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出版者:科学出版

作者:刘南，刘仁义 著

出品人:

页数:469

译者:教育部地理教学指导委员会地理信息系统教学指导组

出版时间:2002-6

价格:45.00元

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isbn号码:9787030103154

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《数字孪生：现实世界的虚拟镜像与智慧互联》 内容梗概 本书深入探讨了数字孪生这一前沿技术的核心理念、关键技术、构建方法及其在各行各业的广泛应用。通过详实的理论阐述和丰富的案例分析，读者将全面理解数字孪生如何将物理世界与数字世界无缝融合，从而驱动创新、优化决策并实现前所未有的智能化水平。 第一章：数字孪生的概念与演进 本章旨在为读者构建对数字孪生的清晰认知。我们将从数字孪生的基本定义出发，深入剖析其核心构成要素：物理实体、数字模型以及它们之间实时、双向的连接。我们将追溯数字孪生概念的起源，探讨其从最初的工业领域萌芽，逐步发展成为涵盖智慧城市、智慧医疗、智能制造、能源管理等多元化应用的综合性技术体系的演进历程。 定义与核心要素： 物理实体（Physical Entity）： 指代现实世界中存在的任何物理对象、系统或流程，例如一台设备、一座建筑、一个工厂、一座城市，甚至是一个生态系统。 数字模型（Digital Model）： 是物理实体在虚拟空间中的精确映射，包含其几何形状、物理属性、行为逻辑、运行状态等信息。这通常是通过CAD、BIM、IoT传感器数据、仿真模型等多种技术手段构建。 连接与交互（Connection & Interaction）： 是数字孪生最关键的特征。通过物联网（IoT）传感器、通信网络、云计算等技术，物理实体的数据能够实时、准确地传输到数字模型中，使数字模型能够反映物理实体的实时状态。反之，通过对数字模型的分析、模拟和优化，得出的决策和指令可以反馈到物理实体，从而影响其运行。这种双向的、实时的连接是实现数字孪生价值的关键。 发展历程回顾： 早期概念萌芽： 数字孪生并非凭空出现，其思想根源可以追溯到产品生命周期管理（PLM）、计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）等技术。早在20世纪就有将实体模型进行数字化表示的尝试。 工业4.0的推动： 随着工业4.0的浪潮，物联网、大数据、人工智能等技术的成熟，为数字孪生的实现提供了坚实的基础。在智能制造领域，数字孪生被视为实现“智能工厂”和“未来工厂”的核心支撑。 应用领域的拓展： 从最初的航空航天、汽车制造等高端制造领域，数字孪生逐渐渗透到建筑工程、智慧城市、医疗健康、能源电力、交通运输、农业等几乎所有行业。 与相关概念的区分： 数字模型（Digital Model）： 数字模型是数字孪生的基础，但数字孪生更强调的是“生命周期”、“实时连接”和“双向交互”。一个静态的三维模型并非数字孪生，只有当它能够与物理实体进行实时数据交换，并模拟其动态行为时，才能称为数字孪生。 模拟（Simulation）： 模拟是数字孪生实现其价值的重要手段之一，但数字孪生本身不仅仅是模拟。数字孪生是物理实体的动态、实时映射，而模拟是基于模型进行特定场景的预测和分析。数字孪生可以集成和驱动各种模拟。 虚拟现实（VR）/增强现实（AR）： VR/AR更多地关注用户与数字内容的交互体验，而数字孪生关注的是物理世界与数字世界的映射和互联。VR/AR可以作为数字孪生的可视化和交互工具，但并非数字孪生的核心。 第二章：数字孪生的关键技术支撑 本章将深入剖析支撑数字孪生构建和运行的核心技术体系。我们将详细介绍物联网、大数据、云计算、人工智能、三维建模、边缘计算等关键技术，以及它们如何协同工作，共同赋能数字孪生。 物联网（IoT）： 传感器技术： 各种物理量传感器（温度、压力、湿度、位置、振动等）是采集物理实体实时数据的源头。 通信协议与网络： Wi-Fi, Bluetooth, LoRa, NB-IoT, 5G等通信技术负责将海量传感器数据可靠、高效地传输到云端或边缘。 设备管理平台： 用于连接、管理、监控和配置大量的IoT设备。 大数据技术： 数据采集与存储： 实时、海量的传感器数据以及其他来源的数据（如历史记录、设计文档）需要高效的采集和存储方案，如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。 数据处理与分析： 对异构、海量数据进行清洗、转换、集成和挖掘，从中提取有价值的信息和洞察。 云计算与边缘计算： 云计算： 提供强大的计算、存储和分析能力，支持大规模数字孪生模型的构建、运行和数据管理。 边缘计算： 将数据处理和分析能力部署在靠近数据源的设备或网络边缘，实现低延迟、高效率的数据响应，尤其适用于对实时性要求极高的场景。 人工智能（AI）与机器学习（ML）： 模式识别与预测： 利用ML算法分析历史数据和实时数据，识别设备故障模式，预测设备寿命，优化运行参数。 智能决策与优化： 基于AI模型进行自主决策，例如智能调度、路径规划、资源分配等。 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）： 用于理解非结构化数据（如文本报告、图像信息），进一步丰富数字孪生的信息维度。 三维建模与可视化技术： CAD/CAE/BIM： 用于创建物理实体的精确几何模型和工程属性。 游戏引擎与图形渲染： 如Unity, Unreal Engine等，用于构建逼真、沉浸式的三维可视化环境，提升用户体验。 实时渲染与交互： 确保数字孪生模型能够流畅地展现物理实体的动态变化，并支持用户进行交互操作。 数字孪生平台与架构： 多层架构： 通常包括数据层、模型层、应用层、展现层等，实现功能模块的解耦和复用。 互操作性与标准化： 确保不同系统、不同厂商的数字孪生组件能够协同工作。 第三章：数字孪生的构建方法与流程 本章将详细介绍构建一个完整的数字孪生系统所需的关键步骤和方法论。我们将从需求分析、数据采集、模型构建、连接集成到验证部署，提供一套系统性的实践指南。 需求分析与目标设定： 明确数字孪生要解决的业务问题、期望达到的效益（如提高效率、降低成本、优化性能、增强安全性等）。 定义数字孪生的范围、精度要求、更新频率等关键指标。 数据采集与整合： 数据源识别： 确定物理实体相关的各类数据源，包括IoT传感器、SCADA系统、MES系统、ERP系统、设计文档、历史运行数据等。 数据采集策略： 设计合理的数据采集方案，包括采集频率、采样率、数据格式等。 数据清洗与预处理： 对采集到的原始数据进行去噪、去重、格式转换、缺失值填充等处理，确保数据质量。 数据模型设计： 构建能够存储和管理异构数据的统一数据模型。 数字模型构建： 几何建模： 利用CAD、BIM等工具创建物理实体的三维几何模型。 物理建模： 建立描述物理实体行为、性能的数学模型，可能涉及多物理场仿真。 行为建模： 编写代码或利用建模语言描述实体在不同工况下的行为逻辑。 数据模型整合： 将采集到的实时数据与静态模型进行关联。 连接与集成： IoT平台集成： 将传感器数据通过IoT平台接入数字孪生系统。 API接口设计： 为不同模块和外部系统提供标准化的API接口，实现数据和功能的互通。 实时数据同步： 建立物理实体与数字模型之间的实时数据流，确保信息的一致性。 功能开发与实现： 监控与可视化： 开发用户界面，以直观的方式展示物理实体的实时状态和运行情况。 分析与诊断： 集成数据分析和AI模型，实现故障诊断、性能评估等功能。 仿真与预测： 构建仿真引擎，用于模拟不同场景下的系统响应，预测未来趋势。 优化与控制： 开发优化算法，并实现对物理实体的远程控制和指令下达。 测试、验证与部署： 离线测试： 在部署前对数字孪生系统的各个模块进行充分的单元测试和集成测试。 在线验证： 在实际环境中进行小范围部署和验证，对比数字孪生预测与实际情况的差异。 持续优化： 根据运行反馈，不断调整和优化数字孪生模型和系统功能。 第四章：数字孪生在各行业的应用实例 本章将聚焦数字孪生在不同行业中的具体落地应用，通过详实的案例分析，展现数字孪生的实际价值和带来的变革。 智慧城市： 城市交通管理： 构建城市交通数字孪生，实时监测车流量、信号灯状态，预测拥堵，优化信号配时，规划最优路线。 基础设施管理： 对桥梁、隧道、供水管网、电力网络等进行数字孪生建模，实现状态监测、早期预警、维护优化，延长使用寿命。 能源管理： 搭建区域能源网络数字孪生，优化能源调度，提高能源利用效率，实现峰谷电价管理。 应急响应： 在灾害发生时，通过城市数字孪生模拟灾情蔓延，指导救援力量部署，优化疏散方案。 智能制造： 产品设计与仿真： 在产品设计阶段构建数字孪生，进行多物理场仿真，优化设计方案，缩短研发周期。 生产过程监控与优化： 建立生产线数字孪生，实时监测设备状态、生产节拍、质量指标，预测潜在故障，优化生产排程，提高生产效率和产品良率。 设备预测性维护： 通过对设备数字孪生的实时监测和AI分析，预测设备故障，提前安排维护，避免非计划停机。 供应链管理： 构建覆盖整个供应链的数字孪生，实现对物料、生产、仓储、物流的实时可见性和协同优化。 智慧医疗： 患者个体数字孪生： 基于患者的生理数据、基因信息、病史等构建个性化数字孪生，辅助医生进行诊断、制定治疗方案，并预测治疗效果。 手术模拟与规划： 在手术前，利用患者的影像数据构建手术区域数字孪生，进行术前演练，优化手术路径，降低风险。 医院运营管理： 搭建医院整体数字孪生，优化病床分配、设备调度、人员排班，提高医院运营效率。 药物研发： 构建分子、细胞、组织甚至人体的数字孪生，加速药物靶点发现、药效评估和毒副作用预测。 能源与公用事业： 电网监控与优化： 建立输电、配电、变电等环节的数字孪生，实时监测电网负荷、故障点，优化电力调度，提高供电可靠性。 风力发电与太阳能电站管理： 构建风力涡轮机、光伏阵列的数字孪生，实时监测运行状态，预测发电量，优化维护计划。 油气管道监测： 对油气管道进行数字孪生建模，实时监测压力、流量、温度，检测泄漏，保障安全运行。 建筑与房地产： 建筑生命周期管理： 从设计、施工到运营维护，全过程构建建筑数字孪生，实现节能优化、设备管理、空间利用率提升。 智能楼宇： 将楼宇的HVAC系统、照明系统、安防系统等集成到数字孪生中，实现智能化控制和管理。 第五章：数字孪生的未来发展趋势与挑战 本章将展望数字孪生技术的未来发展方向，探讨其可能带来的颠覆性影响，并分析当前面临的技术、经济和伦理挑战。 技术趋势： 更精细化的建模： 随着计算能力的提升和仿真技术的进步，数字孪生模型将更加精细，能够模拟更微观的物理现象。 AI驱动的自治性增强： 数字孪生将与AI更深度融合，实现更高级别的自主决策和自适应优化。 跨领域互联互通： 不同领域的数字孪生之间将实现更广泛的互联互通，构建更宏观、更复杂的数字生态系统。 联邦数字孪生： 强调去中心化和隐私保护的联邦学习模式将应用于数字孪生，允许在不共享原始数据的情况下进行模型训练和协同。 低代码/无代码开发： 降低数字孪生开发的门槛，使更多非专业人士能够参与数字孪生系统的构建和应用。 应用拓展： 个性化服务： 从产品到服务的全生命周期，数字孪生将推动高度个性化的服务模式。 可持续发展： 在环境保护、资源管理、气候变化应对等领域发挥更大作用。 元宇宙的实体支撑： 数字孪生可能成为元宇宙中现实世界映射的基础，连接虚拟与现实。 面临的挑战： 数据安全与隐私： 如何在共享和使用海量数据时保护数据安全和个人隐私是关键问题。 互操作性与标准化： 跨平台、跨行业的互操作性仍然是亟待解决的问题。 成本与投资回报： 构建和维护完整的数字孪生系统需要巨大的投入，如何证明其投资回报率是商业应用的关键。 人才与技能缺口： 掌握数字孪生相关技术和应用知识的人才相对稀缺。 伦理与法规： 随着数字孪生能力的增强，其带来的伦理问题（如算法偏见、责任归属）和法规制定将日益重要。 结论 数字孪生正以前所未有的力量重塑着我们的物理世界和数字世界，它不仅是技术的集大成者，更是驱动未来智能化转型的关键引擎。通过对本书内容的学习和实践，读者将能够深刻理解数字孪生的价值，掌握其构建方法，并为其在各行各业的创新应用提供坚实的基础，共同开启一个更加智能、高效、可持续的未来。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是简单罗列技术术语，而是深入挖掘了支撑现代地理信息服务的底层逻辑。我是一个对算法和数据结构略有研究的读者，这本书在谈及空间数据库的优化和高性能空间查询算法时，展现出了极高的专业水准。作者没有回避技术难点，而是用严谨的数学推导和清晰的伪代码来阐述原理，这对于希望深入研究底层实现的技术人员来说，无疑是一份宝藏。我尤其欣赏它在讨论Web服务的标准化和互操作性时所持有的批判性视角，提出了许多值得深思的行业发展方向。虽然有些章节需要集中精力反复阅读才能完全消化，但这正是高质量技术书籍的特点——它要求读者主动思考，而不是被动接受。读完后，我对如何设计一个可扩展、高可靠性的地理空间应用系统有了全新的认识。

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天哪，我刚翻完这本关于现代地图制作和空间信息系统的书，简直是打开了我对地理信息技术世界的大门。它不是那种枯燥的教科书，读起来非常流畅，作者的笔触就像一位经验丰富的老向导，带着你一步步探索从基础理论到复杂实践的全过程。我特别喜欢它对数据采集和处理流程的细致描绘，那些关于坐标系统转换和数据可视化的章节，解释得深入浅出，即便是初学者也能迅速抓住要点。更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论的讲解，而是穿插了大量实际案例，让我能真切地感受到这些技术是如何在城市规划、环境监测乃至应急管理中发挥关键作用的。书中的图示质量非常高，很多复杂的空间分析模型都被图形化地展示出来，这对于理解那些抽象的概念实在太有帮助了。看完这本书，我感觉自己对如何构建一个功能完善的空间信息平台有了清晰的蓝图，也对未来利用这些工具解决实际问题充满了信心。

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说实话，我抱着试试看的心态开始阅读这本书，但很快就被它对新兴技术的洞察力所折服。现在的技术迭代太快了，很多传统教材都跟不上潮流，但这本书却紧跟前沿。我指的是它对云计算、物联网数据流处理与地理信息融合的讨论，这部分内容非常前沿和及时。作者不仅讲解了如何使用现有的云服务平台进行部署，还探讨了边缘计算在海量传感器数据实时处理中的潜力。整个阅读过程给我一种强烈的“与时俱进”的感觉，仿佛在和一位站在行业最前沿的专家进行对话。特别是关于数据安全和隐私保护在空间数据共享中的挑战与对策，书中提出的观点非常具有前瞻性和建设性，让我对未来几年内的技术发展方向有了更清晰的判断。对于任何想确保自己的技术栈不过时的专业人士来说，这本书都具有不可替代的价值。

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我作为一个非技术背景的行业管理者，一直努力想弄清楚那些听起来高大上的“地理空间智能”究竟是怎么一回事。这本书真是帮了我大忙！它的叙述方式非常注重应用场景和业务价值的转化。作者巧妙地将晦涩的技术概念转化为一系列可理解的商业逻辑和决策支持工具。比如，它关于三维场景渲染和用户体验设计的探讨，完全是从最终用户和决策者的角度出发的，让我明白了为什么有些信息平台用起来效率极高，而有些却让人一头雾水。书中的内容结构非常清晰，从宏观的概念到具体的解决方案，过渡自然。虽然我对那些复杂的代码片段不感兴趣，但它对不同技术栈的优缺点对比分析，以及对未来趋势的预测，都为我制定部门的技术路线图提供了重要的参考依据。这绝对是一本能帮助非技术人员快速入门并掌握行业核心概念的优秀读物。

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这本书的排版和设计也值得称赞，阅读体验非常舒适。它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件精心制作的工具书。我注意到书中使用了大量的流程图和架构图来解释复杂的系统集成过程，这些图表绘制得极其精细，信息密度适中，避免了信息过载。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“关键概念回顾”和“延伸阅读推荐”部分，这为我进行知识复习和进一步的学术探索提供了极大的便利。与市面上许多只有理论没有实践指导的书籍不同，这本书在讲解构建模块时，会非常具体地提及相关的开源库和行业标准，这使得我在尝试复现或构建自己的项目时，有了明确的起点。总而言之，这本书的整体编排体现了极高的专业素养和对读者的尊重，它是一本既能深入学习底层原理，又能指导实际操作的典范之作。

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