数字孪生与大数据可视化平台架构的区别和关系，结合应用分析

当前，数字孪生、人工智能、大数据和工业互联 等技术迅猛发展，推动数字化世界的边界急速扩张。从应用角度看，这些技术是一个不可分割整体的不同侧面，存在着内在的必然联系。

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 （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。

数字孪生与大数据可视化

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。

数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产；是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

两个技术都以数据为基础，数据采集都是二者不可缺少的环节，不同的是数字孪生技术更强调优化，大数据更强调数据分析。数字孪生帮助打造了大数据环境，而大数据环境提供了全程数据服务。

接下来将从工业案例入手，说明大数据与数字孪生技术在应用中的共性和联系。

1、风机故障诊断模型

大数据和数字孪生技术可以应用在风力发电的很多方面，风机的故障诊断和预防性维护是其中一个重要的应用。在风机的日常运行过程中，用于固定风机叶片的螺栓会发生松动，最终会导致风机叶片掉落，甚至造成整个风机的倒塌。由于风机往往成片地建设在山顶等处，距离维护人员驻地比较远，叶片又安装在几十米高的支柱上，维护人员很难时常对叶片紧固螺栓进行检测，数字孪生技术巡查中也很难发现问题。应用现代化的手段进行检测和维护成为必然。这就是建立风机数字孪生模型和应用大数据对风机进行故障诊断的主要动力和源泉。

2、飞机液压系统数字孪生模型

数字孪生技术在飞机上，前起落架/主起落架的收放、舵面的操纵往往是通过液压系统完成的。在使用过程中，可能会因微小渗漏等原因，数字孪生技术使液压系统压力会逐渐降低。当这个压力降低到一定程度时，就可能引起前起落架意外收起等问题从而引发如图的飞行事故。

数字孪生技术预测下一个起落的液压系统压力，或在不添加液压油的情况下，可以执飞的起落数，从而描绘出液压系统压力曲线，保障飞行安全，减少事故的发生。