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目前，“数字孪生”热度不断攀升，备受行业内外关注。各大峰会论坛将其作为热议主题，全球最具权威的IT研究与顾问咨询机构Gartner在2019年报告中将其列为十大战略科技发展趋势之一，GE、西门子、微软、阿里巴巴纷纷将其划入重点布局。

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什么是数字孪生

根据国际定义，数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

简单来说，就是针对现实世界中的实体对象，在数字化世界中构建完全一致的对应模型，通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。

数字孪生是源自工业界的概念，随着5G通讯、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展和广泛应用，数字孪生在理论层面和应用层面均取得了快速发展，逐渐延伸到数字城市、数字园区、数字交通等应用领域。

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数字孪生的关键特征

1、多源异构数据融合

数据是数字孪生最核心的要素。它源于物理实体、运行系统、传感器等，涵盖仿真模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，贯穿物理对象运转过程的始终。数字孪生体作为数据存储平台，采集各类原始数据后将数据进行融合处理，驱动仿真模型各部分的动态运转，有效反映各业务流程。所以，数据是数字孪生应用的“血液”，没有多元融合数据，数字孪生应用就失去了动力源。

2、数据驱动精准映射

数字孪生的主体是面向物理实体与行为逻辑建立的数据驱动模型，孪生数据是数据驱动的基础，可以实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的映射，包括模型、行为逻辑、业务流程以及参数调整所致的状态变化等，实现在数字世界对物理实体的状态和行为进行全面呈现、精准表达和动态监测。

3、智能分析辅助决策

数字孪生的映射关系是双向的，一方面，基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，可以高效地在数字世界对物理对象的状态和行为进行反映；另一方面，通过在数字世界中的模拟试验和分析预测，可为实体对象的指令下达、流程体系的进一步优化提供决策依据，大幅提升分析决策效率。

（数字孪生的双向映射）

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数字孪生实现数据可视决策

“数字孪生“强调仿真、建模、分析和辅助决策，侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策，而可视化做的就是对物理世界的真实复现和决策支持。

1、大规模全量多源数据整合

如前所述，数字孪生的关键特征之一是多源异构数据融合，可视化决策系统同样注重多源异构数据的整合和综合应用。

在各行业领域实际运行过程中会产生大量的基础数据，包括各类地图要素数据、GB/T28181监控视频数据、实时报文数据、BIM数据、城市倾斜摄影数据、传感器数据、业务系统数据、各类数据库数据等，可视化决策系统能够充分将处在不同部门、不同行业、不同系统、不同数据格式之间的海量数据进行汇集整合，为各领域运行态势综合感知研判提供全面的数据支撑。

2、内核级支持数据驱动

数字孪生是通过数据驱动实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的全面映射，内核级支持数据驱动。

数据驱动是指在数据融合的基础上，通过可视化、模型定义、数据绑定等手段，动态驱动可视化对象状态变化，真实反映物理对象的状态和行为。内核级支持数据驱动，充分体现在数字城市、数字园区、数字交通、数字工厂等多行业领域可视化决策产品中。

可视化决策系统基于数据驱动，通过接入实时/历史数据、真实/模拟数据，无论是设备的工作原理、装备的运行状态、实时的交通流量等，都能够在可视化决策系统中精准复现，结合专业的分析及预测模型进行研判，可为用户业务决策提供有力支持，极大的提升用户监测、分析和决策能力。

3、可视分析，决策支持

数字孪生可以为实际业务决策提供依据，可视化决策系统最具有实际应用意义的，是可以帮助用户建立现实世界的数字孪生。基于既有海量数据信息，通过数据可视化建立一系列业务决策模型，能够实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，为业务决策提供全面、精准的决策依据。

（1）城市级数字孪生：

通过数据可视化，构建城市级数字孪生，能够在充分整合城市各领域信息资源的基础上，将大规模城市各领域管理要素进行精准复现，并对细分业务领域数据指标进行多维度可视分析，实现从全域视角到微观领域，对城市运行态势进行全息动态感知。比如，城市管理者可以更加高效便捷地了解到城市各区经济发展情况、交通早晚流量差异、城市区域人口热力对比等情况。

此外，可视化决策系统能够有效结合人脸识别、人员特征识别、车辆识别等人工智能模型算法，将城市各领域信息资源与人工智能计算结果进行可视化串并分析，为用户提供智能化分析支持，便于城市管理者挖掘数据背后的规律和意义，研判城市运行态势，从而为管理者在城市规划、商业发展、灾害预警等方面的管理提供决策依据，进而实现城市智慧式管理和运行。

（2）园区级数字孪生：

基于数据可视化构建园区级数字孪生，能够在有效整合园区运营各类信息资源的基础上，基于三维可视化场景，对园区外部环境、建筑、产业分布、楼宇内部结构以及具体设备运行情况进行精准复现。

通过整合园区各领域现有数据资源，对园区综合运营、安防、交通管理、设施管理、能效管理、环境空间管理等业务领域的关键指标进行综合监测分析，对园区人、事、物进行统一管理，可以辅助管理者对园区运行态势进行全面感知、综合研判，实现管理精细化、决策科学化和服务高效化。

（3）设备级数字孪生：

构建设备级数字孪生，通过三维建模，能够高度还原设备的外形、材质、纹理细节等精密显示细节以及复杂内部结构，实现高精度、超精细的可视化渲染；支持设备组态结构、复杂动作的全数据驱动显示，对设备位置分布、类型、运行环境、运行状态进行真实复现，不仅可以看到产品外部的变化，更重要的是可以看到产品内部的每一个零部件的工作状态，对设备运行异常（故障、短路冲击、过载、过温等）实时告警，辅助管理者直观掌握设备运行状态，及时发现设备安全隐患。

通过对运行数据进行连续监测和智能分析，预测设备维护工作的最佳时间点，也可以提供维护周期的参考依据，有效提升设备级产品在设计、生产、维护及维修等环节的工作效能。