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微美全息(NASDAQ:WIMI)布局多尺度多場景數(shù)字孿生建模技術,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級
隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷推進,許多傳統(tǒng)行業(yè)開始應用數(shù)字化技術進行優(yōu)化和改進。在數(shù)字化進程中,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)、實驗數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)等,具有多樣性和復雜性。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,其面臨越來越復雜的系統(tǒng)挑戰(zhàn),因為單一尺度或單一場景的數(shù)字建模方法往往無法準確地反映復雜系統(tǒng)的真實行為。因此,需要一種能夠綜合考慮多個尺度和場景的數(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用多尺度和多場景數(shù)據(jù)的技術,旨在構(gòu)建高度真實、可靠且全面的數(shù)字孿生模型。多尺度多場景數(shù)字孿生建模技術致力于將來自不同來源和類型的數(shù)據(jù)進行融合和集成,這包括傳感器數(shù)據(jù)、實驗數(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測性能。從宏觀到微觀的全面建模,同時考慮大范圍的系統(tǒng)行為以及局部細節(jié),可更準確地反映真實世界的復雜性,以生成更全面、準確的模型。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)進行建模,包括不同環(huán)境條件、操作情況或事件發(fā)生時的數(shù)據(jù),這使得模型能夠適應不同的應用需求,并提供精確的預測和仿真結(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,用戶還可以與模型進行交互,進行實時修改和探索,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鍵技術模塊,這些模塊相互配合,共同構(gòu)建起全面、準確的數(shù)字孿生模型。
數(shù)據(jù)采集與預處理: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)、實驗數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)等。同時,還需要對原始數(shù)據(jù)進行預處理,例如去噪、濾波、校準等,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、配準和縮放等操作,使得數(shù)據(jù)能夠在統(tǒng)一的坐標系統(tǒng)中進行比較和集成。
多場景數(shù)據(jù)融合:將來自不同場景的數(shù)據(jù)進行融合,以適應不同的應用需求。這可能包括考慮不同環(huán)境條件、操作情況或事件發(fā)生時的數(shù)據(jù),并將其納入模型中以提供更準確的預測和仿真結(jié)果。
多尺度建模與仿真:使用多尺度數(shù)據(jù)來構(gòu)建詳細和準確的數(shù)字孿生模型。這可能包括使用物理模型、統(tǒng)計模型、機器學習模型等來描述系統(tǒng)行為,并將其與實際數(shù)據(jù)進行校準和驗證。
可視化與交互:這個模塊負責將數(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,同時還可以在模型上進行實時修改和探索。
模型評估與優(yōu)化:涉及對數(shù)字孿生模型進行評估和優(yōu)化,以提高模型的準確性和可靠性。這可能包括模型驗證、靈敏度分析、不確定性量化等技術,以及通過參數(shù)調(diào)整和算法改進來優(yōu)化模型。
WIMI微美全息開發(fā)的多尺度多場景數(shù)字孿生建模技術通過融合不同尺度和場景的數(shù)據(jù),實現(xiàn)了更全面、準確的系統(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)實系統(tǒng),促進了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施。人工智能和模擬技術的迅速發(fā)展也為多尺度多場景數(shù)字孿生建模提供了技術基礎。另外,深度學習、機器學習等技術使得處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和構(gòu)建復雜模型變得更加可行,同時也推動了多尺度和多場景建模方法的創(chuàng)新。多尺度多場景數(shù)字孿生建模技術具有廣泛的應用領域,并在許多領域中發(fā)揮著重要作用,它可應用于智慧城市、智能制造、醫(yī)學研究等眾多領域,通過精確建模和仿真,為這些領域提供更好的決策支持和問題解決方案。
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