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AR是增强现实，云是指数据的存储与计算。由于AR技术的特性，在云端储存的信息包括世界坐标信息、特征点云地图等信息，然后被智能终端检索，融合现实与虚拟世界信息的一种能力。 AR云的共享，要求多名玩家共享世界坐标，每位玩家进入“共享”坐标系系统中，需要将自己的坐标系重定位到SLAM地图中，并获得正确的pose信息。接下来每一帧都要做坐标共享的事情，这种坐标同步及时发生，这个耗时即AR云同步速率，反映在用户设备上就是延迟。 例如你在广场的雕塑上创作了一副AR涂鸦，想让其他人也看到你的精美作品，就必须要用到AR云的持久化、世界坐标共享的能力；如果需要协作完成AR作品，也离不开AR云的坐标共享功能。图是Google的Just a Line的多人协作玩法。 重定位技术 如果想解释清楚云AR，就一定绕不开重定位技术，多人共享世界坐标、AR内容持久化都用到的重定位技术。 SLAM技术具有World Tracking的能力，其结果是基于Feature的点云，我们称之为SLAM的地图信息。重定位技术点核心是一种特殊的搜索方法。用户的设备通过当前帧信息，搜索覆盖的物理区域的SLAM地图，以查找自己在SLAM地图中的坐标位置。 这种搜索是耗时的，对普通用户来说甚至要求有些苛刻。上传的关键帧信息，都需要在AR云端做必不可少的暴力运算，如果当前信息和SLAM的地图信息差别较大，容易导致重定位失败或不够准确。当然也是有解决方案的，可以通过数据采集、深度学习的方法增重定位的宽容度，让AR云的能力更普世。 云AR的构建 有两种数据采集的模式： 1.中心化数据采集 这种方法一般是由供应商提前批量扫描，进行地图数据收集并在云端存储，然后客户再通过重定位技术获得自己在地图中的坐标。这种一般应用与展馆、商场的室内导航，或者多人互动的营销类项目。 2.众包采集 人们活动的区域有限，通过每个用户使用自己的摄像头收集地图信息，然后再进行重定位，这样的结果就是世界地图越来越大，总是来说是一种分而化之的方式。 CloudXR云服务基于NVIDIA CloudXR技术、集成了业界领先的镭速引擎，可为用户提供高清晰度低延时的沉浸式VR/AR应用托管服务。 基于3DCAT稳定、高效、低延时的云端GPU实时渲染能力，CloudXR可将任意终端设备（包括头戴显示器HMD和连网的Windows、安卓设备）转变为可显示专业级质量图像的高清XR显示器。 用户无需部署工作站或外置VR追踪系统，即可利用3DCAT云端渲染力获得高清串流体验。 借助CloudXR，任何人可在全世界的任意地点轻松体验各种虚拟显示的沉浸式应用。欢迎下载客户端app体验在线实时渲染的VR/AR演示内容。

数字孪生，说直白一些，其实也是一种理念、模式或机制，相对于CPS似乎更加能够引起大家的共鸣，这都是可以利用和引导大家发展的。对数字孪生的看法，也应该抱着一种开放的态度，这不是谁家的自留地，也不是单靠某几家就可以搞出来的，因为这本就不是一个具体的东西，只有百花齐放才能够落地结果。 （1）数字孪生与工业互联网的关系 数字孪生是闭环CPS过程的典型体现，具有“虚实同步、以实融虚、以虚控时”特点，工业互联网/工业互联网资源状态及控制的泛在化基础设施能力是支持数字孪生得以实现的基础，同时数字孪生也是工业互联网平台贯通软硬环节的有效支撑。数字孪生所强调的物理实体的状态数据采集，尤其是实时的数据采集，就与当前工业互联网发生了密切的关系。即使在没有工业互联网之前，我们对于物理实体也总是想办法通过各种传感器来进行数据采集，只是比较繁琐，可能实时性也不够，更别说实现对物理实体指令驱动下干预运行的功能。因此对于工业互联网来说，从基础设施的角度，应该尽量的统一标准，否则的话也只是一种理念，看起来也很美好，其实很难做。当国内沉浸于智能制造和工业4.0的宏大理念的时候，其实不管是德国还是美国，都在发展工业互联网标准，比如德国为资产设备所施加的管理壳，或者提出的与实体相对应的代理AGENT，个人认为这才是应该我们认真注意的，否则又是在建空中楼阁，或者寄希望于单打独斗的建平台对抗国外的整个体系。 （2）数字孪生与建模仿真的关系 数字孪生的目标建立实现与物理实体安全相对应的数字孪生体，并在此基础上实现双向的数据采集和干预控制，强调的是闭环控制关系，但这个过程在实际中没有必要完全具备或其实也不能够一蹴而就。数字孪生的发展是随着技术进步而演进的，从而使得之前的一些想象有了变成现实的可能。比如我们在建模与仿真过程当中，我们需要对模型进行验证和校验，也许以前我们只是对所建的模型进行与实体相对应的某些特点的教研与验证，那随着技术手段的发展，我们越来越可以对模型对于实体的完全映射进行探索。我认为建模与仿真其实是对物理实体的单向预测分析，虽然能够走到这一步，也已经很不容易了，我们大量的CAE软件就是在做这些事情，但数字孪生所强调的是闭环关系，其核心在于对物理实体的实时干预执行，在工业互联网以及TSN等实时性的数据采集和控制技术的支持下，实现对物理实体的闭环控制也就有了可能。建模仿真的目的是为了评估，评估的目的是为了预测，预测的目的是为了决策，决策的目的是为了优化，优化的目的是为了实现对实体的纠偏干预，从而实现闭环的数字孪生控制，从这个角度来说，当前的建模与仿真也需要大踏步的前进，从离线走向在线，从软件为主走向软硬一体融合。 （3）数字孪生与工业软件或工业APP的关系 这两个本来不是一个维度的东西，数字孪生是从一个回路的角度所描述的闭环系统。但数字孪生闭环回路当中的决策分析环节，即体现为数字孪生体，一般都是以软件的形式作为展现载体。从这个角度来说，数字孪生体也是工业软件的一种，但就数字孪生来说，其本质上是扩展了工业软件的范围与内涵。同时，数字孪生体的本质是决策，如果只是局限于认为三维形式的产品或产线仿真推理分析才是数字孪生体，其实也是有失偏颇的。 数字孪生体其核心功能是基于知识经验沉淀的推理分析，内嵌了机理或者决策模型。比如我们经常见到的仿真分析系统，包括较为抽象的生产运营管理决策工具，都是常见的数字孪生体。由于数字孪生体直指企业工艺优化或者运行管理的决策，必须具备深厚的专业领域知识以及生产管理经验，其技术复杂度和开发的难度都是非常高的，我们一般说工业软件难以开发，更多的味道就在这个里面。 工业APP是在工业互联网语境下提出来的，通过建立工业互联网平台形成工业软件系统或模块的互操作机制。这种语境下的工业APP其实并不追求大而全，更多的是像一种插件一样，通过类似工业现场所用的各种总线那种概念的业务总线/中台和数据总线/中台的事件驱动与数据服务的方式，能够通过配置即可实现与其他工业APP的集成和互操作，从而形成支持业务运行的动态可重构系统。这种工业APP与传统的相对独立的工业软件是不一样的，是工业软件的一种新型形态。那种基于传统的工业软件，如MES、ERP等，通过云化就号称是工业APP，其实还是比较勉强的，也不是工业互联网语境下的工业APP的真实意思。所谓的工业互联网平台的核心应该是在这个方面，就是形成类似工业操作系统的一个平台，但是这方面现在看来其实还有很长的路要走的。 工业软件是产品研发过程中知识经验的软件物化，是工业APP所强调的服务化特点的源头支撑。数字孪生闭环过程中的数字孪生体是工业软件的重要体现方式，体现了对物理对象的几何、物理、行为、规则及约束的多维、不同粒度的多空间、推进演化/实时过程/外部干扰的多时间等尺度的综合 一般我们说某个企业能够在市场上长期立足更多的其实是在说都企业有自己的know-how，也就是知识，而这种知识更多的是体现在工艺人员的头脑或者经验中，比如我们经常提的大国工匠，其实更多的说的存在他们头脑中的经验知识。这些知识经验一般都是比较模糊的，想要把它提炼出来变成一个软件形式，其中最核心的就是建模，分析问题的内涵、表达问题的关联因素及其关系，描述这个问题的求解推理方式。 应该说企业在长期的发展过程当中大多并没有相关的工业软件，更多的是依靠人，有经验的人来来开展这个事情，但其实已经做得挺不错了或者有效的支撑了我们制造业的发展，解决了很多问题或者支撑了企业的工艺发展。虽然人具有最大的柔性，但这种局面也说明，可能在很大程度上面向实际问题的解决，其实并不是或需要那么精密，或者说在精确性上面来说一定要如同计算机的精密、精准的定量计算那样。其实这里面也暴露了一个最简单的道理，就是很多工业问题，可能最好的方式是只需要花20%的精力就能解决80%的问题。说这个呢，主要是想表明一下，工艺的建模，也应该本着这个目的，也未必一定要需要等到，好像所有的原理机理一定要彻底的清楚明白和表征，完全的精准的，精确的定量，才能够进行和开展，这应该是解决实际问题的一种可行的思路。这也是数字孪生发展的应有之义。 而对于企业来说，这些有知识和经验的，老工人或老师傅应该是企业的宝贵财富，记得之前有人提过进行智能制造好像就是机器换人，好吧，如果就算是做了这个事情，把人换下来之后来做啥？这是最关键的，就是要想办法把这些人的知识和经验能够物化地沉淀下来，虽然自动化做到了一部分，但自动化所物化或沉淀其实更多的还是一种简单的知识经验的沉淀。 （4）数字孪生与MBSE/数字主线的关系 基于模型的系统工程（MBSE）是实现全生命周期集成研发的核心思想，数字化孪生体将促进建模、仿真与优化技术无缝集成到产品全生命周期的各个阶段，也是面向加工、装配等DFX技术发展的重要使能基础，是推动MBSE核心思想发展的重要着力点。数字主线是从过程业务数据驱动的角度实现全生命周期集成的重要技术，从狭义角度而言，为全生命周期各阶段业务模型的处理提供数据衔接传递支持，从广义角度而言，为整个全生命周期链条提供统一的信息模型规范支持，是数字孪生体在不同尺度上的数据获取与分析方面的具体体现，是数字孪生闭环控制模型的重要支撑。 而对于数字主线来说，一般认为是面向全生命周期集成的产品模型在各阶段演化利用的沟通渠道，一般认为数字主线是依托于贯穿产品全生命周期的业务系统的，而这个业务系统是可以认为是广义上的CPS的。其实感觉这种区分是对一个CPS当中分析推理决策模型的内部细分，因为数字孪生体所代表的模型本来就是一个广义的复杂模型，总体模型内部也是可以分成多个小模型的，彼此之间具有关联（比如生产中的数字孪生体，这个模型应该是综合包括产品模型和装备模型的，这些状态融合在一起，才能够有效的分析推理决策产品的实时实际状态的），数字主线就是将这些小模型之间的关联关系进行明确和提供支持。因此从全生命周期这个广义的角度来说，数字主线是属于面向全生命周期的数字孪生体的。从另外一个角度来说，数据主线所依托的业务系统，在面向全生命周期的过程范畴，也可以视作是一个CPS闭环过程，就是所谓的系统之系统的CPS，其实从广义的角度来说，这也是一个数字孪生过程。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

无疑问，自动化技术是智能制造发展的重要支撑技术之一。无可质疑，很多企业将自动化线建设视为智能制造的重要抓手。并且涌现出了一些“黑灯生产”、“无人工厂”的示范案例。本质上，或者大多数情况下，自动线更多的体现为物流周转基础上的联动动作时序的协调，可以视之为一系列离散硬件装置在特定动作序列约束下运行的生产线。传统的自动线是通过PLC梯形程序进行控制，或者通过专门的工控软件进行控制，不仅控制正常的流程，也应该具有一定程度的异常处理控制能力。 因此，结合目前很多企业在上马自动化线或已经建成自动化线的局面下，如何进行智能化提升，也是不得不和必须面对的问题，而这个过程其实与 数字孪生也是不谋而合的。本部分从两个方面论述：一是德国工业4.0关于自动化柔性线的智能管控思路；二是融合APS的自动化柔性线智能提升步骤。 1）德国工业4.0关于自动化柔性线的管控思路 在数字车间这个方面，德国工业4.0其实早就提出了这方面的理念，这种理念的核心含义就是软件定义制造，其手段主要是通过将物理实体或者物理生产线当中的每一个硬件实体，都抽离与其相对应的软件AGENT或者SERVICE，所谓的智能管控，就是对这些硬件资源的运行进行配置形成“务联网”，是服务的“务”而不是物体的“物”，“物联”只是最终的表现形式，其背后是通过“务联”实现业务的有序运转。 图1是德国工业4.0的典型资料图片，其所表达的含义是生产线中所有的硬件单元都有对应的软件形式的服务，比如传感器服务、控制服务、通讯服务、校验服务、信息服务等，整个CPS网络系统就是一个服务连接网络，具有“服务联网”的概念，这些服务有层次并且能够动态组合配置。所谓的智能管控，体现为硬件资源的离散化，通过服务化封装，实现业务资源链条的重构与控制，并可以进一步的支持“软件定义制造”理念的落地。其中如图1所示的生产线中的各种传感器、泵、阀、控制器、通讯装置等都有与其相对应的服务，而这种服务其实就是直接面对硬件资源的数字孪生，在此基础上构建的服务层级或者服务网络或者服务链条（ERP或MES的新型式），其实都是对数字孪生的进一步深入应用，其目的是支持实现自动化+柔性的智能制造新局面。 （2）融合APS的自动化柔性线智能提升步骤 德国工业4.0所宣传自动化柔性线智能管控的核心是实现资源的柔性配置，而这种配置的手段就是面向智能制造的APS的重要发展方向。融合APS的自动化柔性线智能提升步骤如下所述。 提升自动线构成要素装置的CPS独立控制能力：对于自动化产线线而言，一般都是连续的没有间断的按照时序执行动作。但这些动作时序的执行，也是需要依靠一些构成要素装置的，比如阀、泵等，或者是各种集成程度的独立装置等。对这些要素按照能够状态反馈、指令执行的方式，进行改造和提升，为后续的智能化柔性控制提供支持。 支持任何构成要素装置的必要性联动控制能力：这种联动控制并不是限定自动化产线中某两个装置的固定时序，其核心目的是增加柔性，目标是自动线上任何需要建立关联的构成要素装置能够实现联动控制。这方面的分析可以从产品的工艺流程角度入手，按照生产过程中各个构成要素装置时序关系进行分析。 以产品性能保证为核心的工艺知识沉淀及物化能力：产线对产品性能保证的技术提升无止境的，根据需要可以分析产品的性能指标的保证机制，比如引入机器视觉、比如引入自适应加工等，丰富自动线运行的知识基础上的智能化内涵。 多产品混线生产的关联控制与协调能力：只有当自动线能够支持多产品混线生产，自动线能够提供柔性的关联控制与协调能力，才能说这条线具有智能的味道。比如自动数控加工线，可以自动的获取状态并进行分析，可以下发指令进行硬件装置的工作参数调整；比如自动数控加工线，根据需要为不同的硬件装置传递不同的数控程序；比如不同产品的工艺流程不同，可以通过柔性的联动控制，实现生产路径的快速转换，以及不同品种产品在自动线上的混流交叉生产。 基于APS的软硬一体化控制的柔性控制：如果自动线只是生产一种产品，则所有的硬件要素装置锁定了某种动作指令序列而已。但如果自动线是多品种混线的，则动作指令序列将具有复杂的组合联调配置要求。如果这种组合判断比较简单，可以通过PLC或工控软件来实现。但如果这种组合判断比较复杂，尤其是加入了智能化体现的分析、推理、决策等内容，单纯的状态0-1式或阈值式判断将无法满足需求，需要引入复杂软件系统的形式进行控制，才能满足需求。并且，这种复杂软件控制系统，面对多产品混流生产的复杂的生产过程，将是目前传统的APS向软硬一体化紧密关联协调控制的重要转变和发展方向。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

造执行过程管控需要根据不同的企业类型及其生产特点，需要贯彻和综合不同的先进管理思想。但是一般来说这些管理思想，比如精益思想，很多企业甚至很多专家，还认为这只是一种指导性的方法论而已，从中理出来一些原则或者说是方法手段，对生产过程当中的某一点、某个业务进行实施应用。 这样理解是带有一定的片面性的，实际上来说也有感觉，这些先进管理思想，在实际当中的运用，更多的是一种割裂性的碎片化的实践。如果做了或实施应用了一个制造执行系统，这个制造执行系统如果不体现先进的管理思想，那相当于这个制造执行系统，那么这就是一个没有灵魂的系统。一般来说能解决问题简直就是个奇迹啊。 因此应该将各种先进的管理思想，把它细化落实或者凝炼成管理经验与知识，并且系统化而不是孤立的体现在生产管理当中，尤其是智能管控方面。这些经验和知识的沉淀或者说物化或者更明确的进行软件化，其实也是相当于建立了内部有机关联的决策模型。而这种决策模型，本质上来说，其实是制造执行过程的数字孪生，或者某个侧面指标或目标的数字孪生。 比如可以建立面向产线或者车间的排产调度模型，在这个里面体现TOC等思想，当然体现的不仅仅是TOC，还有很多其他的先进的排产调度思想。见到一个约束就进行处理，其实还是挺被动的，也不利于系统的发展。所以自己一直在揣摩，如果能够将一些先进的管理经验知识和管理思想，融合到APS当中，也许可以达到一种事半功倍的效果，应该是APS将来的一个重要的发展趋势。 比如在制造执行过程当中我们可以建立前后工序之间的精度链条模型，根据前道序的加工精度实现，等下一道工序基准的调整，这种分析，就是 数字孪生的一种体现，整个生产过程具有自组织的味道。这既是管理的思想，也是工艺的思想，相当于是一种融合。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

工艺是与产品质量和生产效率直接相关的专门知识，任何一个企业即使是在手工管理模式下，也应该是非常重视工艺的，所以开展智能制造、工业互联网等方面的技术研究和探索应用的时候，工艺都是重要的目标服务对象。 其实很久以前，工业过程建模与仿真，这是大家耳熟能详的一个技术方向，也是一个范围很广的技术方向。数字孪生与之前的工业过程建模与仿真还是不一样的。传统的工艺过程建模与仿真，可能更多是脱离于实体的一种孤立的运行，而数字孪生是一种与实体双向连接的运行？如果简单来理解，可以理解成一个是在线，一个是离线。 数字孪生更偏重于动态的在线。 但不管怎么样，数字孪生或者说为了实现数字孪生的第一步就是建模。需要进行建模，当前工业互联网技术的发展，从实体上面来获取各种各样的实时状态提供了手段，也为建模及其应用提供了扩展空间。但这些工业互联网等都不是最主要的，只是外围支撑的手段而已，最主要的还是怎么使得这个模型能够表达的真实。在仿真领域，很久以前有一句话是这么说的，做虚拟仿真切忌“虚而不拟，仿而不真”，其实就是说的这个模型是否准确？是否能够反映实际？其实美国长期以来，从上个世纪五六十年代开始，就一直在国防先进制造等计划中持续的支持和发展建模与仿真。可能刚开始有些人觉得这方面比较虚，但是这个方面其实是对工艺机理进行深入探究的代名词。不论是解决实际问题，还是推动技术发展，甚至相关工业CAE软件的发展，都是极其需要和重要的。 工艺的类型是多种多样的，相关的 数字孪生模型，也是多种多样的，所涉及到和所综合的学科知识也是不一样的，这才是真正的专业知识的沉淀凝练。我们说的智能制造在很大程度上是体现为数字孪生的综合运用的。 比如对切削加工来说，可以基于工艺推理模型，对工件的加工质量进行实时的评判，并能够根据决策分析结果，对相关的工艺参数进行及时有效的调整，这样就具有一种自适应的味道。 比如，针对某企业薄壁件加工变形控制方面的研究中，就综合运用了内部应力场重构控制、切削工艺建模与仿真分析、弱刚度变形补偿等措施，虽然是针对具体的零件来开展的，虽然里面也具有很多的经验的成分，当然也是融合了一些数字化定量的技术研究，后续应该将这个过程进行沉淀，沉淀成一个分析推理的模板，后续只要按照这个步骤来做，任何薄壁零件的加工变形控制问题都可以得到解决或者一定程度的解决，这也是数字孪生的一种体现。 对每一次走刀之后的加工型面进行测量并进行曲面重构，同时与理想的型面进行比较分析，找出偏差进行补偿，调整刀位轨迹并生成数控程序，可以有效的提高加工精度。这个过程里面所开发的分析软件，其实也是一种数字孪生。 工艺数字孪生是夯实和提升我们制造实力的根本，从做大转向做强的必然途径。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

对于数字孪生而言，在物理实体和数字虚体之间，横亘着两个关系：一个是自下而上的状态感知和数据采集，一个是自上而下的实时控制，但这些仍然只是看得见的关联关系，更为核心的是所建立的数字虚体或者 数字孪生体应该具有与物理实体相对应的孪生效果，当然这种孪生效果不能仅仅是形似，而是为了神似，而神似的目的就是要能够支持基于所采集的数据状态信息进行分类、分析、推理、决策和预测。 数字孪生的核心是决策，而执行这个的是数字孪生闭环关系中的数字孪生体，其核心重点是建模分析和推理。如果只是强调三维可视化展示，其实是有点舍本逐末，不仅不符合数字孪生所追求的分析推理，更是与数字孪生体要对物理实体进行干预的要求相去甚远。也许在很多情况下面，真正起决定作用或者说发挥更重要作用的，对于显示的要求并不是那么高。从以决策为核心出发，基于实际执行状态的APS，其实也可以认为是一种数字孪生，其中涉及大量的模型和算法，并且是对生产进行预测分析与优化，但可能连显示都没有。其实我们以前做各种各样的CAE分析，也是强调试验验证和模型校验的，只是这个反复迭代的过程比较冗长，与当前所提的数字孪生所强调的实时性不同。但其实这方面的努力，我认为也都是抓住了数字孪生最核心的决策要求，也为当前数字孪生体的发展提供了基础支持，从某种角度来说，这种工作更加有意义。 数字孪生的核心是决策，包括分析、推理、预测等，至于结果的展示并不一定是可视化。但现在见到的一些宣称数字孪生的，包括产品的或者产线的，基本都比较强调可视化的运用，可视化是可以有的，但从内核功能来说并不是必须的。数字孪生强调的是虚实同步映射，目前能做的大多体现为实向虚的映射，比如通过虚拟的产线模型反映实际产线的实际运行状态，但这个其实只是展示而已。 数字孪生最重要的是分析推理及其之后对物理实体的干预，说的是内在相似而不是简单的外表。从这个角度来说，目前实向虚的技术和案例已经较多，但虚向实的优化干预仍需进一步努力。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

数字孪生是近几年得到重视的一个概念，尤其是与之前智能制造、CPS等相比，人们感觉 数字孪生是更加落地或可以作为抓手的一个概念。虽然从字面来说，“数字”、“孪生”是偏向于与物理实体相对应的“虚体”的含义，但既然涉及到“孪生”一定是有其物理实体对照物的，并且一定是与物理实体对照物具有关系的一种综合概念。 （1）数字孪生是强调实时性的CPS 赛博物理系统（CPS）作为智能制造的核心模式，体现了动态感知、实时分析、自主决策、精准执行的闭环过程，支持了装备/系统的自适应、自组织的智能化发展理念。数字孪生是CPS的具体体现，重点是突出虚实融合下的数据处理、仿真分析、虚拟验证及运行决策等。 其中的核心在于，对于业务对象而言，所谓的分析推理其实也是基于模型的，而这个模型是基于状态感知和实时采集基础所建立的，这个模型能够支持分析推理，虽然这种分析推理可能只是某个方面的，但也是对对象的某种 数字孪生或者某种程度上的数字孪生。因此从这个角度而言，数字孪生其实是CPS的某个子集。数字孪生因为特意强调了“孪生”，不可避免的具有一定的实时性特点，而传统的CPS从理念角度是涵盖了实时和非实时两种情况的。 （2）可视化不等于数字孪生 数字孪生与可视化展示是“皮”与“毛”的关系。数组孪生一定是在某个方面反映物理实体的，这是毋庸置疑的。但这某个方面只是物理实体的某些特性，而未必是全部的特性，有些方面可能并不需要建立可视化展示。 比如我们通过APS来对车间的运行状态进行表达，并在此基础上给出进一步持续的资源优化配置方案，这个背后当然是有模型的，但这个模型未必是可以展示的。 比如对于复杂电子产品的研制，一般分为电讯总体和结构总体。对于复杂电子产品来说，电讯总体显然是更重要的，实际当中也是这个样子的。但是电讯总体更多的表达的是这个复杂电子产品内部的信号输入输出之间的关联关系，更多的是一种逻辑上的表达。笔者见过的一些单位就是通过MATLAB或者说利用商业化仿真软件的一些模型来进行表达。而结构总体才是真正的可见物理实体表达，是这个复杂电子产品各个组成部分可见的物理实体之间的关联关系。从最终的结局来说，我们这两个方面应该是都需要的，实际操作过程当中，这两个方面的一体化集成也是我们追求的目标。但现有复杂性和技术条件制约，分成两个部分来分别开展这方面的工作，是更为实用的一种做法。 数字孪生更多的强调内在关系而不是外部展示，同时，数字孪生在技术限制下，也可能只是对物理实体进行某个侧面的分析。 （3）三维模型不是数字孪生的必备 一般而言目前很多说数字孪生的都是基于三维的产品或产线模型，其实本不必如此的。只要这个模型能够有效地表达并支持进行产品或产线某方面分析的特性，我们就可以认为这就是一种数字孪生。 比如，建立数学模型，并通过MATLAB进行数字化程序表达，这个能够求解的程序，我认为就是一种数字孪生；比如对于APS，属于基于车间当前状态的某种决策模型，虽然可以通过形式化的数学方式进行表达，但其更多的还是由某种软件系统表达的，通过这个程序系统或内在的分析模型，可以进行产线的产能评估、瓶颈分析、外协/分批决策等，我认为这也是一种数字孪生。但这些模型与传统所说的图形三维是没有关系的。是否支持决策是数字孪生的根本，其他的都是外在。其实从这个角度进一步思考，比如MES我就认为是一种大号的CPS，并非CPS一定是面向设备或单元的，这应该就是所谓的系统级CPS的本质含义了吧。 （4）数字孪生不是凭空来的 虽然数字孪生的概念很热，但数字孪生并不是凭空来的天赐之物。就如同工业界的很多好的理念，比如单元化、精益生产等，都是根据实际总结出来的一样。关于数字孪生乃至CPS，其实在概念没出来之前已经有很多实践了。 人类有三种实践，物理实验只是其中一种，另外两个的理论推导和计算机模拟，其实都是现实实物的抽象，从这个角度而言，其实都算孪生，只是不都是数字化而已。但一般而言，计算机模拟在内涵上很大程度上也是由理论分析模型支持才能实现的。 实时渲染为数字孪生落地推波助澜 XR计算和存储上云是技术演进的必然方向，CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜，5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础，也将推动软硬件的创新性升级，解决实际落地难点，为 数字孪生应用带来更普惠的价值。 将基于游戏开发引擎（Uni t y、 U E 4等）制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。 运行在3DC AT实时渲染云的应用内容，无需下载安装，可灵活嵌入数字孪生平台，支持海量用户安全访问，自动负载均衡和伸缩扩容。

即便身处数字营销时代，面对面的贸易展览依然是价值数十亿美元的巨无霸产业。通过参展，可以会见新老客户、评估新的渠道合作伙伴、提升品牌形象、开展市场调研，提高公司销售水平等。 直到2020年，新冠肺炎肆掠，全球大规模事件停摆，上千个国际展会被迫取消或者延期。据统计，企业一般将其年度营销预算的32%用于贸易展览，一场展会活动的开展是需要准备很长时间的，包括现场的工作安排、物流沟通、展位搭建、产品宣传设计、前期的铺垫工作等等，展会取消，损失的不仅是沉默成本，更意味着错失良机。 “对于企业来说，最大的影响是失去一个能够展示品牌并与客户沟通的平台。” 突如其来的疫情重创全球经济，但危机中必定蕴藏着机遇，在这篇文章中，我们想和您一起探索，线上展示是如何在这场危机中抢占先机，成为展会重要的展示媒介的。 新冠肺炎引发的 营销渠道被迫中断的问题 疫情之下，大型展会相继取消或延期，营销人员绞尽脑汁想要继续与客户建立密切的联系，所有的矛头都集中指向同一个问题：如何满足现阶段的营销需求？答案是通过数字营销的方式，然而依然需要面对几个关键问题： 1、如何才能将这些持续数日或数周的大型活动转化为更持久的数字体验，以实现全年持续营销？ 2、我们该如何充分利用事件营销，将其在各大渠道推广，畅通无阻抵达受众？ 3、我们如何收集和利用这些高价值信息为未来的营销和产品开发生成预测分析？ 不难发现，这些问题都是以客户为中心的，研究表明，线上虚拟体验为消费者创造了一种享受和参与的感觉，反过来，这种体验会增强人们的购买意愿。近年来，最有效的商业建议之一便是打造量身定制且令人难忘的以客户为中心的体验。 青桔“未来之见”NOW YOU SEE ME， 一种全新探索的展示方式 滴滴青桔准备对外发布首款概念车“青桔X”，但展示受制于疫情影响以及线下展会时间空间限制，作为品牌方当然希望让更多人足不出户也能“亲临”发布会现场，还有别的办法推进新品发布吗？ 滴滴青桔显然并不想仅仅通过发布新品照片来淡化用户体验，几张照片如何能全方位呈现青桔的科技感和新奇感呢？于是他们尝试了一种全新的展示方式——滴滴青桔云展厅 如果无法近距离查看“青桔X”、无法查询到概念车的相关数据和注释，那么围绕新品建立起来的新奇感和兴奋感将荡然无存。滴滴青桔希望以自己独特的品牌理念打造数字云展厅，访客能在云展厅自由漫步，在“青桔活动专区”参与抽奖活动，在“青桔新品发布区”感受车辆设计细节，在“青桔智造设计院”查看“青桔X”的设计理念，仿若置身于现场。 1、滴滴青桔希望以逼真的、身临其境的 3D 方式进行展示。这样的效果无法仅通过高分辨率照片或者视频实现，况且照片和视频也无法产生交互。 2、没有办法像线下展会那样与来访者进行一对一的交流，所以滴滴青桔需要另外一种方式来为来访者传达“青桔X”的设计理念，各种参数，以及其他的一些信息。 【青桔云展厅】的炫酷呈现 深圳市瑞云科技有限公司是一家专注为视觉行业提供垂直云计算服务的公司，旗下品牌3DCAT实时渲染云，依托自研云流送技术，利用UE4游戏开发引擎，为滴滴青桔打造了超高清可交互三维可视化云展厅内容。云展厅融入了线下展厅的传统特色，包括新品发布会展区、展示品宣视频的大屏幕、活动专区等，3DCAT以数字的方式重建了青桔展厅。 分享&传播【青桔云展厅】 青桔云展厅链接嵌入在网站、小程序、APP等各大流量入口，无需下载和安装，用户点击链接即可在“2030青桔街区”漫游。三维应用托管在3DCAT实时渲染云，所以用户使用任意设备都能流畅逛展，滑动屏幕自由穿梭在各个展区、参与抽奖活动、观看宣传视频、近距离查看“青桔X”，仿佛置身于现场！ 一般来说，线下展会展位能在开展期间接待数万名参观者，而青桔云展厅每小时可接待10000名参观者。各地的朋友都可以近距离和个性化体验滴滴青桔概念车，从云展厅立项到发布，3DCAT在短短十几天就推出了让人耳目一新的【青桔云展厅】。 此外，通过云展会，品牌方还能收集到各种有价值的数据，比如线上车展就能收集到用户个性化设置汽车配置的数据，以了解消费者的喜好，预测竞争对手尚未发现的趋势。 实时云渲染服务 如何赋能品牌提升影响力 展会将行业目标用户聚集在一起，为品牌方提供了展示和销售商品的平台。但不得不说大型展厅成本非常高昂，很多企业将年度营销预算的近三分之一用于该渠道，尽管线下展会具备一定的价值，但是有些人还是会觉得“浪费”。因为开展一场线下展会需要付出场地成本、搭建成本、物流成本、人力成本等，而展会结束后，这些物料资源几乎无法复用。 我们是否可以尝试一种全新的互联网数字化展示方式，将展会也打包分享给客户呢？ 当然可以！打造永不落幕的云展厅，通过简单的链接分享触达用户，不但能够让更多用户体验访问，还能最大程度提升资源利用率。 01.增强用户体验 利用云端强大的实时渲染力，在确保云展厅内容高清显示的前提下，降低了对终端硬件性能的要求，观众使用简易的一体机即可逛展。同时，展品以3D模型为核心，配置图文+音频+视频等补充呈现，可增强互动感、参与感和沉浸感，打造可无限扩展、无限逼近线下场景的展会模式。 02.高性价比 没有场地租赁、物料制作以及人力等支出，云展厅可以重复利用；企业无需自建机房，无需采购和配置硬件，性价比高。 03.打破地域空间限制 利用海量GPU云资源进行计算，并通过高度优化的网络及串流技术实时推送到终端，一次发布，多终端访问，海量用户足不出户即可云看展，打破了时空的限制。 04.易于分享和传播 无需安装任何程序及插件，只需要将云展会URL一键分享给观众，或者将其灵活嵌入网站、APP、小程序以及各类宣传网页，全渠道曝光品牌形象，多触点引流扩大受众范围。 05.SaaS服务更便捷 即开即用，三步上云，操作简单，配置灵活 数字时代，营销的目标之一是与客户建立桥梁，然后向客户传递价值。交互式三维应用凭借其个性化、可交互、高沉浸感等特性，在信息大爆炸时代脱颖而出，牢牢吸引住客户眼球，三维应用内配置的图文+音频+视频等信息传递企业价值，于是高精度图像实时渲染技术开始被广泛应用于多种行业。 让任意设备， 随时随地访问您的3D应用 3DCAT开拓了展会新玩法，将云计算、云渲染的理念引入到会展产业中，以自研云流送技术为核心，利用云端海量GPU算力资源处理繁重的图像渲染计算，并串流同步输出到终端设备从而实现终端设备的轻量化，实现展厅三维内容的实时交互、实时访问，非常适合展厅的三维数字化呈现。 借助3DCAT，三维应用制作方可以摆脱高昂的IT和计算设施投入，轻松向用户发布和交付内容，大大提升行业协作效率，极大降低成本，将更多精力和资源集中在内容创作和运营上。 3DCAT可随时随地为用户交付云端的GPU实时渲染算力，服务领域包括：汽车、建筑家装、医疗健康、教育培训、房地产等。 3DCAT在汽车行业的应用：实现了用户和车辆之间的深度交互，加深消费者对汽车的了解，加速决策过程。 3DCAT在建筑家装行业的应用：线上浏览房屋全貌，得到全方位的数据展示，全面掌握信息。 3DCAT在医疗健康行业的应用：在云上搭建数字化人体教学应用，将人体结构功能数字化、可视化、互动式地展现出来，提升教学质量。 3DCAT实时渲染云优势 使用便捷： 3步轻松完成实时三维应用搭建 跨平台：支持Windows、Mac、iOS、Android & Browser等终端 实时响应：低网络延时，交互体验流畅，犹如本地响应 高清内容：多分辨率、帧率支持，最大支持4K/60fps 高速传输：支持WebRTC协议，内置镭速传输引擎，支持浏览器和App访问 弹性扩容：支持自动负载均衡和伸缩扩容，海量用户可同时访问应用 数据安全：平台通过MPAA和CDSA旗下的TPN权威认证，保证内容安全 边缘数据中心：在国内部署了多个边缘数据中心，可就近为用户提供计算资源 云展会因其在线上举办，打破了时间和空间的桎梏，被称为“永不落幕的展会”，云展会为企业激活云上经济注入新动能，3DCAT将继续探索更具创新和特色的三维内容展现形式，与产业伙伴携手提供更优质的实时云渲染服务。

3DCAT实时渲染云是深圳市瑞云科技有限公司提供的三维应用实时渲染云服务，以自研云流送技术为核心，利用云端海量GPU算力资源处理繁重的图像渲染计算，并串流同步输出到终端设备从而实现终端设备的轻量化，满足客户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式访问三维应用的需求。 借助3DCAT，三维应用制作方可以摆脱高昂的IT和计算设施投入，轻松向用户发布和交付内容，大大提升行业协作效率，极大降低成本，将更多精力和资源集中在内容创作和运营上。 3DCAT公有云方案： 提供强大的图形实时渲染计算服务，平台配备弹性GPU资源集群，支持自动负载均衡和伸缩扩容，支持海量用户同时安全访问应用。 （3DCAT公有云方案架构图） 3DCAT可随时随地为用户交付云端的GPU实时渲染算力，服务领域包括：汽车、建筑家装、医疗健康、教育培训、房地产等。 3DCAT在汽车行业的应用：摆脱了传统借助文字、图片、视频等单向输出信息的宣传方式，3D交互式看车实现了用户和车辆之间的深度交互，加深消费者对汽车的了解，加速决策过程，提升电子商务成单率。 3DCAT在建筑家装行业的应用：将基于游戏开发引擎（Unity、 UE4）制作的超高清可交互三维可视化建筑家装内容进行云端计算渲染，并通过网络及串流技术，实时推送到终端。 用户在线上就可以浏览房屋全貌，也可以步入房间查看细节，除了沉浸式体验外，还可以得到房间的长、宽、高、年限、周边配套等全方位数据展示，便于全面掌握房屋信息。 越来越多的行业伙伴正通过3DCAT实时渲染云搭建的三维应用，带给客户无与伦比的交互式体验，使消费者对品牌的感知价值显著提升。3DCAT不忘初心，专注于实时云渲染技术，赋能更多行业伙伴在XR应用领域的云化转型！

随着教育、汽车、建筑、医疗、工程等领域在3D交互应用方向的发展，高精度图像实时渲染技术被广泛应用，但是实时渲染计算量巨大，对终端硬件要求较高，因此，将实时渲染算力转移到云端成了最佳解决方案！ 借助3DCAT云端强大的算力资源渲染三维内容，再利用高度优化的串流技术将渲染后画面实时同步至终端，实现终端轻量化与高渲染画质的兼顾。 3DCAT实时渲染云优势： 使用便捷： 3步轻松完成实时三维应用搭建 跨平台：支持Windows、Mac、iOS、Android & Browser等终端 实时响应：低网络延时，交互体验流畅，犹如本地响应 高清内容：多分辨率、帧率支持，最大支持4K/60fps 高速传输：支持WebRTC协议，内置镭速传输引擎，支持浏览器和App访问 弹性扩容：支持自动负载均衡和伸缩扩容，海量用户可同时访问应用 数据安全：平台通过MPAA和CDSA旗下的TPN权威认证，保证内容安全 边缘数据中心：在国内部署了多个边缘数据中心，可就近为用户提供计算资源 3DCAT产品价值： 增强用户体验 利用3DCAT丰富的云端计算资源，通过超高清、全实时、可交互、沉浸式的线上虚拟模式，打破地域空间限制，实现终端设备轻量化，满足更多潜在用户便捷浏览、个性化配置等需求。 便于传播和分享 将企业托管在3DCAT的三维内容，从源服务器分发到离用户最近的边缘服务器，结合自研串流交互协议，用户即可通过分享的URL或XR应用接口轻松访问超高清的三维内容并进行交互体验。3DCAT支持多种接入方式，用户可以采用手机、平板、笔记本电脑、台式电脑、XR头显等多样终端设备流畅访问三维内容。 提升品牌竞争力 无需下载及安装，用户仅需通过3DCAT生成的URL链接，即可便捷体验超高清、强交互、高沉浸感的三维可视化内容，增强消费者对品牌的感知价值，提升品牌忠诚度及粘性。 3DCAT客户案例： 拜科生物：通过应用3DCAT实时渲染云，在云上搭建数字化人体教学应用，将人体结构功能数字化、可视化、互动式地展现出来，极大地提升教学质量。 福建水立方三维数字科技有限公司：通过3DCAT搭建统一的医疗虚拟仿真护理平台，让学校统一入驻云服务，上传虚拟仿真教学应用，即点即用，解决学校因为设备老旧无法访问操作精美课程教学的问题，真正做到了将开放共享应用于日常教学过程中，实现线上轻量化共享学习模式。 未来，3DCAT将为更多企业解决实时渲染的难题，提供随时随地多终端访问3D交互内容或应用的环境，真正让三维应用触手可及。