華爲雲IoT助力構建數字孿生，打造智能化基礎設施
（原標題：華爲雲IoT助力構建數字孿生，打造智能化基礎設施）
導語：隨着數字孿生技術步入風口，華爲雲推出了IoTA一站式物聯網數據分析服務，以幫助企業構建物理世界與虛擬世界之間溝通的橋樑。
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隨着工業4.0與物聯網的發展，數字孿生也成爲了時下的技術熱點。數字孿生結合華爲工業智能體，依託大數據分析，可以提供設計、生產、物流、銷售、服務全鏈式智能服務，通過分析、挖掘數據價值，助力企業藉助新技術構築領先優勢。
比如爲一臺工業機器人創建數字孿生，可以實時且精準地顯示出機械臂的角度、速度、加速度等狀態，根據設備過去和現在的狀態，預測出系統未來是否會發生故障、及何時會發生故障，極大地提升了服務運維效率，降低了設備非計劃停機時間，節約現場服務人力成本。
什麼是數字孿生？
數字孿生（Digital Twin）是由密西根大學Michael Grieves教授在產品全生命週期管理（PLM）中提出的"物理產品的虛擬數字化"概念；隨着IT技術的不斷髮展，Digital Twin含義也在不斷的演進，現在NASA的定義：Digital Twin是利用物理模型、實時狀態、運行歷史等數據，結合經驗知識通過仿真過程再現物理世界的形狀、屬性、行爲和規則，在虛擬空間中進行映射、同步更新狀態，反映物理世界對象的全生命週期過程。
通過數字孿生系統，能實現從產品設計、生產計劃到製造執行的全過程數字化，提升產品的創新、製造效率；當我們爲一座城市構建出數字孿生後，就可以基於孿生模型對城市的環境進行實時監測，以優化城市的資源利用率，實現交通的智能調度等，那將是一件多麼酷的事情。
數字孿生背後的關鍵技術
數字孿生背後的關鍵技術主要包括以下幾個方面：
如何將物理世界與虛擬世界關聯起來，其關鍵是對物理世界建模，通過模型將物理世界數字化，再通過模型將物理世界映射到虛擬世界中, 以構建物理世界與虛擬世界的橋樑。
·模擬仿真，實時同步。
在產品的實際生產、運行階段，其狀態會隨着材料、流程、人員或者環境參數等實時變化，而數字孿生模型需要將這些變化實時地在數字空間內進行同步。
·數據分析，智能預測。
物理世界中的傳感器會實時產生大量的數據，通過機器學習、AI等對這些數據進行分析，並結合經驗知識來實現主動異常檢測、預測性維護等；幫助企業能夠做出更準確的預測、合理的決策。
通過標準統一的模型語言（DTML）建模，支持統一的數字孿生建模與開放生態建設，進而構建互聯互通的數字世界；以可擴展方式將數字孿生與IoT設備、業務系統結合，通過模擬仿真、實時預測，並結合智能數據分析和AI服務，跟蹤過去，預測未來。
華爲雲IoT助力構建數字孿生
數字孿生很美好，但是在實際實施過程中卻有很多挑戰。
首先，建模的物理對象往往是一個很複雜的系統，比如爲鍊鋼廠構建一個產線的數字孿生，一條產線就有超過6000個測點，且點位之間有各種複雜的關係及相互作用，想要在數字世界中準確地描述出這個複雜的系統，並不是一件容易的事情。
其次，實時計算能力要求高。由於物理對象會不斷產生數據，爲了讓數字孿生與物理對象保持實時的映射，就需要強大的計算能力。比如產線的測點以毫秒級頻度不斷上報數據，產線還有上千個實時計算的業務指標，這就對模型的實時計算能力提出了很高的要求。
華爲雲IoT數據分析服務以數字孿生模型爲中心，通過標準化的建模語言DTML，與資產模型深度整合，在數據分析作業中，開發者可以方便地引用物聯網模型數據，並結合華爲雲工業智能體預置多種算法模型，基於業界和華爲實踐，客戶開箱即用，大大提升了數據分析的效率。
現實世界的設備不是離散的，而是具有空間、組織、人等複雜關係及上下文關係的存在，如何打通物理世界與數字世界的關聯，如何更好地理解設備，快捷高效地分析數據，成爲物聯網企業急需的基礎業務。
華爲雲IoT數據分析服務提供了一套開放易擴展的高級建模語言DTML，包含了對象屬性、秘密事件關係等基礎詞彙，並且允許用戶在此基礎之上，擴展出自己行業領域的特殊詞彙，以方便用戶準確地定義出複雜物理對象的數字化形態。
以樓宇爲例，通過構建物與物、物與空間、物與人之間的複雜關係，將物聯網數據置於模型的上下文中理解，然後通過IoT+資產模型，在數字世界中構建與物理世界實時同步的數字孿生，基於模型抽象，就可以爲數據分析提供面向業務的統一一致的數據基礎。
樓宇數字模型示例
華爲雲IoT數據分析提供強大工具與能力使能構建數字化、智能化的基礎設施。
·高效可視化建模。
華爲雲IoT數據分析服務採用所見即所得的圖形化建模型方式，可簡化複雜數字孿生的開發難度：利用樹狀層級結構描述複雜物理對象的內在關係，比如空間關係、組合關係、上下游關係等；虛測點支持豐富的計算算子，比如四則運算、科學計數法、三角函數、滑窗、流計算等；支持定義資產模型模板及快速複製。
華爲雲IoT數據分析服務可提供高性能的模型引擎，具備高併發、高實時的計算能力，可以輕鬆完成10萬級的併發計算任務，以確保數字孿生模型能夠實時映射出最佳的狀態。
·統一模型融合多種分析能力。
基於數字孿生模型，華爲雲IoT還提供了時空融合分析的能力，讓用戶在時空維度上可以基於數字孿生進行各種數據分析。同時，華爲雲IoT預置了AI對接接口，開發者可以一鍵式部署AI，讓數字孿生具備智能推理和不斷演化的能力。
通過華爲雲IoT數據分析服務，以數字孿生爲核心，可以實現倉庫的數字化建模，打造一站式數據採集、清洗、存儲及分析能力。
當資產出入倉庫時，RFID設備自動掃描資產上的RFID標籤信息，上報到雲端IoT平臺，雲端通過數字孿生模型做進一步的數據分析，以判斷資產的出入狀況。主要操作包括：
1）根據出入庫訂單完成資產是否正確出入的校驗，同時提供現場的業務看板，現場操作人員可以實時感知資產出入的校驗結果；
2）資產出入信息統計，資產狀態會根據現場業務操作結果進行實時刷新，以滿足資產出入的透明化管理訴求。
智慧倉儲系統
全方位感知物理世界與互聯網產生的海量數據，讓我們具備了構建一個實時互動數字化世界的基礎。華爲雲IoT雲服務，讓物聯網數據與孿生模型充分結合，迸發出無限的想象力，幫助企業在數字化轉型過程中快人一步。