数字孪生挑战与机遇并存
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据 ， 集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程 ， 在虚拟空间中完成映射 ， 从而反映相对应的实体装备和应用场景的全生命周期过程 。
数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点 ， 在5G技术下 ， 数字孪生将更容易落地 。
在工业领域 ， 数字孪生的使用将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革 。 通过数字孪生技术 ， 不仅能够对工厂设备进行监测 ， 实现故障预判和及时维修 ， 还可以实现远程操控、远程维修 ， 极大降低运营成本 ， 提高安全性 。
在医疗领域 ， 个人的健康监测与管理通过数字孪生可以更清楚地了解身体的变化 ， 对疾病做出及时预警 。 未来可通过各种新型医疗检测和扫描仪器以及可穿戴设备 ， 完美地复制出一个数字化身体 。 通过追踪这个数字化身体的运动与变化 ， 来更好地进行健康监测和管理 。
在智慧城市领域 ， 无人机群将为城市提供基于图像扫描的城市数字模型 ， 使街道、社区、娱乐、商业等各功能模块都可拥有数字模型 ， 便于人类对城市智慧化管理 。
数字孪生的发展也面临一定的挑战 。 数字孪生技术需要进行全域感知、运行监测 ， 并整合历史积累数据进行运算 ， 还要做到快速及时地输出信息 。 在数据的感知方面 ， 目前的技术水平在工厂中对机器精确的全域感知依然有难度 。 在软件方面 ， 需要更加先进的算法和各类软件的整合 ， 例如利用人工智能、边缘计算等技术 ， 对数据进行更加快速的分析处理 ， 进行可视化呈现 。 数字孪生未来发展问题的解决需要依赖芯片、传感器、物联网、软件算法等技术的进步 。
展望未来 ， 随着城市数字模型的扩充与发展 ， 数字孪生技术将覆盖城市的每条电力线、变电站、污水系统、供水和排水系统、城市应急系统、交通控制系统等诸多地方 。 当下 ， 数字孪生技术的瓶颈来自方方面面 ， 暂时还无法大规模普及使用 ， 但它可以为工业制造、未来生活带来无限的可能 。 随着芯片、传感器、物联网、软件算法等技术的发展 ， 数字孪生将有更多想象空间 。
编辑:秦立玲
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