“数字孪生模型”一词在基础设施行业越来越流行。我们听到整个行业的人都在说，数字孪生模型能够推动我们做事方式的变革。而且，不仅仅是人们所谈论的技术上的优势，数字孪生模型还将推动整个基础设施行业的发展。在接下来的一年到一年半时间内，数字孪生模型将日益成为人们关注的焦点。

 

 

　　数字孪生模型是物理资产、流程或系统以及供我们了解性能并对性能进行建模的工程信息的数字化表示。通常，可以基于传感器和持续勘测等多个来源实现数字孪生模型的持续更新，以近乎实时地呈现状态、工况或位置。借助数字孪生模型，用户能够实现资产可视化、检查状态、执行分析并形成深度见解，从而预测和优化资产性能。

 

 

　　数字孪生模型正迅速超越BIM，助力以资产为中心的组织融合其工程、运营和信息技术，实现沉浸式可视化和分析可见性。这些功能之所以能够实现，是因为融合3D/4D可视化、实景建模、混合现实(XR)和岩土工程方面的功能或技术，从而帮助团队获得地上与地下基础设施资产的沉浸式整体视图。

 

　　Bentley所说的数字孪生模型通常是“实时的”或“持续更新的”，从而突出了其与BIM的一些主要区别。数字孪生模型是实时的，因为它们呈现了资产的实时状态、位置或实际状况。通常通过整合来自持续(4D)勘测、无人机或LiDAR、传感器和物联网(IoT)源的各种数据，以及与资产的实际位置和环境相关的岩土工程数据来进行表现。数字孪生模型是持续更新的，它们会捕获资产的历史数据以及工程数据的变化。用户借助这些功能能够与数字孪生模型进行交互，能够预测和回顾何人在何时做哪些变更。数字孪生模型需要“环境”、“事件顺序表”以及组件。

 

　　简单来说，数字孪生模型是来自不同类型的数据存储库的数据的组合或联合，包括文档、图纸、规范、照片、实景模型、IoT源、工作订单和维护记录。数字孪生模型是机器学习和人工智能应用的理想平台，可帮助形成深度见解，推动团队做出有关基础设施资产的更明智的决策。

 

 

　　数字孪生模型跨越资产全生命周期。对于资本支出项目，项目数字孪生模型提供了无风险的方式，用供应链模拟施工、物流和制造顺序，并优化客流设计，使项目参与方能够清晰了解洪水和/或极端天气状况发生时紧急疏散和恢复能力。对于运营支出项目，性能数字孪生模型将真正成为组织的3D/4D运营系统，跟踪资产基于时间的变化。

 

　　此外，我们借助应用人工智能(AI)和机器学习(ML)，设想了沉浸式数字化运营。数字孪生模型将有助于实现分析可见性和帮助团队形成深度见解，从而提高运营人员的工作效率，帮助他们预测和规避问题，并自信地快速做出反应。借助无人机、机器人以及基于人工智能的计算机视觉的应用，我们设想通过实时的数字孪生模型来实现检查任务的自动化，使专家能够远程进行检查，从而大幅提高生产率，并充分利用与稀缺资源相关的知识。

 

 

　　数字孪生模型将改变基础设施的设计、交付和管理。数字孪生模型将让我们能够为子孙后代建设更具快速恢复能力和更可持续的基础设施。信息的可访问性越强，平台越开放，数据被重新利用和创造价值的机会就越大。