中國信通院在《數(shù)字孿生城市白皮書（2022年）》中指出，數(shù)字孿生城市技術(shù)集成性高，核心板塊日漸清晰，當(dāng)前已逐步深入到城市全要素表達(dá)、業(yè)務(wù)預(yù)警預(yù)測、場景仿真推演、態(tài)勢感知只能決策等多個環(huán)節(jié)。數(shù)字孿生技術(shù)的向前發(fā)展和融合應(yīng)用，使得數(shù)字孿生在城市、流域、工廠等數(shù)字化場景的建設(shè)中得到了廣泛的應(yīng)用，為現(xiàn)實世界的數(shù)字化和虛擬化提供了堅實的技術(shù)支持。本章將圍繞數(shù)字孿生世界建設(shè)7大核心能力，物理世界感知能力、數(shù)據(jù)治理能力、空間數(shù)據(jù)采集與處理能力、數(shù)字孿生高效建模能力、數(shù)字孿生場景渲染能力、動態(tài)仿真能力、虛實交互能力進(jìn)行展開描述。

物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things, IoT） 是通過智能傳感器、射頻識別設(shè)備（RFID）、衛(wèi)星定位系統(tǒng)等信息傳感設(shè)備，按照約定的協(xié)議，把各種設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信和交換，以實現(xiàn)對設(shè)備的智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。

物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)構(gòu)成主要包括感知與標(biāo)識技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)、計算與服務(wù)技術(shù)及管理與支撐技術(shù)四大體系。感知和標(biāo)識技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)采集物理世界中發(fā)生的物理事件和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)外部世界信息的感知和識別，包括多種發(fā)展成熟度差異性很大的技術(shù)，如傳感器、RFID、二維碼等；網(wǎng)絡(luò)是物聯(lián)網(wǎng)信息傳遞和服務(wù)支撐的基礎(chǔ)設(shè)施，通過泛在的互聯(lián)功能，實現(xiàn)感知信息高可靠性、高安全性傳送；海量感知信息的計算與處理是物聯(lián)網(wǎng)的核心支撐，服務(wù)和應(yīng)用則是物聯(lián)網(wǎng)的最終價值體現(xiàn)；管理與支撐技術(shù)是保證物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)“可運行-可管理-可控制”的關(guān)鍵，包括測量分析、網(wǎng)絡(luò)管理和安全保障等方面（孫其博，劉杰，黎羴，等，2010）。

物理世界感知能力是數(shù)字孿生應(yīng)用建設(shè)架構(gòu)中的底層基礎(chǔ)，是物理世界信息輸入的基礎(chǔ)，是實現(xiàn)物理對象與其數(shù)字孿生應(yīng)用間全要素、全業(yè)務(wù)、全流程精準(zhǔn)映射與實時交互的重要一環(huán)。

1、構(gòu)建一體化感知網(wǎng)

近年來，隨著計算機(jī)算力的大規(guī)模發(fā)展及算法的不斷突破，AI 得到了快速發(fā)展，這為物理世界全域感知和管理監(jiān)測等技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新提供了強(qiáng)大的工具。構(gòu)建一體化感知網(wǎng)主要是指利用定位、視頻監(jiān)控、無人機(jī)、遙感等技術(shù)，以AI算法為監(jiān)測技術(shù)賦能，實現(xiàn)感知范圍全域覆蓋，在擴(kuò)大物理世界實時在線監(jiān)測范圍的同時，提升監(jiān)測能力，幫助使用人員以科技之眼實時掌握現(xiàn)場情況，實現(xiàn)全面感知、科學(xué)決策與智慧管理。

如在水利行業(yè)中透徹感知依托水利感知網(wǎng)實現(xiàn)，水利感知網(wǎng)是智慧水利的“感知系統(tǒng)”，實現(xiàn)了水利大腦對涉水對象及其環(huán)境信息的監(jiān)測、感知，是水利大腦獲得信息輸入的渠道。水利感知網(wǎng)構(gòu)建了智慧水利的智能感知體系，負(fù)責(zé)獲取涉水對象及其環(huán)境數(shù)據(jù)。水利感知網(wǎng)利用視頻監(jiān)控設(shè)備，動態(tài)監(jiān)測和實時采集河道/水岸線人、水、物三大類水利感知對象的業(yè)務(wù)特征和事件信息，通過視頻解析數(shù)據(jù)和智能化分析后。通過結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)為管理者提供內(nèi)容全面、質(zhì)量可靠的全面感知。

2、核心應(yīng)用場景

以智慧水利行業(yè)為例，水利感知一張網(wǎng)是建設(shè)數(shù)字孿生水利應(yīng)用不可或缺的底層輸入，數(shù)字孿生平臺可將感知標(biāo)識結(jié)果和智能算法分析的結(jié)果進(jìn)行融合呈現(xiàn)。常見的水利物理感知應(yīng)用場景有：智能水尺識別、漂浮物識別、排污口識別、水體顏色識別、積水識別、流速流量檢測、違法施工識別、煙火識別等。

（1）?水位自動識別

傳統(tǒng)的水位檢測是靠人工記錄數(shù)據(jù)，由于地形、環(huán)境因數(shù)水位的采集相當(dāng)困難；并且人工排查數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，存在一定的滯后。同時無法遠(yuǎn)程監(jiān)管，水位數(shù)據(jù)的及時性也是監(jiān)管眾多難題之一。水位數(shù)據(jù)的采集，基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法的可以快速擬合出水位坐標(biāo)的讀數(shù)。

智能化的水位監(jiān)測是基于計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等算法，通過分析水位視頻或者圖像，得出觀測點各水尺的讀數(shù)，并結(jié)合水尺高程，實時計算出監(jiān)測點的水位數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)的告警閾值，輸出相應(yīng)告警數(shù)據(jù)。

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（2）水體顏色識別

水體污染是環(huán)境污染防治的最主要指標(biāo)之一，當(dāng)前，水質(zhì)的數(shù)據(jù)采集大多數(shù)需要人工采集河水，到實驗室化驗，出具水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)報告，這種手段在數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和權(quán)威性上具有很大的優(yōu)勢，但是在缺乏實時性和實效性，當(dāng)問題出現(xiàn)的時候具有一定的滯后性。

智能化的水體顏色識別對河道周邊企業(yè)排污口、農(nóng)業(yè)畜牧排污口等水域水體狀態(tài)實時進(jìn)行識別，結(jié)合漂浮物識別結(jié)果，可實現(xiàn)對水體污染狀態(tài)科學(xué)化的判斷，有效對違規(guī)污水排放等企業(yè)得到及時的處理，輔助管理者做出相應(yīng)管理決策。

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(3)積水監(jiān)測識別

在夏季，下穿道、低洼地區(qū)及各類隧道涵洞等，極易因極端天氣，形成積水，嚴(yán)重的情況下形成城市內(nèi)澇，造成交通癱瘓、行人車輛被困等事件發(fā)生，對生命、財產(chǎn)安全造成不可估量的影響。

智能化積水識別通過對攝像機(jī)監(jiān)控畫面進(jìn)行動態(tài)分析，精準(zhǔn)判斷積水的狀態(tài)，并可設(shè)置相應(yīng)閾值，達(dá)到預(yù)警閾值可立即進(jìn)行預(yù)警，無需人工值守，將現(xiàn)場圖像、積水面積等推送給相關(guān)人員，并追蹤記錄預(yù)警處理過程，實現(xiàn)對積水的自動監(jiān)測，自動預(yù)警，以及處理過程追蹤及記錄等。

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