浅析智慧城市“数字孪生”应用云计算大数据ioc

近年来,数字孪生技术已被业界公认为未来战略性颠覆性先导性技术,其应用场景广泛,已深入到城市治理、智慧园区、工业制造、医疗健康等各行各业;随着“新基建”政策的推进,以5G通讯、IoT、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃发展,推动着各行业管理向数字化、网络化、智能化转变。

“数字孪生城市”写入“十四五”规划

智慧城市是数字城市发展的高级阶段,数字孪生是构建智慧城市的重要技术手段,尤其是,“探索建设数字孪生城市”已写入国家《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,从打造数字经济新优势到加快数字社会建设步伐,从提高数字政府建设水平再到营造良好数字生态,勾画出了未来五年数字中国建设新图景,为数字孪生技术应用指明方向。

从国内的实践来看,城市“数字孪生”具备哪些技术特征?数字孪生技术能够发挥哪些业务价值?数字孪生技术的实际应用效能如何?

围绕这些问题,本文聚焦城市数字化转型、城市赋能和价值创造,结合数字冰雹在可视化数字孪生领域十余年的实施经验,进行简单的分析阐述。

城市“数字孪生”的技术特征

1全要素 全量 城市数据融合、高效接入

具备强大的数据兼容性和多数据标准高效接入能力,是城市“数字孪生”的技术特征之一。数字孪生技术平台,作为最终行业智能应用的基础平台,要接入的数据包括但不限于:地图数据、三维景观、地理要素、建筑要素、空间要素、传感器数据、时空分析数据、业务系统数据等,并能够与各类型数据平台、数据库无缝集成。

城市“数字孪生”的核心是在数字空间构建与物理城市高度一致的城市孪生体,并以数据资源代替物理资源,赋能城市各类应用。因此,城市“数字孪生”必须要能够对城市全量数据进行高效接入,将多类型数据整合到一个三维可视化空间,进行高度融合与挖掘分析,在最大限度利用现有信息化建设成果的基础上,构建智慧管理相关应用,辅助用户对各类监测对象做出快速、准确的判断,为管理决策提供有力支撑,最终实现“一网汇聚、一库治理、互联共享、一图融合”。

2云渲染技术架构、端/流兼容

随着5G、物联网、云计算等新一代信息技术的发展和广泛应用,云渲染技术架构是当下主流的发展趋势,“纯云架构、端/流兼容”是城市“数字孪生”的技术特征之一。

“纯云架构”可以实现任意浏览器终端、无需安装即可秒级开启 数字孪生应用乃至编辑器;

“端/流兼容”,“端”即“端渲染”,通过浏览器端的 WebGL 技术实时渲染场景,供用户操作访问,具备任意终端都能获得优秀的渲染效果、对服务器负担小、带宽要求低、并发数量高等优势;“流”即“流渲染”, 基于云端渲染服务器,生成可交互视频流,供用户实时操作访问,具备顶级渲染效果、超高性能、支持预加载,启动快、访问终端配置要求低等优势。两种可视化渲染技术都是基础的技术平台,数字孪生技术厂商应该做到全部兼容,提供全面的实施服务能力。

3全粒度城市场景 精细化渲染、顶级视效

数字孪生应用常作为智慧化建设的集中成果,高性能的使用体验、高效果的视觉体验也是必不可少的。其实体验好,本质上是最大限度的利用计算机图形学的最新发展成果,最大程度释放数据和应用的价值,也属于战斗力的重要组成部分,总结起来重点就是如下两方面:

(1)高性能:超大范围,全要素/全范围/全精度 实时渲染,最大限度还原全量数据。

(2)高效果:影视级视效渲染,写实/信息化风格,适应不同情境需求,助力提升使用体验。

4全流程开发工具链 持续赋能

城市“数字孪生”的建设,绝不仅仅是建立一个业主最终看到的应用就结束了,数字孪生平台本身,对于业主来说,也面临着长期的维护工作,更新/扩充/定制 的长期赋能是非常必要的基础要求。

构建城市“数字孪生”,要能够交付全流程工具链,真正为用户完整业务应用赋能,确保未来灵活扩展定制。

无论最终用户或者是集成商,不仅要关注数字孪生应用最终呈现出来的效果和能力,也应高度重视基础技术平台的完整性,这就涉及到数字孪生应用构建过程中非常重要的三个环节:数字孪生场景构建、数字孪生场景二次开发托管、数字孪生应用开发,为用户交付完善的产品配置工具和深度定制能力,赋能用户更为灵活、自主、高质高效地构建个性化数字孪生应用,是数字孪生技术平台更广泛落地应用的必备能力。

(1)数字孪生场景构建

(2)数字孪生场景二次开发、云托管

(3)数字孪生应用开发

5内核自研,确保技术自主可控

数字孪生技术作为政府及企业数字化转型的重要基础技术,自主可控是国家政策要求,也将是用户自身信息安全的必然选择。数字孪生技术服务客户群体特殊,多为政府部门或行业主管机构,技术选型必须慎重。在当今中美直接、长期对抗的时代大背景下,安全可控凸显的尤为重要。美国政府 2018 年就试图把“数据可视化” 技术列入禁运清单,我们不应抱任何幻想,选用国外渲染引擎,既有安全风险,还有禁运风险,内核国产自研是唯一出路,技术核心,不应该,也不允许让西方卡住脖子。

智慧城市"数字孪生"IOC的能力阶段

数字孪生核心价值是为用户实际业务决策赋能,忽视了落地的业务价值,数字孪生技术就会变成空中楼阁,或者是装点门面的摆设,无法真正发挥价值。

智慧城市数字孪生IOC(Intelligent OperationsCenter)往往是建立在各个智慧应用系统之上的系统,通过对行业各部门的业务信息共享与整合,赋能实际业务应用,提升运维管理水平。随着 IOT/5G/云计算/大数据/AI 五大基础技术成熟,建设“数字孪生IOC——智能孪生体”目前已经成为各行业数字化转型的一种趋势。

对于智慧城市“数字孪生”IOC的业务能力,主要涵盖两个阶段:

1初级阶段:从 好看 到 可控

数字孪生IOC,是业务管理决策的“神经中枢”,基于数字孪生技术,能够帮助用户建立从基础数据,到视觉交互,再到业务控制的完整闭环。

展示级: 针对现实世界中的实体对象,在数字化世界中构建完全一致的对应模型,从而建立了数字孪生基础。

监视级: 打通了实时数据,动态驱动仿真模型组态、行为逻辑、业务流程、状态变化等,实现在数字世界对物理实体的状态和行为进行全面呈现、精准表达。

监测级: 初步建立了孪生和业务的相互规则,基于丰富的历史和实时数据,以及专业的算法模型,可以高效地在数字世界对物理对象的状态和行为进行模拟试验和分析预测。

监控级: 进行指令发送,为业务决策提供高效支撑,就个体的业务对象,建立了完整的智能化闭环。

2进阶阶段:从局部打通,到全局运维

在实现初级阶段的基础上,进阶阶段数字孪生应用的能力将大幅提升。不仅仅是具体业务对象可知,可控,还要跳出效果展示的“舒适区”,全面拥抱业务。

建立“智能预警-智能感知-智能派发-智能处置-智能考评-智能改进”的全流程一体化业务流程闭环,将用户的整体业务/业务的执行机构/业务的治理对象,可以理解为主体/客体 以及相互作用的事件的过去/当下/未来,全部和数字孪生体按照业务流程进行绑定和关联,彻底让数字孪生融入业务,打造 城市/行业强运维的“孪生智能体”。

那么城市“数字孪生”技术的实际应用效能如何?下面就以数字冰雹实际交付的部分项目案例,对智慧城市“数字孪生”IOC的业务价值作进一步具象的阐述。

1典型案例:苏州工业园智慧城市IO

以数字冰雹为苏州工业园区提供的智慧城市运营管理中心系统应用为例,系统有效集成了5G、IoT、GIS、人工智能、大数据、融合通信等先进技术,汇聚了园区31个部委办局及相关单位共计43个信息系统数据。

结合园区的实际业务开发了21类AI能力以及16类物联感知能力,实现了违法捕捞、蓝藻检测、垃圾暴露、无照游商、违章停车等50余种城市治理场景的智能发现,日均自动处置3000多个工单事项,对39类业务全部工单数据进行全流程自动考评,实现了事件感知、智能研判、及时预警、指令下发、现场处置、情况反馈、复盘推演等全流程可视、可追溯,真正为用户实际业务决策赋能。

苏州工业园项目的成功应用,预示着数字孪生技术已经从展示和基础建设阶段,最终过渡到与业务深度融合、持续运维的新阶段,并将在更广泛的行业应用中发挥更大效能。

2各行业落地案例集锦

随着 IOT/5G/云计算/大数据/AI 五大基础技术成熟,“智能孪生体”目前已经成为一种趋势。数字冰雹深耕可视化数字孪生领域十余载,在智慧城市/智慧园区/公共安全/智能制造等领域,已经成功交付了数百个实际案例。基于自主研发的数字孪生可视化产品平台,不仅实现了项目的高效建设,还可根据用户业务需求进行灵活配置,确保了项目的高品质交付,获得了客户的一致好评。

3标准 城市/园区 数字孪生IOC

随着交付经验的积累,我们基于数字孪生的技术平台,结合各个行业细分领域的业务需求,归纳了成体系的主题库 / 指标库 / 业务决策卡片库 / 业务孪生对象库,并形成了完整的行业产品,以及配套的咨询定制服务体系。

一个标准的智慧城市数字孪生IOC,应具备:全要素场景对象集成、多数据源数据融合、多类型地图数据融、超大场景全尺度细节渲染、全要素对象交互控制等基本能力。在这些基本能力之上,数字冰雹交付的数字孪生系统正着力从初级阶段到进阶阶段的提升,并在用户的实际业务中发挥效能。

数字冰雹作为华为多年资深合作伙伴,基于华为云技术底座,打造的IOC可视化已在众多行业领域成功落地。数字冰雹IOC可视化平台于2020年上架华为云云商店,3年来得到众多华为云云商店的政策扶持。此次我们协同华为联合发起“828 B2B企业节”,共同构建数字生态,创优转型环境。

数字冰雹"行业数字孪生解决方案"

数字冰雹深耕可视化数字孪生领域十余载,已成功落地数字孪生IOC项目数百个。基于数字冰雹成熟完善的可视化产品平台,不仅实现了项目的高效建设,还实现了高度的灵活性,能够根据用户的业务需求变化便捷高效地进行修改调整,修改操作所见即所得,确保了项目高效、高品质交付,获得了客户的一致好评,在业内树立了良好口碑。

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0.深度学习的苹果新鲜度检测系统(YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目项目构建了包含697张苹果图像的自定义数据集(训练集489张、验证集178张、测试集30张),将苹果分为两类:'apple'(新鲜苹果)和'damaged_apple'(受损苹果)。经过模型训练和优化,系统在测试集上达到了较高的检测精度,能够准确识别苹果表面的损伤、腐烂等新鲜度相关特征。该系统可应用于水果分拣流水线、超市质量检查及jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8r2a7846<;531gsvrhng1jfvjnnu175;<>8369
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3.noaa的数据集Integratedsurfacedataset(ISD)各个指标的解释ISD(Integrated Surface Dataset)是由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)维护的一个全球气象观测数据集。它包含了来自世界各地地面气象站的观测数据,这些数据通常以固定的格式存储,并且可以通过NOAA的网站和其他渠道获取。 在您提供的数据样本中,我们可以看到一些列名,如“M AA AB AC AD AE AF AG IA2 KA1 KA2 NOUALjvzquC41cuq/e|ip0pku1zzguvopp|4:36865A
4.基于改进的YOLOv7和无人机航拍技术的风机叶片缺陷检测Defect目前,学者对叶片缺陷检测采用的算法可以分为两类 [2] ,一类是两阶段(Two-Stage)目标检测算法,两阶段目标检测算法通常具有较高的检测精度,但相对较慢,如Zhang [3] 等人在Mask R-CNN的基础上,提出了一种新的检测方法,称为图像增强Mask R-CNN (IE Mask R-CNN),包括用于预处理数据集的图像增强和增强技术的jvzquC41koghg7mcpuvvd7tti1Nuou477/869:654a=43::0jvs
5.【数据集】【YOLO】【目标检测】道路结冰数据集1527张,YOLO目标检测首先在ultralytics-main目录下创建一个split_train_val.py文件,运行文件之后会在imageSets文件夹下将数据集划分为训练集train.txt、验证集val.txt、测试集test.txt,里面存放的就是用于训练、验证、测试的图片名称。 importos importrandom trainval_percent =0.9 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8p{tkkicw4ctvodnn4fgvgjn|4365:8:9<:
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7.【数字冰雹CIM管理平台,赋能多元“CIM+”应用】PjTime.COM解决数字冰雹 孪生体数据管理平台,支持构建 CIM 孪生体数据库,可创建孪生体类别、进行 CIM 资产与孪生体的类别映射、并为孪生体类别定义扩展属性,用于保存孪生体的真实 CIM 语义;支持对海量孪生体对象台账数据进行批量导入,高效复用用户的数据资产,并提供孪生体数据服务的用户 WebAPI 接口,供后续 JSSDK 查询孪生体信息、增减/更 jvzq<84yyy4ql}nog0ipo87246521:>437>55:6970yivvq
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