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数字孪生到底是什么?小白,都能看懂并且有所收获

2022-07-13 09:02:28

一、究竟什么是数字孪生

2018年以来,数字孪生的概念频频出现在大家的视野中。最先进入会场的人,已经能够畅谈概念,但普通人在查资料的时候,也是一头雾水。没关系,我的文章,从大佬到新手,都能看懂,有所收获。

数字孪生是感知、计算、建模等信息技术的综合应用,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测和决策,进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射.

说人话:通过一系列技术将现实世界中的物理实体映射到虚拟空间中,以达到一些要求更高的目的。

为什么要麻烦映射?因为我们想利用这个虚拟身体来实现物理世界中无法高效完成的诊断、预测和决策。

如果我以赛博空间为例,与我之前写的强调社会形态和规则的元宇宙不同数字孪生的强度思考与实践,数字孪生更像是赛博空间的构建和运行。

小说中网络空间的核心是“无领导,绝对自由,不是任何人或组织的工具”。然而,现在数字孪生的诞生似乎是为现实社会服务的,即它构建了一个操作的链接:描述、诊断、预测和决策。

虽然更多的人愿意将数字孪生称为技术,但我更愿意将其理解为一种生态,技术的生态,商业的生态,社会发展的生态。因此,本文的主要目的是帮助大家在这个重构的生态中找到自己的位置。

二、有趣的事情:当我“双胞胎”我的衣柜时

我不想在你一上来就和你分享一些无聊的底层逻辑。为了让大家感受一下数字孪生的生态会是什么样子,我们举个例子:“孪生”一个属于自己的衣橱。

首先,为什么我需要将自己的衣橱变成双床?因为衣服是叠起来的,所以每天找衣服很麻烦,也不想去想怎么搭配。对总量没有概念,总觉得没衣服穿……

我想有一个“智能助手”,可以解决我的穿衣问题,不用打开衣柜翻找想太多。我找到的解决方案是“孪生”一个智能衣柜

然后是实施计划:

step1:把所有衣服和我自己做成3D材质,我可以找设计师或者用视觉设计工具自己做。

step2:整理我所有的相关数据,包括:衣服数据(尺码、颜色、款式、配饰)、我的数据(身材数据、日程、心情、喜好)、场景数据(场合、天气)、衣橱数据(空间, 分区)

step3:排序后实时获取数据,我需要一套智能算法帮我完成搭配、衣服管理、新旧更换等一系列事情。

step4:这些都准备好了,需要有一个可以承载的平台,通过屏幕或者投影来完成一系列的展示和交互。每天都有推荐搭配、数量提醒、季节提醒等。

step5:衣服很智能,我的衣柜可以做成3D,可以远程控制。衣服自动堆垛、分区、挂衣,旧衣服从包装中剔除。在线试穿新衣服、购买后直接下单等怎么样?

这个例子就是让大家感受一下,在这个简单的数字孪生过程中,有无限可能的商机,并且上下游连在一起形成一个闭环,你可以找出你想做的那个环节。

给出例子后,就是干货的时间了。

三、科学拆解数字孪生生态结构

3.1 个数字孪生圈

关于数字孪生生态系统,首先需要澄清几个圈子。具体来说:

现有应用体现在:智慧城市智慧工厂(工业互联网5.0)、车联网、智慧医疗、智慧园区等。

3.数字孪生的 2 个要素

有了圈层,生态中的元素包括2个空间和3个关键技术。

这两个空间是指真实空间和虚拟空间。两者的信息实时相连,可以交互:真实空间的数据反映在对虚拟空间的描述中,将虚拟空间的决策和处理结果反馈给真实空间。

三大关键技术包括数据、模型和软件。数据需要实时和动态的数据处理和分析;模型包括可视化模型和数据模型(主要是算法模型);软件是前两者的重要表现形式,也是应用和市场化的基础。

3.数字孪生的3个功能

如前所述,我们希望数字孪生能够描述、诊断、预测和做出决策。这个环节也是随着数字孪生系统的建设一步步完成的,可能越往上越难。

其实定位法早就出来了。结合前面的圈子和元素分析,可以更清楚的知道哪个部位适合自己。

3.4数字孪生系统中的多重角色

敲黑板,干货上。从以上分析可知,数字孪生生态系统中存在多种角色:

此外,一系列衍生的服务、解决方案、咨询、平台、工具等,都是人人可以参与的身份。

如果未来数字孪生真的生态化、商业化,那么社会管理、法律法规、配套设施将逐步建立和完善,将创造很多进入机会。

四、说了这么多,怎么实现?

未来,数字孪生绝对不会是某种技术、解决方案或某种商业模式,而是一个开放、协作的生态系统。

从工业到互联网,从企业到城市再到国家,投入了大量的力量在数字孪生生态的建设和技术尝试:

无论未来面临什么样的洗牌和重构,理清技术和生态的发展趋势,结合业务找到自己的定位总是对的。具体来说:

有没有具体的实现案例可以参考?一些。以EasyV为例,在数字孪生生态系统中,现阶段重点关注数字孪生的可视化,即数字孪生描述层的实现。还有一些类似 SaaS 的工具可供设计师和企业开发团队使用,开箱即用。

EasyV 体验门户:...

但不仅是视觉设计,EasyV 还将召集合作伙伴进行数据分析和数据处理。团队拥有丰富的行业经验数字孪生的强度思考与实践,能够解决代码、平台、系统设计等问题。大型项目将与上下游合作伙伴共同完成,行业案例将输出市场。

更多数字孪生可视化行业案例和可视化学院:

因此,数字孪生绝对不是一个发展得好的技术,一个公司也能做好。现在需要的是一个稳定的生态建设,以开放的态度拥抱企业伙伴,促进国家认同和共同发展,让你所寻找的定位能够长久而稳定。

数字孪生世界已经在向你招手,你准备好了吗?

标签: 数字 孪生 生态