数字孪生技术最新八大应用实践方向

对于很多人来说，数字孪生这个热词好像是一夜到来的，但是对于从业者来说，他们其实已经以目标和需求为导向，在那些需要数字孪生的领域扎根已久，而且相关实践和落地已经日渐成熟。今天，就来列举数字孪生技术走进现实的八个应用方向。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年，专注于创新性的“视频孪生（实时实景数字孪生）”技术研发与应用。目前，智汇云舟依托自研“孪舟”数字孪生专属引擎，推出了“披萨”低代码PaaS视频孪生开发平台、“速融咖啡”视频孪生一体机及视频孪生行业解决方案等多个产品线。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

凭借领先的技术基础，智汇云舟持续助力医院数字化转型，以及推动产业协作的数字化升级。公司先后参与了许多重点项目建设，应用领域涉及智慧城市、数字乡村、智慧园区、工业生产、交通、水利、电力、军事、应急、场馆等全行业场景。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

一、数字孪生交通

数字孪生实时实景交通系统的应用目前在起步阶段，通过融合物联网、大数据、BIM、人工智能、增强现实等技术，不仅让物理实体设备不再“盲聋哑”，还可实现自下而上的数据状态输出，及远程自动控制。未来，将积极探索数字孪生环境应用，自由组合构建仿真环境，对控制策略进行仿真评价，不断提高公路的管控水平。通过接入仿真交通流状态、气象、事件和交通管控等数据，并与沿线实时视频融合，便于管理者对高速运营状态的监控。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

二、数字孪生电网

近年来，在输变电工程数字孪生模型的基础上，通过对三维模型监测数据展示系统的研究， 探索如何在运维阶段利用输变电工程数字孪生模型的方法。可视化运维是集成输变电工程三维设计模型和现场运行数据，展示并监控关键设备的运行状态、运行数据及数据发展趋势，在虚拟现实的环境中，集中展示变电站的空间位置信息、设备主要设计参数(静态功能位置信息)、相关设计资料、巡视维修记录、设备运行状态信息、关键设备动态运行数据及现场视频监视画面。这种方式可以提高变电站运行维护的管理水平和效率，更好地预防事故发生，制订优化的设备检修计划及事故应急预案。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

三、数字孪生校园

高校校园公共安全风险管控系统融合了数字孪生技术及智能化集成监控系统，主体功能包括：校园安防控制、设备控制、能耗管理、资产管理、环境监测、状态监测、车辆管理、门禁管理。结合报警联动，视频追踪，可及时对高校校园公共安全风险进行管控，实现校园正常运转的实时监控和公共安全突发事件时的快速应对。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

四、数字孪生水利

在数字孪生水利工程数据底板基础上，充分共享模型库、知识库成果，充分利用现有信息系统，在孪生引擎的驱动下，发挥数字孪生水利工程的数字映射、智能模拟、前瞻预演作用，以工程安全为核心目标，建设工程安全智能分析预警、防洪兴利智能调度、生产运营管理、巡查管护、综合决策支持等业务应用，并结合实际需求持续扩展和升级完善。应加强业务应用自身安全防护。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

五、数字孪生工厂

现代化工厂的自动化、信息化程度都相对较高，各种系统的部署，软硬件的联合应用，都使得工厂管理的重要性更为突出。但恰恰由于各类系统数据庞杂，使得工厂信息孤岛现象严重，各类数据不能有效整合与打通。通过数字孪生技术建设的可视化数字孪生工厂，让管理者能够实时掌握生产现场的生产进度，计划以及生产人员、设备、物料、质量的相关信息，实现可视化管理，为工厂数字化、信息化建设提供全新解决思路。

六、数字孪生建筑

数字孪生智慧建筑解决方案采用“1+1+1+N”总体架构设计，通过1个实景孪生底座、1个时空大数据库、构建数字孪生智慧建筑综合态势一张图。对接并整合N个应用系统，实现实时实景三维可视化应用。利用数字孪生虚拟建筑体和能源建模技术可改变建筑物的设计、管理和维护。如通过各类传感器和智能感知技术应用，收集实体建筑实时能耗数据，并参考建筑设计、暖通空调系统、照明系统、供电系统以及天气实时数据，经过精细计算，为建筑业主提供各种设备使用的优化方案，从而降低能源消耗。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

七、数字孪生国防

数字孪生国防是基于数字孪生基础设施的战场环境和装备工程体系，包括数字孪生战场、数字孪生装备和数字孪生训练等应用场景，它具有成本和灵活性两大核心优势。

从颠覆性技术发展的历史来看，国防需求是重要的推动力。随着复杂武器装备的数字化程度越来越高，其研制成本高居不下，更让人难以忍受的还有周期不断延长，影响了国防战略的落实和作战需要，这迫使人们不再满足在传统概念体系上修修补补，提出新的概念体系是大势所趋。

数字孪生技术最新八大应用实践方向

八、数字孪生应急

数字孪生应急管理平台基于GIS、云计算、物联网、数字孪生等创新技术，实现应急业务数据、自然资源、社会经济数据的全面全域时空融合，实现应急监管对象全面模型化表达、应急事件实时感知监测、潜在风险智能仿真推演、应急风险多维预测预警、应急业务在线可视处置，为应急决策判断提供数据参考，全面支撑应急管理各领域工作。