北京，2023年10月24日/PRNewswire/-全球领先的全息增强现实（“AR”）技术提供商WiMi全息云股份有限公司（NASDAQ:WiMi），可靠和全面的数字孪生模型。多尺度、多场景的数字孪生建模致力于整合不同来源和类型的数据，包括传感器数据、实验数据、模拟数据等。通过整合不同数据来源的信息，可以提高模型的可信度和预测性能。从宏观到微观的综合建模，既考虑了大规模系统行为，也考虑了局部细节，可以更准确地反映现实世界的复杂性，从而生成更全面、更准确的模型。生成的数字孪生模型可以基于来自不同场景的数据进行建模，包括不同的环境条件、操作情况或发生的事件，这使得模型能够适应不同的应用要求，并提供准确的预测和模拟结果。
WiMi的多尺度、多场景数字孪生建模包括数据采集与预处理、多尺度数据集成、多场景数据集成、建模与仿真、可视化与交互等关键技术模块，协同工作，共同构建全面准确的数字孪生模型。
数据采集和预处理：这涉及到从不同规模和场景收集各种数据，包括传感器数据、实验数据、模拟数据等。还需要对原始数据进行预处理，如去噪、滤波、校准等，以确保数据的质量和可用性。
多尺度数据集成：将不同尺度的数据进行集成，以生成综合模型。这可能涉及多尺度数据的对齐、配置和缩放等操作，允许将数据进行比较并集成到统一的坐标系中。
多场景数据集成：集成不同场景的数据，以适应不同的应用。这可能包括考虑不同环境条件、操作情况或事件发生时的数据，并将其纳入模型中，以提供更准确的预测和模拟结果。
多尺度建模与仿真：利用多尺度数据构建详细准确的数字孪生模型。这可能包括使用物理模型、统计模型、机器学习模型等来描述系统行为，并根据实际数据对其进行校准和验证。
可视化与交互：该模块负责将数字孪生模型以可视化的形式呈现给用户，并支持用户与模型进行交互。这允许用户可视化系统的行为、参数变化和事件演变，以及实时修改和探索模型。
模型评估和优化：这包括评估和优化数字孪生模型，以提高模型的准确性和可靠性。这可能包括模型验证、灵敏度分析、不确定性量化以及通过参数调整和算法改进对模型进行优化。
WiMi正在研究的多尺度、多场景数字孪生建模技术，通过集成不同尺度和场景的数据，实现了更全面、更准确的系统建模和仿真，为模拟和优化现实世界的系统提供了一种全面可靠的方法，有利于数字化转型的实施。人工智能和仿真技术的快速发展也为多尺度、多场景的数字孪生建模提供了技术基础。此外，深度学习和机器学习等技术使处理大规模数据和构建复杂模型变得更加可行，同时推动了多尺度、多场景建模方法的创新。多规模、多场景的数字孪生建模技术应用领域广泛，在多个领域发挥着重要作用，可以应用于智慧城市、智能制造、医学研究等多个领域，通过准确的建模和仿真，为这些领域提供更好的决策支持和问题解决方案。
