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数字孪生时代 引领智能潮流

发布:2021-09-09 15:41:01 浏览:172 来源:天津领秀数码科技有限公司

以它为技术底座的智慧城市增长惊人,2016年的时候,全国有300多个城市在建设智慧城市;2019年,这个数字是500个;又过了一年,试点的城市有700座了。

一文看懂数字孪生:除了让城市更智能,还有哪些新兴应用?


"数字孪生"的名字起得中肯,把真实世界的物体投射到数字世界中,形成孪生体,用以观测、甚至预测该物体的发展,这就是数字孪生。它被广泛运用在工业、智慧城市、智能物流等等领域。


举个例子,假如把它用在健康领域,我们可能会戴上智能手环等数据采集设施,把身体数据实时投射到系统中,系统自动生成我们的3D模型。外貌、骨骼状况、各个器官的健康状况,通过数字3D模型都一览无余。


当然,"观察"只是基础,它最核心的作用是"推演"。假设国家的新冠疫苗还在实验阶段,不确定是否对人有害,可以在系统中给虚拟的数字孪生体"注射",数字孪生体模拟出身体的虚拟环境,最终推演出新冠疫苗是否安全。


受限于现有技术,验证药物安全性当然还没有实现,但数字孪生技术在各领域全面开花,是不争的事实。


会思考的城市、会主动进行效率优化的工厂、不用实体车撞击测试也能算出安全指数的汽车研发部门,数字孪生的应用边界突破想象。看似"玄乎"的技术,实际与我们的生活息息相关。

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数字孪生:缘起航天航空,落脚各行各业


不少现今被广泛使用的技术,都脱胎于航空航天领域。


比如GPS,来自于美国研制的卫星定位系统,现在被广泛应用于民用定位;比如新型材料,应用在宇航器上的蜂窝铝,因防水防潮且质轻的特性,被制作成卫生间吊顶,走入千家万户。尖端科技的向下渗透,是生活水平提高的源动力。


数字孪生技术同样如此,它的落地应用早于理论,首次实践的是美国国家航空航天局。当时,NASA制造了两个完全一样的空间飞行器,其中一个留在地球,用来投射并预测执行任务的飞行器的状态,辅助宇航员在紧急情况下做出正确决策。值得注意的是,当时的"孪生体"还处于早期状态,仍然是实物。

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直到2003年时,迈克尔·格里夫斯提出了"虚拟孪生体"的概念,数字孪生技术才正式有了理论雏形,并开始把形象投射到虚拟世界中。


它很快在工业领域得到了运用。较为简单的应用方式是,工厂建立虚拟装配模型,让工程师更好地了解已有产品的结构和运行状态。更深度一些的应用方式,则需要介入得更早,在研发期就运用数字孪生。比如ANSYS公司为通用电气做的数字孪生体系,它把每个配件(涡轮、引擎等)都制作成数字孪生体,研发时先装配出虚拟产品,并在虚拟空间进行调试,确认其各项参数符合预期,最后选出效率最佳的方案用在实体模型上。

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在开模生产样机之前,就能搞清楚设计模型的缺陷并完成升级,这大大释放了研发的时间成本与资金成本。

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(图源《数字孪生》陈根,虚拟装配模型,侵删)

说到这里,或许你也发现了,数字孪生技术与CAD有些许相像,它们都有虚拟实体;但两者绝不相同,数字孪生体是通过传感器不断采集并更新信息的,且它的核心点在于"计算出最优方案",降低决策成本,而非CAD所强调的外观展示。


且不提功能,就单单从技术实现的角度来看,数字孪生也要复杂得多,它是一个集云计算、数据采集、通信、人工智能等技术于一身的组织体。


一个数字孪生体系必须包含数据保障层、建模计算层、功能层、沉浸式体验层。具体说来,a) 需要先通过传感器完成数据采集,并且通过5G、光纤等方式完成数据传输。b) 数据进入建模层后,通过云计算完成处理。c) 在功能层被包装成符合企业/政府需求的、可落地的功能,比方说流水线各设备的寿命预估,在设备损毁前就触发预警。d) 体验层也就是交互界面,当系统的数据信息非常庞大时,直观可感的交互也需要谨慎设计。

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(图源《数字孪生》陈根,数字孪生技术的模型,侵删)

现今,这套系统正在加速落地,在多个行业中获得青睐。以大火的物联网为例,13%的物联网企业实施了数字孪生项目,还有62%的企业正在实施或有计划实施;此外,它在智慧城市及工业领域的普及同样迅速,波音777客机的研发就完全通过数字孪生进行,300多万个零部件,都靠数字仿真实现推演,研发周期缩短30%。


智慧城市虽好,但这些瓶颈还精准卡在七寸


· 相比过去,现在的智慧城市覆盖领域更广,与居民联系更紧密


现今数字孪生最火的应用领域,莫过于智慧城市。为此,各国都全力展开了竞速。


韩国在2004年就提出了u-Korea发展战略,它的设想是用无线传感器,掌握停车场、地下管道等设施的状态。当时韩国供水系统的漏水率高达14.1%,通过传感器实时追踪渗漏情况后,漏水率大为降低,仅在供水系统上,这项革新平均每年为一座城市节约564万美元。而u-环境系统,可以检测空气质量,并自动开启道路洒水系统。


2007~2009年期间,一波智慧城市的尝试接连涌现。美国IBM和迪比克市宣布共建美国首座智慧城市,它很快为全市更换了数控水电计量器;欧盟提出智慧城市建设目标;澳大利亚开启智慧电网改造,希望能快速定位到电力故障的发生地点。


假如我们来复盘这个阶段的智慧城市项目,会发现它们所尝试的领域依然较为单一,运用方式也较为简单。主要集中在排水管网、电网、燃气管网、路灯等市政设施的管理,通过计算来分析已产生的故障,定位故障点,并派专员处理。

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(城市路灯体系,图源版权共享网站Pexels)

2010年后,智慧城市的发展进入新阶段。从应用领域来看,智慧城市的覆盖广度增加,交通效率优化、寻人成为核心发力点;从使用技术来看,自动驾驶、人脸识别、AI技术得到广泛应用,因数据采集与云计算基础建设的完善,推演能力也有了大幅进步。


比如说百度主打的智能红绿灯项目,感知到拥堵情况后,自动调整红绿灯时长,大约能节约30%左右的交通延误时间。


此外,新阶段的智慧城市还有一个重要特征——2010年后4G爆发,移动互联网发展让更多用户触网,也因此智慧城市可以直接辐射C端用户。如果说此前智慧城市的尝试依然是在封闭系统中的,只能做到电网检测等,这个阶段它被赋予了更多民生需求。


京东数科与首钢基金S-PARK合作推出的"智能停车系统"sonic,就将大兴机场的停车场资源映射到了数字孪生体上,并实时将用户引导至闲置停车位。此外各类政务小程序也被开发出来,居民可直接在线上完成政务事务的办理。


· 但智慧城市的落地依然不够理想,它面临严重的协同问题,以及资金问题。


尽管功能相当美好,但智慧城市的落地其实没那么容易。


落地过程中,协同问题相当严重,企业首先得搞清楚,找哪个政府部门对接。现在对接的管理部门五花八门,有的在规划建设部门,有的在发展改革部门,有的在工业和信息化部门,各部门对技术与业务的理解都有不同。


就算找到对接部门,打通数据也绝不容易。根据研究员金江军的说法,我国电子政务系统建设先纵后横、纵强横弱,而纵向信息系统建设又没有给地市、区县留数据接口。结果是,很多数据落在上级部门(省里或国家部委),真正去落地智慧城市的地市、区县,反而缺少核心数据。各层级、各部门各搞一套CIM系统的现象同样常见,烟囱林立,数据难打通,兼且系统重复建设严重。


也有一些企业搞定了前期的一切,在落地时,发现成本比预想的超出太多。智慧城市需要为每个项目搭建团队,等到落地时,产品测试还得驻扎当地不断调试改进。智慧城市系统还远远无法做成标品,按需定制背后需要整个团队做水磨工夫。


· 技术层面,虚拟实体精细度受限。


现在,智慧城市面临的一大困境是虚拟实体的精细度显著不足。数字孪生的第一层就是数据保障层,但受限于技术或成本,传感器很多时候还做不到对城市数据的全域感知。而相比于航天航空、工业领域,城市的版图几何级增长,精细化尺度的城市数据采集,自然难上加难。


举个例子,假如智慧城市想建立小区级路网,并准确区分哪些路可供电瓶车行驶、哪些路仅限步行,这个路网该如何建立?倘若派出员工去每个小区测绘,人力成本会非常大,数据也做不到实时更新;但传感器所提供的数据,很可能仅止于"城市中人的移动数据",而且GPS数据还有可能有0~15米的偏差。

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想要解决,要么优化传感器,让基础数据就自行区分是何种路面(这在现在是不可能的);要么研发独特算法来解决。


这种数据采集与应用层面的困境还有不少,但总体类似,要么由于传感器数量限制或损坏,导致数据的量和精确度不够;要么数据种类不同,很难直接处理并生成想要的结果。同样的问题,还发生在交通流、能耗等数据的采集与处理中。虚拟环境是地基,它的不完善会导致后续的模拟推演、人工智能决策被局限。


冲击瓶颈,技术、硬件领域迎来这些突破


目前智慧城市所面临的现实问题里,政务协同需依靠顶层设计推动,目前国家正着力避免数据孤岛与系统重复建设,提高协同效率。

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而数据的采集与处理,还需企业来实现突破;此外,硬件的建设,也有助于整个产业的长期发展,目前国内已有相关的进步案例。


① 技术突破-京东数科时空数据处理


还是回归"虚拟实体精细度受限"的问题,其中小区等非主干道的路径优化,已经被京东的时空大数据引擎——JUST所攻克。


所谓时空数据,是企业比较容易获得的脱敏终端数据,它会包括两个要素,终端的空间地理位置与时间,它们叠加在一起形成了行动轨迹。这些终端轨迹是海量的,要将其处理成功能明确的路网地图并不容易,JUST引擎会用"专有AI 算法"过滤掉误差数据,然后对轨迹分段,提炼其中的有效部分。最后再用特征抽取、轨迹数据道路转换、中心线提取、路网整合和精细化的数据处理等手段,完成一张颗粒度极细的小区路网。


由于它是根据终端数据绘制而成,当小区进行路面维修,导致路网变化时,它也能很快更新出新的路径,符合数字孪生体对实时更新的要求。


除了京东数科之外,其它企业同样在数据采集、处理领域做了不少努力,目前较为成熟的是客流数据、物流数据、车流数据等的运用。


② 硬件突破-雄安新区建设超算云


雄安新区是智慧城市的一个标杆,中国移动中标后对它进行了全面的改造。

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它已落地的主要成就是完成了"城市物联网统一开放平台"的建设,在去年已经进入试运行阶段。这个平台接入了新区的水、电、气、热、道路交通、建筑的感知设备,可实现统一观测。末端设备的功能也集成得相当全面,单说路灯,就肩负着安防监控等9项功能。


中国移动完成了城市基础设施的管控,中国电信又开始推动底层算力的跃进。智慧雄安所区别于其它城市的,是超算云的建设,它由中国电信与雄安合作开发,占地45亩,预计在2022年投产运营。


在国内公有云商用成熟的背景下,政府与企业都能较为轻松地获得无限算力,但它的原理本质上是把计算任务分配给不同服务器处理,中间会产生通信时延。而超算云将超级计算机上云,在高性能计算上更有优势,适合处理数据密集型计算任务。


智慧城市产生的数据是海量的,而雄安打算打造一个"边缘计算、云计算、超算"相结合的计算体系,满足计算需求,在硬件建设层面形成突破。


尾声:数字孪生未来还有哪些可能性?


脱离智慧城市领域,数字孪生技术在其它行业内也有了不少新兴应用方式。


比如达索,它主要服务于飞机制造商,除了对产品本身建模,它把其原材料也数字化了,使用者可以更好地体验不同的外部环境给产品带来的变化,对波音等公司而言,堪称实用利器。


现今数字孪生技术依然运用于2B领域,随着新技术的突破,说不定在几十年后,它会将部分数据开放,并用于个人娱乐。


未来的某一天,或许我们可以靠着数字孪生技术环游世界。戴上一副VR眼镜,直接"空降"到虚拟孪生体中的冰岛,传感器采集到的图片信息实时传输过来,我能看到橘红的夕阳在堆满蓝冰的沙滩徐徐落下。

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(用VR感受世界,图源版权共享网站Pexels)

要想实现这个"美梦",暂且要等VR、数据传输技术有跨时代突破。


无论如何,数字孪生已经实现了一次又一次的版图升级——单个物体-工厂流水线-整个城市——那么未来出现"全球虚拟副本",也并非遥不可及


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