《易知微：2025數字孿生與智能算法白皮書（182頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《易知微：2025數字孿生與智能算法白皮書（182頁）.pdf（182頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、版權聲明版權聲明本白皮書版權屬于數字孿生世界企業聯盟和杭州易知微科技有限公司并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本白皮書文字或者觀點的，應注明“來源：數字孿生世界企業聯盟和杭州易知微科技有限公司”。違反上述聲明者，編者將追究其相關法律責任。編制說明編制說明2021 年 8 月，在浙江大學數據分析和管理國際研究中心的指導下，由杭州易知微科技有限公司牽頭發起成立了數字孿生世界企業聯盟，專注于貫通數字孿生產業上下游，打造數字孿生產業協同創新生態，以數字孿生體為基座，融合上下游產品和技術，將物理世界全方位的數字化，實現一個真實的可以實時感知和管理的數字孿生世界。為促進生態合作、行業交流、創新發展

2、等工作上的融合共生，由聯盟理事長單位杭州易知微科技公司牽頭，結合聯盟內各成員單位的行業實踐，于 2022 年 5 月首次編制數字孿生世界白皮書（案例實踐篇），于 2023 年 4 月編制數字孿生世界白皮書（技術實踐篇），于 2025 年 4 月編制數字孿生世界白皮書（智能算法篇）。特別說明：本白皮書內所有案例截圖均為模擬數據。主編單位：主編單位：杭州易知微科技有限公司編寫指導（排名按姓名拼音首字母）：陳為編寫指導（排名按姓名拼音首字母）：陳為浙江大學計算機學院教授鄧貴德鄧貴德 中國特種設備研究院正高級工程師楊秦敏楊秦敏 浙江大學控制科學與工程學院教授周偉華周偉華 浙江大學數據分析和管理國際研究

3、中心主任編寫小組（排名不分先后）：編寫小組（排名不分先后）：寧海元、趙倩、李強、李宋、朱悅凱、李耀輝、沈魯棟、黃佳河、吳敏江、劉永貴、吳玉鑫、楊嘉欣、韓帥、孟詳鈞、陳威辰、王學瑩、張斯洋、童濤、徐照松、肖莉、相里佳豪、雷強等。指導老師序指導老師序易知微主持編寫的這本數字孿生世界白皮書為數字化改革和區域經濟發展提供了導覽圖，是各大企業數字化轉型過程中的必備參考。陳為 浙江大學計算機學院教授陳為 浙江大學計算機學院教授從當前數字孿生項目布局情況來看，城市、水利、電力、交通、能源是目前數字孿生的主要研究應用領域。在高端裝備、社會風險防控等方面也有探索性的研究開展。數字孿生世界白皮書通過對于數字孿生技

4、術和行業解決方案的深度剖析和成果分享，為數字孿生應用在千行百業中落地生根提供借鑒，為產業發展提供了參考。鄧貴德 中國特種設備研究院正高級工程師鄧貴德 中國特種設備研究院正高級工程師隨著經濟社會數字化轉型的持續推進，數字孿生逐漸成為各界關注的熱點。尤其是今年以來以數字孿生為核心技術的“元宇宙”概念的爆發式興起，使得數字孿生技術得到了包括學術界、工業界等在內的多方重點關注。數字孿生技術打通了物理世界與數字世界的隔閡，實現了物理信息系統中的虛實融合，在智能制造、智能建造、智慧醫療、智慧城市等垂直行業廣泛拓展，產生了智能運維、虛擬調試、異常診斷、風險預測、決策輔助、系統優化等諸多應用價值，已成為助力企

5、業數字化轉型、提高生產效率、促進數字經濟發展的重要抓手。數字孿生世界白皮書聚焦數字孿生世界的關鍵技術、行業場景與應用發展，梳理了數字孿生技術基礎設施發展情況，深入分析產業化元宇宙發展趨勢，技術體系以及包括城市、工廠、流域、雙碳等典型行業的應用場景，旨在為產業界在規劃建設數字孿生世界時提供參考借鑒，助力數字孿生世界的技術演進和產業發展。楊秦敏 浙江大學控制科學與工程學院教授楊秦敏 浙江大學控制科學與工程學院教授在企業數字化轉型和政府數字化改革大背景下，數據分析帶來的決策能力，已經變成每一個組織需要具備的核心能力。對于決策者來說，如何高效的看見和理解數據，并基于數據快速做出決策和指揮，也越來越成為

6、一個基本要求。因此，數據分析的可視化逐漸成為普遍需求，由此進一步演進到數據孿生技術，構建和物理世界一一映射的數字孿生體，實時聯動呈現相關的數據和分析，并在數字世界中可以反向操控物理世界的實體，這是在學術界和工業界正在興起的數字化新技術。很高興看到這本數字孿生世界白皮書的誕生，提供了很多數字孿生技術企業在工程實踐中的探索，必將加速數字孿生技術趨勢的發展。周偉華 浙江大學數據分析和管理國際研究中心主任周偉華 浙江大學數據分析和管理國際研究中心主任前言前言“十四五”國家信息化規劃“十四五”數字經濟規劃等文件均提出要強化數字孿生技術戰略研究布局和技術融通創新。數字孿生最早主要應用于軍工及航空航天領域，

7、近年來持續向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直領域拓展，已成為助力企業數字化轉型、實現城市可持續發展、促進數字經濟發展的重要抓手。通過數字化提升城市運行效能，不斷破解城市治理中的實際問題是提升城市治理水平的重要路徑，而數字孿生技術作為優勢技術集成突破的代表之一，已經成為產業、資本、政府各界高度關注和資源投入的焦點。數字孿生城市被視為智慧城市的升級版和必選項，進一步刷新了人們對于未來城市的想象空間。2022年，數字孿生世界企業聯盟聯合數字孿生業內領域單位與專家，主持編寫了數字孿生世界白皮書（2022），聚焦數字孿生世界的關鍵技術、行業場景與應用發展，全面介紹了數字孿生知識體系

8、、“V”模型數字孿生世界方法論，聚焦5大領域、匯集15個重點行業典型案例。旨在為產業界在規劃建設數字孿生世界時提供參考借鑒，助力數字孿生世界技術演技和產業發展。數字孿生世界白皮書（2023）在2022版基礎上深化技術創新，提出技術+應用雙驅動模式，系統規劃產業發展路徑。白皮書涵蓋五大板塊，行業綜述指出數字孿生呈多技術融合特征，但存在有表無里等實踐痛點，強調數智視融合，虛實人聯動將成為核心趨勢；技術架構對比分析B/S與C/S體系優劣勢，結合案例提出建設參考；核心技術提出七大能力體系，包括感知、數據治理、仿真推演等，支撐城市、工廠等場景深度應用；通過技術成果展示物聯網、AI、GIS等技術聚合創新，

9、如易知微的渲染引擎、數字人插件等實踐突破；五、行業應用聚焦園區、港口、水利等五大場景，結合政策與市場需求推動技術落地。全文通過理論剖析與實踐案例結合，為數字孿生技術跨領域融合及產業化發展提供系統性指引。數字孿生世界白皮書（2025）在前兩版的基礎上深化數字孿生技術創新，推動“數字孿生+智能算法”的數字孿生智能應用建設，旨在通過白皮書為數字孿生產業發展提供借鑒與參考。本次白皮書系統梳理技術演進路徑、核心能力建設及行業實踐成果，數字孿生的核心在于通過數據驅動實現物理世界與虛擬世界的精準映射與動態交互。白皮書提出四大關鍵技術能力：物理感知與數據融合。物理感知與數據融合。整合 LiDAR、無人機、物聯

10、網等多源異構數據，構建高精度三維地質模型與實時監測網絡，支持黃河流域泥沙沖淤分析、城市內澇預警等場景。高效建模與輕量化渲染。高效建模與輕量化渲染?；?3D Tiles 流式加載、ENU 坐標變換與 LRU 緩存技術，實現大規模傾斜攝影模型的秒級加載，突破 Web 端性能瓶頸。機理與數據雙驅動。機理與數據雙驅動。融合水動力模型、有限元分析等物理機理與 AI 算法（如 LSTM、強化學習），將洪水預測誤差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。動態交互與智能決策。動態交互與智能決策。通過數字人、大語言模型（LLM）實現自然語言操控，支持應急指揮、設備運維等場景的智能響應。圍繞復雜數據處理與孿生場

11、景應用、機理模型與數據驅動模型、超大體量數據處理與實時渲染能力、自動化模型構建能力、大模型算法能力在數字孿生中的應用做了深度的技術剖析。同時，本白皮書圍繞智慧城市、智慧水利、智能制造、智慧能源、智慧園區等場景，深度展現數字孿生技術的場景化價值。目錄目錄一、數字孿生核心技術：智能算法的融合應用.1（一）復雜數據處理與孿生場景應用.11、氣象數據處理與應用.22、地理數據處理與應用.133、3DTiles 數據處理與應用.254、視頻數據處理與應用.32（二）機理模型與數據驅動模型.381、機理模型應用.382、數據驅動模型應用.493、機理模型與數據驅動模型的協同應用.54（三）超大體量數據處理

12、與實時渲染.561、分布式計算與可視化展示.562、超大量點位數據加載與查詢.64（四）自動化模型構建能力.701、Houdini 建模.712、CityEngine 建模.753、傾斜攝影.83（五）大模型算法能力的延伸.891、多模態大模型的應用.892、3D 高斯潑濺技術.96二、新型技術成果：持續賦能企業數字化轉型.101（一）EasyV 數字孿生可視化平臺.101（二）EasyTwin 數字孿生仿真渲染引擎.106（三）防洪“四預”智慧水利平臺.114（四）更多產品服務.120三、數字孿生世界：重點行業解決方案探索.124（一）數字孿生能源.124（二）數字孿生園區.132（三）數字

13、孿生文旅.149（四）數字孿生物流.156（五）數字孿生港口.164參考文獻.171數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1一、數字孿生核心技術：智能算法的融合應用一、數字孿生核心技術：智能算法的融合應用數字孿生技術的核心在于形成“物理機理為基、數據智能為翼”的復合技術體系。在水利、制造、能源等領域，傳統機理模型（如水動力模型、有限元分析）基于物理定律提供可解釋性強的基線預測，而智能算法（如 LSTM、隨機森林、強化學習）通過海量數據捕捉非線性關系，修正殘差、優化參數，顯著提升系統精度與響應速度。例如，某水利項目中，LSTM 網絡結合水文數據將水質預測誤差降至 3%以

14、下；在工業場景中，自編碼器驅動的設備故障預警系統減少非計劃停機 30%。智能算法的融合應用還體現在多源異構數據的實時處理與動態適應上。通過集成傳感器數據、遙感影像與業務日志，大模型可動態優化城市內澇模擬、港口物流調度等復雜場景。黃河流域泥沙沖淤模型即通過無人機測深數據與智能插值算法，實現水下地形的高頻更新，防洪調度效率提升 40%。此外，基于強化學習的智能決策系統在電網負荷平衡、交通信號優化中展現出自主進化潛力。然而，智能算法融合仍需攻克數據質量、模型可解釋性及邊緣計算實時性等挑戰。未來，隨著 AIGC 生成高精度場景、邊緣 AI 加速推理，數字孿生將邁向“感知-決策-執行”閉環自治，成為產業

15、智能化升級的核心引擎。（一）復雜數據處理與孿生場景應用（一）復雜數據處理與孿生場景應用數字孿生技術的核心在于對多源異構數據的深度融合與智能解析，其應用場景的拓展高度依賴于復雜數據的高效處理能力。地理數據處理通過整合 DEM、LiDAR 等數據，構建高精度三維地質模型，結合 AI 算法實現地質災害動態模擬（如滑坡預警、洪水淹沒分析），并應用于水利工程優化與城市規劃決策。例如，黃河流域通過無人機測深技術實時數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)2更新水下地形數據，支撐泥沙沖淤模型，顯著提升防洪調度效率。3D Tiles 數據的高效渲染解決了大規模傾斜攝影模型在 Web 端

16、的性能瓶頸。通過自研的流式加載方案、動態 LOD 機制及 ENU 坐標變換技術，優化了局部高精度場景的渲染精度與效率，支持智慧城市中建筑群建模、工業設備監測等場景。LRU 緩存與空間索引技術的引入，進一步降低了數據冗余，實現輕量化實時交互。氣象與視頻數據的虛實融合是數字孿生動態化的重要支撐?；?Unreal Engine 的氣象數據處理技術，通過解析格點與 NC 文件生成動態等高線圖與衛星云圖，增強氣候預測的直觀性；而視頻數據通過 GPU 加速的投影紋理映射與多路拼接技術，將實時監控畫面精準映射至三維模型表面，應用于交通管理、虛擬廣告等領域，提升場景交互性與應急響應能力。未來，隨著 AI 驅

17、動的自動化建模、邊緣計算與輕量化渲染技術的深化，復雜數據處理將進一步突破時空對齊、精度優化等挑戰，推動數字孿生在智慧城市、工業 4.0 及環境治理中的規?；瘧?，構建虛實協同的智能化生態體系。1、氣象數據處理與應用1、氣象數據處理與應用1）概述1）概述近年來，隨著數字孿生應用平臺在城市管理、應急響應、防控指揮等場景的應用要求加深，對于準確生成和可視化呈現氣象數據提出了更高的技術要求，尤其是通過等高線圖和衛星云圖的形式呈現。等高線圖為專業人士提供了一種直觀理解地形復雜性的方法，同時在評估氣象條件對特定地理區域的影響方面也展現出無可替代的價值。它使得風向、溫度分布以及其他關鍵氣象參數能夠基于地形特

18、征進行精確分析，從而支持更加精準的環境預測與規劃決策。衛數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)3星云圖作為觀察大氣動態變化的關鍵工具，提供了覆蓋廣闊區域的即時氣象信息。這些圖像幫助我們實時追蹤天氣系統的演變，從大規模的氣候模式到局部風暴的發展，無所不包。對于數字孿生應用平臺而言，集成衛星云圖功能意味著能夠在虛擬環境中模擬真實的氣象狀況，進而為城市規劃者、環境科學家以及應急響應團隊提供強有力的決策支持。2）技術難點2）技術難點通過格點數據生成等值線通過格點數據生成等值線在使用 UE 通過格點數據生成等高線圖時，開發者面臨一系列技術挑戰。與專業地理信息系統（GIS）軟件相

19、比，后者通常只需簡單導入相應的格點數據，即可迅速生成精確的等高線圖，而 UE 在這個過程中則顯得不夠直接和高效，具體表現為：數據適配難題。數據適配難題。UE 并非為處理復雜的地理空間數據而設計，這意味著在將格點數據轉換為可用于生成等高線圖的信息前，需要進行大量的數據預處理工作。這包括數據格式轉換、坐標系統校正以及精度調整等步驟，這些操作增加了開發過程中的復雜性和工作量。性能優化需求。性能優化需求。由于等高線圖通常涉及大量地理信息，其渲染可能對 UE 造成顯著的性能壓力。為了確保流暢的用戶體驗，開發者必須采取多種優化措施，例如合理的細節層次（LOD）設置、紋理壓縮以及數據簡化策略，以平衡視覺質量

20、和運行效率。缺乏內置工具支持。缺乏內置工具支持。不同于專業的 GIS 軟件，UE 缺少專門用于生成等高線圖的內置工具。因此，開發者可能需要依賴第三方插件或自行編寫腳本以實現所需功能，這不僅增加了項目的不確定性，也提高了開發門檻。盡管存在上述難點，但在數字孿生行業中，基于格點數據生成的等高線圖具有不可替代的重要性。它使專業人士能夠快速觀察到氣象情況，對于評估地形對氣候條件的影響至數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)4關重要。準確的等高線圖可以幫助科學家和城市規劃者更好地理解特定區域內的風向、溫度分布等關鍵氣象參數，從而做出更加精準的環境預測和規劃決策。此外，在數字孿生

21、項目中集成高質量的等高線圖，不僅可以提升數字孿生場景的真實性和實用性，還能促進跨學科的合作與創新。通過提供數字孿生應用平臺，讓不同領域的專家能夠共同探索和分析復雜氣象模式，進而為應對氣候變化、優化城市管理提供強有力的支持。因此，盡管在 UE 中生成等高線圖面臨挑戰，但其帶來的價值使得這一努力尤為值得。氣象等值線通過 NC 數據生成衛星云圖通過 NC 數據生成衛星云圖在UE中使用NetCDF(NetworkCommonDataForm,簡稱NC)數據生成衛星云圖同樣面臨一系列獨特的挑戰，同時該過程也體現了其在特定應用領域中的重要性。具體表現如下：數據處理與轉換。數據處理與轉換。NetCDF 是一

22、種用于存儲多維科學數據的文件格式。然而，UE 并不直接支持 NetCDF 格式的數據輸入。這意味著開發者首先需要將 NetCDF 數據轉換為 UE數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)5能夠處理的格式，例如高度圖、紋理或其他類型的可渲染資源。這一步驟不僅要求對NetCDF 數據結構有深刻的理解，還需要掌握相應的轉換工具或腳本編寫能力。性能優化。性能優化。衛星云圖通常包含大量的氣象信息，這些數據量龐大的特性可能會導致渲染性能問題。為了確保在 UE 中流暢地顯示衛星云圖，開發者需要進行細致的性能調優工作，包括但不限于數據簡化、紋理壓縮以及合理的 LOD（LevelofDe

23、tail）設置等?？梢暬夹g?？梢暬夹g。準確而美觀地呈現衛星云圖所需的可視化技術往往超出了傳統數字孿生開發的范疇。例如，正確模擬云層動態、光照效果以及不同天氣條件下的視覺變化等都需要深入的專業知識和技巧。盡管存在上述挑戰，但在 UE 中通過 NC 數據生成衛星云圖具有重要意義：提升沉浸感。提升沉浸感。高質量的衛星云圖可以極大地增強虛擬環境的真實性和沉浸感，這對于數字孿生城市、虛擬訓練場景以及氣候研究等領域尤為重要。實時交互。實時交互。利用 UE 強大的實時渲染能力，用戶可以通過交互的方式探索和分析衛星云圖，這種互動體驗是靜態圖像或視頻無法提供的。綜上所述，在 UE 中使用 NC 數據生成衛星

24、云圖雖然面臨不少技術難題，但憑借其帶來的沉浸式體驗、實時交互等優勢，無疑為數字孿生應用平臺建設提供了巨大的潛力和價值。3）技術思路3）技術思路生成等值線和等值面生成等值線和等值面解析格點數據解析格點數據在解析數據前，我們先明確什么是格點數據，該類數據是一種地理空間數據類型，將地理區域劃分為跪著的小網格，每個網格存儲特定類型的數值，如高程、溫度或降雨量等。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)6柵格數據一般以如下方式展示，首先文件頭通常用于描述格點文件的一些關鍵信息：Diamond11 數據說明（字符串）年月日時次時效層次（均為整型）經度格距緯度格距起始經度終止經度起始

25、緯度終止緯度（均為浮點型）緯向格點數經向格點數（均為整型）格點數據示例針對數據最終的映射情況，文件頭的描述內容可能些許差異，但是一般來說文件頭一定包含描述經緯度信息相關的內容，這樣子我們就可以通過相關將對應的格柵數據通過經緯度取出。通常只要提供到的格點文件是非加密文件，那么我們可以通過FFileHelper:LoadFileToStringArray()，將格點文件以字符串數組的形式讀取出來，接著循環遍歷讀取出來的數組，通過 FStiring.ParseIntoArray()，利用空格將數據分割，并將數據存在另一個字符串數組中，方便我們進行下一步處理。生成等值線生成等值線我們可以利用 UE 中

26、的 UKismetRenderingLibrary:CreateRenderTarget2D()來創建畫布，并調用的 UCanvas:K2_DrawLine()函數繪制線條。提前預設參數控制繪制出來的線條數量（numstepint32），同時設置我們要取出的數據區間的最小值（lowfloat）和最大值（highfloat），這樣可以起到精簡數據，使最終繪制出來的等值線更加合理。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)7我們通過上文中描述的方式獲取格點文件的文件頭數據并將其存放在一個二維數組中，描述每一行的數據和行內每格的數據（GFDataTArrayTArray），解析

27、出維向格點數（width）和經向格點數（Height），構建嵌套循環，遍歷獲取到的數組里的元素。示例代碼我們利用正方形判算法來計算連線，首先判斷格點數值和我們預設的最小值的關系，由此判斷我們應當對這一批數據進行怎么樣的繪制處理，如果點在首尾位置就不進行繪制，在其他位置則進行差值計算。獲得點的位置關系數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)8通過差值計算點最終我們通過算法獲得 n 段線段，繪制出等值線。等高線效果數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)9生成等值面生成等值面生成等值面時我們只需要將每個格點的數據當做一張圖上的像素點，將緯向格點數和經

28、向格點數作圖片的長寬，取出值的同時我們記錄全量值的最大值和最小值，然后我們將每個值通過 UKismetMathLibrary:MapRangeClamped（），將值差值到 0-1 的區間的值，最后利用這些值構建圖片，最終就能輸出一張黑白圖。構建圖片代碼示例黑白圖效果數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)10我們可以在材質中將黑白圖的顏色映射到 ColorCurve 中，根據需求調整最終輸出的樣式。映射顏色的效果示意生成衛星云圖生成衛星云圖了解 NC 數據的格式了解 NC 數據的格式首先我們可以先使用 Panoply 軟件快速查看 NC 數據以及生成的大致圖像。需要注

29、意這個軟件生成出來的圖向右旋轉 90才是 UE 里看到的最終圖像（數據不需要額外處理）。下方的色帶代表了最小值到最大值的范圍。藍色區域云多，值越大云越少。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)11在這里可以看到這個圖是以二維數組的格式存儲的，每個點都有對應的值，超過色帶最大值的數據即是空值。注意存儲順序是按列存取。實際上，這個二維數據是存放在一維數組中的，所以我們需要記錄行列最大值，判斷當前是哪行哪列。在 UE 中導入 NetCDF 第三方庫在 UE 中導入 NetCDF 第三方庫在官網（https:/downloads.unidata.ucar.edu/netcdf

30、/）下載將編譯完的靜態庫、原有的靜態庫以及動態庫在封裝的插件中引入，完成導入。解析 NC 數據解析 NC 數據調用 NetCDF 庫 netCDF:NcFile 類的構造函數打開指定路徑的 NC 文件。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)12查找對象，并獲取屬性 X,Y 的大小。調用 NetCDF 庫的 getVar()庫函數把數據存入 float 數組，再將 float 數組轉化為 UE 的Tarray。生成 NC 氣象云圖生成 NC 氣象云圖接下來就要將上面解析完的數組生成為紋理。遍歷 NC 數組，把每一個點的值映射到像素通道的范圍內。設定映射輸入范圍的最小值與

31、最大值，調節最終生成的云圖效果，最小值越小顏色越淡，最大值越大顯示的云越多。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)13最終生成效果如下2、地理數據處理與應用2、地理數據處理與應用1）概述1）概述地理數據處理與應用以數字孿生技術為核心，通過多源數據整合、高精度建模與動態模擬，實現地理環境的虛擬復現與智能決策。數字孿生技術通過構建與物理世界實時同步的虛擬模型，為城市規劃、災害防控、資源開發等領域提供動態分析與決策支持。其核心在于融合衛星遙感、無人機航測、LiDAR 點云、眾源數據等多源異構數據，借助 GIS 工具（如 QGIS、ArcGIS）進行坐標系統一（如 WGS84

32、）、格式標準化（如 GeoTIFF 轉 GeoJSON）與缺失值填補（如克里金插值），形成高精度空間數據庫。在此基礎上，算法模型（如LSTM、隨機森林）與水文地質模型（如 SWMM、HEC-RAS）協同應用，實現從靜態分析到動態預測的跨越。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)142）技術難點2）技術難點數據異構性與質量保障數據異構性與質量保障數據來源多樣（衛星、無人機、眾源數據），格式（GeoTIFF、LAS、CSV）與坐標系（WGS84、UTM）不統一，需解決轉換與對齊問題。眾源數據權威性不足，需驗證精度并填補缺失值（如插值算法）。高精度建模與動態更新高精度建模與

33、動態更新地形生成需兼顧分辨率（如 0.1 米 DSM）與性能優化（如降低分辨率提升運行效率）。實時數據（傳感器、無人機）的動態集成與孿生場景同步更新存在技術瓶頸。復雜地質過程模擬復雜地質過程模擬地質災害（滑坡、泥石流）模擬依賴多參數耦合（坡度、巖性、降雨量），模型精度受限于數據完整性與計算復雜度。三維地質建模需融合稀疏鉆孔數據與地形信息，存在地層邊界不確定性。多時序數據分析與標準化多時序數據分析與標準化長期水下地形數據（如 5 年以上）的時空一致性維護困難，需解決存儲、融合與標準化問題（如 SL/T837 規范）。歷史數據與實時監測的協同分析對算法（如時間序列預測模型）提出高要求。數字孿生世界

34、企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)153）技術思路3）技術思路基于網絡數據的地形地質分析在數字孿生方面應用基于網絡數據的地形地質分析在數字孿生方面應用數據收集數據收集網絡地形地質數據來源廣泛，包括開放平臺、學術文獻、專業報告及眾源數據。開放平臺提供標準化、結構化的 DEM 與遙感影像；學術文獻與報告則通過論文、專題研究補充高價值的歷史數據和局部勘測成果，尤其在構造解析與災害案例中具有不可替代性。眾源數據通過公眾參與增強細節覆蓋，但需注意數據權威性與格式異構性問題。數據來源可以分為以下三個方面：A.公開的地形、地質數據庫。a)地形數據：美國地質調查局（USGS）的 SRTM（3

35、0 米分辨率）、ALOSWorld3D（5 米分辨率）、OpenTopography（高精度 LiDAR 點云）等平臺提供數字高程模型（DEM）。b)遙感影像：Landsat、Sentinel-2、GoogleEarthEngine 等提供多光譜與高分辨率影像。c)地質數據：OneGeology、GeoscienceAustralia 等平臺共享地質圖、巖性分布與構造數據。B.科學文獻與報告a)科學文獻數據庫：通過 Springer、Elsevier、ScienceDirect 等平臺獲取期刊論文、會議論文中的地質勘測數據、實驗分析結果及歷史災害記錄。b)政府與機構報告：各國地質調查局（如 U

36、SGS、BGS）、國際組織（如聯合國環境規劃署）發布的專題報告，提供區域地質風險評估、礦產資源普查等權威數據。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)16C.開放平臺與社交媒體a)OpenAerialMap 等開源平臺提供全球用戶共享的無人機正射影像數據，彌補部分權威機構發布數據的缺失部分，其精確度可達厘米級，遠高于衛星數據（如 Sentinel-2為 10 米），適用于微地貌識別（如裂縫、小型滑坡體）。DroneDeploy 等企業級平臺提供農業、采礦等領域的多光譜無人機數據，部分公開數據集可用于地表覆蓋分類與地形建模。數據處理與分析數據處理與分析數據處理與分析是地形

37、地質研究的核心環節，涵蓋預處理、特征提取、地質解譯及多源融合四大步驟。預處理階段需解決數據噪聲、坐標系與分辨率統一問題；特征提取通過地形參數計算與水文分析揭示地貌規律；地質解譯結合光譜分析與機器學習識別巖性構造；多源融合則借助空間疊加與 AI 模型提升解譯精度。該過程依賴 GIS 工具、統計方法與深度學習技術的協同應用。數據處理具體分為以下三個部分：格式統一。格式統一。將不同來源的數據（如 Shapefile、GeoTIFF、CSV）轉換為統一格式（如GeoJSON）。坐標系轉換。坐標系轉換。確保所有數據使用相同坐標系（如 WGS84 或 UTM）。缺失值處理。缺失值處理。使用插值法或機器學習

38、方法補全缺失的地球化學或地形數據?？梢暬c成果輸出可視化與成果輸出通過整合多源測深數據與水位記錄，結合 GIS 分析與數字孿生三維可視化技術，可實現河道淤積與水庫庫容變化的精準量化與直觀展示。未來可引入 AI 算法模型（如 LSTM預測淤積趨勢），加強孿生模型的動態性與預測能力，實現與真實世界的實時監控和風險預估，有效提高水利工程項目的智能化管理。A.水下地形數據的處理數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)17a)河道淤積分析考慮到河道淤積分析的精確性要求，此處以遙感測繪數據作為基礎數據輸入。根據河道平整度設置測量網格，利用河道水體、泥沙等對不同光譜的反應的差別，獲得

39、河道的水下狀況。平原河道的遙感測點如圖：通過計算將圖像噪聲分量去除，得到無噪聲的平原河道遙感測繪圖像數據。根據同一監測點位分析得到的不同時間的遙感測繪圖像數據，可以計算平原河道水流挾沙力系數。在上述數據的基礎上，分析平原河道淤積斷面狀態，得出監測結果?？梢愿鶕胶夥匠?，如式（1）所示。=+?#1式中，f 表示河道輸沙率；表示河道淤積物的干密度；L 和 H 分別表示河道斷面的長度和寬度。結合式（1）所示的方程，分析河道淤積斷面的最深點以及平均高程，如式（2）和式（3）所示。將檢測數據的淤積斷面高程值轉化為可視化場景。=#2?=#3式中，d 表示河道淤積斷面最深點與水面線的垂直距離；w 表示相鄰遙

40、感測繪點距離；l 表示河道全長；表示河道比降；表示河道淤積斷面平均高程；h 表示河底高程。經過上述計算，得出平原河道的淤積斷面高程值，輸出為監測結果，以此完成基于遙感測繪技術的平原河道淤積斷面智能監測方法的設計研究。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)18b)庫容分析水庫的安全運行與防洪調度都需要水庫和附近地區的基礎信息數據，以及水庫的庫容曲線，如圖：對無人機獲得的雷達數據與攝影測量數據進行解算。利用攝影測量數據獲取數字正射影像（DOM），雷達數據獲取點云數據。對點云數據進行分類，分為地面點與非地面點，地面點與無人船解算的數據合并為水上下一體數據，用于建立數字高程模

41、型（DEM）及后續的庫容曲線計算。獲取庫容曲線后結合防洪測點的實時動態數據，可以預測不同降雨量下水庫的災害風險，在數字孿生界面上，根據實時降雨量預測未來三小時的水位變化并進行可視化展示。圖示是某水庫的水位展示數字孿生界面：數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)19數字孿生平臺對于水庫群防洪調度具有天然優勢，實時數據展示綜合調度對于削減洪峰，控制洪峰流量，平穩泄流過程的動態效果，提高控制性水庫的防洪可靠性。B.二維水動力二維水動力學（2DHydrodynamics）是研究水體在二維空間（通常為水平平面）內運動規律的學科，廣泛應用于河流、湖泊、海洋近岸區域、洪水淹沒區等場

42、景的水流模擬與分析。其核心是通過數學模型描述水流的速度、壓力、水位等參數的時空變化，并求解控制方程以預測水動力過程。根據近地遙感和衛星數據可以得到場地的真實地形數據，根據二維水動力模型模型進行場地的洪水模擬、污染物擴散、泥沙輸移等動態展示。如圖是數字孿生平臺的洪水淹沒展示：C.地質分析根據 OneGeology（全球地質圖）、區域地質調查局（如 USGS 地質圖服務）、Sentinel-2（地表覆蓋）、Landsat（熱紅外分析地質活動）等提供的地質數據，對場地進行基礎的地質分析、災害風險評估，在孿生場景中創建動態風險圖層，根據粒子系統模擬地質災害時的滑坡運動軌跡，對地震波進行波動方程可視化。

43、此外，在孿生界面可以專注于交互功能數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)20開發，通過用戶點擊顯示實時風險值、巖性組成、監測數據。接入實時降雨、地震數據，觸發高風險區域閃爍報警。生成應急路線（避開滑坡/液化區）并推送至移動端。圖中展示為孿生項目中的場景地質切面：地形數據在數字孿生中的地形生成方式地形數據在數字孿生中的地形生成方式數據獲取與準備數據獲取與準備高程數據：如數字高程模型（DEM）、數字地形模型（DTM）或數字表面模型（DSM），常見格式：GeoTIFF、ASC、LAS/LAZ（點云），shape 數據組。紋理數據：衛星影像、航拍圖或人工材質貼圖（如 Goog

44、leEarth、Sentinel-2 影像）。附加數據：矢量數據（道路、河流）、3D 建筑模型、傾斜攝影等。數據預處理數據預處理坐標系統對齊：統一為同一坐標系（如 WGS84、UTM）。分辨率調整：根據需求優化分辨率（例如從 1 米/像素降低到 10 米/像素以提升性能）。高程數據處理高程數據處理使用 GIS 工具：如 QGIS、ArcGIS、GlobalMapper。裁剪區域范圍。填補數據缺失值（插值算法）數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)21導出為高度圖：將 DEM 轉換為灰度高度圖（PNG/EXR），白色表示高點，黑色表示低點。導入高度圖，使用地形工具（如

45、UnityTerrain 或 UnrealLandscape）自動生成網格。調整垂直縮放（heightScale）匹配真實高程。疊加衛星影像作為紋理（通過 UV 映射）。UE 底層地形場景搭建UE 底層地形場景搭建A.無傾斜攝影的中低精度區域場景a)把 Cesium 插件放入項目的 Plugins 中，確保插件是打開的狀態，按照正常流程創建一個 Cesium。b)創建一個電影攝像機，膠片背板改為 20mm*20mm，并且視口平行向下。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)22c)新開一個視口。復制出一個上一個步驟的相機，往下拖動 Z 軸的位置使其貼合 Cesium 地

46、面（距離 Cesium 越近，精度越高）。d)在 cesiumworldterrain 中勾選“SuspendUpdate”，讓 Cesium 停止更新。得到一個視口范圍下的 Cesium，把此 Cesium 轉為模型。e)開啟 houdini 插件，把要用到的 HDA 工具放入相應的引擎文件夾路徑，利用HDA 工具，把模型轉為地形。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)23f)在 QGIS 中畫出相應范圍的四邊形，并導出對應影像圖，得到貼合地形的影像圖材質。B.傾斜攝影部分a)CesiumLab 可以將傾斜攝影數據（文件）轉換成 CesiumLab 可以發布的數據，

47、使 Cesium 可加載本地傾斜攝影；同時也可以將 Cesium 顯示的影像圖換為其他影像圖。b)將本地 osgb 傾斜攝影轉換為 cesium 平臺發布格式。c)在 cesium 內加載轉換后的傾斜攝影d)使用 HDA 工具將模型轉換成地形e)傾斜攝影輸出正射圖（使用 DasViewer），正射影像圖制作地形材質f)輸出一張高清精度的正射影像圖，在 qgis 里加載高清的正射影像圖，選取一個合適的區域截取紋理。最終效果：數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)24地形數據在數字孿生中的地質分析方式地形數據在數字孿生中的地質分析方式地質結構建模與分析地質結構建模與分析三

48、維地質建模：利用地形數據（DEM）結合地質勘探數據（如鉆孔數據、地震波數據），構建高精度的三維地質模型，直觀展示地層、斷層、巖層分布等地質結構。地質剖面生成：基于地形數據生成任意剖面的地質結構圖，支持地質學家分析地層變化與構造特征。地質災害模擬與風險評估地質災害模擬與風險評估滑坡與泥石流模擬：通過地形數據與地質參數（如坡度、巖性、降雨量），模擬滑坡、泥石流等地質災害的發生過程，評估潛在風險區域。地震斷層分析：結合地形數據與地震監測數據，分析斷層活動對地表的影響，預測地震災害的可能范圍與強度。洪水淹沒分析：基于地形高程數據模擬洪水淹沒范圍，評估洪水對地質環境的影響。地下水資源分析地下水資源分析含

49、水層建模：利用地形數據與水文地質數據，構建地下含水層的三維模型，分析地下水分布與流動規律。水資源管理：模擬地下水開采與補給過程，評估水資源可持續性，支持水資源管理決策。地質災害預警與應急響應地質災害預警與應急響應實時監測與預警：通過傳感器網絡實時監測地形變化（如地表位移、裂縫擴展），結合地質模型預測地質災害發生概率，及時發布預警信息。應急響應模擬：在數字孿生環境中模擬地質災害場景，制定應急預案，提升應急響應效率。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)25工程地質與基礎設施建設工程地質與基礎設施建設地質穩定性評估：通過地形數據與地質參數，評估工程建設區域的地質穩定性，識

50、別潛在風險（如地基沉邊坡失穩）。隧道與橋梁設計：結合地形與地質模型，優化隧道、橋梁等基礎設施的設計方案，降低施工風險。施工模擬：模擬工程建設對地質環境的影響（如開挖、填埋），確保施工安全與環保合規。3、3DTiles 數據處理與應用3、3DTiles 數據處理與應用1）概述1）概述傾斜攝影的基本原理是利用無人機、固定翼航測飛機或其他多傳感器平臺，從多個角度采集高分辨率影像數據，并結合攝影測量、計算機視覺等技術，進行點云重建、網格構建、紋理映射等處理，最終生成高精度的三維模型。該技術最初廣泛應用于城市建模、測繪制圖、智慧城市等領域，隨著硬件性能提升和算法優化，其應用場景不斷拓展至 BIM（建筑信

51、息建模）、應急救援、文物保護、數字孿生等方向。早期，傾斜攝影生成的三維模型主要采用 OSGB（OpenSceneGraphBinary）格式進行存儲，并依托 OpenSceneGraph（OSG）等專業圖形庫在 PC 端進行渲染。這種方式雖然在本地能夠實現高效渲染，但開發門檻較高，缺乏標準化的 Web 端解決方案，使得大規模三 維 數 據 的 共 享 和 跨 平 臺 應 用 受 到 一 定 限 制。代 表 性 的 商 業 軟 件 包 括SkylineTerraExplorer、SuperMapiDesktop、BentleyContextCapture 等，它們能夠高效處理傾斜攝影數據，并在本

52、地提供高質量渲染支持。隨著 WebGL、WebGPU 等前端圖形渲染技術的成熟，以及現代瀏覽器對大規模三維數據的支持能力不斷增強，傾斜攝影模型的渲染從傳統 PC 端逐漸向 Web 端轉移。2016數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)26年，Cesium 團隊推出了 3DTiles 格式，這是一種基于流式加載優化的多層次瓦片（LOD，LevelofDetail）數據格式，能夠在 Web 環境下高效加載和渲染大規模三維數據。2022 年，該格式正式成為 OGC（OpenGeospatialConsortium，開放地理空間聯盟）標準，進一步推動了其在全球范圍的應用。得益

53、于 3DTiles 標準的普及，GoogleEarth、ArcGISEarth 等平臺開始提供基于 Web 的三維城市可視化解決方案。例如，GoogleEarth 的 3DTiles 數據已覆蓋全球主要城市，支持在瀏覽器中流暢查看高精度三維場景。2）技術難點2）技術難點 數據規模龐大 數據規模龐大高精度 3D Tiles 模型可達數十 GB，對 Web 端內存管理和網絡帶寬提出極高要求。硬件與網絡瓶頸 硬件與網絡瓶頸瀏覽器內存限制和網絡延遲導致大規模數據加載困難，需避免一次性全量加載。渲染性能優化 渲染性能優化在有限資源下需確保流暢交互，需解決模型抖動、浮點精度不足、動態細節控制等問題。坐標系

54、差異 坐標系差異3D Tiles 基于 WGS84 球面坐標系，而平面場景（如 CGCS2000）需坐標變換以實現精準融合。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)273）技術思路3）技術思路 剖分與分層機制 剖分與分層機制3D Tiles 的核心思想是將大規模三維模型分割為多個小塊（Tile），并根據場景的視距和視角動態加載和渲染這些小塊。具體來說，3D Tiles 采用了以下剖分和分層機制：空間剖分?？臻g剖分。將三維模型按照空間位置進行劃分，通常采用四叉樹（Quadtree）或八叉樹（Octree）結構。這種剖分方式可以根據場景的復雜度和視距動態調整模型的細節層次。

55、分層組織。分層組織。將剖分后的小塊按照細節層次（LOD）進行組織，形成樹狀結構。每一層對應一個特定的細節級別，較高層的 Tile 包含更粗略的模型數據，而較低層的 Tile 則包含更精細的細節。流式加載。流式加載。在渲染過程中，系統根據當前視點的位置和視角，動態加載所需的 Tile 數據。這種機制避免了將整個模型一次性加載到內存中，從而顯著減少了數據傳輸和內存占用。通過上述機制，3D Tiles 實現了高效的三維模型加載和渲染，尤其是在 WebGL 等資源受限的環境中，能夠提供流暢的用戶體驗。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)28 LOD 機制：動態細節控制的核心

56、 LOD 機制：動態細節控制的核心LOD（Level of Detail，細節層次）是 3D Tiles 中實現高效渲染的核心技術之一。LOD的基本原理是根據視點與模型的距離，動態調整模型的細節層次，從而在保證視覺效果的同時，減少渲染的計算量。LOD 技術通過為同一模型創建多個不同細節層次的版本，在渲染時根據視點的位置和視角選擇合適的版本。具體來說：多分辨率模型。多分辨率模型。為每個模型生成多個不同分辨率的版本，高分辨率版本用于近距離觀察，低分辨率版本用于遠距離觀察。動態切換。動態切換。在渲染過程中，系統根據視點與模型的距離，動態切換不同分辨率的模型版本。這種切換通?；谄聊豢臻g幾何誤差（Sc

57、reen Space Geometric Error）的標準。屏幕空間幾何誤差是 LOD 切換的重要標準，它表示模型在屏幕上顯示的幾何誤差大小。具體來說：幾何誤差計算。幾何誤差計算。對于每個 Tile，系統計算其在屏幕上的投影誤差。如果誤差小于預設閾值，則使用當前 Tile；否則，切換到更精細的 Tile。誤差閾值設置。誤差閾值設置。誤差閾值通常根據場景的需求和設備的性能進行調整。較高的閾值可以減少 Tile 的切換頻率，但可能導致渲染質量下降；較低的閾值可以提高渲染質量，但會增加計算開銷。屏幕空間幾何誤差計算代碼如下：數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)29err

58、or 為幾何誤差screenHeight 為屏幕像素高度distance 為與相機的距離fov 為相機垂直視角在 3D Tiles 中，LOD 機制通過以下方式實現：Tile 樹結構。樹結構。3D Tiles 將模型組織為樹狀結構，每個節點對應一個 Tile，并根據 LOD層次進行劃分。動態加載與卸載。動態加載與卸載。系統根據視點的位置和視角，動態加載所需的 Tile，并卸載不再需要的 Tile。這種機制避免了不必要的資源浪費。漸進式渲染。漸進式渲染。在加載 Tile 時，系統優先加載粗略的 Tile，然后逐步加載更精細的 Tile，從而實現漸進式渲染。通過 LOD 機制，3D Tiles 能

59、夠在保證渲染質量的同時，顯著降低計算和傳輸的開銷，尤其適用于大規模三維模型的渲染。LRU 緩存機制 LRU 緩存機制LRU（Least Recently Used，最近最少使用）緩存是一種常見的緩存淘汰策略，在 3D Tiles的渲染中，LRU 緩存被廣泛應用于 Tile 數據的存儲和管理。LRU 緩存的基本原理是優先淘汰最近最少使用的數據，從而為新數據騰出空間。具體來說：緩存數據結構。緩存數據結構。LRU 緩存通常采用哈希表和雙向鏈表結合的數據結構。哈希表用于快速查找數據，雙向鏈表用于記錄數據的訪問順序。數據淘汰策略。數據淘汰策略。當緩存空間不足時，系統會淘汰鏈表中最近最少使用的數據，并將其

60、從緩存中移除。在 3D Tiles 的渲染中，LRU 緩存主要用于 Tile 數據的存儲和管理。具體應用包括：數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)30Tile 數據緩存。數據緩存。將加載的 Tile 數據存儲在 LRU 緩存中，避免重復加載相同的數據。動態緩存管理。動態緩存管理。根據 Tile 的訪問頻率，動態調整緩存中的數據。頻繁訪問的 Tile 會被保留在緩存中，而較少訪問的 Tile 則會被淘汰。內存優化。內存優化。通過 LRU 緩存，系統可以有效管理內存資源，避免內存占用過高。通過緩存 Tile 數據，系統可以避免重復加載相同的數據，從而減少加載時間。LRU

61、 緩存能夠動態管理內存資源，避免內存占用過高，從而提高系統的穩定性。坐標變換 坐標變換在 3D Tiles 中，模型數據通常定義在 WGS84 坐標系下，而在 WebGL 渲染中，模型一般需要轉換到平面坐標系下，以提高渲染精度和效率。要實現這種需求，需要引入 ENU矩陣概念，即 WGS84 球面上某點的模型矩陣，X 軸指向東，Y 軸指向北，Z 軸指向上。通過該點的三個軸我們就可以構建出對應的 ENU 矩陣，比使用該矩陣的逆將 3DTiles 數據變換到平面坐標系原點附近，這樣可以更見方便與原有平面場景融合同時也能提高 3DTiles 數據的渲染精度。坐標變換的必要性：浮點精度優化。浮點精度優化

62、。WebGL 單精度浮點數在處理遠距離 WGS84 坐標時，僅能保持 6-7 位有效數字，導致模型頂點抖動（Jittering）。將坐標原點移至局部 ENU 坐標系，可將坐標值范圍縮小至米級，顯著提升浮點計算精度場景融合需求。場景融合需求。平面坐標系下的建筑、道路等模型通?；?2000 國家大地坐標系（CGCS2000），需通過坐標變換實現與 3D Tiles 數據的對齊在 3D Tiles 渲染流程中，將 WGS84 坐標系下的球面模型數據轉換為平面坐標系，是提升渲染精度與效率的關鍵步驟。通過引入 ENU（東-北-天）坐標系及其逆矩陣變換，可數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白

63、皮書(2025)31實現模型與現有平面場景的無縫融合。以下是技術實現路徑的深度解析，ENU 矩陣的構建與逆矩陣應用：計算計算 ENU 坐標系原點。坐標系原點。提取 3D Tiles 根節點的包圍盒中心點，將其作為 ENU 坐標系原點。經緯度轉笛卡爾坐標公式如下：公式中參數分別為：緯度（北緯為正，南緯為負）經度（東經為正，西經為負）海拔高度 h第一偏心率平方：，a 為赤道半徑 6378137m，b 為極半徑6356752.3142m。卯酉圈曲率半徑 N:構建構建 ENU 變換矩陣。變換矩陣。首先以 3D Tiles 根節點包圍盒的中心點作為原點，分別計算出指向正東（X 軸）、正北（Z 軸）和正上

64、（Y 軸）的單位向量；接著，利用這三個單位向量作為正交基構造 ENU 坐標系的旋轉矩陣；最后，將中心點的坐標融合到該旋轉矩陣中，得到最終的 ENU 矩陣。應用逆矩陣實現坐標平移。應用逆矩陣實現坐標平移。利用 ENU 矩陣的逆矩陣，對 3DTiles 數據根節點進行平移和旋轉變換，將其調整至坐標原點附近進行渲染。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)32 Easytwin 中加載 3D Tiles 數據：Easytwin 中加載 3D Tiles 數據：EasyTwin 基于上述技術方案，實現了 3DTiles 數據的高效渲染。用戶無需依賴其他第三方庫，即可將 3DTi

65、les 數據加載至三維場景中。借助 EasyTwin 場景配置面板，用戶不僅可以輕松設置 3DTiles 數據地址，還能選擇單獨加載該數據或與影像數據同時加載顯示。EasyTwin 傾斜攝影三維模型和影像數據疊加顯示4、視頻數據處理與應用4、視頻數據處理與應用1）概述1）概述視頻數據與三維場景融合渲染技術通過將動態視頻與靜態三維模型結合，利用 GPU加速、WebGL 渲染、數字孿生等技術，實現虛擬與現實的交互式融合。該技術廣泛應用于智慧城市、工業監控、虛擬現實、游戲特效等領域，能夠提升場景的直觀性和用戶沉浸感。其核心價值在于通過精準映射、實時更新和多源數據整合，構建逼真的虛實結合場景。例如，在

66、數字孿生城市中，實時交通視頻被投影到 3D 模型上輔助決策；在工業場景中，設備運行數據與視頻監控結合實現預測性維護。未來，該技術將向智能化、全息化方向演進，結合 NeRF 神經輻射場、區塊鏈、邊緣計算等，進一步推動虛實融合生態的發展。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)332）技術難點2）技術難點 實時性挑戰 實時性挑戰視頻數據的高幀率更新（如 4K60fps）要求渲染系統快速響應，確保畫面同步。多路視頻拼接時，需解決不同攝像頭的時間同步問題（當前誤差50ms），并降低端到端延遲（目標50ms）。精度與對齊 精度與對齊視頻與三維模型表面的幾何匹配是關鍵，需通過相機標

67、定（內參、外參）和投影矩陣計算，將誤差率控制在 0.5%以內。復雜曲面投影易產生畸變，需動態校正（如建筑外墻、設備表面）。渲染效率優化 渲染效率優化視頻紋理數據量大（如 16 路 4K 實時渲染），對顯存帶寬和 GPU 并行計算能力提出極高要求。移動端輕量化渲染還需解決功耗（目標降低 70%）和模型體積（目標5MB）的瓶頸。多源數據融合 多源數據融合多路視頻拼接需解決幾何畸變校正、邊緣融合平滑度等問題，同時需處理視頻流與三維模型的時空對齊誤差（當前50ms，目標10ms）。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)34 復雜場景適應性 復雜場景適應性動態光照、背景干擾（如

68、監控畫面中的雜亂背景）需通過遮罩技術過濾噪聲，而基于傳統 Alpha 通道的遮罩難以應對復雜分割場景。3）技術思路3）技術思路 視頻紋理對象 視頻紋理對象視頻紋理對象是指利用視頻數據作為紋理源，通過 WebGL 或其他圖形 API 上傳至GPU 后進行實時渲染的對象。在這種技術架構中，HTML5 video 元素不僅僅充當媒體播放的角色，還成為了一種動態數據源，可以不斷更新紋理內容，從而使得 3D 模型表面呈現出實時的視頻畫面。在 WebGL 中實現視頻紋理主要經歷以下幾個步驟：視頻加載與播放。視頻加載與播放。通過 HTML5 video 標簽加載視頻文件或視頻流，并設置為自動播放、循環播放等

69、狀態。創建紋理對象。創建紋理對象。調用 gl.createTexture()方法創建紋理對象，并綁定至當前的渲染上下文。設置紋理參數。設置紋理參數。使用 gl.texParameteri()方法設置紋理的縮放、環繞等參數，以保證在不同分辨率下顯示效果的一致性。上傳視頻幀數據。上傳視頻幀數據。在每次渲染循環中，檢查視頻是否準備好數據，如果視頻處于播放狀態，則通過 gl.texImage2D()將當前視頻幀數據更新到紋理中。實時更新。實時更新。利用 requestAnimationFrame 或其他定時更新機制，實現視頻幀與紋理數據的同步更新，從而在每一幀中呈現最新的畫面內容。數字孿生世界企業聯盟

70、 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)35這種實現方法不僅適用于簡單的視頻播放，也可以擴展到復雜的場景中，例如在實時監控系統中將多個視頻源作為紋理對象分別映射到不同的三維模型表面上，形成多畫面聯動的顯示效果。投影紋理映射 投影紋理映射投影紋理映射技術是一種將二維視頻或圖像按照特定的投影規則映射到三維模型表面的方法。該技術最早應用于游戲特效，如陰影投射和環境貼圖，后來逐步擴展到建筑數字孿生、虛擬現實等領域。利用投影紋理映射，可以實現如下效果：動態光影效果：在游戲中，通過投影紋理映射為場景中的物體添加動態陰影和光照效果。精準數據展示：在數字孿生應用中，將實時視頻數據或其他信息投影到實際場景模

71、型上，實現數據可視化。投影紋理映射主要包括以下幾個關鍵步驟：構建虛擬攝像機。構建虛擬攝像機。在場景中設置一個虛擬投影儀或攝像機，該攝像機負責采集視頻數據，并確定投影角度與投影區域。紋理坐標轉換。紋理坐標轉換。根據虛擬投影儀的參數，將二維視頻坐標轉換為三維模型上的紋理坐標，確保視頻內容在投影過程中不發生失真。著色器實現。著色器實現。利用頂點著色器和片段著色器對紋理數據進行處理，通過自定義算法實現紋理與模型表面的無縫對接。實時更新與校正。實時更新與校正。針對動態場景，持續對投影參數進行實時更新和校正，確保視頻與模型始終保持最佳匹配狀態。在 WebGL 環境下，實現投影紋理映射常常需要借助自定義著色

72、器。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)36 視頻紋理遮罩 視頻紋理遮罩在實際應用中，由于攝像頭采集的視頻往往存在邊緣干擾、背景雜亂等問題，如何在視頻投影過程中去除多余內容成為一項關鍵挑戰。視頻紋理遮罩技術正是在這種背景下應運而生，通過對視頻紋理進行遮罩處理，可以僅保留關鍵信息，剔除不必要的噪聲和背景，從而使得投影效果更加精確、清晰。實現視頻紋理遮罩主要有以下幾種方法：Alpha 通道遮罩。通道遮罩。利用視頻源本身或后期處理生成的 Alpha 通道信息，對視頻中的透明區域進行遮罩，從而只顯示有效圖像部分?；趫D像分割的動態遮罩?；趫D像分割的動態遮罩。借助計算機視覺

73、算法，對視頻畫面進行實時分割，提取前景對象，并利用分割結果構建遮罩層。該方法適用于背景復雜、前后景分離不明顯的場景。著色器遮罩技術。著色器遮罩技術。在 WebGL 渲染過程中，通過自定義片段著色器，依據預設的遮罩紋理或算法計算結果，對視頻紋理進行局部遮罩處理，從而實現精細控制。在EasyTwin中我們采用了Alpha 通道遮罩結合著色器遮罩技術來實現視頻紋理遮罩，該實現方法利用遮罩紋理中的透明度信息對視頻數據進行過濾，使得在投影后的效果更加干凈、明確。結合實際案例，有的系統通過事先錄制標定視頻生成高精度遮罩圖，再將其應用于實時視頻紋理中，有效降低了因背景干擾導致的誤判幾率。多路視頻拼接 多路視

74、頻拼接在大型監控系統或全景展示場景中，單路視頻往往無法覆蓋整個監控區域或場景全貌。多路視頻拼接技術通過將來自不同攝像頭的多個視頻源進行實時對齊、融合與拼接，形成一個連續、完整的視角，能夠為用戶提供全景監控或 360 環景展示。多路視頻拼接涉及多個技術環節，主要包括：數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)37視頻同步。視頻同步。不同攝像頭采集的視頻往往存在時間、幀率及延遲上的差異。系統需要在接收端對視頻流進行精確的時間同步，以確保拼接后的畫面無縫銜接。幾何校正。幾何校正。每個攝像頭的視角、畸變以及焦距等參數不同，必須對視頻進行幾何校正，提取特征點并進行匹配。通過全景拼接

75、算法，可以實現邊緣融合和平滑過渡。實時拼接與渲染。實時拼接與渲染。采用 GPU 加速技術，對多個視頻流進行并行處理，實現高效實時的拼接與后續投影渲染。EasyTwin 中融合視頻數據 EasyTwin 中融合視頻數據在數字孿生城市的實際應用中，一些項目利用視頻投影技術將實時監控視頻映射到建筑物外墻上，使得建筑物在夜晚呈現出動態的廣告或信息展示。例如，某城市智慧監控系統通過多路視頻數據采集，將實時交通視頻投影到 3D 城市模型上，不僅直觀展示當前路況，還能與歷史數據進行對比分析，輔助交通管理部門進行決策。以下是在 EasyTwin三維場景中將視頻流數據投影到三維模型中效果。數字孿生世界企業聯盟

76、DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)38（二）機理模型與數據驅動模型（二）機理模型與數據驅動模型在數字經濟時代，數據驅動模型通過機器學習、深度學習等技術，實現了對復雜系統的智能預測與決策優化。其核心技術涵蓋監督學習、無監督學習、強化學習及深度神經網絡，結合數據全流程管理（采集、預處理、特征工程等），在智慧水利、設備運維等領域成效顯著。例如，LSTM 網絡將水質預測誤差降至 3%以下，自編碼器減少 30%非計劃停機損失。與此同時，數據驅動模型與機理模型的協同應用成為趨勢：機理模型基于物理原理提供可解釋性強的基線預測，數據驅動模型則通過海量數據修正殘差、優化參數，二者結合顯著提升洪水預警精度

77、與管網漏損控制效率。在水利行業數字化轉型中，水動力模型與有限元分析技術通過技術創新實現突破。水動力模型融合二進制輕量化存儲、GPU 加速渲染及動態著色技術，將洪水演進預測精度提升至 95%，推演效率提高 20 倍。有限元分析則通過六面體網格優化、動態顏色映射與智能剖切引擎，支持千萬級單元模型的實時渲染，位移解析精度達 0.1 毫米，應用于白鶴灘等特高壩工程。與傳統靜態技術相比，這些技術通過三維可視化、交互式分屏渲染及實時數據聯動，推動水利決策從“事后分析”向“動態推演”轉變，為防洪調度、大壩安全監測等場景提供高精度、高效率的智能支持，標志著水利行業向數字孿生與智能化邁出關鍵一步。1、機理模型應

78、用1、機理模型應用1）一二維水動力）一二維水動力引言引言數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)39水利行業正加速向數字化、智能化方向轉型，傳統水文模型受限于單一的數據表達形式，難以直觀呈現復雜的水文動態與洪水演進過程。在此背景下，水動力模型通過融合虛擬仿真、可視化技術和數字孿生理念，構建起多維度的動態表達體系，實現了水利模型從數據堆砌到場景復現的跨越式發展。該模型不僅通過傾斜攝影矩陣實現與真實地形的空間耦合，更借助 GPU 加速渲染、數據歸一化處理等技術，將水深、流速等抽象參數轉化為直觀的色彩漸變與三維動態網格，使流域內的水文變化能以毫米級精度實時呈現。在技術實現層面

79、，水動力模型創新性地采用二進制輕量化存儲方案，通過 Node.js 預處理將原始數據壓縮率提升 60%以上，并構建頂點索引優化算法，使百萬級網格的加載時間縮短至秒級響應。其動態著色系統引入 HSV 色彩空間轉換技術，通過分段線性插值算法實現 0.1 米水深分辨率的色彩映射，配合后處理分屏渲染技術，可在同一視窗對比不同時空尺度的洪水演進過程。值得關注的是，該模型與數字孿生平臺的深度融合，使得二維水動力仿真能夠實時接入氣象雷達、水文監測等多源數據流，構建起具有自我修正能力的智能預報系統。這種技術革新正在重塑水利決策模式。如海河流域應用的二維水動力學洪水演進模型，通過遙感數據同化和無人機動態監測，實

80、現了洪水淹沒范圍預測精度提升至 95%以上，推演速度較傳統模型提高 20 倍。未來，隨著 AI 驅動的參數估計器（PEDL）和深度學習集合平滑器（ESDL）等技術的引入，水動力模型將突破非高斯數據處理的瓶頸，為城市內澇防治、生態流量調控等復雜場景提供更精準的決策支持。傳統形式技術，更多是以靜態圖片、二維圖表為主，較難反映動態變化，需人工切換時間步或以來離線數據處理，沒有交互性，更多是在事后進行分析，較為依賴人工經驗。而數字孿生技術，與三維真實場景結合，觀察到真實場景某一處的模擬淹沒情況，能夠與多場景進行交互。并且支持實時推演，動態決策，也能加入二維圖表對數據進行詳細的展數字孿生世界企業聯盟 D

81、TWEA 數字孿生世界白皮書(2025)40示。技術原理技術原理利用規定的二進制格式存儲結果及模型文件，解析數據中的水動力模型文件，通過幾何處理、光照計算、光柵化、片元著色、合成輸出這一套流程，對模型文件中的每個頂點的坐標執行（模型世界視圖）變換，將頂點變化到三維場景內的坐標系中，同時在片元著色器中，根據給定的顏色映射規則，將不同位置的水深數據按照顏色規則渲染到水動力模型的平面上。我們通過二進制的方式存放水動力的模型數據及結果數據，因為能夠規定每一個數值在內存中存放的位數，從而降低文件大小，提高網絡傳輸文件的速率。按照頂點編號順序存儲，在后續能夠直接根據索引獲得頂點的位置信息，能夠減少不必要的

82、計算消耗。建立過程建立過程水動力結果數據處理與解析水動力結果數據處理與解析將水力學模型輸出的結果轉換為輕量級二進制格式，使用 node.js 對數據進行預處理，提取關鍵數據如水深數據，頂點編號的信息，過濾掉多余的字符，通過二進制存儲數據減數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)41少文件占用的內存大小。將水動力的所有結果處理并存到一個文件中，這樣做可以只在第一次加載時加載一次，不需要后續多次請求結果文件，并且為后面能夠及時響應時間軸的拖拽事件做準備。下圖為處理數據的流程圖。構建幾何網格構建幾何網格通過處理后的數據構建模型。通過每個平面構成的頂點編號得到頂點索引，根據頂點

83、索引的關系實現每一個小四邊平面的構建，最后由這些小平面集合為最終水動力平面的顯示，但此時坐標系仍未完全轉變到傾斜攝影的坐標系，要再通過傾斜攝影中的矩陣將水動力網格與傾斜攝影的地形貼合，實現與真實場景相結合。動態著色動態著色采用數據歸一化的方法，將水深數據歸一化到 0-1 的范圍內，便于后續使用歸一化的值進行顏色映射不需要再額外進行顏色的數值計算。結合曲線擬合技術，通過編寫的曲線函數，將歸一化后的數據映射至 RGB 三個顏色通道，實現水深數據的動態著色，反映流域內的變化。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)42分屏渲染分屏渲染引入后處理的相關技術，通過 RenderT

84、arget 和 blitRenderTarget 技術來進行處理，RenderTarget 是用于渲染圖形的緩沖區，通?？梢允羌y理（Texture）或幀緩沖對象（FrameBuffer Object）。創建 RenderTarget 后，可以將渲染的圖像繪制到其中，從而在后續的處理步驟中對渲染結果進行操作，例如添加或修改后處理效果。blitRenderTarget 可以在不同RenderTarget 之間進行內容復制，從而實現各種后處理效果，以實現在渲染過程的不同階段對圖像進行處理?；谶@樣可以實現將傾斜攝影復制到劃分好的兩個區域上，實現相同性能開銷的傾斜攝影分屏渲染。時間軸聯動渲染時間軸聯動

85、渲染通過將時間軸拖拽事件與水動力結果數據變化聯動，采用每幀移動進度條觸發事件發送當前進度，水動力接收到這個進度后將這個進度轉為對應天數的結果數據，實現二位水動力仿真模擬的無縫聯動，確保用戶能夠直觀觀察時間序列變化，并且可視化展示仿真推演過程數據。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)43點擊顯示網格色塊平面點擊顯示網格色塊平面實現了對點擊到的四邊平面進行標記，由于水平面抬升是直接在 GPU 中通過改變水平面的模型空間中 y 的數值實現，相比于 CPU 會節省更多的性能及時間，所以為了讓射線檢測能夠匹配到 GPU 中 y 的變化值，重新優化了底層的射線檢測算法，將 GP

86、U 中的抬升后的數值也加入到檢測平面的實際變化中，這樣即使在水平面抬升的情況下，系統依然能夠準確捕捉到鼠標點擊的位置，確保用戶體驗的一致性和準確性。點擊顯示經緯度、海拔、水深過程線圖表點擊顯示經緯度、海拔、水深過程線圖表借助 echart 和 React 實現交互式水深過程線圖表，將數據變化實時同步，將當前時刻及之前時刻的所有數據顯示，能夠更直觀的觀察到水深數據的變化。同時如果鼠標點擊到了傾斜攝影，會將點擊位置的經緯度及海拔顯示出來。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)442）有限元2）有限元引言引言水庫大壩作為國家水網工程的戰略性節點，其結構安全直接關乎防洪安全、

87、電力供應和生態平衡。傳統監測手段受限于單點傳感器數據和二維力學模型，難以精確捕捉壩體-地基-庫水系統的多物理場耦合效應（對應后文有限元模型的多結果項解析）。隨著我國特高壩、碾壓混凝土壩等新型結構的普及，基于 GPU 并行計算與三維可視化技術的智能分析體系成為行業剛需。本文提出的有限元實時渲染解決方案，通過二進制壓縮存儲、六面體網格拓撲優化、動態顏色映射算法及智能剖切引擎四大核心技術，實現了從 TB 級有限元數據到交互式三維可視化的全鏈路突破。系統采用分層式顏色過渡策略確?？蒲腥藛T可量化分析應力梯度分布，通過法線動態計算與光照分離渲染兼顧真實感表達與數據反演精度。目前該方案已在白鶴灘、烏東德等

88、300m 級特高壩工程中完成驗證，支持 2000 萬單元模型的 60fps 實時渲染，位移解析精度達 0.1mm，較傳統方法效率提升 40 倍以上。模型建立模型建立A.高效存儲大壩龐大且冗雜的數據，減小數據的總體大小，減輕網絡傳輸數據的負擔。通過我們特定的二進制格式文件進行存儲。對有限元模型文件（.FEV）和結果文件（.FED）數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)45分開存儲。他們的結構是相似的，都是由文件頭和數據部分組成。.FEV 文件的文件頭會存儲頂點坐標與頂點索引兩者的起始位置與長度，在讀取的時候我們便能根據文件頭中的信息拿到我們需要的模型信息。.FED 文件

89、會比較復雜，下圖是他的文件頭的結構，因為有多個結果項，所以需要對每個結果項進行區分，再根據每個結果項在數據中的位置解析出每個結果項的詳細信息。數據體中會按照頭中的格式進行存儲，我們可以按每個數值的范圍給他對應的字節長度達到減小數據整體文件大小的目的。下圖為.FEV 文件的數據結構。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)46B.使用八個頂點的六面體，通過三角形圖元進行渲染。根據文件格式約定解析二進制數據，得到數據中的頂點位置數組、拓撲關系數組和計算結果數組。其中頂點位置數組和計算結果數組的數組索引值作為頂點的唯一標識（下文簡稱頂點 ID）。拓撲關系數組中使用頂點 ID

90、來記錄一個有限元頂點構面順序。構建頂點緩存對象（VBO:Vertex Buffer Object，下文稱為 VBO）：創建頂點緩存對象并綁定到幀緩沖區（Frame Buffer）。VBO 中包含了頂點的位置和顏色：使用頂點 ID通過頂點位置數組可以索引到頂點在三維空間中的坐標位置。而頂點的顏色需要通過頂點顏色映射來獲取，映射得到顏色值后進行歸一化和線性顏色轉換，最終和頂點位置一起放入 VBO 中。創建頂點索引（Vertex Index）：為了減小向 GPU 提交繪制命令（Draw Call）的性能消耗，需要使用頂點索引緩存來盡可能復用頂點。拓撲關系數組的拓撲關系表達時，使用頂點在頂點位置數組中

91、的索引值（即上文提到的頂點 ID）作為該頂點唯一標識，記錄一個有限元六面體的 8 個頂點在構建該有限元的 12 個三角形圖元的頂點順序。創建圖形學上的頂點索引對象到幀緩沖區（Frame Buffer）。通過上述步驟我們就能夠得到渲染有限元的幾何數據。C.通過頂點顏色映射的方法將工況中的應力、位移數據通過顏色的形式渲染在有限元的模型上，在上文提到的 FED 文件的文件頭中記錄了計算結果數組的數值范圍區間。通過數學運算將每個頂點的結果值歸一化，這個歸一化后的數值就會成為標準顏色值。這個顏色值后面會傳入頂點著色器中，后續在 GPU 插值后在片元著色器映射成實際的顏色值。用戶能夠通過設定一系列表示顏色

92、分布的二元組集合。該二元組的第一個元素是 0 到1 的數值，表示顏色位置；第二個元素為 RGB 的顏色值。顏色分層分布渲染：基于科研分析的需求，需要對顏色值做區間映射，得到有分層感數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)47的顏色分層分布。把傳入到頂點的標準顏色值做 GPU 插值傳入到片元著色器，根據用戶設定的顏色輸出集合，把標準顏色值映射成具體的顏色值，這個顏色值稱為漫反射顏色。D.表現出實時變化的有限元結果并實現有科研意義的層間過度效果。通過幀平滑插值的手段，在兩次顏色變化之間采用幀平滑插值。插值時為了得到有科研意義的層間過渡效果，需要保持在各個片元間保持相同的顏色

93、變化率。保持相同的顏色變化率的方法是根據顏色變化量與規定的變化時間計算出顏色變化速度。得到顏色變化速度后，因為能夠獲取到每幀的變化時間，所以能計算出每幀的顏色變化量。下圖為切換工況應力模塊的顏色過渡流程和插值算法流程。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)48E.通過片元的位置在三維空間的變化函數的偏導數計算該片元的法線，選用蘭伯特光照模型進行光照渲染得到有真實感的、立體感的三維結果，同時保存未被光照影響的顏色，后續能夠在點擊到方塊后通過未受光照影響的顏色值反算得到對應結果。F.根據前面得到的所有頂點數據，計算得到所有頂點在 x、y、z 三個方向的最值，計算出六個切割

94、平面的位置，使其組成一個矩形，根據渲染管線中各個空間的轉換方法，將鼠標在屏幕的位置反算出場景內的世界坐標，在拖動這六個切割平面時，會通過數學方法判斷每個片元是否需要舍棄（discard）。舍棄平面之外的片元，保留平面內的片元，這時渲染到屏幕上的都是切割平面的截面處的有限元，從而能觀察到內部的結構狀態。下圖為剖切模塊流程。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)49渲染結果渲染結果2、數據驅動模型應用2、數據驅動模型應用1）引言1）引言在數字經濟時代，數據已成為驅動企業創新與決策的核心生產要素。隨著物聯網、云計算等技術的普及，全球數據量呈指數級增長。據 IDC 預測，20

95、25 年全球數據總量將突破 175 ZB，其中工業、能源、水利等垂直領域的數據占比顯著提升。然而，傳統依賴物理機理的建模方法在面對復雜系統時，逐漸暴露出靈活性不足、實時響應滯后等局限數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)50性尤其在動態環境預測、高維數據挖掘等場景中，亟需更智能的解決方案。數據驅動模型應運而生，通過機器學習、深度學習等技術，從海量數據中自動提取規律，實現精準預測與智能決策。這類模型不僅能夠彌補機理模型在非線性問題中的短板，更在數字孿生、業務優化等領域展現出獨特價值。例如，在智慧水利領域，基于 LSTM（長短期記憶網絡）的水質預測模型，可將實時監測數據的

96、誤差率降低至 3%以下；在設備運維中，自編碼器驅動的故障預警系統，幫助企業減少 30%的非計劃停機損失。2）核心技術2）核心技術數據驅動模型是一類通過分析大量數據來自動發現規律、建立預測或決策規則的數學模型。其核心特點是以數據為主導，而非依賴先驗的物理定律或理論假設，其方法論涵蓋從基礎到進階的多層次技術體系：機器學習基礎機器學習基礎監督學習：回歸分析，適用于連續值預測（如河流流量預測），常用線性回歸、支持向量回歸（SVR）。分類模型，解決離散標簽問題（如水質等級判定），典型算法包括邏輯回歸、隨機森林。無監督學習：聚類分析，用于數據分組（如用戶用水模式劃分），經典算法如K-means、DBSCA

97、N。降維技術，處理高維數據冗余（如傳感器多維數據壓縮），主成分分析（PCA）與 t-SNE 為常用工具。強化學習：通過環境反饋優化策略（如動態水資源調度），典型案例為 Q-learning、深度強化學習（DRL）。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)51深度學習進階深度學習進階卷積神經網絡（CNN）：擅長空間特征提?。ㄈ缧l星影像中的水域識別）。循環神經網絡（RNN）：處理時序數據（如逐小時降雨量預測），LSTM 與 GRU有效緩解長期依賴問題。Transformer 架構：基于自注意力機制，適用于長序列建模（如跨年度水文數據關聯分析）。集成學習與模型融合隨機森林：通

98、過多決策樹投票提升泛化能力，適用于高噪聲場景（如設備故障分類）。梯度提升樹（XGBoost/LightGBM）：迭代優化殘差，在結構化數據競賽中表現優異（如用水需求預測）。Stacking 策略：結合基模型輸出訓練元模型（如融合 CNN 與 LSTM 的洪水預警模型）。3）建立過程3）建立過程數據全流程管理數據全流程管理數據是模型性能的基石，其全流程管理涵蓋以下關鍵環節：數據采集數據采集多源異構整合：融合傳感器實時數據（如水位、流速）、業務系統日志（如運維記錄）、外部開放數據（如氣象 API），構建全域數據湖。邊緣計算預處理：在數據源頭（如物聯網設備）完成初步清洗與壓縮，降低傳輸數字孿生世界企

99、業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)52成本。數據預處理數據預處理缺失值處理：采用插值法（如時間序列線性插值）或模型預測填補（如 KNN 填充）。異常檢測：基于統計學（3原則）或孤立森林算法識別噪聲點。標準化/歸一化：消除量綱差異，Z-Score 與 Min-Max 為常用方法。特征工程特征工程時序特征提?。夯瑒哟翱诮y計（如過去 7 天平均流量）、傅里葉變換提取周期規律?？臻g特征建模：基于地理信息系統（GIS）的空間插值（如克里金法）。自動化工具：FeatureTools 實現特征衍生自動化，減少人工干預。具體分析具體分析基于機器學習技術構建的數據驅動模型（如回歸、決策樹、神經網

100、絡等）在數字孿生中發揮著核心作用，通過多維度數據融合與智能分析，實現物理實體的精準映射、動態仿真與優化決策。以下是具體分析：回歸模型，預測連續變量與性能優化?；貧w模型，預測連續變量與性能優化?；貧w模型通過分析歷史數據與目標變量之間的線性或非線性關系，用于預測設備性能指標（如溫度、能耗）或生產節拍。例如，在工廠布局優化中，回歸模型可預測不同設備配置下的生產效率，輔助決策者選擇最優方案在設備健康管理中，回歸模型結合時序數據預測設備剩余壽命，降低故障風險。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)53決策樹，分類與規則驅動的決策支持。決策樹，分類與規則驅動的決策支持。決策樹通過

101、樹狀結構對數據進行分類或回歸，適用于處理離散型數據。例如，在質量檢測場景中，決策樹可根據傳感器數據（如振動頻率、溫度）快速判斷產品是否合格，異常識別率可達 85%以上。在供應鏈管理中，決策樹模型可評估供應商風險等級，優化庫存策略。神經網絡，非線性映射與復雜系統建模。神經網絡，非線性映射與復雜系統建模。神經網絡通過模擬人腦神經元網絡，擅長處理高維、非線性數據。例如，在龍門起重機的數字孿生中，高斯過程回歸模型實現應力與位移的實時預測，精度超過 98%。在智能交通領域，神經網絡可預測交通流量與擁堵趨勢，優化信號燈控制策略。此外，卷積神經網絡（CNN）用于三維重建，提升數字孿生模型的細節精度。多模型協

102、同，提升數字孿生系統的魯棒性。多模型協同，提升數字孿生系統的魯棒性。實際應用中，單一模型往往難以覆蓋所有場景。例如，數字孿生車間常結合回歸模型（預測能耗）、決策樹（分類故障類型）和神經網絡（動態仿真）構建混合模型，實現生產全流程優化。通過多模型融合，可兼顧計算效率與預測精度，例如在纖維復合材料缺陷檢測中，ResL-U-Net 網絡結合有限元模型，顯著提升缺陷識別的準確性。動態學習與自迭代，適應復雜環境變化。動態學習與自迭代，適應復雜環境變化。機器學習模型通過在線學習機制持續優化。例如，在設備故障預測中，神經網絡可實時更新參數，適應設備老化或工況變化，異常識別率提升至 90%以上。數字孿生系統通

103、過強化學習動態調整控制策略，如優化工廠生產節拍，減少資源浪費。機器學習技術通過數據驅動與智能分析，為數字孿生提供從數據采集、模型構建到動態優化的完整解決方案。其核心價值在于：降本增效：降本增效：預測性維護減少停機時間，生產效率提升 10%-15%；數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)54精準映射：精準映射：多源數據融合實現物理-虛擬雙向實時同步；智能決策：智能決策：支持復雜場景下的最優解探索（如路徑規劃、能耗優化）。未來，隨著算法與算力的進步，機器學習將在數字孿生的全生命周期管理與跨領域融合中發揮更關鍵作用。3、機理模型與數據驅動模型的協同應用3、機理模型與數據驅動

104、模型的協同應用在數字孿生技術中，數據驅動模型（如機器學習模型）和機理模型（基于物理、化學等基礎科學定律構建的模型）各自具有獨特的優勢和局限性。將兩者結合起來使用，可以彌補各自的不足，提供更準確、更可靠的系統模擬和預測能力。1）數據驅動模型與機理模型的對比1）數據驅動模型與機理模型的對比維度數據驅動模型機理模型知識來源數據中的統計規律物理、化學等學科理論可解釋性低（如神經網絡）高（基于明確方程）適用場景復雜非線性問題、高維數據物理規律明確的系統數據需求依賴大量高質量數據依賴參數校準與邊界條件靈活性高（自適應數據變化）低（需手動調整方程）2）數據驅動模型與機理模型的互補性2）數據驅動模型與機理模型

105、的互補性機理模型的優勢：機理模型的優勢：基于第一性原理建立，能夠提供對系統內部工作機制的深刻理解。在已知物理過程的情況下，機理模型能給出精確的結果，并且具有較高的可解釋性。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)55數據驅動模型的優勢：數據驅動模型的優勢：不需要深入了解系統的物理過程，可以通過分析大量歷史數據來發現模式和規律。對于復雜非線性關系的捕捉能力強，特別是在處理高維度、大規模的數據集時表現優異。兩者的局限性：兩者的局限性：機理模型可能因缺乏足夠的先驗知識而難以建立或校準，特別是在復雜的多物理場耦合系統中。數據驅動模型雖然強大，但往往被視為“黑箱”，其結果的可解釋

106、性較差，且依賴于高質量的大規模訓練數據。3）協同應用的策略與方法3）協同應用的策略與方法為了充分發揮兩種模型的優勢，實踐中常采用以下幾種策略：混合建模?；旌辖?。將機理模型與數據驅動模型結合在一個統一框架內。例如，在一個包含多個子系統的大型工程系統中，對于那些物理機制清晰的部分可以使用機理模型進行描述；而對于那些物理機制不明確或過于復雜的部分，則可以引入數據驅動模型來進行補充。序貫建模。序貫建模。首先利用機理模型進行初步估計，然后使用數據驅動模型對殘差（即實際值與機理模型預測值之間的差異）進行修正。這種方法特別適用于那些機理模型已經能夠較好地描述大部分系統行為，但仍存在一些細微偏差的情況。參數

107、化建模。參數化建模。有時，機理模型中的某些參數難以直接測量或者計算，這時可以使用數據驅動的方法來估計這些參數。比如，在熱傳導問題中，材料的導熱系數可能不易獲取，可以通過實驗數據訓練一個神經網絡來預測該系數。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)56集成學習。集成學習。通過集成多種模型（包括機理模型和數據驅動模型），綜合它們的優點來提高整體預測性能。例如，可以設計一個集成框架，其中包含幾個不同的模型，每個模型針對特定類型的輸入數據或應用場景優化，最終輸出是所有模型預測結果的加權平均。（三）超大體量數據處理與實時渲染1、分布式計算與可視化展示（三）超大體量數據處理與實時渲

108、染1、分布式計算與可視化展示1）分布式流域水文模型1）分布式流域水文模型模型概述模型概述分布式流域水文模型是一種基于空間離散化的物理機制模型，旨在全面反映降雨、下墊面要素(如地形、土壤、植被)的空間異質性對水文過程的影響。其核心思路是將流域劃分為若干網格單元，通過物理方程模擬各單元的產流、匯流過程，最終集成輸出流域整體的徑流、蒸散發、土壤水分等時空分布數據。與傳統集總式模型相比，分布式模型更強調空間分辨率與過程耦合，已成為洪水預報、水資源管理和生態保護的重要工具。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)57基本原理與結構基本原理與結構空間離散化空間離散化空間離散化是指流

109、域被劃分為網格或子流域單元(通?；跀底指叱棠Ｐ?,每個單元獨立計算產流量，網格大小可根據研究尺度調整。產流機制產流機制每個網格的產流量由降雨輸入、植被截留、土壤入滲等過程決定，模型采用物理方程(如 Green-Ampt 方程)描述土壤水分運動，區分優先流與基質流，以提升入滲模擬精度。例如，黃土塬區改進模型中優先流貢獻率占 31%,顯著影響徑流響應。匯流演算匯流演算根據網格間高程差異確定徑流方向，結合坡度、糙率等參數通過偏微分方程或水力學方法(如圣維南方程)模擬水流演進至流域出口的過程。參數率定參數率定模型參數(如土壤飽和導水系數、植被阻抗等)通過地形數據、遙感觀測與歷史洪水資料聯合率定，部分

110、參數需結合機器學習優化以減少不確定性。技術支撐體系 技術支撐體系分布式模型的實現依賴于多學科技術融合：雷達測雨與遙感：提供網格級降雨量、地表覆蓋及地形數據。地理信息系統(GIS):管理空間數據并生成水文參數(如流向、匯流網絡)。數值計算與高性能計算：求解偏微分方程需有限差分或有限元方法，依賴高性能計算資源。數據同化技術：集成遙感土壤濕度、徑流觀測數據以提升模擬精度。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)58 應用領域與案例 應用領域與案例洪水預報與風險管理洪水預報與風險管理通過實時降雨輸入預測洪峰時空分布，為城市防洪提供決策支持。例如，潮河流域模型成功模擬了復雜地形下

111、的徑流響應。水資源優化配置水資源優化配置評估流域內農業、生態與工業用水需求，模擬不同調度方案對水資源時空分布的影響。生態水文過程研究生態水文過程研究分析植被-土壤水分相互作用，如黃土塬區發現植被動態影響土壤水分遷移路徑。氣候變化響應評估氣候變化響應評估結合氣候情景預測未來徑流變化，支持適應性管理策略制定。優勢與挑戰 優勢與挑戰優勢：空間分辨率高，可刻畫局部水文異常（如城市內澇熱點）。多過程耦合（降雨-入滲-蒸發-徑流），物理機制明確。兼容遙感與 GIS 數據，支持大尺度動態模擬。挑戰：數據需求龐大：需高精度氣象、土壤及植被參數，數據缺失區域適用性受限。計算復雜度高：百萬級網格模擬對算力要求苛刻

112、，制約實時預報應用。參數不確定性：異參同效現象普遍，需結合貝葉斯優化或數據同化技術改進。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)59分布式流域水文模型通過精細化空間表達與物理機制驅動，為應對氣候變化下的水安全問題提供了科學工具。未來需進一步突破計算瓶頸、增強模型魯棒性，并拓展在智慧水務與生態修復中的應用場景。2）實時數據更新與渲染技術2）實時數據更新與渲染技術分布式流域的數據量極其龐大，這源于每個河流段落都需要進行詳細的數值計算，以反映其獨特的水文特性。在這樣的背景下，數字孿生平臺的構建面臨著一個顯著挑戰：如何高效地存儲和處理這些海量數據，并且準確無誤地在平臺上展示每一

113、段河流的獨特信息?？紤]到地球表面的球形特性，如何精確表示每條河道的位置、形態及其隨時間的變化情況，也是一個技術難點。河道的幾何數據河道的幾何數據每段河道數據都有自己的點位信息，如何根據這些點位信息構建河道的幾何模型并進行數據展示方案如下：河道展模型生成方案：河道展模型生成方案：A.根據點位，用 Niagara 等特效形式生成 Ribbon 形狀；用 Spline 控制每條河的形狀。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)60B.根據點位，使用幾何生成功能圓形/方形掃描出一個管道形狀。C.根據點位，使用 SplineMesh 生成河道模型。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA

114、 數字孿生世界白皮書(2025)61河道水文數值展示方案河道水文數值展示方案分布式計算的結果中，每條河道都有自己的數值 Value 結果，可以根據 Value 值的高低，進行顏色映射，通常值由低到高顏色映射為藍綠黃紅漸變。根據上述幾何的展示方案，如何進行數值表達。方案 1：Niagara 等特效中，Ribbon 由多個 Particle 連接成，Ribbon 的顏色根據 Particle的顏色確定，所以生成每組 particle 的時候將對應河道數據可以傳入 Niagara 發射器，發射器再將顏色傳入 Particle 的材質，再材質中進行顏色取色輸出。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿

115、生世界白皮書(2025)62方案 2：使用掃描的方案，那么就是直接給與一個多色材質。將河道數值傳入材質的自定義數據通道中，材質進行取色輸出。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)63方案 3：使用 splineMesh 生成方案，取色方案同上。不過以上方案中大家都要考慮 DrawCall 數，一個模型在無陰影的情況下，Mesh 一個DrawCall、一個材質一個 DrawCall，所以模型數量越少越好，材質數量越少越好。河道數據如何貼合地球表面要想河道貼合地球表面，肯定要轉換成經緯度這樣的地球坐標。再通過經緯度轉換的方式，轉換成數字孿生場景中的真實坐標位置，使用最后的

116、場景坐標進行河道數據生成。最終展示效果：數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)642、超大量點位數據加載與查詢2、超大量點位數據加載與查詢1）引言1）引言在數字孿生項目中，一個普遍存在的挑戰是對巨量標牌（例如：信息標識、監控設備、傳感器節點等）的有效管理與優化。特別是在水利行業中，分布廣泛的監測站點、氣象站、水文站等設施所產生的海量數據，以及它們之間的高效協同工作，成為了確保系統整體性能的關鍵因素。如何確保這些標牌能夠高效、準確地服務于各自的功能目標，并且與整體數字孿生系統無縫集成，不僅關系到單個項目的成功與否，更直接影響到水資源管理和防災減災的效果。本文將探討在水利

117、行業的數字孿生項目中遇到的巨量標牌問題，并提出一系列針對性的優化方案，旨在為相關實踐提供參考和指導。2）技術挑戰2）技術挑戰通常開發者為了實現標牌的展示功能，通過 UseWidget 來制作標牌樣式，然后通過創建 Actor 并在其添加 WidgetComponent，所有場景中展示的眾多標牌就是 UE中多個 Actor，當場景中標牌過多時不可避免就會帶來嚴重的性能消耗。通過一個簡單的測試，可以窺見標牌對于項目性能的影響。我們在 UE5.1 版本中創建一個空場景，可以看到場景的幀率穩定在 120fps 左右?？請鼍皫蕯底謱\生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)65此時我們

118、模擬項目制作中的標牌制作流程，通過簡單的 for 循環在場景中生成預期數量的 Actor，觀察發現當場景中的標牌數量在 300 個時，場景的幀率只能穩定在 70fps 左右。依次遞增，當標牌數量達到 800 個時，場景的幀率只能穩定在 30fps 左右了，當數量在 1000 個時，幀率就跌破 30fps 到了 25fps 左右。300 個標牌幀率800 個標牌幀率1000 個標牌幀率數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)66設想一下當場景中再包含一些模型、天空球、粒子特效等效果時，項目的幀率會發生多大的變化。特別是在一些大屏客戶超大分辨率的情況下，項目很難做到流暢的運

119、行。誠然該測試主要是展示極端情況下的標牌幀率消耗，測試中鏡頭一直聚焦在所有標牌上，并且將 WidgetComponent 的 Space 設置成了 Wrold，如果設置 Space 為 Screen 性能消耗略有降低，但是不可置否的是，場景中過多的標牌對項目的幀率影響是巨大的。3）技術方案3）技術方案在分享具體的技術方案時，我想提幾點核心觀點：標牌的展示實際上主要是一些數據直觀的展現在孿生場景中，核心主要是將數據存儲并取出來；標牌與標牌之間區別主要是數據上的差異；用戶在大部分情況下只能觀察到一部分標牌。明確上述三點后我們是否可以提出一個思路，場景中或許根本不需要生成那么多標牌，只需要生成衡定數

120、量的標牌，我們只需要展示用戶可以看到標牌，同時在用戶觀察其他位置標牌時，將之前生成好用戶在新的位置無需觀察到的標牌重設到新的位置，并且調整標牌數據，用來模擬新的標牌那么我們就能用較少數量的標牌來模擬大量標牌的展示了。標牌數據的存儲標牌數據的存儲明確上述觀點后，我們進行我們的第一步操作既是數據存儲，我們需要將數據以合理的方式來存儲，并且能快速的取出數據。那么什么是合理的方式存儲呢？回顧第三條觀點：用戶在大部分情況下都只能看到一部分標牌，所以我們需要將標牌的數據按照瓦片分割的方式存儲下來，這樣子當我們實現用戶是否觀察到這一批標牌時，可以快速的取出數據。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界

121、白皮書(2025)67我們可以通過經驗來預設一個最大的瓦片范圍，該范圍應當能將所有展示的標牌包裹進去，然后設定小瓦片瓦片的 X 和 Y 的數量，通過簡單的算法生成 x*y 個相鄰的小瓦片，每個小瓦片存儲了該范圍內所有標牌的數據和瓦片所包含的范圍。在上述描述的瓦片就是存儲標牌數據的數據集，在 UE 中我們可以創建一個處理主邏輯的 Actor，該 Actor 實現我們上述分割瓦片思路，同時存儲了這些小瓦片，這些小瓦片對應 UE 中的數據類型應當是 UObject 的類型。標牌數據的取出標牌數據的取出在記錄瓦片信息的 UObject 中，我們存儲了所有標牌的信息?？紤]取出數據的頻繁性，我們應當將其存

122、儲到一個 TArray 中，而不是 TMap 中，同時記錄標牌所有關鍵信息的數據應當不少于以下三種類型：存儲所有標牌唯一 ID 的變量，類型為 TArray；存儲所有標牌所有相關信息的變量，如果要描述更多信息可以符合 Json 格式，類型為 TArray；存儲所有標牌位置信息的變量，類型為TArray。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)68這三類數據的數組長度應當一致，元素一一對應，我們可以通過 ID 的 TArray.Find()，查詢到數據的下標，同時通過查詢出來的下標從其他數組中取出對應元素。只要將數據下標取出，我們就可以對查詢到的元素進行任意操作。同時為了

123、避免當瓦片的數量過多時，通過遍歷再查詢數據的復雜性，我們在處理主邏輯的 Actor 中通過兩個數組來映射數據所在的位置，通過一個 TArray來記錄所有瓦片的 ID 的信息，再用一個 TArray來記錄存儲信息下標對應的信息，X 對應 ID 所存在的瓦片的數組下標，Y 對應瓦片內存取的數據的真正下標。這兩個數組同之前的邏輯一樣，長度一致且下標對應的元素一一對應。判斷是否應當取出數據 判斷是否應當取出數據在之前我們已經將數據以瓦片的形式存儲在數組中，接下來只需要判斷用戶是否觀察到該瓦片即可，我們將用戶可以看到的畫面也就是屏幕畫面當做一個四邊形，同時瓦片也是個一個四邊形，那么有存在三種情況判斷是否

124、應當取出瓦片中標牌的數據：A.瓦片在屏幕中B.屏幕在瓦片中C.屏幕與瓦片重疊顯示數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)69我 們 可 以 通 過 GetViewprotSize()函 數 來 獲 得 屏 幕 的 位 置，同 時 利 用DeprojectScreentoWorld()函數來講屏幕所看到的范圍由屏幕坐標轉換為世界場景坐標，最后我們通過簡單的邏輯計算判斷是否觀察到瓦片，如果觀察到那么就將瓦片信息取出即可。如何動態的設置標牌信息如何動態的設置標牌信息當我們取出數據后，便是動態的更新標牌數據，在這里就涉及到大量標牌的數據生成和銷毀，我們可以到動態池的思路來處理標

125、牌數據更新。動態池主要用在當場景中有大量的 Actor 進行動態的增刪時的情況，為了避免大量Actor 生成和銷毀產生的性能消耗。核心思路在于一次性生成 Actor，當 Actor 被刪除時并不真正將其刪除，而是將它放在廢棄池中同時將其隱藏掉，當有 Actor 重新生成時從廢棄池中獲取取 Actor，從而避免大量增刪的情況，只有到數據大于當前可以使用的所有 Actor時我們才生成新的 Actor，或者到數據遠遠大于當前所應當存在的 Actor 數量時銷毀部分Actor。運用該思路我們主要是處理三種情況：A.更新可見的標牌信息B.將不可見標牌的位置和數據更新，使其成為新的標牌C.生成缺失的標牌或

126、剔除多余的標牌信息為了避免用戶快速移動鏡頭導致數據變化較大，導致更新數據量過多，從而導致程序運行偶發性卡頓的現象，我們可以將更新和剔除 Actor 的邏輯處理為批次邏輯。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)70最終效果最終效果運用上述思路是實現邏輯，我們將一個在 1000*1000 的范圍內的標牌，劃分成 36 個300*300 的瓦片中。最終我們利用少量的標牌模擬場景中大量標牌的效果，在用戶觀察的區域內動態更新場景中標牌的信息，在用戶觀察到不多與五個瓦片時幀率一直穩定在 120 幀未有明顯的浮動。觀察到五個瓦片的性能消耗在實際項目中，我們可以針對標牌做簡單的分層處

127、理，或者根據需求調整瓦片的大小，并且限制用戶同時觀察到的瓦片的數量，可以用更少的性能代價來模擬巨量標牌的效果。（四）自動化模型構建能力（四）自動化模型構建能力創建高保真的數字孿生體虛擬模型是構建數字孿生應用的重要步驟之一，需要真實的再現物理實體的幾何圖形、屬性、行為和規則等。數字孿生體模型不僅要在幾何結構上與物理實體保持一致，更重要的是要能模擬物理實體的時空狀態、行為、功能等。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)711、Houdini 建模1、Houdini 建模1）引言1）引言數字孿生作為物理實體的虛擬映射，對三維建模的精度、動態交互能力及大規模場景生成效率提出了

128、極高要求。Houdini 憑借其程序化建模技術，通過節點化工作流、非破壞性編輯和多源數據融合等特性，成為數字孿生領域的關鍵工具。本文探討了利用地理信息數據（SHP 格式）與開放街道地圖數據（OSM）在 Houdini 軟件中實現程序化三維城市場景構建的技術路徑。提出了一種基于節點封裝、屬性解析與多級細節控制（LOD）的 Houdini解決方案，并驗證了其在高效率生成復雜城市模型中的可行性。2）程序化構建場景流程2）程序化構建場景流程SHP/OSM 數據預處理-數據讀取-程序化生成-導出 HDA-渲染引擎中使用 數據的預處理 數據的預處理數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(20

129、25)72A.數據清洗與格式轉換使用 QGIS 或 Python 腳本過濾空幾何體（如 NULL 面、零長度線段），移除冗余字段（如 FID、Shape_Area），通過 GDAL/OGR 工具將 SHP 轉換為 Houdini 支持的格式（如GeoJSON、CSV），保留幾何類型（面、線、點）及屬性字段格式統一化。B.幾何修復與拓撲優化使用 shapely 庫修復自相交多邊形（buffer(0)方法），或通過 Houdini 的 Clean SOP 節點消除裂縫與非流形邊，對復雜面狀數據（如不規則建筑基底）應用 Douglas-Peucker 算法，減少頂點數量（誤差閾值0.1 米）。C.屬

130、性映射與增強重命名屬性字段（如 heightbuilding_height），統一單位（米/英尺），缺失值填充（如樓層數默認設為 3），將用地類型（landuse）映射至 Houdini 材質系統（如 residential紅色材質球）。D.坐標轉換使用 proj4 庫或 Houdini GIS 插件，將 SHP 的局部坐標系（如 CGCS2000）轉換為 WGS84（EPSG:4326），或直接轉換為目標場景的工程坐標系，若 SHP 包含 Z 值，直接提取為elevation 屬性；若無，則通過 DEM 數據插值補全。常見問題及解決方案數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2

131、025)73 從數據到動態孿生體的構建地理空間數據的高效整合 從數據到動態孿生體的構建地理空間數據的高效整合Houdini 支持直接導入 SHP（矢量地理數據）與 OSM（開放街道地圖數據），并通過Python SOP 節點或 GIS 插件實現坐標系統一與拓撲優化。例如，將 SHP 文件中的建筑基底面與 OSM 的道路層級關系結合，生成高精度城市場景。Houdini 的屬性傳遞機制還能將 GIS 數據中的高程、用地類型等參數映射為建筑高度、屋頂形態等三維模型屬性，實現數據驅動的動態建模。城市建筑 SHP 數據OSM 數據數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)74 程序

132、化生成與參數化控制基于 程序化生成與參數化控制基于 shp 數據和數據和 OSM 數據獲取建筑的基礎形狀數據獲取建筑的基礎形狀數據生成建模模型方法中，首先設定建筑輪廓區域大小，然后根據數據中的 Height 或者 floor 屬性進行向上伸展，得到樓層的柱體信息；之后結合柱體側面和墻體厚度，生成樓層的墻體，同時在側面按照隨機分布規則生成窗體的位置，并與墻體結合，得到樓層的模型；之后迭代每個樓層，并對樓層面積進行一定擴充，得到建筑的所有樓層模型；最后將所有的樓層模型結合在一起得到建筑的整體模型，然后計算單個樓層中模型的生成，如窗戶，門等模型位置，然后對樓層面積進行擴充，并按照相同的方法迭代計算下

133、一樓層的模型信息，不斷擴充至頂層最終完成建筑模型的生成。為了減少視覺上的重復性，可以讀取數據中的建筑類型，根據類型進行分組生成不同的樓層，或者添加許多隨機化的規則，增加了系統的復雜性，然后進行復制拼裝達到目標樓層數量，來實現基礎的建筑模型程序化生成?；跀祿螤钌傻某鞘薪ㄖ簲底謱\生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)75隨著現代計算機圖形硬件的發展，圖形顯示以及計算能力的大大提高，越來越豐富復雜的內容都可以以圖形的方式可視化出來。這極大的帶動了游戲、AR 以及 VR 等行業的發展。這些行業對于信息展示都是基于場景來進行的。場景中往往包含了如地形、植被、道路、城市建筑等一

134、系列信息。然而隨機場景的不斷復雜和場景規模的不斷增大，傳統場景建模已經不能滿足現代行業的要求?；诔绦蚧膱鼍敖７椒ㄕ谥鸩饺〈鷤鹘y的人工擺放模型的場景建模方法，建立一個實用的程序化場景建模系統。2、CityEngine 建模2、CityEngine 建模1）引言1）引言CityEngine 憑借規則驅動建模（CGA 腳本）與多源數據融合能力，成為破解上述難題的關鍵技術。效率提升：效率提升：1 條規則可生成數萬棟風格統一的建筑。動態響應：動態響應：模型形態隨屬性表、傳感器數據實時調整。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)76語義關聯：語義關聯：模型構件與 GIS

135、屬性、業務數據庫深度綁定。2）程序化構建場景流程2）程序化構建場景流程參數化建模的核心優勢參數化建模的核心優勢CityEngine 通過 CGA（Computer Generated Architecture）規則實現參數化建模，其核心優勢在于高效性、靈活性和可擴展性。這些特性使其成為數字孿生城市設計和大規模場景生成的理想工具。高效生成大規模模型高效生成大規模模型CGA 腳本允許用戶通過定義規則（如建筑高度、密度、風格等），快速生成符合城市規劃規范的三維模型。例如：/定義建筑高度與樓層分布規則Lot-extrude(height)split(z)3:Floor*Floor-split(y)0.

136、2:Balcony|2:Window*上述規則可以自動生成多層建筑模型，并支持根據輸入參數動態調整樓層數量、窗體樣式等細節。效率提升：相比傳統手工建模，CityEngine 可在數小時內完成 10 平方公里的城市建模任務，效率大幅度提升。一致性保障：規則驅動確保模型風格統一，避免人工建模中可能出現的不一致問題。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)77地理配準與數據融合地理配準與數據融合在數字孿生場景中，地理配準是連接虛擬模型與物理世界的核心橋梁。CityEngine 通過多源數據空間對齊功能，解決了 CAD 設計圖、GIS 矢量數據與遙感影像的坐標系偏差問題。例如，

137、工業園區的 CAD 設計圖通常采用局部坐標系，而傳感器數據（如儲罐 GPS坐標）基于 WGS84 地理坐標系，直接導入會導致模型錯位。CityEngine 通過場景坐標系與視圖坐標系實現多源地理數據的精準空間對齊，為數字孿生場景提供統一的空間參考框架。其核心功能包括：坐標系定義：僅支持投影坐標系（如 UTM、MGRS），不支持地理坐標系（如WGS84 經緯度）。動態坐標顯示：通過信息面板和狀態欄實時展示指針坐標、格網參數及內存狀態。多視圖坐標系切換：支持 CityEngine CS（米/英尺）、UTM、MGRS、十進制度經緯度等 7 種視圖坐標系的動態切換。A.GIS 數據到 CityEngi

138、ne 的地理配準坐標系設置：導入 SHP/GeoJSON 等 GIS 數據時，CityEngine 自動讀取數據的坐標系（如 WGS84、UTM），或通過 Scene Coordinate System 手動指定。屬性綁定：GIS 數據的屬性字段（如建筑高度、用地類型）可與 CityEngine 的 CGA規則文件關聯。例如，通過 attr height=getAttribute(HEIGHT)直接調用 GIS 屬性生成模型。B.CityEngine 到 Blender 的坐標傳遞FBX 導出：CityEngine 導出模型時保留地理坐標信息（如經緯度），并通過 FBX格式傳遞至 Blende

139、r。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)78坐標校正：在 Blender 中需檢查模型原點（Origin）與坐標偏移，避免因單位差異（如米與千米）導致位置錯亂。C.CityEngine 到 UE 的地理配準CesiumLab 輔助：通過 CesiumLab 工具為 FBX 模型添加空間參考信息（如 EPSG代碼），轉換為 3D Tiles 格式。UE 坐標對齊：在 UE 中使用 Cesium for Unreal 插件 加載模型時，自動匹配地球坐標系（如 WGS84），確保與 GIS 數據的地理一致性。CityEngine 通過 GIS 屬性驅動建模+坐標系嚴格傳遞

140、，確保從 GIS 到 UE/Blender 的全鏈路地理配準，適用于智慧城市、數字孿生等需高精度空間定位的場景。參數化建模的優勢參數化建模的優勢A.參數化規則驅動建模（核心優勢）基于 GIS 數據的批量生成：CityEngine 通過 CGA 規則文件直接綁定 GIS 屬性（如建筑高度、用地類型），實現城市級模型的自動化生成。其建模效率比傳統 DCC 軟件高數十倍。動態更新能力：修改 GIS 屬性或規則文件后，CityEngine 可一鍵重新生成模型，支持城市規劃方案的快速迭代。而 Blender/Maya 等軟件需手動調整模型，效率較低。B.地理空間數據集成（獨特優勢）坐標系與 GIS 數據

141、兼容：CityEngine 原生支持 Shapefile、GeoJSON 等 GIS 格式，且自動識別坐標系（如 WGS84），確保模型地理配準精度。大范圍場景優化：針對平方公里級建模，CityEngine 支持分幅處理與 LOD 分級，而Blender/Maya 在處理大數據量時易出現卡頓或崩潰。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)79功能維度CityEngineBlender/Maya建模邏輯規則驅動，GIS 屬性綁定，批量生成手動建模為主，依賴藝術家經驗數據源直 接 導 入 GIS 矢 量 數 據（SHP/GeoJSON）需轉換格式，依賴中間工具適用場景城市規

142、劃、數字孿生、GIS 分析影視動畫、游戲角色、高精度藝術模型交互性弱，側重程序化生成強，支持自由雕刻與動畫綁定CityEngine 通過參數化規則+GIS 數據驅動，在城市級建模效率與動態更新能力上顯著優于傳統 DCC 軟件；而 Blender/Maya 在藝術創作與自由度上更具優勢。兩者可通過格式互通（如 FBX/OBJ）形成互補生態孿生場景構建孿生場景構建A.模型生成與細節增強環境要素添加程序化生成街道設施（路燈、樹木）、交通系統（車輛、行人）及景觀元素（公園、水域）。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)80批量生成對選中地塊應用 CGA 規則，根據建筑輪廓一鍵

143、生成數百棟建筑，支持實時預覽規則效果。紋理與材質使用 Texture Atlases 技術自動映射貼圖，通過 setupProjection 和projectUV 控制 UV 展開，結合法線貼圖、PBR 材質提升細節。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)81B.平臺集成與可視化平臺集成方向：UE/Blender 的互補協作Unreal Engine（UE）聯動 CityEngine 生成的大規模城市模型可通過 Twinmotion（UE生態工具）實現實時可視化。CityEngine 模型可導入 Twinmotion 進行高精度渲染，并支持導出至 UE 用于元宇宙或游

144、戲場景開發。例如，通過 FBX 格式 傳遞模型數據，保留建筑屬性信息。GIS 到 UE 的橋梁：CityEngine 的地理坐標系統（如 ArcGIS 空間參考）可與 UE 的坐標系對齊，確保大場景的空間一致性。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)82Blender 協同路徑 CityEngine 支持導出 OBJ/FBX 格式，可無縫接入 Blender 進行精細化建?；騽赢嬛谱?。其模型可通過通用格式與 Blender 兼容，實現“GIS 規則化建模+藝術化加工”的分工。工具CityEngineUE/Blender核心功能GIS 驅動的大規模規則化建模高細節渲染/

145、動畫/交互開發數據源ArcGIS 矢量數據、BIM/IoT通用 3D 模型、藝術資源典型場景城市規劃、數字孿生、GIS 分析影視游戲、產品可視化、VR/AR結論：CityEngine 通過規則化批量建模 填補了 GIS 數據到三維場景的轉化空白，而UE/Blender 側重于視覺表現與交互開發。兩者通過格式互通（FBX/OBJ）形成“大場景生成+精細化渲染”的協同生態C.成果驗證a)GIS 矢量數據驅動建模（CityEngine+CGA 規則）數據輸入與規則綁定：通過 ArcGIS 等平臺獲取建筑輪廓、道路網絡等矢量數據（SHP/GeoJSON），利用 CityEngine 的 CGA 規則文

146、件（如*.cga）定義生成邏輯。通過讀取矢量屬性（如建筑高度、風格編碼）自動匹配規則文件的可行性。批量生成：CityEngine 通過拖拽規則文件至 GIS 數據層，可實現城市級模型自動化生成。該方法將建模效率提升數十倍，支持平方公里級場景快速構建。b)Blender 藝術化加工與輕量化模型優化：將 CityEngine 導出的 FBX/OBJ 模型導入 Blender，進行紋理貼圖、細節雕刻等藝術加工。Blender 支持網格輕量化處理（如減少面數、優化拓撲結構）。動畫與特效：結合 Blender 的骨骼綁定、粒子系統等工具，為靜態模型添加動態效果（如車流動畫、植被擺動），增強場景表現力。數

147、字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)83c)UE 場景集成與交互開發高精度渲染：通過 Twinmotion 或 FBX 格式將模型導入 Unreal Engine，利用PBR 材質系統和 Lumen 全局光照實現實時渲染。交互邏輯搭建：在 UE 中添加碰撞檢測、UI 界面、數據接口（如對接 IoT 傳感器），實現規劃方案對比、日照模擬等交互功能。三維模型瓦片與 UE 坐標的對齊技術，確保大場景的空間一致性。該流程通過 GIS 數據驅動+程序化建模+藝術增強+實時交互 的四階協同，實現了從地理信息到沉浸式數字孿生場景的全鏈路構建，適用于智慧城市、元宇宙等高精度可視化需求

148、場景。3、傾斜攝影3、傾斜攝影1）引言1）引言在數字化浪潮的推動下，數字孿生技術正以前所未有的速度重塑人類認知和改造物理世界的方式。其本質是通過數據驅動的虛擬鏡像系統，實時映射、模擬和優化實體對象的運行狀態。而這一技術范式的實現，離不開高精度三維空間數據的支撐傾斜攝影技術憑借其多視角、高效率、低成本的優勢，成為構建數字孿生“空間底座”的核心引擎。2）技術原理與核心價值2）技術原理與核心價值技術原理技術原理傾斜攝影技術是一種通過多角度航拍（通常以垂直+傾斜組合視角）獲取地表與建筑物影像數據，并利用計算機視覺算法（如多視幾何、密集匹配）生成高精度三維點云與紋數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿

149、生世界白皮書(2025)84理模型的數字化重建技術。其核心流程包括數據采集、空三加密、模型生成三大階段，具體技術實現如下：A.數據采集與硬件創新多傳感器協同：采用五鏡頭相機系統（1 個垂直鏡頭+4 個傾斜鏡頭），配合高精度 GNSS/IMU 定位模塊，以 45-60傾斜角同步捕獲地物頂面、立面及周邊環境的高分辨率影像（單像素分辨率可達 0.5-2cm）。智能航線規劃：無人機搭載 RTK 定位系統，根據地形起伏自動調整飛行高度與重疊率（航向重疊80%，旁向重疊60%），確保復雜區域無死角覆蓋。B.建模流程自動化空三加密與點云生成：通過 ContextCapture、大疆智圖、Pix4D 等軟件，

150、對海量影像進行特征點匹配與光束法平差，建立高精度空間坐標系，輸出密度達每平方米數千點的三維點云數據。語義化模型重建：基于 AI 算法（如 Mask R-CNN）自動分割建筑物、道路、植被等地物類別，并生成帶有語義標簽的三角網模型（OBJ 或 3D Tiles 格式），支持 GIS平臺直接調用。C.輸出成果與精度驗證模型精度等級：根據傾斜數字航空攝影技術規程（CH/T 3021-2018），城市級模型平面精度可達 5cm，高程精度 3cm（1:500 比例尺）。行業適配性：支持輸出 LOD1-LOD4 不同細節層級的模型，滿足從城市規劃（LOD2）到古建修復（LOD4）的差異化需求。數字孿生世界

151、企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)85核心價值核心價值傾斜攝影技術通過“數據采集-建模-應用”全鏈條革新，為數字孿生提供了不可替代的價值支撐：A.真實性與效率革命成本效益比：以某城市 100km建模項目為例，傳統手工建模需耗時 6 個月、費用超 2000 萬元，而傾斜攝影僅需 2 個月、成本控制在 800 萬元內（效率提升 80%，成本降低 60%）。細節還原度：可完整保留建筑物外立面的廣告牌、窗戶結構等微觀特征，能獲取高精度寫實模型紋理。B.動態更新與時空連續性高頻更新機制：通過無人機集群快速響應，支持季度級甚至月度模型更新。例如，某市利用每月更新的傾斜模型，追蹤填海區地表

152、沉降，精度達1.5cm/年。歷史版本追溯：建立時空數據庫存儲多期模型數據，用于對比分析城市擴張、地質災害演變等長期趨勢。C.業務決策深度賦能智慧倉儲應用：某物流倉通過傾斜攝影模型與 IoT 傳感器聯動，實現以下功能：庫容優化：基于三維模型計算貨架空間利用率，AI 自動推薦存儲方案，提升倉儲密度；設備監控：在模型中嵌入 AGV 小車實時位置與狀態數據，故障響應時間縮短至 30 秒內。應急管理升級：應急部門基于傾斜模型快速生成淹沒模擬三維場景，精準定位積水點與疏散路徑，救援效率大幅度。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)86D.跨平臺兼容性與擴展性數據互通標準：支持輸出

153、 OSGB、3D Tiles 等通用格式，無縫對接 BIM（Revit）、GIS、游戲引擎（UE5/Unity）等多類平臺。輕量化技術創新：采用 WebGL 與 LOD 技術，使 10GB 級城市模型可在網頁端流暢加載（如 Cesium 平臺實現 20 萬+建筑模型的秒級渲染）。E.技術演進與行業標桿案例大疆智圖+AI 建模：大疆推出的“智圖 2.0”平臺集成 AI 語義分割功能，建模同時自動標注道路標線、井蓋等要素，數據處理速度提升 3 倍。云服務：公司推出的云建模服務，支持千臺服務器并行計算，將 100 平方公里城市級建模周期從 30 天壓縮至 72 小時。3）關鍵技術融合3）關鍵技術融合

154、傾斜攝影與數字孿生的深度融合，離不開人工智能（AI）與地理信息系統（GIS）的技術加持。這種融合不僅解決了海量三維數據的處理效率問題，更通過智能化分析將靜態模型轉化為動態決策工具，以下是關鍵技術的深度解析：AI 驅動的智能優化 AI 驅動的智能優化AI 技術在傾斜攝影建模與數字孿生應用中扮演“數據煉金師”角色，其核心價值在于從原始數據中提煉結構化知識，具體實現路徑包括：A.語義分割與要素提取數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)87技術實現：基于深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow），采用 U-Net、Mask R-CNN等算法，對傾斜攝影模型進行像

155、素級分類，自動識別建筑輪廓、道路標線、植被覆蓋等地物要素。效率突破：案例 1：某智慧城市項目中，AI 語義分割將 30 平方公里區域的地物標注時間從人工 3 個月縮短至 7 天，模型處理效率得到提升。案例 2：某道路養護系統通過 AI 識別傾斜模型中的路面裂縫與坑槽，準確率達 92%，巡檢成本大幅降低。B.異常檢測與預測分析多模態數據融合：結合傾斜攝影模型、紅外熱成像、LiDAR 點云等多源數據，構建跨模態 AI 分析模型。典型場景：電力巡檢：電網某項目利用 YOLOv5 算法分析傾斜模型與熱成像數據，自動定位變壓器過熱、絕緣子破損等故障，檢測響應時間從 2 小時壓縮至 10分鐘。地質災害預警

156、：某山區通過 AI 分析多期傾斜模型的高程變化，預測滑坡風險概率。C.生成式 AI 輔助建模缺失區域修復：針對建筑物遮擋或影像缺失區域，采用 GAN（生成對抗網絡）算法自動生成合理三維結構，修復效率較傳統人工大幅度提升。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)88風格遷移應用：在數字文旅場景中，通過 Stable Diffusion 模型將現代建筑傾斜模型自動轉換為古風風格，助力虛擬場景快速構建。GIS 空間分析 GIS 空間分析GIS 技術為傾斜攝影模型注入“空間智能”，使其從可視化工具升級為空間決策引擎，關鍵技術突破包括：A.多源數據集成與時空關聯數據湖架構：通過

157、GeoServer、SuperMap 等平臺，將傾斜模型與矢量數據（道路管網）、時序數據（人口遷徙）、IoT 數據（環境傳感器）進行空間配準與屬性關聯。應用場景：城市交通仿真：城市整合傾斜模型與手機信令數據，構建人車流時空熱力圖，優化信號燈配時方案，高峰擁堵指數下降 18%。疫情傳播模擬：某疾控中心基于傾斜模型與病例軌跡數據，GIS 空間分析確定封控范圍，減少過度管控區域。B.三維空間計算與優化算法創新：路徑規劃：在數字孿生工廠中，采用 AI 算法與 3D 柵格化技術，計算 AGV小車最優搬運路徑，能耗降低?？梢曈蚍治觯耗尘皡^通過傾斜模型計算觀景平臺可視范圍，輔助規劃游覽路線，游客滿意度提升。

158、能效管理：某鋼鐵廠將傾斜模型與能耗數據疊加，GIS 空間聚類分析識別高耗能設備集群，年減排二氧化碳 2.3 萬噸。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)89C.動態時空推演與決策沙盤城市擴展模擬：城市利用傾斜模型與歷年土地變更數據，構建城市擴張預測模型，精度達 90%，輔助國土空間規劃。災害應急推演：基于傾斜模型的地形數據，GIS 模擬洪水淹沒、山火蔓延等場景，生成最佳救援路徑與物資投放點。（五）大模型算法能力的延伸1、多模態大模型的應用（五）大模型算法能力的延伸1、多模態大模型的應用1）引言1）引言隨著數字化轉型的推進，數字孿生技術已從單純追求逼真的可視化效果轉向實

159、際操作與決策支持。這一轉變在水利、港口等多個行業中尤為顯著。在水利行業中，基于 Unreal Engine（UE）構建的數字孿生系統不僅能展示河流、水庫等設施的三維模型，還能實時監控水位、流量等關鍵指標。借助大語言模型，水利管理人員可以通過語音或文本指令查詢如“未來 24 小時降雨量預測”等信息，無需手動操作復雜界面。例如，在洪水預警中，系統能快速響應自然語言提問，提供準確數據，增強應急響應的速度和準確性。結合數字人技術，用戶體驗進一步提升。數字人作為虛擬助手，可以向公眾解釋緊急情況下的疏散路線和安全措施，確保信息傳達的及時性和準確性。日常運營中，數字人也能幫助新員工通過互動式培訓了解水利設施

160、的操作流程和應急響應步驟。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)90在港口管理方面，基于 UE 的數字孿生系統不僅展示港口設施的三維模型，還能實時監控貨物裝卸、船舶進出港等情況。利用大語言模型，港口管理人員可以通過簡單對話查詢特定泊位狀態、預計到達時間等信息，極大提高了信息獲取的便捷性。這種技術進步使得數字孿生系統不僅美觀，而且實用，特別是在水利等行業中顯著增強了應急管理能力和操作便利性。2）技術難點2）技術難點將數字孿生、大語言模型及數字人技術集成到 Unreal Engine（UE）中，特別是在水利和港口行業中應用時，面臨著多方面的技術挑戰。首先，實時數據的高效集

161、成與處理是關鍵，需要開發強大的接口來實時獲取并整合來自多種傳感器的數據，并在 UE 環境中動態更新，確保信息的及時性和準確性。其次，創建高精度的三維模型以精確模擬實際環境，同時優化這些模型以避免性能瓶頸，是實現高質量視覺效果的基礎。此外，集成自然語言處理（NLP）服務使系統能夠理解用戶的語音或文本指令，要求通過插件或自定義模塊將外部 NLP 服務無縫接入 UE，并保證低延遲和高響應速度。數字人的實現同樣復雜，需采用先進的動畫和面部捕捉技術創建逼真的虛擬角色，并確保其能夠智能地回應用戶交互?？缙脚_兼容性也是一個重要考量，需優化項目以支持不同設備間的流暢運行，保障一致的用戶體驗。最后，面對敏感數據

162、的安全性和隱私保護問題，必須實施嚴格的安全措施，如加密通信和身份驗證機制，確保系統的安全性與合規性。通過克服這些技術難點，可以構建出既美觀又實用的數字孿生系統，顯著提升水利和港口行業的管理效率和決策能力。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)913）技術思路3）技術思路大語言模型大語言模型現在，大語言模型在生活中給予了人們一定的生活便利，在數字孿生場景中同樣有相應的應用場景使得用戶在使用體驗上更為便捷，在實際數字孿生的場景中，我們正在探索的應用場景主要為兩種，一個是基礎的智能對話問答，二為業務指令的執行。A.數據準備與知識構建針對不用的孿生場景（例如園區、水利、工業制

163、造等行業），首先需要數據準備與知識構建，采集行業數據：收集設備手冊、工藝參數、歷史故障日志等非結構化文本（如工業設備維護手冊、水利工程調度規程），采集傳感器數據通過 OPC UA、MQTT等協議接入實時傳感器數據（如溫度、壓力、水位），導入 BIM/CAD 模型、高精度地圖（如水利工程地形 DEM 數據）。構建行業知識圖譜，例如：備故障模式（FMEA）、工藝參數關聯規則、水庫調度規則、洪水演進因果鏈等等。B.模型選擇與部署訓練其次，LLM 模型處理：根據場景復雜度選擇模型（如 DeepSeek-V2-7B 適用于邊緣部署，GPT-4 用于云端復雜推理），將上述所準備的大量的行業數據對模型進行注

164、入，再根據不同的具體孿生項目進行更為偏好的模型訓練，以達到更為精確的指令識別和智能問答。C.UE 項目 API 調用最后在 UE 中，通過 UE 的 Http 模塊與云端 LLM 服務交互，使用相應模型的官網API 手冊進行調用，開發自定義節點，將自然語言指令轉換為 UE 行為邏輯，用戶在對話框中輸入“該阿里園區總占地多少平米？”“當前水庫的水位為多少米”等等數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)92問題，可以快速回答相應數據，讓用戶去掉繁瑣的鍵鼠操作。當然也可以增加更為豐富的多模態設計，例如語音輸入，用戶使用麥克風表達指令“打開 2 月份園區用電量趨勢表”、“檢查

165、xx 設備溫度是否正?！钡鹊?，工程將根據語音識別指令展示對應答案或者圖表；動態渲染：根據 LLM 輸出的參數（如泄洪流量數據）驅動 Niagara 粒子系統模擬水流效果。deepseek 官網 API 文檔調用 deepseek 對話 API數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)93數字人數字人A.MetaHuman 插件Epic 在 UE5 中提供了 MetaHuman 插件，該插件可以幫助我們快速創建創建數字人，打開 Epic 平臺并完成賬號登錄，在 Fab 中搜索 MetaHuman，將其添加到保存庫中并將其安裝到引擎后再啟動插件。插件示意B.生成數字人我們可以

166、通過照片來生成數字或者在 UE 中打開 Brdge，里面提供了一些免費的人物模型，下載下里后將資產導出，導出后可能會跳出一些插件未啟用和插件設置的錯誤，依照提示啟用插件和設置插件屬性即可。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)94導入到項目中，不僅包含模型資產，同時會自動將資產組合成一個簡單的藍圖，方便我們放置到場景中觀察。數字人截圖C.對于數字人進行二次調整在 UE 中創建 MeatHumanOdentity 資產，可以選擇我們之前下載下來的模型，也可以其他符合規范的資產，現在在 UE 中我們可以對數字人資產進行一些簡單的調整。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字

167、孿生世界白皮書(2025)95完成后將資產同步到 Brdge 中，在個人資產中找到編輯過的資產，連接到MetaHumanCreator 來對資產進行二次編輯，可以進行自定義捏臉，或者一些體型的設置，完成后將會自動同步到 Brdeg 中，然后重新通過 3.2.2 的流程對新的數字人進行導入操作。MetaHumanCreatorD.實現交互邏輯Epic 在 UE5 中提供了 MetaHuman SDK 插件，該插件可以實現在聯網環境下數字人輸出聲音，并且口型匹配數字人口型。我們可以通過該方式結合大語言模型，實現輸入問題返回文本，再到數字人語音回答問題的流程。我們可以利用 TTSTexttoSpee

168、ch()函數來動態控制數字人輸出對應的語音。文本轉語音數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)96再利用MetaHuman SDK插件調用ATLAudiotoLipssync()函數來動態控制數字人輸出文本的口型匹配。調用示意2、3D 高斯潑濺技術2、3D 高斯潑濺技術1）引言1）引言數字孿生作為物理世界與數字空間的橋梁，正推動智慧城市、工業制造、文旅娛樂等領域的深度變革。然而，傳統三維建模技術（如傾斜攝影、手工建模）面臨效率低、數據冗余、動態更新困難等瓶頸。例如，城市級場景的高精度重建往往需要數月時間，且難以實時響應物理世界的動態變化。在此背景下，3D 高斯潑濺技術（

169、3D Gaussian Splatting,3DGS）憑借其革命性的技術特性嶄露頭角。隨著 AI 算法與 GIS 系統的深度融合，3D 高斯潑濺技術正成為數字孿生的“新一代數據引擎”，為大規模場景的實時渲染、仿真推演與跨平臺協作提供全新范式。本章節將深入解析其技術原理、創新應用與未來演進路徑。2）技術原理與核心價值2）技術原理與核心價值2023 年 SIGGRAPH 會議提出的 3D 高斯潑濺（3D Gaussian Splatting,3DGS）框架開創了顯式表征的新范式。該技術體系構建了三大創新維度：數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)97混合表征架構：混合表征

170、架構：采用可微分 3D 高斯基元作為場景顯式表征單元，既繼承 NeRF 連續輻射場的物理建模優勢，又通過幾何代理（proxy）機制規避無效空間計算；并行計算優化：并行計算優化：基于點云渲染管線設計高度并行化的光柵化流程，相較 NeRF 實現百倍級渲染加速，在 RTX 4090 平臺達成 120fps 實時渲染性能；動態自適應機制：動態自適應機制：引入可微分密度控制模塊，通過梯度回傳自動優化高斯基元的空間分布與各向異性參數，在保持 8K 級視覺保真度的同時，將模型存儲需求壓縮至 MB 量級。這項技術突破不僅為 VR/AR、實時數字孿生等應用場景提供核心引擎，更開創了神經渲染與計算機圖形學融合的新

171、研究方向。與傳統技術相對比，3D 高斯潑濺具有以下技術優勢：維度3D 高斯潑濺NeRF傾斜攝影渲染速度實時（100 FPS）分鐘級延遲靜態模型，無動態交互硬件兼容性支持 Web 端、移動端及 VR 設備依賴高性能 GPU 離線渲染依賴專業工作站數據效率模型體積僅為傳統方法的 1/100數據冗余度高數據龐大，壓縮困難動態場景支持支持時序動態與物理交互僅靜態場景無法支持數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)98實時渲染與高效性實時渲染與高效性3DGS 通過顯式表示三維空間的高斯點陣，結合并行計算優化（如 CUDA 加速），實現了實時或接近實時的渲染速度。相較于傳統的神經輻

172、射場（NeRF）技術，3DGS 避免了復雜的神經網絡訓練，顯著降低了計算開銷。高精度場景重建高精度場景重建3DGS 通過 3D 高斯點參數化（位置、顏色、不透明度、協方差矩陣等），能夠精確捕捉場景的幾何形狀和光照細節。動態場景適應能力動態場景適應能力盡管目前主要針對靜態場景，3DGS 的自適應擴展策略（如高斯點分裂與克?。┮颜宫F出對動態元素的初步處理潛力。例如，自動駕駛仿真平臺 aiSim 通過結合 3DGS 與動態交通流模擬，實現了復雜動態場景的高效重建。未來優化方向包括動態光照和物體運動建模，這將進一步擴展其應用邊界。計算資源與成本的優化計算資源與成本的優化3DGS 采用顯式存儲結構，避免

173、了隱式表達（如 NeRF）的高內存消耗，同時支持更簡潔的數據壓縮。例如，3DGS 模型通常以輕量化的.ply 或.splat 格式存儲，顯著降低了存儲和傳輸成本。這一特性尤其適用于需要大規模部署的場景，如云端渲染和移動端 AR 應用。值得關注的是，3DGS 團隊開創性地實施”技術民主化”戰略不僅開源包含自適應密度控制、球諧光照計算等 12 個核心模塊的完整代碼庫，更構建端到端工具鏈（含數據預處理、參數優化、WebGL 部署）。據 GitHub 統計，截至 2025 年 Q1 已有超過 1000個衍生項目，涵蓋游戲開發（Unreal Engine 插件）、工業檢測（NVIDIA Omnivers

174、e 擴展）、數字孿生（Cesium 3D Tiles 適配）等應用方向，標志著三維重建技術正式進入開源生態驅動的新紀元。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)993）關鍵技術融合（AI、GIS）3）關鍵技術融合（AI、GIS）AI 與 3DGS 的深度融合 AI 與 3DGS 的深度融合自動化重建與語義理解自動化重建與語義理解AI 驅動參數優化：結合深度學習模型（如 CLIP），將文本語義嵌入高斯參數，實現開放詞匯的三維場景查詢（如“顯示所有紅色建筑”）。例如，LangSplat 技術通過自然語言交互，允許用戶直接檢索高斯模型中的語義信息。動態場景推演：利用傳感器數據

175、驅動高斯分布變化，結合 AI 預測算法模擬物理世界動態。例如，工業設備的熱力場分布可通過高斯熱力圖實時可視化，輔助故障預警。輕量化與生成增強輕量化與生成增強神經渲染壓縮：通過 AI 模型對高斯參數進行二次壓縮，在保留視覺質量的前提下進一步降低數據量，適配移動端與 XR 設備。生成式建模：結合生成對抗網絡（GAN），實現缺失區域的高斯點自動補全，提升復雜場景的重建完整性。GIS 與 3DGS 的標準化集成 GIS 與 3DGS 的標準化集成空間數據標準化空間數據標準化坐標系對齊與精度保障：3DGS 點云通過 EPSG 編碼與 WGS84 地理坐標系精準匹配，確保模型（如圣彼得大教堂）在 Cesi

176、um 等 GIS 平臺中與衛星影像無縫疊加。3D Tiles 融合技術：采用 KHR_gaussian_splatting 擴展標準，將 Splat 文件切片為分層3D Tiles，支持 LOD 動態加載。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)100時空動態數據融合時空動態數據融合多源數據實時集成：GIS 交通流量、氣象監測數據與 3DGS 模型聯動，構建生長式數字孿生體。例如，舊金山蘇特羅塔模型疊加實時航班軌跡與風速數據，模擬天線塔受風振影響的形變。災害推演與應急響應：結合 GIS 地形數據與 3DGS 物理引擎，模擬地震導致建筑倒塌的路徑與救援通道可行性，為消防決

177、策提供毫米級精度的空間推演。4）渲染效果4）渲染效果數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)101二、新型技術成果：持續賦能企業數字化轉型二、新型技術成果：持續賦能企業數字化轉型（一）EasyV 數字孿生可視化平臺1、產品介紹（一）EasyV 數字孿生可視化平臺1、產品介紹EasyV數字孿生可視化平臺以低代碼的方式，提供數據源實時接入、拖拽式數字面板呈現、三維模型及地理信息孿生場景構建等可視化應用的協同搭建能力。只需通過簡單的拖拉拽即可完成復雜交互、視覺震撼、實時數據的可視化應用搭建，能夠以更低的成本、更高的效率滿足客戶指揮中心、數字展廳、數字化管理等各類應用場景的建設

178、需求。EasyV主要由可視化編輯器、地理信息引擎、統一數據源管理三部分內容構成，通過創建物理實體的數字副本，優化業務流程和提升管理效率。平臺內置了200+官方自研的可視化標準組件，擁有超過1000+的行業應用模板供用戶直接使用，同時支持接入ECharts等第三方開源組件。其強大的交互設計和用戶體驗，使得非技術人員也能輕松上手。2、產品價值2、產品價值EasyV數字孿生可視化平臺采用低代碼開發模式，顯著提升了項目交付效率，降低了項目成本和維護成本。通過EasyV，企業可以實現數據的實時監控、分析和管理，為決策提供數據支持。同時，平臺的可視化能力使得復雜的數據信息更加直觀易懂，提高了數據的可訪問性

179、和交互性。降低成本：降低成本：EasyV支持拖拉拽式搭建應用，有效降低了開發成本。配置項修改簡單，需求變更和維護成本低。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)102增加效益：增加效益：平臺提供了超過1000個設計資源，支持數據化生成大規模孿生城市，通過低代碼配置實現復雜場景頁面交互。靈活開放：靈活開放：EasyV支持組件開發平臺、地圖服務集成、游戲引擎集成以及國產操作系統及數據庫的兼容，為用戶提供了廣泛的應用可能性。安全穩定：安全穩定：平臺已通過信息安全管理體系認證，支持公有云與私有化部署，確保了數據的安全性和穩定性。3、核心優勢3、核心優勢低代碼操作：低代碼操作：E

180、asyV平臺提供了所見即所得的編輯模式，用戶可以通過簡單的拖拉拽操作和配置，快速完成可視化應用的搭建。豐富的組件模板：豐富的組件模板：平臺內置了豐富的可視化組件和模板，支持多種風格和主題的一鍵切換，滿足不同行業和場景的可視化需求。多形態交互：多形態交互：EasyV支持多種交互方式，包括數據交互、事件交互以及多終端交互，提供豐富的用戶體驗。多數據源支持：多數據源支持：平臺能夠接入多種數據源，包括IOT感知設備、智能工業監測系統、數字工業管理系統、GIS和BIM等，實現數據的實時監控和分析。數字孿生技術：數字孿生技術：平臺能夠結合3D游戲引擎、GIS、BIM、CIM等技術，EasyV能夠創建高精度

181、的三維模型，實現物理實體在虛擬空間的真實反映。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1034、典型應用場景4、典型應用場景數字化管理數字化管理通過數據實施載入、數據關聯分析、數據可視化應用，為企業分析人員、決策者提供數字化管理服務。為企業決策提供數據輔助、指揮調度提供有力的保障。某公司經營數據看板寧波圖書館可視化平臺指揮中心指揮中心面向業務監測、運營指揮、運維監測等場景。實時、直觀地展示跟蹤數據，異常出現時及時響應、為大型指揮中心的科學調動提供依據，起到實時監測作用。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)104某重大賽事電力運行保障指揮中心某

182、電力保障監控指揮運營中心數字化展廳數字化展廳業務數據、業務流程的可視化用于工作匯報、參觀視察、發布演示時效果顯著。結合企業文化，整理策劃出獨特的故事線，有助于展示企業經營能力，提升企業形象。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)105某城市智慧水利演示大廳企業數字化展廳數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)106（二）EasyTwin 數字孿生仿真渲染引擎1、產品介紹（二）EasyTwin 數字孿生仿真渲染引擎1、產品介紹EasyTwin數字孿生仿真渲染引擎，是一款數字孿生應用開發工具，旨在幫助用戶快速構建數字孿生可視化應用，滿足仿真模擬、指

183、揮調度、智能決策等場景需求。EasyTwin為用戶提供了一體化的數字孿生開發平臺，具備成熟的3D編輯模式、便捷的交互藍圖、豐富的模型資產和多樣的業務數字要素。結合EasyV數字孿生可視化平臺的圖表與數據交互能力，EasyTwin能夠以更低的成本和更高的效率幫助企業實現數字孿生可視化場景。該仿真渲染引擎致力于實現低成本零代碼操作，涵蓋模型材質、層級管理、光照等效果處理，并支持基于模型的業務場景開發，與EasyV圖表實現無縫交互。在業務配置開發方面，采用面向交互實體的藍圖編輯，降低了學習成本提升了配置開發的易用性和后期維護性。作為一站式的數字孿生開發平臺，EasyTwin以低代碼甚至零代碼的方式幫

184、助開發人員或業務人員快速搭建數字孿生項目。其內置數字資產庫、模板庫、附加圖層等資源內容提高了開發效率和開發效果，大幅降低了數字孿生行業的門檻，使每個企業都能夠快速上手開發數字孿生項目。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1072、產品價值2、產品價值EasyTwin作為B/S架構的國產自研數字孿生仿真渲染引擎，支持三維場景構建、孿生體開發，可實現數據實時融合和場景實時渲染核心能力?？缙脚_性：跨平臺性：基于B/S架構，實現的數字孿生項目能夠在不同平臺、系統無縫運行，為用戶提供了更廣泛的應用范圍和更好的使用體驗。多人協同：多人協同：支持多人同時進行協同開發，團隊成員可以

185、在實時同步的環境下進行合作，提高項目的開發效率。低維護成本：低維護成本：由于采用低代碼開發模式，仿真渲染引擎的維護成本相對較低。用戶無需深入編碼，即可實現項目的構建和更新，減少維護過程中的人力和時間成本。高可擴展性：高可擴展性：B/S架構為仿真渲染引擎提供了高度的可擴展性，用戶可以根據需求靈活添加新功能或模塊，滿足不斷變化的業務需求。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1083、特色優勢3、特色優勢專業的三維編輯器專業的三維編輯器EasyTwin數字孿生仿真渲染引擎的場景編輯器具備靈活自由的模型交互與管理、海量的數字資產以及靈活的三維編輯能力等優勢，能夠提高數字孿生

186、項目建設的效率和質量，降低成本和上手難度。具體如下：成熟的三維編輯：成熟的三維編輯：提供了成熟通用的三維編輯模式，包括多模型的對齊、參考線、視圖切換、快捷鍵等功能。靈活的模型交互與管理：靈活的模型交互與管理：支持靈活地通過各種方式實現模型交互：自定義屬性關聯：通過自定義屬性實現模型實體的關聯。模型內部結構解析：支持交互模型的內部結構。實例模型創建：支持創建實例模型，使實例模型的業務交互變得更加容易實現。支持通用模型的跨項目管理以及交付過程中模型的替換：模型可直接導入場景，資產庫中提供的通用模型可輔助場景建設，項目制作的通用模型也可保存為私有資產庫跨項目復用。已經導入場景的模型可以通過資產庫或文

187、件替換，替換后與原模型相關的配置（位置、狀態、材質以及藍圖數據）將不受影響。海量的數字資產：海量的數字資產：場景編輯器擁有豐富的數字資產庫，包括常見通用模型、材質和貼圖以及高質量場景模板等，提高項目構建效率和質量。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)109高質量的動態渲染高質量的動態渲染EasyTwin提供環境調試及場景渲染能力，實現高保真的物理世界的仿真還原。在孿生體管理的過程中，對模型材質、貼圖、陰影進行配置項調試，以所見即所得的編輯模式，直觀呈現效果。編輯器場景中可添加光源類型、粒子特效、配置環境、天氣等效果，實現自然環境氛圍，更加貼合物理效果。對接真實的天氣

188、系統和光照系統，根據實際情況實現天氣變換和24小時光照變化的實時渲染。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)110多元、深入的數據融合多元、深入的數據融合多元的業務數字要素：多元的業務數字要素：EasyTwin提供多元數字要素功能，包含點、線、面、場四大類型，基于對業務需求場景抽象管理，可在三維場景中添加散點、信息面板、路徑、圍欄、熱力、iframe標牌、實例模型等各類型的數字要素。支持通過手動打點、動態傳入空間坐標數據或經緯度坐標來繪制數字要素，實現時空業務數據融合，并結合實時數據來控制相應數字要素狀態，做到與現實世界的虛實對應，實現業務監控、運營決策等需求。配置化

189、實現場景數據融合與交互：配置化實現場景數據融合與交互：EasyTwin的藍圖結合EasyV的數據接入流程以及自定義事件可實現復雜的業務交互，同時以配置化、可視化地方式管理與維護，通過輕量級的代碼實現場景數據的高效融合。便捷的藍圖編輯便捷的藍圖編輯EasyTwin提供藍圖節點功能，通過可視化配置自定義復雜交互，用戶可以拖拽連接節點實現交互流轉邏輯，實現復雜項目的高效率交互管理。同時，藍圖節點支持節點聚焦、打組、對齊等功能，輔助藍圖的管理。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1114、場景應用4、場景應用EasyTwin作為一款先進的數字孿生仿真渲染引擎，具有強大的功能

190、和廣泛的應用前景?？梢詮V泛應用于園區、工業制造、港口、高校、交通、城市等等多行業場景。在園區管理方面，EasyTwin能夠通過創建高精度的三維模型，實現對園區環境的實時監控和模擬，從而優化園區規劃和資源配置。在工業制造領域，EasyTwin能夠為生產線、設備維護和工藝流程提供虛擬仿真，幫助企業提前發現潛在問題，減少停機時間，提高生產效率和產品質量。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)112對于港口運營，EasyTwin可以模擬貨物流轉、船舶調度等關鍵環節，優化作業流程，提高港口的吞吐能力和服務質量。在高校教育中，EasyTwin通過校園數字孿生技術，為教學、研究和管

191、理提供了全新的視角和方法。不僅可以用于模擬實驗教學，還能幫助校園規劃和校園安全維護。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)113在交通領域，EasyTwin能夠模擬復雜的交通網絡，為交通規劃、應急響應和智能交通系統提供決策支持。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)114（三）防洪“四預”智慧水利平臺1、產品背景（三）防洪“四預”智慧水利平臺1、產品背景近兩年，水利部印發了智慧水利建設、數字孿生水利建設的系列文件，明確了推進數字孿生水利建設的時間表、路線圖、任務書、責任單。水利部利用重點研發計劃、重大技術研究等開展技術攻關，部署開展56家單位

192、94項數字孿生流域先行先試任務，目的是通過技術攻關解決技術難題，并在先行先試中實踐，探索一批可復制和可推廣的典型模式、技術路徑和應用案例，積累數字孿生水利建設經驗，以便全面推進。臨近數字孿生流域建設先行先試驗收評估工作，易知微依托自身在相關試點項目中的建設實踐經驗，基于數字孿生水利體系標準，踐行“需求牽引、應用至上”的建設理念，推出防洪“四預”智慧水利平臺。平臺具備實時監測、預報、預警、預演、預案的綜合能力，通過對水利業務模塊的高度抽象，借助低代碼產品能力、實時的數據交互和仿真、海量數字孿生水利資產，助力伙伴靈活、高效且低成本的建設水利數字孿生應用。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世

193、界白皮書(2025)1152、核心優勢2、核心優勢標準先行標準先行防洪“四預”智慧水利平臺基于數字孿生流域總體框架，在遵循行業相關標準規范的同時，通過對水利業務模塊的高度抽象，為用戶在搭建智慧水利平臺時的數據整合、數字孿生可視化展示提供了有利支撐。經驗與方案沉淀經驗與方案沉淀易知微基于自身產品與數字孿生技術為核心，接入數字孿生水利底層GIS與BIM數據、業務運行與物聯感知數據、模擬仿真與算法數據，依托數字孿生建模與場景渲染能力，打造B/S與C/S雙模式驅動的數字孿生水利應用，覆蓋宏觀數字孿生流域、中觀工程樞紐區和微觀水利工程設備三大應用場景，具體包括流域防洪“四預”、水資源管理與調配、水利工程

194、安全分析預警、河湖長制及河湖管理、防洪興利調度、庫區巡查等。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)116低代碼配置低代碼配置用戶無需深入的編程知識，只需進行簡單的配置和設置，即可完成復雜交互的開發配置。平臺內置豐富二三維組件，如3D邊界地圖、傾斜攝影組件等，幫助用戶低成本、高效完成數據底板的搭建。實時數據接入實時數據接入創建的數字孿生應用可以與真實水利系統進行實時的數據交互和仿真，幫助用戶監測和優化系統的運行。數字孿生應用可以從實時數據源中獲取大量數據，進行分析和建模。這些數據分析可以用于預測系統的未來行為，以便采取預防措施或優化決策。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA

195、 數字孿生世界白皮書(2025)117資產沉淀資產沉淀內置的數字孿生模型和模塊資產可以充當開發的基礎，使用戶能夠更快地構建水利應用。開發人員無需從頭開始創建所有組件，而是可以選擇合適的資產在此基礎上進行一定的修改，從而加速開發過程。并且模塊化設計，提高了平臺的一致性和可擴展性，可以適應不同規模和復雜性的水利業務系統。3、水利平臺應用模塊3、水利平臺應用模塊實時監測實時監測平臺通過連接傳感器、監測設備、數據采集系統和水利業務系統，實時獲取水雨情數據，包含站點實時數據監測、水庫數據監測、降雨站點實時數據監測等。支持設置警報和通知，以便在出現重要事件或超過閾值時通知相關人員。數字孿生世界企業聯盟 D

196、TWEA 數字孿生世界白皮書(2025)118洪水預報洪水預報預報是指對未來水文和氣象條件進行預測和分析，以便有效地管理水資源、監測河流流量、洪水預警以及采取必要的防洪措施。平臺內置“降水產流匯流”全過程模型，根據歷史及實時的水文、氣象等信息，開展對應流域水文預報，借助專業水文模型以幫助預測洪水和流域的水文狀況，完成水雨情監測預報全要素信息的可視化，以實現融合展示、降雨、流域的雨情預報。洪水預警洪水預警平臺根據水文預報結果，分析干支流入庫洪水組成及未來洪水情勢、研判上下游重要城鎮等防控目標的風險等級、展現雨量的預警狀況等。根據防洪預警指標及風險等級，通過多種形式發布預警信息。數字孿生世界企業聯

197、盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)119調度預演調度預演平臺支持設定不同情景目標，利用洪水預報、水庫調度、洪水演進等水利專業模型，對未來預報下的水利工程調度方案進行模擬計算、風險評估和仿真，預演出風險形式和影響，為制定預案提供支撐。調度預案調度預案平臺支持集成各類防洪方案、調度規則和專家經驗，結合多方案的預演反饋結果，自動生成最優調度方案，并優選確定抗御不同等級洪災的行動方案或計劃。包括人員物資通訊保障，調度預案，居民避險轉移路線等，明確好調度的機制以及信息流程，并組織相關的實施。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)120（四）更多產品服務1、產品與服務

198、矩陣（四）更多產品服務1、產品與服務矩陣數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)121EasyV for UnrealEasyV for Unreal解耦式集成，借助UE引擎渲染能力，通過標準化雙向通信技術，提高EasyV三維場景構建能力，幫助客戶快速搭建高質量數字孿生應用。EasyMapEasyMap是一款地圖輔助工具，利用EasyMap能夠快速獲取地圖子組件所需地圖范圍數據，也可快速制作子組件所屬數據，包括點、飛線、軌跡、面各類數據，另支持添加自定義字段，使得獲取到的數據更加貼近具體場景，可直接進行替換使用或另存為文件導入使用。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字

199、孿生世界白皮書(2025)122EasyBIMEasyBIM集成BIM領域成熟廠商技術能力，從建筑全生命周期信息出發，借助數字孿生可視化駕駛艙進行信息分析和集成可視化，形成從數據采集、匯總、處理、分析到展示的全過程流通，助力客戶輕量化建立基于BIM的數字化管理系統。EasyBIEasyBI幫助企業構建自上而下的決策分析體系，面向企業提供全場景數據消費式BI平臺，通過智能的數據分析和可視化能力幫助企業構建數據分析系統，讓數據在企業內充分流動、最大化消費和產生業務價值。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1232、客戶增值服務2、客戶增值服務專業設計與技術團隊，提供數字

200、孿生可視化全鏈路服務支持，幫助客戶更好的使用EasyV成功交付項目，落地數字化應用。3、項目定制服務3、項目定制服務易知微積累了1000余例案例經驗，涉及政府、產業、文化教育、新零售、景區、醫院等各個行業，且為各行業TOP企業提供了優質經驗的項目方案。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)124三、數字孿生世界：重點行業解決方案探索三、數字孿生世界：重點行業解決方案探索（一）數字孿生能源（一）數字孿生能源能源是人類文明進步的重要物質基礎和動力，攸關國計民生和國家安全。經過多年發展，能源產業智能化升級的進程不斷加快，全球能源結構正加速向綠色低碳轉型。我國步入構建現代能源

201、體系的新階段，“雙碳”目標的深入推進正驅動能源行業全面擁抱數字化、智能化升級。國家層面已將智慧能源建設納入“十四五”規劃和“新基建”重點方向?！半娏Π踩a“十四五”行動計劃提出，要基于三維數字信息模型技術進行安全預警，依托互聯網推動數字孿生、邊緣計算等技術應用，大力推進新能源智慧電站建設。運用基于三維數字信息模型技術，實現機組設備在線故障診斷和異常情況即時預警功能，提高新能源發電安全管理成效。十四五工業綠色發展規劃提出，要不斷深化數字孿生、區塊鏈等技術在綠色制造領域的應用，提高能源行業轉型效率。2024年關于推進“上云用數賦智”行動中明確支持數字孿生技術研發，鼓勵能源企業構建全產業鏈數字鏡像

202、，實現設備狀態實時監測與碳排放優化。與此同時，5G、AI、物聯網等技術的成熟為數字孿生提供了實時數據采集、高精度建模和智能分析能力。2025年2月，國家發改委、國家能源局聯合發布推動新能源全面參與電力市場政策，進一步明確數字孿生技術在能源領域的戰略地位。隨著國家不斷推出智慧能源相關的一系列政策，各省市也積極響應國家號召，雄安新區、上海臨港、深圳前海等80%的省級行政區將智慧能源建設納入城市發展規劃，啟動了多項地方性的智慧能源建設項目。例如：內蒙古啟動年產150萬噸的綠氫項目，探索綠數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)125能+數字孿生的發展模式；甘肅依托資源稟賦，打

203、造全國重要的新能源及新能源裝備制造基地。以某大型能源集團數字孿生智慧燃氣管控一體化平臺建設為例：以某大型能源集團數字孿生智慧燃氣管控一體化平臺建設為例：1）1）建設背景建設背景隨著國家“十四五”規劃強調以數字化推動產業升級，燃氣行業需融入工業互聯網與智慧城市體系，其數字化轉型是在國家多重戰略疊加驅動下的必然選擇，既是落實“雙碳”目標、構建新型能源體系的關鍵路徑，也是韌性城市建設中保障城市生命線安全的核心舉措。同時，燃氣作為城市生命線的重要組成部分，國家層面已通過制定多項智慧燃氣標準推動燃氣行業向“主動防御”和“智慧管理”轉型。因此，通過采用數智化技術和管理手段來，為燃氣企業構建高效、合理、實用

204、的燃氣管網信息系統，使其原有粗放式管理向由數據驅動的精細化管理轉型，已成為燃氣企業當前的首要任務，亦是“數字城市”、“智慧城市”以及“韌性城市”建設的重要組成部分，也是城市可持續發展的迫切要求。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1262）2）解決方案解決方案數字孿生智慧燃氣管控一體化平臺致力于提供城市燃氣運行運營數字化的全面解決方案，引入包括AI、數字孿生、云計算，大數據等技術，構建覆蓋全業務鏈的“數據中樞+決策大腦”，搭建企業級數據駕駛艙，通過支持多維度數據融合與智能分析，實現了從全局態勢感知精準業務管控的閉環管理。助力管理層及相關業務部門快速洞察業務態勢，提升

205、決策效率與管理水平，推動燃氣企業向數智化轉型。該數字孿生智慧燃氣管控一體化平臺建設存在如下難點：一是數據孤島現象嚴重。該數字孿生智慧燃氣管控一體化平臺建設存在如下難點：一是數據孤島現象嚴重。中國燃氣集團內部存在安全監察、天然氣、LPG等多個主營業務，其不同業務的不同模塊數據又分別在SCADA、ERP、CRM、LOT設備等多個不同的系統中，需要跨系統整合多業務的數據進行聯動分析，實現難度很高。二是問題追蹤定位困難。二是問題追蹤定位困難。本次項目的核心建設目標之一是對供氣系統進行全天候的動態監控，能夠實現快速定位故障隱患并優化應急響應機制。其中涉及到采購、儲運、配送等多重供應鏈環節的復雜數據，需要

206、針對全流程作業的相關實時數據進行優化升級。三是受眾群體廣泛。三是受眾群體廣泛。本次項目建設面向公眾、政府、運營人員和管理層等多重角色，數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)127要求該數字孿生智慧燃氣管控一體化平臺，可以實現面向不同的適用人群展現不同的使用視角。該項目主要圍繞以下建設思路進行：安全管理升級。該項目主要圍繞以下建設思路進行：安全管理升級。通過整合燃氣管網壓力、流量、泄漏檢測等實時數據，實現對供氣系統的全天候動態監控，輔助企業精準調配資源，降低運營成本。同時，還可以通過動態分析用戶用氣量來平衡供需調度，避免區域性的用氣緊張或鋪張浪費。運營效率優化。運營效率

207、優化。將客戶分布、設備狀態、市場拓展等分散的業務數據，轉化為圖表、熱力圖等可視化的表現形式，為管理層提供宏觀的全局視角。有助于分析用戶消費行為、挖掘市場趨勢，從而制定更精準的營銷策略，進一步提升運營效率?？蛻趔w驗提升?？蛻趔w驗提升。通過實時展示用戶投訴處理進度、工單完成率等數據，構建以用戶為中心的智慧服務體系，推動服務流程透明化與高效化，從而進一步提升客戶的粘性與滿意度。數智化轉型。數智化轉型。以“數據驅動、智能協同、生態賦能”為核心，通過數字化技術與智能化應用深度融合，重構燃氣行業從“安全防控”到“客戶服務”的全鏈條管理模式，推動企業從傳統燃氣供應商向“智慧能源綜合服務商”的戰略升級。該項目

208、主要針對以下場景進行應用建設：安全監察模塊該項目主要針對以下場景進行應用建設：安全監察模塊該模塊由風險等級比例、安全監察機構數據分析、安全動態信息、安全履職數據、履職管理數據圖、安全教育數據分析、管道檢測數據多個視圖構成。集中展示了該企業安全監察領域的關鍵數據，并支持詳細查看各地區安全監察中心的具體信息，消除管理盲區，提升企業隱患整改監管率。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)128該模塊通過實時追蹤監察任務的分配情況，保障安全監察覆蓋的全面性，并通過監控安全履職行為，推動安全責任有效落地，從而實現安全任務的閉環管理。一是通過記錄學習進度與考核結果，針對性加強安全培

209、訓效果；二是通過實時告警機制，提前識別風險，縮短應急響應時間，達到真正的風險防控。三是通過數字化手段，提升企業安全監察相關動態的透明度，以“人防+技防”的手段落實燃氣本質安全管理。天然氣模塊天然氣模塊運營板塊通過整合安全組織、工程概況、運營分析、客戶服務等核心數據，宏觀監測天然氣施工建設概況，構建全鏈路數字化運營管理體系。輔助管理層動態調整資源投入，優化資源配置與運營效率，避免工期延誤或資源浪費，強化運營管理能力。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)129全景板塊采用WebGL與游戲引擎搭建3D孿生場景，模擬園區漫游效果與各建筑細節展示，同時支持通過業務場景交互動態

210、展示多屏聯通效果。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)130LPGLPG模塊模塊貿易板塊整合了歷年貿易采購數據、歷年貿易銷售數據、購銷網絡信息、運輸能力分析、庫區管理信息、車輛管理信息等LPG貿易的全流程相關視圖，以可視化的形式直觀展示全球&全國的購銷渠道網絡，有利于針對性的布局資源，從而實現貿易決策優化。同時可以通過整合物流相關數據，以及實時監控國內外LPG市場價格波動、供應商動態、庫存成本，動態調度相對應的資源以應對突發情況，降低企業運營風險。終端板塊通過整合銷售管理數據分析、門店管理數據、客戶服務信息、客戶管理數據、安檢管理數據分析、運營管理數據等LPG終端相

211、關視圖，統一展示門店分布、服務能力、業績排名等數據?？梢詫崿F對各區域銷售數據的實時監控，有利于結合數據波動，動態調整促銷策略。還可以針對運營信息分析車輛利用率、人力成本等，智能優化配送方案，實現資源的動態調度，有效降低物流成本。同時，支持動態統計安檢數據，智能生成安檢計劃，從而降低安全事故風險發生概率。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1313）3）建設成果建設成果系統借助輕量化 3D 引擎與數字孿生場景，成功實現安全監察、天然氣、LPG 三部分業務的數智化重構，成功為該大型能源搭建起集團級智慧駕駛艙，實現多業態的業務信息整合。同時，通過聚焦于具體的業務使用場景并

212、關聯業務數據，支撐資源調配與策略調整，提升跨部門協同決策效率，實現企業運營成本降低并顯著提升管理決策效率，全面推動傳統燃氣業務向數智化轉型。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)132（二）數字孿生園區（二）數字孿生園區園區作為城市經濟發展的核心載體和產業集聚的創新平臺，是推動區域數字化轉型與智能化升級的關鍵場景。隨著國家“雙碳”戰略的深化和新型城鎮化建設的推進，智慧園區正從單一的空間管理向全要素、全鏈條、全周期的數字化治理模式演進。數字孿生技術通過構建虛實映射、動態交互的園區數字模型，成為破解傳統園區數據孤島、管理低效、資源浪費等痛點的核心引擎，助力實現園區運營的精

213、準化、綠色化與可持續發展。依托國家“新基建”政策，推動產業升級和發展數字經濟成為重要發力點。而產業園區作為產業升級轉型的重要載體，建設智慧園區的需求高速增長。智慧園區可以讓畫面結合數據，便于全面的掌握樓宇內部的管理信息，做到全局監控、智慧運營。近年來，國家政策持續加碼智慧園區建設。2022年5月，民政部、中央政法委、中央網信辦、發展改革委、工業和信息化部、公安部、財政部、住房城鄉建設部、農業農村部等9部門印發關于深入推進智慧社區建設的意見，提出要“充分應用大數據、云計算、人工智能等信息技術手段，整合社區各類服務資源，打造基于信息化、智能化管理與服務的社區治理新形態。2024年，國家發改委等四部

214、門聯合發布關于深化智慧城市發展 推進城市全域數字化轉型的指導意見，明確提出建設零碳智慧園區，構建數字化監測體系，發展虛擬園區和跨區域協同創新平臺，增強城市數字經濟就業吸附力，推動城市全域數字化轉型。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)133以某景區會展中心數字孿生園區建設為例：以某景區會展中心數字孿生園區建設為例：1）1）建設背景建設背景會展中心作為城市經濟的重要載體，是衡量一個城市活力、開放度和發展潛力的重要標志之一，涉及到城市產業鏈的多環資源，同時傳統會展行業普遍面臨資源分散、管理滯后、服務單一等問題。某市作為該省的重點發展區域，積極響應國家政策，將該市一5A景

215、點的會展中心作為城市產業升級的示范場景，要求通過高新技術實現會展資源的高效整合。力求推進現代信息技術與會展產業深度融合，推動會展活動的智能化、網絡化和高效化發展，提升資源利用率，激發區域發展的活力和動力，提升整體服務水平。2）2）解決方案解決方案依托先進的三維數字孿生引擎和云渲染技術，整合矢量柵格、傾斜攝影、BIM模型等多源異構數據，覆蓋“空間管理、展位監控、人員培訓、服務保障、應急處置”五大主題模塊信息，實現會展中心及其周邊環境的全數字化管理與展示。精準地反映了會展中心的復雜地形與業務場景，實現“空間+業務”一體化展示，提升治理精準度。有效推動了該數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世

216、界白皮書(2025)134景區會展中心管理的數字化轉型，顯著提升了運營效率和服務質量，打造會展行業數字化標桿。該會展中心數字孿生園區建設存在如下難點：一是數據割裂嚴重。該會展中心數字孿生園區建設存在如下難點：一是數據割裂嚴重。某景區會展中心目前的空間管理、商業運營、人流監控、導覽服務等數據分別分散在不同的系統之中，難以直觀地進行關聯分析，需要整合多源異構數據。二是信息傳遞延遲。二是信息傳遞延遲。當前會展中心意見反饋、信息共享的傳遞流程冗長，信息觸達效率低，參展者與管理者之間存在嚴重的信息壁壘。為了解決當前問題，需要提高會展中心治理的透明度。三是決策效率滯后。三是決策效率滯后?，F在的會展中心缺少

217、精準反映其周邊地形及業務場景的統一平臺，無法查看實時人流和展位信息。這嚴重影響了管理者定位問題的速度和制定策略的視角，因此需要動態展示實時數據，實現的成本極高。該項目主要圍繞以下建設思路進行：該項目主要圍繞以下建設思路進行：聚焦會展管理、人員培訓、服務保障三大領域，整合人流、設備狀態、展位使用情況等多源數據，通過數字孿生技術實現會展中心整體布局的數字化模擬。借助“空間數字化+數據可視化+業務聯動化”模式，補齊傳統會展行業的管理信息化短板，推動會展活動的在線化和網絡化。從而進一步提升該景區會展中心的運營效率與市場競爭力，助力區域經濟的可持續發展，打造會展行業數字化標桿。該項目主要針對以下場景進行

218、應用建設：智慧園區總覽分析該項目主要針對以下場景進行應用建設：智慧園區總覽分析基于傾斜攝影和CAD圖紙，構建會展中心及其周邊環境的高精度三維模型，支持LOD數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)135分級加載技術，降低硬件負載。通過三維GIS引擎將設備位置、展位狀態等業務數據與空間坐標綁定，實現“一點一數據、一區一畫像”。在提升空間展示精度的同時，賦予靜態模型動態光影效果，既有利于支持精細化管理和高效決策，又增強了視覺體驗，顯著提升該景區會展中心數字孿生園區的展示吸引力。場景虛擬漫游場景虛擬漫游基于第一人稱視角鏡頭與三維實景模型的疊加，工作人員可以實現在虛擬場館中的自

219、主漫游，能夠模擬布展作業、參觀導覽等實際工作流程，有利于輔助工作人員熟悉會展中心的功能布局和設施分布，從而提高工作人員的培訓效率。具備交互式查詢界面，提供展館地圖顯示、展位信息查找、會議室導航、展品介紹等服務，參展者可通過手機、平板等設備訪問虛擬導覽系統，從而快速查找展館、展位、會議室等關鍵信息。有效提升參展者和參觀者的信息獲取效率與觀展體驗，同時增強了場館服務設施的利用率，提升參展者、參觀者等多重角色的整體滿意度。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)136應急方案模擬應急方案模擬支持在真實的場館模型中進行應急事件演練，預設起火點、擁堵事件、疏散路線等動態波動數據，

220、能夠實時展示人流密度、設備狀態等數據，有助于支撐模擬演練的安防需求，輔助建設完備的應急疏散方案。增強數據感知力，提高應急時刻的決策響應速度，從而增強安全防控與應急響應的能力，一定程度上縮短高峰期擁堵的時長與火災疏散的時間，確保相關人員在突發應急事件中能夠迅速響應。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)137展位管理運營展位管理運營通過制定數據接口規范，統一API字段并進行標準化對接，兼容展位管理系統、監控系統等既有獨立系統，單屏整合多維度數據。支持控制地圖元素顯隱和位置等詳細設置，可疊加“展位狀態”“設備監控”“服務設施”等數據圖層，進行多維度的交互設計。通過數據的聯

221、動分析，降低系統切換的復雜度，從而提升運營管理效率，有利于進一步優化調整資源配置方案。3）3）建設成果一是提升管理效能。建設成果一是提升管理效能。將該景區會展中心事務處理的流程，從多系統切換優化為單屏操作，顯著減少重復性步驟，縮短了響應時間，有效提高了管理決策效率。二是優化整合資源。二是優化整合資源。通過平面地圖與業務信息疊加的形式，將設備位置、展位狀態等業務數據與空間坐標綁定，動態展示游客分布、展位招商情況等動態實時信息，有利于科學規劃服務資源配置，提升資源利用率。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)138三是增強治理透明度。三是增強治理透明度。通過該景區會展中心

222、數字孿生園區，參展者和參觀者可以實時查看會展中心的運營進展，將問題反饋機制形成閉環，有效提升客戶的信任度與滿意度。四是推動產業升級。四是推動產業升級。該項目的三維地圖交互與動態數據面板相結合的創新形式，功能設計貼合會展場景，被行業評為“會展管理創新實踐”，成為區域會展中心建設的參考模板，吸引多地考察學習。以某家具生產銷售企業園區數字孿生系統建設為例：以某家具生產銷售企業園區數字孿生系統建設為例：1）1）建設背景建設背景某家具生產銷售企業是一家以辦公家具為核心業務的中國頭部企業，專注于辦公商用家具的研發、生產與銷售，產品線廣而全，其業務從傳統家具制造向智能科技延伸，展現了多元化發展的戰略視野。該

223、司總部的企業園區展廳是該企業品牌形象的重要展示窗口，目前展廳大屏采用視頻播放企業宣傳片的方式來展示企業形象，未能充分展示該公司在智慧化、數字化管理方面的優勢，更無法體現公司的科技感。為了更生動、直觀地展現該企業在智慧化、數字化管理方面的優勢，該企業引入先進的數字孿生技術，重構大屏展示內容。采用游戲引擎進行渲染加載，使得場景更加生動逼真，在數字孿生世界還原科技產業園區。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1392）2）解決方案解決方案該企業園區數字孿生系統以數字孿生技術為核心，深度融合物聯網實時數據與三維可視化能力，打造了一套覆蓋園區全場景的智慧化解決方案。該項目基于

224、傾斜攝影底座數據，參考建筑設計圖紙、圖像資料等內容，使用Blender、Maya等軟件對園區樓宇場景進行L3-L4級別建模貼圖，整合園區運行、能耗設備、建筑設施、地理信息等多源動態數據，依托UE渲染引擎高精度還原企業三維園區。并與EasyV相結合實現了三維場景與實時數據的精準映射，構建“園區總覽-園區管理-智能辦公-智慧安防-宣傳視頻-合作伙伴”六大主題應用場景。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)140該企業園區數字孿生系統建設存在如下難點：一是數據采集困難。該企業園區數字孿生系統建設存在如下難點：一是數據采集困難。智慧園區建設涉及設備運行、環境監測、人流分布等多

225、維度信息，而園區日常管理分散，導致項目所需的各個數據散落在多個不同的獨立系統中，且數據來源分散、格式不統一，數據收集難度大。二是模型構建復雜。二是模型構建復雜。該企業園區包含花園、公寓、展廳等復雜場景，要求對建筑結構進行毫米級建模，模型需同時滿足幾何精度與行為仿真真實性，對建模的要求高。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)141該項目主要圍繞以下建設思路進行：該項目主要圍繞以下建設思路進行：創新性地采用了“一屏統管”的模式，建設了園區總覽、園區管理、智能辦公、智慧安防、宣傳視頻、合作伙伴六大核心模塊，憑借先進的數字化集成技術，打破各業務系統間的數據壁壘，實現信息的實

226、時交互與協同。同時，借助前沿的數字孿生技術，構建高度逼真的虛擬場景，徹底革新傳統靜態展示模式，引入沉浸式交互體驗。輔助用戶全面、深度地了解園區運營的各個環節，有力地推動了企業品牌價值的升級。該項目主要針對以下場景進行應用建設：園區總覽該項目主要針對以下場景進行應用建設：園區總覽在園區總覽模塊，可以查看該企業園區的整體概況，并支持通過天氣與時段動態切換三維全景漫游及實時數據看板，直觀地模擬展示不同場景下園區的運營全貌。在場景切換中，可以基于傾斜攝影、人工建模、三維掃描等形式，針對智慧展廳、人才公寓、空中花園等重點場景，精準采集其內部影像數據，還原內部的空間布局與設施擺放。并支持實現第一人稱漫游，

227、通過深度交互的形式，增強用戶的沉浸感與參與感，詳細展示該司在卓越技術運用、人文關懷營造、智慧化建設推進等維度的領先成果。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)142數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)143園區管理園區管理基于數字孿生可視化技術，對該企業園區內的監控、電梯、車輛進行全方位的監測，實現園區智慧化管理。監控管理頁面聚焦呈現園區內的關鍵監控點位，通過精心規劃的可視化布局，將各重點區域的監控節點清晰羅列，通過獲取展示實時視頻流，助力管理人員對園區動態進行實時、精準的把控。電梯管理頁面通過全息效果，精準標注每部電梯在樓內的具體位置，模

228、擬電梯運行動畫，直觀展示電梯的實時運行狀態，助力管理人員直觀、高效地掌握6號樓電梯的運行情況。車輛管理頁面以直觀的圖表和動態展示形式，清晰展現不同時段的車輛進出數量、高峰低谷分布等關鍵信息。通過與園區車輛識別系統的無縫接入，實時獲取車輛進出場數據，模擬車輛出入動畫，呈現園區當日車流量的進出場態勢。為管理人員提供全方位、實時且數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)144直觀的園區車輛動態監控視角，助力高效管理園區交通流量。智能辦公智能辦公深度融合智能工位與智能會議室場景，全方位呈現辦公空間運行的整體概況。智能工位頁面集成展示園區內辦公概況、工位數、工位使用率、平均站坐時

229、長、日均使用時長等數據，結合可視化的形式，清晰展示各工位的使用、閑置及預約情況，助力管理者掌握整體辦公概況，提升辦公資源利用率。智能會議室頁面主要呈現園區6號樓2-4層會議室的預約使用狀況以及使用率，借助CAD底圖精準標注會議室位置，并以顏色區分其使用狀態，便于快速識別，方便管理者與使用者全面了解使用情況，合理安排會議。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)145智慧安防智慧安防針對園區的安全安防進行統一集中的智慧化管理。集合能耗設備、安防設備等多源數據，輔助管理者迅速掌握園區的安全概況。同時針對異常情況、逃生路線、救援通道進行預警模擬，有助于完善風險應急預案，保障園

230、區的運營安全。設備分布頁面聚焦呈現園區內各類安防設備的實時狀況，對感溫探測器、感煙探測器、復合探測器等設備數量進行精確統計并直觀展示，清晰呈現各類安防設備的數量占比與分布情況，助力管理人員迅速掌握設備全局信息。用水用電頁面全方位呈現了園區的用水用電狀況，清晰展現園區年度用水用電量的匯總數據，以及各樓宇近十二個月用水用電趨勢的詳細變化。為管理人員提供了全面、精準且直觀的水電使用監控視角，助力高效規劃水電資源，實現精細化能耗管理。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)146逃生路線頁面以2號樓宿舍的精準建模為基礎，模擬演練從各樓道通往安全區域的疏散路線，支撐園區風險應急防

231、控的建設需求，助力提升應急疏散效率與安全性，顯著提高園區的風險管控能力。宣傳視頻宣傳視頻目前主要用于播放該企業的宣傳視頻，同時支持進行多視頻切換、動態交互展示等效果，改變了傳統展廳使用視頻播放展示的單一性，采用動態交互的展示形式提升品牌科技感，有助于企業宣傳、文化展示、參觀導覽等多樣化的使用場景。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)147具備終端交互能力，能夠通過終端按鈕觸發展示大屏相對應的功能，從而實現頁面的無縫切換。極大地提升了展示大屏交互的便捷性與靈活性，充分發揮數字孿生可視化大屏在展示、管理等方面的強大效能，為瀏覽者提供更加高效流暢的參觀體驗。合作伙伴合作伙

232、伴集中展示了該司與各大企業的合作情況，其中包含近200家世界500強企業，以及近300家中國500強企業。該模塊針對其相對應的合作信息進行了統一整合與動態呈現，為參觀者提供了該企業的合作全景，助力各方深入了解該企業廣泛而強大的合作伙伴網絡。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)148同時具備中英文雙語切換的能力，可以面向國內外的參觀者進行不同語言的多樣化展示，有效提升了園區數字化服務的國際化水平，滿足企業的出海建設需求。3）3）建設成果建設成果通過直觀、動態的形式生動地展示了園區樓宇各樓層及設備的空間分布、運行狀況和統計數據，實現對園區從宏觀到微觀、從時間到空間的全方

233、位展示和管理。對園區不同屬性要素進行了集成化管理，降低了人工巡檢的頻次，不僅避免了辦公資源浪費的情況發生，還有助于減少故障響應的時間，提升園區的風險防控能力。增加了參觀的停留時間，擴大了品牌影響力，全面提升了園區的管理運營水平，成功地為企業打造了智慧園區行業案例的標桿。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)149（三）數字孿生文旅（三）數字孿生文旅文旅產業是文化傳承與經濟發展的雙向引擎，是推動區域經濟轉型升級和城鄉融合發展的重要載體。隨著“數字中國”戰略的深化與Z世代消費力的崛起，數字孿生技術正成為重構文旅體驗、激活文化遺產價值、實現精細化運營的核心工具。通過虛實融合

234、、智能驅動的數字孿生平臺，文旅產業實現了從傳統“觀光式旅游”向“沉浸式體驗”的跨越，助力實現文化資源數字化保護、旅游服務個性化升級以及產業生態協同創新。這對文化旅游行業來說既是機會，又是挑戰。在如今文旅融合的大背景下，如何運用技術手段加強對文化遺產的保護和利用已成為重要課題。以此為目標，為了順應時代發展的趨勢，近幾年國家陸續推出了一系列與智慧文旅建設相關的政策，助推文旅行業向數字化、智能化方向發展?！笆奈濉币巹澗V要明確提出，要深入發展智慧旅游，創新旅游產品體系，改善旅游消費體驗。全國各個地區的文旅部門陸續發布文旅數字化轉型的相關方案和實施意見等文件，推動“文旅+數字”的深度融合。2021年，

235、國家文物局發布大遺址保護利用“十四五”專項規劃，強調了大遺址保護利用與城鄉發展、生態保護、文化建設的關系，堅持以人民為中心，促進分類管理、多方參與、社會共享。2024年發布的智慧旅游創新發展行動計劃中，要求促進數字經濟和旅游業深度融合，加快推進以數字化、網絡化、智能化為特征的智慧旅游創新發展。浙江省將國家政策落實到區域實踐中，持續推動文旅融合發展，探索和創新“活態”利用，依靠數字賦能，創新文化遺產保護。2021年，浙江省文化和旅游廳發布了浙江省文化和旅游廳文化和旅游數字化改革方案和浙江省文化和旅游廳2021年文化和旅游數字化改革工作要點，指出為深入貫徹落實全省數字化改革會議精神，全面推進文化和

236、旅游數字化改革，實現以數字化改革撬動全省文化和旅游各方面改革，統籌推進數字技術與文化和旅游廣泛深度融合，結合2021年目標任務，聚焦“七個關鍵”，圍繞一體化、數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)150全方位、制度重塑、數字賦能、現代化五大特征，全面推進文化和旅游數字化改革工作。同時，杭州市人民政府辦公廳發布“數字杭州”（“新型智慧杭州”一期）發展規劃的通知，以智慧旅游為主題，引導智慧旅游城市建設，尤其在智慧服務、智慧管理和智慧營銷三方面加強旅游資源、產品的開發和整合。以某地智慧鄉村數字孿生駕駛艙建設為例：以某地智慧鄉村數字孿生駕駛艙建設為例：1）1）建設背景建設背景

237、國家“十四五”規劃明確提出“加快數字鄉村建設”，2025年國務院數字鄉村發展行動計劃進一步強調以數字化賦能鄉村治理與產業振興。浙江省作為全國唯一的“數字鄉村引領區”，率先發布浙江省數字化改革總體方案，要求構建“一統三化九場景”的未來鄉村體系，推動鄉村治理、產業、服務的全鏈條數字化。某地作為浙江省首批數字鄉村試點村，積極響應國家政策，借助數字孿生技術推動文旅產業振興。2）2）解決方案解決方案數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)151某地智慧鄉村數字孿生駕駛艙結合當地的區域特色場景，聚焦于數字鄉村治理、文旅產業升級、基層黨建創新三大領域，同時借助傾斜攝影技術，以當地的全

238、景圖作為主視覺，立體化地突出展示了空間場景。集成鄉村治理、產業發展、民生服務、基層黨建、生態保護等多個核心領域的數據信息，賦能該地區的差異化治理，實現跨體系的多維度數據實時展示與協同分析。通過“空間數字化+數據可視化+業務聯動化”的模式，助力某地利用數字化手段重構治理模式、激活產業動能，實現鄉村治理、產業發展、民生服務等領域的數字化轉型，成功地打造了鄉村振興的數字化標桿。該智慧鄉村數字孿生駕駛艙建設存在如下難點：一是數據資源碎片化。該智慧鄉村數字孿生駕駛艙建設存在如下難點：一是數據資源碎片化。當地鄉村治理的數字化水平較低，數據孤島現象嚴重，該項目所涉及的鄉村治理、產業運營、民生服務等數據均分散

239、在不同的系統之中，無法直接進行數據關聯分析。二是運營管理效率低。二是運營管理效率低。傳統的鄉村治理模式依賴人工調度，信息傳遞觸達的效率很低，管理者難以快速定位問題，導致應急事件的響應速度滯后，嚴重地影響了指揮決策的效率，需要重新構建統一的信息管理平臺。三是文旅體驗同質化。三是文旅體驗同質化。當前多數的智慧文旅項目仍依賴靜態展陳，盲目套用通用的解決方案，忽視地域文化的獨特性，缺乏深度敘事與互動感知，難以實現文化認知的深度滲透，削弱了當地的文化辨識度，該項目建設需要體現差異化治理。該項目主要圍繞以下建設思路進行：該項目主要圍繞以下建設思路進行：通過傾斜攝影模型結合三維GIS引擎，實現“空間+業務”

240、的一體化展示，同時支持通過三維地圖進行深度交互，直觀展示果園、水系、建筑等空間信息，增強數據的感知力。動態展示客流、環境監測等實時數據，并通過移動端聯動實現信息共享，提升治理精準度。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)152促進信息化與鄉村治理深度融合，補齊鄉村治理的信息化短板，提升鄉村治理智能化、精細化、專業化水平，實現鄉村管理的數智化轉型。該項目主要針對以下場景進行應用建設：數字孿生底座該項目主要針對以下場景進行應用建設：數字孿生底座基于高精度的傾斜攝影模型構建三維立體地圖，并采用輕量化的渲染技術，適配鄉村本地化的部署環境，通過GIS引擎將資產點位、黨建網格等業

241、務數據與空間坐標綁定。網格員可以通過三維全景地圖快速定位問題區域，有效縮短了任務的派發周期，顯著地提升了空間治理的效率。同時，文旅投資者也能夠通過三維模型快速查看當地的項目環境，輔助其決策效率優化，實現招商展示的“立體化”升級。實時數據可視化實時數據可視化面向該地的管理人員，采用動態推送+偽動態算法相結合的技術手段，實現業務數據的動態實時更新。將果園土壤濕度、養老監測等核心數據通過接口請求秒級刷新，確保信息零延遲；將歷史客流、資產金額等靜態數據采用“偽動態算法”，每分鐘生成隨機波動，數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)153避免界面僵化。同時，具備監控報警功能，當系

242、統監測到異常的汛期水位數據時，可以自動觸發預警并推送至相關責任人，有效提升了信息傳遞的效率，縮短了指揮決策的響應周期，增強了抗洪防汛的應急響應能力。面向參觀游覽的游客，可以通過該智慧鄉村數字孿生駕駛艙，動態查詢實時的人流分布、停車場車位空余等相關景區信息，有效緩解節假日高峰期擁堵的問題，提升游客的游覽體驗。多維度業務整合多維度業務整合通過制定數據接口規范，統一API字段的標準化格式，打破數據孤島現象，實現對黨建管理平臺、監管系統等歷史既有系統的兼容。通過單屏整合多維度的業務數據，且支持個性化地圖元素的顯隱控制，可以自主疊加“產業項目”、“黨建網格”、“民生服務”等數據圖層。通過數據聯動分析，減

243、少系統切換的復雜度，顯著提升景區的運營管理效率，有助于推動閑置資產與文旅資源的有效匹配，精準化盤活當地的旅游資源。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)154晨跑意見收集與展示晨跑意見收集與展示建立了全新的全民參與問題反饋機制，村民可以通過“隨手拍”小程序即時反饋晨跑過程中發現的路面損壞、垃圾堆積等需整改的現象。只需拍攝照片或視頻，填寫問題描述并提交，所提交的內容就會自動關聯小程序GPS定位數據，精準綁定至晨跑路線上的關鍵點位。且意見提交后，村民可隨時通過小程序，實時查看其反饋意見的處理進度，解決了意見反饋流程冗長的問題，提高了基層鄉村共治的參與度，形成“共建共治共享

244、”的治理模式。同時，該智慧鄉村數字孿生駕駛艙可以通過API接口實時接收小程序提交的數據，動態展示多條晨跑路線及關鍵點位，用閃爍圖標突出高亮標注關鍵點位，并支持查看其反饋的詳細信息。增強了運營治理的透明度，縮短了基層意見反饋的平均響應時間，顯著提升了問題發現與響應解決的效率，一定程度上提高了政府的公信力。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1553）3）建設成果建設成果將該地事務處理的流程從多系統切換優化為單屏操作。不僅具備異常數據監控預警功能，可以根據數據變化實時報警，能夠減少重復性的工作流程，提前規避潛在風險，顯著提高決策管理的效率。還實現了多元數據信息的集中展示

245、管理，能夠動態展示游客分布熱點、停車場車位空余等景區動態信息，有利于科學合理的規劃文旅路線、優化服務資源配置方案，能夠快速定位潛力資源并匹配招商需求，有效地盤活了當地閑置的旅游資源。同時，村民可以借助該智慧鄉村數字孿生駕駛艙參與基層鄉村共治，實現從問題反饋到現象解決的全流程進度實時追溯。并支持實時查看黨建活動、環境整改等村務信息的流程進展，有利于增強鄉村治理的透明度。該智慧鄉村數字孿生駕駛艙投入使用后，顯著提升了當地村民對基層政府的信任度與滿意度，該項目成為區域數字鄉村建設的參考模板，其實時數據可視化與多業務聯動模式被行業評為“鄉村治理創新實踐”，吸引多地的管理人員前往進行考察學習。數字孿生世

246、界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)156（四）數字孿生物流（四）數字孿生物流物流是國民經濟發展的“大動脈”，是支撐產業鏈、供應鏈高效協同的核心紐帶。隨著“雙循環”戰略的深化與全球產業鏈重構，智慧物流正從單一環節優化向全鏈路數字化、智能化躍遷。數字孿生技術通過構建虛實映射、動態交互的物流數字模型，成為破解傳統物流數據孤島、資源錯配、效率低下等痛點的關鍵引擎，助力實現物流體系的精準調度、低碳轉型與價值延伸。國家層面持續強化智慧物流戰略布局。2022年國務院發布的“十四五”現代物流發展規劃明確提出，到2025年基本建成“供需適配、內外聯通、安全高效、智慧綠色”的現代物流體系，要求

247、深度應用5G、北斗導航、人工智能等技術，推動物流基礎設施智慧化改造，建設智慧物流樞紐、數字倉庫等新型設施。2023年發布的質量強國建設綱要進一步的鼓勵發展多式聯運、智慧物流和供應鏈物流，提升冷鏈物流服務質量，優化國際物流通道，強化應急物流體系。2024年底，交通運輸部、國家發展改革委再次發布交通物流降本提質增效行動計劃，要求推進交通物流與產業融合發展。優化交通物流基礎設施布局，支持交通物流與先進制造業、現代農業、戰略性新興產業等高效銜接、深度融合，促進物流供應鏈一體化融合創新。加快推進交通運輸智慧物流創新發展。加快智慧公路、智慧航道、智慧港口、智慧樞紐等建設，推進交通基礎設施數字化轉型升級。以

248、某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例：以某物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設為例：1）1）建設背景建設背景國家“十四五”規劃明確提出加快現代物流數字化、智能化轉型，基于國家數字經濟戰略及企業數字化轉型要求，鋼鐵物流作為重點領域，其倉儲環節的智能化升級被列為政數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)157策重點支持方向。某物流企業作為鋼鐵物流龍頭企業，隨著物流行業安全標準要求的不斷提升，其企業業務增長與戰略布局都有所調整，庫存管理盲區、作業監管低效、風險響應滯后、跨域信息割裂和作業協同低效等問題嚴重阻礙了業務的可持續性發展。因此，為破解傳統倉儲低效、高耗、

249、協同不足等難題，企業內部萌生了愈發精細化的運營需求，亟需構建一個全國性的倉儲物流可視化平臺。2）2）解決方案解決方案該物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統以該企業現有的鋼鐵倉儲業務為核心，建設了能夠隨業務發展而靈活升級擴展的業務可視化及物聯網管控數據平臺。打通倉儲系統與訂單系統，借助數字孿生可視化的形式，實現駕駛艙級數據展示與交互。通過大屏、移動端、數字孿生模型等模塊的總體設計實現了一站式數據查詢、分析展示、虛擬實景等業務數據的交互體驗，做到一屏統覽全系統關鍵數據面板及實時作業畫面。面向一線業務統一設計其歸集單據查詢入口的樣式，提高了業務跨系統的查詢效率，實現數據綜合態勢展示及各環節重點內容的

250、監控。同時，針對管理層剛需的移動辦公場景，特殊設計了移動端展示頁面，方便快捷的實現數字化線上辦公。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)158該數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設存在如下難點：一是庫存監管低效。該數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統建設存在如下難點：一是庫存監管低效。傳統的表單數據難以直觀反映庫容分布、庫齡健康度等重要的倉儲物流信息，易導致庫存積壓。同時，當前業務高度依賴人工巡檢，信息傳遞流程冗長，管理決策人員難以實時掌握天車作業狀態及庫內動態，需要重新建立統一的數據管控平臺。二是應急響應滯后。二是應急響應滯后。在傳統的物流行業當中，天氣、視頻、作業等數據信息分

251、散在不同的獨立系統之中，無法聯動分析，因此環境異常、作業違規等常見問題往往依賴于事后追溯，業務損失難以規避，該項目建設需要整合跨系統的多源異構數據。三是管理協同困難。三是管理協同困難。當前企業訂單、庫存、產品等業務數據分散，跨系統查詢信息需要花費很長時間，管理層無法實時查看倉庫相關的核心指標，管理協同的工作進展十分緩慢，因此企業希望能夠創建實時數據協同的數據管理系統。該項目主要圍繞以下建設思路進行：業務全局信息可視化管控。該項目主要圍繞以下建設思路進行：業務全局信息可視化管控。通過集成倉儲資源、物流動態及運營數據，實現多層級的倉儲信息可視化監管，能夠全程監控庫存狀態、位置信息、操作記錄全流程的

252、動態變化，實時追蹤貨物出入庫狀態。同時，為了便于宏觀的管理決策，整合倉儲設備、業務單據、庫存周轉等多源數據信息，建立了統一的數據視圖。數據智能監測與預警。數據智能監測與預警。將物聯網與數字孿生技術相結合，構建倉儲安全評估模型，建立了多維度的數據駕駛艙。能夠對設備狀態、庫存異常、作業延誤等風險進行智能預判，支持突發事件的快速定位與調度決策，實現倉儲作業全流程的可視化監控與異常自動告警。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)159實時數據驅動決策管理。實時數據驅動決策管理。通過設備效率、庫存周轉率、作業時效等多維度的數據分析，建立倉儲資源配置優化模型，構建涵蓋服務品質、運

253、營效率、成本控制等維度的數字化評估指標看板，支持自動生成運營診斷報告，提供庫容規劃、作業排程等智能決策建議。該項目主要針對以下場景進行應用建設：倉庫管理該項目主要針對以下場景進行應用建設：倉庫管理整合倉儲多平臺數據源，構建了倉庫的3D數字孿生實景模型，可以通過第一人稱視角模擬巡檢天車的作業流程與庫存分布，并支持自定義篩選或疊加圖表元素進行展示。同時，通過API接口與庫存系統聯動，實現貨品位置與狀態的實時更新，并借助動態圖表聯動多模塊數據，同步展示單據狀態、庫位占用、出入庫作業進度等相關物流信息。構建了宏觀的決策視角，輔助管理人員制定調撥策略，減少作業積壓風險。接入視頻流，支持分屏查看多路視頻，

254、并能夠對異常任務進行智能高亮提醒與錄像自動存檔，有助于快速定位異常操作，降低貨品損壞風險。同時，為便于移動端辦公，設計了頁面組件動態縮放、關鍵數據聚焦展示等針對性的UI交互，確保核心指標清晰可見，有助于優化庫位規劃與設備配置，實現快速審批與資源調配。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)160預警監控預警監控借助天氣API與物聯網傳感器，實時獲取倉庫所在地的實時氣象數據和溫濕度數據，并預設觸發預警的閾值，智能標注受影響的倉庫位置及氣象災害范圍。有效降低了數據監控環節的人力成本，縮短了應急響應的時效，提升了風險預防能力，一定程度上減少了停工的損失。也可以基于庫存數據動態

255、計算各庫齡段占比，自動根據超標數值生成呆滯庫存清單，輔助制定庫存優化策略，有效的提升了陳積庫存的周轉率。支持智能識別違規作業行為，自動抓取圖片、存檔預警記錄，顯著降低了事故的發生率，強化了作業環節的安全程度。還可以智能監督出入庫任務的作業時長，對超時任務進數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)161行預警提示。同時，根據業務方向將數據分為7大類別，置頂顯示關鍵指標，默認展示重點作業區域畫面，并支持自定義篩選，有效的提升了運營效率。信息查詢信息查詢對接WMS、ERP等系統API，集成出/入庫單、運輸單等核心業務數據，并支持數據權限隔離、模糊搜索與復合篩選功能，可以自定義

256、限制條件來查詢單據、產品、庫存等數據信息。能夠快速定位異常訂單，降低排查成本，有效地提升了查詢效率，有助于宏觀的管理決策與成本分析優化。同時，通過時間軸的形式動態展示生命周期軌跡，可以實時獲取運輸車輛信息等在途數據，支持追蹤產品全鏈路的關聯信息。降低了庫位級庫存數據的不透明化，顯著提升了客訴的處理效率，縮短了質量糾紛追溯的周期，實現庫存數據的精準管控。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)162數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1633）3）建設成果建設成果一是通過該數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統的建設，成功地構建了以該司鋼鐵板塊倉儲業務為

257、核心且覆蓋出入庫、盤庫、運輸等業務全流程的可視化管控平臺。不僅貫通了全鏈路的業務數據，還支持場景交互、實時監控、數據分析與多維預警等實際應用場景。二是能夠實時溯源業務數據，可以針對產品關鍵數據的全生命周期節點或超期庫齡與不規范作業行為進行查詢分析，輔助實現各流程業務提效與損失定位，驅動業務精細化運營。三是實現了運輸作業的全流程可視化，通過駕駛艙大屏一屏統覽倉儲庫存、訂單狀態、物流簽收等關鍵數據，且支持實時展示作業畫面，有利于支撐管理層快速掌握業務全局。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)164（五）數字孿生港口（五）數字孿生港口港口，作為水陸交通的樞紐站與集結點，是

258、物流運輸中至關重要的一環。隨著信息化時代的到來，港口物資運行管理與生產調配信息化所需要的精準度要求越來越高，港口基礎設施智能化、數字化、綜合化成為一大趨勢。但港口數字化轉型升級不僅涉及港口本身，還需搭配整個物流體系的轉型。因此，港口數字化轉型建設需要充分利用云計算、大數據、物聯網和數據可視化等技術，促進智慧港口的組織結構與工作流程優化。在我國加快交通運輸體系的進程中，為促進智慧港口建設智能化發展，港口行業長期受到國家政策的大力支持。2017年6月8日，交通運輸部辦公廳發布關于公布智慧港口示范工程名單及有關事項的通知，公布10個?。▍^、市）的13個智慧港口示范工程項目。由9家港口集團和5家航運企

259、業組成的長江經濟帶航運聯盟打造統一信息平臺，實現了聯盟作業一體化，物流全程可視化、航運業務立體化。港航縱橫鏈接了長江的14家集裝箱碼頭和上海港的集裝箱碼頭。2021年12月，在國務院印發的“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃中，對智慧港口建設提出明確要求，完善港口數字化、信息化監管手段。2025年發布的交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案（2021-2025年）進一步要求，智能化升級碼頭機械，建設港口智慧物流服務平臺。推進港口經營單位與相關部門、企業和社會團體間信息互聯共享，推動物流作業協同，提高物流便利化和業務效率。推廣車聯網、船聯網技術應用，推動建設泛在感知、港車協同的智慧互聯港口。鼓勵

260、支持研究制定智慧公路、智慧航道、智慧港口、智慧樞紐等交通新基建工程建設指南。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)165以某交通運輸企業數字孿生物流生產管理系統建設為例：以某交通運輸企業數字孿生物流生產管理系統建設為例：1）1）建設背景建設背景某交通運輸企業作為該省重點項目以及該集團港口板塊長江中下游重要的江海聯運中轉樞紐港，承擔著大量的裝卸貨任務。隨著業務量的快速增長，傳統的生產管理模式面臨諸多挑戰，為提高整體運營效率，實現精細化管理。產生了構建數字孿生模擬仿真引擎的需求，希望打造國內一流的集綠色、智慧、高效、安全于一體的現代物流樞紐港，釋放長江深水航道水運潛力。2

261、）2）解決方案解決方案基于數字孿生技術，結合物聯網、實時數據處理和智能分析，覆蓋卸船機、裝船機、皮帶機、斗輪機等港口關鍵設備的運行狀態和維護情況，打造高效、安全、智能化的生產管理平臺。通過多維場景構建、孿生體管理、數字化映射、模擬仿真和實時渲染等功能，實現對生產、設備、設施、安全、環境和能耗等多個業務模塊的動態展示與統一管理。使管理者能夠清晰直觀的掌握港口實際的作業情況，確保設備高效穩定運行，實現對港口作數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)166業的全方位監測與智能監控。同時，通過安防監控系統，接入了視頻與圖像數據，支持展示船舶信息、貨物信息和港口作業數據等業務數據

262、。有利于實時監測港口的安全狀況，便于動態調整生產流程，從而為港口的精細化管理與作業效率優化提供智能決策支持。該數字孿生物流生產管理系統建設存在如下難點：一是數據割裂難協同。該數字孿生物流生產管理系統建設存在如下難點：一是數據割裂難協同。散貨碼頭的貨物種類多，場區面積大，碼頭、堆場、船舶等業務數據分散。且裝卸作業的流程復雜，無法實現精準管理，需要系統性的統一整合業務相關數據。二是響應滯后難預測。二是響應滯后難預測。目前港區業務涉及到生產、設備、設施、安全、環境、能耗等多個模塊業務系統，數據量龐大且存在許多的潛在危險點，缺乏實時有效的監控預警手段，難以清晰直觀的洞察所需信息，人工調度應對應急突發事

263、件的處理效率很低。該系統主要圍繞以下建設思路進行：該系統主要圍繞以下建設思路進行：基于現有生產硬件設施的技術，綜合運用數字孿生、三維可視化、物聯網、視頻監控、數據分析、自動控制等方式，將日常監控管理所需的硬件設備與軟件系統進行統一的集中化管理，實現可控、可查、可視。并將多源異構的系統數據通過可視化的表現形式展現出來，全面提高綜合管理效率和水平，實現空間、時間的多維度管理。一是對港區內整個生產過程進行可視化監控，包括船舶進場、卸船機、皮帶機、斗輪機、裝船機等實時作業數據，實現作業全流程的實時透明化監控。二是整合各類系統數據至生產可視化平臺內，如生產管理系統、設備管理系統、安全管理系統、能耗管理系

264、統等，實現各系統間的數據互聯互通。三是基于實時數據分析，建立異常數據智能預警機制，實時監測各類設備設施的預警狀態，提高港區內生產的穩定性和安全性。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)167四是在港區全流程作業自動化的基礎上實現了生產可視化，有利于優化作業流程，提升整體作業效率。該項目主要針對以下場景進行應用建設：數字孿生底座該項目主要針對以下場景進行應用建設：數字孿生底座基于傾斜攝影測量技術，結合三維建模引擎，使用多視角傾斜影像數據構建港區全域三維模型，實現對港區環境和基礎設施的一比一還原建模，構建真實映射的三維虛擬港區。為指揮調度中心提供一個可視、可操、可分析的虛

265、擬港口視圖，賦能遠程監管與場景態勢感知。同時，通過對港區建筑物、堆場、道路、水體等地物要素進行傾斜影像獲取與點云重建，系統的生成高精度三維場景模型，并嵌入至數字孿生引擎中進行實時渲染與動態管理。在準確呈現物理環境的同時，支持空間分層、屬性綁定及實時交互控制，有助于事件驅動與空間聯動，為港區綜合管理提供底圖級支撐。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)168生產可視化生產可視化結合設備控制協議與傳感數據，通過物聯網平臺匯聚作業數據。同時，以物聯網感知系統與驅動模型解構為核心，將港口內卸船機、裝船機、皮帶機等各類裝卸設備進行了高精度建模。構建設備的多部位運動模型，并對其關

266、鍵作業部位進行了邏輯拆解，實現數據驅動的作業過程數字映射。支持實時采集與解析設備運行狀態、傳感器數據、作業調度指令等業務相關的核心數據，動態展示作業流轉的全流程。實現數字孿生場景與實際生產作業的秒級同步，為無人化、遠程化港口作業場景奠定基礎，助力港口從“人控”向“機控”轉型。安全可視化安全可視化依托UWB、藍牙、北斗等多種定位技術獲取作業人員的實時位置，通過將港區人員定位數據與三維場景相融合，實現對人員軌跡與作業區域的動態監管。同時，引入風險四色圖分級展示機制，將人員坐標綁定至三維模型中的空間實體，形成“人-區-設備”的三維安全矩陣。不同級別的安全風險在孿生場景中以不同的直觀顏色標識，并支持基

267、于歷史事件、風險等級評估算法動態生成并疊加顯示，從而形成多維度的安全預警系統。具備異常行為智能識別與聯動響應能力，有助于管理人員直觀查看高風險區域與人員分布，實現高數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)169效的事前預防與事中調度。多系統整合多系統整合采用中臺式架構，將各系統的業務數據抽象為數據服務節點進行調用，從而對生產管理、視頻監控、設備管理、能耗管理等多個港口業務系統，進行標準化API接入與數據融合建模。實現系統間數據互聯互通，達成數據統一管理、統一調度、統一可視的集成平臺效能。不僅提升了港口的整體管理效率，同時也打破了各系統間的信息孤島，實現“全流程可見、全節

268、點可控”，為后續港口智慧調度、能源管理、碳排監測等擴展模塊提供開放的數據底座支撐。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)1703）3）建設成果建設成果一是提高管理效率。通過對接數據接口平臺、存儲各業務系統、控制系統的關鍵數據，打通孿生場景中模型與現實設備設施的數據，圍繞港區碼頭、轉運站、堆場作業、船舶靠泊等多個核心環節，一比一構建還原了一體化、可視化的數字孿生智慧監管場景，實現港區內“人、船、貨”全要素可視感知。從而動態同步作業數據，精準掌握碼頭的運營情況，實現對貨物、設備、人員等業務信息的實時監測與管理。同時，支持根據碼頭運營的歷史數據進行挖掘與分析，形成精準的異常

269、識別與趨勢分析機制，有助于優化資源配置和作業流程，實現港區一屏可控。二是提高服務質量。以港口管理方的核心關切為導向，將港區人員定位數據與三維場景相融合，圍繞裝卸效率、作業異常告警、碼頭吞吐量、堆場周轉等關鍵指標，動態監管人員軌跡與作業區域。實現信息共享和協同管理，形成一站式監管與指揮平臺，有利于提升運營決策效率。同時，可以對異常數據進行智能預警，有助于提升服務質量和客戶滿意度，全面增強應急處理能力。三是增強企業品牌影響力。在數字孿生物流生產管理系統之中增加公司介紹模塊，并設置港口生產漫游場景，實現港口文化及港口作業優勢全輸出。采用輕量級架構設計，不僅能夠實現快速部署、模塊化建設、靈活拓展，還具

270、備良好的可復制性，為其他港口的智慧監管提供了優秀的可推廣范式，顯著增強了該企業的品牌競爭力與市場影響力。數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)171參考文獻參考文獻陳為,沈則潛,陶煜波數據可視化（第 2 版）北京:電子工業出版社，2019.蔡陽,成建國,曾焱,等.加快構建具有“四預”功能的智慧水利體系J.中國水利,2021,(20):2-5.黃艷,喻杉,羅斌,等.面向流域水工程防災聯合智能調度的數字孿生長江探索J/OL.水利學報:1-172022-04-13.李德仁.基于數字孿生的智慧城市J.互聯網天地,2021,(07):12.羅茂興.云計算發展現狀及關鍵技術進展J

271、.計算機產品與流通,2019,(09):124.李巍巍.數據中臺技術在業務系統中的應用研究.現代信息科技，2019,3(21):108-110.林曉清.基于數字孿生理念的智能工廠與案例分析J.數字制造科學,2019,17(04):314-318.盧陽光.面向智能制造的數字孿生工廠構建方法與應用D.大連理工大學,2020.孟松鶴,葉雨玫,楊強,等.數字孿生及其在航空航天中的應用J.航空學報,2020,41(09):6-17.孫其博,劉杰,黎羴,等.物聯網:概念、架構與關鍵技術研究綜述J.北京郵電大學學報,2010,33(03):1-9.陶飛,劉蔚然,張萌,等.數字孿生五維模型及十大領域應用J.計

272、算機集成制造系統,2019,25(01):1-18.陶飛,張萌,程江峰,等.數字孿生車間一種未來車間運行新模式J.計算機集成制造系統,2017,23(01):1-9.沈洲,安崗,余明明.5G 在工業互聯網中的探索和應用J.信息通信技術,2019,13(05):17-22.王建翔,胡蔚.BIM 技術在智慧城市“數字孿生”建設工程的應用初步分析J.智能建筑與智慧城市,2021,(01):94-95+98.王新平,蘇暢,文虎,等.雙碳戰略下中國能源工業轉型路徑研究J.技術與創新管理,2022,43(02):141-150.趙杏英,毛肖鈺,徐紅權,等.數字流域多尺度空間地理信息模型構建及應用以錢塘江流

273、域為例J.人民長江,2021,52(S2):293-297.牛廣利,李天旸,楊恒玲,胡蕾,周華艷,方豪文.數字孿生水利工程安全智能分析預警技術研究及應用J.長江科學院院報,2023,40(03):181-185.數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)172張力,張航,劉成堃,祝憲章.水利數字孿生平臺三維模擬仿真技術研究與應用J.人民長江.董蘊晨,王振.數字孿生背景下城市設計與 GIS 技術方法研究綜述C.數智賦能：2022 全國建筑院系建筑數字技術教學與研究學術研討會論文集,2022.鄔櫻,李愛群.“城市-建筑-人”耦合視角下數字孿生技術應用與分圈層場景構建J.工業建筑.數字孿生世界企業聯盟 DTWEA 數字孿生世界白皮書(2025)173