嘉峪关建设路小学网站,怎样在百度上发帖子,袜子的网站建设方案,jae-wordpress什么是数字孪生#xff1f;它可以理解为一种技术#xff0c;也可以理解为某种生态。数字孪生即指将物理实体映射至虚拟空间#xff0c;进而协助完成预测、决策等动作。随着互联网的建设与发展#xff0c;数字孪生在未来又会如何落地#xff1f; 一、数字孪生到底是什么它可以理解为一种技术也可以理解为某种生态。数字孪生即指将物理实体映射至虚拟空间进而协助完成预测、决策等动作。随着互联网的建设与发展数字孪生在未来又会如何落地 一、数字孪生到底是什么
数字孪生的概念从2018年起就频繁地出现在大家的视野中。先入场的人早已对概念能够侃侃而谈了但是普通人查了资料也是一头雾水。 数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术通过软件定义对物理空间进行描述、诊断、预测、决策进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射。 说人话把现实世界中的物理实体通过一系列技术映射到虚拟空间中去以实现一些更高要求的目的。
为什么费劲去搞映射呢因为想通过这个虚拟体实现物理世界无法高效完成的诊断、预测和决策。
如果用赛博空间来举例不同于我之前写到的元宇宙更强调社会形态和规则数字孪生更像是赛博空间的搭建与运行。对元宇宙感兴趣的话可以移步《数据应用的极致是元宇宙吗》
小说中赛博空间的核心是“无领导、绝对自由、不做任何人或组织的工具”。但是数字孪生的诞生在现在看来是为了现实社会服务的也就是它搭建运行的链路描述、诊断、预测、决策。
虽然更多说法愿意将数字孪生称为一种技术但是我更愿意将它理解为一种生态技术的生态、商业的生态、社会发展的生态。
因此这篇文章的主要目的就是帮助大家在这个重构的生态中找准自己的定位。
二、说点有趣的当我「孪生」了自己的衣柜
不想一上来就跟大家将一些枯燥的底层逻辑为了能够让大家感知数字孪生的生态会是什么样的我们先举一个例子「孪生」一个自己的衣柜。
首先思考为什么我需要孪生一个自己的衣柜呢因为衣服堆叠起来每天找衣服都很麻烦也不想费劲去想应该怎么搭配对总量没有概念总觉得自己没有衣服穿……
我想有一个不用我打开衣柜翻找和过多思考就能解决我穿衣问题的「聪明的助手」。我找到的解决方案就是「孪生」一个聪明衣柜。
然后就是执行方案
step1把所有的衣服和我自己制作成3D的素材我可以找设计师或者自己使用可视化设计工具去进行。step2整理我所有的相关数据包括衣服的数据尺码、颜色、风格、配件、我的数据身体数据、日程、心情、偏好、场景数据场合、天气、衣柜的数据空间、分区。step3数据整理后实时接入需要一套智能的算法帮助我完成搭配、衣服管理、新旧更换等等一系列事情。step4这些都准备好了需要有一个可以承载的平台让可以通过屏幕或者投影去完成一系列展示和交互。每天有推荐搭配、数量提醒、换季提醒等等。step5衣服搭配都这么智能了我的衣柜要不要也做成3D的可以远程控制衣服放入自动叠放、分区、挂好旧衣服淘汰包装。新衣服线上试穿、购买直接下单等等都搭配起来呢
举这个例子是为了让大家感受到在这个简单的数字孪生过程中有着无限可能的商机存在并且上下游关联形成一个闭环你可以找到自己要做哪一环。
例子举完了可以上干货啦。
三、科学拆解数字孪生生态结构
1. 数字孪生的圈层 关于数字孪生生态需要先明确几个圈层。具体包括
物理层是基础现实世界的物理实体数据层是关键数据收集、数据处理、数据分析模型层是核心可视化模型、算法模型、数据模型软件功能层是目标描述、诊断、预测、决策。
现在已经有的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。
2. 数字孪生的要素
圈层有了生态中的要素包括2个空间和3个关键技术。
两个空间指的是现实空间与虚拟空间二者信息实时联通并且能够进行交互现实空间的数据反映到虚拟空间的描述中虚拟空间的决策和处理结果反馈回现实空间。
三个关键技术包括数据、模型、软件。数据要求实时、动态并且围绕数据做处理和分析模型包括可视化模型和数据模型多偏向于算法模型软件是前两者重要的表现形式也是应用和市场化的基础。
3. 数字孪生的功能
之前已经提到我们希望数字孪生可以做到描述、诊断、预测、决策。这个链路也是伴随着数字孪生系统搭建去一步步完成的越往上可能也会越困难。
其实关于定位的方法已经呼之欲出了和之前的圈层、要素分析结合起来可以更加清晰地知道自己适合做哪一部分。
数字孪生系统中的多种角色 敲黑板上干货了。从以上的分析可以知道在数字孪生生态中有多种角色专注于数据的数据采集物联网相关、数据处理、数据驱动模型算法专注于软件的代码、软件专注于映射的可视化设计与表达、动态监测和呈现专注于决策的人工智能、决策支持、综合服务。
并且除此之外衍生的一系列服务、解决方案、咨询、平台、工具等等都是大家可以参与进去的身份。
如果未来数字孪生真的生态化、商业化的存在了那么社会管理、法律法规、配套设施层面也会逐步建立和完善起来也会制造很多的进场机会。
四、讲这么多怎么落地
在未来一段时间中数字孪生绝对不是某种技术、某个方案、某种商业模式而是一个生态圈并且是开放的、协作的。
从工业到互联网从企业到城市到国家已经有很多力量投入到数字孪生生态的构建和技术的尝试中来了。
跨国企业中西门子、PTC、达索、ESI等都已布局数字孪生的跨国业务。
美国工业互联网、德国工业4.0都将数字孪生作为重点发展的内容。
智慧城市的建设虚拟新加坡、数字孪生巴黎、多伦多高科技社区、雄安新区数字城市、杭州城市大脑都在筹备和落地中。
国内的百度、华为、腾讯、阿里等都已经下场进行投资也有相应的业务布局、白皮书和资料产出。
无论未来面临着怎样的洗牌和重构明确技术与生态的发展趋势结合业务找准自己的定位总是没错的。具体表现为
大企业与行业领导者做风险尝试并探索稳定的商业框架中小企业做好业务转型和升级个人规划好职业发展。
具体执行有没有可以参考的案例有的。用易知微EasyV举例在数字孪生的生态系统中现阶段专注于数字孪生可视化即数字孪生的描述层面实现。现在也有SaaS类工具面向设计师和企业开发团队可以即开即用。
但是不仅仅是可视化设计EasyV也会聚集数据分析、数据处理的伙伴团队有丰富的行业经验所以可以解决代码、平台、系统设计等问题。大型项目会联合上下游的伙伴共同完成面向市场输出行业案例。
因此数字孪生绝对不是某项技术发展好某个企业做好就可以了。现在需要的是稳定的生态构建以开放的态度拥抱企业伙伴促进全民认可和共同发展这样你找的定位才能走得长远和稳定。
