数字孪生应用场景及典型案例高速,数字孪生应用场景及典型案例
很多朋友对于数字孪生应用场景及典型案例高速和数字孪生的应用场景有哪些不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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数字孪生国内十大企业
数字孪生国内十大企业如下：
1、延华智能（002178）
上海延华智能科技(集团)股份有限公司专注于智慧城市顶层设计、电子政务、智慧医疗、智慧节能、智慧环保、智能建筑、智慧交通、智慧养老等智慧城市各专业领域。公司产品主要包含智慧医疗与大健康、绿色智慧城市服务、智慧节能与环保、智慧城市顶层设计与咨询、其他综合智慧城市服务、智能产品销售等。
2、科大讯飞（002230）
科大讯飞股份有限公司（讯飞 iFLYTEK）成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市。
3、威创股份（002308）
威创股份，成立于2002年，主要业务包括超高分辨率数字拼接墙系统业务和幼儿园运营管理服务。公司于2009年在深交所上市，是国内拼接显示行业的首家上市企业。围绕信息可视化领域，致力于为客户提供可视化信息沟通的整体解决方案，提升人们信息沟通的效率和质量。
4、千方科技（002373）
千方科技是国内领先的交通行业数字化解决方案提供商，致力于将交通行业客户带入数字世界。“让世界更安全、更便捷、更智能”的愿景，驱动着公司不断努力创新。
公司以助力交通行业数字化、智能化转型为使命，依托自身在交通全业务领域覆盖、云边端全栈式技术、全要素数据及全生命周期服务等方面的核心优势，提供全域交通数字化解决方案，为行业客户创造价值。
5、荣联科技（002642）
荣联科技集团股份有限公司（股票代码002642.SZ，简称“荣联科技集团”）是专业数字化服务提供商，面向行业客户提供企业数字化转型和IT基础设施建设全方位解决方案。20多年来，公司紧跟IT技术发展趋势，建立了覆盖全国的营销和服务网络，服务于数万家行业客户，成为客户数字化建设的优秀合作伙伴。
6、盈趣科技（002925）
厦门盈趣科技股份有限公司成立于2011年5月，拥有厦门盈趣汽车电子有限公司、厦门攸信信息技术有限公司、漳州盈塑工业有限公司、厦门盈点科技有限公司、盈趣科技（马来西亚）有限公司、盈趣科技（匈牙利）有限公司等境内外41家全资或控股子公司。
公司现有员工6000余名，高素质的技术研发工程师1100多名，拥有企业技术中心、重点实验室、机器人研究中心，并在福州大学等高校设立产学研孵化基地。
7、能科股份（603859）
能科科技股份有限公司，成立于 2006年12月，2016年10月在上交所上市（股票代码：603859.SH），致力成为制造业企业的数字化转型合作伙伴，围绕工业互联网经营生态，围绕全流程数字孪生组织能力，以生产力中台为基础，建设新时代企业应用服务基础设施，赋能客户实现智能制造转型与数字化运作。
能科科技旗下设有多家分子公司，包括：能科科技股份有限公司北京分公司、能科电气传动系统有限公司（香港）。
智能制造业务：北京能科瑞元数字技术有限公司、上海联宏创能信息科技有限公司、北京瑞德合创科技发展有限公司、能科特控（北京）技术有限公司、上海能隆智能设备有限公司、北京能科云翼数据技术开发有限公司、北京能科英创技术有限公司、北京博天昊宇科技有限公司。
8、中国建筑（601668）
全球最大的工程承包商，2021年公司位居世界500强企业第13名，中国500强企业第3名。目前该公司已经实现了建造数字化管理，做到“数字孪生”的建筑理念，代表着国内建造领域的最高境界。
9、汉威科技（300007）
汉威科技集团股份有限公司（股票代码：300007）是一家值得信赖的创新型科技公司，国内知名的气体传感器及仪表制造商、物联网解决方案提供商，创业板首批上市公司，致力于为万物赋灵，让生产和生活不断涌现新价值。
10、银江技术（300020）
银江技术股份有限公司是中国第一批创业板上市企业，是城市大脑运营服务商。银江技术积极响应“人工智能”国家战略部署，致力于城市大脑建设运营和服务。
公司以“推动城市进步，保障百姓安康”为己任，通过物联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等技术的行业应用，为城市管理和民生服务打造跨领域、跨区域的城市大脑数据资源交换和共享平台，推动城市文明发展的新浪潮。
数字孪生的应用场景有哪些
数字化设计：数字孪生+产品创新。数字孪生技术打造产品设计数字孪生体，在赛博空间进行系统化仿真，实现反馈式设计、迭代式创新和持续性优化。目前，在汽车、轮船、航空航天、精密装备制造等领域，已普遍性展开原型设计、工艺设计、工程设计、数字化样机等形式的数字化设计实践。
虚拟工厂：数字孪生+生产制造全过程监管。在赛博空间打造出映射物理空间的虚拟车间、数字工厂，促进物理实体与数字虚体之间的数据双向动态交互，依据赛博空间的变化及时调整生产工艺、优化生产参数，提升生产效率。
设备预测性维护：数字孪生+设备管理。开发设计设备数字孪生体并与物理实体同步交付，实现设备生命周期数字化管理，同时依托于现场数据收集与数字孪生体分析，提供产品故障分析、寿命预测、远程管理等增值服务，增强用户体验，减少运维成本，强化企业核心竞争力。
智慧城市：数字孪生+城市运作管理。建设城市数字孪生体，以定量与定性结合的形式，在数字世界预演天气环境、基础设施、人口土地、产业交通等要素的交互运作，绘制“城市画像”，支撑决策者在物理世界实现城市规划“一张图”、城市难题“一眼明”、城市治理“一盘棋”的综合性效益最优化布局。
智慧医疗：数字孪生+医疗服务。将数字孪生与医疗服务相结合，实现人体运作机理和医疗设备的动态监测、模拟和仿真，加快科研创新向临床实践的转化速度，提升医疗诊断效率，优化医疗设备质控监管。
数字孪生在新型智慧城市建设中的应用都有哪些
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。
数字孪生在智慧交通中的应用
“孪生”的概念起源于美国国家航空航天局的“阿波罗计划”。2003年前后，关于数字孪生（Digital Twin）的设想首次出现于Grieves教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上。直到2010年，“Digital Twin”一词在NASA的技术报告中被正式提出，并被定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”。近年来，数字孪生得到越来越广泛的传播。许多著名企业（如空客、洛克希德马丁、西门子等）与组织（如Gartner、德勤、中国科协智能制造协会）对数字孪生给予了高度重视。2018年《河北雄安新区规划纲要》中指出：坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设，打造具有深度学习能力、全球领先的数字城市。率先推进数字孪生城市建设。如今在雄安，数字孪生已经开始逐步运用到智慧城市各个领域，本文将带您了解数字孪生在雄安智慧交通中的技术应用。
数字孪生的定义
数字孪生是以数字化化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。
在道路交通中应用，数字孪生技术不仅可实现物理实体的虚拟化映射，利用多种传感器和网络通信技术，实现道路基础设施生命周期的动态监测，以及路面上交通参与者的精准还原，并依据交通行为判断和预测可能存在的交通事件和事故风险，依据交通状态分析道路交通通行状况，为道路通行诊断和交通管理决策提供精确依据。
<figcaption style="user-select: text!important; margin-top: calc(0.666667em); padding: 0px 1em; font-size: 0.9em; line-height: 1.5; text-align: center; color: rgb(153, 153, 153);">数字孪生与交通仿真的区别与联系</figcaption>
交通仿真作为研究交通微观和宏观行为最重要的工具，通过搭建模型环境和运行完整的信息参数，反应现实世界交通状况特性。但交通仿真软件数据的精确匹配和实时性都存在偏差，同时只能依托历史数据去做分析和推测，而无法准确的和物理世界相关联进行及时的研判分析。而数字孪生体系通过与物理世界建立底层关联，将物理世界动态实时的映射到虚拟世界当中，并依据当前的交通态势和行为做预测。
在智慧交通的实际构建当中，以基础设施和多源异构物理感知的数字化为底座，通过以多种低延时的网络组合作为通道，将数据上传到具备孪生功能的计算平台进行建模重构和精确感知，从而将数字化结构化的数据应用到交通的各项业务当中，即时数据可通过边缘计算迅速实现交通行为还原和检测，利用大数据实现交通状态推演和自动分析预测功能。
在感知层，基于高精地图采集的三维模型将路网、道路、标志标线、建筑物、杆件等数字化，并匹配相应的特征信息，如地理位置信息、物理属性等。多源异构的交通检测传感器可以识别各类交通参与者的精准位置、轮廓、大小、速度、航向角等信息和交通事件、交通行为。结合诸多物联网传感器，将路面、路基、设备等状态和生命周期等数据通过多种网络组合方式提供尽可能低时延的方式同步到计算层，实现物理世界和虚拟世界的时间空间同步。
数据层则将不同途径采集到的数据按照业务需求进行不同分发、存储以及管理。
运算层则运用计算资源将物理生命周期数据同动态采集数据进行融合和精准匹配，将物理量转化为机器可识别语言，构建有机的数字孪生体。
功能层面向业务体系，在机器语言自动识别处理的基础上，实现交通场景的孪生重现，交通参与者的目标识别跟踪和还原，智能化的分析目标行为和交通状态，从而根据目标进行态势分析和交通事件预测。
数字孪生的核心在于将物理道路、基础设施和交通目标全部转化为带有特征信息的数字，从而转化成供机器自动读取和识别的语言。在该基础前提下，我们可以获取道路和设备全生命周期状态过程，并将含有位置、速度、角度、轮廓、类型的交通参与目标直接提供给计算单元读取，自动判别目标行为。
区别于传统视频监控，数字孪生的在立体多维呈现不受光线条件的影响，可最为直观全面的了解实时交通状态，灵活切换任意视角，迅速查看交通事件发生情况，从路网的交通态势到微观车辆的行为，都可一目了然。
城市管理当中依托机器自动识别读取，可以极大提高交通管理效率，识别到交通异常自动报警并评估对道路通行的影响规模，通过分析交通态势自动下发应急预案，人工只需要二次确认事故并确认处置方案，较传统交通管理模式更为便利高效。
另一方面带来的价值，依托极低时延网络，对于微观交通行为的预测，依据交通参与者的空间位置、速度、方向等判定碰撞可能性并为车辆或行人提供预警。长期的精准数据分析，也可为交通管理策略、交通应急处置预案优化提供更精准的依据，可不断优化和支撑数据分析。
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