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1.多源异构数据融合

数据是数字孪生最核心的要素。 它源于物理实体、运行系统、传感器等，涵盖仿真模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，贯穿物理对象运转过程的始终。数字孪生体作为数据存储平台，采集各类原始数据后将数据进行融合处理，驱动仿真模型各部分的动态运转，有效反映各业务流程。所以， 数据是数字孪生应用的“血液”，没有多元融合数据，数字孪生应用就失去了动力源 。

2.数据驱动精准映射

数字孪生的主体是面向物理实体与行为逻辑建立的数据驱动模型，孪生数据是数据驱动的基础，可以实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的映射 ，包括模型、行为逻辑、业务流程以及参数调整所致的状态变化等，实现在数字世界对物理实体的状态和行为进行全面呈现、精准表达和动态监测。

3.智能分析辅助决策

数字孪生的映射关系是双向的 ，一方面，基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，可以高效地 在数字世界对物理对象的状态和行为进行反映 ；另一方面，通过在数字世界中的模拟试验和分析预测，可 为实体对象的指令下达、流程体系的进一步优化提供决策依据 ，大幅提升分析决策效率。

数据可视决策实现数字孪生

“数字孪生“强调仿真、建模、分析和辅助决策 ，侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策，而可视化做的就是对物理世界的真实复现和决策支持， 与数字冰雹可视化决策产品功能特性不谋而合 。

1.大规模全量多源数据整合

如前所述， 数字孪生的关键特征之一是多源异构数据融合，可视化决策系统同样注重多源异构数据的整合和综合应用 。

在各行业领域实际运行过程中会产生大量的基础数据，包括各类地图要素数据、GB/T28181监控视频数据、实时报文数据、BIM数据、城市倾斜摄影数据、传感器数据、业务系统数据、各类数据库数据等，可视化决策系统能够充分将处在不同部门、不同行业、不同系统、不同数据格式之间的海量数据进行汇集整合，为各领域运行态势综合感知研判提供全面的数据支撑。

2.内核级支持数据驱动

数字孪生是通过数据驱动实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的全面映射，同样，内核级支持数据驱动，也是数字冰雹可视化决策系统的核心功能 。

数据驱动是指在数据融合的基础上，通过可视化、模型定义、数据绑定等手段，动态驱动可视化对象状态变化，真实反映物理对象的状态和行为。内核级支持数据驱动，充分体现在数字冰雹智慧城市、智慧园区、智慧交通、工业监控、航天战场等多行业领域可视化决策产品中。

可视化决策系统基于数据驱动，通过接入实时/历史数据、真实/模拟数据，无论是设备的工作原理、装备的运行状态、实时的交通流量等，都能够在可视化决策系统中精准复现，结合专业的分析及预测模型进行研判，可为用户业务决策提供有力支持，极大的提升用户监测、分析和决策能力。

3.可视分析，决策支持

数字孪生可以为实际业务决策提供依据，可视化决策系统最具有实际应用意义的，是可以帮助用户建立现实世界的数字孪生 。基于既有海量数据信息，通过数据可视化建立一系列业务决策模型，能够实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，为业务决策提供全面、精准的决策依据。

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