智能前沿——数字技术,你真的了解吗? 点击:55 | 回复:1



武汉王工

    
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智能前沿——数字技术,你真的了解吗?


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武汉王工

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1楼

目前数字孪生技术的瓶颈来自方方面面,还无法大规模普及使用,但它可以为工业制造、未来生活带来无限的可能。随着其他技术的发展,数字孪生将有更多想象空间。

/浙江大数据产业联盟

 

 

巴黎圣母院的一场大火让世界叹息,修复工作也立刻被提上议程。

 

从目前来看,恢复大教堂的信息比较丰富,包括各种平面图像、3D图像等。而更为重要的是,美国瓦萨学院的艺术历史学家安德鲁·塔隆(Andrew Tallon)在2014-2015年期间,通过使用激光扫描仪创建了一个完美无瑕的大教堂的数字模型。

 

 

 

通过这个数字模型不仅建立起大教堂的三维图像,同时能够揭示其他难以察觉的结构问题。巴黎圣母院已经在虚拟世界中得到永生,数字模型或许也能够帮助巴黎圣母院的修复,让其“重生”。

 

通过数字模型,越来越多的人认识到数字孪生技术的应用价值。此前的波音空难调查中,也凸显出数字孪生技术的重要作用。

 

1

数字孪生是什么

 

数字孪生(Digital Twin)是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

 

数字孪生是一个物理产品的数字化表达,以便于我们能够在这个数字化产品上看到实际物理产品可能发生的情况,与此相关的技术包括增强现实和虚拟现实。

 

美国国防部最早提出利用Digital Twin技术,用于航空航天飞行器的健康维护与保障,随后逐渐拓展到其他领域。

 

在未来,物理世界中的各种事物都将可以使用数字孪生技术进行复制。

 

2

数字孪生可以应用到哪些方面

 

数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点,在5G技术下,数字孪生将更容易落地。

 

工业

 

数字孪生目前主要运用于工业中,在工业领域,通过数字孪生技术的使用,将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。

 

基于模型、数据、服务方面的优势,数字孪生正成为工业互联网关键技术,同时,工业互联网业亦成为数字孪生技术扩展应用场景的孵化床,从制造业逐步延伸拓展至更多的工业互联网空间。

 

 

 

 

目前洛克希德·马丁公司视它为未来国防工业6大顶尖技术之首,美国GE公司已为每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振,创造了一个数字孪生体,通过这些拟真的数字化模型,在虚拟空间调试、实验,以让机器的运行效果达到最佳。

 

通过数字孪生技术,不仅能够对工厂设备进行监测,实现故障预判和及时维修,还可以实现远程操控,远程维修,极大降低运营成本,提高安全性。

 

医疗

 

在个人的健康监测与管理方面,通过数字孪生可以更清楚地了解我们身体的变化,对疾病做出及时预警。

 

 

未来通过各种新型医疗检测和扫描仪器以及可穿戴设备,我们可以完美地复制出一个数字化身体,并可以追踪这个数字化身体每一部分的运动与变化,从而更好地进行健康监测和管理。但同时,时刻监测反馈所带来的心理暗示是否会影响人类健康又会成为课题。

 

通过5G等传输技术,远程医疗也将能够更为普及。目前全国首例基于5G的远程人体手术——帕金森病“脑起搏器”植入手术成功完成,这对实现优质医疗资源下沉、实现自动诊疗有着重要意义。

 

 

 

 全国首例基于5G的远程人体手术

 

智慧城市

 

未来,无人机群将为城市提供基于图像扫描的城市数字模型,街道、社区、娱乐、商业等各功能模块都将拥有数字模型。

 

随着城市数字模型的扩充与发展,数字孪生技术将覆盖城市的每条电力线、变电站、污水系统、供水和排水系统、城市应急系统、Wi-Fi网络,高速公路,交通控制系统等所有看见或看不见的地方。

 

目前中国的雄安新区定位于绿色、智能的数字孪生城市。

 

其市民服务中心以实践“数字孪生”理念为指引,深度融合应用互联网、云计算、大数据技术,从基础设施智能化、物联网平台、块数据平台、多场景智能应用等各领域,实现物理空间与虚拟数字空间交互映射、融合共生,正在建立起国际领先、中国特色的智慧生态示范园区。

 

 

 

雄安新区街道及地下管廊示意图

 

3

数字孪生目前面临的困境

 

据预测,到2022年,85%的物联网平台将使用某种数字孪生技术进行监控,少数城市将率先利用数字孪生技术进行智慧城市的管理。但目前还存在很多的困境。

 

 

 

 

数字孪生技术需要进行全域感知、运行监测,并整合历史积累数据进行运算,还要做到快速及时地输出信息,首先是高度依赖传感器所采集的数据和信息。

 

在数据的感知方面,在目前的技术水平看来,在工厂中对机器的精确的全域感知依然有难度,更不要说其他领域了。物理实体的数据不够详尽,因此数字副本也会有所缺失,这就会导致数字副本得出的预测和判断有误差,这个问题的解决需要芯片、传感器、物联网等技术进步。

 

其次软件上,需要更加先进的算法,各类软件的整合,例如利用人工智能、边缘计算等技术,对数据进行更加快速的分析处理,进行可视化呈现。

 

目前数字孪生技术的瓶颈来自方方面面,还无法大规模普及使用,但它可以为工业制造、未来生活带来无限的可能。随着其他技术的发展,数字孪生将有更多想象空间。

 



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