展。《数字孪生世界白皮书》通过对于数字孪生技术和行业解决方案的深度剖析和成果分享，为数字孪生应用在千行百业中落地生根提供借鉴，为产业发展提供了参考。邓贵德中国特种设备研究院正高级工程师随着经济社会数字化转型的持续推进，数字孪生逐渐成为各界关注的热点。尤其是今年以来以数字孪生为核心技术的“元宇宙”概念的爆发式兴起，使得数字孪生技术得到了包括学术界、工业界等在内的多方重点关注。数字孪生技术打通了物理世界与数字世界的隔阂，实现了物理信息系统中的虚实融合，在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市等垂直行业广泛拓展，产生了智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助、系统优化等诸多应用价值，已成为助力企业数字化转型、提高生产效率、促进数字经济发展的重要抓手。《数字孪生世界白皮书》聚焦数字孪生世界的关键技术、行业场景与应用发展，梳理了数字孪生技术基础设施发展情况，深入分析产业化元宇宙发展趋势，技术体系以及包括城市、工厂、流域、双碳等典型行业的应用场景，旨在为产业界在规划建设数字孪生世界时提供参考借鉴，助力数字孪生世界的技术演进和产业发展。杨秦敏浙江大学控制科学与工程学院教授在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据孪生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，实时联动呈现相关的数据和分析，并在数字世界中可以反向操控物理世界的实体，这是在学术界和工业界正在兴起的数字化新技术。很高兴看到这本《数字孪生世界白皮书》的诞生，提供了很多数字孪生技术企业在工程实践中的探索，必将加速数字孪生技术趋势的发展。周伟华浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任前言《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济规划》等文件均提出要强化数字孪生技术战略研究布局和技术融通创新。数字孪生最早主要应用于军工及航空航天领域，近年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展，已成为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过数字化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路径，而数字孪生技术作为优势技术集成突破的代表之一，已经成为产业、资本、政府各界高度关注和资源投入的焦点。数字孪生城市被视为智慧城市的升级版和必选项，进一步刷新了人们对于未来城市的想象空间。2022年，数字孪生世界企业联盟联合数字孪生业内领域单位与专家，主持编写了《数字孪生世界白皮书（2022）》，聚焦数字孪生世界的关键技术、行业场景与应用发展，全面介绍了数字孪生知识体系、“V”模型数字孪生世界方法论，聚焦5大领域、汇集15个重点行业典型案例。旨在为产业界在规划建设数字孪生世界时提供参考借鉴，助力数字孪生世界技术演技和产业发展。2023年初，中国信息通信研究院发布了《数字孪生城市产业图谱研究报告（2022）》，报告中提出我国数字孪生产业四阶段体系，2020年到2030年是我国数字孪生产业增长期，当前数字孪生市场需求和技术均处于高速发展阶段。在大背景下，数字孪生产业发展还没有进入到理想化的元宇宙阶段，数字孪生技术已经不再是单一的技术体系，而是以积木式组装结合了物联网、大数据、人工智能、BIM、GIS等多项前沿技术的聚合技术。结合当前产业发展进程，易知微与数字孪生世界企业联盟联合众多行业专家以及多家业内企业共同编写《数字孪生世界白皮书（2023）》。《数字孪生世界白皮书（2023）》在2022版的基础上深化数字孪生技术创新，推动"技术+应用”的数字孪生双驱动结合，旨在通过白皮书为数字孪生产业发展提供借鉴与参考。本次白皮书分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径切入，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，提供数字孪生应用技术参考，完整系统地分析了数字孪生世界建设实施路径，针对各项数字孪生技术的融合赋能进行实践剖析。一是数字孪生行业发展综述。数字孪生具有多学科交叉会聚、多技术跨界融合的典型特征，在当前数字孪生技术高速发展阶段该特征尤为突出。而高速发展也逐步的暴露出数字孪生“流于形式”，数字孪生城市建设探索“有表无里”等问题。从当前数字孪生应用的建设实践来看，数字孪生需要在数字化和孪生可视化层面两手抓。“数智视融合，虚实人联动”将是未来数字孪生产业的重要发展趋势之一。二是数字孪生应用架构。白皮书重点围绕当前B/S与C/S两大数字孪生应用架构，从成本、技术要求、呈现效果等全方位对比两类架构的优势与不足，针对常见技术路线进行列举，分别选取代表实践案例深度剖析。三是数字孪生核心技术分享。中国信通院在《数字孪生城市白皮书（2022年）》中指出，数字孪生城市技术集成性高，核心板块日渐清晰，当前已逐步深入到城市全要素表达、业务预警预测、场景仿真推演、态势感知只能决策等多个环节。数字孪生技术的向前发展和融合应用，使得数字孪生在城市、流域、工厂等数字化场景的建设中得到了广泛的应用，为现实世界的数字化和虚拟化提供了坚实的技术支持。白皮书系统性的阐述并剖析了物理世界感知能力、数据治理能力、地理信息数据应用能力、数字孪生高效建模能力、数字孪生场景渲染能力、数字仿真能力、虚实交互能力7大数字孪生世界建设核心能力。四是新型技术成果展示。数字孪生技术发展至今已经逐步成为物联网、大数据、人工智能、BIM、GIS等多项前沿技术的聚合技术体，新型技术与数字孪生技术的融合赋能已经成为产业发展的重要路径。易知微数字孪生产品矩阵中的EasyTwin数字孪生融合渲染引擎、EasyVforUnreal数字孪生双向通信插件、EasyMan数字孪生数字人分别在全方位融合渲染、游戏引擎以及AIGC技术领域进行实践创新，助力数字孪生技术全方位多领域发展。五是重点行业应用介绍。目前我国已经进入"技术+应用”的数字孪生双驱动时代，在市场需求和国家政策的推动下，各地因地制宜发展数字孪生技术，深入开展数字孪生应用建设。白皮书总结了数字孪生技术应用的“园区、港口、工厂、水利、双碳”五大行业场景，通过对于方案深度剖析和成果分享，希望能为数字孪生技术应用在千行百业中落地生根提供参考与借鉴。扫码获取《数字孪生世界白皮书（2022）》目录一、数字孪生：数智视融合，构建数字产业生态链......................................................................................................1（一）数字孪生高速发展，成为数字经济热点.......................................................................................................1（二）打造“数智视融合、虚实人联动”的数字孪生世界.....................................................................................3（三）持续推进数字孪生世界“多跨”数智场景建设............................................................................................4二、数字孪生应用架构：B/S与C/S的探索.....................................................................................................................81、B/S与C/S数字孪生应用架构选型..........................................................................................................82、B/S架构数字孪生应用建设探索...........................................................................................................103、C/S架构数字孪生应用建设探索...........................................................................................................14三、数字孪生核心技术：加速发展和融合应用.............................................................................................................20（一）物理世界感知能力.....................................................................................................................................201、构建一体化感知网.................................................................................................................................212、核心应用场景.......................................................................................................................................21（二）数据融合与治理能力................................................................................................................................241、数据治理架构........................................................................................................................................242、数据治理模式.......................................................................................................................................263、数据治理实施路径................................................................................................................................274、大型数字孪生项目数据治理实践..........................................................................................................29（三）地理信息数据应用能力............................................................................................................................331、矢量数据...............................................................................................................................................332、栅格数据..............................................................................................................................................353、常见地图坐标系...................................................................................................................................374、在线地图服务.......................................................................................................................................38（四）数字孪生高效建模能力............................................................................................................................381、三维数字孪生模型.................................................................................................................................382、模型数据的采集与处理.........................................................................................................................403、常见三维建模软件................................................................................................................................434、手工建模..............................................................................................................................................445、程序化建模...........................................................................................................................................51（五）数字孪生场景渲染能力..............................................................................................................................561、WebGL技术路线..................................................................................................................................562、UnrealEngine游戏引擎......................................................................................................................613、Unity3D游戏引擎................................................................................................................................684、实时云渲染技术路线............................................................................................................................72（六）数字仿真能力............................................................................................................................................761、仿真模型构建的通用技术路线...............................................................................................................762、典型应用案例.......................................................................................................................................78（七）虚实交互能力..........................................................................................................................................811、数字孪生多跨协同、预案指挥...............................................................................................................812、典型数字孪生联动预案指挥体系案例...................................................................................................82四、新型技术成果：降低数字孪生应用建设门槛.........................................................................................................86（一）EasyTwin数字孪生融合渲染引擎.............................................................................................................86（二）EasyVforUnreal数字孪生双向通信插件.................................................................................................87（三）EasyMan数字孪生数字人.........................................................................................................................88五、数字孪生世界：重点行业解决方案探索.................................................................................................................90（一）数字孪生园区............................................................................................................................................90（二）数字孪生港口........................................................................................................................................102（三）数字孪生工厂..........................................................................................................................................108（四）数字孪生水利..........................................................................................................................................115（五）数字孪生双碳..........................................................................................................................................123参考文献.....................................................................................................................................................................137数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)1一、数字孪生：数智视融合,构建数字产业生态链（一）数字孪生高速发展，成为数字经济热点近年来，随着大数据、物联网、3D技术、人工智能和网络基础设施的不断发展，数字孪生市场逐步规模化，形成了产业生态。目前，数字孪生已广泛应用于城市管理、工业制造、水利流域和安防应急等领域。根据WEF数据显示，在全球数字孪生城市项目中，公共服务和公共管理中数字孪生应用占比超过50%，领先于其他领域，社区发展、智能建筑和环境领域的渗透率也超过40%，预计未来仍将高速发展。图1全球数字孪生城市项目应用占比，数据来源：WEF在国内市场环境下，多方施策和标准制定双管齐下，从目前政府相关部门的指导方案来看，未来城市发展与管理、工业生产、建筑工程、水利应急、综合交通、能源与电力等在国内将成为数字孪生融合发展的先行领域。根据艾瑞咨询数据显示，2022年我国数字孪生城市市场规模预计将突破50亿元，随着应用场景的持续探索，数字孪生城市将实现多轮爆发并维持较高增长。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)2艾瑞咨询指出，近五年获投的初创企业业务类型主要分布在可视化工具、CIM平台和时空大数据，其中布局可视化业务的企业占比近1/3，两方面因素形成了这一格局。一方面数字孪生城市是地理信息产业、数字建筑业和智慧城市的融合与建设延续，上游BIM、GIS行业和下游解决方案、集成商市场均存在高行业和规模壁垒，另一方面可视化作为支撑性、通用性产品与技术是投入产出比最大、最快实现商业变现的赛道。过往融资轮次集中在早期阶段，可见我国数字孪生城市初创企业多处在快速成长期1。图2艾瑞咨询2023年中国数字孪生城市行业研究报告：中国数字孪生城市产业图谱2022年1月，国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中指出：数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济正在推动生产方式、生活方式和治理方式的深刻变革，1艾瑞咨询：2023年中国数字孪生城市行业研究报告数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)3成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。数字经济可以分为产业数字化和数字产业化。产业数字化方面，要加快重点行业数字化转型提升工程，发展智慧农业和智慧水利，开展工业数字化转型应用示范，加快推动工业互联网创新发展，提升商务一领域数字化水平，大力发展智慧物流，加快金融、能源等领域的数字化转型；数字产业化方面，要增加关键技术创新能力，补齐关键技术短板，强化优势技术供给，抢先布局前沿技术融合创新。要提升核心产业竞争力，加快培育新业态新模式。数字孪生技术无疑是符合数字产业化趋势的前沿和关键数字技术，也是新型智慧城市和数字乡村建设、产业园区数字化建设、工业数字化转型、新型智慧水利建设、能源数字化升级等各个重点产业数字化领域应用融合创新的基础设施之一。（二）打造“数智视融合、虚实人联动”的数字孪生世界随着物联网、5G、云计算、大数据和AGI（ArtificialGeneralIntelligence，通用人工智能）等基础技术的不断发展，数字孪生世界也将进入到“数智视融合，虚实人联动”的新阶段，为不同行业带来更有价值的应用，让每一个组织和个体从看见到受益于数字化。数字化是数字孪生的基础前提。通过数字化技术将现实世界中的物体和过程数字化，形成数字模型，并对数字模型进行仿真和再现。数字化技术可以将数字模型进行存储、共享和传输，是虚拟世界和现实世界映射的数据基础。智能化是数字孪生的关键变量。智能算法是实现数字孪生技术在行业落地的关键变量，通过对数字模型进行智能化处理，可以实现对数字模型的自动控制和优化。最近几个数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)4月，以ChatGPT为代表的AGI技术取得了重大突破，未来结合AGI驱动的数字孪生世界也必将往更通用的自演化和自决策的智能方向发展。可视化是数字孪生的交互界面。通过对物理世界的实景/抽象三维模型进行可视化渲染处理，并和数字化的基础数据以及智能化的仿真/预测结果相结合，通过各类大中小屏幕、AR/VR等交互终端设备进行可视化呈现，使数字孪生世界更加直观和易于理解，让更多人能够通过数字孪生技术与虚拟世界和物理世界进行协同和交互。将数字化、智能化和可视化等技术相结合，可以进一步打造“数智视融合”的新型数字孪生应用。通过这类数字孪生应用，虚拟世界可以与现实世界进行联动，实现虚拟与现实的融合；现实世界可以与虚拟世界进行联动，实现现实与虚拟的交互；每个人可以通过数字孪生应用实现对虚拟世界的参与和互动，也可以通过虚拟世界对物理世界进行协同感知和控制，实现“虚实人联动”。毫无疑问，易知微提出的“数智视融合，虚实人联动”理念，将是未来数字孪生产业的重要发展趋势之一。（三）持续推进数字孪生世界“多跨”数智场景建设数字孪生相较于数据可视化有着更为繁杂的架构。在传统数据可视化的展示价值基础上，数字孪生增加了业务运营价值，尤其在可视管理、模拟演练等场景里价值明显。比如面向复杂体、隐蔽体、综合体的业务运营层面效果突出，所以在数字政府、数字城市等领域应用广泛。面对越来越纷杂和深度的疑难诉求，数字孪生需要更为清晰的方法论用于将复杂问题简单化，从而将抽象问题有效拆解为具象的目标，再将具象目标转化为易用好用的应用系统，最终将问题有效解决。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)5中国信通院《数字孪生城市白皮书（2022年）》指出，未来数字孪生城市“多跨”应用场景将加速推进，有力支撑中国式现代化发展模式。短期看，数字孪生体“多源”数据融合重组，数字孪生“多能”新引擎构建，数字孪生“多跨”场景实现将是近期发展重点。中长期看，数字孪生体有望突破数字资产运营难题，孪生新引擎将全面激发城市数字化创新活力。数字孪生世界企业联盟在项目实践中，也整理出了4P应用场景和五层工程技术体系：一是科学规划（Plan）。基于数字孪生城市模型，汇聚多源城市规划相关数据，构建规划算法模型，实现全局最优化。在规划时，利用城市的一草一木，一砖一瓦等部件要素的数字孪生体实现“积木式”自由组装，在数字世界模拟规划方案效果，极大的提升规划效率，实现绿色高效规划模式。二是可视管理（Present）。提供城市运营治理一张图的全景视角，360度多维度观测、全量数据分析深度透视，立体感知洞察城市运行规律，实现城市一张图可视管理；三是辅助决策（Predict）。基于全域数据和智能算法，对城市发展各种场景各种维度的态势提前做出预测，用数据智能帮助管理人员做出科学决策。四是干预演练（Preact）。利用数字世界的可重复性、可逆性、可控性等特性，在数字城市中可以通过数据建模和事态拟合，对特定事件如突发事件应急提前做出干预演练，为物理世界的执行方案提供细化的、量化的、变化的、可视化的分析和评估。数字孪生城市的实现依赖于诸多先进技术的发展和应用，其工程技术体系整体上可以分为五层：1）地理信息要素层。包括空间数据（与空间要素几何特性有关）和属性数据（提供空间要素的信息），为数字化模型的表达提供空间分析支撑。地理信息数据主要包括地理方数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)6面的地形层、道路层、植被层、水域层等。与地理数据一起形成全空间一体化且相互关联的城市地理信息数据底板。2）实时感知控制层。主要由智能传感器数据采集、高速数据传送和全生命周期数据管理等。智能感知数据反映设备即时运行动态情况。数据是整个数字孪生技术体系的基础。先进传感器技术及分布式传感器技术使整个数字孪生技术体系能够获得更加准确、充分的实时数据源支撑。同时，植入到物理世界中的诸多传感器也是实现实时反向控制的关键点。5G技术的发展，使得高性能传感器可以获得高速低延时的双向数据传输能力，提高了数字孪生系统的实时感知控制的能力。3）数据智能层。主要基于一体化智能化公共数据平台和云计算基础设施，对跨行业、跨领域、全要素、全流程、全业务的全域多元实时数据进行融合计算，充分利用机器学习和人工智能领域的技术实现数据深度特征提取和建模，挖掘和学习其中蕴含的相关关系、逻辑关系和主要特征，实现对物理世界的仿真、预测和智能干预能力。4）全真模型层。主要实现城市物理实体的全要素数字化表达，实现由粗到细、从宏观到微观、从室外到室内不同粒度、不同精度的孪生数字化还原，多维多时空多尺度模型，具有高保真、高可靠、高精度的特征，实现数字空间与物理空间一一映射。数字孪生全真模型是城市统一的“展示窗口”和“决策中心”。5）可视化交互层。主要是为使用者提供良好的人机交互使用环境，让使用者能够获得身临其境的技术体验，从而迅速了解和掌握复杂系统的特性和功能。结合数据智能和数字孪生城市全真模型，集中可视化呈现全域智能终端信息、城市运行实时状态和数据智能预测结果，并且可以远程控制城市各个场景的运行状态。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)7图3数字孪生城市工程技术体系数字孪生城市对于促进城市数智治理模式升级、提高人民美好生活服务水平、创造安全优良的社会环境具有深远的历史意义。数字孪生城市作为新型智慧城市，站在城市大脑的肩膀上，借助数字化改革的力量，将成为未来城市“多跨场景”的重要应用。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)8二、数字孪生应用架构：B/S与C/S的探索1、B/S与C/S数字孪生应用架构选型B/S架构由浏览器（Browser）和服务器（Server）两部分组成，即将用户界面放在浏览器端，应用程序的核心逻辑放在服务器端，通过网络传输实现数据交互。B/S架构的数字孪生场景渲染，常见有以下三种技术路线：基于WebGL封装的渲染库直接进行开发；基于支持H5的3D游戏引擎进行开发，开发完成后打包成WebGL；基于WebGL封装的渲染库开发适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的引擎的进行开发，例如EasyTwin数字孪生融合渲染引擎。C/S架构应用由客户端（Client）和服务器（Server）两部分组成，客户端通常是指用户端的软件程序，它们运行在本地计算机上，通过网络连接到远程服务器。C/S架构的数字孪生场景渲染，常见的有以下两种技术路线：基于游戏引擎直接进行开发，例如Unity3D、UnrealEngine；基于游戏引擎封装的适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的渲染引擎的进行开发。数字孪生应用双模式架构选型对比C/S架构B/S架构常见技术路线1.基于游戏引擎直接进行开发，例：Unity3D、UnrealEngine；2.基于游戏引擎封装适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的渲染引擎的进行开发；1.基于WebGL封装的渲染库直接进行开发；2.基于支持H5的3D游戏引擎进行开发，开发完成后打包成WebGL；3.基于WebGL封装的渲染库开发适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的引擎的进行开发，例：EasyTwin；优势1.开发效率高：(1)已有Unity3D、UnrealEngine这样非常成熟、强大的游戏引擎，提供了成熟的三维渲染能力、场景编辑能力和脚本编程能力，可以帮助数字孪生场景的开发者快速创建、编辑和调整3D场景，从而降低了开发成本；(2)游戏引擎有庞大的用户社区和插件库，这意1.可跨平台性：由于只需要使用浏览器就可以访问场景，因此具备很好的可跨平台性；2.高可扩展性：(1)数字孪生建设中，除去孪生场景的开发外，UI的还原以及其他2D模块的研发也是项目建设的重要部分。这一部分在Web具备更高的研发效率，且实现效果更好。尤其结合数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)9味着开发者可以利用社区资源快速构建、优化和发布数字孪生场景，减少了开发风险和成本；2.资源包体大小的要求低：资源的读取可以不依赖网络；3.性能表现相对良好：(1)数字孪生场景通常包含大量的模型、纹理、光源和特效等等，这些要素需要在渲染时同时被处理。游戏引擎在处理大规模场景方面具有很强的优势，它们使用了许多优化技术，如LOD（LevelofDetail，多级细节）和遮挡剔除（OcclusionCulling），可以根据场景中物体的距离和可见性来自动调整渲染的精细度和数量，从而在不影响渲染质量的前提下，提高渲染速度和性能；(2)游戏引擎本身具备许多性能优化技术，如批处理（Batching）和GPU实例化（GPUInstancing），可以将多个物体合并成一个批次来减少CPU和GPU的开销，从而提高渲染效率；(3)可更高效的利用客户端的硬件资源进行加速，从而提高渲染速度；EasyV，将数据接入、事件交互以及场景通讯配置化，进一步提升建设效率、降低维护成本。(2)在一个数字化转型项目中，数字孪生很可能只是项目当中的一部分，并且需要与其他业务系统配合，最终集成其他业务系统或是被集成在其他业务系统中，B/S架构的在这一环节的实现成本更低。3.维护成本低：(1)由于应用程序的核心逻辑在服务器端，进行统一管理和维护，减少了客户端的更新和维护工作量。(2)可以方便地进行远程协作和数据共享，利于协同劣势1.不利于项目协同：通常情况下工程文件包体量大，大部分项目所需资源在本地，协同受限；2.用人成本高：(1)完整的团队构建需要：模型师、地编、技术美术、游戏引擎开发工程师；(2)客户端开发工程师相较于前端开发工程师数量少；3.维护成本高：场景的更新都需要重新打包输出exe文件；4.对硬件设备有要求：最终输出的exe文件仅支持windows系统运行；5.跨平台访问成本高：(1)需通过云渲染实现跨平台，会产生额外成本；(2)云渲染效果也受网络带宽影响大。1.资源包体大小要求高：由于数据传输需要通过网络，包体的加载受制于网络带宽，包体大小直接影响渲染效果与整体性能；2.实现与游戏引擎等同的渲染效果成本更高：(1)经过OpenGLES和WebGL的两重能力删减，渲染效果表现力下降以及性能优化手段受限；(2)由于JS与WebGL通信成本较高，优化DrawCall的成本更高。DrawCall对图形渲染性能的影响非常重要。因为每个DrawCall都需要一定的CPU开销，例如调用API函数、设置渲染状态等。在大型场景中，如果存在大量的DrawCall，则会降低渲染帧率，导致游戏或应用程序变得卡顿；(3)市面上未有像Unity3D、UnrealEngine具备非常成熟的三维渲染能力、场景编辑能力和脚本编程能力的B/S渲染引擎；3.性能整体不佳：(1)JS语言性能较差，影响业务逻辑的性能；(2)浏览器对于硬件资源的调用有限，受限于此，场景的渲染无法更大程度的利用硬件资源；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)102、B/S架构数字孪生应用建设探索以EasyTwin数字孪生融合渲染引擎建设实践为例EasyTwin数字孪生融合渲染引擎是一款低代码数字孪生应用开发平台，能够以产品化实现入门级B/S架构数字孪生应用开发。图4EasyTwin基础架构图EasyTwin架构共分为4层，资源层、渲染层、功能层、编辑器层，上层依赖下层模块。资源层：是EasyTwin的最底层模块，定义了EasyTwin中各种数据格式。这些资源为上层模块提供了最基本的数据基础，如网格、材质、纹理资源为渲染层提供了模型渲染需要的数据。动画片段、骨骼为动画系统提供了动画播放需要的数据。脚本文件和状态文件为实体和组件提供了逻辑编辑需要的数据。渲染层：为EasyTwin提供了三维可视化能力。该层主要依赖Threejs提供的渲染能力，使用PBR和阴影进行真实感场景渲染、使用后处理技术实现画面效果提升（抗锯齿、颜色校正）、利用蒙皮技术实现角色动画、精灵渲染技术进行POI渲染。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)11功能层：使用组件式架构提供了数字孪生系统开发中所需的各种功能组件。该层实现了孪生体和各种功能组件，通过向孪生体挂载组件来进行功能扩展。如通过向孪生体挂载模型组件，该孪生体就具有了模型渲染能力；挂载脚本孪生体就具备了自己的代码逻辑；挂载状态组件，该孪生体就具备了状态编辑的能力。编辑器层：该层提供了场景编辑的GUI，直接通过可视化界面进行场景编辑，例如：模型导入、模型位置调整、场景导入导出、资源管理以及组件编辑等功能。EasyTwin的组态化功能可以较好的解决纯代码开发以及通过支持H5的游戏引擎打包WebGL开发孪生场景的缺陷，在保障渲染效果、场景性能的前提下，实现场景高效开发、快速复用以及后续低成本的维护。以材质编辑系统、场景物体状态和数据资产库为例。材质编辑系统一般Web3D项目开发流程为建模师在建模软件（如Blender）中制作3D模型以及模型材质，之后导入Web3D引擎进行展示，但是当模型导入Web3D引擎后，模型师总会发现引擎中渲染效果和建模软件中预览效果有所差异。模型师需要在建模软件中调整参数，然后再导入引擎中预览效果，效率很低。造成渲染效果不一致原因很多，最主要因素是不同引擎PBR材质系统底层实现是不相同的，因此渲染出的画面也是不同的。我们使用同一份模型和材质，在不同渲染引擎下画面还是有差异的。下图为同一个模型在三种引擎（Threejs、Babylon、Cesium）下渲染的效果，可以看出即使都是Web端三维引擎，其渲染效果也是有差异的。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)12图5不同Web3D引擎的渲染效果为了提高建模师的工作效率，EasyTwin将引擎材质系统开放到编辑器层，允许用户直接在编辑器中创建材质资源，并调整材质参数。这样建模师将模型导入EasyTwin后，直接在EasyTwin中对模型材质参数修改，即可预览到最终渲染效果，不必再回到建模软件中进行材质参数调整。用户可界面化地对PBR材质参数进行调整，并实时预览材质渲染效果。同时EasyTwin也会提供丰富的材质库，模型导入EasyTwin后可以使用材质库中的材质对模型进行材质替换。场景物体状态EasyTwin对孪生场景的物体抽象出不同的状态，由此来简化物体与其他场景的交互。在通常情况下实现标牌通过外部数据显示不同样式，首先需要在场景中创建不同样式的标牌，并记录其唯一值（id），通过控制标牌的显影，这样才能完成样式的切换，当场景中物体和交互增多时，实现的成本也会剧增。而如果采用物体状态的方法，那么仅需要给这个标牌设置上不同的样式状态，通过状态列表来切换其状态，即使交互复杂，也能和清晰的理清场景中各个物体间的交互关联关系。数字资产数字资产包括引擎内置的模型库、数字要素、行业模版库。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)13模型库：内含各类型通用设备模型、设备零件模型，可通过组装的形式，快速组装搭建目标样式及效果，通过对多种通用模型的堆叠、旋转变换，得到和真实生产环境一致的、仿真高保真还原的业务模型，支撑下一步三维建模业务场景的构建开发。数字要素：提供常用数字要素，可在三维场景中添加散点、信息面板、飞线、路径、围栏、iframe等多种类型的数字要素，同时预置多套风格供选择，可一键切换要素样式。在数字要素中，可以通过手动打点、三维坐标（X、Y、Z）、经纬度坐标三种方式来实现时空业务数据融合，并结合实时数据来控制相应数字要素状态，做到与现实世界的虚实对应。模板库：行业模版库包含对行业中等核心生产指标和生产流程的数字化还原，高保真还原生产环境和重点检测情况，通过数字要素、专业特效，实现对业务场景的一站式管理，利用模版库快速构建专属于客户的数字孪生场景，实现降本增效的目的。数字孪生可视化平台的数字资产库内容丰富，且定期更新，更新最新的行业生产设备模型及相关孪生体模型，打通了资产库和数字孪生可视化平台的使用链路，便捷实用，一键创建快速复用。基于EasyTwin低代码数字孪生融合渲染引擎的进行项目交付，主要涉及以下角色：PM/PD：与甲方对接确定需求以及提供原型图；确定各部分效果呈现的参考图；跟进项目需求变更，协同客户以及项目实施团队；可视化/UI设计师：根据PM/PD的需求文档/原型图/参考来产出设计方案与设计稿；设计稿定稿后制作UI；辅助PM/PD提供参考图给到模型师；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)14在引擎中还原三维场景，把控二维至三维的美术效果一致性；模型师：根据业务需求提供定制模型；前端开发工程师：沟通数据格式与数据对接情况；与设计师合作设计屏内、场景的交互方式，并完成交互配置场景配置；在EasyV、EasyTwin中接入数据；3、C/S架构数字孪生应用建设探索以基于游戏引擎的项目交付实践为例主要有以下流程：1）数字孪生三维场景搭建和渲染数字孪生三维场景搭建是一种在数字空间实现物理世界场景的数字化建模和渲染的过程，是数字孪生技术的重要组成部分。数字孪生场景搭建包括需求分析、数据采集、模型构建、场景渲染、和优化迭代等方面。需求分析：需求分析是数字孪生场景搭建的第一步，也是最重要的一步。它决定了数字孪生场景搭建的目标、范围、对象和需求，以及对应的视觉精度等级。视觉精度等级是指数字孪生场景与物理世界场景之间在视觉上的相似度或差异度，通常分为L1~L5五个等级，从低到高表示视觉精度从低到高。不同的目标、范围、对象和需求可能需要不同的视觉精度等级来满足。例如，如果要搭建一个用于城市规划或交通仿真的数字孪生场景，那么L1级可能就足够了；如果要搭建一个用于工业设计或教育培训的数字孪生场景，那么L4级或L5级可能更合适。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)15数据采集：需要选择合适的数据源、制作工具、渲染效果和交互方式来构建数字孪生模型和场景。不同的视觉精度等级，可能需要不同的数据源、制作工具、渲染效果和交互方式来实现。例如，如果要构建一个L1级的数字孪生场景，那么可能只需要基于卫星影像、地形数据、道路网络等数据源来生成三维地图；如果要构建一个L5级的数字孪生场景，那么还需要基于高清摄像头、传感器网络等数据源来采集实时数据，并利用置换贴图、折射效果等渲染技术来提高细节感和动态感，并实现与人员车辆等元素之间自由交互。模型构建：三维模型是数字孪生世界的重要组成部分，可以反映物理世界的形态、结构、功能等特征。目前，常用的三维模型制作方式有BIM模型、倾斜摄影和在三维软件中建模等。场景渲染：数字孪生中的场景渲染一般是指使用三维建模技术构建出一个虚拟现实场景，并通过渲染引擎实现场景的高精度、高保真、实时渲染，同时将现实场景中的数据信息融合到虚拟场景中，实现对现实情况的监测和控制。在开始场景搭建前，首先要分析想要搭建的场景的风格、主题、氛围等，并寻找一些参考图片或类似的项目，然后在渲染引擎中创建一个新的项目，并设置好场景的基本参数，如视角、光照、后处理等。使用场景管理工具，如层级、世界大纲、蓝图等，来组织和控制你的场景对象，并在视口中进行布局和摆放，并根据项目需求使用地形编辑器、程序化植被体积等，来创建和绘制地形和植被，并调整其材质和参数。最后使用灯光系统、天空球、雾效等，来设置和调整场景的光照和氛围，并优化性能和效果。优化迭代：通过对现实场景和拟真场景的数据收集、分析和反馈，不断改进产品设计、工艺设计、工程设计等方面，提高产品的性能、质量和效率。比如可以替换或加工资产，使用高质量的模型、纹理和材质，提升美术效果和性能指标，使用LOD、CullDistance、数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)16Lightmap等工具来优化场景，根据功能场景和用户需求，优化页面交互和视觉设计，提高用户体验和满意度。2）数字孪生数据联动和场景管理数据与场景的融合渲染举例设备标记数据绑定和天气天光环境系统条件进行说明。设备标记、数据绑定：从CAD或者其他参考图纸上找到设备对应的位置和编号。在UE中创建一个设备相关POI点，在POI里创建一个图标组件和一个编号变量，图标使用对应的设备图标，编号变量公开给实例自由填写，并在场景中对应位置上摆放设备POI并记录编号。若模型文件中有设备对应位置，可以通过模型文件导入的方式在场景中确定设备的位置，将每个设备模型替换为设备POI点，并记录对应的设备编号。同时，在有需要点击的设备里制作点击POI后将设备ID传给Web并高亮图标，Web展示对应的设备信息。图6POI点标记天气、天光环境等系统的调节：使用自定义天空环境组件制作不同的天空光照效果，天空光照效果随时间推移表现出清晨、白天、黄昏、夜晚四大不同环境效果。光照模拟符合真实大气环境的散射影响，符合实际所在位置的经纬度对场景的影响。天空光照环境的时间设置可以选择为接入标准的北京时间数据来实现孪生场景与真实世界的时间与环境数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)17同步。天气效果受场景效果需要经过细致的调节，比如晴天、雨天等。在场景材质上制作雨水湿润效果，在需要的时候开启。考虑到雨水打击到模型表面，模型从Web/API或者其他方式接入天气数据，例如当为晴天时，环境晴朗，不启用模型的雨水湿润效果；当为雨天时，天空下雨，同时启用模型的雨水湿润效果。交互场景镜头的管理和设定场景管理：不同区域的场景分层管理是指到达对应区域时展示对应区域的场景，使用场景管理器可以实现对不同的场景进行管理。当从场景A切换到场景B时，先用场景管理器将场景A进行卸载操作，再用场景管理器将场景B进行加载，加载完成后从当前镜头过渡到场景B的对应镜头，并记录场景状态。镜头管理：不同的场景分别制作多个不同的镜头视角（调整包括镜头的位置、旋转、镜头距离、是否锁定等），对于不同镜头设定不同的编号，根据用户的操作对不同视角进行切换。如查看建筑体不同的视角场景，当用户点击建筑体左侧按钮时，Web向游戏引擎传递一个视角切换到建筑体左边的JSON数据，游戏引擎接收到JSON数据后进行解析，然后将视角从当前位置切换到建筑体左边对应的视角上。3）场景发布和系统部署Web+游戏引擎的交互联动和程序封装打包：使用Web和游戏引擎之间的通信插件，将对应的Web页面嵌入到游戏引擎中，可将带有可视化图表的页面与三维孪生场景一起展示，并做交互联动。数字孪生应用程序系统制作完成后，进行打包程序输出，输出文件为EXE格式。将EXE文件复制到Windows电脑中，再通过程序的配置文件修改我们需要的WebURL、倾斜摄影模型URL、TMS相关URL等。客户端运行模式：将打包后的客户端程序放置到对应电脑上，修改好相关的网页、倾斜模型地址，直接打开程序即可运行。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)18云渲染模式：将打包后的客户端程序放置到对应服务器上，安装云渲染服务。设置对应的参数（IP地址/端口号），启动云渲染服务、启动客户端程序，使用其他电脑通过Web浏览器打开对应地址展示远程的客户端画面。基于游戏引擎进行数字孪生项目交付，主要涉及以下角色：PM/PD：与甲方对接确定需求以及提供原型图；确定各部分效果呈现的参考图（如设计方面的UI风格及场景部分的场景风格）；跟进项目进行沟通；设计师：根据PM的需求\原型图\参考来设计方案与设计稿；设计稿定稿后制作UI；辅助PM提供参考图给到场景；跟场景对接把控二维和三维的美术效果一致性；模型师：根据场景地编需求提供定制模型；（项目建模）根据场景地编需求提供预制模型；（资产库制作）场景地编：根据PM与设计师提供的美术效果参考制作场景氛围；根据场景内容对模型提出模型需求，并与其进行对接验收；与TA对接制作各类特殊效果；制作数字孪生三维场景；与开发对接场景内的功能需求；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)19TA：根据场景地编的需求提供特殊材质效果、程序化生成、粒子特效、提高效率的工具等；与开发对接处理交互时产生的视觉效果；（如拆楼、水坝放水的水流等需要按钮触发的效果）数字孪生应用开发工程师：根据地编制作的场景与设计师提供的素材及PM的需求进行功能开发；对场景内产生交互的内容进行配置；对项目进行打包；提供相关技术支持；前端开发工程师：和客户沟通数据格式与情况；与设计师合作设计屏内的交互方式；数据接入；和数字孪生应用开发工程师进行交互配置；与其他的集成系统进行联通（如东站的协同系统）；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)20三、数字孪生核心技术：加速发展和融合应用中国信通院在《数字孪生城市白皮书（2022年）》中指出，数字孪生城市技术集成性高，核心板块日渐清晰，当前已逐步深入到城市全要素表达、业务预警预测、场景仿真推演、态势感知只能决策等多个环节2。数字孪生技术的向前发展和融合应用，使得数字孪生在城市、流域、工厂等数字化场景的建设中得到了广泛的应用，为现实世界的数字化和虚拟化提供了坚实的技术支持。本章将围绕数字孪生世界建设7大核心能力，物理世界感知能力、数据治理能力、空间数据采集与处理能力、数字孪生高效建模能力、数字孪生场景渲染能力、动态仿真能力、虚实交互能力进行展开描述。（一）物理世界感知能力物联网（InternetofThings,IoT）是通过智能传感器、射频识别设备（RFID）、卫星定位系统等信息传感设备，按照约定的协议，把各种设备连接到互联网进行数据通信和交换，以实现对设备的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的技术构成主要包括感知与标识技术、网络与通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术四大体系。感知和标识技术是物联网的基础，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别，包括多种发展成熟度差异性很大的技术，如传感器、RFID、二维码等；网络是物联网信息传递和服务支撑的基础设施，通过泛在的互联功能，实现感知信息高可靠性、高安全性传送；海量感知信息的计算与处理是物联网的核心支撑，服务和应用则是物联网的最终价值体现；管理与支撑技术是保证物联网实现2CAICT中国信通院：《数字孪生城市白皮书（2022年）》，2023年1月发布数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)21“可运行-可管理-可控制”的关键，包括测量分析、网络管理和安全保障等方面（孙其博，刘杰，黎羴，等，2010）。物理世界感知能力是数字孪生应用建设架构中的底层基础，是物理世界信息输入的基础，是实现物理对象与其数字孪生应用间全要素、全业务、全流程精准映射与实时交互的重要一环。1、构建一体化感知网近年来，随着计算机算力的大规模发展及算法的不断突破，AI得到了快速发展，这为物理世界全域感知和管理监测等技术的研发和创新提供了强大的工具。构建一体化感知网主要是指利用定位、视频监控、无人机、遥感等技术，以AI算法为监测技术赋能，实现感知范围全域覆盖，在扩大物理世界实时在线监测范围的同时，提升监测能力，帮助使用人员以科技之眼实时掌握现场情况，实现全面感知、科学决策与智慧管理。如在水利行业中透彻感知依托水利感知网实现，水利感知网是智慧水利的“感知系统”，实现了水利大脑对涉水对象及其环境信息的监测、感知，是水利大脑获得信息输入的渠道。水利感知网构建了智慧水利的智能感知体系，负责获取涉水对象及其环境数据。水利感知网利用视频监控设备，动态监测和实时采集河道/水岸线人、水、物三大类水利感知对象的业务特征和事件信息，通过视频解析数据和智能化分析后。通过结构化的数据为管理者提供内容全面、质量可靠的全面感知。2、核心应用场景以智慧水利行业为例，水利感知一张网是建设数字孪生水利应用不可或缺的底层输入，数字孪生平台可将感知标识结果和智能算法分析的结果进行融合呈现。常见的水利物数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)22理感知应用场景有：智能水尺识别、漂浮物识别、排污口识别、水体颜色识别、积水识别、流速流量检测、违法施工识别、烟火识别等。水位自动识别传统的水位检测是靠人工记录数据，由于地形、环境因数水位的采集相当困难；并且人工排查数据进行判断，存在一定的滞后。同时无法远程监管，水位数据的及时性也是监管众多难题之一。水位数据的采集，基于深度学习和传统目标检测算法的可以快速拟合出水位坐标的读数。智能化的水位监测是基于计算机视觉、深度学习等算法，通过分析水位视频或者图像，得出观测点各水尺的读数，并结合水尺高程，实时计算出监测点的水位数据，并根据预设的告警阈值，输出相应告警数据。图7宇视科技水位感知监测应用水体颜色识别水体污染是环境污染防治的最主要指标之一，当前，水质的数据采集大多数需要人工数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)23采集河水，到实验室化验，出具水质监测数据报告，这种手段在数据的准确性和权威性上具有很大的优势，但是在缺乏实时性和实效性，当问题出现的时候具有一定的滞后性。智能化的水体颜色识别对河道周边企业排污口、农业畜牧排污口等水域水体状态实时进行识别，结合漂浮物识别结果，可实现对水体污染状态科学化的判断，有效对违规污水排放等企业得到及时的处理，辅助管理者做出相应管理决策。图8宇视科技智能水体颜色识别应用积水监测识别在夏季，下穿道、低洼地区及各类隧道涵洞等，极易因极端天气，形成积水，严重的情况下形成城市内涝，造成交通瘫痪、行人车辆被困等事件发生，对生命、财产安全造成不可估量的影响。智能化积水识别通过对摄像机监控画面进行动态分析，精准判断积水的状态，并可设置相应阈值，达到预警阈值可立即进行预警，无需人工值守，将现场图像、积水面积等推送给相关人员，并追踪记录预警处理过程，实现对积水的自动监测，自动预警，以及处理过程追踪及记录等。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)24图9宇视科技智能积水识别应用（二）数据治理能力随着世界经济由工业经济向数字经济转型，数据逐步成为关键的生产要素，企业开始将数据作为一种战略资产进行管理。数据从业务中产生，在IT系统中承载，要对数据进行有效治理，需要业务充分参与，IT系统确保遵从，这是一个非常复杂的系统工程。实践证明，企业只有构筑一套企业级的数据治理综合体系，明确关键数据资产的业务管理责任，依赖规范的制度流程机制，构建有效的管理平台及工具，数据的价值才能真正发挥出来。1、数据治理架构图10袋鼠云数据治理架构数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)25构筑数据治理体系的过程，即以数据应用为核心打造“良性循环的闭环数据治理管理体系”的过程。各IT系统获取业务活动产生的各类数据后，经过系统的数据治理、管理，不断挖掘、变现数据价值，拓展、深入数据应用场景，指导业务决策，同时在不断应用数据过程中基于发现的数据问题，通过数据治理、管理的过程不断修订，推动业务系统全面升级，真正优化业务流程管理机制及规范，最终构建数据“获取→管理→变现→发现→应对→修正”的闭环管理机制。以数据应用核心，数据治理平台工具为支撑，在数据治理组织/制度保障下，不断通过数据治理手段，推动实现数据标准化及业务标准化，实现业务、技术、管理、平台的有效联动。在数据治理综合体系内，数据治理核心模块包括数据治理规划、数据治理职能及数据治理平台工具，数据治理规划是指数据治理体系与规划、数据治理组织与职责、数据治理制度及流程，是数据治理规范化管理的核心模块；数据治理职能包括数据标准管理、数据质量管理、数据架构及模型管理、数据开发、元数据管理、主数据管理、数据生命周期管理、数据安全管理八大职能，实际过程中，企业通常会合并管理；数据治理平台工具包括数据开发平台、数据资产管理平台、数据质量管理平台、数据服务平台，通常数据治理平台工具基于数据治理的阶段功能并不完全一致，实践中平台工具通常综合多方面功能，而不是单平台功能。三大模块互为动力，数据治理规划指导数据治理职能的全面发挥，数据治理各项职能通过数据治理平台工具协助管理，数据治理平台工具支撑数据治理规划的落地及优化，数据治理规划各层面逐步固化在数据治理平台上，数据治理平台辅助数据治理各项职能的管理，通过数据治理各项职能不断落实和完善数据治理规划，实现组织数字化转型，固化管理机制及流程体系。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)262、数据治理模式数据治理模式是指企业基于不同的数据治理目标，根据企业组织、系统、数据应用的现状，以何种数据治理策略开展数据治理活动。根据袋鼠云8年的实践证明，通常数据治理模式包括三种基本模式。模式一：自下而上，以数据架构为重，开展数据治理。这种模式重在数据架构，层层向上治理数据，至数据应用层。这种模式从底层数据切入，基于现有数据基础，盘点、建设、治理、应用层层展开，对企业整体的数据思维、数据治理水平要求较高，通常适用于数据量重、业务应用轻大型技术型企业，或政府机构，或新建、自研系统较多的企业。模式二：自上而下，以明确的数据应用为重，开展数据治理。这种模式即单点应用式，通常以现有应用需求为核心开展数据治理。聚焦各个业务领域的数据应用、数据治理需求，在有需求、有资源、有驱动力的前提下，按需组织推进数据治理工作。只有业务部门的深入参与才能做好数据治理，只有针对业务自身需求进行的治理，才能得到业务部门的认可和支持。此模式通常围绕数据应用的需求进行数据治理，比如升级架构、更换平台等涉及数据应用迁移时，或聚焦监管、上报类等明确数据应用时，围绕数据应用进行数据治理。此模式通常适用于数据应用较强、业务部门较为强势、但整体数据认知较弱的企业。这种模式的数据治理切入相对较为简单，实践证明，大部分企业数字化转型初期会这种模式，慢慢探索企业的数据治理道路，这种模式有助于拉齐数据部门、业务部门的认知，提升企业整体数据认知，为未来数据治理的开展提供基石。模式三：大规划模式，从数据应用规划入手，治理现状，规划未来，基于数据资产的未来开展数据治理。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)27这种模式需要企业全面梳理业务的现状痛点及业务未来畅想，盘现状、规划未来，基于业务现在及未来的需求规划分析应用场景，在应用场景蓝图规划的范围内，全面的梳理数据的现状、规划数据的未来，针对蓝图规划中的数据需求，制定全方位策略，哪些新建系统、新购数据源？哪些需要现有数据系统升级，细化、标准化现有数据？哪些数据需求落地可行性较高？制定全面的规划体系，划分优先级，有节奏、有步骤地实现全面的数据治理。这种模式通常是企业的战略项目，由高层推进开展，对数据、业务协同性要求较高，整个过程涉及系统改造升级、业务流程优化再造，是企业全面升级的过程。图11数据治理三大基础模式3、数据治理实施路径数据治理实施路径通常包含三个阶段。第一阶段：起步阶段，业务运营数字化阶段。这个阶段主要是梳理企业面临的现状，响应痛点，探索业务场景化。企业逐步开始由信息化向数字化转型，这个阶段企业会重新审视原有的数据治理策略，重构数据治理战略及实现路径，逐步开始搭建数据治理框架、数据治理体系框架，升级原有的数据处理、应用模式，搭建大数据平台，构建大数据采集、汇集、存储、计算、服务的基础能力，逐步整合各系统的数据，打破数据孤岛，沉淀数据资产，探索业务场景化。第二阶段：深入拓展阶段，数据赋能常态化阶段。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)28这个阶段数据应用成为重点，企业开始深挖数据价值，提高数据应用覆盖。数据应用的范围，由核心KPI指标的实现，逐步覆盖全部核心业务，搭建完善的分析框架和洞察体系，不断地提升业务决策质量。大数据平台持续发挥大数据处理的能力，企业纳入更多、更广的数据内容，不断扩大数据应用的广度及深度，初步形成企业的数据资产地图，数据标准体系逐步搭建，数据应用的效率大大提升，初步完成由“经验主义”向“数据主义”的转型，数据决策成为企业决策主要决策方式。这个阶段，企业开始全面建立数据管理权限体系，完善数据治理机制，优化数据治理流程及制度体系，由原有的“粗放式”管理升级为“精细化”管理，数据质量不断提升，企业数据管理能力升级，逐步通过数据质量平台、数据资产平台、数据治理平台工具等实现智能管理，企业数据思维认知全面提升。第三阶段：智能应用阶段，运营决策智慧化阶段。这个阶段企业实现洞策合一，智慧场景应用成为常态，全面完成数字化转型，探索数字业务，开启新篇章。这个阶段以智能应用为主，AI赋能成为常态，企业不断地挖掘数据的价值、激发创新，开始为企业战略性分析提供准确的数据依赖，在这个阶段，有些企业甚至在原有商业模式上，激发新的业务模式。数据管理层面，由数据治理体系建设逐步向数据治理体系优化进阶，完善机制、流程，进一步细化数据管理职责；数据资产层面，完成全域数据资产建设，构建强壮的数据模型体系，完成企业数据标准建设，不断完善数据资产体系；平台工具层面，大数据平台能力逐步向算法能力转移，智能推荐算法模型开发成为常态化的需求，数据治理平台逐步完善功能，协助企业智能化数据质量、数据标准、数据资产及主数据等模块，企业真正进入运营决策智慧化阶段。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)29图12数据治理实施路径三大阶段4、大型数字孪生项目数据治理实践某高铁枢纽站总建筑面积达122万方，年到发客流1.37亿，东西跨度820米，是集高铁、地铁、公交、长运、出租车等10种交通换乘方式于一体的亚洲最大的铁路枢纽站之一，也是我国最重要的现代化综合交通枢纽之一。该枢纽站涉及跨领域、跨地区、跨部门、跨层级、跨业务、跨隶属关系的管理协作单位超过50家并集多种交通换乘方式于一体。在日常运行中，面临站体结构复杂、管控难度大，突发大客流滞留应对难、人流密集疫情防控难、极端天气抢险救援难、治安管控协同联动难等一系列问题，为了更好地将管理经验从线下转为线上，需要大量的数据进行支撑。根据项目建设要求，成立某高铁枢纽站数字治理实验室及工作专班，构建铁路、地方、院所、社会共同参与的“四位一体”驱动机制，完善“四横四纵”的保障体系，形成运营单位主驱动、研究机构深度协同、社会各方齐共享的格局。按照Ⅴ字模型理论，进行业务拆解、数据归集、功能集成，建立以“IoT（物联感知）+GIS（地理信息系统）+BIM（建筑信息模型）+公共数据”为核心的数据底座，通过数据分析、交互反馈、算法模型支撑，建立三维数字孪生系统，推动交通运行、资源配置、力数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)30量调配等可视化管理，实现大型综合交通枢纽精细化协同治理。图13数字孪生V字模型一是明确应用任务。围绕需求，明确客流预测预警、智慧防疫、气象防灾、消防安全、治安防控等5项一级任务，并逐项细化至最小颗粒度。如气象防灾包括雨、雪、冰雹、冰冻、大风、高温等6个二级任务，以及交通疏导、防滑处置等18个三级任务、63个四级任务。图14某大型数字孪生项目需求概览二是建立指标体系。围绕5项一级任务，分别建立可量化的指标体系，并综合运算生成压力指数、通行指数、滞留指数、预警指数，直观反映运行全景态势。三是打通归集数据。联通系统平台，通过调用、接入、采集等多种方式，归集200余数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)31项数据，形成某高铁枢纽站安全防控数据体系。四是实现综合集成。重点打造“一图一库一网+N个子场景”。一图，即数字孪生全景运行图，运用三维建模、仿真模拟等技术，以全景视图和指标图表等形式，可视化管理交通运行、资源配置、力量调配等，实现统揽全局与精准对焦的有效协同。图15某高铁枢纽数字孪生全景运行图一库，即专题数据库，联通区一体化智能化公共数据平台，存储、归集基础数据、名录数据、事件数据等，通过边、云、超计算，生成治理数据。一网，即某高铁枢纽站智管网，依托部门管理端和移动执行端，通过信息一体化、业务一体化、执行一体化，建立完整的事项发现、上报、流转、处置、反馈工作链条和主体协作链路，实现跨部门、跨系统、跨地域、跨层级事项处置“一体协同”。N个子场景：根据急用先行、成熟先行的原则，先期打造客流预测预警、气象防灾、消防安全和治安防控4个子场景。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)32图16某高铁枢纽数字孪生应用数据治理成果更多内容可扫码下载《数据治理行业实践白皮书》数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)33（三）地理信息数据应用能力地理信息数据是数字孪生的核心基础之一，它能够把真实世界的空间结构和关系映射到数字世界，包含了静态的地理元素和动态的时空变量，如道路、建筑、水系、交通流量、人口密度、环境质量等，它能够反映真实世界的时空特点和动态变化，为数字孪生进行分析、预测、优化提供依据。在数字孪生应用的建设阶段，地理信息数据是数字孪生应用的输入，能够通过各种传感器和设备进行收集和传送，并通过云计算和大数据技术处理和存储，为数字孪生应用提供多方面、多层次、多来源的数据，并通过机器学习和算法进行智能分析。在数字孪生应用的展示阶段，地理信息数据是数字孪生的输出，它能够有效展示数字孪生的结果和效果，为用户进行决策、控制、反馈提供途径。在实际数字孪生项目中，我们通常将GIS数据分为矢量数据和栅格数据。矢量数据用于表示地图上的点、线、面等几何要素和属性信息，例如道路、建筑物、地名等；栅格数据用于表示地图上的图像信息，例如卫星影像、地形图、天气图等。1、矢量数据矢量数据文件主要常见的数据格式有：GeoJSON、ShapeFile、TopoJSON、WKB/WKT（Well-knowntext）、KML/KMZ。其中在实际项目里最常见的GIS矢量数据文件格式是GeoJSON和ShapeFile。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)341）GeoJSONGeoJSON是一种基于JSON（JavaScriptObjectNotation）格式的地图矢量数据格式，它支持点、线、面等各种几何要素，同时也支持属性数据。在项目建设中常用于绘制行政边界、建筑、路网、河流水系等。在EasyMap3中可获取标准或自定义的行政边界数据，例如华东区（江苏省、安徽省、江西省、浙江省、上海市），下钻层级支持中国-省-市-区、县（不可下钻至乡镇街道）。同时，EasyMap支持手动绘制或自动生成点、飞线、轨迹、面的要素数据。图17EasyMap中生成点、线、面数据说明：EasyMap数据来源为高德开放平台42）ShapeFileShapefile是一种开放的地图矢量数据格式。它包含至少三个文件：.shp文件包含矢量几何数据、.shx文件包含索引信息、.dbf文件包含属性数据。项目建设中并不常直接使用3EasyMap：https://map.easyv.cloud/4高德开放平台：https://lbs.amap.com/数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)35shp数据，shp数据常作为源头数据裁剪处理或直接转换为GeoJSON使用。shp数据可在全国地理信息资源目录服务系统和OpenStreetMap中获取。2、栅格数据常见的GIS栅格数据是遥感影像（卫星影像/卫星照片），更广义的各种航拍的影像（照片）都是栅格数据。GIS中一些遥感应用的数据或空间分析、计算结果数据一般也都会以栅格数据的形式提供，栅格数据的大小根据数据空间范围和分辨率正成正比。1）数字高程模型（DEM）在山河数据的采集过程中，也同时能得到海拔高度信息，我们称之为高程数据。数字高程模型是指通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达），它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，目前获取数字高程模型的方式分为一下几种：摄影测量、地面测量、已有地形图数字化、已有的DEM库中提取。图18数字高程模型（DEM）数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)362）数字表面模型（DSM）数字表面模型是指用一组有序数值阵列表示地表物体表面高程的一种实体地面模型，一般特指那些特定比例尺系列、有着固定分幅范围的、全面表达地表面的地形、地物特征的地图。其内容特点是全面、均衡、不突出表达某种要素。一般包括：测量控制点、居民地、水系、交通、管线、地貌、植被等内容。图19数字表面模型（DSM）3）数字正射影像（DOM）数字正射影像是指利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空像片/遥感影像（单色/彩色），经逐个象元进行投影差改正，再按影像镶嵌，根据图幅范围剪裁生成的影像数据。具有精度高、信息丰富、直观逼真、获取快捷等优点，DOM的制作原理是依据其特点应用专业的地理信息遥感软件对原始感遥影像经过辐射校正、几何校正后，消除各种畸变和位移误差而最终得到具有包含地理信息和各种专题的卫星遥感数字正射影像地图。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)37图20数字正射影像（DOM）3、常见地图坐标系WGS84世界大地坐标系：它是美国国防制图局于1984年建立的，是GPS卫星星历的参考基准,也是协议地球参考系的一种。如果地图数据来源为MapBox、Cesium、OpenStreetMap，那么数据使用的坐标系基本为WGS84。GCJ-02火星坐标系：由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统。国内出版的各种地图系统必须至少采用GCJ-02对地理位置进行首次加密。如果地图数据来源为高德地图、腾讯地图，那么数据使用的坐标系为GCJ-02。BD-09百度坐标系：在GCJ-02坐标系基础上再次加密，如果地图数据来源为百度地图，那么数据使用的坐标系为BD-09。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)38CGCS2000国家大地坐标系：根据国家测绘法规定，中国建立全国统一的大地坐标系统。如果地图数据来源为天地图，那么数据使用的坐标系为CGCS2000。测试下来与WGS84世界大地坐标系相差15cm左右，数值不准确，仅供参考。4、在线地图服务在线地图服务通常包含矢量数据和栅格数据两种类型的地图数据，可通过API接口调用嵌入。在线地图服务的矢量数据通常以矢量切片的形式提供，将地图数据分割成一系列小的矢量图块，以便在网页或移动设备上快速加载和显示。栅格数据通常以栅格切片的形式提供，将地图数据分割成一系列小的栅格图块。常见的在线地图服务提供商包括高德、百度、天地图、OpenStreetMap、Mapbox等。（四）数字孪生高效建模能力创建高保真的数字孪生体虚拟模型是构建数字孪生应用的重要步骤之一，需要真实的再现物理实体的几何图形、属性、行为和规则等。数字孪生体模型不仅要在几何结构上与物理实体保持一致，更重要的是要能模拟物理实体的时空状态、行为、功能等。1、三维数字孪生模型三维数字孪生模型在数字孪生领域的应用可以分为以下几个方面：三维数字孪生模型可提高数字孪生的精度和逼真度，使得虚拟世界中的数据模型能够更好地反映真实世界中的物理对象或系统的状态和变化。三维数字孪生模型可以支持数字孪生的多维度展示和交互，使得用户能够从不同角度、不同层次、不同尺度观察和操作虚拟世界中的数据模型，增强用户体验和效率。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)39三维数字孪生模型可以促进数字孪生的跨领域应用和创新，使得不同行业、不同场景、不同需求之间能够通过共享和融合虚拟世界中的数据模型，实现协同创新和价值提升。在实际数字孪生项目交付中，通常对三维数字模型有以下要求，需要引起注意：精准化。模型需要能够准确地反映物理实体或系统的结构、属性、方法和行为，以及与环境的交互。并且，具有足够的细节和精度，以满足不同层次和目标的分析和仿真需求。标准化。遵循统一的规范和格式，便于三维数字模型在不同平台和系统之间进行共享和交换。模型应该具有良好的可读性、可理解性和可扩展性，以便于后期进行模型资产的修改和更新。轻量化。模型应尽可能地减少数据量和计算量，以提高运行效率和节省资源。需要采用合适的抽象和简化方法，去除冗余和无关信息，保留模型核心特征。可视化。模型应该能够通过图形、图像、动画等方式进行直观地展示，以便于用户观察、理解和操作。支持多种视角和尺度的切换，以适应不同场景下模型展示和变换的需求。若交付的数字孪生项目为B/S架构，为了实现高效和高质量的数字孪生场景，通常需要注意模型大小、格式和质量等方面的要求，主要包括：模型的大小。模型的大小决定了加载和渲染的速度，过大的模型会导致网络传输和内存占用过高，影响用户体验。因此，模型需要进行合理的压缩和优化，降低其数据量和复杂度。模型的格式。模型的格式决定了其兼容性和功能性，不同的格式有不同的特点和优劣势。一般来说，WEB端可视化场景需要选择支持动画、纹理、材质等属性的格式，例如GLTF、FBX、OBJ等。同时，也需要考虑浏览器对不同格式的支持程度，选择最适合当前环境和需求的格式。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)40模型的质量。模型的质量决定了其视觉效果和真实感，过低或过高的质量都会影响用户体验。过低的质量会导致模型失真、粗糙、不自然；过高的质量会导致渲染压力过大、卡顿、延迟。因此，模型需要根据目标分辨率和设备性能进行适当的细分或简化，并保持合理的比例和形态。2、模型数据的采集与处理在项目建设前期，开发者需要对模型数据进行全面的采集与处理，为创建数字孪生场景打下坚实的数据基础。随着科学技术的不断进步和社会需求的不断变化，测绘技术也在不断发展和创新，主要有以下技术趋势：精密化、智能化和集成化。随着测绘仪器设备的不断更新换代，如全站仪、GPS接收机、数字航摄仪等，以及计算机、网络、人工智能等信息技术的广泛应用，现场测绘技术可以实现更高的精度、效率和自动化程度，同时可以实现多种数据获取方式和多种数据处理方法的有机结合和协同作用。多源化、多尺度化和多维化。随着遥感卫星、无人机、激光雷达等新型数据获取平台和传感器的出现和发展，以及大数据、云计算等新型数据管理和分析技术的推广和应用，现场测绘技术可以获取更丰富、更全面、更实时的地理空间信息，并可以从不同角度、不同层次、不同尺度来表达和展示这些信息。1）人工测绘在实际数字孪生项目中，人工测绘通常需要单反摄像机、手机、360全景设备和人工拍照采集人员。在人工测绘采集的过程中，需要提前规划好测绘路线，有序进行走动，遵循基本逻辑，先整体定位空间、后局部拍摄细节。对于简单的单一模型体来说，人工测绘数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)41方式更为灵活且成本较低；对于大型数字孪生场景的建设来说，一般不建议采用人工测绘的方式。人工测绘一般来说可以分为以下几个步骤：1确定测绘的内容、范围和精度，制定测绘的方案和方法。2选择合适的测绘工具和设备，如三脚架、水准仪、经纬仪、激光垂准仪、全站仪、水平尺、游标卡尺等。3在现场进行测绘，按照规定的格式和要求记录或输入相关的数据信息，如水平角、竖直角、高程差等。4对测绘到的数据进行核对、整理和存储，删除或修改错误或重复的数据，保证数据的完整性和准确性。5对测绘到的数据进行分析、处理和应用，根据不同的目标和需求，利用计算方法、图形工具或专业软件等对数据进行加工、展示或报告。2）倾斜摄影倾斜摄影测量是指在同一台无人机上搭载着镜头相机从垂直、倾斜等多角度采集影像数据、获取完整准确的纹理数据和定位信息。倾斜摄影数据采集的过程中，一台获取垂直影像，另外四台从前后左右4个方向同时获取地物的侧视影像。相机倾斜角度在40°~60°之间，可以较为完整地获取地物侧面的轮廓和纹理信息。倾斜摄影技术大大降低了三维建模成本，能够弥补传统三维建模技术的缺陷，是大场景三维建模的重要选择之一。倾斜摄影技术主要具有以下技术优势：数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)42一是高分辨率。倾斜摄影平台搭载于低空飞行器，可获取厘米级高分辨率的垂直和倾斜影像。二是可以获取丰富的地物纹理信息。倾斜摄影从多个不同的角度采集影像，能够获取地物侧面更加真实丰富的纹理信息，弥补了正摄影像只能获取地物顶面纹理的不足。三是可以高效构建三维模型。通过垂直与倾斜影像的全自动联合空三加密，无需人工干预，即可全自动化纹理映射，并构建三维模型。通过影像构建的真实三维场景，不仅拥有准确地物地理位置坐标信息，并且可精细的表达地物的细节特征，包括突出的屋顶和外墙，以及地形地貌等精细特征。但倾斜摄影技术也具有一定的局限性。倾斜摄影技术采用可见光进行测量，对天气要求较高，并且对密集植被下的地形无能为力，对细小物体的建模能力不足。3）激光雷达测绘激光雷达测量技术是最初由欧美发达国家发展起来并投入商业化应用的一门新兴技术，集成了激光测距系统、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）三种技术于一身，在三维空间信息的实时获取方面取得了重大突破，为获取高时空分辨率的地球空间信息提供了一种全新的技术手段，是当下较为先进的测绘技术之一。激光雷达测绘技术主要具有以下技术优势：一是可以快速获取数字高程模型。激光点云数据是激光雷达技术中最为直接的数据，点云数据的密度和精度都比较高，能快速清晰的显示点位的三维坐标构架。经人工交替操作或自动运行，将人放射到地面植物中或建筑物之类的地形之外目标上的点云统一分类、滤波或清除，之后构建三角网TIN，就能及时得到DEM。因为激光点密度非常大，数目比较繁多，DEM的生成也更为方便、准确。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)43二是自动化程度高。从飞行设计到数据获取，到最终的数据处理，自动化程度非常高。通过GPS技术实时显示飞行轨迹。不会发生漏拍的情况，避免人为错误。三是信息获取敏感。可以获取小于遥感影像或者雷达影像分辨率的目标信息，可穿透植被覆盖物获得地面点数据。四是传感器工作条件局限性小。主要采用主动式测量，自行发射和接收激光脉冲，可穿透茂密植被直达地面，不受光照和阴影的限制，获取的数字高程模型更接近真实地表形态，受天气影响较小。3、常见三维建模软件BlenderBlender是一款由美国公司PTC开发的数字孪生软件，它可以将物理世界中的实体转换为数字模型，并在数字环境中进行仿真和分析。Blender提供了一个可视化的界面，使用户能够轻松地创建、编辑和管理数字孪生模型。Blender还支持多种数据格式，包括CAD、PLM和IoT数据，以及各种传感器和设备数据。Maya/3DMAXMaya/3DMAX是一款数字内容创建软件，主要用于三维动画、建模、仿真和渲染。在数字孪生领域中，可以用于建立虚拟孪生体。Substance3DPainterSP是Adobe公司旗下的一款专业的3D数字绘画软件，它具有强大的功能，被公认为是最具创新性和用户友好性的3D绘图器，广泛用于游戏和电影制作以及产品设计、时尚和建筑中。在数字孪生中Substance3DPainter能提供从无到有的贴图绘制制作，使为3D资产创建纹理变得比以往更容易。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)444、手工建模数字孪生领域中，手工建模是一种常用的建立数字模型的技术，它可以帮助工程师们更好地理解和掌握产品的设计、制造、运营等方面的信息，从而更好地进行产品的优化和改进。在实际的数字孪生项目中，手工建模也是技术人员最常采用的建模方式，可以灵活适应不同数字孪生场景需求，根据项目需求进行灵活修改和迭代，且更容易进行数字孪生可视化展示和交互操作，性能上也更具有优势。基于手工模型制作的数字孪生建模方法主要涉及以下几个关键技术：利用倾斜摄影等方式进行数据采集和处理。在没有BIM模型支撑的情况下，需要利用倾斜摄影、人工照片采集、激光点云等方式进行模型数据采集和处理。BIM模型轻量化的处理流程。在已有BIM模型的情况下，需要对原始BIM模型数据进行清洗、减面、压缩等操作，以在实际项目中提高BIM模型的运行效率；对于BIM模型轻量化处理流程。手工重构重建数字孪生模型。对于无法进行人工采集且没有BIM模型支撑的情况下，需要通过Blender等软件对模型进行手工重构重建，并利用已有的既定知识或专家经验来对模型制作过程和效果进行管理。1）倾斜摄影模型数据处理倾斜摄影的处理：通常情况下会选择使用倾斜摄影处理软件，根据航拍数据、航拍视频等现实参考，结合孪生场景内的地形关系。对倾斜摄影模型进行一系列的数据对齐、模型裁剪等操作。对倾斜摄影内出错或质量不足的部分进行处理，或者直接转换成其他模型通用格式。从而让倾斜摄影呈现出正确、符合项目需要的内容部分。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)45图21倾斜摄影模型示例倾斜摄影的优化：通常需要将倾斜摄影的顶层数量进行二次构建、建立多层不同数量的瓦片层级。来处理倾斜摄影在孪生场景内加载速度慢、加载出现卡顿的情况。倾斜摄影的发布：将已经处理优化后的倾斜摄影通过平台加密上传到官方平台云端。不需要将倾斜摄影下载至本地，即可在孪生场景内通过直接链接URL的方式实时在线加载云端的倾斜摄影。倾斜摄影的加载方案：需要对倾斜摄影的OSGB、3DTiles、URL三种格式进行转换，来满足数字孪生应用程序在面对不同网络环境（内网、公网）时的倾斜摄影加载情况。同时，若使用本地加载倾斜摄影的方式还可以一定程度上提高倾斜摄影的加载速度。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)46图22加载倾斜模型示例2）PBR建模流程PBR（Physically-BasedRendering）流程其实是一个很复杂的概念，它的基本概念是一系列复杂的处理真实物理和光照的渲染器的组合，以及一系列使用标准化的表示真实材质参数的贴图。本质上，PBR就是一个用于创建贴图和渲染工作的整体系统，在不同的工具和引擎的作用下会产生不同的实现效果（一般指渲染器模型和贴图的输入类型）。伴随着时代的发展，次世代技术PBR流程也随之普及。在游戏行业和数字孪生行业从最开始的传统流程慢慢转向PBR流程，比如我们现在经常能够听到次世代游戏/3A游戏的说法，指的都是使用次世代PBR流程制作的游戏。转变主要原因来自于PBR流程的材质效果不但更接近于真实事物效果，而且制作效率相比传统流程快了许多。图23模型对比示例数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)47下面是对传统制作流程与PBR流程的制作流程、效果进行剖析对比，不论传统流程还是PBR流程最基础的中模、高模、低模以及对模型的烘培是相同的。传统流程：首先需要对高低模进行烘培得到normal（法线）与AO，然后通过normal和AO转出一张CAVITY贴图，然后在PS中将AO进行正片叠底，CAVITY调整为叠加模式,以便区分物体的大体色块。PBR流程：在PBR流程中最后获得的贴图为AO、normal、Metalness、Roughness四张贴图。PBR流程相比传统流程去除了AO的叠加，只存有固定的AO贴图，不包含任何的光影。法线的烘培流程与传统流程相一致，增加的Metalness用来控制金属的金属度，非黑即白，白色为金属，黑色为非金属，而Roughness来控制材质的粗糙度，同样也是用黑白来控制，越白越粗糙反之越黑越光滑。此外，在PBR流程中使用3D纹理贴图软件制作可以通过软件计算模拟出现划痕、掉落漆、脏渍等，使得制作更为方便的同时效果也更加真实。在实际数字孪生项目交付的过程中，PBR建模流程可以概括为以下步骤：1在建模软件中建立中模，即基础的三维模型；2在建模软件中雕刻高模，制作拥有细节和纹理的高精度模型；3在建模软件中拓扑低模，形成优化网格和拆分UV坐标的低多边形模型；4在3D纹理贴图软件中烘焙贴图，将高模的信息投影到低模上生成法线贴图、环境光遮蔽贴图等；5在3D纹理贴图软件软件中绘制材质，创建高光度图、粗糙度图、金属度图等材质贴图；6在Blender等软件中渲染，需要设置光源和环境，并调整参数和效果，最后导出。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)48图24PBR流程模型示例3）BIM模型轻量化处理BIM（BuildingInformationModeling）是继CAD之后整个工程建设领域的第二次数字革命，对建筑行业的生产组织模式和管理方式产生了深远的影响。BIM的核心是通过建立虚拟的建筑工程三维模型，利用数字化技术，为这个模型提供完整的、与实际情况一致的建筑工程信息库。该信息库不仅包含描述建筑物构件的几何信息、专业属性及状态信息，还包含了非构件对象（如空间、运动行为）的状态信息。基于BIM技术，可以将建筑设施的各种信息集成在模型要素上，构建出建筑的数字孪生体。在数字孪生项目交付中，BIM模型的轻量化主要是指通过对原始BIM模型数据进行清洗、减面、压缩等操作，减少模型的体量和复杂度，以在实际项目中提高BIM模型的运行效率，使其更适合在电脑、手机等终端上查看和交互。数字孪生建模人员可以通过Blender或其他建模软件做BIM模型的轻量化，常见的操作有：可以使用融合变形或混合变形（BlendShape）功能，将多个形状组合成一个变形链，从而减少模型的顶点数和多边形数。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)49使用多边形简化或网格简化（PolygonReduction/MeshSimplification）工具，根据一定的标准和阈值，自动或手动地删除或合并不必要的顶点和面。使用贴图或材质（Texture/Material）来代替复杂的几何细节，例如纹理贴图，法线贴图等。具体来看，常见的BIM模型应用软件和格式有AutoCAD（.dwg/.dxf/.dwt/.dws）、Sketchup（.skp/.skb）、AutodeskRevit（.rte/.rvt/.rfa）、SOLIDWORKS等。BIM模型经过轻量化处理后，需要导出至通用格式FBX或OBJ或datasmith，导入Blender或UE中进行进一步捋顺。BIM模型应用软件支持格式主要作用轻量化处理AutoCAD.dwg/.dxf/.dwt/.dws常用于查看平面精确图纸需要参考CAD中的总成图，对线条进行拆解和区分，根据平面进行建模，贴图可参考照片或其它相似的材质。Sketchup.skp/.skb常用于制作草图模型参考SU多为草图类型的模型，相对模型较为潦草单薄或面数过多、连线杂乱。需要导出通用格式后，再进行进一步细化或进一步减面优化。AutodeskRevit.rte/.rvt/.rfa常用于于建筑业BIM体系中Revit相对模型面数过多，需要导出通用格式至其它软件进行优化或重新制作。SOLIDWORKS常用于工业高精度模型查看SOLIDWORKS工业模型精细度一般极高，在面数过高的情况下，需要对模型进行obj的导出或者stp格式的导出，再导入通用软件内进行减面制作。在BIM模型轻量化的过程中，建模人员需要注意以下问题：UV层面要求和规则：需要保持UV坐标系的一致性，避免出现UV重叠或错位的情况；使用合适的UV展开方式，根据模型的形状和贴图的特征，选择最优化的展开方法；使用高效的UV打包工具，将多个模型或材质的UV打包到同一个贴图空间中，以减少贴图数量和内存占用；使用无缝平铺或三向投影等技术，避免出现明显的接缝或拉伸等贴图问题；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)50UV需要尽量减少空白区域，提高纹理的利用率和质量；UV需要根据模型的复杂度和细节进行合理的划分和分组，避免出现过大或过小的UV块。如下图示例：若制作独立贴图则遵循寻以上UV层面要求，若制作Tiling贴图则尽可能遵守贴图层面要求（具体可细看下面贴图层面案例细分）图25UV示例贴图层面要求和规则：选择合适的贴图格式，根据不同的平台和需求，选择最优化的压缩比和清晰度；控制贴图数量和大小，尽量减少不必要的贴图，并将多个贴图打包到同一个图片中；使用无损或有损压缩工具，对贴图进行压缩处理，降低文件大小和内存占用；使用高效的UV展开和打包工具，避免出现UV重叠或错位等问题，并提高贴图利用率。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)51轻量化层面要求和规则：选择合适的减面工具，根据不同的模型格式和需求，选择最优化的算法和参数；保持模型的完整性和拓扑结构，避免出现模型破损或变形等问题；保留模型的重要特征和细节，避免出现模型失真或质量下降等问题；使用高效的数据压缩和传输技术，进一步降低模型数据量和加载时间。模型轻量化处理通常会选择使用模型减面工具进行减面优化处理，处理完成后导入Blender等软件进行进一步优化理线制作。对于无法处理的模型，需要进行重新布线建模。5、程序化建模随着数字孪生和元宇宙相关领域的快速发展，三维模型的需求大幅上升，需要投入大量时间和精力的手工建模难以满足时下已经暴涨的模型需求。为应对这样的现象，高效率高质量的程序化建模方式得以推广和发展。程序化建模是指根据计算机图形学原理设定模型生成的规则，利用程序实现模型或贴图的创建，建模人员可以通过调节参数快速生成具有多样性和灵活性的模型，帮助建模人员大幅提高建模效率。程序化建模可以主要分为三个阶段，第一个阶段是模块化建模，将需要生成的模型拆分为不同的组件或者模块；第二个阶段是自变量建模，调整不同组件的长、宽、高等主要参数，可以生成大量变体，这样为之后的组合与匹配提供了更为丰富的结果；第三个阶段是按照一定规则将组件进行组合与排列，生成模型。与传统建模方式相比，程序化建模的优点不仅是快速生成各种模型结果，还可以与游戏引擎对接形成高效的生产管线。对于生产管线来说，可复用性和可编辑性的特点让程序化建模拥有更高的容错率，同时也减少了不少重复工作。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)52当前，利用程序化建模的数字孪生应用已十分常见，三维建模软件已经推出可视化操作界面，便于建模人员快速实现程序化建模，如Blender、AdobeSubstance3D、CityEngine等，还有专门聚焦于程序化建模的软件Houdini，这些工具为建模人员提供了极大的便利。本节中将介绍Houdini和CityEngine两种程序化建模方式。1）HoudiniHoudini最初是为制作特效和动画电影而设计的，其独特的程序化生成技术可以快速创建高质量的3D模型和特效，为电影行业提供了一个革命性的工具。随着技术的不断发展和完善，Houdini的应用领域逐渐扩展到了游戏开发、虚拟现实、数字孪生等各个领域。Houdini程序化建模的核心是将3D内容的制作过程转化为程序的生成过程，通过对程序的调整和修改来实现对3D内容的精确控制。与传统手工建模方式相比，Houdini的程序化生成技术可以实现快速生成各种复杂的3D模型、动画和特效，并且具有高度的灵活性和可编程性。不仅为制作高质量的模型内容提供了一种高效、快捷、可定制的解决方案，而且也为数字孪生、工业设计、建筑可视化等领域提供了强大的支持。Houdini具有以下技术特点，可以帮助技术人员快速制作高质量数字孪生模型：参数化建模。Houdini程序化建模的重要特点就是参数化建模，它可以利用参数控制建模过程中的各种属性，从而实现快速而灵活的建模。这种技术可以大大提高建模的效率，同时还可以让技术人员轻松地进行修改和调整。数据流编程。数据流编程是一种编程范式，它将程序看作是一组数据流，其中每个数据流代表着一组数据或者一组操作，Houdini的程序化生成技术就是基于这种思想实现的。它将数据和操作看作是一系列节点，通过连接节点之间的输入和输出，实现复杂的程序逻辑和生成过程。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)53非线性流程控制。程序化建模的核心是对流程的控制，Houdini提供了一种非线性的、可视化的流程控制方式，即“节点图”（NodeNetwork）。使用节点图，技术人员可以随时在不同阶段添加、删除、调整节点，实现对建模流程的灵活控制，同时可以更方便地进行迭代和调试。内建的几何操作和算法。Houdini内置了许多常用的几何操作和算法，如布尔运算、剖分、变形、优化等，这些操作和算法可以帮助技术人员快速完成复杂的几何操作和建模任务。Houdini程序化建模技术具有非常高的灵活性、可重复性、可视化和高效性。这些优势能够让技术人员更好地适应项目需求和变化，提高模型生产效率和质量，并让技术人员更加专注于创意和创新。在数字孪生领域，Houdini技术的应用可以帮助厂商提高数字孪生场景的制作效率和质量，解决场景建模、数据采集、场景模拟等问题：大规模场景建模数字孪生领域需要对现实世界中的物体和场景进行数字化建模，这通常需要耗费大量的时间和精力。使用程序化生成技术，可以通过编写脚本自动化建模过程，大大加快场景建模速度。城市建筑场景生成。Houdini程序化生成可以用于快速创建高度真实的城市场景。可以通过简单的参数控制快速生成符合规划标准的城市场景。此外，Houdini还可以通过实现城市道路系统、建筑物等元素的可编程化，以及通过使用各种分形算法和L-系统算法、或是基于GIS数据来自动生成城市场景。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)54图26基于Houdini生成的城市建筑场景自然环境生成。利用Houdini程序化生成，艺术家和技术人员可以快速创建逼真的自然环境场景。通过使用L-系统、分形算法等方法，Houdini可以自动地生成树木和植被，并为它们分配逼真的材质和纹理。此外，Houdini程序化生成还可以用于创建地形、河流、湖泊等自然景观元素。图27基于Houdini生成的自然环境场景高精度数据采集数字孪生领域需要对现实世界中的物体和场景进行高精度的数据采集，例如使用激光扫描仪等设备进行点云数据采集。使用程序化生成技术，可以对采集到的数据进行快速、准确的处理和优化。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)55高效模拟数字孪生领域需要对各种物理现象进行模拟，例如机械运动、流体运动等等。使用程序化生成技术，可以通过编写脚本快速生成各种复杂的模拟场景，大大提高了模拟效率和精度。高效的数据管理数字孪生通常需要大量的数据存储和管理，包括场景数据、纹理数据、模型数据等等，这些数据量通常非常庞大，需要一定的存储和管理能力。Houdini程序化生成技术可以通过高效的数据节点、缓存机制等来管理这些数据，从而提高数据的读取和处理效率。2）CityEngineCityEngine是一款使用基于代码的程序化方法来高效地生成三维城市模型的软件。最初它被应用于城市规划、建筑、可视化、游戏开发、娱乐、GIS、考古和文化遗产等领域。CityEngine作为一款3D建模软件，其拥有可以与GIS数据集成，并提供编辑工具、立面纹理、报告和仪表盘生成以及3D模型创建等易用功能的特点。支持多种格式的导入和导出，有较好的数据兼容性，如OBJ、Collada（DAE）、DXF等。这些独特的能力让其可在比传统建模技术更短的时间内创建大规模、交互式和沉浸式城市环境。尤其是其可以基于真实的地理信息系统（GIS）数据来生成与现实较为匹配的城市模型，很好的满足了数字城市大范围城市模型的需要，大大提高了孪生体场景建模的效率。CityEngine最大的特点在于他可以使用网络上的GIS数据，根据ShapeFile类的文件来生成具有建筑轮廓、建筑高度、建筑外立面材质的城市集群或城市道路网线。并且，由于可以通过DEM数据级影像图数据生成与建筑轮廓相匹配的地形保证，因此较好的保证了生成模型的准确性。同时，由于CityEngine内规则文件的存在，使用者可以自由的在全数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)56局层次对生成的建筑进行形状、类型、纹理的调整，在保持逻辑性的前提下提高了场景建模的效率。此外，CityEngine还具备城市规划功能，能够快速地创建和修改城市布局，并根据道路、街区、宗地等要素进行调整。CityEngine也支持批量建模功能，能够将CGA规则文件应用到多个宗地上，实现批量生成建筑物模型。（五）数字孪生场景渲染能力使用三维建模技术构建出的虚拟现实场景后，需要通过渲染引擎实现场景的高精度、高保真和实时渲染。同时，需要将现实场景中的数据信息融合到虚拟场景中，实现对现实情况的监测和控制。目前大多数数字孪生城市项目在三维渲染引擎的技术选型上通常是2种方案，一种是基于C/S架构的主流游戏引擎技术路线（UnrealEngine、Unity3D等），另外一种是基于B/S架构的WebGL技术路线。数字孪生场景渲染能力是当下数字孪生项目实际交付过程中的核心关注能力之一，本节将基于B/S和C/S两种技术架构以及云渲染技术架构分别介绍。1、WebGL技术路线1）基于WebGL的三大数字孪生技术路线A.基于WebGL纯代码开发使用基于WebGL封装的渲染库直接进行开发，例如three.js、babylon.js。适用于体量较小、开发周期短而效果相求不高的项目数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)57优势：灵活性高：根据业务需求进行深度定制，且易于其他业务系统通信或集成；代码冗余少：代码体量小，易于问题排查；建设成本低；劣势：复用性低：由于根据业务需求进行深度定制可复用的代码少，难以模块化以至于无法通过该路线批量化交付项目；效果较差：能支撑的三维场景体量小，能达到的渲染效果比较有限，难以实现中大型场景或较为写实的场景风格；B.支持H5的游戏引擎打包WebGL使用C/S的游戏引擎开发场景后打包成WebGL，例如Cocos、Egret、Unity3D。适用于业务特点上偏向于游戏，且无需于其他业务系统集成、通信的项目。优势：建设成本较低：C/S的游戏引擎提供了较为成熟完善的编辑器和工具，能够低成本实现高质量效果和高性能；复用性高；三维渲染效果好；劣势：灵活性低：难以嵌入其他业务系统或通信；实现专业领域下的特有业务成本高或不可实现；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)58难以基于场景进行二次开发；学习成本高；代码冗余多：游戏场景中场景和逻辑同等重要，逻辑上多为事件驱动。且游戏场景对动画、特效、性能、包体和UI要求都很高。而数字孪生重场景、轻逻辑、以数据驱动为主，由于业务差异导致打包的WebGL代码冗余过多；维护成本高：封装度过高，做后期优化空间小，bug难排查；每次场景修改都需要重新打包WebGL；C.自研B/S低代码融合渲染引擎基于WebGL封装的渲染库开发适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的引擎的进行开发，例如EasyTwin数字孪生融合渲染引擎。适用于有大量中大型数字孪生需求，项目间具有一定的可复制性且有与别的业务系统耦合的需求。优势：灵活性高：可根据通用业务自由定制；学习成本较低：低代码化开发过程，开发人员无需熟知WebGL等技术栈；代码体量合适：完全根据业务确定引擎功能；可深入到引擎底层做性能以及渲染效果的优化；排查bug高效、解决问题彻底；复用性高：业务的可复用点可得到引擎层的支持；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)59维护成本低：低代码化、配置化实现孪生场景，业务的修改以及场景上的修改不需要修改代码；效果较好：可开发各种通用或定制的编辑器，实现技术与美术的结合；劣势：渲染引擎的研发成本高：需要较强的技术能力通用化、组态化引擎的场景编辑能力、渲染效果、以及业务逻辑开发能力；2）基于WebGL的数字孪生场景实践以自然场景中的植被为例进行介绍，基于WebGL在地形模型上刷出符合自然环境的植被，并控制性能消耗。准备工作：1根据地形网格生成地形高度图(中间图)，白色表示最高点，黑色表示最低点，通过山的高度校对植被的垂直方向坐标；2在现有地形模型的基础上，把相机放到模型正上方，范围覆盖整个地形，渲染一帧导出深度缓存；3在PS中处理成一个黑白图片，白色表示”种树”，黑色表示“不种树”(左图)；4计算生成植被点位的世界坐标；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)60生成植被示例：1生成噪声图，用于给定植被的XY坐标、种类、色调、大小一个有规律的随机(右图)；2为了生成的植被具备上下的空间层次，植被会包括以下表现方式：土壤纹理、草地纹理、草、灌木、树木；3为了生成的植被具备远近的空间层次，会有以下实现植被的方式：模型、广告牌、ViewBillboard；性能优化：1视锥体剔除；2遮挡剔除；3实例化渲染；4LOD；5GPUDrvien；生成效果：图28基于WebGL生成的数字孪生植被自然场景数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)612、UnrealEngine游戏引擎UnrealEngine（下文简称为UE），是一款由EpicGames开发的游戏引擎，用于创建电子游戏、虚拟现实和增强现实应用、数字孪生等内容。UE支持实时渲染、高品质的图形效果和物理模拟、可扩展的蓝图视觉脚本语言，以及跨平台和多语言支持等特性。UE还为开发者提供了完整的工具集，包括编辑器、资源管理器、代码编辑器和调试器等，以便他们在一个集成化的环境中进行开发。UE在数字孪生领域中发挥着重要的作用，可以用于创建高度仿真的虚拟环境，以便实现虚拟演练、测试和模拟，提高效率并降低成本。1）UE的特性强大的渲染引擎和物理模拟系统UE拥有强大的渲染引擎和物理模拟系统，可以实现高质量的图形渲染和物理模拟。UE的渲染引擎使用了基于PBR（PhysicallyBasedRendering）的渲染技术，可以模拟真实物体的反射、折射、散射等光学效果，从而让场景更真实。同时，UE的渲染引擎还支持全局光照、阴影、体积光等效果，可以让场景更加细腻。UE的物理模拟系统可以模拟真实世界中物体的运动、碰撞、摩擦、弹性等效果。开发者可以使用UE提供的物理引擎来模拟车辆、物品、角色等的物理运动，同时还可以使用脚本来控制物体的行为，从而实现更加丰富的游戏玩法。实时渲染和交互性UE支持实时渲染，可以让开发者在编辑器中实时预览场景的效果。开发者可以通过编辑器实时调整场景中的元素、光照、材质等参数，以便更好地观察和调试场景。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)62UE具备较强的交互性，可以实现交互式的游戏和虚拟现实应用。开发者可以通过UE提供的输入设备接口来控制角色、物品等的运动和行为，从而让游戏和应用更加生动、真实。可视化脚本语言和蓝图系统UE提供了一种可视化的脚本语言——蓝图系统，可以帮助开发者快速构建游戏逻辑和应用功能。蓝图系统提供了一系列的节点和连接，开发者可以通过拖拽和连接来构建脚本，而不需要编写代码。同时，UE还支持蓝图与C++代码的混合使用，可以让开发者在需要的时候使用C++代码来增强功能。图29蓝图系统随着UE5的发布，UE游戏引擎有以下新特性可以应用于数字孪生领域：Nanite技术该技术使用UE引擎的光线追踪技术来实现实时渲染，可以呈现数十亿个多边形的场景，而不需要将它们分割成小块进行处理。这使得数字孪生行业的专业人士能够以更高的精度和更快的速度创建更复杂的场景和模型。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)63Lumen技术这是一种全局光照技术，可以实时计算光线在场景中的反弹和折射，使数字孪生场景看起来更加真实。MetaHumans的新工具可以轻松创建高度逼真的人物模型。这些模型可以用于游戏、虚拟现实和数字孪生行业中的各种应用。2）基于UE的数字孪生场景实践环境模拟仿真数字孪生天气系统图30基于UE的数字孪生天气系统[晴天/阴天/雨天/雪天]数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)64数字孪生昼夜交替系统图31基于UE的昼夜交替系统数字孪生四季切换系统图32基于UE的数字孪生四季切换系统[春/夏/秋/冬]数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)65动态数据展示热力数据展示图33基于UE的热力图交通路况模拟图34基于UE的交通路况模拟展示和POI点展示数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)66动画特效展示漫游路径导航图35基于UE的路径导航效果粒子特效展示图36基于UE的粒子特效模拟火灾效果数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)67人物效果模拟图37基于UE的人物动态效果模拟自定义描边效果图38基于UE的自定义描边效果应用数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)68模型切割透视效果图39基于UE的模型切割透视效果和电梯透视管理3、Unity3D游戏引擎Unity是一款由UnityTechnologies公司研发的跨平台2D/3D游戏引擎。它以交互的图型化开发环境为首要方式，编译器运行在Windows和MacOS下，可发布应用至Windows、OSX、iOS或HTML5等众多平台。此外，Unity当前还被广泛用于建筑可视化、实时三维动画、数字孪生等领域的综合型应用开发。它的编程语言是C#，本质上属于游戏引擎和游戏开发工具。得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，Unity正在为智能汽车、工程建设数字孪生、新城建、智能制造等应用场景注入新动力，有力推动着各产业数字化、网络化、智能化发展进程。Unity支持接近30个计算平台（PC、Mac、Linux、IOS、Android、Switch、Xbox等）跨平台开发的支持能力，相较于传统可视化图表展示，Unity除了多跨开发能力强，在应用落地上也在快速的渗透到包括VR/AR/MR的模拟仿真应用、建筑效果展示、汽车设计制造甚至影视动画制作等传统行业的内容设计制作流程中。通过将模型引入3D制作引擎，使数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)69用者可以通过数字孪生可视化项目，更好地应对城市中不断变化的景观、气候、交通等挑战。1）Unity的特性较好的平台开放性和数据集成能力Unity提供了各方面的接口和数据支持，支持主流的CAD格式模型导入和轻量化，如Solidworks、JT、FBX、3dxml、OBJ、DAE、3DS、STL等。Unity提供对第三方仿真软件接口和协议标准进行支持，例如ANSYS、Matlab、FMI等。对于动态映射信息，Unity实时接入传感器和控制器的高频信号，对虚拟模型进行状态同步和模型参数的调整。Unity开发支持当下较为流行的主流平台，能够满足绝大部分项目需求。Unity多平台开发功能，使得设备的运行状态能够在VR等设备上观看，实现更直观的三维数字孪生效果。友善的开发环境Unity基于组件的开发模式，以及提供了各方面的接口和数据支持，大大降低了其它领域参与开发的难度。例如，GPU事件探查器、可插入的社交API应用接口，可以实现社交游戏的开发；专业级音频处理API，为创建丰富逼真的音效效果提供混音接口。引擎脚本编辑支持C#脚本语言，让开发者可快速上手，并自由的创造丰富多彩、功能强大的交互内容。高性能图像级渲染Unity平台提供了实时渲染、物理引擎、MR等关键技术，渲染底层支持DirectX和OpenGL。开发者可以通过三维扫描方式对真实模型和场景进行数据采集进而导入进Unity平台。平台内置的100组Shader系统，简单易用、灵活高效，同时，也支持开发者使用数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)70ShaderLab建立自己的Shader。先进的遮挡剔除（OcclusionCulling）技术以及细节层级显示技术（LOD），可支持大型数字孪生应用所需的运行性能。2）基于Unity3D的数字孪生场景实践环境模拟仿真数字孪生天气系统（雪天效果）图40基于U3D的数字孪生天气雪天效果数字孪生昼夜交替系统（夜景效果）图41基于U3D的数字孪生夜景效果数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)71动态数据展示热力数据展示图42基于U3D的数字孪生热力数据展示POI点位动态数据展示图43基于U3D的POI点位动态数据展示数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)72动画特效展示漫游路径导航图44基于U3D的漫游路径导航效果动态模型扫描效果图45基于U3D的动态模型扫描效果4、实时云渲染技术路线实时云渲染是和基于游戏引擎开发本地部署应用、基于WebGL开发的应用相并列的第三种大型数字孪生应用交付方案，尤其是在业主要求能多终端无门槛使用的诉求中，该方案具有一定的优势。实时云渲染是基于分布式GPU集群，提供音视频串流、应用云化的云端渲染平台。用户只需上传应用包、发布应用、访问链接三个步骤即可进行云端的渲染体验。适用于GPU数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)73渲染工作站、数字孪生、云游戏、虚拟看房、汽车渲染、展览展会、智慧文旅以及AR/VR/MR等场景。1）云渲染与本地渲染的技术对比云渲染本地渲染原理服务器端渲染，通过视频流分发到用户端客户端渲染多并发支持根据云端资源弹性配置取决于本地设备性能和内容渲染效果云端服务器通常都配备高性能显卡，渲染画面逼真，也适用于复杂场景和本地设备性能相关交互性良好，可随意调整角度/方向/位置等良好，可随意调整角度/方向/位置等数据安全性高，客户端无任何应用数据，只接收视频流低，需下载模型数据移动端支持移动端通过浏览器即可体验应用需安装在移动端，且效果取决于移动端本身性能对客户端配置要求极低，能联网即可高，否则画面卡顿或无法浏览2）典型云渲染实现方案UE云渲染——像素推流通过UE的云渲染像素推流功能，可以将渲染的画面实时传输到Web端，支持用户在浏览器中访问数字孪生应用。这种方案的优点是可以让用户在任何设备上访问数字孪生，只要能够打开浏览器就可以。同时，这种方案也不需要用户安装任何客户端软件，对于推广和传播数字孪生非常有利。此外，Web端具有更加丰富的样式和交互设计能力，可以让数字孪生更加生动和直观。但基于UE的云渲染像素推流也具有一定的局限性，只适用于UE模型，在实际项目中对于不同浏览器的兼容也存在一定局限。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)74图46UE像素推流功能技术框架像素推流技术的框架包含两部分：像素推流插件PixelStreaming、信令和Web服务器。PixelStreamingPlugin插件在UE中运行，它使用视频压缩对每个渲染帧的最终结果进行编码，将这些视频帧与游戏音频一起打包成媒体流，并通过直接点对点连接将该流发送到一个或多个连接的浏览器。信令和Web服务器负责协商浏览器和像素流插件之间的连接，并为浏览器提供播放媒体流的HTML和JavaScript环境。3DCAT实时云渲染3DCAT提供一站式Iaas+Pass的云渲染解决方案，为各类场景提供三维可视化与交互设计服务，配合云渲染平台，将三维应用部署在云端运行，云端资源进行图形数据的实时计算和输出，并把运行结果用“流”（Raystreaming）的方式推送到终端呈现，提供低延迟高画质的轻量级云端体验。提升数字孪生应用的协同性、移动性、传播性和可复制性。借助实时渲染和云流送技术，交互式3D体验比以往任何时候都更具沉浸性和可访问性，任何人可在全世界的任意地点轻松体验各种虚拟显示的沉浸式应用。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)75图473DCAT云渲染方案应用架构云渲染实现步骤：1上传3D应用：将应用上传到3DCAT实时渲染云平台，一次发布长期可用；2生成应用访问方式：将URL或二维码分享给用户，支持海量用户访问；3多终端访问/交互：无需登录平台账户，无需下载应用；任意联网设备通过URL或二维码即可运行应用。采用3DCAT云渲染方案，将渲染任务都放置在高性能的服务端来进行，用户仅需要通过Web页面就可以流畅访问画质优良的3D影像。同时云渲染可供用户在不同终端访问项目大屏，完美兼容电脑、移动端等设备，帮助用户实现随时随地通过各类设备查看大屏，进行项目进度管控，实时沟通交流。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)76（六）数字仿真能力数字化模型的仿真技术是创建和运行数字孪生体、保证数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的核心技术。仿真是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本正确地反映物理世界的特性和参数。仿真技术不仅建立物理对象的数字化模型，还要根据当前状态，通过物理学规律和机理来计算、分析和预测物理对象的未来状态。这种仿真不是对一个阶段或一种现象的仿真，应是全周期和全领域的动态仿真。仿真兴起于工业领域，主要是指运用数值方法，通过计算机求解描述物理问题的数学方程，来模拟固体运动、结构变形、气体和液体的运动、热交换、动量传递、压力变化、化学反应、电磁现象、能量转换等等现象，帮助工程师理解物理过程，预测物理量的变化规律。1、仿真模型构建的通用技术路线对于设备实时的数字孪生模型构建通用技术方法主要分为五个阶段：图48数字孪生模型构建通用技术方法路线第一阶段试验测试与载荷识别：从机械设备中选择核心零部件，对其最佳应变片贴片位置进行分析，并结合工程实际经验，确定零部件最优贴片位置。然后进行设备应变实测数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)77试验，并记录试验工况下，设备上所有应变片的应变数据。最后利用该应变数据，基于系统动力学中位移频响函数反推设备零部件所经历的载荷时间历程。第二阶段训练数据生成：为了生成零部件应力/变形场ROM(ReduceOrderModeling)，首先在机械设备所有可能工况载荷构成的一组取值空间中，利用拉丁超立方方法进行载荷工况采样，获得多组载荷工况的加载方案，然后进行有限元仿真计算，并提取其计算结果文件。第三阶段降阶模型生成：利用第一阶段测试的应变数据和计算得到的载荷时间历程，依据响应面拟合方法，构建载荷识别ROM。此外利用第二阶段生成的多组加载方案的有限元计算结果数据，基于SVD+响应面拟合的方法构建应力/变形场ROM。第四阶段数字孪生体模型建立：把第三阶段中生成的载荷识别ROM和应力/变形场ROM进行连接，建立如下图所示系统仿真模型。该系统模型可以根据设备零件上所贴应变片的应变数据实时计算得到零件所承受的载荷时间历程、零件的应力/变形结果及云图等数据。在系统仿真模型的基础上，进行设备零部件数字孪生模型的封装，并编译导出生成的数字孪生模型。图49零部件系统仿真模型示意图第五阶段数字孪生体模型部署：对第四阶段的数字孪生模型进行进一步的处理，为其搭建与外界连接的输入输出端口，方便数字孪生体模型脱离仿真运行环境，部署到云端、微型计算机、离线设备等终端应用。该数字孪生体模型可以对设备实时采集的应变数据进行计算，实时得到其应力/变形的数据、云图等结果。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)782、典型应用案例水泵运行的数字孪生体水泵在工业中的应用非常普遍。由于运行中来流条件的改变，水泵有可能发生气蚀现象，气蚀会导致水泵叶片损坏，从而过早报废。为应对这一挑战，PTC公司和ANSYS公司建立了水泵的数字孪生体，展示了数字孪生体如何处理仪表化设备资产所生成的传感器数据，并利用仿真来预测故障和诊断低效率问题，使操作人员能立即采取行动，纠正问题并优化资产性能。图50基于数字孪生体的服务模式（来源：ANSYS）泵的入口和出口处配备压力传感器，泵和轴承箱上配备测量振动的加速计，排出侧配备流量计。致动器控制排出阀，进口侧的阀门通过手动控制。传感器和致动器被连接到数据采集设备，该设备能以20KHz的频率对数据进行采样，并将数据馈送至惠普公司IoTEL20边缘计算系统。PTCThingWorx平台创建了一个可将设备和传感器连接到物联网的生态系统，该系统能充分释放物联网数据蕴藏的巨大价值。ThingWorx可作为传感器与数字模型（包括泵的仿真模型）之间的网关。ThingWorx的机器学习层可在EL20系统上运行，负责监控传感器和其他设备，能自动学习泵运行时的正常状态模式，鉴别异常运行状态，并生成有洞察力的信息和预测结果。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)79此外，ThingWorx平台还可用来创建Web应用程序，以显示传感器和控制数据以及分析结果，例如，该应用程序显示了入口和出口压力，并预测了轴承寿命。增强现实前端将传感器数据和分析结果以及部件列表、维修说明和其它基于部件的信息叠加到泵的图像上，用户可通过智能手机、平板电脑或VR眼镜查看。工程机械的连杆承力机构（如连杆）在工程机械设备中十分普遍。在实际工作过程中，工程机械挖掘机动臂的工况载荷条件十分复杂。为了实现全面监控系统设备的关键参数，分析其在非常规条件下的各种性能，如恶劣工作环境、存在加工误差、冲击载荷工况等；并进行虚拟化测试，缩短测试和分析的时间，降低测试和分析的成本，根据虚拟化测试结果优化试验参数。因此采用基于仿真的数字孪生技术方法建立机械设备关键零部件（如连杆）的数字孪生体模型。图51挖掘机动臂挖掘机动臂数字孪生体模型建立技术路线，主要分为四个部分。第一部分为载荷识别：包括应变片（传感器）最佳贴片位置分析、应变实测数据采集和实测应变对应的载荷时间历程识别；第二部分为降阶模型ROM：包括利用应变时间历程和载荷时间历程建立载荷识别ROM，和利用动臂的有限元仿真模型，生成多组训练数据，然后生成其应力/变形场ROM；第三部分为数字孪生体模型建立：包括搭建挖掘机动臂的数字孪生体模型，并进行数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)80测试和验证，然后进行封装编译，最后导出twin模型文件；第四部分为数字孪生体模型部署：包括利用twin模型文件生成用于最终部署的可执行程序文件，该文件即可脱离之前的所有仿真环境，部署到终端设备（如IoT平台）可对实时采集的应变数据进行响应计算，实时得到挖掘机动臂的应力/变形数据、云图等结果。图52挖掘机动臂数字孪生模型建立技术路线图53挖掘机动臂数字孪生体模型建立实施过程通过构建挖掘机动臂的数字孪生体模型，可以实现如下具体应用：可快速搭建基于该动臂的机械设备系统虚拟测试环境，实现相应机械设备系统的性能实时检测与试验参数优化，有效降低客户的测试验证时间与成本；可基于数字孪生体模型部署虚拟传感器，全面监控相应机械设备系统实际运行过程中数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)81的所有数据，并实现动态实时仿真，为客户提供运行决策依据，推动相应机械设备系统实施预测性维护；快速构建完全脱离有限元仿真环境的动臂数字孪生体模型及不同操作平台的部署应用，并明确了标准化的建模流程，有效支撑后续对其他设备及零部件数字孪生体模型的快速构建与部署应用。（七）虚实交互能力随着数字孪生可视化的市场需求迸发及行业的日益成熟，数字孪生驾驶舱的发展从“看得到”到“用起来”。客户在指挥运营中心、业务指挥调度场景上，强调持续、实时的信息汇报，用于监控关键指标，如发现异常可第一时间告警，并下发调度指令，如防汛指挥调度、城市智能运营中心IOC、设备监控管理运维等。数字孪生城市成熟度模型中，“五级引领级”的总体特征是虚实共生、创新引领。强调了基于数字孪生环境与海量案例库，对AI模型进行训练和优化，达到事态提前预报、问题实时预警和应急预案优化，如实现救援方案改进、人员疏散路线优化等，实现解决问题、以虚优实5。1、数字孪生多跨协同、预案指挥数字孪生系统的虚实交互操作性，意味着在虚拟世界中的操作能够在真实物理世界得到反馈，这样的虚实交互、虚实联动，是从看见数字化转变到受益于数字化的关键。比如说在场景中有个按钮可以远程控制摄像头的方向。或者是一个指挥中心的场景，业务决策人发现异常事件后拉起相关负责人发起视频会议作出决策，对应的任务下派给一线业务人员，一线业务人员上报情况后事件处理的结果能在场景中反馈出来。5中国信通院：数字孪生城市成熟度研究报告（2022年）数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)82图54联动预案指挥体系架构图完整的联动指挥体系其中的关联的数据包含人、事、物。“人”的部分即为关联企业的组织架构、通讯录；“事”指日常任务、异常事件的告警、以及针对各个情况提前设定好的预案；“物”是物联网设备数据，例如：摄像头、温湿度仪、烟雾报警器、闸机。通过数据中台去整合物联网感知设备、自建系统、IRS等各种来源的分散的数据，或者是基于DTable低代码数据协作平台去构建数据应用实现精细化业务管理，以及任务协同系统，用协同系统实现任务流程管理、任务台账。结合EasyV低代码数字孪生可视化平台的可视化能力、场景构建能力、业务场景协同能力实现智慧防疫、综合安防、车场管理等应用场景。2、典型数字孪生联动预案指挥体系案例1）某大型交通枢纽数字孪生联动预案指挥体系在某大型综合交通枢纽数字孪生智治应用的建设中，以预案集模块设计数字孪生应用场景、优化业务流程，改变原来“被动发现、现场会商、多头指挥、滞后处理”的工作方式，构建“主动感知、系统研判、一件触发、快速响应、动态反馈”的智能化闭环，利用数字孪生智治平台将应急响应主体从单位细化到个人，将应急指挥从多部门下发、模糊指数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)83令转变为多指令并联、一键到人、精准调度、实时反馈，推动应急从“被动应对”到“主动干预”转变。联动预案指挥体系，将数字孪生的核心价值系统虚实交互操作性，在真实场景下得到了较好的实现，实现了跨领域、跨地区、跨部门、跨层级、跨业务、跨隶属关系的多跨协同。图55某大型交通枢纽数字孪生数智应用例如，在疫情管理场景下，该大型交通枢纽需要实时关注各个时刻的出站人数、经过疫情风险区的重点进站班次，以及基于当前人力物力资源的疫情防控的压力指数。针对这些数据反馈调整消杀任务的执行，在需要消杀的点位找到最近的负责人，编辑任务内容并完成任务下派。一线业务人员接收任务完成消杀后也会有有对应的数据反馈，推动疫情应急从原本的“被动应对”到“主动干预”。图56某大型交通枢纽联动预案指挥体系（模拟数据）数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)84大型交通枢纽的项目的建设成果离不开背后任务协同系统的支撑，管理委员会成员在任务系统中设定预案模板，定义各事件节点研判的条件以及后续的动作，预案模板实例出的事件也有集中管理的模块，针对一些特殊的情况去做事件的流程干预。一线业务人员利用移动端应用来接收任务消息上报异常事件，实现端到端的协同。2）园区管理数字孪生联动预案指挥体系设备的集中管理是很多园区、工厂在做数字化转型的常见诉求。园区的设备管理员会定期去做设备巡查每周一次看看电梯、烟雾警报器、空调、灯具是不是存在异常情况。设备上会粘贴二维码标签设备管理员扫描这个二维码填写表单，提交巡检的结果。巡检任务的时限结束前，如整体巡检率低于一定值，物业的设备巡检通知群中会自动发送消息提醒，通知尽快完成巡检任务。电梯如有乘客被困，乘客按下告警铃后系统会接收到对应数据反馈，场景能够自动切换到问题发生的电梯，园区管理员通过梯内监控确认事件发生后，直接下派救援任务。救援人员是否抵达现场以及整个救援过程都可以通过梯外监控观测到。完成救援后，救援人员再提交情况反馈的表单，最终关闭这个告警事件。图57数字孪生园区联动预案指挥业务逻辑数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)85实现园区的设备这种集中管控运维后，能够通过日常巡检任务或者物联网感知设备排查问题，发现问题能够实时告警、快速响应、及时的下派维修任务。物业再根据异常事件发生的情况去调整检修频次，形成长效治理机制。图58智慧园区数字孪生系统该园区管理数字孪生联动预案指挥体系，是用EasyV低代码数字孪生可视化平台和DTable低代码数据协作平台实现的。DTable用于构建园区设备管理应用，应用的数据会作为EasyV的数据源接入进来，再利用三维场景、图表可视的呈现出来。消息通知、任务下派的部分通过EasyV的预案集的功能实现。在预案集中去关联企业组织，配置不同情况下需要做的事情：发起视频会议、对人或是对群发送消息通知。应用搭建时去设定触发预案的条件，比如城市内涝某个点位设备返回的积水水位超过了阈值，比如点了一个按钮给某个人做发消息通知。在EasyV这些条件都有很成熟的配置机制去支撑最终把人、事、物的数据在数字孪生应用中串联起来，实现虚实人联动。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)86四、新型技术成果：降低数字孪生应用建设门槛（一）EasyTwin数字孪生融合渲染引擎EasyTwin数字孪生融合渲染引擎是一款数字孪生应用开发平台，以产品化实现入门级数字孪生应用开发，能够满足80%SaaS客户相关诉求，解决中小型数字孪生项目SaaS化交付能力。基于数字孪生的三维建模技术为基础，将各行业AI、物联网（IoT）、大数据中心等新一代信息技术进行整合，通过可视化平台的管理方式，实时动态直观的对数字孪生城市从宏观到微观进行全方位管理。数字孪生融合渲染引擎以低成本零代码为目标，实现对模型的处理，包括模型材质、层级管理、光照等效果处理，并基于模型进行业务场景开发，连通和EasyV低代码数字孪生可视化平台的图表进行交互。业务配置开发中，沿用渲染引擎和建模软件中最常规的蓝图编辑，降低学习成本，提高项目开发中的配置开发的难度和后期维护性。整体上，作为一站式的数字孪生开发平台，以低代码甚至零代码的形式帮助开发人员或业务人员从0-1搭建开发数字孪生项目。内置数字资产库、模版库、附加图层等资源内容，提升开发效率的同时提升开发效果。大大降低数字孪生行业的门槛，不再只是小部分头部企业的数字化手段，成为每个企业都可以快速上手开发的数字孪生开发平台。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)87图59EasyTwin数字孪生融合渲染引擎开发面板图60基于EasyTwin实现的数字孪生应用示例（二）EasyVforUnreal数字孪生双向通信插件EasyVforUnreal通过EasyV低代码数字孪生可视化平台（下称EasyV）和UnrealEngine（下称UE）的双向结合，可快速将EasyV的图表能力、数据接入能力、自定义交互能力与UE游戏引擎融合，高效搭建高质量数字孪生场景。UE的渲染流水线基于渲染管线技术，支持法线贴图、屏幕空间反射、后期处理等高级特性，可提供出色的图形效果，使得数字孪生场景更加真实和逼真。而EasyV有着强大且易用的图表搭建能力，提供多种精美图表组件，可满足不同场景、风格样式的需求。同时，EasyV可实现多种复杂的交互，处理数数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)88据也较为便捷。通过EasyVforUnreal插件进行双向通信，可以集成二者的优势，更好、更高效地助力于各类数字孪生项目的交付和实现。基于该项功能构建高效的数字孪生场景，首先需要掌握EasyV工具的使用，完成图表搭建和数据接入，然后需要UE引擎的开发能力，进一步构建三维场景，发挥两者的功能价值，才能去进一步交付高质量的数字孪生项目。一、在UE引擎中进行三维场景的搭建在UE引擎中可以对场景进行细节建模和处理，打造更加逼真数字孪生场景，并且可以通过添加互动和动画来增加交互性和真实感。二、在EasyV中进行基础图表的搭建通过便捷的拖拉拽形式和对配置项的调整，可以获得样式灵活多变的组件形态，利用美观的图表和丰富的交互形式完成大屏页面的搭建，并完成数据的接入和自定义交互的配置。三、EasyVforUnreal：建立双向通信利用EasyVforUnreal插件，将EasyV中的可视化图表设计部署到UE4或UE5中，减少在UE中制作UMG界面的复杂和难以解耦的问题，大大提高前端界面的开发效率，并进行数据双向通信，高效完成数字孪生场景的搭建和数据交互。（三）EasyMan数字孪生数字人在传统的数字人的制作流程中，需要大量的时间和人力来完成角色设计、动作设计、场景设计等各个环节，还需要使用运动捕捉技术对演员动作进行捕捉来控制虚拟数字人的动作和姿势，繁琐复杂的流程无形中提高了数字人的门槛，这对于能力有限的中小型企业和个人用户来说，过高的制作成本和后期驱动成本成了一堵高墙。不仅如此，虚拟数字人数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)89的运营还涉及到例如，人的选拔、培训，驱动软件和设备的学习等一系列的复杂流程，这也让部分企业和个人用户对其望而却步。当前数字孪生应用仍处于技术完善和行业渗透期，多元技术的融合有助于丰富数字孪生的应用场景，助力企业数字化转型。目前，易知微作为新华网元宇宙及AIGC创新联盟的首批成员正式牵手新华智云，着力赋能元宇宙和数字孪生产业，接入新华智云「元卯」极速数字人API，共同研发了EasyMan数字孪生数字人应用。在虚拟数字人的形象仿真方面，可以通过建模、物理仿真和渲染等技术，使虚拟数字人的外观更加真实自然，并且可以自动生成多个版本，以便用于不同的场景和应用。在虚拟数字人的行为动作方面，运用动捕、面捕和AI驱动等技术，生成的虚拟数字人在动作和姿势上更加逼真。在虚拟数字人的表情控制方面，可以让虚拟数字人表现出更加自然的情感和面部表情，使其能够表现出更加真实的情感和情绪。数字人制作技术具有高度逼真、高度可定制化、高效快速、可视化和多平台兼容性等优势，是当前数字娱乐、虚拟现实等领域的重要技术之一。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，数字人制作技术的应用前景也会越来越广阔。图61EasyMan核心应用场景数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)90五、数字孪生世界：重点行业解决方案探索（一）数字孪生园区智慧园区是园区信息化基础上的智慧化提升，是智慧城市的前沿阵地，是数字经济发展的重要引擎，是各类园区网络化、数字化、智能化的主航道。其体系结构与发展模式是智慧城市在园区范围内的缩影，既反映了智慧城市的主要体系模式与发展特征，又具备独属于园区自身发展的独特性。随着国内外智慧城市建设步伐的不断加快，党中央和国务院等国家机关单位也更加注重智慧园区的建设与发展。2021年3月中共中央发布《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要（草案）》要求加快数字化社会建设步伐，提供智慧便捷的公共服务，建设智慧城市和数字乡村，构筑美好数字生活新图景。2022年1月国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》提出积极探索平台企业与产业园区联合运营模式，丰富技术、数据、平台、供应链等服务供给，提升线上线下相结合的资源共享水平，引导各类要素加快向园区集聚。随着国家不断出台智慧城市、智慧园区等政策，各省市也积极响应国家号召，发布了多项智慧园区地方政策，目标与国家目标基本一致。全国各省市智慧园区地方政策（部分）地区政策名称核心观点政策解读上海市《上海产业园区转型升级“十四五”规划》打造可持续发展空间的园区以“数字底座、数字运营、数字经济、数字示范”为重点，将园区打造成为以全面感知和泛在联接为基础，具备主动服务、智能进化等能力特征的有机生命体和可持续发展空间。天津市《天津市智慧城市建设“十四五”规划》推进智慧园区试点示范以滨海新区、武清区、西青区为试点地区，开展相关产业园区智慧化建设。加强基础设施建设，推进公共服务平台建设，开展园区管理信息系统建设，搭建集园区招商管理、物业服务等于一体的信息系统。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)91江苏省《苏州工业园区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》泛在互联、智能高效的智慧园区以数字政府建设为抓手，加强政府一体化数字整合，营造国际一流数字创新生态，加快建设泛在互联、智能高效的智慧园区。浙江省《浙江省推进数字化园区建设实施方案》支撑园区企业数字化转型加强新一代信息技术在各类开发区、高新区、特色小镇、小微企业园及产业集群中的应用，整合园区内外部资源，实现数字化赋能园区管理和生产型、生活性服务。山东省《山东省传统产业智能化技术改造三年行动计划（2020年）》推动园区上线，促进园区智慧化推动产业园区内企业两化深度融合，建设以设施数字化、管理可视化、产业智能化、服务智慧化为重点的智慧园区。山东青岛青岛市《关于实施首批智慧园区试点工作的通知》建设“慧业客厅”，实现数字也太更聚集推动智慧园区建设，赋能5G应用产业发展。对青岛软件园及动漫游戏产业园进行智慧化升级改造。湖南省《湖南省园区产业“十四五”发展规划》打造国家重要先进制造业高低的引领区推动全省园区产业高端化智能化绿色化融合化发展，奋力打造国家重要先进制造业高地的引领区。安徽省《安徽省国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》打造可持续发展空间的园区加快建设开发区5G、工业互联网、大数据中心等。加快推进区块链与实体经济、智慧园区的融合应用，2025年实现创新性智慧园区全覆盖。广东深圳《深圳国家高新区“十四五”发展规划》初步建成具有卓越竞争力的世界领先科技园区到2025年，深圳初步建成具有卓越竞争力的世界领先科技园区，产业集群培育成效更加凸显。云南省《云南省“十四五”产业园区发展规划（征求意见稿）》开发区打造成为产业强省主引擎统筹开发区产业布局，完善管理机制、突出创新驱动、推动绿色发展、强化招商引资，讲开发区打造成产业强省的主引擎、改革开放的先行区、创新驱动的引领区和产城融合的示范区河南省《洛阳市“十四五”新型智慧城市发展规划（2021-2025年）》打造园区智慧服务平台以“平台+运营”的模式，打造数字化工具，完成招商资源的数据化、可视化，达到“建链、强链、补链”的营商工作目标。重庆市《重庆市渝北区智慧城市建设“十四五”规划》建设智慧园区，全面提升园区服务能力推进合作共建智慧园区，共促科技成果转化，加强关键核心技术攻关协作，健全技术转移和产权交易服务体系，打造创新孵化“联合体”，促进科技成果异地转化、重大科技项目产业化。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)92以卓见云某智慧园区数字孪生云脑建设为例：1）建设背景目前，随着全球信息技术的飞速发展，人工智能、物联网、云计算等技术已经深入到各行各业的生产生活中。智慧园区建设作为一种新型的城市管理方式，已经开始受到越来越多的关注和支持。园区企业和政府需要打造更加便利高效的工作环境，提高工作效率，降低成本，实现可持续发展。2）解决方案图62卓见云数字孪生智慧园区建设架构卓见云深耕数字孪生智慧园区领域多年，在园区的管理以及运营科学化的管理经验上拥有广泛积累和对应的解决方案。目前，以自主研发的“云数”轻量化平台为基座，利用3D游戏引擎为手段，在园区本身建设的软硬件基础上结合物联网、云计算等技术，集成自控系统、消防系统、监控系统等各类子系统采集的数据，实现园区的空间、设备、管线、环境、监控、监测、报警等可视化运营管理。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)93该智慧园区数字孪生云脑建设存在如下难点：一是技术标准缺失。智慧园区建设涉及多个领域和行业，技术标准相对缺失，导致不同厂商和产品的兼容性、互通性较差。同时，技术标准缺失也限制了行业技术的进步和应用的规范化。二是数据安全保障。智慧园区建设涉及大量的敏感数据，如企业财务数据、人员信息等，如果这些数据泄露，将对企业造成不可估量的损失。因此，如何保障数据的安全是建设智慧园区的重要难点之一。三是数据缺乏治理、信息孤岛现象严重。各部门和业务的信息系统“烟囱”林立，数据不能有效共享和互通，数据获取困难，信息孤岛现象严重；同时，缺乏对数据的有效挖掘，数据应用少，即使单个部门和业务做了智慧化改造，但系统之间无法联动，无法实现整体智能化。四是园区基础设施亟待改造，建设成本高。数量众多的园区，弱电系统、园区网络、数据中心等基础设施老化，有线、无线等多张网络独立部署，彼此不联通，缺乏智能化的基础，迫切需要升级改造。该项目主要围绕以下建设思路进行：园区数字化还原。利用最新的计算机图形技术，基于3D虚拟现实的最佳表现对园区内的建筑、设施、道路等相关场景建模，做到模型和现实园区1：1的园区场景还原效果。让园区的整体视角更加的直观，使复杂的园区场景变得易于表达、理解和传播。通过模型的放大、缩小、上升、下降、俯视、仰视、旋转，实现对场景的360°旋转，让园区整体空间立体可现。设备设施统一集成。支持园区内的物联设备及物联平台集成对接到可视化平台进行自动控制和管理。另外支持园区内的空调、给水排水、供配电设备、通风、消防、保安设备数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)94等进行综合监控和协调。让园区管理者对物联设备的使用和管理获得了更为美观舒适、高效安全的环境。可视化系统通过与各个物联子系统的对接，取得各种设备信息，协调物联子系统的运行，并提供管理人员设备综合的监控和告警等运维工作的支撑。借助可视化平台对物联设备的集成，管理人员可以方便地了解园区内的各种信息，可以方便地控制各种设备运行。数字运营分析。支持园区内的各个子系统、物联系统等数据的对接，通过各个平台数据对接获取的数据为基础，进行数据汇总、数据分析、数据排列等相关功能。并通过图表、曲线图、拆线图、柱状图、饼形图等多种不同风格的数据报表形式呈现数据分析结果。该项目主要针对以下场景进行应用建设：场景运营全覆盖，体征检测无死角建立完整楼层、建筑、设备安装部署情况及相关附属设施的直观3D展示场景。为园区基础设备管理提供与实际情况相一致的3D可视化管理环境和统一的用户访问界面。通过可视化的界面，在页面中间展示动态的场馆数字孪生效果。在页面两侧设计业务专题，通过图表、曲线图、拆线图、柱状图、饼形图等多种不同风格呈现数据分析结果。系统所有展示效果要求全数字化管理方式，包括：园区相关第三方系统数据能接入可视化管理系统部分，如人员数据、车辆数据等。园区建筑内部所有支持接入可视化管理系统的相关配套设备，如照明、电梯设备等。各类设备本身的可视化及相关监控数据的可视化管理，比如实时视频监控图像的播放。表现园区建筑楼层、道路及相关基础设施的结构布局和典型特征。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)95图63卓见云智慧园区数字孪生云脑总览一体化运营指挥，全立体空间调度基于3D模型，实时定位展示各类事件预警信息，包括事件位置、事件详情查看以及事件统计分析。设备连动，基于事件位置，联动事件周边的监控、设备等信息；展示各类预警事件列表，展示事件处置状态，展示事件的统计分析。通过时空、建筑、设备、人员、事件进行数字化转义，在孪生平台实现应急事件的预警、处置、调度和跟踪。图64卓见云数字孪生园区应急指挥场景数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)963）建设成果一是提升城市品质。智慧园区建设利用现代化技术手段，提升园区管理、服务和生产效率，改善城市环境和生活品质。二是促进经济发展。智慧园区建设为企业提供了更加智能、高效、便利的经营管理和生产环境，有助于提高企业生产效率、降低生产成本，从而推动经济发展。三是推动产业升级。智慧园区建设能够聚集各类优秀企业和科研机构，促进产业升级和技术创新，提高园区的核心竞争力。以易知微智慧园区数字孪生系统建设为例：1）建设背景在经济快速发展和政府政策的推动下，以产业聚焦为手段的园区经济发展迅速。各地园区经济呈现出覆盖区域不断扩大，产值越来越集中，GDP占比越来越大的趋势。园区企业逐渐向高技术、新领域、专业性行业发展。未来趋势，园区将是高新技术产业的集中研发地，高新企业群集的区域，高新产品孵化和生产的基地。该系统从园区管理者的角度出发，通过先进技术、软件与应用的深度整合，提升园区管理效率和水平，易知微智慧园区数字孪生系统在园区搭建的IT基础设施之上，构建了一个虚拟园区，运用物联网、多媒体等现代信息技术，帮助园区在信息化方面构建统一的业务管理平台和对外服务平台。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)972）解决方案该智慧园区数字孪生系统建设存在如下难点：一是数据来源分散。项目中所需数据来源分散，各业务数据散落在不同的业务系统中，数据收集难度大。二是受众群体广泛。该项目建设所面向的用户群体、用户角色较为复杂且多样，既要作为园区综合能力展示面向参观领导和外部人群，也要做为园区物业方管理系统使用，面向参观人员要突出园区的数字化价值，面向管理人员要重点体现园区的管理功能三是现场不清，应急不及。对突发事件现场情况不明（比如发生位置、人员数量、设施状况、是否存在危险品等），导致指挥调度被动。该项目的主要围绕以下建设思路进行：建设了园区总览、设备管理、资源管理、车辆管理和智慧安防五大主题模块，围绕智慧园区的主题做了园区内的精细化模型建设，包括主体楼宇拆楼场景、园区周边效果场景、停车场管理场景、设备管控场景、资源管理场景、电梯管理场景、消防的场景、防疫的场景等，通过对以上场景的分析，可为园区的安全管理、风险控制和应急指挥起到支持作用。该项目主要针对以下场景进行应用建设：智慧园区总览分析通过园区概况可知，易知微智慧园区位于杭州市余杭区余杭塘路2301号，是袋鼠云集团集多年开发经验打造的以办公为主的中高科技产业园。北依杭师大、阿里商学院，南靠海创业园省委党校、交通5号线附近，占地面积约73亩，建筑面积约16万平方。园区以信息技术、医疗健康、科技金融、新材互新装备、研发经济、总部经济等产业为导向。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)98图65易知微数字孪生园区系统总览设备管理模块该模块由园区设备统计分析、设备分布图、园区规模分析、园区产业分布分析四个视图组成，四个视图组合相关。设备管理场景针对园区的重点设施设备进行管控，包括路灯，门禁，摄像头，烟杆等物联网感知设备，同时可以通过数字孪生平台实时控制路灯的开关和门禁的开关，通过大数据结合设备做到全面管控，安全管理，分析当前设备的运行情况，为设备的维护提供依据。交互时，用户可以通过直接点击园区里的路灯查看路灯运行情况，也可以点击设备分布上具体位置的点查看路灯的情况。图66易知微数字孪生园区设备管理数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)99资源管理模块该模块由园区用水分析图、园区用电分析图、电梯运行情况图三个视窗构成。针对园区内用水用电的情况做统一的管理，可实时监测到每栋大楼的能耗情况，并且该模块的用水用电资源消耗情况以小时为单位，实时的消耗量与月均消耗量进行对比，为用户控制资源用量和节约资源提供了直观的数据。同时还提供了智能电梯监控系统，以天为单位，分析近十天的载人数量的变化情况以及各个电梯当天的运行情况，用户还可以点击监控查看相应的电梯情况，为电梯的维护和检查提供可靠直观的数据。图67易知微数字孪生园区资源管理车辆管理模块该模块由车位情况分析、充电桩情况分析、车流情况图、车辆通行记录图四个图构成，以数字孪生3D可视化场景映射出时空信息的综合态势，将传统的静态平面展示升级为实时感知、动态在线、虚实交互的动态镜像空间。聚合空间内的多源数据，结合业务分析模型，以智能算法关联运营场景，促进运营增值，辅助园区停车服务实现智能化决策。车位情况通过总车位数和剩余车位数，分析出车位使用率，便于用户向进出园区的车辆，提供实时的车位数据，提高车位利用率。而充电桩情况分析，则是通过充电桩使用率、设备名数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)100称、设备状态、设备位置四个维度，展示了不同位置充电桩的状态，用户可以根据充电桩的状态对其进行及时的修理和维护，很大程度上降低了充电桩故障后发生火灾的风险。图68易知微数字孪生园区车辆管理智慧安防模块基于烟感设备、安保人员、防疫数据库，对园区安防检测体系所获取的数据信息进行深度挖掘，包括消防设备预警、安保人员排班情况、防疫人员、防疫区域情况等，进行多元信息的资料成果、预警信息，对园区车辆信息进行全局化综合监控分析。视图中的通过防疫人员和防疫区域两个维度，根据园区人员健康码的情况，进行交互，点击楼宇即可实时查看每一个区域的绿码、黄码、红码人数，依据对应的相应人员的信息，并且会对红码与黄码人员所在区域进行报警显示，帮助用户及时进行防疫管控。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)101图69易知微数字孪生园区智慧安防3）建设成果以数字孪生的三维虚拟化技术为基础，以数字化、智能化理念为目标，以物联网、大数据、可视化技术为手段，通过直观、动态的形式展示园区楼宇各楼层及设备的空间分布、运行状况和统计数据，实现对园区从宏观到微观、从时间到空间的全方位展示和管理，促进智慧园区卓越转变，极大的提升了园区管理运营水平。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)102（二）数字孪生港口港口是综合交通运输枢纽，是交通强国建设的重要组成部分。“十四五”规划中明确数字化改革与“数字海港”将作为“十大标志性成果”之一。围绕制度重塑、业务重组和流程再造，紧扣横向协同性、纵向贯通性，构建数字化改革工作体系、“数字海港”运行机制和“数字海港”数据服务平台、“四港”云平台等一批重大应用场景，使“数智”成为一流管理和一流技术强港的最重要标志。智慧港口指以现代信息技术为依托，促进港口的数字化、智能化发展。智慧港口的发展是时代发展的需求。随着经济全球化的发展，我国综合国力的不断提升，港口作为对外贸易的重要途径，承担着越来越多的运输压力，智慧港口的发展为日益增加的港口运输压力提供了新思路，同时也是顺应时代发展的趋势，利用现代科技手段促进我国智慧交通发展的重要方面。现如今我国智慧港口的发展已取得重大进步，天津港、青岛港、宁波港、大连港等诸多重要港口智能化程度越来越高，大大节约了人力成本，提高了港口运输的效率，加快了我国对外贸易的发展。2021年9月交通运输部发布《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）》文件要求为进一步推动智慧港口建设行动，推进厦门港等集装箱码头智能升级。2021年12月，国务院印发了《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》对智慧港口建设再次提出明确要求，要求各港口对既有集装箱码头智能化改造。2022年8月16日，中国科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》中提到针对港口大型码头泊位、岸桥管理以及堆场、配载调度等关键业务环节，运用智能化码头机械、数字孪生集成生产时空管控系统等关键技术，开展运行监测与设备健康管理的智能化解决方案，打造世界一流水平的超大型智能港口。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)103以某大型港口集团数字孪生港口智慧应用建设为例：1）建设背景改革开放四十年以来，某大型港口集团实现了由内河港、河口港、海港、亿吨大港、东方大港到世界大港的跨越式发展，随着信息化的高速发展，各类信息技术应用助力港口转型升级，可以预见智能化的港口将成为未来港口发展的新业态。2）解决方案图70易知微数字孪生港口建设架构数字孪生港口底层依赖于大型港口、中小型码头、堆场、港口设施等物理实体，通过数据中台集成车辆数据、业务数据、安防数据、综合数据，经过数据清洗、加工、处理输出至数字孪生平台，打造两库，分别是模型库、数据库，模型库中包含智慧港口建设模型、设备模型（龙门吊、桥吊、无人集卡等），数据库包括ais船舶数据库、安防监控数据库、5G港口设备数据、理货数据等，数字孪生平台通过港区多维场景构建、孪生体管理、数数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)104字化映射、模拟仿真技术向上层打造智慧港区管理、动态作业你真、港区智能操作、车路协同一体化等N项应用场景。该智慧港口数字孪生应用建设存在如下难点：一是信息数据分散。大型港口的信息系统应用较多，数据分散，不能统一在一个平台呈现，难以基于数据实现正确决策。二是作业效率提升难。效率是一个港口的生命线，单一环节的数字化，对提升整个港口作业效率是有限的，需针对全流程作业进行整合升级。三是宏观决策难。随着行业对大型港口的综合要求越来越高，港口决策者要面临市场、航司、监管部门的压力，面临着复杂的决策难题，急需强化应对机遇和挑战的能力。该项目主要围绕以下建设思路进行：通过BIM、孪生手段、大数据、云计算、智能化等先进数字技术，构建港区孪生仿真场景，同步形成于实体港口“孪生”的数字港口。整合港口所有基础空间数据，现状数据、规划成果等相关信息，在数字空间实现合并、叠加，实现港口从规划、建设、管理到全过程、全要素、全方位的数字化仿真及可视化展示。该项目主要针对以下场景进行应用建设：港区作业动态拟真结合船舶、堆场、交通、气象以及物联网设备和摄像头等数据，通过三维可视化平台展示全要素的实时动态，可通过鼠标等交互控制方式，实现在仿真场景重点视角移动、旋转、缩放等操作，并支持对船舶、业务板块、具体码头公司的信息查看、可以帮助调度指挥的人员准确、实时、全面监测和掌握全港生产作业信息。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)105图71数字孪生港区作业动态拟真场景港区智能操作数字孪生技术可实时接收港口各子系统传回的数据信息并进行梳理、存储、分析、呈现，总揽全局，协调各方。当分析出数据有异常时，智能化识别问题所在，给出参考解决方案，并及时告知相关负责人员进行处理。管理人员可实时掌握港口各部门的详细情况，并能实现对各环节的远程操作、远程传话和调度控制。图72数字孪生港区智能操作模块集卡指挥调度通过高精度定位设备，将港区内集卡车的定位信息、作业信息等数据及时回传至数字孪生港区平台，平台管理人员可通过孪生场景对集卡车辆进行管理，及时发现车辆作业异常信息，从港区全局维度调度作业资源，提升整体作业效率和吞吐能力。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)106图73数字孪生港口集卡指挥调度车路协同一体化通过集成路端智能感知系统、路侧感知设备与边缘计算，赋能智能港区实现高等级的道路数字化与智能化，为车端及云端提供超视距交通信息，实现了人、设备和数据间的高速互联，不同软硬件系统的无缝连接，以及水平运输载体与港机设备间的高效协同。图74数字孪生港口车路协同一体化智能仓储管理通过孪生场景对港区仓库、堆场进行实时库存、车辆管理，对货物的实时位置实现智能感知，对仓库、堆场存储率实现最优解。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)107图75数字孪生港口智能仓储管理3）建设成果一是通过数字孪生的智慧港口建设，可以大幅提高港口运转效率、降低物流成本，同时可以实时了解设备作业和船舶装卸状态，监测拥堵、设备利用率等指标，精确调度，提升作业效率，帮助管理者更好地监控和调整港口运作，通过全面提升港口智慧发展水平，创安全便捷、经济高效、绿色智慧、开放融合的世界大港。二是通过数字孪生港口建设，不仅可以更好地满足现代社会对于高效、绿色、智能的港口服务的需求，更有助于高效地助力港口与实体产业、港口与城市发展的联动创新，创造更大的经济和社会价值。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)108（三）数字孪生工厂随着国家新基建政策的推进，以5G、IoT、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃发展并推动着城市管理向数字化、网络化、智能化转变。3D可视化结合云计算数据分析和物联网技术融入于数字孪生当中，已逐渐延伸到城市、交通、工业等应用领域。在工业生产领域，2021年工信部发布了《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》和《“十四五”智能制造发展规划》。规划中明确提出，到2025年信息化与工业化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展，新一代信息技术向制造业各领域加速渗透，制造业数字化转型步伐明显加快。到2025年规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企业初步应用智能化；到2035年，规模以上制造业企业全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。在技术的更新迭代和国家政策的推动下，数字孪生技术在工业领域中成为生产的宠儿，并不断蓬勃兴起。图76数字孪生工厂的组成要素数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)109以数孪云某数字孪生智慧工厂运营管理系统建设为例：1）建设背景传统制造业企业面临多方困境，如人口红利削减，劳动力成本上升；原材料成本上升，利润减少；效率低下，生产效率低，产品质量下降，品控管理难；渠道信息传递慢、库存资金积压等。突破重围的必经之路，就是进行数字化转型。随着智能工厂中国制造2025战略的提出，越来越多的制造企业开始向智能工厂转型。在当下工业4.0、工业互联网、物联网、数字孪生等热潮下，给转型提供了很好的技术支撑。2）解决方案数孪云自主开发的数字孪生智慧工厂运营管理系统，是通过倾斜摄影、BIM等数据对厂区整体面貌和生产线进行精细化1:1三维建模，打造工厂车间场景展示、流程工艺展示、地图综合管理、人员管理、智能运输管理、监控管理、告警管理、设备管理、库存管理为一体的综合管理平台。融合工厂平台数据，为工厂车间提供全要素、全场景、全周期的工厂运行管理服务。做到人、设备、车间、工厂一屏统览，一键掌控。方便车间管理者更加清晰直观的看到车间内部的生产运营状态以及生产运营数据，同时也为车间管理者能够及时洞察车间内所有设备的运行状态提供保障，当发生异常时及时采取相应的措施。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)110图77数孪云数字孪生智慧工厂运营管理系统架构图该智慧工厂运营管理系统建设存在如下难点：一是数据采集和建模难度大。工厂中数据分析的维度比较广，包括性能、产能、能耗、质量、效率等。每个维度涉及的环节也很多，数据采集和建模的难度比较大。二是数据治理挑战。由于数据分散在各子系统，数据口径不一致，数据颗粒度粗、更新频率低等问题。导致有数据不能用的问题，需要通过人工整理或二次处理才能进行利用。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)111搭建工厂级/车间级的数字孪生虚拟管控系统，基于对数字孪生虚拟仿真与物理工厂两方面的虚实集成，达成车间生产管理的可视化、实时性、可操作性及可协作性的目标期望。该项目主要围绕以下建设思路进行：生产过程模拟仿真。通过对生产过程进行仿真，搭建数字孪生场景，特别是对重点生产流水线及工艺流程进行高精度模拟。依据获取的实时数据驱动虚拟生产线运动并显示实时业务数据，实现可视化生产线的设备状态和建议。图78数孪云智慧工厂生产过程模拟仿真数据集成与可视化。以生产线流程或关键设备为单元,采用信息面板、数据标签及数据图表等方式对车间的生产数据进行展示,实现生产数据可视化，实时监控生产数据。系统运行平台建设。通过厂区运行环境和用户需求的结合，为用户搭建一套支撑系统正常运行的平台需求。包括整体概况浏览，生产计划、库存、运输、设备、能耗管理以及反向控制等，帮助用户实实在在解决生产问题。该项目主要针对以下场景进行应用建设：生产过程孪生总览通过对整个厂区以及车间内的各类设备、设施进行三维建模,真实还原设备排布、工艺过程,实现车间内生产过程全流程孪生,达到设备级、模块级、系统级的孪生层级。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)112真实复现设备设施外观、结构、运转详情。图79数孪云智慧工厂生产过程孪生总览多信息系统集成管理对车间所有不同厂家提供的信息化单元进行融合汇集管理，在3D孪生工厂实时采集各种不同框架的数据信息，汇集成统一集中展现模式数据接入、管理和关联展示分析，实现“一个立体页面多个信息化系统”管控，让维护人员实现“一人多机管理”打通信息孤岛，大幅提升工作效率。图80数孪云智慧工厂多信息系统集成管理生产监控孪生场景与视频实况进行关联性对照验证,辅助研判。实况视频与智能分析结果关联互动。针对发生异常、告警的生产环节、设备进行视频实况智能关联，支持安防、安全生产巡查,实现视频的自动巡更。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)113图81数孪云智慧工厂生产监控库存管理支持集成物料和设备管理系统数据,对货物和设备编号、进入时间、库存余量等详细信息进行实时查询,从物料和设备采购、生产、剩余库存全生命周期的管控,辅助管理者提高对物料和设备堆放场地监管力度,降低物料和设备管理成本。图82数孪云智慧工厂库存管理能耗管理接入厂区内水、电、气等能源能耗个子系统数据，对生产运行中的能耗态势进行实时监控,对能源调度、设备运行、环境监测等要素指标进行多维可视分析,支持能耗趋势分析、能耗指标综合考评,帮助管理者实时了解厂区能耗状况,为资源合理调配、厂区节能减排提供有力的数据依据。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)114图83数孪云智慧工厂能耗管理数字孪生双向控制数字孪生工厂和物理实体工厂之间双向传递生产过程数据和指挥控制数据，如生产设备数据、测量仪器数据、指挥控制数据等，物理工厂和数字工厂之间关联映射和匹配，指挥控制数据实现了智能决策的系统反馈。图84数孪云智慧工厂数字孪生双向控制3）建设成果本项目主要取得了以下成果：一是有利于提高工厂生产效率、提高生产质量，降低企业成本，营造安全的生产环境，保持生产的可持续性；二是通过各业务系统数据集成，并持续分析，帮助工厂管理者优化纠正生产性问题；数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)115三是通过运营管理平台的预测、监管，帮助工厂管理者识别生产中的人为、机器或环境等因素。提高生产质量和生产效率。优化生产流程。四是实现了生产流程的优化和自主控制，更多地是加强了企业的领先地位，从而提高企业的竞争力和创新力，不断推动企业发展。（四）数字孪生水利2021年4月，水利部部长李国英高位推动智慧水利建设总体设计，明确提出了数字化、网络化、智能化建设目标，阐释了智慧水利建设中数字孪生流域的定位和作用，构建了“2+N”智慧水利业务体系，提出了智慧水利业务的“四预”功能，并对任务分工和保障措施提出了具体要求。2021年6月，水利部党组召开“三对标、一规划”专项行动总结大会提出，要推进智慧水利建设，按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，以数字化、网络化、智能化为主线，构建数字孪生流域，开展智慧化模拟，支撑精准化决策，全面推进算据、算法、算力建设，加快构建具有预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系，至此“数字孪生流域”首次正式提出。数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、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映射、智能模拟、前瞻预演，与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化，实现对物理流域的实时监控、发现问题、优化调度的新型基础设施。2021年12月，水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，李国英部长全面系统阐述了为什么要建设数字孪生流域、怎样建设数字孪生流域、如何保障推进数字孪生流域建设等重大问题，指导当前和今后一个时期全国水利系统推进数字孪生流域建设。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)1162022年，根据水利业务特点，水利部又先后提出数字孪生水利工程、数字孪生水网并进行顶层设计，至此数字孪生流域、数字孪生水网和数字孪生水利工程共同形成水利数字孪生系列，三者分别是物理流域、物理水网、物理水利工程在数字空间的映射，三者的关系决定于三个物理实体的相互关系，它们互不替代、各有侧重、相对独立、互联互通、信息共享。2023年，水利部印发的《2023年水利工程建设工作要点》指出，要“提升数字化应用水平,推动数字孪生和信息化技术与水利工程建设管理深度融合，加快推动新建重大水利工程建设数字孪生工程。”《数字中国建设整体布局规划》也提出，要“构建以数字孪生流域为核心的智慧水利体系”。以某数字孪生水利工程应用建设为例：1）建设背景数字孪生流域是智慧水利建设的核心与关键，以水利感知网、水利信息网、水利云等为基础，运用大数据、人工智能、虚拟仿真等技术，以物理流域为单元、多维时空数据为底板、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、智能化模拟，支撑实现流域防洪、水资源管理与调配“四预”以及N项水利智能业务应用。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)1172）解决方案图85易知微数字孪生智慧水利应用建设架构易知微基于EasyV数字孪生可视化平台、EasyTwin数字孪生融合渲染引擎和EasyVforUnreal数字孪生游戏引擎驱动器为核心，接入数字孪生水利底层GIS与BIM数据、业务运行与物联感知数据、模拟仿真与算法数据，依托数字孪生建模与场景渲染能力，打造B/S与C/S双模式驱动的数字孪生水利应用。覆盖宏观数字孪生流域、中观工程枢纽区和微观水利工程设备三大应用场景，具体包括流域防洪“四预”、水资源管理与调配、水利工程安全分析预警、河湖长制及河湖管理、防洪兴利调度、库区巡查等。该数字孪生水利工程应用建设存在如下难点：一是物联网感知数据和时空数据不足。物联网感知设备主要存在地上多、地下少，预警设备多、监测设备少，水文监测设施不足等问题，物联感知数据难以全面覆盖；时空数据存在二维数据多、三维数据少的问题。在数字孪生流域建设过程中，场景仿真模拟缺乏全面的时空数据支撑。二是时空数据信息利用难。存在海量多源异构水利时空数据，如大面积城市建筑数据、数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)118各尺度模型文件，包含GIS、BIM、倾斜摄影、激光点云、卫星云图等时空数据，格式多样、来源不一。三是数字孪生场景构建与实时可视化渲染难。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进行数字化映射、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，是数字孪生流域的核心建设重难点。该项目主要围绕以下建设思路进行：构建数据底板，对物理流域进行全要素、全过程数字化映射，并实现物理流域与数字孪生流域之间动态、实时信息交互和深度融合。在数据底板的基础上，利用水利专业模型、智能识别模型、三维可视化模型等，并依托专家支持，结合水利对象关联关系、预报调度方案、业务规则、历史场景等专业知识，为数字孪生智慧水利提供细化、量化、动态、直观的数据分析，支撑模拟仿真。该项目主要针对以下场景进行应用建设：数据底板建设图86数字孪生水利数据底板建设逻辑数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)119面向宏观尺度，关注流域全局信息，以“水利一张图”为基础，包括矢量地图数据、卫星遥感影像地图、DEM高程地图数据等，为数字孪生流域宏观场景建设提供全域范围的时空数据基础。面向中观尺度，主要关注重点水利工程所在某一河段库区的信息，包括卫星遥感影像图、精细化手工模型数据、倾斜摄影模型数据、高精度DEM数据等。面向微观尺度，主要关注具体水利工程层面，如水利物联网设备、水库大坝等，基于GIS+BIM+IoT技术，还原设备模型外观与设备内部结构细节。图87数字孪生水利数据底板宏观尺度图88数字孪生水利数据底板中观尺度数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)120图89数字孪生水利数据底板微观尺度安全监测感知体系图90某数字孪生水利工程监测感知体系水准监测图91某数字孪生水利工程监测感知体系垂线监测水利工程安全监测感知体系一般包括变形监测、渗流监测、应力应变及温度监测、环境量监测以及其他专项监测内容。以往主要通过人工或仪器手段观测整体或局部的变形数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)121量，用以掌握大坝在自重、水压力、扬压力及温度等环境量作用下的变形规律，了解大坝在的稳定性和安全性，研究有无裂缝、滑坡、滑动和倾斜等趋势，数字化程度偏低，无法有效满足工程安全状态监控预警要求。通过水利工程安全监测感知体系获取的工程安全监测数据统一汇聚至数字孪生平台中的数据底板中，如水准监测、垂线监测、引张线监测等，为模型计算、可视化展示提供数据基础。成果可视分析以数字孪生三维数据底板为基础进行数据可视化图表的融合叠加，能够更为直观的进行监测成果的可视化表达。如下图展示的，横向扬压力场景、上下游水平位移场景、垂直位移场景等。通过三维可视化图表数据和三维数字孪生场景的融合，综合模拟水利工程安全的物理形态，满足多尺度、多维度的数字孪生工程仿真模拟的需求。图92某数字孪生水利工程成果可视分析横向扬压力数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)122图93某数字孪生流域成果可视分析上下游水平位移图94某数字孪生水利工程成果可视分析垂直位移图95某数字孪生水利工程成果可视分析有限元计算数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)123图96某数字孪生流域防洪预演场景3）建设成果围绕数字孪生水利工程安全分析预警业务需求，完成L1～L3级别的数据底板和数字孪生场景建设、工程安全可视化模型库构建以及智能业务应用开发，将水利工程安全监测数据与数字孪生场景相融合，为工程安全监测管理分析和“四预”应用提供直观的数字孪生可视化表达，为工程安全稳定运行和效益充分发挥提供技术决策的支撑。（五）数字孪生双碳在2020年9月22日75届联合国大会上，中国首次在国际公开场合提出3060双碳目标，国家主席习近平提出：中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，我国二氧化碳排放力争在：2030年前达到碳峰值，2060年前实现碳中和。“双碳”目标对我国发展模式提出了全新的要求：实现碳达峰碳中和目标，是以习近平同志为核心的党中央统筹国内国际两个大局，着眼推动经济高质量发展、建设社会主义现代化强国作出的数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)124重大战略部署，是解决资源环境生态突出问题、实现中华民族永续发展的必然选择，也是构建人类命运共同体的庄严承诺。2021年12月30日，国资委印发了《关于推进中央企业高质量发展做好碳达峰碳中和工作的指导意见》，明确提出了中央企业在贯彻“双碳”战略的定位、目标、主要任务和保障措施，成为了中央企业科学有序推进“双碳”目标的顶层指导。碳管理能力的建设和完善是落实好“双碳”目标的基础条件，中国工业领域的碳排放占整体排放的近70%，企业是工业领域实现绿色转型的最基本单位。我国当前仍处于工业化和城市化发展阶段中后期，对未来经济增速仍有较高预期，尽管不断加大节能降碳力度，但能源需求总量一定时期内还会持续增长，2022年7月，工信部、国家发展改革委、生态环境部《工业领域碳达峰实施方案》，要求打造绿色低碳工业园区，引导提标改造，打造“零碳工厂”。2022年6月，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部、生态环境部、国务院国资委、市场监管总局等6部门印发《工业能效提升行动计划》，提出企业需提高数字化节能提效技术水平，推动5G、云计算、边缘计算、物联网、大数据、人工智能等数字技术在节能提效领域的研发应用，积极构建面向能效管理的数字孪生系统。推动企业深化能源管控系统建设，通过能量流、物质流等信息采集监控、智能分析和精细管理，实现以能效为约束的多目标运行决策优化等。鼓励企业基于能源管控系统探索实时数字化碳管理，协同推进用能数据与碳排放数据的收集、分析和管理。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)125以中创碳投数字孪生企业能碳管理系统建设为例：1）建设背景伴随我国“双碳”政策的不断明确，企业等各排放主体也将面临着巨大的挑战，依托数字孪生技术，打造企业级的能碳管理平台，为行业带来升维赋能优势，通过能源和碳管理等核心场景解决方案，助力新企业打造绿色化和智能化标杆。2）解决方案图97中创碳投数字孪生企业能碳管理系统建设架构基于数字孪生技术，建立三维数字孪生可视化能碳地图模型。通过搭建全流程、全周期、全方位的能源+碳排放管理体系，基于物联网实时监测摸清能耗基线，内置满足不同需要的多套碳核算标准，满足不同场景下的碳披露需求，并且打造能效对标、能流碳流分析、AI能碳预测、3D全景漫游等场景追踪企业节能降碳进度，实现精准的端到端的能碳管理，构建“能碳融合”的能碳信息管理体系，围绕能碳管理实现生产透明化、设备集成数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)126化、数据一体化、管理可视化、能流信息化和碳资源集约化，从而为企业节能降碳、降本增效更好实现“双碳”目标提供数字化抓手，为有效提升行业能碳数字化管理水平发挥示范和带动作用。该数字孪生能碳管理系统建设存在如下难点：一是能碳融合相关标准缺失。国内对企业能源及碳排放还没有统一融合的核算方法、评估体系和转化平台，在管理实践中缺乏精准化的数据汇集、分析和应用体系。二是企业能源与碳排放管理职能脱节。企业碳核算及碳资产管理与能源管理、企业日常生产管理、节能减排投资决策脱节，没有发挥出应有的作用。三是信息孤岛、网断联难仍存在。企业能源与碳管理信息化平台是信息化、物联网等方面的应用集成，其障碍主要有两方面：其一，由于企业能源管理与碳排放管理存在管理部门的分散与目标的不一致性，导致部门分割、条块分割的小数据中心建设，形成了众多的“信息孤岛”，对数据清晰的采集与整理存在一定的资源浪费情况。其二，业务传感与应用装备建设，各部门各搞各的，甚至一个部门内部也各搞各的，造成“有网无联”。该系统主要围绕以下建设思路进行：一是充分结合企业目前现状以及能源管理和碳排放管理特点，设计出科学高效、完善合理、功能齐全、可实施性强的能碳管理信息平台技术方案。二是根据企业能耗情况与生产工艺情况，实现集水、电、气、热等能源品种一体的数据采集监测体系。三是结合企业主要部门的能碳管理需求，搭建分析应用场景，做到实时的数据查询与统计分析。四是智慧辅助决策，可为企业制定能源及碳排放管理政策制度提供详实的数据、分析数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)127结果以及策略建议，以达到资源的科学管理与合理利用。该项目主要针对以下场景进行应用建设：智慧数据采集服务无论是城市、园区、还是企业，推进“碳达峰、碳中和”双碳建设的第一步都是摸清“碳家底”，开展碳排放监测核算，基于国际国内通用的碳排放标准体系，结合物联网+数字孪生技术，打造智慧化、可视化的数据采集服务。平台具备灵活的数据采集方式，支持物联网采集、系统对接以及在线填报三种获取能源消耗及碳排活动基础数据，依托于自主研发的“智慧模型平台”支持按不同行业进行配置与管理，包括排放活动管理、排放源配置、核算公式管理、参数因子管理以及填报表格管理等，建立活动数据、核算公式、参数因子以及填报数据之间的关联关系，并依据国内外相关行业核算标准指南，整合相应的计算模型与因子，生成相应的碳排放报告。图98中创碳投企业能碳管理系统智慧能碳数据采集服务能碳数据监测全面铺设监测点，满足企业对能源分类、分项计量要求，实时采集用能单位燃料燃烧、购入电力/热力、产品及原材料运输、废弃物处理以及生活与办公运营等能源消耗数据，数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)128帮助管理者动态监控碳排放来源实时数据。基于前端数据采集和存储，依托国际国内相关标准，实现对企业以及重点用能设备等多层级多维度管理对象的能源和碳排放数据的监测、统计、核算、监管和分析。图99中创碳投企业能碳管理系统能碳数据监测和分析模块节能降碳对标系统内嵌不同类型、不同地区对应行业能耗和碳排放相关标准先进值，通过对标管理，对企业能耗和碳排放现状进行深度分析，发掘用能管理薄弱环节。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)129图100中创碳投企业能碳管理系统节能降碳对标模块AI能碳预测结合企业实际生产、能源结构、能耗数据等指标构建企业AI能碳预测模型，智能分析能源碳排放波动异常情况，实现能耗以及碳排放指标超标预警，有助于企业制定更合理的碳排放管控措施，辅助企业降碳目标拆解与考核。图101中创碳投企业能碳管理系统AI能碳预测模块碳资产管理建立企业碳资产账户，辅助企业管理自身碳配额、CCER、普惠减排量等碳资产，也用于企业碳配额的跟踪与履约、资源减排资产的管理等，平台提供碳数据统计分析功能、减排项目信息记录和分析功能。通过具体的、落实的各项碳排放相关业务的操作、审批、查数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)130阅渠道，以便为企业提供专业化碳资产管理服务，提高碳资产管理的能力及效率。图102中创碳投企业能碳管理系统碳资产管理模块数字孪生“能碳一屏展示”基于BIM数字孪生的三维技术，可视化页面提供丰富的展示形式和效果，实时、动态、直观的对用能单位的能源消耗与碳排放从宏观到微观进行可视化全方位管理。包括企业关键能碳数据动态分析以及企业生产过程数据展示。图103中创碳投数字孪生“能碳一屏展示”数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)1313）建设成果一是融合能碳一体化管理新模式，响应社会改革发展新趋势。基于物联网、数字孪生技术的应用，将企业能源管理与碳排放管理目标高度融合，通过全过程数字链条的构建及数字画像，把节能降碳与企业核心业务紧密结合，将规划和行动精准匹配，推动企业低碳转型。二是提升能碳管理水平，推动企业低碳发展。通过数字孪生建模模拟企业生产过程中的能源和碳排放情况。实时全景模拟仿真企业在能源供给、生产制造流程中，监测能源与碳排放的全过程，支撑企业构建完整的能源碳排放监控体系，依托平台的建设，能够在碳排放源锁定、碳排放数据分析、碳排放监管和预测预警等方面发挥重要的作用。三是发挥资产价值、助力企业降本增效。平台建设投用可以有效的对企业的碳配额及其他各类碳资产进行集中统筹，将企业的碳资产价值充分发挥出来，有利于企业在碳管理方面实现降本增效。以数字孪生低碳冬奥监测与供电保障系统为例：1）建设背景2019年6月23日，北京2022年冬奥会和冬残奥会组织委员会（简称“北京冬奥组委”）正式发布《北京2022年冬奥会和冬残奥会低碳管理工作方案》（简称“低碳管理方案”），提出了北京冬奥会低碳管理目标，从低碳场馆、低碳能源、低碳交通和北京冬奥组委在行动方面提出了18项碳减排措施，从林业碳汇、企业和公众参与方面提出4项碳抵消措施，针对重点排放领域制定相应的碳减排措施，最大限度减少碳排放。北京冬奥组委会同北京数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)132市、河北省张家口市以及场馆业主等单位，在北京冬奥会筹办过程中，积极推进各项减碳措施的落实。2020年5月，国际奥委会、国际残奥委会和北京冬奥组委同步向社会发布了《北京2022年冬奥会和冬残奥会可持续性计划》。2021年9月，国家重点研发计划“科技冬奥”专项“低碳冬奥监测与碳中和调控关键技术及示范应用”项目启动。该项目由北京理工大学魏一鸣教授牵头，联合清华大学、国家速滑馆、杭州易知微科技有限公司等多所高校及单位，研发低碳冬奥监测与碳中和调控关键技术，实现冬奥会碳排放数据多源采集融合与全景式智能管控，评估冬奥会对京津冀经济社会环境发展的联动促进效应，最终提出冬奥会碳中和实现路径与方案。2）解决方案通过碳排放“测-算-控-谋”技术体系，将冬奥碳排放相关的人-机-物-环数据监测、碳排放核算、评估和管控功能集成于一体，分为人机物环监测、碳排放预测、碳排放管控、碳普惠交互等几大版块，实时监测场馆能源消耗和碳排放相关数据，并根据场馆运营相关活动水平，实时追踪碳排放变化和减排情况，预测冬奥会期间场馆新增碳排放，实现北京冬奥碳减排行动评估有据可依、有数可查、有物为证。冬奥碳测平台运用BS+CS双架构，图表面板通过易知微EasyV低代码数字孪生可视化平台搭建，主孪生场景通过UE游戏引擎进行构建，主要分为四大版块。一是减排措施概览。依托GIS地理信息数据，构建北京、张家口、延庆赛区底图，在地图上宏观呈现13个场馆的地理位置分布，点击场馆图标呈现该场馆的碳减排措施及技术，同时结合数据面板呈现能源、场馆建筑、交通、赛事设备、物资、碳抵消的减排技术数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)133及减排量，全方位的监测人员、建筑、设备、物料、环境等活动体的离散动态变化，将运用低碳措施和技术减少的二氧化碳排放进行量化。图104冬奥碳测-减排措施概览二是数字孪生短道速滑馆。速滑馆以低碳节能的理念和实施方案进行建造，碳测平台则基于GIS、BIM、CAD等技术和数据，结合现场数据采集资料，实现短道速滑馆周边场景及场馆3D仿真还原，通过场馆功能区、各类用能设备、观众出入口等关键节点的成套智能监测装置，实时监测采集电、热等能源消耗以及人流、场馆环境、天气气象等相关指标的动态数据，测算出碳排放量及趋势，同时预测未来几日碳排放新增量，清晰掌握速滑馆的碳测数据。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)134图105冬奥碳测-数字孪生短道速滑馆三是数字孪生冰立方。举办冰壶等赛事的“冰立方”，由北京夏季奥运会标志性建筑之一国家游泳中心“水立方”改造而来，“双碳”的理念贯穿建设始终。同短道速滑馆一样，“冰立方”的建设运用数字孪生的技术，对场馆进行了建模还原，同时将加速传感器、应变传感器、环境温度传感器等监测装置点位进行接入及呈现，探测包括不同区域、比赛大厅、嬉水乐园、膜腔等空间位置的实时电耗和实时减排量，并进行分布比较，同时将充电桩、大屏、电梯等运行动力设备的电耗情况及碳排放量进行实时的趋势化呈现。图106冬奥碳测-数字孪生冰立方数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)135四是低碳技术解决方案。作为“低碳冬奥监测与碳中和调控关键技术及示范应用”的技术核心沉淀，低碳方案库积累了整个示范应用中的低碳技术、材料、设备、系统、方法，以双螺旋结构进行多维可视化呈现。同时在应用过程中，推行“绿色三星建筑”的概念与目标，对于传统方案和碳中和方案的实施结果进行了比较与统计，还原从建设、运营、管理环节的节能减排实际成果，切实展现了在‘零碳’方面做的努力。图107冬奥碳测-低碳技术解决方案供电保障是冬奥会赛事保障的重要基石，而绿色办奥的理念成为北京2022年冬奥会和冬残奥会电网建设及供电保障工作的根本遵循。在北京冬奥会供电保障体系中，北京冬奥电力运行保障指挥平台是整个国网北京电力保障体系的“大脑”，接入不同业务系统，覆盖所有冬奥场馆和供配电网络，负责实施监控和统一调度冬奥赛事期间北京、张家口两地三赛区25座场馆电力运行状况，实现融合场馆运行数据、统一平台全景监控、变革保障指挥模式、展示创新发展成果的目标与愿景。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)136图108冬奥重大赛事电力运行保障3）建设成果中国以实际行动兑现了“绿色办奥”的庄严承诺：冬奥会全部场馆达到绿色建筑标准、常规能源100%使用绿电；冬奥会节能与清洁能源车辆占全部赛时保障车辆的84.9%，为历届冬奥会最高；通过使用大量光伏和风能发电、地方捐赠林业碳汇、企业赞助核证碳减排量等方式，圆满兑现北京冬奥会实现碳中和的承诺。北京冬奥会成为迄今为止第一个“碳中和”的冬奥会。碳测平台全方位的展示了此次冬奥会的碳减成果，速滑馆采用了BIM数字化建造技术，放弃了冗余设计，用钢量节约了2800吨左右，采用的索网屋面可较传统建筑节约75%的钢铁，而水立方变“冰立方”的水冰转换这项技术带来了近850吨的减排量。团队评估了北京冬奥实施的30多项先进低碳技术和措施，总减排量达到95万吨左右。实现冬奥会碳排放数据多元采集融合与全景式管控交互，评估冬奥会对京津冀经济社会环境发展的联动促进效应。北京冬奥电力运行保障指挥平台实现奥运史上首次电力业务领域数字化、智能化全景监视，全面支撑冬奥测试赛及正式比赛供电保障工作，圆满完成奥运赛事和城市运行保障任务，助力北京冬奥场馆100%绿电供应，确保首都电网安全稳定运行和电力可靠供应。数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)137参考文献陈为,沈则潜,陶煜波．数据可视化（第2版）．北京:电子工业出版社，2019.蔡阳,成建国,曾焱,等.加快构建具有“四预”功能的智慧水利体系[J].中国水利,2021,(20):2-5.黄艳,喻杉,罗斌,等.面向流域水工程防灾联合智能调度的数字孪生长江探索[J/OL].水利学报:1-17[2022-04-13].李德仁.基于数字孪生的智慧城市[J].互联网天地,2021,(07):12.罗茂兴.云计算发展现状及关键技术进展[J].计算机产品与流通,2019,(09):124.李巍巍.数据中台技术在业务系统中的应用研究.现代信息科技，2019,3(21):108-110.林晓清.基于数字孪生理念的智能工厂与案例分析[J].数字制造科学,2019,17(04):314-318.卢阳光.面向智能制造的数字孪生工厂构建方法与应用[D].大连理工大学,2020.孟松鹤,叶雨玫,杨强,等.数字孪生及其在航空航天中的应用[J].航空学报,2020,41(09):6-17.孙其博,刘杰,黎羴,等.物联网:概念、架构与关键技术研究综述[J].北京邮电大学学报,2010,33(03):1-9.陶飞,刘蔚然,张萌,等.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].计算机集成制造系统,2019,25(01):1-18.陶飞,张萌,程江峰,等.数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J].计算机集成制造系统,2017,23(01):1-9.沈洲,安岗,余明明.5G在工业互联网中的探索和应用[J].信息通信技术,2019,13(05):17-22.王建翔,胡蔚.BIM技术在智慧城市“数字孪生”建设工程的应用初步分析[J].智能建筑与智慧城市,2021,(01):94-95+98.王新平,苏畅,文虎,等.双碳战略下中国能源工业转型路径研究[J].技术与创新管理,2022,43(02):141-150.赵杏英,毛肖钰,徐红权,等.数字流域多尺度空间地理信息模型构建及应用——以钱塘江流域为例[J].人民长江,2021,52(S2):293-297.数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)138牛广利,李天旸,杨恒玲,胡蕾,周华艳,方豪文.数字孪生水利工程安全智能分析预警技术研究及应用[J].长江科学院院报,2023,40(03):181-185.张力,张航,刘成堃,祝宪章.水利数字孪生平台三维模拟仿真技术研究与应用[J].人民长江.董蕴晨,王振.数字孪生背景下城市设计与GIS技术方法研究综述[C].数智赋能：2022全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集,2022.邬樱,李爱群.“城市-建筑-人”耦合视角下数字孪生技术应用与分圈层场景构建[J].工业建筑.扫码关注EasyV数字孪生可视化获取更多行业资讯