根据维基百科，数字孪生概念已经诞生了接近20年，最初被NASA用于航天器的改进，之后随着相关技术的飞速进步，数字孪生技术的内涵也在不断的进化发展。2021年的年末，5G通信，新一代传感器，IOT等关键技术的突破，让数据对现实世界的描述变得前所未有的精确。在这样的当下，我们谈到数字孪生技术，我认为我们实际谈论的是如何通过数字孪生建立与现实世界的连通，利用海量数据做出自动化决策，进而提升生产力。我认为数字孪生的特点包括：

• 连接

实现真实物理组件与其数字孪生之间的连接，连接方式包括传感器，音视频以及图片智能分析等。

• 分析决策

基于真实数据的自动化编程，利用人工智能分析等技术对真实模型分析预测，快速迭代与功能进化。

• 反馈

将分析决策结果反馈到真实世界，帮助我们改进生产流程提升生产效率。

3.数字孪生与GIS

作为一门研究对象同为真实世界的成熟技术，GIS天生就是数字孪生技术中不可或缺的成员。GIS能为数字孪生技术提供基础数据，分析手段和渲染交互技术。

例如GIS行业近年大火，诞生于自动驾驶的高精地图，也同样能在数字孪生领域里大展拳脚。

接下来我想就本人最熟悉的渲染交互技术领域，抛砖引玉，聊聊数字孪生技术需要什么样的渲染交互技术，以及中小团队（公司）如何拥抱数字孪生。

4.基础渲染交互技术

如前所述，成熟的数字孪生技术应该是丰富而广泛的，能快速和相对低成本的应用到各行各业，小到一条生产线的生产改进，大到整个城市的智能交通规划。

考虑到数字孪生应用的丰富性，我认为数字孪生的渲染交互技术也会丰富而多样，不同的应用场景适用不同的渲染交互技术。

考虑到数字孪生的广泛性，我们也需要一种标准化，普适性的基础渲染交互技术，适用数字孪生大多数场景，能大规模低成本的快速部署。

不少数字孪生产品是基于桌面游戏引擎技术开发的，游戏引擎强大的模型加载能力与渲染交互能力确实极大地扩展了数字孪生的应用边界。

但我认为，因为桌面游戏引擎以下几个缺点，虽然很多数字孪生应用场景下游戏引擎渲染技术是唯一的选择，但它很难成为数字孪生的基础性渲染技术：

• 昂贵，需要高配置的客户机或者专门的渲染服务器，项目成本居高不下。

• 开发成本高，对集成商和应用开发人员要求都比较高。

• 并发能力的限制，很难低成本的提供高并发服务能力。

• 数据标准不统一，游戏引擎厂商的数据标准是主要为游戏开发设计的，不同引擎厂商有着各自的数据体系，且互不兼容。

  
  

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