数字孪生哪些核心技术成为制造业的最大特点

  数字孪生作为新一代高新技术，与人工智能、5G、区块链等前沿技术相结合，与各行业不断融合深化，有效推动各行业数字化转型发展，实现产业升级和智能互联网时代的变革。数字孪生是集感知、传输、云计算、建模、仿真等一系列技术于一体的创新应用，是新一代制造业的最大特点。综上所述，面对众多复杂的新技术，核心技术主要体现在五个方面。

  1.建模

  目前大部分厂商的建模都是在特定领域发展成熟的，后期采用整合和数据融合的方法对不同领域的模型进行整合。但是这种方法只能融合数据表面，无法深度合成模型。多领域建模是指从最初的概念设计阶段开始实施，从不同领域和深层机制层面对物理系统的跨领域设计理解和建模。难点在于多特征融合需要匹配高精度传感器测量数据的动态更新，采集的数据必须与实际系统数据高度一致。该协议需要在长度、时间尺度和耦合范围方面精确。

  2.物联网

  物联网是承载数字孪生数据流的重要工具。物联网可以为数字孪生与物理实体之间的数据交互提供链接，即通过部署在物联网物理实体关键点的传感器感知必要的信息，并传输到互联网通过各种短距离无线通信技术或远距离通信技术传输到数字孪生。技术难点在于，受限于当前技术发展水平，传感器类型、精度、可靠性等没有统一标准，老旧复杂设备或工业系统感知能力弱，还有很长的路要走去构建一个智能系统。

  3.人工智能

  在数字孪生的应用中，需要在虚拟空间中实现真实物理映射的多概率模拟，这与算法模型和人工智能的发展密不可分。非常复杂的设计模型被放入神经网络中，深度学习可以将高自由度模型降低为低自由度模型，仍然可以提供我们需要的模型能力。原则上，必须模拟所有物理映射的虚拟，而这些模拟既费时又费力。使用人工智能可以有效地选择最可用的模拟选项。

  4.VR（虚拟现实）

  VR技术是支撑数字孪生系统建设的重要环节。在VR技术的加持下，物理实体的制造、运行、维护状态可以以超现实的形式呈现，提供视觉、声音、触觉等各个方面的沉浸感。风格的虚拟现实体验。VR技术对于复杂实体的难点在于需要大量高精度传感器采集系统的运行数据，为VR技术提供必要的数据源和支撑。同时，VR技术本身也需要突破和改进，以提供更真实的用户体验。

  5.高性能计算

  数字孪生系统复杂功能的实现很大程度上取决于其背后的算力平台，而实时性是衡量数字孪生系统性能好坏的重要指标。因此，如何综合考虑系统安装的计算平台的性能、数据传输网络的时延、云计算平台的计算能力，设计出满足系统实时分析的最优系统计算架构需求，是应用数字孪生的重要组成部分。平台的计算能力直接决定了系统的整体性能。

  作为技术新秀，数字孪生技术还处于发展阶段，但国内一些企业从一开始就重视自主研发技术的重要性。广州华锐互动数字孪生系统，为企业数据提供可视化、三维化整合体现，辅助企业精准、科学、合理决策。数字孪生系统可用于智慧工厂、智慧楼宇、智慧园区、智慧产品等多个领域。