数字孪生

NVIDIA CEO黄仁勋在“地球虚拟引擎计划”柏林峰会上发表主题演讲。

数字孪生能够及时发现问题、实现更多结果可视化，以及更好地优化产品制造，从而显著提升效率。

从新奇变为必需，快得超乎想象

在物联网（IoT）无处不在的连接和低成本传感器的推动下，数字孪生（DT）模型正迅速走进制造业和其他行业。不过实施DT计划将对信号链的各个层级提出严格要求，特别是在靠近或位于孪生机器的边缘节点上。在本文中，我们将简单介绍传感器和边缘节点架构，说明边缘节点的重要性，并讨论边缘节点通信，帮助大家最大限度地发挥DT的全部潜力。

<center><img src="http://mouser.eetrend.com/files/2020-08/wen_zhang_/100050892-103846-1.p…; alt=“图片来源：Wright Studio/shutterstock.com” width="600"></center><center><i>图片来源：Wright Studio/shutterstock.com</i></center>

<strong>传感器和边缘节点架构</strong>

为了改善发电厂的运行状况，电厂的领导层正越来越依赖集成在高级分析中的数字孪生（Digital Twin）；在它的帮助下，领导层可以预测电厂的性能、老化模式、异常状况和未来行为。

<center><img src="http://mouser.eetrend.com/files/2020-01/wen_zhang_/100046977-88320-1.jp…; alt=“” width="600"></center>

在发电厂中，仅仅依靠单点解决方案并不足以实现优化运行、减少计划外停机，以及根据不断变化的市场状况（例如燃料成本和天气情况）调整发电量。为了弥补这一差距，电厂的领导层正越来越依赖集成在高级业务分析应用中的「数字孪生」。在本文中，我们将讨论数字孪生如何影响电厂的运行，以及电厂领导层需要做出哪些关键决策。

<strong>发电厂的数字孪生</strong>