北京
数字孪生是一种数字化理念和技术手段，它是将物理实体数字化，通过可视化的方式实现对本体全生命周期的动态映射及交互。通过数字孪生，现实世界中的物理实体可以被完整复刻在虚拟世界中，形成现实与虚拟之间的映射关系。虚拟世界亦能实时且精确地映射物理世界的整个生命周期，以达到模拟、监测、预测和优化等目的。
北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年，专注于创新性的“视频孪生（实时实景数字孪生）”技术研发与应用。公司依托自研三维地理信息引擎（3DGIS），融合建筑信息模型（BIM）、视频监控（Video）、人工智能（AI）及物联网（IOT）等多种技术，并在此基础上推出了“云舟披萨”低代码PaaS开发平台、实景孪生虚实融合一体机、行业解决方案等多个系列的产品。
凭借领先的技术基础，智汇云舟持续助力各行业数字化转型，以及推动产业协作的数字化升级。公司先后参与了许多重点项目建设，应用领域涉及智慧城市、智慧园区、数字乡村、工业制造、轨道交通、军工、雪亮工程（平安城市）、司法监管、应急指挥、机场、学校、医院、水利、电力等全行业场景。
一、数字孪生应用阶段
一个数字孪生系统，按照其所能实现的功能来分，大致可分为4个发展阶段：
（1）数化仿真阶段
在这个阶段，数字孪生要对物理空间进行精准的数字化复现，并通过物联网实现物理空间与数字空间之间的虚实互动。这一阶段，数据的传递并不一定需要完全实时，数据可在较短的周期内进行局部汇集和周期性传递，物理世界对数字世界的数据输入以及数字世界对物理世界的能动改造基本依赖于物联网硬件设备。
（2）分析诊断阶段
在这个阶段，数据的传递需要达到实时同步的程度。将数据驱动模型融入物理世界的精准仿真数字模型中，对物理空间进行全周期的动态监控，根据实际业务需求，逐步建立业务知识图谱，构建各类可复用的功能模块，对所涉数据进行分析、理解，并对已发生或即将发生的问题做出诊断、预警及调整，实现对物理世界的状态跟踪、分析和问题诊断等功能。
（3）学习预测阶段
实现了学习预测功能的数字孪生能通过将感知数据的分析结果与动态行业词典相结合进行自我学习更新，并根据已知的物理对象运行模式，在数字空间中预测、模拟并调试潜在未发觉的及未来可能出现的物理对象的新运行模式。在建立对未来发展的预测之后，数字孪生将预测内容以人类可以理解、感知的方式呈现于数字空间中。
（4）决策自治阶段
到达这一阶段的数字孪生基本可以称为是一个成熟的数字孪生体系。拥有不同功能及发展方向但遵循共同设计规则的功能模块构成了一个个面向不同层级的业务应用能力，这些能力与一些相对复杂、独立的功能模块在数字空间中实现了交互沟通并共享智能结果。而其中，具有“中枢神经”处理功能的模块则通过对各类智能推理结果的进一步归集、梳理与分析，实现对物理世界复杂状态的预判，并自发地提出决策性建议和预见性改造，并根据实际情况不断调整和完善自身体系。
二、数字孪生未来发展趋势
数字孪生是物联网发展的新阶段，数字孪生的应用普及将推进以“万物互联”为目标的传统物联网正在向“万物智联”为目标的下一代物联网演进，复杂多样的业务需求和精准泛在的感知数据对以行业现场网在内的通信网络提出了更高要求。
数字孪生正处于发展的上升期，技术体系不断完善，产业融合持续提速，行业应用加速渗透。未来，随着新型 ICT 技术、先进制造技术等的共同发展，数孪生在数据采集、建模、互操作、可视化、平台等多个方面将持续深入提升，数字孪生技术体将一边探索和尝试、一边优化和完善。
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