騰訊研究院：騰訊數字孿生云白皮書（2022年）（55頁）.pdf

1、騰訊數字孿生云白皮書全真互聯，孿生先行騰訊數字孿生云白皮書01當前數字浪潮奔涌而來，數實融合成為每個行業的“必答題”，促進數字化轉型驅動生產和生活方式的變革，在此背景下把握好數字空間和物理空間融合、交互與協同成為重要的行業命題。數字化轉型讓數字空間與物理空間的交互越加普遍和頻繁，通過數字空間的計算、分析、推演來優化物理空間，已經成為數字化轉型的重要方法論，數字孿生是數字化轉型的深化階段和未來愿景，其發展恰逢其時。數字孿生是對物理實體的數字化表達，其全息映射、仿真推演、分析預測、實時交互等能力，能夠適配各個行業數字化轉型的降本增效需求，為建立以數據為核心驅動要素的產業升級提供了有力支撐。無論是城

2、市的規劃、設計、建造、運營等，交通的建、管、養、運等環節，工業的研、產、供、銷、服，還是建筑、能源等領域，數字孿生均能發揮其作用。例如利用數字孿生技術，車企模擬真實測試場景，可以縮短研發周期，交管部門可以推演復雜交通流，減少道路擁堵；能源企業可以映射設備運行工況，實現設備智能管控。此外，云邊端協同的分布式云技術的不斷完善，為數字孿生的發展和應用提供了很好的基礎。數字孿生的有效實施，需要保證計算處理的實時性、仿真建模的精準性、交互展示的逼真性等要求，這就需要完善的數字工具鏈和便捷的數據與計算服務支撐。而云平臺提供的大數據處理、高性能計算、實時云渲染、AI 高效建模、低代碼開發等能力，能夠完美的適

3、配數字孿生的實施訴求，支撐數字孿生對物理對象進行精細刻畫和仿真模擬，進而優化和改造物理空間。數字化轉型是一場長跑，物理空間與數字空間協作將伴隨始終，數字孿生發展才剛剛拉開序幕，其決策可視、優化閉環、在場協同以及服務觸達等潛力仍有待釋放，相信不久的將來，數字孿生將成為千百行業數字化工具，萬物孿生有望照進現實。數實共振，云上孿生序言PREFACE騰訊研究院院長 司曉騰訊數字孿生云白皮書02參與人員內部顧問：司曉、萬超、張少宇、劉立萍、曹磊外部顧問：陶飛、彭慧、孫踐知、劉小林、丁志強、張育雄編委會：劉瓊、蘇奎峰 撰寫團隊：騰訊研究院：李南、王鵬、吳朋陽、王強、宋揚、胡璇數字孿生產品部：孫馳天、魯靜、

4、李洪飛、李永韜、曾雨晨、張龍、羅曉曉、孫巧志、溫士范智慧行業八部：周永良智慧交通事業部：劉思楊智慧行業五部：邴金友、楊秀春、張星智騰訊數字孿生云白皮書03白皮書編寫說明數字孿生作為產業數字化核心技術之一，正成為當下數字技術領域的焦點，其商業模式、應用場景、技術變革、產業趨勢等正成為當前政產學研用各界關注的熱點。在此背景下，騰訊多個部門聯合撰寫騰訊數字孿生云白皮書，旨在與業界共同探討、推動數字孿生產業的發展。白皮書主要分為五個部分。第一部分闡述了數字孿生的發展背景、數字孿生是什么。第二部分重點分析了數字孿生的技術體系。第三部分主要描述了數字孿生應用的重點行業和場景。第四部分重點介紹了騰訊數字孿生

5、云的核心能力、核心技術以及行業產品。第五部分從技術、標準、生態等視角對數字孿生的發展進行了展望。數字孿生的大規模應用還處于起步階段，并隨著產學研用各界的研究，以及政策環境、用戶需求等變化加速演進。當前我們對數字孿生認識也處于探索階段，未來將根據騰訊和合作伙伴的實踐以及來自各界的反饋意見，在持續深入研究的基礎上適時修訂。騰訊數字孿生云白皮書04發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景數字孿生技術體系021.2 搶抓數字孿生發展機遇成為共識，政策高位推動數字孿生應用和產業化2.3 仿真建模向集成和實時演進，助力數字孿生構建精確模型1.1 數字孿生歷史源遠流長，理論和實踐不斷發展070

6、609121614182022231.3 數字孿生內涵定義趨于明晰，幾何+機理+數據驅動的應用范式逐漸形成2.1 幾何建模及展示技術路徑呈現多樣化，推動數字孿生向建模高效、實時展示、部署靈活 的方向發展2.2 物聯網、數字線程、大數據支撐數字孿生數據能力，人工智能促進數字孿生預測能力2.4 數字支撐技術持續迭代，夯實數字孿生基礎能力2.5 XR技術基于沉浸式交互能力拓展數字孿生應用空間數字孿生發展背景01242629323.2 城市及建筑數字孿生應用案例3.1 制造及能源數字孿生應用案例3.3 交通數字孿生應用案例數字孿生典型應用場景及案例03目錄CONTENTS03白皮書編寫說明02參與人員

7、01序言發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景343638424.2 騰訊數字孿生云核心技術和特點4.1 騰訊數字孿生云概況4.3 騰訊典型數字孿生行業服務騰訊數字孿生云能力及主要產品04495051525.2 數字孿生領域的開源創新生態尚未構建、開源活力有待激發5.1 數字孿生數據、模型、產品等標準體系需進一步完善5.3 超大規模、多尺度的數字孿生可視化與仿真分析將成為未來重要方向數字孿生發展挑戰及展望0553注釋騰訊數字孿生云白皮書0501數字孿生發展背景1.1 數字孿生歷史源遠流長，理論和實踐不斷發展1.2 搶抓數字孿生發展機遇成為共識，政策高位推動數字孿生應用和產業化1

8、.3 數字孿生內涵定義趨于明晰，幾何+機理+數據驅動的應用范式逐漸形成騰訊數字孿生云白皮書發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發展背景06騰訊數字孿生云白皮書07數字孿生發展背景數字孿生歷史源遠流長，理論和實踐不斷發展1.1第二階段第一階段 1960年代，以“模擬仿真”為起點，孿生設想初見苗頭。孿生的概念起源于1960年代美國國家航空航天局的“阿波羅計劃”。該計劃構建了兩個相同的航天飛行器，其中一個發射到太空執行任務，另一個在地球上用于反映太空中航天器在任務期間的工作狀態，輔助工程師分析處理太空中出現的緊急事件。其中地面的航天飛行器通過乘員、座艙和任務控制臺與多臺計算機的模擬

9、構建而成。由此，阿波羅基于“模擬仿真”的工程化實踐為數字孿生概念埋下了種子1。2000年以后，數字孿生理論加速發展，內涵及概念逐漸明確。伴隨著計算機仿真、網絡通信、傳感器等技術的發展，2002年Michael-Grieves在密歇根大學PLM（產品全生命周期管理）概念闡釋過程中首次提出鏡像空間模型（Mirrored Spaces Model），在2006年，被稱之為信息鏡像模型，這里信息鏡像模型包含當下數字孿生的很多要素，為數字孿生理論發展奠定基礎。2010年美國宇航局發布的Area-11技術路線圖的Simulation-Based-Systems Engineering部分中，首次將數字孿生

10、的概念定義為：“數字孿生是指充分利用物理模型、傳感器、運行歷史等數據，集成多學科、多尺度的仿真過程，它作為虛擬空間中對實體產品的鏡像，反映了相對應物理實體產品的全生命周期過程?！?016年Michael-Grieves又對數字孿生要素解析和能解決問題分類上進行了系統的闡釋，至此，數字孿生概念及理論概念逐步成熟，并走向大眾視野3。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發展背景騰訊數字孿生云白皮書08 2016年以后，數字孿生不斷跨行業延伸，細分行業實踐不斷豐富。2017年-2019年，Gartner連續三年將數字孿生列為十大戰略科技發展趨勢之一，并定義其為對現實世界中實體或系統在

11、虛擬空間的數字化映射。與此同時，西門子、通用電氣、歐特克、微軟等也不斷提出數字孿生概念定義，并推出相應產品，例如通用電氣利用數字孿生實現風力渦輪機的預測性維護。數字孿生的應用不斷從航天和制造業領域向城市、交通、能源、醫療等領域拓展。例如數字孿生在工業領域應用覆蓋研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等多個環節。在城市領域應用涉及智能應急、智慧工地、雨洪模擬等多個場景。在醫療領域的數字孿生醫院、數字孿生心臟等探索也積極開展。交通領域的橋梁健康維護、交通調度優化等數字孿生應用不斷深化。第三階段發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發展背景騰訊數字孿生云白皮書091.2 搶抓數字孿生

12、發展機遇成為共識，政策高位推動數字孿生應用和產業化數字孿生正成為各國政策的布局焦點，美國、歐盟和我國均積極推動數字孿生產業發展。美國以國防科技戰略為主要驅動，系統推進數字孿生產業發展。01 數字孿生頂層設計不斷完善2010年，NASA將數字孿生引入NASA空間技術路線圖并給出定義后，2013年，美國空軍發布的全球地平線：全球科技愿景頂層科技規劃文件中把數字孿生和數字線程作為改變未來競爭游戲規則的技術，2018年，美國國防部正式對外發布國防數字工程戰略也為數字孿生的大規模應用奠定了基礎。02 持續進行數字孿生項目投資和推動跨行業應用美國積極投資在制造業、軍工、能源等領域的數字孿生項目，推動數字孿

13、生泛行業應用。例如，2019年美國海軍啟動了一項210億美元的計劃，以對其陷入困境的公共造船廠進行資本重組，其首要任務是創建“數字孿生”計算機模型來評估和優化每個船廠的基礎設施。美國能源部2020年為9個數字孿生項目提供2700萬美元的資金，這些項目主要目的是開發數字孿生技術來支持下一代核電站的運營和維護。03 培育產學研生態例如美國自然基金會（NSF）不斷對大學、企業進行數字孿生項目獎勵，涉及城市、制造、能源等多個領域。并且美國成立了由政府、科研機構、大學、企業、協會等組成的數字孿生聯盟，旨在從標準、技術、應用等多方位推進數字孿生產業。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發

14、展背景騰訊數字孿生云白皮書10 歐盟頂層設計與項目投入同步進行，促進數字孿生拓展應用。02 加大數字孿生在不同領域的落地布局歐盟積極推動數字孿生在環境保護、城市建設、生產制造等領域的投資和應用。2020年，歐盟和聯合國啟動了海洋數字孿生項目，旨在開發創新的海洋學解決方案旨在提供對海洋當前狀態準確且全面的描述，并幫助預測海洋未來的演變。2022年3月，歐盟發起“目的地地球倡議”項目，計劃投資1.5億歐元，旨在建立一個全面和高精度的數學孿生地球，在空間和時間上精確監測和模擬氣候發展、人類活動和極端事件等。2022年9月，由歐盟地平線資助1240萬歐元的項目interTwin開始啟動，它旨在設計和實

15、施跨學科數字孿生引擎的原型，為跨學科的數字孿生提供通用方法。01 頂層設計不斷強化在工業4.0參考架構中融合數字孿生的同時，在工業5.0中明確指出數字孿生和仿真，與個性化的人機交互，仿生技術和智能材料，數據傳輸、存儲和分析技術，人工智能，能源效率、可再生能源、存儲和自治技術作為工業5.0的使能技術。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發展背景 我國數字孿生政策形成“技術應用”的雙輪驅動體系，為產業發展營造良好空間。我國數字孿生政策布局早已開啟，但伴隨著2021年十四五規劃綱要的出臺，政策迎來高峰期。01 推動數字孿生技術的創新騰訊數字孿生云白皮書11數字孿生已經成為和人工智能

16、、區塊鏈等并列的數字技術。國家層面：多個部委的相關文件中明確提出加強人工智能、數字孿生、非硅基半導體等關鍵前沿領域的戰略研究布局和技術融通創新，并要加強數字孿生與傳統行業深度融合發展。地方層面：自2021年，共有28個省份出臺的158份文件提及“數字孿生”，數字孿生作為需突破的信息領域關鍵核心技術列入北京、上海、重慶等多個地方的科技創新規劃里。工業領域：基于數字孿生的設備預測性維護、質量檢測、工藝優化、車間調度等均被作為工業互聯網和智能制造領域的重點場景。交通領域：依托數字孿生的交通基礎設施維護、交通調度優化、安全行駛等都是交通科技政策重點。城市領域：探索數字孿生城市已成為多個地方政府共識。水

17、利領域：水利部關于大力推進智慧水利建設的指導意見明確指出，到2025年，建成七大江河數字孿生流域。02 面向行業的數字孿生政策頻頻出臺，推動數字孿生在泛行業縱深應用。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發展背景i物理對象社區街道產線設備管線結構道路車建筑工廠交通城市數字設施計算存儲感知測量執行控制網絡連接孿生體行業應用人工智能機理物理模型生物模型化學模型地理模型模型融合模型管理幾何渲染材料屬性幾何造型物理動畫展示平臺數據統計分析實時處理離線處理數據存儲與管理數據接入與清洗行業.交互APP小程序WEBVRAR.醫療能源制造交通城市決策優化映射感知騰訊數字孿生云白皮書121.3

18、數字孿生內涵定義趨于明晰，幾何+機理+數據驅動的應用范式逐漸形成 數字孿生是對物理實體的數字化表達，以歷史數據、實時數據為基礎，融合幾何、機理、數據驅動等多種數字模型，實現對物理對象的映射呈現、分析優化、診斷預測以及閉環控制。其中，幾何模型是用幾何概念描述對象的物理形狀，能夠將物理對象的實體形狀映射到虛擬空間，并配合渲染等實現更好的展示和交互；機理模型根據對象內部機制或者物質流的傳遞機理建立精確模型，主要是已知物理規律和經驗的表征；數據驅動模型主要通過歷史數據、實時數據、人工智能等實現對未知規律在虛擬空間的擬合。通過以上三類模型的融合應用，構建可計算的數字孿生空間，進而實現對物理世界的精細刻畫

19、、精準預測和精準控制。圖1-數字孿生實施參考架構圖發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發展背景騰訊數字孿生云白皮書13 數字孿生的實現有三個關鍵層次：基于多學科模型融合形成幾何+機理+數據驅動應用范式，實現對人、機、物、環境等的參數化、模型化，從而在虛擬空間實現對象的可計算，支撐行業監測診斷、仿真預測和決策指導等需求。針對業務場景需求構建靈活觸達各種終端的創新應用。面向交通、城市、能源等行業場景，構建滿足數字化需求的數字孿生應用，并借助AV/VR、小程序、分布式云等實現云端、邊緣、本地的靈活部署應用。通 過 數 字 設 施 構 筑 感知、計算、通信、控制的基礎能力，基于云平臺

20、、物聯網平臺、網絡平臺、控制平臺等，來支撐實時感知、高效計算、泛在連接和精準反饋，實現物理世界與虛擬世界的雙向交互。01能交互0302可計算易應用發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展內容發展背景02數字孿生技術體系騰訊數字孿生云白皮書142.1 幾何建模及展示技術路徑呈現多樣化，推動數字孿生向建模高效、實時展示、部署靈活的方向發展2.2 物聯網、數字線程、大數據支撐數字孿生數據能力，人工智能促進數字孿生 預測能力2.3 仿真建模向集成和實時演進，助力數字孿生構建精確模型2.4 數字支撐技術持續迭代，夯實數字孿生基礎能力2.5 XR技術基于沉浸式交互能力拓展數字孿生應用空間發展展望

21、技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系騰訊數字孿生云白皮書15數字孿生技術體系數字孿生技術涉及數字支撐、孿生構建、人機交互三大類技術。這些技術不斷的演進和發展，共同提升數字孿生的實時性、精準性、靈活性和交互性。圖二：數字孿生技術體系發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系i物理對象社區街道產線設備管線結構道路車建筑工廠交通城市數字設施計算存儲感知測量執行控制網絡連接孿生體行業應用人工智能機理物理模型生物模型化學模型地理模型模型融合模型管理幾何渲染材料屬性幾何造型物理動畫展示平臺數據統計分析實時處理離線處理數據存儲與管理數據接入與清洗行業.交互APP小程序W

22、EBVRAR.醫療能源制造交通城市決策優化映射感知人機交互技術孿生構建技術數字孿生技術體系機理建模及仿真幾何建模及展示模擬數據管理和AI分析數字支撐技術計算技術測量感知技術控制技術網絡通信技術 根據效率和精度的不同需求，目前在幾何建模環節，通用和專業工具呈現相互協同的態勢。幾何建模是用幾何概念描述物體的物理形狀。幾何模型是建模、仿真、渲染等處理過程的基礎操作對象，決定了數字孿生體在虛擬空間的幾何準確性。在構建數字孿生的過程中，也會基于對建模效率和精度的差異化要求，幾何模型構建呈現出多類技術路徑。例如以3D MAX、Maya等為代表的通用3D工具，這些工具追求易用性，注重建模、動畫和渲染于一體。

23、以UG、Autocad、Creo等為代表的設計軟件，追求通過幾何引擎、約束求解器等來實現幾何模型的準確性、協同性、集成性。以RapidForm、Geomatics為代表的基于激光掃描建模的工具，主要通過點云數據的處理實現直接建模。以3DSOM-Pro、Autodesk-123D-Catch等為代表的基于照片轉換的3D建模，能夠通過物理對象的多角度傾斜攝影照片實現3D轉換3。此外，還可以利用對點云、圖像、衛星圖、無人機影像等多源數據的融合、分割、識別，構建語義化的孿生場景，通過高自動化方式實現基于真實數據的大規模孿生場景重建。騰訊數字孿生云白皮書16 三維模型輕量化提升模型展示效率并降低計算成本

24、模型輕量化是指在保留三維模型的精度和基本信息前提下，通過幾何數據的減面壓縮，去除部分非幾何信息等方式，大量減少三維文件所占用的存儲空間，實現流暢操作。模型輕量化當前出現了壓縮、多實例、LOD（分層）和參數化等多種路徑。例如廣聯達借助輕量化技術最大限度壓縮模型大小、降低CPU/內存/顯卡開銷，無需安裝專業軟件，直接在瀏覽器、手機、平板上即可打開城市尺度的數字孿生模型。騰訊也在城市數字孿生產品中應用大規模圖形圖像輕量化處理技術，能夠1:1真實還原物理世界，秒級加載大體量實景二三維模型及數據。2.1幾何建模及展示技術路徑呈現多樣化，推動數字孿生向建模高效、實時展示、部署靈活的方向發展發展展望技術體系

25、應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系騰訊數字孿生云白皮書17 實時渲染和云渲染推動數字孿生展示走向實時和靈活部署對展示精度和速度要求較高的數字孿生應用，實時渲染和云渲染成為當下的主流解決路徑。一方面能夠支持大規模3D模型進行實時展示和交互，另一方面能夠借助云的能力降低計算成本，并增強部署的靈活性。實時渲染能夠實現邊計算畫面邊將其輸出顯示，缺點是受系統負荷能力的限制，必要時要犧牲畫面效果（模型的精細、光影的真實性、貼圖的精細程度）來滿足實時系統的要求，例如基于Unreal引擎能夠將城市數據以實時3D視圖呈現，在虛擬環境中進行城市規劃和建設的預演和評估工作。云渲染技術能夠將本來在本地電腦

26、上完成的渲染工作遷移到云端服務器（可以是公有云、私有云、局域網）完成，并且能將處理的結果實時推流到終端用戶，在保證效果的同時，極大降低了渲染對使用終端的要求，從而可以實現多端高逼真輕量化渲染需求。例如騰訊云渲染能夠支撐在云端建造真實的城市、交通等場景，支持云端互動展示。數字孿生展示和模擬平臺呈現三大路徑。根據對渲染展示、仿真模擬、數據集成等要求的不同，目前數字孿生承載平臺出現了3D工具、游戲引擎、仿真平臺三大路徑。01 以渲染和展示為主的3D工具適合展示要求高、對物理對象運動過程模擬要求不高的場景，例如以Three.js、3Dgis等為代表的3D工具在城市領域應用較多。02 以游戲引擎為代表的

27、平臺可以兼顧精度要求不高的物理過程模擬仿真，以及渲染展示能力。例如Unity、Unreal等游戲引擎既可以在城市領域作為展示和渲染的工具，又可以在工業、交通等領域作為仿真模擬工具。03 以仿真為核心的產品或者平臺適合展示和渲染要求不高、但對物理對象的運動或者機理過程描述準確性要求較高的場景。例如Emulate3D數字孿生軟件能夠幫助工廠人員在虛擬環境中進行培訓，并且可以預測設備性能并仿真生產線變化。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系 IOT、數字線程、大數據成為數字孿生實現多源異構數據采集、集成、處理的共性能力。在數字孿生構建過程中，IOT平臺主要實現將來自設備、環

28、境等物聯網傳感器數據與各類模型的對接，并支持數據的實時分析。例如微軟推出基于IOT平臺的數據孿生方案能夠和仿真模塊進行對接。在與某仿真軟件企業的合作中，微軟主要提供基于IOT平臺的物聯網傳感器接入和數據處理能力，而仿真企業基于仿真產品提供仿真和機理建模能力。數字線程技術能夠集成不同類型數據、模型格式，支撐全類數據和模型快速流轉和無縫集成。例如在騰訊的數字孿生城市解決方案中，能夠提供面向多類對象和專題的數據模型，實現空間數據、物聯數據、地理數據的融合應用，保障數據的一致性。在工業數字孿生領域，數字線程已成為實現工業數據深度集成的基礎，通過一種數據架構將整個產品生命周期中生成的數據集成在一起4。大

29、數據平臺實現對結構化數據、半結構化數據的處理和管理，支撐數字孿生的數據處理能力。不同的場景往往需要不同的大數據處理能力，例如工業數字孿生需要時序數據庫的支持，而城市數字孿生則需要時空數據的管理能力。騰訊數字孿生云白皮書182.2 物聯網、數字線程、大數據支撐數字孿生數據能力，人工智能促進數字孿生預測能力發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系騰訊數字孿生云白皮書19 人工智能全面融入數字孿生，構建基于數據驅動的分析與預測能力。例如PTC和Ansys合作構建實時仿真分析的泵孿生體，利用深度學習算法進行流體動力學（CFD）仿真，獲得整個工作范圍內的流場分布降階模型，在極大縮短

30、仿真模擬時間基礎上，能夠實時模擬分析泵內流體力學運行情況4。例如騰訊智慧交通推出的仿真平臺基于AI來構建面向交通領域的人流、交通信號等仿真模塊。例如在城市雨洪模擬領域，可以依托AI建設集內澇監測、內澇模擬與分析、內澇預測預警、三防風險隱患管理和大屏綜合應用展示等功能于一體的數字孿生系統。0102基于人工智能模型和機理模型共同配合，實現診斷和預測分析通過人工智能模型來繞過復雜機理，構建仿真推演模型發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系騰訊數字孿生云白皮書20建模仿真能力直接決定了數字孿生對物理對象在機理層面表征的精確性。數字孿生精確模型的構建往往依賴行業特定領域的工具軟件

31、來實現，不同行業由于發展模式和發展階段不同，所依賴的建模仿真專業工具也有很大差異。2.3 仿真建模向集成和實時演進，助力數字孿生構建精確模型主要依托BIM體系來構建結構分析、碰撞模擬、設備規劃等方面的機理模型，利用GIS等軟件來構建精準的地理信息模型，利用專業化仿真工具來構建火災、水災等模型。城市領域會利用微觀仿真軟件非常細 致 地 描 述 系 統 實 體(車、人等)的產生、運動、消失及其之間的相互作用；也會利用宏觀模型以車輛的整體流動為出發點，對整個城市的交通運行進行仿真規劃和態勢研判；在自動駕駛領域，也會構建車輛動力學模型和交通流模型，驗證自動駕駛決策規劃和控制算法。交通領域仿真建模的分類

32、更加復雜和精細，例如面向振動、碰撞、噪聲、爆炸等各種物理現象的仿真，面向產品運動和疲勞等的材料力學、彈性力學和動力學仿真，針對注塑、鑄造、焊接、折彎和沖壓等各種加工工藝的仿真，面向產線和工廠的設備布局、物流和人因工程仿真等等5。工業領域發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系騰訊數字孿生云白皮書21 模型降階技術降低仿真計算復雜度，提升數字孿生計算速度。模型降階成為基于精確仿真模型構建數字孿生的使能技術。例如西門子、Ansys、Altair等推出的數字孿生產品和解決方案中，模型降階均是重要的組成部分。一是模型降階可以將高保真度模型進行簡化，在保留關鍵信息和主要影響的同時縮

33、短數字孿生的計算時間。三是增強數字孿生泛在部署的能力，在云端、邊緣端均可部署，從而能夠支持上萬個場景并行仿真，加速測試驗證的速度。當前模型降階也呈現多種路徑，例如模型簡化法能夠結合領域的專業知識，對模型細節進行適當簡化以降低模型的復雜度。投影法則要基于數學推導而非專業知識，一般通過構造一個子空間，將控制方程投影到該子空間，以實現模型空間的降維。數據擬合方法旨在利用機器學習、深度學習等建立模型輸入輸出參數之間黑箱式的映射關系，以替代精細化仿真。二是減少計算資源和存儲資源的消耗，降低硬件成本。模型集成融合加速精確數字孿生構建和應用。對物理對象或流程進行機理建模時，往往需要多學科、多物理量、多尺度的

34、機理模擬，這需要能夠實現不同仿真模型之間的集成和融合，從而對對象全面描述和建模。例如Ansys的數字孿生產品Twin Builder支持第三方工具的集成，提供對功能模型接口標準的支持，幫助工程師將各種來源的模型組合成全面的系統描述。目前，已有超過100 個工具正式支持FMI模型導出和協同仿真，并且全系統模型可以直接在Twin Builder 中進行組裝。此外，基于仿真驅動的模型與基于數據驅動的AI模型融合可以提升數字孿生精確性的重要路徑，例如AnyLogic為變壓器鐵芯生產商LAGOR打造生產流程優化的數字孿生時，通過將強化學習包集成到AnyLogic生產仿真模型中，對智能體進行訓練，可以確定

35、生產線上鐵芯的移動并將鐵芯引導到目的地，從而制定可以生產線優化策略，減少生產瓶頸，數據驅動模型還有一個優勢，隨著不同工況數據的積累，模型精度會不斷提升，系統模型具有進化能力。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系 基于硬件優化計算性能是保障數字孿生實時性的重要路徑之一數字孿生在仿真計算、大尺度模型展示渲染等方面都需要極強的算力，需要從硬件層面優化實時性。例如騰訊在數字孿生平臺底層融入并行計算技術、云仿真技術，支持10000個以上的場景并行計算，大幅縮短仿真計算時間。NVIDIA專門推出面向數字孿生的計算推出NVIDIA OVX產品，專用于為通過數據中心進行大規模工業數字

36、孿生提供技術支持，實時創建和運行非常復雜的模型和逼真的仿真環境。騰訊數字孿生云白皮書22 基于多源數據融合的實時感知能力，成為數字孿生系統識別現實世界的重要入口也是數字孿生系統構建的重要基底。使用多源傳感器數據，可以在不同場景下通過不同特性的傳感器，實現對物理世界準確的觀測。不同傳感器例如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、紅外線熱像儀等，會反饋不同類型和特點的原始數據。不同傳感器可以解決不同場景或者環境的感知問題。通過前融合或者后融合算法，全天候地實時提取數字孿生系統關心的元素，在孿生空間內進行三維計算，從而支撐上層的業務應用，例如：騰訊與蜀道集團合作的智慧高速項目，打造了業界首個純雷

37、達的技術方案，減少了過去對視覺感知的過度依賴，實現了全天候、免維護的實時感知。通過毫米波雷達感知交通流信息，以車機和手機為載體，為用戶推送服務信息，將交通信息實時孿生呈現，在可視條件不佳的天氣情況下，為交通參與者創建更完整的“上帝視角”，提供及時和準確的交通引導服務。低延時的通信是保證數字孿生系統得以實現實時孿生的關鍵支撐尤其是對于實時性要求很高的行業和場景，比如交通、工業、航天等。近年來5G、V2X的發展，極大的加速了低延時應用在多場景下的實際落地，為數字孿生系統實現實時孿生打下了良好的基礎。低延時通信的普及，必將加速推動全行業的數字孿生向實時數字孿生的技術升級，從而實現實時的數據分析和仿真

38、推演，進而實現實時的輔助決策。如何通過算法結合工程的體系化應用，達到穩定的低延時通信基礎設施，決定了上層數字孿生系統和應用的實際效果。例如騰訊利用5G云化核心網、4G/5G混合應用以及C-V2X等先進通信網絡，實現整個數字孿生系統的低延時通信，延時僅為100毫秒，相當于人類的眨眼時間。2.4 數字支撐技術持續迭代，夯實數字孿生基礎能力發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系騰訊數字孿生云白皮書23 VR推動數字孿生在更多場景下沉浸式應用隨著Quest 2銷量超過1000萬，一體機形式的VR頭顯有望替代過去的PCVR和VR盒子等形態，成為VR的主流。一體機VR正向算力更高、

39、交互更便捷、體積更輕便方向發展，結合5G網絡、實時渲染等技術，可以在工廠安全培訓、礦場安全教育、消防減災教育等領域為數字孿生提供沉浸式的實時的交互和立體呈現。例如在消防減災領域，借助VR設備，能夠支持用戶進入火災、地震、颶風的數字孿生世界中，將消防、抗震防災的理論，在虛擬現實場景下開展“實景體驗式”的演練，提升學習效率。AR 為數字孿生虛實交互提供硬件支持隨著陣列光波導、技術的發展和AR芯片生態完善，微軟HOLENS-2等產品不斷推動，AR正向更輕便、顯示更成熟方向發展。AR在工廠巡檢、員工培訓等方面，結合5G網絡、實時渲染等技術，可以同時現實和渲染后的畫面，提供現實環境和虛擬孿生的交互和呈現

40、。例如在設備巡檢場景下，巡檢人員能夠借助AR顯示的數字孿生來進行巡點檢應用，通過基于真實物理設備的數字孿生，實時了解整體設備內外的運行情況，免去查看翻閱數據紀錄的麻煩，并且借助AR 來進行遠程指導維修，顯著提升運維效率的同時，規避潛在風險。2.5 XR技術基于沉浸式交互能力拓展數字孿生應用空間發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景技術體系03數字孿生典型應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書243.1 制造及能源數字孿生應用案例3.2 城市及建筑數字孿生應用案例3.3 交通數字孿生應用案例發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書25數

41、字孿生典型應用場景及案例伴隨著數字化轉型共識在各行各業的形成，數字孿生從單點的探索應用向行業全生命周期全面滲透。根據咨詢公司Fortune Business Insights研判，全球數字孿生市場有望從2021年的68億美元躍升至2029年的965億美元，2022年-2029年全球市場規模年均增速超過40%。未來一方面數字孿生應用場景的寬度不斷拓寬，從目前應用較為成熟的工業、城市、交通等行業向水利、醫療等行業不斷延展。另一方面，數字孿生的應用價值在做深，從服務單點需求逐漸走向全生命周期的賦能?？v觀目前數字孿生的應用規劃和實踐，不同領域對數字孿生有著不同的應用場景和價值訴求，本報告將這些異同歸納

42、總結為4類場景 6大主要行業（如圖所示）。數字孿生應用場景圖主要依托數字孿生優化規劃和設計結果發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例020304設計/仿真場景主要基于數字孿生變革服務和運營范式服務/運營場景主要借助數字孿生提升安全和管理水平安全/管理場景主要通過數字孿生提升生產和作業效率在生產/作業場景01*騰訊數字孿生云白皮書2601 基于數字孿生的倉儲智能管理在某電網公司倉儲中心數字化項目中，騰訊融合工業大數據、利用三維可視化手段，整合檢測中心、地下連廊和物資倉庫的環境建筑板塊、檢測作業版塊、設備管理板塊的實時運行數據以及各相關系統的管理數據、設備數據、物資數

43、據等業務數據，在虛擬空間中構建出1:1孿生倉庫，此外在本項目中還集成傳輸流程、檢測流程、檢測結果、AGV狀態、視頻監控、告警、環境溫濕度等信息，通過對人、物資、設備的安全、調度與生產等維度的管理，實現物資檢測的全流程歷史重現追溯和設備檢測優化調度輔助，構建監控、預警、診斷、分析一體化的可視化應用平臺。本項目借助數字孿生，建立了AGV和檢測線聯動的決策數學模型，采用了強化學習和優化搜索配合的智能求解引擎，實現智能調度的快速自動優化。相較于人工的調度決策，可以提高檢測線效率5%,使客戶的業務組織更加科學可控、并增加了實際的經濟效益。3.1 制造及能源數字孿生應用案例02 基于數字孿生的車間管理針對

44、馬鋼生產過程不透明，生產浪費嚴重，設備狀況不明等問題，騰訊WeMake工業互聯網平臺基于游戲引擎、大數據、AI等融合構建數字孿生工廠。孿生工廠以三維建?？梢暬姆绞竭M行業務的全面展示和管理的實時交互，實現企業生產場景內各種硬件設備和業務系統的互聯互通，并在數字孿生技術基礎上做了顆粒度更小的全產品生命周期的數據統計分析，以及生產管理過程中的AI應用，為管理決策提供全鏈條的數據支撐。數字孿生工廠的實施能夠幫助馬鋼節省人力成本25%，降低設備停機損失15%以上，并且通過優化瓶頸環節，生產周轉速度提升32%以上。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書2

45、703 數字孿生輔助遠程控制在港口、礦山等這類相對封閉的場景里，少人化、無人化的是大的趨勢，也是國家一直關注的問題。隨著自動駕駛技術的快速迭代，讓安全員下車，讓港口龍門吊、岸橋、抓料機，礦山礦卡、挖掘機、電鏟等設備操作員離開作業現場的駕駛室，實現真正的工作面無人化，成為保障作業安全性和實現自動駕駛商業閉環的關鍵。在某礦山企業，騰訊采用騰訊云無界5G遠控方案實現遠端畫面實時再現，低時延實時響應，利用數字孿生技術在數千公里之外的辦公室模擬現場駕駛環境，實現實時操控遠端礦車，不僅解決了安全問題，還提高工作效率，實現了安全員一人多車和靈活切換；支持大容量視頻存儲、現場再現；可定位駕駛時間、駕駛艙和車輛

46、等，可實現視頻日志等；并向具有景深信息的裸眼3D駕駛體驗拓展。該項目融合5G傳輸技術、音視頻加密、解密、編碼、傳輸技術，現場視頻還原技術，遠程操控技術、雙目拼接技術等，在辦公室將遠端采集到的環境音視頻信息、車輛狀況信息、遠程控制指令及其反饋，模擬駕駛設備等整合成虛擬礦車的數字孿生駕駛環境，大大降低了礦車的安全問題，提供了礦車的運行和管理效率，目前該企業已上線多個工地、數百臺礦車。04 基于數字孿生的設備預測性維護繼電器是保護生產線的重要裝備，由于難以用傳感器采集繼電器磨損情況，導致很難判斷繼電器故障。安全繼電器發生故障時，必須停止生產線，直到可以修復或更換繼電器，這種情況很容易造成非計劃停機。

47、鑒于此，Phoenix Contact和Ansys聯合打造繼電器預測性維護的數字孿生，旨在實現提前預判故障和避免非計劃停機。首先，基于Ansys降階建模技術將繼電器有限元模擬的結果濃縮為ROM，并連接到ANSYS-TwinBuilder中的系統仿真，建立繼電器運行的仿真模型。同時，物理繼電器將溫度、開關頻率等數據發送到IoT平臺，通過實時數據和仿真模型的結合，計算磨損和剩余壽命。Phoenix Contact和Ansys基于仿真技術創建的數字孿生模型，可以通過實際負載和其他傳感器數據預測繼電器磨損故障，從而達到減少計劃外停機的目的,避免非計劃停機后每小時數萬美元的損失6。發展展望技術體系應用場

48、景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書2805 基于數字孿生的設備虛擬調試為了解決注塑機運行過程中的振動和調試周期過長的問題，Maplesoft為設備制造商Niigon打造了基于數字孿生的設備虛擬調試方案。首先Maplesoft通過整合注塑機不同組件的速度、位置和扭矩等數據，并借助仿真工具在虛擬空間創建了能夠模擬物理機器運行的數字模型，該模型能夠準確地模擬物理機器上的振動，并且支持用戶使用這個模型來調查振蕩的原因。其次，Maplesoft通過MapleSim-Insight將仿真模型與設備的控制系統開發工具進行了連接。通過在虛擬空間的進行測試，在沒有物理機器的情況下

49、，Niigon可以在異地運行無數次控制策略并進行迭代，在正式部署前實現設備控制策略的優化。在實施數字孿生后，Niigon成功將設備的調試時間縮短了25%以上，并有效消除了生產過程中的振蕩問題7。06 基于數字孿生的產線調度優化變壓器鐵芯產線需要將鐵心放在托盤上依托滾軸或輸送機在工作站之間移動。以往鐵心移動的調度是人工進行的，經常會出現堵塞問題。為了提高效率，變壓器鐵芯廠商Lagor和AnyLogic共同打造了生產調度的數字孿生：首先基于AnyLogic生產仿真能力，創建了生產系統的數字孿生，并且將運營領域的實時數據直接輸入到生產仿真模型中，從而診斷產線問題和預測生產設備性能；此外還創建了虛擬智

50、能體作為生產線管理器，該智能體為每種調度需求尋求最佳路線，還引入了強化學習來確定最佳的調度策略，避免出現危險情況和冗余操作，同時確保交貨日期。借助新的數字孿生仿真工具，Lagor工程師可以使用“假設”方法在無風險的環境中成功地重新安排生產順序，并基于算法進行優化，從而更好的實現生產計劃的優化和節約資金8。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書2901 基于數字孿生的園區及建筑智能管理為了應對園區和建筑的復雜的運營管理需求，騰訊為上海臨港桃浦中以創新園打造了具備節能智控、立體安防、智慧運維、敏捷服務等要素的一專多能數字孿生運營平臺。3.2 城市及

51、建筑數字孿生應用案例實現多系統打通、多空間融合、多要素孿生的全真互聯，提供多跨場景綜合協同的智慧運營能力，實現園區管理的防微杜漸與迭代優化，助力園區管理團隊通過人機協同與孿生物聯，進行運營經驗的積累沉淀與知識體系的復制遷移。通過空間治理工具、數據智能套件、零代碼聯動策略引擎等面向生態的共創套件，助力園區數字生態可持續發展。在智慧運維方面通過融入數字孿生時空大數據，結合AI圖像分析，在三維空間基礎上疊加物聯感知數據與運營業務數據，通過數據解析、語義推導、機器視覺和行為分析，實現對人群聚集、人員徘徊、火災識別、模糊比對、軌跡追溯、視頻濃縮、遺留/遺失物、重點區域布防、人員跨鏡跟蹤、三維視頻融合等安

52、防應用，實現重點場域關鍵安全要素管控。在立體安防方面通過集成專家經驗數模、大數據分析、機器學習等技術，結合人、物、事件、空間等要素，對水、電等資源進行多模態感知、多維度分析、能源數據建模及能效優化演算，并在園區全要素互聯的基礎上，結合數字孿生空間體系，助力大數據驅動的節能降耗技術進一步突破局域分析限制，總體分析全域孿生空間，實現園區案場的節能全局最優解。在節能智控方面發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書3002 基于數字孿生應急智能響應針對火災、洪災等突發情況，通過數字孿生對受災人群、災害影響、人員疏散、應急路線進行實時的仿真推演，能夠為災情

53、處理提供智能科學決策。例如騰訊數字孿生方案支撐某城市火災救援和某城市水災救援的智能決策，通過受災人群分析、災害模型推演、人員疏散救援分析、應急路線分析等，能夠有效提升決策的科學性。突發事件受災人群分析方面能夠基于位置大數據，對區域人員進行分析，為突發事件的應對提供人員分布、人員流動等數據支持。災害模型推演分析方面通過數字孿生能夠建立災害和事故的監測體系，構建影響分析模型，實現指標化災害和事故評價，結合業務系統優化相應的應急處理流程。人員疏散救援分析方面根據事件發生區域事前、事中、事后的人員分布、職住地、人員關系分析報告能夠有效輔助評估災情事件影響人群范圍。應急路線分析方面通過對道路的擁堵情況、

54、人員定位、事件定位等進行綜合性分析，能夠為應急救援隊伍推薦最佳應急路線，降低運輸時間，提高救援效率。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書3103 基于數字孿生的智慧工地騰訊云與重慶市住建委共同打造了建筑產業互聯網平臺微瓴智能建造平臺，基于數字孿生技術，以工程建設管理規程為基準，連接項目各參建方及政府監管部門，實現項目級施工管理行為數字化、施工作業行為數字化，打通工程項目精細化無紙化管理的最后一公里，從而解決建筑產業協同、毛細血管數據沉淀等問題，為智慧城市數字孿生體的構建奠定堅實基礎。目前已接入131個工程項目，進行工程建造全過程數字化試點。本

55、項目中，基于數字孿生能夠聚合各項目地理信息位置、項目監管信息等，實現重慶各地區項目分布一覽統管，實時監管項目人員、設備、質量安全等異常報警，城建檔案數字化歸檔。同時也結合建筑信息模型、傾斜影像數據、工程過程行為數據、工地現場設備數據等，構建建造過程的數字孿生，實現項目施工計劃進度模擬，設備數據與空間關聯，施工現場實時查看等。04 基于數字孿生的雨洪模擬為了實現在雨洪災害時的智能決策和科學響應，騰訊和廣州某區政府聯合打造基于數字孿生的雨洪模擬系統，優化防洪救災的決策。雙方以水文、氣象、排水設施、水利工程、物資、人員、視頻、遙感、地理信息空間等數據為基礎，結合城市地表產流、匯流、排水管網等城市水文

56、學模型（3D仿真）與電子地圖，建設集成內澇監測、內澇模擬與分析、內澇預測預警、三防風險隱患管理和大屏綜合應用展示等功能于一體的“三防專題系統”?；?D仿真模型，能夠結合積水預測數值模型對易澇點未來積水深度、積水面積進行，并根據某區域積水漲勢速度，動態模擬某區域水位由最小高程漲到最大高程的淹沒過程，可以實現易澇點未來積澇演進行為的可視化，為防洪救災提供一定的參考。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書3201 基于數字孿生的交通管控優化數字孿生技術能夠實現道路基礎設施全生命周期的動態監測，并通過在虛擬空間的仿真，實現交通的模擬、監控、診斷、預測

57、和控制，解決交通規劃、設計、建設、管理、服務中的復雜性和不確定性問題，為道路通行診斷和交通管理決策提供精確依據。例如惠州市東江大橋是問卷調查中市民反饋最擁堵的路段。騰訊通過數字孿生系統重點優化橋兩端的道路網絡和路口信控配時，配合政府有效解決擁堵問題?；诮煌ù髷祿治鰹榭蛻籼峁﹥灮桨附ㄗh，并搭建大規模城市仿真平臺，打造整個區域的數字孿生系統，模擬各種環境天氣和路況、事件下的不同交通管控方案表現。提出改善交通擁堵的可能信控方案和道路路口改擴建方案，并進行大規模高并發的仿真推演，評估各方案的優劣，為決策提供科學的依據。3.3 交通數字孿生應用案例02 基于數字孿生的出行安全服務基于數字孿生實時重

58、現、虛擬復原等特點，能夠為駕駛員和交通部門提供道路的實時狀態，避免危險情況的發生。例如騰訊幫助成都交通部門打造成都第二繞城高速新津花園服務區到新津花園收費站段的數字孿生系統，接入感知數據構建實時數字孿生世界。系統能夠為駕駛員提供手機端孿生：打開孿生APP可以使用導航功能，當車輛行駛到孿生路段時，會出現數字孿生三維場景，實時顯示車輛周邊的環境和所有周車運行情況，并進行多種碰撞預警，同時可以消除夜晚或惡劣天氣對駕駛員視線造成的影響，提升駕駛員安全通行能力?；跀底謱\生的場景模擬還原、騰訊在廣清高速路段中三個區域進行高精度三維場景重建，基于數字孿生系統，能夠為交通管理人員及時自動上報異常交通事件，并

59、提供異常事件現場的視頻場景還原；對有需要的汽車駕駛員，讓其了解前方路段發生的需要注意的異常事件，從而提升道路安全通行能力。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用場景及案例騰訊數字孿生云白皮書3303 基于數字孿生橋梁數字化設計意大利熱那亞河上1182米長的Morandi橋坍塌后，導致三條鐵路線封閉，正常交通增加120公里的公路行程，對城市交通正常運行帶來很大的破壞。為了幫助政府在三個月內設計替代方案，加快交通恢復進程，Italferr使用了Bentley的建筑信息模型方法并創建了高架橋的數字孿生模型，以簡化整個設計階段的工作流程。由于在設計階段之后沒有時間對模型進行重大更改

60、，Italferr將施工和運營的詳細信息納入數字孿生模型，通過數字孿生優化設計方案。項目創建了鋼結構和混凝土結構的可視化3D模型，會隨著設計更改而不斷更新。此外還建立了一個開放連接的數據環境，促進多學科項目團隊之間的協作。綜上，Italferr借助數字孿生整合多源數據和多類模型的優勢，能夠以比傳統2D設計更高的質量和速度進行可視化設計，從而降低設計成本，提升決策科學性9。04 基于數字孿生的橋梁健康診斷為了確保德國科爾布蘭德大橋的正常運行和延長其使用時間，項目組團隊基于物聯網數據、歷史維護數據、BIM等打造橋梁數字孿生，實現對橋梁的實時監控和預測性維護。首先項目組基于實景捕捉、航空影像和其他橋

61、梁幾何建模技術在BIM模型中建立橋梁的模型,為了實現跨學科的模型創建，使用IFC和OpenBIM實現模塊間之間的互操作性。其次，為了將橋梁的靜態BIM模型轉換為動態數字孿生，將500多個傳感器通過物聯網平臺與模型進行對接，每個物理傳感器在孿生體模型中都有對應的數字傳感器，并集成之前橋梁檢查和維護的數據，從而支持實時診斷和預測橋梁健康狀態?；谶@套數字孿生系統，能夠幫助維護團隊實時掌握任何橋梁組件發生的情況，提供自動維護報警功能。此外工程師還可以針對假設的情況對橋梁進行測試，例如增加風荷載或橋梁上更多交通設備后，評估橋梁是否能夠承受10。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景應用

62、場景及案例04騰訊數字孿生云能力及主要產品騰訊數字孿生云白皮書344.1 騰訊數字孿生云概況4.2 騰訊數字孿生云核心技術和特點4.3 騰訊典型數字孿生行業服務發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品騰訊數字孿生云白皮書35騰訊數字孿生云能力及主要產品數字孿生產業正處于百家爭鳴的階段。微軟、亞馬遜為代表的云廠商基于云平臺通過IT工具、數據分析能力和生態合作來全面布局數字孿生；Unity、Epic Games等游戲技術企業以游戲引擎的物理模擬和渲染展示為依托提供數字孿生通用工具；西門子、達索、Ansys、PTC、Atuodesk為代表的工業軟件企業圍繞行業知識機理不

63、斷跨領域布局，打造精確建模的數字孿生；英偉達為代表的硬件廠商則積極提供適配數字孿生的計算，并且不斷向軟件工具布局。隨著數字孿生應用的深化，數字孿生逐漸向需要接入和處理更多源的數據、更實時的信息交換、更強的計算能力、更精準的分析決策、更復雜的仿真模擬，更多元的協作等方向發展，而支持數字孿生這些方向的發展就需要仿真模擬、實時呈現、物聯網、大數據、人工智能、高性能計算、低時延通信等的全面融合，同時需要多方在統一平臺的協作，而這些需求與云不謀而合。鑒于此，騰訊以云、圖、AI等基礎能力為基礎，依托在游戲領域積累的渲染引擎能力、大規模在線游戲的協同技術、AI驅動和游戲化的交互技術，社交領域的音視頻技術、交

64、通和自動駕駛領域的大規模并行仿真技術、領先的安全技術等，打造數字孿生云，提供開放的孿生場景開發平臺。騰訊基于數字孿生云提供云化的工具鏈和開發服務，以幫助用戶低門檻的進行數字孿生應用開發和應用，并且以數字孿生云為底座構建交通、能源、建筑等行業產品。同時，騰訊堅持開放生態與合作共創的理念，以數字孿生云為紐帶，攜手廣大的合作伙伴“推動萬物孿生、實現虛實相映”。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品騰訊數字孿生云白皮書364.1 騰訊數字孿生云概況發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品數字孿生應用的開發工具零散不完善、開發成本居高不下一直

65、是困擾行業的問題，通過數字孿生云實現數字孿生應用開發和工具的完全SaaS化，使用戶可以訪問完善的開發工具，一站式進行數據集成、算法訓練、孿生模型構建、應用開發等工作，從而降低用戶的開發時間和成本。數字孿生云以數字孿生aPaaS及SaaS服務為核心，支撐上層各類行業應用。其核心主要包含三大部分：圖三：騰訊數字孿生云AIoT物聯數據流量感知物聯網平臺行為感知互聯網數據互聯網LBS新聞輿情氣象業務數據住建人口市政元數據GIS傾斜攝影BIM3d Max/Solidworks激光點云感知數據利舊攝像頭衛星影像無人機雷 達手 機應用開放市場場景/模型重建工具世界編輯工具多用戶協作平臺數字孿生工具（云化）數

66、字孿生服務數字孿生云（aPaaS）多源數據接入行業應用低代碼平臺文化旅游智慧能源智能制造智慧城市用戶二次開發：孿生場景+孿生應用+孿生交互5G云化核心網+音視頻仿真模擬引擎三維服務引擎智能計算引擎游戲引擎數據融合時空計算數據存儲數據治理虛擬人人物編輯工具政務政法智慧水務智慧交通云渲染物模型統一ID體系（C/B統一，動/靜一致）智能云控孿生云平臺 01 基礎功能模塊其中數據融合包括軌跡融合、定位融合、空間融合等能力，主要實現對多源數據的集成；數據存儲實現對多源數據的分類管理和存儲，包括資產管理、主題/專題庫、語義模型庫等能力。數據治理主要支持數據的預處理，包括結構化處理、數據脫敏、BIM輕量化等

67、能力。時空計算主要提供多種計算框架，支持不同場景的計算分析，包括離線計算、實時流計算。騰訊數字孿生云白皮書37發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品02 引擎能力三維服務引擎提供三維場景重建和語義化的能力，包括自動化建模、知識圖譜。仿真模擬引擎包括數據驅動/機理仿真、車流/人流仿真、并行計算，實現對于動態要素精確的運動、行為仿真預測。虛擬人引擎提供了虛擬人全套能力支持，包括語音識別、對話、文本翻譯。智能云控引擎，實現了基于云端的智能信息處理和消息下發與控制，包括V2X、協同控制、終端控制等能力。智能計算引擎主要提供各類AI算法庫。游戲引擎將騰訊多年的游戲技術積累

68、進行封裝和透出，能夠提供物理模擬、極致渲染、AI模擬、數據時鐘同步等能力，包括渲染引擎、AI計算引擎、行為樹引擎、用戶同步系統等引擎能力。03 云渲染服務（公有云/私有云/專有云）以及配套的數字孿生云工具和云服務。云渲染服務通過SaaS方式將本來在本地電腦上完成的渲染工作遷移到云端服務器（可以是公有云、私有云、專有云）完成，支持用戶通過靈活調用來完成孿生交互和渲染。配套的數字孿生云工具和云服務提供例如場景編輯器、人物編輯器等編輯能力幫助用戶更快構建孿生系統；低代碼平臺和用戶協作平臺等服務大大加速應用開發和協同工作的效率。騰訊數字孿生云白皮書38發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展

69、背景云能力及主要產品4.2 騰訊數字孿生云核心技術和特點騰訊數字孿生云核心技術和特點圖數字孿生云核心技術游戲科技人工智能云計算/渲染音視頻和傳輸高保真渲染后臺數據同步游戲ai高性能計算實時云渲染數字孿生云四大特點全真映射加速數字模型從幾何準確提升至物理準確。實時計算構建對人、機、物、空間等對象的可計算能力。數據驅動通過全面融合多源數據和模型來提升仿真推演和預測分析精度和效率。泛在連接實現用戶通過多種設備隨時隨地訪問孿生系統并實時協作。多源融合感知自動化重建仿真推演音視頻編解碼5G低時延通信 游戲科技騰訊數字孿生云白皮書39發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品騰

70、訊數字孿生云主要包含游戲科技、云計算/云渲染、人工智能、音視頻和傳輸四類核心技術：01基于游戲引擎中物理引擎和渲染引擎的能力實現 物 理 模 擬 和 實 時 渲染，建立高準確度的物理世界和高保真度的圖像渲染結果。模擬及渲染02通過游戲后臺數據同步技術實現大規模的數據幀同步，保證孿生世界中所有孿生體的個體時鐘完全對齊，從而得到準確的空間計算結果后臺數據同步技術03通過游戲AI的能力，模擬更加準確、生動的動態元素，比如：車輛、行人、動物等，從而構建更加真實鮮活的孿生世界。借助騰訊在游戲科技上多年積累的技術和經驗，騰訊數字孿生云可以更加準確和生動的建立云端孿生世界。游戲AI 云計算/渲染01騰訊數字

71、孿生云可以極大減少算力限制對于孿生應用帶來的影響，從而大幅增加數據處理量和三維空間計算量。云端充足的算力可以避免計算模型因算力限制而犧牲計算精確度和計算實時性，從而避免孿生世界的還原度和輔助決策能力受到影響?；谠贫说姆植际接嬎?2云渲染通過將渲染計算放在云端而不是終端，使得所有用戶可以不依賴特定高性能硬件（比如高性能顯卡），隨時隨地訪問騰訊數字孿生云并進行孿生世界的高真實度渲染。云渲染騰訊數字孿生云白皮書40發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品 音視頻和傳輸技術01騰訊數字孿生云基于領先的音視頻技術，可以實現毫秒級編解碼，并能通過不斷優化音視頻處理效果，提升

72、傳輸和編解碼效率。音視頻技術02基于騰訊在未來網絡上的多年技術積累，數字孿生云的低延時通信能力實現現實世界與孿生世界的實時同步，以更低的帶寬和延時實現更高真實度、更穩定的雙向映射。在人機交互、安全應用上有著至關重要的作用。低延時通信技術 人工智能01融合不同傳感器識別結果的多源感知算法，不僅可以實現目標物的位置、屬性識別，還可以實現行為、事件等更復雜的識別，為數字孿生系統準確的建立現實世界的孿生體?；贏I的多源融合傳感02基于人工智能的自動化重 建 算 法 可 以 使 用 點云、圖像等采集數據，或者地理信息、BIM等專業數據，低成本的自動進行孿生場景的大規模重建，幫助用戶快速搭建孿生體?；?/p>

73、AI的自動化重建03基于實時數據和模型，為用戶進行多種方案的仿真計算和預演，為用戶 提 供 不 同 方 案 的 排序，從而輔助用戶進行決策?；贏I的仿真推演算法人工智能算法的大量使用，全面提升了數字孿生云的能力，降低了用戶的使用成本。騰訊數字孿生云白皮書41發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品綜上技術的融合，騰訊數字孿生體現四大特點：01基于自動化重建技術支持豐富元素的大面積數字還原，并借助游戲技術的渲染、模擬等能力，加速數字模型從幾何準確提升至物理準確。通過物聯感知和音視頻能力，助力騰訊數字孿生更準確的建立對物理世界的識別和映射。全真映射02依托云邊端分布

74、式協同架構，實現大規模的并行計算，構建對人、機、物、空間等對象的可計算能力。同時結合仿真推演和泛在智能的能力，輔助用戶進行決策。例如在交通場景下，利用云端高并發交通仿真系統，可以對未來30分鐘到1個小時的大量交通調度方案進行并行仿真計算，得出最優方案。實時計算03以海量真實數據為驅動，通過全面融合多源數據和模型來提升仿真推演和預測分析精度和效率。例如港口的智能調度AI，通過大量真實港口運行數據的訓練，實現對船舶、集卡、場橋等元素的真實行為模擬，從而在不同方案下進行準確的仿真推演和預測分析，進而實現更高效率的港口調度管理。數據驅動04基于云渲染能力，實現用戶通過多種設備隨時隨地訪問孿生系統，還可

75、以使多用戶在同一場景內實時協作，從而大幅提升工作效率。例如一個室內三維場景編輯的孿生應用，用戶可以通過手機、車機、電腦等任意終端訪問，并通過協同系統一起設計和編輯同一個三維場景中的所有三維物體。同時，基于人工智能算法和游戲化交互，可以實現更智能的連接和更高效的人機交互。泛在連接騰訊數字孿生云白皮書424.3 騰訊典型數字孿生行業服務發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品騰訊依托數字孿生云的基礎能力，圍繞行業需求，打造了面向交通、能源、建筑和制造四個領域的行業數字孿生產品。隨著國務院印發交通強國建設綱要，提出“基礎設施規模質量、技術裝備、科技創新能力、智能化與綠色

76、化水平位居世界前列，交通安全水平、治理能力、文明程度、國際競爭力及影響力達到國際先進水平，全面服務和保障社會主義現代化強國建設，人民享有美好交通服務”的發展目標。綱要的發布帶動了交通行業數字化轉型的新機遇，同時也提出了行業發展的新需求：一是如何利用數字化手段，有效降低交通事故率以及傷亡人數，是交通安全方面亟待解決的問題；二是在提升交通效益方面，如何克服惡劣天氣帶來的經濟損失，成為智慧交通數字化轉型的難點；三是在提升交通通行效率方面，利用智能化手段解決交通擁堵成為關鍵問題。騰訊在智能交通行業，面向一線執勤的交警、高速公路管理者、網聯園區的運營者、交通參與者駕駛員等，構建低延遲、可計算和全場景覆蓋

77、的實時孿生平臺，打通云邊端，貫穿感知、計算、仿真推演到控制的全鏈路，為交通系統的管理、調度、應急和服務提供支撐。01 基于數字孿生的出行安全服務交通實時孿生平臺架構圖發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品騰訊數字孿生云白皮書4302 微瓴數字孿生平臺微瓴數字孿生平臺架構圖在智慧交通領域,數字孿生通過對交通場景的復現,讓擁堵的城市交通流更順暢,讓人們的出行更健康綠色。一是提供對交通各類場景的自動化三維構建能力，快速低成本的完成從物理世界向數字世界的靜態場景構建。二是基于先進的AI監測技術，構建的雷達和視頻感知體系，對道路目標檢測準確率可以達到95%以上，達到并超過

78、國內先進水平，為分析決策提供實時準確的數據基礎。三是融合騰訊位置大數據和行業數據，共同建立物理世界向孿生世界的全要素全時空數字化映射。四是利用中微觀一體化的交通仿真技術，對感知數據進行實時分析，對交通路況、異常事件進行全要素虛實結合的推演預測，對當前和未來一段時間的數據進行分析和預測，為管控策略的制定提供決策依據，有效的減少交通擁堵，提升通行效率。五是支持面向駕駛員使用的大規模并發服務能力的車機端、小程序、孿生導航，為駕駛員提供輔助駕駛能力，實時事件告警端到端的時延在300毫秒以內，有效降低交通事故率。騰訊數字孿生云白皮書44發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產

79、品一是智慧建造與運維領域的應用涉及云計算、大數據、人工智能、物聯網等多項技術，并非傳統設計院、施工單位、咨詢單位所擅長的。因此，以往基于業務而設計的平臺導致了智慧建造與運維領域的應用相對單一與固化，未能很好地考慮今后平臺的延展性與自生長性，使得智慧建造與運維不能持續、動態地發展。二是由于相關標準、法規的缺失以及技術的不成熟，“數據孤島”成為阻礙資源整合的主要障礙。數據孤島雖然一直都受到人們的重視，卻一直未能解決。造成數據孤島的原因有很多，一方面是歷史原因，由于各方系統的分散建設，缺乏統一規劃與數據拉通機制，導致各方之間的數據無法融合或融合不足，從而使得協同治理能力難以提升。另一方面是技術成熟度

80、問題，由于沒有較好的數據融合標準、技術與平臺，導致各方雖然沉淀了大量的數據資產，卻無法形成數據融合與共享，更無法充分地發揮數據價值。當前建筑行業的發展已經進入一個新的階段，綠色低碳、高質量發展、數字化、智慧化轉型已經成為建筑行業發展的重要趨勢。但由于行業的特殊性，建筑行業在信息化、數字化、智能化方面的推進過程中困難重重，存在諸多痛點，主要包括：騰訊云微瓴面向建筑行業打造智慧空間類操作系統，為建筑提供一個開放性的數字孿生底座，統一接口標準，連接打通建筑內各個子系統。微瓴通過豐富的物聯能力，將建筑內的設備、應用、服務、業務數據，統一以空間的維度搭建數字孿生化的建筑，并提供空間化的數據展示，為管理者

81、提供有價值的可觀數據進行科學決策；通過引入大數據技術、AI、數字空間技術、3D視圖、移動應用，為建筑提供智慧能效、智慧門禁、智慧電梯、智慧消防、智能會議、郵件機器人等服務，對大樓安保系統、停車系統、照明系統、空調系統等功能控制，實現建筑內各類用能設備的數據采集、清洗、AI分析及反向控制，形成數據驅動的能源管理閉環，全面提升建筑能效，監測能耗數據變化。騰訊數字孿生云白皮書45發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品當前能源行業的發展已經進入了一個新的階段，綠色低碳、高質量發展、數字化轉型已經成為能源行業發展的重要趨勢。在行業發展的過程中，涌現出一批典型的能源數字化場

82、景，例如新能源智慧場站、智慧基建、智慧礦山、透明工廠等等。這些能源數字化場景的背后，實際上指向了能源行業在發展過程中的共性的需求和特征：03 能源數字孿生騰訊能源數字孿生產品架構圖一是大型企業中多業務系統的集成和管理已經成為企業進一步數字化轉型的障礙。二是在數字化轉型由管理體系逐漸深入至生產體系的過程中，IT/OT數據的融合也正在成為能源企業在數字化轉型發展過程的難點。三是在數實融合方面，融合企業各業務系統數據，構建能夠實時反映現實世界的數字化場景，提升企業全面感知，全景監控能力，也成為企業數字化發展的新方向。四是在業務智能方面，能源行業特別關注設備可靠、作業安全與生產優化，面向設備預測維護，

83、運維與施工現場的安全巡檢、生產環節的工藝參數優化等問題已經不能僅僅依靠傳統的專家經驗和規則模型解決，需要能夠遷移學習，更強魯棒性的多模融合分析能力。五是隨著結構力學、流體力學、電磁仿真的機理模型在能源行業的廣泛應用，計算規模逐漸擴大，仿真精度需求不斷提高，面向高性能計算的大規模并行計算也成為行業應用機理模型的瓶頸之一。騰訊數字孿生云白皮書46發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品騰訊云EnerTwin能源數字孿生底座，面向能源行業的生產一線，圍繞場站、園區、產線，針對生產設備、輔助設施、原料產品和人員環境，構建面向能源業務貫通的數字孿生底座。04 數字孿生工廠一

84、是支持多源數據融合，融合設計圖紙、物聯數據、視頻數據、地理信息數據、業務數據，以及能源行業特有的智能裝備（如無人機巡檢、UWB人員定位、激光點云掃描等），基于游戲引擎構建與現實現場環境實時映射的虛擬空間，為生產監控、設備維護、經營決策等業務環節提供全真透明的數字孿生。二是利用人工智能技術，特別是在數據智能、運籌優化、機器視覺、知識圖譜等方面的技術，為企業的設備預測性維護、生產工藝優化提供多模融合分析能力。三是面向能源行業的大型機理模型仿真計算，為客戶在仿真/模擬/預測等場景下，提供彈性計算，開箱即用的高性能專用超算集群，幫助客戶構建新型電力系統仿真、天氣預報等場景下的高性能計算能力。數字孿生工

85、廠架構圖騰訊數字孿生云白皮書47發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品自2015年中國制造2025國家智能制造戰略發布以來，制造業的發展已經從簡單的信息化、自動化進入了數字化、互聯化、智能化轉型的新階段，工業互聯網助力制造業數字化轉型和高質量發展已經成為趨勢。在行業發展的過程中，網絡協同制造、黑燈工廠、無人工廠、透明工廠、C2B定制等一批典型的制造業數字化場景在各行業落地應用。這些制造業數字化場景的背后，實際上指向了制造業在發展過程中的共性需求和特征：工廠數字孿生是以物理工廠為基礎，構建真實工廠的虛擬映射，實現對產品全生命周期的管理，是多類數字化技術集成融合和創

86、新應用，基于建模工具在數字空間構建起精準物理對象模型，再利用實時IOT數據驅動模型運轉，進而通過數據與模型集成融合構建起綜合決策能力，對生產進行規劃、管理、診斷，推動工業全業務流程閉環優化，從而實現工廠的高效率、低成本、高質量發展。一是大型企業正在以鏈主的角色推動產業的數字化轉型，建設產業鏈的工業互聯網，工業互聯網成為帶動企業產業鏈數字化轉型的主流。二是工廠內的設備互聯率在逐步提升，IT/OT數據的深度融合、工業物聯網平臺已經成為大量制造企業的剛需應用。三是先進制造技術對制造業的數字化要求越來越高，傳統軟件的功能、架構、技術已經成為制造業數字化轉型的瓶頸，大量工業機器人技術的應用，設備互聯率的

87、提高，設備數據量越來越大等等，對新的信息技術提出更高的要求。四是人工智能、機器學習技術在制造業的應用越來越廣泛和深入，良率預測、預測性維護、智能排產、工藝優化、模擬仿真等都有人工智能技術應用的場景，人工智能、機器學習將成為驅動制造業數字轉型主要動力。五是系統集成已經成為智能制造的重要支點，新一代的數字工廠技術與現有業務系統如ERP、MES、PLM等的集成在制造業的數字化、智能化方面，扮演重要角色。六是新一代信息技術在智能制造領域的應用不斷深入，5G技術、物聯網、云計算、AI技術、3D打印、增強現實、虛擬現實、數字仿真模擬等在企業中的應用案例不斷涌現。騰訊數字孿生云白皮書48發展展望技術體系應用

88、場景及案例云能力及主要產品發展背景云能力及主要產品騰訊Wemake數字孿生工廠解決方案融合了物聯網、工業大數據、云計算、人工智能和區塊鏈等信息技術，可通過工業物聯網采集工廠海量設備產線的OT側狀態信息，匯集企業研發、設計、生產、運營、物流、銷售、服務等IT側系統的等多方數據，實現實時高保真的動態數字孿生場景應用的快速搭建，結合海量場景算法應用，提供優化策略建議。Wemake數字孿生工廠包的核心模塊包括：騰訊Wemake數字孿生工廠解決方案可實現工廠的設備數字化、產線數字化、作業數字化、工廠數字化需求；實現設備的物模型管理、產線產能建模、工廠的3D可視化運行監控、質量大數據建模與分析、能耗排放監

89、控和分析、企業管理監控分析等；同時依靠高性能運算和AI技術，能夠實現對監控圖像、視頻數據進行智能分析，自動識別設備缺陷和產品缺陷，實現設備的預測性維護、良率預測、智能排產等高級功能，實現生產數據的統一匯集、可視、分析和預測，全面提升制造企業生產效率和質量水平，能夠有效支撐生產線的數字化管理，有效支撐企業構建數據驅動的工業數字孿生應用，助力制造業企業打造自己的工業大腦，實現數智化轉型。工廠/車間/產線的物模型組件用于建立設備、產線、車間、工廠的物模型及其運行機理模型，結合物聯網(IoT)模塊的實施設備運行數據，驅動其他兩個模型運轉；3D可視化模塊組件可建立產品、設備、產線、車間、工廠的幾何模型及

90、其渲染模型，接受來自物模型組件的驅動數據和BI可視化模塊組件的數據及其展示組件；BI可視化模塊組件可對關鍵績效指標(KPI)及其語義進行定義、進行數據抽取、關聯和計算，并行可被其他模塊調用的展示組件，也可獨立建立大屏展示界面；工業APP應用組件可以與原生應用集成,也可通過低代碼平臺快速自建工業APP應用。數字工廠門戶負責權限、用戶管理、其他系統集成和統一界面等工作。05數字孿生發展挑戰及展望5.1 數字孿生數據、模型、產品等標準體系需進一步完善5.2 數字孿生領域的開源創新生態尚未構建、開源活力有待激發5.3 超大規模、多尺度的數字孿生可視化與仿真分析將成為未來重要方向騰訊數字孿生云白皮書49

91、發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景發展展望騰訊數字孿生云白皮書50數字孿生發展挑戰及展望數字孿生數據、模型、產品等標準體系需進一步完善5.1數字孿生正處于從探索走向規?；瘧玫年P鍵階段，完善的標準體系將是其提升應用精度和廣度的關鍵支撐，目前雖然國際和國內均有相關標準的定制，但是在數據、模型、產品等層面的標準仍需加強完善。01 數據層面的標準有待統一數字孿生的應用涉及不同結構、不同來源、不同對象的數據，以制造業為例，數字孿生從環節層面涉及研發設計、生產制造、經營管理和售后服務等多類型的數據，從對象層面涉及設備、工控系統、用戶、環境等多尺度的數據，這些數據的融合和對接需要統一標

92、準才可能高效實現。02 模型層面的標準亟需布局數字孿生涉及多尺度、多物理場、多學科的模型，這些模型之間的互通和互操作也是數字孿生進行仿真推演和預測分析重要基礎，但目前這些標準的缺乏也限制了數字孿生在建模層面的效率和完整性。03 產品層面的標準也有待重視數字孿生縱向需要仿真、設計、數據、計算等各類產品的協同，橫向需要不同孿生體間的集成和對接，產品互通等標準的缺失限制了數字孿生產品間的配合。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景發展展望騰訊數字孿生云白皮書51數字孿生領域的開源創新生態尚未構建、開源活力有待激發5.2近年來開源已經成為數字技術創新普及的重要模式，大數據、云計算、人工

93、智能、區塊鏈等數字技術的發展過程中，開源項目均是重要的推動力。例如大數據領域的Hadoop、Spark、云計算領域的Openstack、人工智能領域的Tensorflow，這些開源項目的出現不但加速技術迭代，也推動了技術規?；瘧?。數字孿生作為當下再次興起的交叉技術，也需要豐富的開源生態將活力注入其發展進程中，推動其走向規?；墓こ虘?。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景發展展望一是數字孿生需要類似大數據、云計算等領域里程碑式的開源項目，從而能將其技術快速推向大規模工程化階段。二是數字孿生需要實力雄厚的基金會等長期資金支持目前全球頂級的開源基金會尚未推出專門針對數字孿生的子

94、基金會，雖然2021年linux基金會推出了3D子基金會，與數字孿生有一定關聯，但其側重點更多在游戲領域。三是數字孿生產業參與者的開源及貢獻意識仍需提高目前數字孿生產業的玩家還是以非開源的商業模式為主，對于數字孿生工具的開源意識和意愿均有待提升。騰訊數字孿生云白皮書52超大規模、多尺度的數字孿生可視化與仿真分析將成為未來重要方向5.3數字孿生是對物理世界時空維度的“全息化”重構，是從宏觀到微觀的多尺度融合，是多要素的疊加，是將物理世界變為可感知、可計算、可交互的基礎。大規模、多尺度的數字孿生可視化與仿真分析將成為城市、工業、交通等多類行業共性需求，但由于物理世界的連續性和復雜性，例如地理空間、

95、數據科學、生物醫藥等跨越多個時間和空間尺度，全息精細的刻畫和模擬仿真此類問題或系統均面臨很多挑戰。多尺度建模、分布式高性能計算成為解決此類問題必備的技術，同時隨著數據驅動的機器學習方法的發展，以及物聯網技術使得更多的物理要素實現數字化，融合機器學習、多尺度建模以及分布式計算技術，為解決大規模、多尺度數字孿生的建模、仿真模擬和可視化提供了無約束創新的潛力，也為系統自身具備可持續進化提供了無限可能。發展展望技術體系應用場景及案例云能力及主要產品發展背景發展展望騰訊數字孿生云白皮書53注釋1 彭慧數字孿生的前世今生，知識自動化公眾號https:/ https:/aii-alliance.org/up

96、loads/1/20211206/0abb4304b8de47a3c04ce803a5ac5dc8.pdf5黃培.詳解數字孿生應用的十大關鍵問題，數字化企業網https:/m.e- Digital Twinhttps:/ 7Making the Most of your Machine:Using Virtual Commissioning to Reduce Cycle Times without Hardware Upgradeshttps:/ Uses Digital Twins to Build Pergenova Viaduct in Genoa,Italyhttps:/ Hamburg:A Digital Twin in Actionhttps:/