隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進(jìn),，許多傳統(tǒng)行業(yè)開始應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),。在數(shù)字化進(jìn)程中,，能夠獲得大量來自不同尺度和場景的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù),、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),、模擬數(shù)據(jù)等,，具有多樣性和復(fù)雜性,。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,，其面臨越來越復(fù)雜的系統(tǒng)挑戰(zhàn),，因?yàn)閱我怀叨然騿我粓鼍暗臄?shù)字建模方法往往無法準(zhǔn)確地反映復(fù)雜系統(tǒng)的真實(shí)行為,。因此,，需要一種能夠綜合考慮多個(gè)尺度和場景的數(shù)字孿生建模方法，以更好地理解系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和相互作用,。

據(jù)悉,，微美全息（NASDAQ:WIMI)正在研究的多尺度多場景數(shù)字孿生建模是一種綜合應(yīng)用多尺度和多場景數(shù)據(jù)的技術(shù)，旨在構(gòu)建高度真實(shí),、可靠且全面的數(shù)字孿生模型,。多尺度多場景數(shù)字孿生建模技術(shù)致力于將來自不同來源和類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和集成，這包括傳感器數(shù)據(jù),、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),、模擬數(shù)據(jù)等，通過融合不同數(shù)據(jù)源的信息,，可以提高模型的可信度和預(yù)測性能,。從宏觀到微觀的全面建模，同時(shí)考慮大范圍的系統(tǒng)行為以及局部細(xì)節(jié),，可更準(zhǔn)確地反映真實(shí)世界的復(fù)雜性,，以生成更全面、準(zhǔn)確的模型,。而生成的數(shù)字孿生模型可以基于不同場景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,，包括不同環(huán)境條件、操作情況或事件發(fā)生時(shí)的數(shù)據(jù),，這使得模型能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用需求,，并提供精確的預(yù)測和仿真結(jié)果。

另外,，數(shù)字孿生模型不僅可以生成高度準(zhǔn)確的仿真結(jié)果,，還可以以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。這使得用戶可以直觀地觀察系統(tǒng)行為,、參數(shù)變化和事件演化等,。同時(shí)，用戶還可以與模型進(jìn)行交互,，進(jìn)行實(shí)時(shí)修改和探索,，從而更好地理解系統(tǒng)的工作原理。

WIMI微美全息布局的多尺度多場景數(shù)字孿生建模包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理,、多尺度數(shù)據(jù)融合,、多場景數(shù)據(jù)融合、多尺度建模與仿真和可視化與交互等關(guān)鍵技術(shù)模塊,，這些模塊相互配合,，共同構(gòu)建起全面,、準(zhǔn)確的數(shù)字孿生模型。

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：涉及從不同尺度和場景收集各種數(shù)據(jù),，包括傳感器數(shù)據(jù),、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)等,。同時(shí),，還需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，例如去噪,、濾波,、校準(zhǔn)等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性,。

多尺度數(shù)據(jù)融合：將來自不同尺度的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,，以生成全面的模型。這可能涉及到多尺度數(shù)據(jù)的對齊,、配準(zhǔn)和縮放等操作,，使得數(shù)據(jù)能夠在統(tǒng)一的坐標(biāo)系統(tǒng)中進(jìn)行比較和集成。

多場景數(shù)據(jù)融合：將來自不同場景的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,，以適應(yīng)不同的應(yīng)用需求,。這可能包括考慮不同環(huán)境條件、操作情況或事件發(fā)生時(shí)的數(shù)據(jù),，并將其納入模型中以提供更準(zhǔn)確的預(yù)測和仿真結(jié)果,。

多尺度建模與仿真：使用多尺度數(shù)據(jù)來構(gòu)建詳細(xì)和準(zhǔn)確的數(shù)字孿生模型。這可能包括使用物理模型,、統(tǒng)計(jì)模型,、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等來描述系統(tǒng)行為，并將其與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)和驗(yàn)證,。

可視化與交互：這個(gè)模塊負(fù)責(zé)將數(shù)字孿生模型以可視化的形式呈現(xiàn)給用戶,，并支持用戶與模型進(jìn)行交互。這使得用戶可以直觀地觀察系統(tǒng)的行為,、參數(shù)變化和事件演化,，同時(shí)還可以在模型上進(jìn)行實(shí)時(shí)修改和探索。

模型評估與優(yōu)化：涉及對數(shù)字孿生模型進(jìn)行評估和優(yōu)化,，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性,。這可能包括模型驗(yàn)證、靈敏度分析,、不確定性量化等技術(shù),，以及通過參數(shù)調(diào)整和算法改進(jìn)來優(yōu)化模型。

WIMI微美全息開發(fā)的多尺度多場景數(shù)字孿生建模技術(shù)通過融合不同尺度和場景的數(shù)據(jù),，實(shí)現(xiàn)了更全面,、準(zhǔn)確的系統(tǒng)建模和仿真,，提供一種全面、可靠的方法來模擬和優(yōu)化現(xiàn)實(shí)系統(tǒng),，促進(jìn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施,。人工智能和模擬技術(shù)的迅速發(fā)展也為多尺度多場景數(shù)字孿生建模提供了技術(shù)基礎(chǔ)。另外,，深度學(xué)習(xí),、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)使得處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和構(gòu)建復(fù)雜模型變得更加可行,，同時(shí)也推動(dòng)了多尺度和多場景建模方法的創(chuàng)新,。多尺度多場景數(shù)字孿生建模技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，并在許多領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用,，它可應(yīng)用于智慧城市,、智能制造、醫(yī)學(xué)研究等眾多領(lǐng)域,，通過精確建模和仿真,，為這些領(lǐng)域提供更好的決策支持和問題解決方案。