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数字孪生与CIM|数字孪生与CIM以及仿真之间有什么不同?

1年前 (2023-02-24)行业资讯
数字孪生虽然是一个全新的概念,但是在工业领域、物联网领域以及智慧城市领域其实都广受追捧,这也可能就是“大道趋同,殊途同归”吧。虽然都有着共同的愿景,但是路径以及落地的形式还是存在很大的不同的,比如在工业领域更多强调的是仿真设计,也有厂商基于模型做AR的巡检;在物联网领域更强调的数据建模和三维的挂接。

但是现在的情况就是,目前从落地的一些成果来看,似乎和数字孪生描绘的愿景还是存在着很大的一些不同,比如智慧城市领域的人很认可现在广泛推行的CIM基础平台就是数字孪生或者是数字孪生城市,虽然目前很多研究机构的研究成果还是将CIM放到数字孪生城市这个框架下,信通院2020年发布的《数字孪生城市白皮书》(如下图所示),但是从落地的形式上看,似乎两者的关联有点微乎其微。
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目前CIM基础信息平台和实景三维中国虽然在牵头单位上存在这比较大的不同,但是从平台的建设内容上依然没能够跳出过往时空大数据云平台服务共享的基本范畴,但是在数字孪生的概念上其实落实的并不多,差别主要体现在如下两个方面:
1、多源异构空间数据VS全生命周期数据,目前的CIM基础平台或者实景三维中国平台更多还是单向整合分散在政府各个委办局的空间数据,和过往时空云平台不同的是数据归集以及融合的标准不尽相同,但是基本的原则就是尽可能多的收集。
但是数字孪生城市的概念更多的是要构建城市全生命周期的数据底板,但是在组织机制以及法律法规没有进步的前提下,其实也不用抱以过高的期待,另一方面,如果没有业务协同的约束,有限几个部门甚至是大部分依赖自己条线的数据很难说构成全城市生命周期数据。组织机构的整合以及业务的整合才会把比较实际的整合压力传导到基础平台上,比如目前在自然资源领域非常重要的国土空间基础信息平台其实就存在很大的深化应用的压力。
所以现在大多数的困惑在于,现在这类落地平台反映的更多的是城市空间信息(City Space Information),而不太能说是全部的城市信息(City Information)。
2、单向共享VS双向协同,目前落地的平台由于缺乏业务协同的场景,对外的支撑也都是停留在通过以数据服务以及分析服务方面对外提供支撑,但是数字孪生要求的是横向和纵向两个方面的贯通,城市设计能够反馈到建设,同时城市管理的结果也能够反过来影响城市设计,这是一个业务协同的闭环,目前虽然在业务上有这种渴求,但是大多还是条线自己内部进行闭环。
和数字孪生非常类似的另外一个概念就是仿真,二者都体现3D以及模拟,目前仿真主要用来来测试产品、系统、流程和概念。通常在设计阶段使用,仿真通常是使用计算机辅助设计软件应用程序中的模型。这些模型可以在 2D 或 3D 中创建以表示流程或产品的各个部分,当然它们也可以使用数学概念而不是基于计算机的模型来创建。模拟通过在数字环境或界面中引入和测试不同的变量来评估结果。

在工业领域虽然模拟和数字孪生都使用模型来复制产品和流程,但两者之间存在一些关键差异。其中最显著的是数字孪生创建一个虚拟环境,但是能够研究多个模拟,并以传感器之间进行双向信息流的交互,从而保证预测分析模型的准确性,这些差异可以进一步解释如下:
1. 静态VS动态:基于 CAD 的模拟对产品或过程进行建模,可以在其中引入和测试不同的参数或设计元素。这种类型的模型是静态的,因为除非设计师引入更多元素,否则它不会改变或发展。然而,虽然数字孪生的开始与模拟模型大致相同,但实时数据的引入意味着数字孪生可以改变和发展以提供更主动的模拟。随着更多数据被收集和分析,数字孪生可以在整个产品生命周期中成熟,提供静态模拟无法提供的不同信息。

2. 可能性VS真实性:仿真体现的是产品可能发生的情况,但数字孪生体现的是现实世界中实际特定产品发生的情况。对仿真的任何更改都仅限于设计人员的想象力。然而,由于数字孪生提供了真实的反馈,设计人员可以查看它是否按预期工作,然后根据实际使用任何改进。例如制造过程,可以使用真实数据对其进行评估,以对不断变化的需求、要求或业务条件做出反应。不同之处在于,仿真是理论上的,但数字孪生是具体的和实际的。

3. 使用范围:最后一个关键区别是仿真与数字孪生提供的使用范围。基于 CAD 的模拟允许设计人员根据设定的参数测试不同的场景,使其对产品设计有用。然而,数字孪生的使用范围更广,包括产品生命周期的所有阶段,这意味着数字孪生需要与业务工作流的各个环节融合,用户只要关注数据就可以了。这种扩大的范围意味着数字孪生可以在设计之外找到用途,并可以帮助改进流程并做出更广泛的业务决策。

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