全真互联,孪生先行,《腾讯数字孪生云白皮书》来了( 二 )
总结来看 , 腾讯数字孪生云主要包含游戏科技、云计算/云渲染、人工智能、音视频和传输等四大核心技术 , 具备全真映射、实时计算、数据驱动、泛在连接等特点 。 具体来说 , 借助模拟渲染、后台数据同步、游戏AI等游戏科技技术 , 能够准确生动的建立云端孪生世界;基于云端的分布式计算和云渲染技术 , 可加强孪生世界的还原度和辅助决策能力;通过AI的多源融合传感、自动化重建和仿真推演算法 , 能够降低用户使用成本 , 助其快速搭建孪生体;通过音视频编解码和低延时通信技术 , 可确保数字孪生的人机交互效率和安全应用 。
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腾讯数字孪生云核心技术及特点
在行业应用上 , 腾讯基于数字孪生云提供的云化工具链和开发服务 , 可助力交通、能源、建筑等行业低门槛地进行数字孪生应用开发和迭代 。
比如 , 为智慧交通行业构建了一套低延迟、可计算和全场景覆盖的实时孪生平台 , 打通了云边端界限 , 可支撑交通系统的管理、调度、应急和服务;为建筑行业打造了一个建筑空间物联网类操作系统-微瓴数字孪生平台 , 通过开放性的数字孪生底座 , 统一了接口标准 , 连接打通了建筑内的各个子系统;为能源行业构建了贯通生产设备、辅助设施、原料产品和人员环境等业务的腾讯云TencentEnerTwin能源数字孪生底座;为生产制造行业打造了腾讯Wemake数字孪生工厂解决方案 , 满足了工厂的设备数字化、产线数字化、作业数字化、工厂数字化等建设需求 , 助其数智化转型 。
不难看出 , 报告中将腾讯数字孪生相关的技术、资源、能力等做了整合 , 以此汇集了腾讯多方面的服务能力和技术优势 , 进而形成合力 , 反向为行业数字化发展提供更好的服务 。
完善标准、构建生态 , 数字孪生产业发展“任重道远”纵观数字孪生的应用规划和实践 , 不同领域对数字孪生有着不同的应用场景和价值诉求 , 报告总结了“制造、能源、城市、建筑、交通、水利”六大行业和“设计/仿真、生产/作业、服务/运营、安全/管理”四大场景 , 借助数字孪生可优化规划设计结果、提升生产作业效率、变革服务运营范式、提高安全管理水平 , 数字孪生的探索应用逐渐向行业全生命周期渗透 。
报告还分析了未来数字孪生发展过程中面临的诸多挑战 , 在标准体系建设方面 , 数字孪生的应用包含了不同结构、不同来源、不同对象的数据以及多尺度、多物理场、多学科的模型 , 因此 , 数据层面和模型层面的标准均亟需统一 , 另外 , 产品互通等标准的缺失也限制了数字孪生产品间的协同配合 , 所以 , 产品层面的标准也需进一步完善;在开源生态构建方面 , 数字孪生作为当下再次兴起的交叉技术 , 需要进行多角度布局 , 比如 , 需要里程碑式的开源项目将其技术推向大规模工程化应用 , 需要实力雄厚的基金会等长期资金支持 , 需要产业参与者提高开源及贡献意识 , 需要丰富的开源生态将活力注入其发展进程中等等 。
针对数字孪生未来发展的痛点问题 , 腾讯将持续发挥其“生态连接器”的角色和综合的服务能力 , 改善并加强数字孪生产业的协同发展生态 。 正如腾讯数字孪生业务负责人万超所说 , “数字孪生作为复杂技术的代表 , 已经进入一个产业爆发期 。 腾讯数字孪生将依托体系化的技术能力 , 以更加开放化、标准化的姿态为更多行业数字化发展提供助力” 。
报告还指出 , 大规模、多尺度的数字孪生可视化与仿真分析将成为未来城市、工业、交通等多类行业共性需求 , 但由于物理世界的连续性和复杂性 , 全息精细的刻画和模拟仿真仍存在难点 , 融合了机器学习、多尺度建模以及分布式高性能计算的技术将是解决此类问题的关键 。 对此 , 腾讯亦可结合自身AI、云计算等技术优势 , 助力数字孪生持续演进 。
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