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.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。

其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。

建模与数字孪生关注点不同，建模关注于模型的保真度，即，是否能够准确的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。

其实个性化本身就是提高了不确定性，这是一个大的不确定性环境，另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性，因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量（成本过高）的变量，数字孪生，而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗？

因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题，而今天的时代，一方面需求导致更多这样的问题，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。

智慧城市除了工业制造之外，数字孪生和5G、智慧城市也有非常密切的关系。我们知道，5G将开启“万物互联”的时代，它使得人类的连接技术到了的高度。未来，在5G的支持下，云和端之间可以建立更紧密的连接。这也就意味着，更多的数据将被采集并集中在一起。这些数据，可以帮助构建更强大的数字孪生体。例如，一个数字孪生城市。

如今，数字孪生系统，我们的城市布满了各种各样的传感器、摄像头。借助包括5G在内的物联网技术，这些终端采集的数据可以更快地被提取出来。

在数字孪生城市中，基础设施（水、电、气、交通等）的运行状态，市政资源（警力、、消防等）的调配情况，都会通过传感器、摄像头、数字化子系统采集出来，并通过包括5G在内的物联网技术传递到云端。

城市的管理者，基于这些数据，以及城市模型，构建数字孪生体，从而更地管理城市。

相比于工业制造的“产品生命周期”，城市的“生命周期”更长，数字孪生带来的回报更大。当然，城市数字孪生的部署难度也更大。

事实上，印度海德拉巴、新加坡，还有我们中国的深圳、雄安，都已经在做这方面的摸索和尝试。大量的投资，数字孪生工厂，正在涌向“智慧城市+数字孪生”的应用场景。

数字孪生迅速成为热潮，源于数字化设计、虚拟和工业互联网（工业物联网）等关键使能技术的蓬勃发展与交叉融合。

数字化设计技术从早期的二维设计发展到三维建模，数字孪生城市，从三维线框造型进化到三维实体造型、特征造型，产生了诸如直接建模、同步建模、混合建模等技术，以及面向建筑与施工行业的BIM技术（建筑信息模型）。三维建模技术不光用于产品设计阶段，并且可以实现三维工艺设计。产品的三维模型中不仅包括几何信息、装配关系，还包括PMI（产品制造信息，包括尺寸、公差、形位公差、粗糙度和材料规格等信息）等制造信息，已经可以实现MBD（基于模型的产品定义）。

为了支持产品三维模型的快速浏览，可以从包含三维工艺特征的完整三维特征模型中，抽取出仅包括几何信息的轻量化三维模型。基于三维造型和三维显示技术，虚拟现实技术（VR）取得了蓬勃发展，广泛用于汽车、飞机、工厂等复杂对象的虚拟体验，包括沉浸式虚拟现实系统Cave，用于产品展示和市场推广的三维渲染技术，以及基于视景的模拟驾驶技术等。近年来又发展起来增强现实技术(AR)，其特点是可以将实物模型和数字化模型融合在一个可视化环境之中，从而实现传感器数据的可视化，还可以进行产品操作、装拆及维修过程的三维可视化，实现产品操作培训、维修维护等应用。