應(yīng)用

技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)世界 >> 物聯(lián)網(wǎng)新聞 >> 物聯(lián)網(wǎng)熱點(diǎn)新聞
企業(yè)注冊(cè)個(gè)人注冊(cè)登錄

超乎想象:數(shù)字孿生不僅適用于智慧建筑

2021-08-19 08:57 千家智能家居網(wǎng)

導(dǎo)讀:導(dǎo)讀在為建筑物、游戲、汽車、醫(yī)療和企業(yè)提供數(shù)字孿生方面,更多公司正在看到發(fā)展曙光。

如果一家科技公司舉辦了一場(chǎng)虛擬的主題演講活動(dòng),其中臺(tái)上的 CEO 是通過數(shù)字化展示出來的形象,卻沒有人知道? 這正是2020年四月發(fā)生的事情,在 Nvidia 的 GTC 活動(dòng)中,首席執(zhí)行官 Jensen Huang 以數(shù)字孿生為代表,采用 Nvidia 自己的Omniverse技術(shù)創(chuàng)建的。

更重要的是,因?yàn)樗c物聯(lián)網(wǎng)有關(guān),人們可以從創(chuàng)建虛擬“人”到數(shù)字建筑甚至道路。 隨著這項(xiàng)技術(shù)的不斷改進(jìn),它將被用來虛擬化幾乎任何東西。展示了在創(chuàng)建數(shù)字孿生時(shí)可以實(shí)現(xiàn)的巨大成本節(jié)約。以一個(gè)不同的用例為例,例如 Nvidia 使用其 Ominverse 解決方案創(chuàng)建的寶馬生產(chǎn)工廠。

在現(xiàn)實(shí)世界中建造這條生產(chǎn)線將花費(fèi)數(shù)億美元,然后才能制造出一輛汽車。同時(shí)肯定面臨數(shù)不清的施工挑戰(zhàn)和錯(cuò)誤需要糾正,增加了成本和工作量。由于物理工廠設(shè)計(jì)限制,可能會(huì)發(fā)現(xiàn)低效流程,但不容易解決。在這條生產(chǎn)線用于制造測(cè)試車之前,寶馬不會(huì)知道其汽車生產(chǎn)的確切結(jié)果。

這就是數(shù)字孿生概念遙遙領(lǐng)先的地方。通過與英偉達(dá)合作,寶馬能夠以物理計(jì)劃為模型創(chuàng)建虛擬生產(chǎn)線,包括用于制造汽車的所有機(jī)器人、所有零件和材料,甚至各個(gè)車站都有虛擬人物。

值得注意的是,在為建筑物和企業(yè)提供數(shù)字孿生方面,英偉達(dá)以外的公司正在看到發(fā)展曙光。 Protocol 本周早些時(shí)候指出,領(lǐng)先的 3D 游戲引擎的創(chuàng)造者 Unity 發(fā)現(xiàn)了數(shù)字孿生的市場(chǎng)需求。

當(dāng)然,物理結(jié)構(gòu)的數(shù)字孿生并不是什么新鮮事。因此,當(dāng) Nvidia 展示其虛擬高速公路時(shí),確實(shí)引起了市場(chǎng)注意。該公司創(chuàng)建了德國實(shí)際駕駛區(qū)域的數(shù)字孿生。畢竟在模擬中訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車的 AI 比在真實(shí)道路上訓(xùn)練更安全。

想一想:下一代新車可能在一種模擬實(shí)際物理空間的虛擬教室中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。當(dāng)然,自動(dòng)駕駛 AI 模型可能無法 100% 學(xué)習(xí)他們?cè)跀?shù)字道路上需要了解的知識(shí)。但是,如果可以在汽車上路之前減少學(xué)習(xí)模型的時(shí)間,那將節(jié)省大量時(shí)間。而且它也更安全。

通過將相機(jī)、雷達(dá)、加速度計(jì)等物理傳感器連接到真正的自動(dòng)駕駛系統(tǒng),人們可以從高速公路的數(shù)字孿生提供輸入數(shù)據(jù)。它是物理事物(在這種情況下是汽車)和模擬數(shù)字道路之間的橋梁,這些道路被復(fù)制到真實(shí)位置的嚴(yán)格規(guī)范。

這讓人發(fā)現(xiàn)從未意識(shí)到的數(shù)字可能性世界。

也許有一天自己可以在汽車上試用數(shù)字輪胎,通過自家周圍道路的數(shù)字孿生,選擇性能最好或最舒適的輪胎。也許可以在家的數(shù)字孿生中測(cè)試不同的掃地機(jī)器人,并根據(jù)每個(gè)機(jī)器人的規(guī)格可以看到哪個(gè)在清潔地板方面做得最好?;蛘?,可為家里的數(shù)字孿生配備虛擬太陽能電池板,并使用真實(shí)的天氣輸入來查看我可以通過這些電池板的各種配置和模型產(chǎn)生多少能量。

毫無疑問,數(shù)字孿生不再僅適用于建筑樓宇。