数字孪生提供数字信息以及可视化信息，帮助设计师、建筑师、工程师和其他相关利益方以的方式直观了解各种结构。通过使用数字孪生，传统分析方法难以辨别的模式可以清晰显现，让你对于如何提洞若观火。

以城市规划为例，如果获得对交通模式的鸟瞰图以及到毫秒的车流变化和交通信号灯数据，就可以帮助城市规划人员分析交通模式，确定在哪些位置添加新的信号灯或改有信号灯的切换时机。这样的数字孪生还可以帮助他们判断添加新购物中心或办公楼的可行性，农业数字孪生，或者新增一条高速公路出口匝道是否能缓解市中心的拥堵。

对于无人驾驶汽车，可以将来自传感器的数据与车辆的速度、制动、启动和转弯数据相结合，应用于3D模型，从而了解车辆任何时候的动态。可以将视角拉近到仪表盘，数字孪生，查看那里的视野，也可以在车辆运动时获得不断变化的实时数据指标。使用数字孪生，工程师可以获得单靠数据流送难以把握的深刻见解。

通过工厂的数字孪生，你可能会注意到，如果把某些原材料或机器人放置在离特定机器更近的地方，可以大大缩短生产时间。

简而言之，数字孪生提供了通过监视与分析资产、工艺和工作流程来节省时间与金钱的途径。

强化数字孪生城市顶层设计

　　数字孪生城市是通过构建城市物理世界与网络虚拟空间对应、交互的复杂系统，在网络空间再造一个与之匹配的孪生城市，实现城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化。数字孪生城市已成为主要经济体的共同选择。新加坡、英国等国家相继启动了建设。

　　我国数字孪生城市已步入建设实施落地期，应用场景包括交通、能源、水利等领域。中国移动全力打造“新型智慧城市运营商”，数字孪生项目，一直致力于数字孪生城市的研究。

　　我国数字孪生城市整体仍处于初期探索阶段，存在数据采集门槛高、信息基础设施建设不足、平台模型标准化不高、应用层次和深度不够、关键技术领域“卡脖子”等问题。

　　为此，加强体制机制建设，强化数字孪生城市顶层设计；加强全域物联终端统一规划和全域标识体系构建，提升城市级物联信息采集能力；加强新基建与数字孪生城市的同步规划和能力提升，提升虚实交互的实时性；加快CIM也就是城市信息模型的标准建设，构筑统一的CIM平台；完善数字孪生城市产业生态，深化数字孪生城市应用；加强数字孪生城市关键技术支持与突破，加快落实技术工作。

.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。

其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。

建模与数字孪生关注点不同，建模关注于模型的保真度，即，是否能够准确的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。

其实个性化本身就是提高了不确定性，数字孪生模拟，这是一个大的不确定性环境，另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性，因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量（成本过高）的变量，而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗？

因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题，而今天的时代，一方面需求导致更多这样的问题，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。

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