时空感知下的数字孪生运行控制

19/23时空感知下的数字孪生运行控制第一部分时空感知基础与数字孪生虚实映射 2第二部分基于实时感知的数字孪生状态更新 4第三部分时空关联下的孪生体预测与推演 6第四部分数字孪生运行管控的时空交互机制 9第五部分时空感知助力孪生体自我适应与优化 11第六部分数字孪生可视化在时空感知下的拓展 14第七部分数字孪生在时空感知下的鲁棒性提升 17第八部分时空感知下的数字孪生运行控制应用展望 19

第一部分时空感知基础与数字孪生虚实映射关键词关键要点时空感知的基础

1.时空坐标系：建立一个统一的时空坐标系，为不同系统和设备提供位置和时间参考，实现跨系统跨设备的时空感知。

2.传感器和数据采集：部署各种传感器，如激光雷达、摄像头、惯性测量单元等，收集实时的空间和时间数据，为时空感知提供基础数据。

3.数据处理和融合：对采集到的数据进行处理、融合和分析，提取关键信息，如物体的位置、运动状态和环境背景。

数字孪生虚实映射

1.物理设备建模：通过3D扫描、有限元分析等技术，对物理设备进行数字化建模，生成数字孪生模型，准确反映物理设备的几何结构、材料属性和运动规律。

2.传感器数据映射：将物理设备传感器采集的数据映射到数字孪生模型上，实现实时数据流的同步，构建动态的数字孪生。

3.虚实交互和反馈：在数字孪生模型上进行仿真和分析，产生的结果可以通过人机交互反馈到物理设备，实现虚实协同控制和优化。时空感知基础

时空感知是指感知和理解客观世界中空间和时间关系的能力。它涉及以下关键概念：

*空间维度：指描述物体或事件位置和方向所必需的维度，通常为三维空间（长度、宽度、高度）。

*时间维度：指描述物体或事件发生顺序和持续时间的维度，通常为一维时间（过去、现在、未来）。

*空间参考系：用于定义空间位置和方向的基准，例如笛卡尔坐标系或地理坐标系。

*时间参考系：用于定义时间的起点和持续时间的标准，例如日历或时钟。

*时空连续性：指时空是连续且无缝的，物体和事件可以在空间和时间上平滑运动。

*时空拓扑关系：指物体或事件之间的空间和时间邻近性、连接性或包含关系，例如相交、包含和邻接。

数字孪生虚实映射

数字孪生虚实映射是建立物理实体和其数字模型之间双向关联的过程，以实现实时信息共享和控制。它通过以下组件实现：

*物理传感器：收集物理实体状态和环境数据，包括位置、温度、振动、图像等。

*通信系统：将传感器数据传输到数字孪生模型。

*数字孪生模型：利用物理实体数据构建的实时数字表示，反映其当前状态、行为和环境。

*可视化界面：显示数字孪生模型和实时数据，允许用户监控和分析实体状态。

*控制接口：允许用户通过数字孪生模型控制物理实体，例如调整设置、发送命令或触发事件。

虚实映射过程的关键步骤包括：

*数据采集：使用传感器收集物理实体的实时数据。

*数据处理：过滤、清理和转换传感器数据，使其适合于数字孪生模型。

*模型更新：将处理后的数据更新到数字孪生模型中，反映物理实体的当前状态。

*可视化：在可视化界面中显示数字孪生模型和实时数据，便于监控和分析。

*控制：通过控制接口，用户可以基于数字孪生模型的信息控制物理实体，实现闭环控制。

虚实映射的优势包括：

*实时监控：提供物理实体当前状态的实时可视化。

*预测性维护：利用传感器数据分析，识别潜在问题和提前进行维护。

*优化操作：通过模拟和优化，提高物理实体的性能和效率。

*远程控制：允许用户远程控制物理实体，提高响应能力和便利性。

时空感知和数字孪生虚实映射为数字孪生运行控制提供了基础，使物理实体的实时信息和控制能够通过数字模型在虚拟世界中实现，从而实现物理和数字世界的融合。第二部分基于实时感知的数字孪生状态更新关键词关键要点【感知数据实时传输与处理】：

1.实时感知数据采集：通过物联网传感网络，收集设备运行、环境参数、用户交互等数据，实现数据的高频、低延迟采集。

2.数据传输优化：采用边缘计算、5G网络等技术，优化网络传输效率，实现数据的快速、可靠传输。

3.数据处理与预处理：对感知数据进行清洗、过滤、预处理，去除异常值和噪声，提高数据质量和可用性。

【状态推断与融合】：

基于实时感知的数字孪生状态更新

在时空感知的数字孪生运行控制系统中，实时感知数据是更新数字孪生体状态的关键信息来源。

实时感知数据可以通过各种传感器获取，包括：

*位置传感器：GPS、UWB、惯性测量单元，用于跟踪物理实体的位置和姿态。

*环境传感器：温度、湿度、光照、气体浓度，用于感知周围环境的变化。

*资产传感器：振动、声学、光学，用于监测资产的健康状况和性能。

*事件传感器：门磁、压力垫、运动探测器，用于检测事件发生。

这些传感器数据经过预处理和融合，生成一致且高质量的感知数据。然后，感知数据通过通信网络实时传输到数字孪生平台。

数字孪生平台接收感知数据后，将数据与数字孪生体的现有状态进行比较，识别状态差异。差异可能是由于实际物理实体的子系统变化、环境变化或操作员输入造成的。

对于识别出的状态差异，数字孪生平台根据预定义的规则和算法对数字孪生体进行更新。更新过程包括：

*物理模型更新：根据感知数据更新数字孪生体的物理模型，反映实际物理实体的最新状态。

*行为模型更新：根据感知数据更新数字孪生体的行为模型，反映物理实体在相应环境下的行为变化。

*历史数据更新：将感知数据整合到数字孪生体的历史数据中，为未来分析和预测提供信息。

数字孪生体状态更新是持续进行的过程，随着新感知数据的不断输入，数字孪生体不断更新，保持与实际物理实体一致的状态。这对于准确反映物理实体的实时情况至关重要。

状态更新的益处

基于实时感知的数字孪生状态更新具有以下益处：

*实时监测：持续更新的数字孪生体可以实时监测物理实体的状态，提供实时的可见性和可预测性。

*预测维护：通过分析数字孪生体的历史数据和实时感知数据，可以预测资产故障和维护需求，实现预防性维护。

*优化操作：根据数字孪生体模拟不同操作场景，可以优化操作参数，提高效率和降低成本。

*响应意外事件：在意外事件发生时，数字孪生体可以提供实时信息，帮助运营商做出快速决策并采取适当行动。

结论

基于实时感知的数字孪生状态更新是时空感知下数字孪生运行控制的关键步骤。通过持续更新数字孪生体的状态，系统可以准确反映实际物理实体的实时情况，支持实时监测、预测维护、优化操作和意外事件响应。第三部分时空关联下的孪生体预测与推演关键词关键要点时态感知下的孪生体预测

1.实时数据关联：通过时态感知技术，实时获取和关联传感器、设备和外部系统的数据流，建立时空关联的数字孪生体。

2.预测模型融合：集成机器学习、统计模型和物理建模，构建预测模型，分析历史数据和实时数据，预测未来行为模式。

3.多模态融合：利用来自不同来源（如传感器、图像、文本）的数据，构建多模态预测模型，提升预测准确性。

动态推演下的孪生体推演

1.基于物理模型的推演：利用物理规律和工程模型，对数字孪生体进行推演，分析其在各种条件和操作场景下的响应。

2.实时调整与优化：结合实时数据和预测结果，持续调整和优化数字孪生体的推演模型，提高推演精度。

3.场景验证与决策支持：基于推演结果，验证运营方案的可行性，优化决策制定，实现基于数据驱动的智能运行管理。时空关联下的孪生体预测与推演

简介

在时空感知的数字孪生系统中，时空关联下的预测和推演是至关重要的组成部分。通过利用时空数据，孪生体可以对未来状态进行预测，并根据不同输入或场景进行推演分析，为决策制定提供支持。

孪生体预测

孪生体预测涉及根据历史数据和当前状态信息，推断系统未来行为的过程。时空关联的预测可以利用以下方式增强：

*时空数据融合：整合传感器、地理信息系统（GIS）和时间序列数据，构建综合时空数据集。这使孪生体能够识别时空模式和关系。

*时空建模：采用统计、机器学习和物理建模等技术，建立时空相关模型，捕获系统动态特性。

*时空预测算法：利用时序预测、趋势分析和因果发现算法，根据时空数据预测未来的系统状态。

孪生体推演

孪生体推演是指在假设输入或场景变化的情况下，模拟系统未来的行为。时空关联的推演可以利用以下方式增强：

*时空场景构建：定义假设的场景，如极端天气事件、交通拥堵或设备故障。

*时空参数修改：根据场景调整孪生体模型中的时空参数，如天气条件、交通流量或设备性能。

*时空模拟：运行修改后的孪生体，模拟系统在不同场景下的响应。

时空关联预测和推演的应用

时空关联的孪生体预测和推演在各种领域具有广泛的应用，包括：

*城市管理：预测交通拥堵、污染水平和自然灾害，为城市规划和应急响应提供支持。

*工业制造：预测机器故障、产能效率和质量缺陷，实现预测性维护和过程优化。

*能源管理：预测能源需求、供应和分布，优化能源分配和减少碳排放。

*医疗保健：预测疾病爆发、治疗效果和患者预后，为疾病监测、个性化医疗和决策制定提供信息。

结论

时空关联下的孪生体预测和推演是数字孪生系统中的关键能力。通过利用时空数据，孪生体可以更准确地预测未来状态，并根据不同输入或场景进行推演分析。这些能力增强了决策制定能力，促进了复杂系统管理、优化和预测。第四部分数字孪生运行管控的时空交互机制关键词关键要点主题名称：基于空间感知的实时管控

1.实时采集与处理空间数据，生成高保真数字孪生环境。

2.构建基于空间信息的运行监测模型，实现空间感知下的异常检测与故障诊断。

3.利用空间信息优化调度策略，提高运行控制的效率和精度。

主题名称：基于时间感知的动态预测

时空感知下的数字孪生运行管控时空交互机制

1.时空感知模型

数字孪生运行管控的时空感知模型建立在时空信息基础设施之上，该基础设施包括地理信息系统（GIS）、遥感和物联网（IoT）技术。该模型融合了物理世界和虚拟世界的时空数据，提供实时且准确的空间和时间信息。

空间感知：

*通过地理信息系统（GIS）获取位置、边界、形状和其他几何数据。

*集成来自传感器和物联网设备的实时地理位置数据，实现动态追踪和区域监控。

时间感知：

*利用时间序列数据库记录和存储历史和实时数据，提供时间依赖性分析。

*通过物联网设备和传感器收集时间戳数据，实现事件触发和实时响应。

2.时空交互机制

时空感知模型为数字孪生运行管控提供了时空交互机制，实现对物理世界时空变化的实时响应和控制。

空间交互：

*空间映射：将物理环境投影到虚拟数字孪生中，建立空间关联。

*空间查询：利用地理信息系统（GIS）工具进行空间查询，检索特定区域或对象的信息。

*空间分析：执行空间分析，如缓冲区、叠加和网络分析，以支持决策制定和预测。

时间交互：

*时间触发：设定基于时间的时间触发器，在特定时间点或时间段触发操作。

*时间序列分析：分析时间序列数据，识别模式、趋势和异常，用于预测和故障检测。

*时间同步：通过时间同步机制，确保物理世界和数字孪生中的事件在时间上保持一致。

3.应用场景

时空感知下的数字孪生运行管控的时空交互机制在以下应用场景中发挥着至关重要的作用：

*实时监控：实时监控物理环境中的变化，并触发警报和响应机制。

*异常检测：通过时间序列分析识别异常，及时发现潜在问题并采取纠正措施。

*预测维护：分析时间序列数据和空间关联，预测设备故障并安排维护计划。

*应急响应：基于实时时空信息进行快速响应，优化应急资源分配和指挥调度。

*场景模拟：在虚拟数字孪生中模拟不同场景，预测和评估可能的风险和机会。

总结

时空感知下的数字孪生运行管控时空交互机制融合了空间和时间感知能力，实现了对物理世界时空变化的实时响应和控制。该交互机制为广泛的应用场景提供支持，包括实时监控、异常检测、预测维护、应急响应和场景模拟，从而提升运行管控的效率、安全性、可靠性和预测性。第五部分时空感知助力孪生体自我适应与优化关键词关键要点时空感知驱动的孪生体自适应调整

1.感知态势变化，动态调整孪生体参数：利用时空感知信息实时监测孪生体与物理实体之间的差异，对孪生体模型、参数和运行策略进行动态调整，以适应环境和状态的变化。

2.预测未来趋势，优化孪生体运行策略：通过时空感知数据建立预测模型，提前预知物理实体未来的变化趋势，基于预测结果优化孪生体运行策略，提高孪生体的运行效率和可靠性。

3.基于历史经验，完善孪生体自适应机制：收集和分析时空感知数据，总结历史经验，完善孪生体的自适应机制，不断提升孪生体对环境变化的响应能力和适应能力。

时空感知支持的孪生体协同优化

1.感知互联关系，优化孪生体协同：利用时空感知信息识别孪生体之间的互联关系，建立协同优化机制，通过信息共享和资源协调，提升整体系统性能。

2.基于时空关联，预测协同效果：分析时空感知数据之间的关联性，预测不同孪生体协同运行的潜在效果，指导协同优化方案的制定和实施。

3.时空演化分析，提升协同鲁棒性：监测时空感知数据的演化规律，分析协同优化方案在不同时空条件下的鲁棒性，提高协同优化的稳定性和可靠性。时空感知助力孪生体自我适应与优化

数字孪生体（DT）通过实时连接物理设备与虚拟模型，为工业控制带来突破性变革。时空感知在DT运行控制中扮演着至关重要的角色，赋予DT自我适应与优化能力，显著提升控制系统的性能和可靠性。

1.时空感知与孪生体自适应

时空感知能力使DT能够实时感知物理设备的状态和环境变化，并据此动态调整虚拟模型和控制策略。具体而言：

*状态感知：DT监测设备的运行参数、故障信息和操作状态，识别异常或潜在风险。

*环境感知：DT感知外部因素的变化，例如温度、湿度、振动等，并将其纳入决策模型。

*空间感知：DT了解设备的位置和布局，以及它们之间的空间关系，这对于控制分布式系统和移动设备至关重要。

基于时空感知信息，DT可以：

*实时优化控制策略：根据感知到的状态和环境变化，调整控制参数以提高系统性能和可靠性。

*预测性维护：识别设备的潜在故障点，并根据时空感知信息预测故障发生时间，从而实现预防性维护。

*适应性规划：考虑时空感知信息，生成针对动态变化的环境的优化生产计划和物流方案。

2.时空感知与孪生体优化

时空感知还支持DT的自我优化，使其根据经验和反馈不断提升控制性能。主要体现在：

*基于时序的数据分析：DT收集和存储设备运行数据，利用时空感知信息进行时序分析，识别模式和趋势。

*知识图构建：时空感知信息有助于构建包含设备、环境和控制策略之间的关系的知识图。

*机器学习与强化学习：DT利用时空感知数据训练机器学习和强化学习模型，优化控制参数和策略。

通过自我优化，DT可以：

*提高控制精度：根据时序数据和知识图的模式识别，针对特定场景精细调整控制参数。

*增强鲁棒性：通过强化学习，在动态和不确定的环境中学习和适应最佳控制策略。

*实现长期优化：利用机器学习和时序分析，从历史数据中提取洞察力，实现长期的优化效果。

3.时空感知在不同应用中的实践

时空感知在数字孪生运行控制中的应用涵盖广泛领域，包括：

*智能制造：实时调整生产线运行参数，优化产能和产品质量。

*智慧城市：监测交通流量、能源消耗和环境状况，优化城市管理和规划。

*智能交通：感知车辆位置和道路状况，优化交通流和安全。

*能源管理：监控电网状态，优化电力分配和减少损耗。

*医疗保健：感知患者的健康数据和环境因素，优化治疗方案和康复计划。

4.时空感知的未来发展

时空感知在数字孪生运行控制中的重要性日益凸显。未来发展方向包括：

*边缘计算与雾计算：支持分布式时空感知和快速决策。

*多模态感知融合：整合视觉、惯性、超声波等多种感知模式，增强时空感知能力。

*时空大数据分析：利用先进的数据分析技术处理海量时空感知数据，提取有价值的洞察力。

通过持续的创新和应用，时空感知将进一步赋能数字孪生运行控制，实现更智能、更优化、更可靠的工业系统。第六部分数字孪生可视化在时空感知下的拓展关键词关键要点主题名称：时空感知的三维沉浸可视化

1.利用三维模型、AR/VR技术创建沉浸式数字孪生环境。

2.融合地理信息系统（GIS）和物联网（IoT）数据，实现时空环境的精准感知。

3.提供交互式可视化界面，允许用户探索和分析时空数据。

主题名称：时空大数据的孪生可视化

数字孪生可视化在时空感知下的拓展

时空感知数字孪生是一种融合了时空信息和数字孪生技术的先进方法，它能够提供对物理环境的全面、实时视图。数字孪生可视化在时空感知下的拓展通过融合各种时空数据和可视化技术，为运营人员提供了一个直观而全面的平台，用于监控、分析和控制物理系统。

时空数据的集成

时空感知数字孪生整合了来自各种来源的时空数据，包括：

*地理空间数据：地图、航空图像、遥感数据

*传感器数据：物联网设备、摄像头、雷达

*位置数据：GPS、惯性导航系统、蜂窝网络

*时间序列数据：历史数据、实时数据流

这些数据提供了一个多维视图，显示了物理环境的地理位置、变化模式和时间依赖性。

可视化技术的应用

时空感知数字孪生的可视化涉及使用各种技术来渲染和呈现时空数据，包括：

*3D可视化：创建物理环境的逼真三维模型，允许用户从不同角度探索和交互

*时间轴可视化：显示物理系统随时间变化的动态过程，提供历史和预测趋势

*地理空间可视化：在地图或其他地理参考系上叠加时空数据，提供位置上下文

*增强现实（AR）：将虚拟内容叠加到现实世界中，提供沉浸式可视化体验

拓展的可视化功能

数字孪生可视化在时空感知下的拓展提供了以下附加功能：

*时空分析：在时空上下文中执行复杂的分析，识别模式、趋势和异常

*预测模拟：在数字孪生中模拟未来场景，探索不同操作策略的影响

*协作可视化：允许多名用户同时访问和交互式操作数字孪生，促进协作和信息共享

*移动可视化：在移动设备上提供数字孪生可视化，支持现场操作和远程监控

应用场景

时空感知数字孪生可视化在各种应用场景中具有广泛的应用，包括：

*智慧城市：监控交通、基础设施和公共安全

*工业4.0：控制制造流程、优化供应链和预测维护

*能源管理：可视化能源流、优化分布式能源系统

*建筑和规划：设计和模拟可持续建筑、优化交通流

*国防和安全：态势感知、任务规划和指挥控制

结论

数字孪生可视化在时空感知下的拓展通过整合时空数据和可视化技术，提供了一种强大的工具来监控、分析和控制物理系统。它促进了时空感知能力的扩展，使运营人员能够对复杂环境做出明智的决策，从而提高效率、优化性能并增强安全性。第七部分数字孪生在时空感知下的鲁棒性提升关键词关键要点【时空维度下的数据关联】

1.通过引入时空维度，将不同时间和地点的数据相互关联，形成时空网络。

2.利用时空网络进行数据挖掘和知识发现，识别关键影响因素和时空规律。

3.提高数据驱动模型对时空变化的适应性和鲁棒性，增强数字孪生模型在不同时空环境下的预测和控制能力。

【数据融合与时空预测】

数字孪生在时空感知下的鲁棒性提升

数字孪生系统中的时空感知能力对于准确映射和表征物理世界的动态行为至关重要。然而，由于传感器数据的噪声、不确定性和缺失，时空感知过程本身可能存在固有的鲁棒性挑战。为了应对这些挑战，研究人员正在探索各种技术来提升数字孪生在时空感知下的鲁棒性。

数据融合与冗余

数据融合技术将来自多个传感器和来源的数据综合起来，从而提高感知数据的准确性和鲁棒性。例如，通过将图像数据与雷达数据融合，可以减少噪声的影响并增强目标检测。此外，冗余传感器的部署可以提供额外的测量数据，在传感器故障或数据缺失的情况下确保感知的连续性。

机器学习与深度学习

机器学习和深度学习算法可以自动从数据中学习时空特征，提高感知系统的鲁棒性。卷积神经网络（CNN）等深度学习模型可以有效处理图像和点云数据，从中提取复杂的空间特征。此外，递归神经网络（RNN）可以对时序数据进行建模，捕捉动态过程中的时间依赖关系。

概率推理与贝叶斯滤波

概率推理技术，如贝叶斯滤波，可以处理传感器数据的不确定性，提高时空感知的鲁棒性。贝叶斯滤波通过不断更新概率分布来估计系统的状态，即使在存在测量噪声和不确定性的情况下也能实现准确的估计。

时空校准与数据关联

时空校准确保来自不同传感器和时间戳的数据在同一时间和空间框架中对齐。这对于融合来自异构来源的数据并获得连贯的时空理解至关重要。数据关联技术可以将传感器测量与物理实体联系起来，建立空间和时间上的对应关系，增强感知的鲁棒性。

鲁棒性评估与度量

为了量化数字孪生在时空感知下的鲁棒性，需要开发有效的鲁棒性评估和度量标准。这些标准应考虑噪声、不确定性和缺失数据对感知准确性的影响。通过定期评估鲁棒性，可以识别弱点并指导针对性改进。

实例研究

基于多传感融合的车辆检测和跟踪：在车辆检测和跟踪应用中，融合来自雷达、摄像头和激光雷达的数据可以提高鲁棒性。雷达数据提供了远距离目标的检测，而摄像头数据提供了丰富的视觉信息。激光雷达数据则用于增强三维定位和目标识别。

基于深度学习的时间序列异常检测：在工业设备监测中，深度学习算法可以自动学习传感器数据的正常模式，并检测异常情况。通过处理来自多个传感器的时间序列数据，系统可以提高对故障和异常事件的鲁棒性检测。

基于概率推理的移动机器人导航：在移动机器人导航中，贝叶斯滤波可以处理传感器数据的不确定性和噪声，鲁棒地估计机器人的位置和姿态。通过不断更新概率分布，系统可以适应动态环境并应对意外情况。

结论

提高数字孪生在时空感知下的鲁棒性至关重要，以确保准确映射物理世界的动态行为。通过利用数据融合、机器学习、概率推理和时空校准等技术，可以增强感知系统的鲁棒性，应对传感器噪声、不确定性和缺失等挑战。鲁棒性评估和度量标准的开发进一步指导了改进工作，从而确保数字孪生系统在各种环境和应用中可靠运行。第八部分时空感知下的数字孪生运行控制应用展望关键词关键要点城市精细化管理

1.基于时空感知的数字孪生平台，实时监测和分析城市交通、环境、公共安全等数据，实现城市运行的智能化管理。

2.通过数字孪生模型，模拟城市运行场景，优化城市交通流线、提升城市应急响应能力，提高城市管理效率和居民幸福感。

3.利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，为城市管理人员提供直观生动的城市运行态势感知能力，辅助决策制定。

工业智能制造

1.以时空感知为基础，搭建工业数字孪生模型，对生产过程进行实时监控和数据分析，优化生产调度和设备维护。

2.通过数字孪生平台，实现远程协同生产，支持跨地域、跨工厂的产线协同与远程故障诊断。

3.基于机器学习算法，数字孪生模型可预测设备故障和生产异常，实现智能预警和预防性维护，提升生产效率和产品质量。

能源高效管理

1.利用时空感知技术，实时监测能源输配网络和用户用能数据，构建能源数字孪生模型，实现能源流向可视化。

2.通过数字孪生仿真，优化能源调度和配网规划，提升能源利用效率，减少能源浪费。

3.基于人工智能技术，数字孪生模型可预测能源需求和发电量，辅助分布式能源的优化配置和调度，实现能源系统的稳定性和可再生性。

交通智能规划

1.基于时空感知技术，融合交通流、路况、天气等数据，建立交通数字孪生模型，实现交通运行态势实时监测。

2.通过数字孪生仿真，模拟不同交通管制策略和基础设施规划方案，优化交通组织和路网设计，缓解交通拥堵和提升出行效率。

3.利用动态交通信息看板和车载导航系统，为交通参与者提供实时交通信息和路径规划，提升出行体验和安全性。

应急指挥决策

1.利用时空感知技术，集成灾害监测、预警、应急救援等数据，构建应急数字孪生模型，实现灾害态势实时监测和预判。

2.通过数字孪生仿真，模拟不同应急处置方案的实施效果，辅助应急指挥决策，优化资源调配和人员疏散。

3.基于增强现实技术，为应急指挥人员提供灾害现场的沉浸式可视化体验，提升决策的科学性和快速性。

智慧医疗健康