数字孪生

技术背景与应用需求

• 数字孪生技术：将物理世界的对象或系统映射到数字世界，以实现对物理世界的实时监控、分析、预测和模拟。
• 数据可视化需求：海量数据的处理和可视化成为认识和理解物理世界的关键，数字孪生通过直观的方式帮助决策者理解数据。

数字孪生的必要性

• 实时监控与反馈：数字孪生提供实时数据流，帮助发现异常和问题，如制造业中的设备状态监控。
• 数据集成与分析：集成多源数据，统一在可视化平台上展示，发现潜在趋势和规律，如智慧城市管理中的资源整合。
• 预测与模拟：通过模拟不同操作条件预测未来表现，优化系统性能和规划未来，如物流管理和城市人流管理。
• 决策支持：增强决策的科学性和效率，通过模拟不同规划方案预测其对城市运营的影响。

智慧城市数据特性

• 数据多样性：城市数据类型丰富，多为时空数据，具有立体和多维特点。
• 数据可视化挑战：需要将数据条理清晰地展示，以帮助城市管理者高效决策。
• 公关传播效果：可视化项目需要通过媒体向公众传播，三维场景在视觉呈现上更具优势。

构建数字孪生场景

• 流程与产出：基于客户需求和项目交付目的，构建数字孪生场景，流程包括设计、建模、场景搭建、资产维护与更新等。
• 角色与工具：涉及技术美术、建模师、开发人员等角色，使用虚幻引擎（UE5）等工具实现设计开发一体化。
• 具体流程：包括城市底模建立、核心区域精模、环境建模和场景搭建，优化路网分布，提升场景效果。

数据呈现与交互设计

• 故事线构建：类似于游戏的关卡或场景切换，通过故事线梳理整体交互和数据呈现逻辑。
• 数据展示：在三维场景中，数据按业务主题设计对应的Tab，进行归纳和梳理。
• 交互设计：用户可以在三维场景中自由探索，但需快速回到主线中，找到所需信息。

技术难点与解决方案

• 设计效果还原困难：传统3D场景搭建技术存在设计资产转开发资产过程，虚幻引擎（UE5）则解决了这一问题，设计即开发，所见即所得。
• 大规模场景支持：虚幻引擎对城市级大规模场景的支持优于传统网页技术，提高设计效率和开发效果。