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数字孪生流域|为什么比较看好数字孪生流域场景应用?

2年前 (2023-02-14)行业资讯

数字孪生是一个很好的方向,与这个概念相关的一些项目规模都比较大,但是这也导致了这类项目形成普遍性机会的难度比较大,同时也需要数字孪生在应用场景上有足够的牵引力,其实对与我个人来说,我一直是比较看好“数字孪生流域”这个应用场景,其实原因也比较简单:

第一、市场足够大,有普遍性的政策的推动而且整体的推进节奏相对也比较清晰;

第二、场景驱动,数字孪生价值足够突出从我接触过的一些行业应用来看,水利行业的决策流程相对来说是比较规范以及严谨的,我们现在数据驱动类的数字孪生其实本质上是一种决策支持系统,但是这类系统其实并没有形成一个完成服务决策形成的流程,而在数字孪生流域这个场景下,就很明确的提出了决策形成的四个步骤:“预报、预警、预演以及预案”。下图是《中国数字流域》这本书中给出的一个防汛指挥的流程,我们看出在整个决策的形成是一个层层递进的过程,从信息的集成、防汛形势分析、防灾减灾方案形成、具体决策执行,而在预测和方案形成的过程中,水利行业则借助各种模型的支撑,这个模型可以是高大上的水动力数值模型,也可能是一些实战积累的简单经验模型,但是总体上这类模型主要针对的是一些变化过程的数学化表达,一方面要得到更好的结果就需要更准确以及精细的数据支撑,这些都需要构建精细的空间底板以及水文监测数据;另外一方面方案的形成也是需要交互式的控制、会商以及结果的发布,这就需要构建多端执行以及真实感更好的可视化支撑,最近的一些交流的过程中也会发现,现在的很多的数字孪生公司的可视化效果其实在酷炫表达上做的很好,但是在适配真实的数值结果就会出现效果很差的情况,客户并不满意,所以对数值结果的严谨化数字孪生表达这也是对过往做政务数据表达存在挑战的地方。

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所以“数字孪生流域”给我们的启示就是数字孪生的赋能还是需要“能够形成比较清晰的范式”,而这个范式框架应该是普遍性有效的,如果把我们当前的一些数字孪生项目放到上图中,还只是停留在信息整合的层面,其实并没有做穿,数字孪生应该是能够支持做出更好、更科学的决策,不是么?而从这个逻辑上来说,数字孪生流域其实是一个很具有价值的探索场景。

回顾一下2022年的数字孪生流域中标的情况,截止到当前一共大约有69个项目,总体中标额度约2.46亿的额度,但是这些项目其实并没有做很严格的筛选,只是做一个参考,总体上来说可能有些项目并不典型,而所谓的典型就是主体是数字孪生流域政策所定义的内容。

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为了进一步分析这种典型的项目,其实可以通过官方统计的口径数据,也就是水利部发布的《数字孪生流域建设先行先试台帐》,这个台账收集了全国各地94个试点项目,而且根据一些公开的信息来看,这些项目其实基本上都已经通过了方案评审,有的项目虽然没招标其实已经项目已经预先开始做起来了,总体上来说,浙江、南水北调公司、四川、山东、江苏等地方试点的项目比较多,后面项目铺开的情况可能也比较类似。

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除了项目本身的情况,我也统计了一下上面数字孪生流域项目中标的厂商情况,会发现中标厂商还是出现了比较明显的“国资化”以及“垂直化”的特征,项目最多的还是中电建华东勘测设计研究院有限公司,其他的就是一些分散的水利体系中的勘测规划设计院,这个和垂直类的测绘地理信息项目的情况其实比较类似,一些行业的公司目前更多的还是会以“被集成”的角色参与,这里面的具体情况没有办法打开。

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其实这类项目也是一个复合的集成类项目,背后需要整合一些专业的数字孪生公司、测绘地理信息公司、水文模型公司、感知监测类公司、AI智能类公司等,而且相对来说也是强水文以及强GIS类的项目,对于一些拥有数字孪生能力的测绘地理信息公司来说也是一个很好的机会,通过整合专业相近领域的能力面向客户,找到一个合适的切口,毕竟数字孪生流域其实根据不同的场景所需要的专业能力和深度也是不尽相同的,从泵站、水库、枢纽、河流段、流域等不同的层次,客户类型也可以是一些公司、水利局、水务局、水文局等,但是这也要求自己具备很好的整合能力以及解决方案的定制能力,因为这是行业拓展的关键一步,当前一些地方的项目虽然今年没有预算,但是很多公司其实已经开始卡位先做了,争取明年的项目了,所以真的等项目出来的时候,那个时候可能已经是晚了。

所以回归到这个题目,对于数字孪生流域这类场景来说,一个是市场的体量足够大、推进节奏比较好,数字孪生的价值足够突出,项目的构建范式对于数字孪生在其他领域的应用是具备一定参考价值的,另外一方面,这个行业的生态相对来说比较封闭,大部分的厂商绝大多数情况下还是只能通过被集成的角色参与到其中。

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