2023易知微：数字孪生世界白皮书

版权声明本白皮书版权属于数字孪生世界企业联盟和杭州易知微科技有限公司并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：数字孪生世界企业联盟和杭州易知微科技有限公司”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。扫码获取《数字孪生世界白皮书(2022)》添加小助手，预约案例演示编制说明2021年8月，在浙江大学数据分析和管理国际研究中心的指导下，由杭州易知微科技有限公司牵头发起成立了数字孪生世界企业联盟，专注于贯通数字孪生产业上下游，打造数字孪生产业协同创新生态，以数字孪生体为基座，融合上下游产品和技术，将物理世界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字孪生世界。为促进生态合作、行业交流、创新发展等工作上的融合共生，由联盟理事长单位杭州易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于2022年5月首次编制数字孪生世界白皮书(案例实践篇)，于2023年4月编制数字孪生世界白皮书(技术实践篇)。特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。主编单位：杭州易知微科技有限公司参编单位：杭州玳数科技有限公司、浙江宇视科技有限公司、北京中创碳投科技有限公司、安世亚太科技股份有限公司、浙江卓见云科技有限公司、数峦云(杭州)科技有限公司、深圳市瑞云科技有限公司、杭州微盟时空科技有限公司编写指导(排名按姓名拼音首字母)：陈为浙江大学计算机学院教授邓贵德中国特种设备研究院正高级工程师杨秦敏浙江大学控制科学与工程学院教授周伟华浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任编写小组(排名不分先后)：。指导老师序易知微主持编写的这本《数字孪生世界白皮书》为数字化改革和区域经济发展提供了导览图，是各大企业数字化转型过程中的必备参考。陈为浙江大学计算机学院教授从当前数字孪生项目布局情况来看，城市、水利、电力、交通、能源是目前数字孪生的主要研究应用领域。在高端装备、社会风险防控等方面也有探索性的研究开展。《数字孪生世界白皮书》通过对于数字孪生技术和行业解决方案的深度剖析和成果分享，为数字孪生应用在千行百业中落地生根提供借鉴，为产业发展提供了参考。邓贵德中国特种设备研究院正高级工程师随着经济社会数字化转型的持续推进，数字孪生逐渐成为各界关注的热点。尤其是今年以来以数字孪生为核心技术的“元宇宙”概念的爆发式兴起，使得数字孪生技术得到了包括学术界、工业界等在内的多方重点关注。数字孪生技术打通了物理世界与数字世界的隔阂，实现了物理信息系统中的虚实融合，在智能制造、智能建造、智慧医疗、智慧城市等垂直行业广泛拓展，产生了智能运维、虚拟调试、异常诊断、风险预测、决策辅助、系统优化等诸多应用价值，已成为助力企业数字化转型、提高生产效率、促进数字经济发展的重要抓手。《数字孪生世界白皮书》聚焦数字孪生世界的关键技术、行业场景与应用发展，梳理了数字孪生技术基础设施发展情况，深入分析产业化元宇宙发展趋势，技术体系以及包括城市、工厂、流域、双碳等典型行业的应用场景，旨在为产业界在规划建设数字孪生世界时提供参考借鉴，助力数字孪生世界的技术演进和产业发展。杨秦敏浙江大学控制科学与工程学院教授每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成实时联动呈现相关的数据和分析，并在数字世界中可以反向操控物理世界的实体，这是在学术界和工业界正在兴起的数字化新技术。很高兴看到这本《数字孪生世界白皮书》的诞生，提供了很多数字孪生技术企业在工程实践中的探索，必将加速数字孪生技术趋势的发展。周伟华浙江大学数据分析和管理国际研究中心主任《“十四五”国家信息化规划》《“十四五”数字经济规划》等文件均提出要强化数字孪生技术战略研究布局和技术融通创新。数字孪生最早主要应用于军工及航空航天领域，近年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展，已成为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过数字化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路径，而数字孪生技术作为优势技术集成突破的代表之一，已经成为产业、资本、政府各界高度关注和资源投入的焦点。数字孪生城市被视为智慧城市的升级版和必选项，进一步刷新了人们对于未来城市的想象空间。2022年，数字孪生世界企业联盟联合数字孪生业内领域单位与专家，主持编写了《数字孪生世界白皮书(2022)》，聚焦数字孪生世界的关键技术、行业场景与应用发展，全面介绍了数字孪生知识体系、“V”模型数字孪生世界方法论，聚焦5大领域、汇集15个重点行业典型案例。旨在为产业界在规划建设数字孪生世界时提供参考借鉴，助力数字孪生世界技术演技和产业发展。2023年初，中国信息通信研究院发布了《数字孪生城市产业图谱研究报告(2022)》，报告中提出我国数字孪生产业四阶段体系，2020年到2030年是我国数字孪生产业增长期，当前数字孪生市场需求和技术均处于高速发展阶段。在大背景下，数字孪生产业发展还没有进入到理想化的元宇宙阶段，数字孪生技术已经不再是单一的技术体系，而是以积木式组装结合了物联网、大数据、人工智能、BIM、GIS等多项前沿技术的聚合技术。结合当前产业发展进程，易知微与数字孪生世界企业联盟联合众多行业专家以及多家业内企业共同编写《数字孪生世界白皮书(2023)》。《数字孪生世界白皮书(2023)》在2022版的基础上深化数字孪生技术创新，推动"技术+应用”的数字孪生双驱动结合，旨在通过白皮书为数字孪生产业发展提供借鉴与参本次白皮书分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径切入，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，提供数字孪生应用技术参考，完整系统地分析了数字孪生世界建设实施路径，针对各项数字孪生技术的融合赋能进行实践剖析。一是数字孪生行业发展综述。数字孪生具有多学科交叉会聚、多技术跨界融合的典型特征，在当前数字孪生技术高速发展阶段该特征尤为突出。而高速发展也逐步的暴露出数字孪生“流于形式”，数字孪生城市建设探索“有表无里”等问题。从当前数字孪生应用的建设实践来看，数字孪生需要在数字化和孪生可视化层面两手抓。“数智视融合，虚实人联动”将是未来数字孪生产业的重要发展趋势之一。二是数字孪生应用架构。白皮书重点围绕当前B/S与C/S两大数字孪生应用架构，从成本、技术要求、呈现效果等全方位对比两类架构的优势与不足，针对常见技术路线进行列举，分别选取代表实践案例深度剖析。三是数字孪生核心技术分享。中国信通院在《数字孪生城市白皮书(2022年)》中指出，数字孪生城市技术集成性高，核心板块日渐清晰，当前已逐步深入到城市全要素表达、业务预警预测、场景仿真推演、态势感知只能决策等多个环节。数字孪生技术的向前发展和融合应用，使得数字孪生在城市、流域、工厂等数字化场景的建设中得到了广泛的应用，为现实世界的数字化和虚拟化提供了坚实的技术支持。白皮书系统性的阐述并剖析了物理世界感知能力、数据治理能力、地理信息数据应用能力、数字孪生高效建模能力、数字孪生场景渲染能力、数字仿真能力、虚实交互能力7大数字孪生世界建设核心能力。扫码获取《数字孪生世界白皮书(2022)》四是新型技术成果展示。数字孪生技术发展至今已经逐步成为物联网、大数据、人工智能、BIM、GIS等多项前沿技术的聚合技术体，新型技术与数字孪生技术的融合赋能已经成为产业发展的重要路径。易知微数字孪生产品矩阵中的EasyTwin数字孪生融合渲染引擎、EasyVforUnreal数字孪生双向通信插件、EasyMan数字孪生数字人分别在全方位融合渲染、游戏引擎以及AIGC技术领域进行实践创新，助力数字孪生技术全方位多领域发展。五是重点行业应用介绍。目前我国已经进入"技术+应用”的数字孪生双驱动时代，在市场需求和国家政策的推动下，各地因地制宜发展数字孪生技术，深入开展数字孪生应用建设。白皮书总结了数字孪生技术应用的“园区、港口、工厂、水利、双碳”五大行业场景，通过对于方案深度剖析和成果分享，希望能为数字孪生技术应用在千行百业中落地生根提供参考与借鉴。 (一)数字孪生高速发展，成为数字经济热点 1 (二)打造“数智视融合、虚实人联动”的数字孪生世界 3 (三)持续推进数字孪生世界“多跨”数智场景建设 4 BS与C/S数字孪生应用架构选型 82、B/S架构数字孪生应用建设探索 103、C/S架构数字孪生应用建设探索 14三、数字孪生核心技术：加速发展和融合应用 20 (一)物理世界感知能力 20 (二)数据融合与治理能力 24 据治理实施路径 274、大型数字孪生项目数据治理实践 29 (三)地理信息数据应用能力 33 3、常见地图坐标系 37 38 (四)数字孪生高效建模能力 38 2、模型数据的采集与处理 40见三维建模软件 43 (五)数字孪生场景渲染能力 56 UnrealEngine 61 4、实时云渲染技术路线 72 (六)数字仿真能力 76仿真模型构建的通用技术路线 76 (七)虚实交互能力 81数字孪生多跨协同、预案指挥 812、典型数字孪生联动预案指挥体系案例 82四、新型技术成果：降低数字孪生应用建设门槛 86 (一)EasyTwin数字孪生融合渲染引擎 86 (二)EasyVforUnreal数字孪生双向通信插件 87 (三)EasyMan数字孪生数字人 88五、数字孪生世界：重点行业解决方案探索 90 (一)数字孪生园区 90 (二)数字孪生港口 102 (三)数字孪生工厂 108 (四)数字孪生水利 115 (五)数字孪生双碳 123参考文献 137数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023) 近年来，随着大数据、物联网、3D技术、人工智能和网络基础设施的不断发展，数字数字孪生已广泛应用于城市管理、工业制造、水利流域和安防应急等领域。根据WEF数据显示，在全球数字孪生城市项目中，公共服务和公共管理中数字孪生应用占比超过50%，领先于其他领域，社区发展、智能建筑和环境领域的渗透率也超过40%，预计未来仍将高速发展。图1全球数字孪生城市项目应用占比，数据来源：WEF在国内市场环境下，多方施策和标准制定双管齐下，从目前政府相关部门的指导方案来看，未来城市发展与管理、工业生产、建筑工程、水利应急、综合交通、能源与电力等在国内将成为数字孪生融合发展的先行领域。根据艾瑞咨询数据显示，2022年我国数字孪生城市市场规模预计将突破50亿元，随着应用场景的持续探索，数字孪生城市将实现多轮爆发并维持较高增长。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)2艾瑞咨询指出，近五年获投的初创企业业务类型主要分布在可视化工具、CIM平台和时空大数据，其中布局可视化业务的企业占比近1/3，两方面因素形成了这一格局。一方面数字孪生城市是地理信息产业、数字建筑业和智慧城市的融合与建设延续，上游BIM、GIS行业和下游解决方案、集成商市场均存在高行业和规模壁垒，另一方面可视化作为支撑性、通用性产品与技术是投入产出比最大、最快实现商业变现的赛道。过往融资轮次集中在早期阶段，可见我国数字孪生城市初创企业多处在快速成长期1。图2艾瑞咨询2023年中国数字孪生城市行业研究报告：中国数字孪生城市产业图谱农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济正在推动生产方式、生活方式和治理方式的深刻变革，1艾瑞咨询：2023年中国数字孪生城市行业研究报告数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)3成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。数字经济可以分为产业数字化和数字产业化。产业数字化方面，要加快重点行业数字化转型提升工程，发展智慧农业和智慧水利，开展工业数字化转型应用示范，加快推动工业互联网创新发展，提升商务一领域数字化水平，大力发展智慧物流，加快金融、能源等领域的数字化转型；数字产业化方面，要增加关键技术创新能力，补齐关键技术短板，强化优势技术供给，抢先布局前沿技术融合创新。要提升核心产业竞争力，加快培育新业态新模式。数字孪生技术无疑是符合数字产业化趋势的前沿和关键数字技术，也是新型智慧城市和数字乡村建设、产业园区数字化建设、工业数字化转型、新型智慧水利建设、能源数字化升级等各个重点产业数字化领域应用融合创新的基础设施之一。 (二)打造“数智视融合、虚实人联动”的数字孪生世界随着物联网、5G、云计算、大数据和AGI(ArtificialGeneralIntelligence，通用人工智能)等基础技术的不断发展，数字孪生世界也将进入到“数智视融合，虚实人联动”的新阶段，为不同行业带来更有价值的应用，让每一个组织和个体从看见到受益于数字化。数字化是数字孪生的基础前提。通过数字化技术将现实世界中的物体和过程数字化，形成数字模型，并对数字模型进行仿真和再现。数字化技术可以将数字模型进行存储、共享和传输，是虚拟世界和现实世界映射的数据基础。智能化是数字孪生的关键变量。智能算法是实现数字孪生技术在行业落地的关键变量，通过对数字模型进行智能化处理，可以实现对数字模型的自动控制和优化。最近几个数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)4月，以ChatGPT为代表的AGI技术取得了重大突破，未来结合AGI驱动的数字孪生世界也必将往更通用的自演化和自决策的智能方向发展。可视化是数字孪生的交互界面。通过对物理世界的实景/抽象三维模型进行可视化渲染处理，并和数字化的基础数据以及智能化的仿真/预测结果相结合，通过各类大中小屏幕、AR/VR等交互终端设备进行可视化呈现，使数字孪生世界更加直观和易于理解，让更多人能够通过数字孪生技术与虚拟世界和物理世界进行协同和交互。将数字化、智能化和可视化等技术相结合，可以进一步打造“数智视融合”的新型数字孪生应用。通过这类数字孪生应用，虚拟世界可以与现实世界进行联动，实现虚拟与现实的融合；现实世界可以与虚拟世界进行联动，实现现实与虚拟的交互；每个人可以通过数字孪生应用实现对虚拟世界的参与和互动，也可以通过虚拟世界对物理世界进行协同感毫无疑问，易知微提出的“数智视融合，虚实人联动”理念，将是未来数字孪生产业的重要发展趋势之一。 (三)持续推进数字孪生世界“多跨”数智场景建设数字孪生相较于数据可视化有着更为繁杂的架构。在传统数据可视化的展示价值基础上，数字孪生增加了业务运营价值，尤其在可视管理、模拟演练等场景里价值明显。比如面向复杂体、隐蔽体、综合体的业务运营层面效果突出，所以在数字政府、数字城市等领域应用广泛。面对越来越纷杂和深度的疑难诉求，数字孪生需要更为清晰的方法论用于将复杂问题简单化，从而将抽象问题有效拆解为具象的目标，再将具象目标转化为易用好用的应用系数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)5中国信通院《数字孪生城市白皮书(2022年)》指出，未来数字孪生城市“多跨”应用场景将加速推进，有力支撑中国式现代化发展模式。短期看，数字孪生体“多源”数据融合重组，数字孪生“多能”新引擎构建，数字孪生“多跨”场景实现将是近期发展重点。中长期看，数字孪生体有望突破数字资产运营难题，孪生新引擎将全面激发城市数字化创新活力。数字孪生世界企业联盟在项目实践中，也整理出了4P应用场景和五层工程技术体系：一是科学规划(Plan)。基于数字孪生城市模型，汇聚多源城市规划相关数据，构建木，一砖一瓦等部件要素的数字孪生体实现“积木式”自由组装，在数字世界模拟规划方案效果，极大的提升规划二是可视管理(Present)。提供城市运营治理一张图的全景视角，360度多维度观测、三是辅助决策(Predict)。基于全域数据和智能算法，对城市发展各种场景各种维度的态势提前做出预测，用数据智能帮助管理人员做出科学决策。四是干预演练(Preact)。利用数字世界的可重复性、可逆性、可控性等特性，在数字城市中可以通过数据建模和事态拟合，对特定事件如突发事件应急提前做出干预演练，为物理世界的执行方案提供细化的、量化的、变化的、可视化的分析和评估。数字孪生城市的实现依赖于诸多先进技术的发展和应用，其工程技术体系整体上可以分为五层：1)地理信息要素层。包括空间数据(与空间要素几何特性有关)和属性数据(提供空间要素的信息)，为数字化模型的表达提供空间分析支撑。地理信息数据主要包括地理方6面的地形层、道路层、植被层、水域层等。与地理数据一起形成全空间一体化且相互关联的城市地理信息数据底板。2)实时感知控制层。主要由智能传感器数据采集、高速数据传送和全生命周期数据管理等。智能感知数据反映设备即时运行动态情况。数据是整个数字孪生技术体系的基础。先进传感器技术及分布式传感器技术使整个数字孪生技术体系能够获得更加准确、充分的实时数据源支撑。同时，植入到物理世界中的诸多传感器也是实现实时反向控制的关键点。5G技术的发展，使得高性能传感器可以获得高速低延时的双向数据传输能力，提高了数字孪生系统的实时感知控制的能力。3)数据智能层。主要基于一体化智能化公共数据平台和云计算基础设施，对跨行业、跨领域、全要素、全流程、全业务的全域多元实时数据进行融合计算，充分利用机器学习和人工智能领域的技术实现数据深度特征提取和建模，挖掘和学习其中蕴含的相关关系、逻辑关系和主要特征，实现对物理世界的仿真、预测和智能干预能力。4)全真模型层。主要实现城市物理实体的全要素数字化表达，实现由粗到细、从宏观到微观、从室外到室内不同粒度、不同精度的孪生数字化还原，多维多时空多尺度模型，具有高保真、高可靠、高精度的特征，实现数字空间与物理空间一一映射。数字孪生全真模型是城市统一的“展示窗口”和“决策中心”。5)可视化交互层。主要是为使用者提供良好的人机交互使用环境，让使用者能够获得身临其境的技术体验，从而迅速了解和掌握复杂系统的特性和功能。结合数据智能和数字孪生城市全真模型，集中可视化呈现全域智能终端信息、城市运行实时状态和数据智能预测结果，并且可以远程控制城市各个场景的运行状态。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)7图3数字孪生城市工程技术体系数字孪生城市对于促进城市数智治理模式升级、提高人民美好生活服务水平、创造安全优良的社会环境具有深远的历史意义。数字孪生城市作为新型智慧城市，站在城市大脑的肩膀上，借助数字化改革的力量，将成为未来城市“多跨场景”的重要应用。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)8B/S架构由浏览器(Browser)和服务器(Server)两部分组成，即将用户界面放在浏览器端，应用程序的核心逻辑放在服务器端，通过网络传输实现数据交互。B/S架构的数ebGL基于支持H5的3D游戏引擎进行开发，开发完成后打包成WebGL；基于WebGL封装的渲染库开发适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的引擎的进行开发，例如EasyTwin数字孪生融合渲染引擎。C/S架构应用由客户端(Client)和服务器(Server)两部分组成，客户端通常是指用户端的软件程序，它们运行在本地计算机上，通过网络连接到远程服务器。C/S架构的数字孪生场景渲染，常见的有以下两种技术路线：基于游戏引擎直接进行开发，例如Unity3D、UnrealEngine；基于游戏引擎封装的适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的渲染引擎的进行开发。数字孪生应用双模式架构选型对比C/S架构B/S架构常见技术路线1.基于游戏引擎直接进行开发，例：Unity3D、UnrealEngine；2.基于游戏引擎封装适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的渲染引擎的进行开发；1.基于WebGL封装的渲染库直接进行开发；2.基于支持H5的3D游戏引擎进行开发，开发完成后打包成WebGL；3.基于WebGL封装的渲染库开发适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的引擎的进行开优势1.开发效率高：(1)已有Unity3D、UnrealEngine这样非常成熟、强大的游戏引擎，提供了成熟的三维渲染能力、场景编辑能力和脚本编程能力，可以帮助数字孪生场景的开发者快速创建、编辑和调整3D场景，从而降低了开发成本；(2)游戏引擎有庞大的用户社区和插件库，这意1.可跨平台性：由于只需要使用浏览器就可以访问场2.高可扩展性：(1)数字孪生建设中，除去孪生场景的开发外，UI的还原以及其他2D模块的研发也是项目建设的重要部分。这一部分在Web具备更高的研发效率，且实现效果更好。尤其结合数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)9味着开发者可以利用社区资源快速构建、优化和发布数字孪生场景，减少了开发风险和成本；2.资源包体大小的要求低：资源的读取可以不依赖网3.性能表现相对良好：(1)数字孪生场景通常包含大量的模型、纹理、光源和特效等等，这些要素需要在渲染时同时被处理。游戏引擎在处理大规模场景方面具有很强的优势，它们使用了许多优化技术，如LOD(LevelofDetail，多级细节)和遮挡剔除(OcclusionCulling)，可以根据场景中物体的距离和可见性来自动调整渲染的精细度和数量，从而在不影响渲染质量的前提下，提高渲染速度和性能；(2)游戏引擎本身具备许多性能优化技术，如批处理(Batching)和GPU实例化(GPUInstancing)，可以将多个物体合并成一个批次来减少CPU和GPU的开销，从而提高渲染效率；(3)可更高效的利用客户端的硬件资源进行加速，从而提高渲染速度；EasyV，将数据接入、事件交互以及场景通讯一步提升建设效率、降低维护成本。(2)在一个数字化转型项目中，数字孪生很可能务系统配合，最终集成其他业务系统或是被集成在其他业务系统中，B/S架构的在这一环节的实现成本更低。3.维护成本低：(1)由于应用程序的核心逻辑在服务器端，进行统一管理和维护，减少了客户端的更新和维护工作量。(2)可以方便地进行远程协作和数据共享，利于协同劣势1.不利于项目协同：通常情况下工程文件包体量大，大部分项目所需资源在本地，协同受限；2.用人成本高：(1)完整的团队构建需要：模型师、地编、技术美术、游戏引擎开发工程师；(2)客户端开发工程师相较于前端开发工程师数量少；3.维护成本高：场景的更新都需要重新打包输出exe文件；4.对硬件设备有要求：最终输出的exe文件仅支持windows系统运行；5.跨平台访问成本高：(1)需通过云渲染实现跨平台，会产生额外成本；(2)云渲染效果也受网络带宽影响大。1.资源包体大小要求高：由于数据传输需要通过网络，包体的加载受制于网络带宽，包体大小直接影响渲染效果与整体性能；2.实现与游戏引擎等同的渲染效果成本更高：(1)经过OpenGLES和WebGL的两重能力删减，渲染效果表现力下降以及性能优化手段受限；(2)由于JS与WebGL通信成本较高，优化DrawCall的成本更高。DrawCall对图形渲染性能的影响非常重要。因为每个DrawCall都需要一定的CPU开销，例如调用API函数、设置渲染状态等。在大型场景中，如果存在大量的DrawCall，则会降低渲染帧率，导致游戏或应用程序变得卡顿；(3)市面上未有像Unity3D、UnrealEngine具备非常成熟的三维渲染能力、场景编辑能力和脚本编程能力的B/S渲染引擎；3.性能整体不佳：(1)JS语言性能较差，影响业务逻辑的性能；(2)浏览器对于硬件资源的调用有限，受限于此，场景的渲染无法更大程度的利用硬件资源；数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)BS用建设探索以EasyTwin数字孪生融合渲染引擎建设实践为例EasyTwin数字孪生融合渲染引擎是一款低代码数字孪生应用开发平台，能够以产品化实现入门级B/S架构数字孪生应用开发。图4EasyTwin基础架构图资源层：是EasyTwin的最底层模块，定义了EasyTwin中各种数据格式。这些资源为上层模块提供了最基本的数据基础，如网格、材质、纹理资源为渲染层提供了模型渲染需要的数据。动画片段、骨骼为动画系统提供了动画播放需要的数据。脚本文件和状态文件为实体和组件提供了逻辑编辑需要的数据。渲染层：为EasyTwin提供了三维可视化能力。该层主要依赖Threejs提供的渲染能力，使用PBR和阴影进行真实感场景渲染、使用后处理技术实现画面效果提升(抗锯齿、颜色校正)、利用蒙皮技术实现角色动画、精灵渲染技术进行POI渲染。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)11功能层：使用组件式架构提供了数字孪生系统开发中所需的各种功能组件。该层实现了孪生体和各种功能组件，通过向孪生体挂载组件来进行功能扩展。如通过向孪生体挂载模型组件，该孪生体就具有了模型渲染能力；挂载脚本孪生体就具备了自己的代码逻辑；挂载状态组件，该孪生体就具备了状态编辑的能力。模型导入、模型位置调整、场景导入导出、资源管理以及组件编辑等功能。EasyTwin的组态化功能可以较好的解决纯代码开发以及通过支持H5的游戏引擎打包WebGL开发孪生场景的缺陷，在保障渲染效果、场景性能的前提下，实现场景高效开发、快速复用以及后续低成本的维护。以材质编辑系统、场景物体状态和数据资产库为例。材质编辑系统一般Web3D项目开发流程为建模师在建模软件(如Blender)中制作3D模型以及模型材质，之后导入Web3D引擎进行展示，但是当模型导入Web3D引擎后，模型师总会发现引擎中渲染效果和建模软件中预览效果有所差异。模型师需要在建模软件中调整参数，造成渲染效果不一致原因很多，最主要因素是不同引擎PBR材质系统底层实现是不相同的，因此渲染出的画面也是不同的。我们使用同一份模型和材质，在不同渲染引擎下画面还是有差异的。下图为同一个模型在三种引擎(Threejs、Babylon、Cesium)下渲染的效果，可以看出即使都是Web端三维引擎，其渲染效果也是有差异的。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)图5不同Web3D引擎的渲染效果为了提高建模师的工作效率，EasyTwin将引擎材质系统开放到编辑器层，允许用户直接在编辑器中创建材质资源，并调整材质参数。这样建模师将模型导入EasyTwin后，直接在EasyTwin中对模型材质参数修改，即可预览到最终渲染效果，不必再回到建模软件中进行材质参数调整。用户可界面化地对PBR材质参数进行调整，并实时预览材质渲染效果。同时EasyTwin也会提供丰富的材质库，模型导入EasyTwin后可以使用材质库中的材质对模型进行材质替换。场景物体状态EasyTwin对孪生场景的物体抽象出不同的状态，由此来简化物体与其他场景的交互。在通常情况下实现标牌通过外部数据显示不同样式，首先需要在场景中创建不同样式。而如果采用物体状态的方法，那么仅需要给这个标牌设置上不同的样式状态，通过状态列表来切换其状态，即使交互复杂，也能和清晰的理清场景中各个物体间的交互关联关数字资产数字资产包括引擎内置的模型库、数字要素、行业模版库。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)建目标样式及效果，通过对多种通用模型的堆叠、旋转变换，得到和真实生产环境一致的、仿真高保真还原的业务模型，支撑下一步三维建模业务场景的构建开发。数字要素：提供常用数字要素，可在三维场景中添加散点、信息面板、飞线、路径、在数字要素中，可以通过手动打点、三维坐标(X、Y、Z)、经纬度坐标三种方式来实现时空业务数据融合，并结合实时数据来控制相应数字要素状态，做到与现实世界的虚实对模板库：行业模版库包含对行业中等核心生产指标和生产流程的数字化还原，高保真还原生产环境和重点检测情况，通过数字要素、专业特效，实现对业务场景的一站式管理，利用模版库快速构建专属于客户的数字孪生场景，实现降本增效的目的。数字孪生可视化平台的数字资产库内容丰富，且定期更新，更新最新的行业生产设备模型及相关孪生体模型，打通了资产库和数字孪生可视化平台的使用链路，便捷实用，一键创建快速复用。基于EasyTwin低代码数字孪生融合渲染引擎的进行项目交付，主要涉及以下角色：PM/PD：与甲方对接确定需求以及提供原型图；确定各部分效果呈现的参考图；同客户以及项目实施团队；可视化/UI设计师：根据PM/PD的需求文档/原型图/参考来产出设计方案与设计稿；设计稿定稿后制作UI；辅助PM/PD提供参考图给到模型师；数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)在引擎中还原三维场景，把控二维至三维的美术效果一致性；模型师：根据业务需求提供定制模型；前端开发工程师：沟通数据格式与数据对接情况；与设计师合作设计屏内、场景的交互方式，并完成交互配置场景配置；在EasyV、EasyTwin中接入数据；S以基于游戏引擎的项目交付实践为例主要有以下流程：1)数字孪生三维场景搭建和渲染数字孪生三维场景搭建是一种在数字空间实现物理世界场景的数字化建模和渲染的过程，是数字孪生技术的重要组成部分。数字孪生场景搭建包括需求分析、数据采集、模型构建、场景渲染、和优化迭代等方面。需求分析：需求分析是数字孪生场景搭建的第一步，也是最重要的一步。它决定了数字孪生场景搭建的目标、范围、对象和需求，以及对应的视觉精度等级。视觉精度等级是指数字孪生场景与物理世界场景之间在视觉上的相似度或差异度，通常分为L1~L5五个等级，从低到高表示视觉精度从低到高。不同的目标、范围、对象和需求可能需要不同的视觉精度等级来满足。例如，如果要搭建一个用于城市规划或交通仿真的数字孪生场景，那么L1级可能就足够了；如果要搭建一个用于工业设计或教育培训的数字孪生场景，那么L4级或L5级可能更合适。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)数据采集：需要选择合适的数据源、制作工具、渲染效果和交互方式来构建数字孪生模型和场景。不同的视觉精度等级，可能需要不同的数据源、制作工具、渲染效果和交互方式来实现。例如，如果要构建一个L1级的数字孪生场景，那么可能只需要基于卫星影像、地形数据、道路网络等数据源来生成三维地图；如果要构建一个L5级的数字孪生场景，那么还需要基于高清摄像头、传感器网络等数据源来采集实时数据，并利用置换贴图、折射效果等渲染技术来提高细节感和动态感，并实现与人员车辆等元素之间自由交互。模型构建：三维模型是数字孪生世界的重要组成部分，可以反映物理世界的形态、结构、功能等特征。目前，常用的三维模型制作方式有BIM模型、倾斜摄影和在三维软件中建模等。场景渲染：数字孪生中的场景渲染一般是指使用三维建模技术构建出一个虚拟现实场景，并通过渲染引擎实现场景的高精度、高保真、实时渲染，同时将现实场景中的数据信息融合到虚拟场景中，实现对现实情况的监测和控制。在开始场景搭建前，首先要分析想要搭建的场景的风格、主题、氛围等，并寻找一些参考图片或类似的项目，然后在渲染引擎中创建一个新的项目，并设置好场景的基本参数，如视角、光照、后处理等。使用场景制你的场景对象，并在视口中进行布局和摆放，并根据项目需求使用地形编辑器、程序化植被体积等，来创建和绘制地形和植被，并调整其材质和参数。最后使用灯光系统、天空球、雾效等，来设置和调整场景的光优化迭代：通过对现实场景和拟真场景的数据收集、分析和反馈，不断改进产品设计、工艺设计、工程设计等方面，提高产品的性能、质量和效率。比如可以替换或加工资产，使用高质量的模型、纹理和材质，提升美术效果和性能指标，使用LOD、CullDistance、数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)Lightmap等工具来优化场景，根据功能场景和用户需求，优化页面交互和视觉设计，提高用户体验和满意度。2)数字孪生数据联动和场景管理数据与场景的融合渲染举例设备标记数据绑定和天气天光环境系统条件进行说明。设备标记、数据绑定：从CAD或者其他参考图纸上找到设备对应的位置和编号。在UE中创建一个设备相关POI点，在POI里创建一个图标组件和一个编号变量，图标使用对应的设备图标，编号变量公开给实例自由填写，并在场景中对应位置上摆放设备POI并记录编号。若模型文件中有设备对应位置，可以通过模型文件导入的方式在场景中确定设备的位置，将每个设备模型替换为设备POI点，并记录对应的设备编号。同时，在有需要点击的设备里制作点击POI后将设备ID传给Web并高亮图标，Web展示对应的设备信息。图6POI点标记天气、天光环境等系统的调节：使用自定义天空环境组件制作不同的天空光照效果，天空光照效果随时间推移表现出清晨、白天、黄昏、夜晚四大不同环境效果。光照模拟符合真实大气环境的散射影响，符合实际所在位置的经纬度对场景的影响。天空光照环境的时间设置可以选择为接入标准的北京时间数据来实现孪生场景与真实世界的时间与环境雨水湿润效果，在需要的时候开启。考虑到雨水打击到模型表面，模型从Web/API或者其启用模型的雨水湿润效果；当为雨交互场景镜头的管理和设定场景管理：不同区域的场景分层管理是指到达对应区域时展示对应区域的场景，使用场景管理器可以实现对不同的场景进行管理。当从场景A切换到场景B时，先用场景管理器将场景A进行卸载操作，再用场景管理器将场景B进行加载，加载完成后从当前镜头过镜头管理：不同的场景分别制作多个不同的镜头视角(调整包括镜头的位置、旋转、镜头距离、是否锁定等)，对于不同镜头设定不同的编号，根据用户的操作对不同视角进行切换。如查看建筑体不同的视角场景，当用户点击建筑体左侧按钮时，Web向游戏引擎传递一个视角切换到建筑体左边的JSON数据，游戏引擎接收到JSON数据后进行解析，然后将视角从当前位置切换到建筑体左边对应的视角上。3)场景发布和系统部署Web+游戏引擎的交互联动和程序封装打包：使用Web和游戏引擎之间的通信插件，将对应的Web页面嵌入到游戏引擎中，可将带有可视化图表的页面与三维孪生场景一起展示，并做交互联动。数字孪生应用程序系统制作完成后，进行打包程序输出，输出文件为EXE格式。将EXE文件复制到Windows电脑中，再通过程序的配置文件修改我们需要的WebURL、倾斜摄影模型URL、TMS相关URL等。客户端运行模式：将打包后的客户端程序放置到对应电脑上，修改好相关的网页、倾斜模型地址，直接打开程序即可运行。云渲染模式：将打包后的客户端程序放置到对应服务器上，安装云渲染服务。设置对应的参数(IP地址/端口号)，启动云渲染服务、启动客户端程序，使用其他电脑通过Web浏览器打开对应地址展示远程的客户端画面。基于游戏引擎进行数字孪生项目交付，主要涉及以下角色：与甲方对接确定需求以及提供原型图；确定各部分效果呈现的参考图(如设计方面的UI风格及场景部分的场景风格)；跟进项目进行沟通；设计师：根据PM的需求\原型图\参考来设计方案与设计稿；设计稿定稿后制作UI；辅助PM提供参考图给到场景；跟场景对接把控二维和三维的美术效果一致性；模型师：根据场景地编需求提供定制模型；(项目建模)根据场景地编需求提供预制模型；(资产库制作)场景地编：根据PM与设计师提供的美术效果参考制作场景氛围；根据场景内容对模型提出模型需求，并与其进行对接验收；与TA对接制作各类特殊效果；制作数字孪生三维场景；与开发对接场景内的功能需求；根据场景地编的需求提供特殊材质效果、程序化生成、粒子特效、提高效率的工具等；与开发对接处理交互时产生的视觉效果；(如拆楼、水坝放水的水流等需要按钮触发的效果)数字孪生应用开发工程师：根据地编制作的场景与设计师提供的素材及PM的需求进行功能开发；对场景内产生交互的内容进行配置；对项目进行打包；提供相关技术支持；前端开发工程师：和客户沟通数据格式与情况；与设计师合作设计屏内的交互方式；数据接入；和数字孪生应用开发工程师进行交互配置；与其他的集成系统进行联通(如东站的协同系统)；数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)20中国信通院在《数字孪生城市白皮书(2022年)》中指出，数字孪生城市技术集成性高，核心板块日渐清晰，当前已逐步深入到城市全要素表达、业务预警预测、场景仿真推演、态势感知只能决策等多个环节2。数字孪生技术的向前发展和融合应用，使得数字孪生在城市、流域、工厂等数字化场景的建设中得到了广泛的应用，为现实世界的数字化和虚拟化提供了坚实的技术支持。本章将围绕数字孪生世界建设7大核心能力，物理世界感知能力、数据治理能力、空间数据采集与处理能力、数字孪生高效建模能力、数字孪生场景渲染能力、动态仿真能力、虚实交互能力进行展开描述。 (一)物理世界感知能力物联网(InternetofThings,IoT)是通过智能传感器、射频识别设备(RFID)、卫星定位系统等信息传感设备，按照约定的协议，把各种设备连接到互联网进行数据通信和交换，以实现对设备的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的技术构成主要包括感知与标识技术、网络与通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术四大体系。感知和标识技术是物联网的基础，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别，包括多种发展成熟度差异性很大的技术，如传感器、RFID、二维码等；网络是物联网信息传递和服务支撑的基础设施，通过泛在的互联功能，实现感知信息高可靠性、高安全性传送；海量感知信息的计算与处理是物联网的核心支撑，服务和应用则是物联网的最终价值体现；管理与支撑技术是保证物联网实现2CAICT中国信通院：《数字孪生城市白皮书(2022年)》，2023年1月发布数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)21“可运行-可管理-可控制”的关键，包括测量分析、网络管理和安全保障等方面(孙其博，物理世界感知能力是数字孪生应用建设架构中的底层基础，是物理世界信息输入的基础，是实现物理对象与其数字孪生应用间全要素、全业务、全流程精准映射与实时交互的重要一环。近年来，随着计算机算力的大规模发展及算法的不断突破，AI得到了快速发展，这为物理世界全域感知和管理监测等技术的研发和创新提供了强大的工具。构建一体化感知网感知范围全域覆盖，在扩大物理世界实时在线监测范围的同时，提升监测能力，帮助使用人员以科技之眼实时掌握现场情况，实现全面感知、科学决策与智慧管理。如在水利行业中透彻感知依托水利感知网实现，水利感知网是智慧水利的“感知系统”，实现了水利大脑对涉水对象及其环境信息的监测、感知，是水利大脑获得信息输入的渠道。水利感知网构建了智慧水利的智能感知体系，负责获取涉水对象及其环境数据。水利感知网利用视频监控设备，动态监测和实时采集河道/水岸线人、水、物三大类水利感知对象的业务特征和事件信息，通过视频解析数据和智能化分析后。通过结构化的数据为管理者提供内容全面、质量可靠的全面感知。以智慧水利行业为例，水利感知一张网是建设数字孪生水利应用不可或缺的底层输入，数字孪生平台可将感知标识结果和智能算法分析的结果进行融合呈现。常见的水利物数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)22理感知应用场景有：智能水尺识别、漂浮物识别、排污口识别、水体颜色识别、积水识别、流速流量检测、违法施工识别、烟火识别等。水位自动识别人工排查数据进行判断，存在一定的滞后。同时无法远程监管，水位数据的及时性也是监管众多难题之一。水位数据的采集，基于深度学习和传统目标检测算法的可以快速拟合出水位坐标的读数。智能化的水位监测是基于计算机视觉、深度学习等算法，通过分析水位视频或者图像，得出观测点各水尺的读数，并结合水尺高程，实时计算出监测点的水位数据，并根据预设的告警阈值，输出相应告警数据。图7宇视科技水位感知监测应用水体颜色识别水体污染是环境污染防治的最主要指标之一，当前，水质的数据采集大多数需要人工数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)23采集河水，到实验室化验，出具水质监测数据报告，这种手段在数据的准确性和权威性上具有很大的优势，但是在缺乏实时性和实效性，当问题出现的时候具有一定的滞后性。智能化的水体颜色识别对河道周边企业排污口、农业畜牧排污口等水域水体状态实时进行识别，结合漂浮物识别结果，可实现对水体污染状态科学化的判断，有效对违规污水排放等企业得到及时的处理，辅助管理者做出相应管理决策。图8宇视科技智能水体颜色识别应用积水监测识别情况下形成城市内涝，造成交通瘫痪、行人车辆被困等事件发生，对生命、财产安全造成不可估量的影响。智能化积水识别通过对摄像机监控画面进行动态分析，精准判断积水的状态，并可设置相应阈值，达到预警阈值可立即进行预警，无需人工值守，将现场图像、积水面积等推过程追踪及记录等。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)24图9宇视科技智能积水识别应用 (二)数据治理能力随着世界经济由工业经济向数字经济转型，数据逐步成为关键的生产要素，企业开始将数据作为一种战略资产进行管理。数据从业务中产生，在IT系统中承载，要对数据进行有效治理，需要业务充分参与，IT系统确保遵从，这是一个非常复杂的系统工程。实践证明，企业只有构筑一套企业级的数据治理综合体系，明确关键数据资产的业务管理责任，依赖规范的制度流程机制，构建有效的管理平台及工具，数据的价值才能真正发挥出来。图10袋鼠云数据治理架构数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)25构筑数据治理体系的过程，即以数据应用为核心打造“良性循环的闭环数据治理管理体系”的过程。各IT系统获取业务活动产生的各类数据后，经过系统的数据治理、管理，，指导业务决策，同时在不断应用数据过程中基于发现的数据问题，通过数据治理、管理的过程不断修订，推动业务系统全面升级，真正优化业务流程管理机制及规范，最终构建数据“获取→管理→变现→发现→应对→修正”的闭环管理机制。以数据应用核心，数据治理平台工具为支撑，在数据治理组织/制度保障下，不断通过数据治理手段，推动实现数据标准化及业务标准化，实现业务、技术、管理、平台的有效联动。在数据治理综合体系内，数据治理核心模块包括数据治理规划、数据治理职能及数据治理平台工具，数据治理规划是指数据治理体系与规划、数据治理组织与职责、数据治理制度及流程，是数据治理规范化管理的核心模块；数据治理职能包括数据标准管理、数据质量管理、数据架构及模型管理、数据开发、元数据管理、主数据管理、数据生命周期管理、数据安全管理八大职能，实际过程中，企业通常会合并管理；数据治理平台工具包括数据开发平台、数据资产管理平台、数据质量管理平台、数据服务平台，通常数据治理平台工具基于数据治理的阶段功能并不完全一致，实践中平台工具通常综合多方面功能，而不是单平台功能。三大模块互为动力，数据治理规划指导数据治理职能的全面发挥，数据治理各项职能通过数据治理平台工具协助管理，数据治理平台工具支撑数据治理规划的落地及优化，数据治理规划各层面逐步固化在数据治理平台上，数据治理平台辅助数据治理各项职能的管理，通过数据治理各项职能不断落实和完善数据治理规划，实现组织数字化转型，固化管理机制及流程体系。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)26数据治理模式是指企业基于不同的数据治理目标，根据企业组织、系统、数据应用的现状，以何种数据治理策略开展数据治理活动。根据袋鼠云8年的实践证明，通常数据治理模式包括三种基本模式。这种模式重在数据架构，层层向上治理数据，至数据应用层。这种模式从底层数据切入，基于现有数据基础，盘点、建设、治理、应用层层展开，对企业整体的数据思维、数据治理水平要求较高，通常适用于数据量重、业务应用轻大型技术型企业，或政府机构，这种模式即单点应用式，通常以现有应用需求为核心开展数据治理。聚焦各个业务领域的数据应用、数据治理需求，在有需求、有资源、有驱动力的前提下，按需组织推进数据治理工作。只有业务部门的深入参与才能做好数据治理，只有针对业务自身需求进行的治理，才能得到业务部门的认可和支持。此模式通常围绕数据应用的需求进行数据治理，比如升级架构、更换平台等涉及数据应用迁移时，或聚焦监管、上报类等明确数据应用时，围绕数据应用进行数据治理。此模式通常适用于数据应用较强、业务部门较为强势、但整体数据认知较弱的企业。这种模式的数据治理切入相对较为简单，实践证明，大部分企业数字化转型初期会这种模式，慢慢探索企业的数据治理道路，这种模式有助于拉齐数据部门、业务部门的认知，提升企业整体数据认知，为未来数据治理的开展提供基石。未来开展数据治理。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)27这种模式需要企业全面梳理业务的现状痛点及业务未来畅想，盘现状、规划未来，基于业务现在及未来的需求规划分析应用场景，在应用场景蓝图规划的范围内，全面的梳理数据的现状、规划数据的未来，针对蓝图规划中的数据需求，制定全方位策略，哪些新建有数据？哪些数据需求落地可行性较高？制定全面的规划体系，划分优先级，有节奏、有步骤地实现全面的数据治理。这种模式通常是企业的战略项目，由高层推进开展，对数据、业务协同性要求较高，整个过程涉及系统改造升级、业务流程优化再造，是企业全面升级的过程。图11数据治理三大基础模式3、数据治理实施路径数据治理实施路径通常包含三个阶段。这个阶段主要是梳理企业面临的现状，响应痛点，探索业务场景化。企业逐步开始由信息化向数字化转型，这个阶段企业会重新审视原有的数据治理策略，重构数据治理战略及实现路径，逐步开始搭建数据治理框架、数据治理体系框架，升级原有的数据处理、应用模式，搭建大数据平台，构建大数据采集、汇集、存储、计算、服务的基础能力，逐步数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)28这个阶段数据应用成为重点，企业开始深挖数据价值，提高数据应用覆盖。数据应用KPI指标的实现，逐步覆盖全部核心业务，搭建完善的分析框架和洞察体系，不断地提升业务决策质量。大数据平台持续发挥大数据处理的能力，企业纳入更多、更广的数据内容，不断扩大数据应用的广度及深度，初步形成企业的数据资产地图，数据标准体系逐步搭建，数据应用的效率大大提升，初步完成由“经验主义”向“数据主义”决策主要决策方式。这个阶段，企业开始全面建立数据管理权限体系，完善数据治理机制，优化数据治理企业数据管理能力升级，逐步通过数据质量平台、数据资产平台、数据治理平台工具等实现智能管理，企业数据思维认知全面提升。第三阶段：智能应用阶段，运营决策智慧化阶段。这个阶段企业实现洞策合一，智慧场景应用成为常态，全面完成数字化转型，探索数字业务，开启新篇章。这个阶段以智能应用为主，AI赋能成为常态，企业不断地挖掘数据的价值、激发创新，开始为企业战略性分析提供准确的数据依赖，在这个阶段，有些企业数据管理层面，由数据治理体系建设逐步向数据治理体系优化进阶，完善机制、流程，进一步细化数据管理职责；数据资产层面，完成全域数据资产建设，构建强壮的数据模型体系，完成企业数据标准建设，不断完善数据资产体系；平台工具层面，大数据平台能力逐步向算法能力转移，智能推荐算法模型开发成为常态化的需求，数据治理平台逐步完善功能，协助企业智能化数据质量、数据标准、数据资产及主数据等模块，企业真正进入运营决策智慧化阶段。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)29图12数据治理实施路径三大阶段4、大型数字孪生项目数据治理实践，是集高一，也是我国最重要的现代化综合交通枢纽之一。该枢纽站涉及跨领域、跨地区、跨部门、跨层级、跨业务、跨隶属关系的管理协作单位超过50家并集多种交通换乘方式于一体。在日常运行中，面临站体结构复杂、管控难度大，突发大客流滞留应对难、人流密集疫情防控难、极端天气抢险救援难、治安管控协同联动难等一系列问题，为了更好地将管理经数据进行支撑。根据项目建设要求，成立某高铁枢纽站数字治理实验室及工作专班，构建铁路、地方、院所、社会共同参与的“四位一体”驱动机制，完善“四横四纵”的保障体系，形成运营单位主驱动、研究机构深度协同、社会各方齐共享的格局。按照Ⅴ字模型理论，进行业务拆解、数据归集、功能集成，建立以“IoT(物联感知)+GIS(地理信息系统)+BIM(建筑信息模型)+公共数据”为核心的数据底座，通过数据分析、交互反馈、算法模型支撑，建立三维数字孪生系统，推动交通运行、资源配置、力30量调配等可视化管理，实现大型综合交通枢纽精细化协同治理。图13数字孪生V字模型一是明确应用任务。围绕需求，明确客流预测预警、智慧防疫、气象防灾、消防安全、治安防控等5项一级任务，并逐项细化至最小颗粒度。如气象防灾包括雨、雪、冰雹、冰8个三级任务、63个四级任务。图14某大型数字孪生项目需求概览成压力指数、通行指数、滞留指数、预警指数，直观反映运行全景态势。三是打通归集数据。联通系统平台，通过调用、接入、采集等多种方式，归集200余数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)31项数据，形成某高铁枢纽站安全防控数据体系。图表等形式，可视化管理交通运行、资源配置、力量调配等，实现统揽全局与精准对焦的有效协同。图15某高铁枢纽数字孪生全景运行图务一体化、执行一体化，建立完整的事项发现、上报、流转、处置、反馈工作链条和主体协作链路，实现跨部门、跨系统、跨地域、跨层级事项处置“一体协同”。N个子场景：根据急用先行、成熟先行的原则，先期打造客流预测预警、气象防灾、消防安全和治安防控4个子场景。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)32图16某高铁枢纽数字孪生应用数据治理成果更多内容可扫码下载《数据治理行业实践白皮书》数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)33 (三)地理信息数据应用能力地理信息数据是数字孪生的核心基础之一，它能够把真实世界的空间结构和关系映射到数字世界，包含了静态的地理元素和动态的时空变量，如道路、建筑、水系、交通流量、人口密度、环境质量等，它能够反映真实世界的时空特点和动态变化，为数字孪生进行分析、预测、优化提供依据。在数字孪生应用的建设阶段，地理信息数据是数字孪生应用的输入，能够通过各种传感器和设备进行收集和传送，并通过云计算和大数据技术处理和存储，为数字孪生应用提供多方面、多层次、多来源的数据，并通过机器学习和算法进行智能分析。在数字孪生应用的展示阶段，地理信息数据是数字孪生的输出，它能够有效展示数字孪生的结果和效果，为用户进行决策、控制、反馈提供途径。于表示地图上的点、线、面等几何要素和属性信息，例如道路、建筑物、地名等；栅格数据用于表示地图上的图像信息，例如卫星影像、地形图、天气图等。矢量数据文件主要常见的数据格式有：GeoJSON、ShapeFile、TopoJSON、WKB/WKT (Well-knowntext)、KML/KMZ。其中在实际项目里最常见的GIS矢量数据文件格式是GeoJSON和ShapeFile。数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)34GeoJSON是一种基于JSON(JavaScriptObjectNotation)格式的地图矢量数据格式，它支持点、线、面等各种几何要素，同时也支持属性数据。在项目建设中常用于绘制行政边界、建筑、路网、河流水系等。在EasyMap3中可获取标准或自定义的行政边界数据，例如华东区(江苏省、安徽省、江西省、浙江省、上海市)，下钻层级支持中国-省-市-区、县(不可下钻至乡镇街道)。同时，EasyMap支持手动绘制或自动生成点、飞线、轨迹、面的要素数据。17EasyMap中生成点、线、面数据说明：EasyMap数据来源为高德开放平台4ShapeFileShapefile是一种开放的地图矢量数据格式。它包含至少三个文件：.shp文件包含矢量几何数据、.shx文件包含索引信息、.dbf文件包含属性数据。项目建设中并不常直接使用EasyMap：https://map.easyv.cloud/高德开放平台：/数字孪生世界白皮书(2023)数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)35shp数据，shp数据常作为源头数据裁剪处理或直接转换为GeoJSON使用。shp数据可在全国地理信息资源目录服务系统和OpenStreetMap中获取。常见的GIS栅格数据是遥感影像(卫星影像/卫星照片)，更广义的各种航拍的影像(照片)都是栅格数据。GIS中一些遥感应用的数据或空间分析、计算结果数据一般也都会以栅格数据的形式提供，栅格数据的大小根据数据空间范围和分辨率正成正比。1)数字高程模型(DEM)在山河数据的采集过程中，也同时能得到海拔高度信息，我们称之为高程数据。数字高程模型是指通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表达)，它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，目前获取数字高程模型的方式分为一下几种：摄影测量、地面测量、已有地形图数字化、已有的DEM库中提取。图18数字高程模型(DEM)362)数字表面模型(DSM)数字表面模型是指用一组有序数值阵列表示地表物体表面高程的一种实体地面模型，一般特指那些特定比例尺系列、有着固定分幅范围的、全面表达地表面的地形、地物特征的地图。其内容特点是全面、均衡、不突出表达某种要素。一般包括：测量控制点、居民地、水系、交通、管线、地貌、植被等内容。(DSM)3)数字正射影像(DOM)数字正射影像是指利用数字高程模型对扫描处理的数字化的航空像片/遥感影像(单色/彩色)，经逐个象元进行投影差改正，再按影像镶嵌，根据图幅范围剪裁生成的影像数据。具有精度高、信息丰富、直观逼真、获取快捷等优点，DOM的制作原理是依据其特点应用专业的地理信息遥感软件对原始感遥影像经过辐射校正、几何校正后，消除各种畸变和位移误差而最终得到具有包含地理信息和各种专题的卫星遥感数字正射影像地图。37图20数字正射影像(DOM)WGS84世界大地坐标系：它是美国国防制图局于1984年建立的，是GPS卫星星历的OpenStreetMap，那么数据使用的坐标系基本为WGS84。