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2023年中国数字孪生行业研究报告（下）

场景分析｜城市管理从顶层设计实现虚实互映，已经在多个城市场景落地数字孪生城市指利用物联网技术、地理信息技术以及智能建筑城市模型等将物理城市转化为虚拟数字城市模型，通过模型模拟运营，达到实时监测效果，进而实现预测、分析、优化等功能。传统智慧城市概念只是将不同部分的城市职能实现单体智能，数字孪生城市在顶层设计上就将虚拟和现实结合起来，在数字化、信息化的基础上将物理实体与对应孪生体重叠，实现虚实互动。数

什么？易知微大屏能看海？

1.引言是的！易知微大屏里面可以看到大海啦~这次的3D边界地图V2功能升级不仅丰富了子组件类别与展示形态，也大大提升了组件性能与展示效果使得用户体验感得到较大程度的提升。具体信息，且听我细细道来~2.丰富子组件类别和展示形态本次升级新增5个子组件：海洋、iframe标牌、聚合热力、水系、模型。2.1海洋海洋子组件可以为3D场景添加一个类似于海洋的效果，可以在有主体的场景中作为一个大背景，也可以填充

生产数字孪生通过8大场景提升业务价值

近日，IDC发布了《中国工业3D数字孪生用户价值》报告，分析了数字孪生的概念、应用价值及8大应用场景，介绍了不同类型技术供应商的特点，并对企业规划应用数字孪生和开展供应商选型给出工业数字孪生不只是工厂的3D可市场上提到工业数字孪生，大体分成了以CAE为核心的面向研发设计的方向，和以IoT、3D为核心面向工业生产过程的两个主要方向，此次报告主要关注后者。尽管工业生产数字孪生通常包含了3D模型，但构建

商业数字化最核心的六个认知

认知一：一切正在转化为数据一切正在转化为数据，这在今天已经成为现实。在人们的日常生活中，在企业与产业的活动中，数据成为媒介并影响着价值本身。如果能理解这一点，企业发展就会有两个方向上的创新价值的空间：一个方向是模式创新；另一个方向是效率改变。如农业领域，在数字化之前，农业产业的核心要素是种子、土地、农民，影响因素有天气、农产品生产周期，然后农产品经过加工、物流、配送，最后被送到餐桌上。在数字化之后

嘉兴水利数字赋能 筑牢防汛“安全墙”

汛期已至，嘉兴市聚焦“监测-预报-预警-预演-预案-复盘”的核心能力，围绕“流域-干流-支流-断面”，构筑“平台+模型+应用”的“数字安全墙”，不断提升水旱灾害防御能力。一是搭建业务平台，夯实支撑底座依托“浙里九龙联动治水”平台，搭建嘉兴市业务平台，将跨部门、跨区域的降雨、水位、潮位、流量、工情、视频六大类数据通过清洗和治理汇聚到水利数据仓，实现全域数据归集，现已汇集3629个对象的静态数据和41

微构工场打造生物制造领域 数字孪生工厂的实践经验

近年来，在国家政策的大力支持下，合成生物及生物制造产业迎来了重要的发展机遇。《“十四五”生物经济发展规划》中明确提出，包括合成生物学在内的生物经济是未来中国经济转型的新动力。党的二十大报告指出，要推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。微构工场聚焦合成生物学生物制造领域，正在加快数字化、智能化的进程，进一步释放生

数字孪生，路在何方？（一）

人类认知社会的动力，源于对不确定性的恐惧。而不确定性的存在主要源于在信息约束条件下，人们有限的认知能力。从远古到现代，人类一直在努力提高认识世界的水平，以观察世界、理解规律、指导实践、理解过去、阐明现在、预测未来，逐渐形成了化解对不确定性恐惧的三部曲：是对客观世界理解、预测、控制。交通行业对数字孪生应用的本质也就在于以数据的自动流动化解复杂交通体系下的不确定性，通过孪生方式实现对复杂交通运行管理体

何谓智能工厂？国内外智能工厂建设的现状分析（下）

仅有自动化生产线和工业机器人的工厂，还不能称为智能工厂。智能工厂不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，而且，在产品检测、质量检验和分析、生产物流等环节也应当与生产过程实现闭环集成。一个工厂的多个车间之间也要实现信息共享、准时配送和协同作业。智能工厂的建设充分融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术、通信技术和人工智能技术。每个企业在建设智能工厂时，都应该考虑如何能够有效融合这五大领域的

带你深入数字孪生世界

01数字孪生水利的一些背景数字孪生是以数据、模型为主要元素构建的基于模型的系统工程。数字孪生其实大家多多少少都知道一些，简单说就是物理世界到数字世界（孪生世界）；比如我们在电脑里能看到一个和现实“长的一样”的城。数字孪生在水利行业应用中，建立防汛减灾、水资源管理与调度、水资源保护、水土保持和流域规划等业务机理模型，逐步建立各水利工程实体的几何外观孪生、全生命周期孪生及多尺度孪生，为实现数字化场景、

浅谈数据可视化的行业实践：让可视化说话，一招搞定繁琐数据（下）

数据可视化即通过图表的形式将数据的内在信息有逻辑性地呈现给用户，使用户更容易发现数据中蕴藏的规律，找出问题，进而做出决策；另一方面，数据可视化项目也是一张重要的名片，是企业数字化建设效果的呈现。本文将梳理各行业的数据可视化需求、可视化项目效果的决定因素、数据可视化行业的发展趋势以及数据可视化相关的标准体系。影响数据可视化实践效果的关键因素可视化建设方的技术产品和服务能力是影响可视化项目成效的两大关