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137页完整版《2023数字孪生世界白皮书》应用交付方案：实时云渲染

以下案例来自于《数字孪生世界白皮书（2023版）》领取方式：公众号「EasyV数字孪生」后台回复「白皮书」即可领取！实时云渲染是和基于游戏引擎开发本地部署应用、基于WebGL开发的应用相并列的第三种大型数字孪生应用交付方案，尤其是在业主要求能多终端无门槛使用的诉求中，该方案具有一定的优势。实时云渲染是基于分布式GPU集群，提供音视频串流、应用云化的云端渲染平台。用户只需上传应用包、发布应用、访问链

VR眼镜+数字孪生，远隔万里亦能操控项目！

透过一幅小小的VR眼镜，就能实现世界各地重要项目的实时操控，这曾经电影中的一幕，如今已在环保产业领域内成功落地。当下位于环科园的新南威尔士大学（宜兴）环境技术创新中心，正以数字孪生技术赋能环保产业踏浪数字化的宜兴力量，推动环保产业“智”造升级。上图所示的VR眼镜，是新南威尔士大学（宜兴）环境技术创新中心自主研发的，智慧水务数字孪生技术的应用设备，大屏幕就是工作人员的第一视角，这是澳大利亚达博市一个

数字孪生世界建设核心能力:地理信息数据应用能力

地理信息数据是数字孪生的核心基础之一，它能够把真实世界的空间结构和关系映射到数字世界，包含了静态的地理元素和动态的时空变量，如道路、建筑、水系、交通流量、人口密度、环境质量等，它能够反映真实世界的时空特点和动态变化，为数字孪生进行分析、预测、优化提供依据。在数字孪生应用的建设阶段，地理信息数据是数字孪生应用的输入，能够通过各种传感器和设备进行收集和传送，并通过云计算和大数据技术处理和存储，为数字孪

数字孪生的实施成本 vs. 产生的价值

了解数字孪生和工业物联网（IIoT）技术如何协同工作。实施数字孪生有益于制造企业更好地优化生产运营和改进系统效率。在很大程度上，工业物联网（IIoT）使数字孪生成为可能，更易于对工业运营、设备和系统进行优化。数字孪生和IIoT技术可以协同工作。实施数字孪生可以使工业运营和系统受益。01数字孪生的定义数字孪生（Digital Twin），是真实世界机器、设备或过程的数字表示。但数字孪生不仅仅是仿真。

“数字孪生”赋能城市管理

6月25日，在湖北省襄阳市襄州区智慧平台总控室，LED大屏上显示着一座“虚拟襄州”，城区大到道路、建筑、商铺，小至路灯、井盖都逐一呈现，城市管理者可随时进行管理调度。、襄州区智慧城市管理平台是湖北省首个5G智慧城管“数字孪生”三维全景平台。平台依托建筑信息模型、地理信息系统、物联网等先进技术，整合多渠道信息资源，将城区按比例进行三维真实还原。综合执法、交通管理、环卫监督等21个城市管理模块分布其中

物联网和互联互通在智慧城市中的作用

物联网和人工智能等创新技术对于智慧城市概念的设计和开发变得越来越重要，连接各个层面和元素。本文将概述这些技术在这一新领域中的关键作用。什么是智慧城市？智慧城市被定义为一个人口中心，其采用一系列数字技术来丰富居民的生活。这与城市应该是什么的传统理论截然不同。智慧城市已被多个政府和行业思想领袖广泛吹捧为未来的城市。根据联合国的数据，到2050年，世界上大约70\%的人口将居住在城市地区，在环境、经济和

现代大型通用仿真软件的设计与构架

大型通用仿真软件是一种综合性的信息产品，融合了软件工程、计算数学、工程学、物理学、以及产品设计等多学科内容，开发难度大、研发周期长。一款成功的通用仿真软件，与良好的设计定位和构架开发密不可分。随着科技的发展，我们发现现代仿真软件和10年前的产品已经有了很大的不同。计算结果的精确性与稳定性，友好的人机交互界面，已经不再是开发者的重心，因为这些需求已经极大的解决了。由于AR/VR、云计算、人工智能等新

开放、合作、赋能、共赢！杭州易知微正式加入金兰组织

近日，杭州易知微科技有限公司受邀加入由人大金仓创立的信创生态联盟“金兰组织”，双方作为信创领域的生态伙伴，将秉承“开放、合作、赋能、共赢”的理念，达成产业链合作共赢，形成平台资源整合互补的新局面，共同推动国产化软件高质量发展。金兰组织是由人大金仓发起，并联合国产基础软硬件及行业头部企业共同成立的生态合作组织。其宗旨是协同产业链上下游企业、行业专家及用户等相关创新力量，实现优势互补、资源共享、技术攻

数字孪生的关键技术

建模、仿真和基于数据融合的数字线程是数字孪生的3项核心技术。1）建模数字化建模技术起源于20世纪50年代，建模的目的是将我们对物理世界或问题的理解进行简化和模型化。数字孪生的目的或本质是通过数字化和模型化，消除各种物理实体、特别是复杂系统的不确定性。所以建立物理实体的数字化模型或信息建模技术是创建数字孪生、实现数字孪生的源头和核心技术，也是“数化”阶段的核心。数字孪生的模型发展分为4个阶段，这种划

数据要素的四层分类法有哪些？

在传统信息理论中，根据加工情况通常将信息分为零次信息、一次信息、二次信息、三次信息。类比到数据要素市场领域，同样可以从数据要素开发利用层次的角度，对不同开发利用层次的数据要素产品形态、权属流转、价值分配、流通治理、优化配置等开展研究。为此，本研究提出将数据要素划分为原始数据（0阶数据）、脱敏数据（1阶数据）、模型化数据（2阶数据）和人工智能化数据（3阶数据）四个层面，并设计针对不同层级的数据要素市