阿里云产业智能OpenTrek技术升级:发布数字孪生仿真技术架构

简介: 2022年11月4日,云栖大会——产业智能技术创新与实践峰会于杭州云栖小镇如期举办,本峰会联合中国科学院院士、中国工程院院士、海外院士与行业权威机构,共同探讨产业智能方法论及发展趋势。会上,阿里云产业智能OpenTrek发布了技术升级后的数字孪生仿真技术架构,为行业数字化转型方向的合作伙伴提供全过程状态数据元信息整合能力,帮助行业客户进行业务价值创新。

11月4日,在2022云栖大会产业智能技术创新与实践峰会上,阿里云宣布OpenTrek核心技术全面升级,发布了“4+1”跨四域融合的数字孪生仿真架构,为行业数字化转型方向的合作伙伴提供全过程状态数据元信息整合能力,由多模态数据多角度映射还原真实世界状态,通过运行机理与仿真模拟进行推演预测,辅助企业管理者做出最优决策,完成虚拟现实的交互,以此提高智能化效率,帮助行业客户进行业务价值创新。

“阿里云致力于通过数字孪生技术来打破现实世界的时空边界限制,实现可数字化编辑的真实世界,并通过仿真技术支撑实时推演并预测未来。新发布的“4+1”数字孪生仿真技术架构是迈向数实融合这一产业数字化的技术制高点的关键一步。”阿里云副总裁、城市大脑首席科学家张磊博士在发布中提到。

云栖大会——磊哥.jpg


(阿里云副总裁、城市大脑首席科学家 张磊)

本次全新升级的数字孪生仿真“4+1”的总体架构由感知域、生成域、仿真域和交互域四域构成,其中感知域可以对物理世界的对象进行多源数据融合感知、动态元素轨迹还原等操作;生成域可以对物理世界的对象进行自动化的单体化分割、三维化生成、大规模实时渲染;仿真域通过高并发调度、分布式计算加速、以及统一仿真平台技术来对现实世界进行推演预测;交互域通过云边一体协同计算、现实世界到数字世界的高并发数据采集、数字世界到现实世界的低延时控制调度来实现数字底座与业务系统数实融合。感知、生成、仿真、交互四域之间通过跨域数据统一编码与转换,来支持低延时、高可用、三维化的全过程状态数据的实时同步与智能应用,高效响应政企业务需求。

传统的数据孪生虽然打通了感知域与生成域数据,但仅能支持数据的融合与可视化,“4+1”跨四域融合的数字孪生仿真架构进一步实现了可计算、可仿真、可交互,无缝对接应用场景。当感知域的某一数据有了更新,这一变化会实时在其他三域更新,直接对接业务系统,形成价值闭环,解决了数字孪生可看但不能用、不好用的问题。

阿里云副总裁、行业解决方案研发部总经理曾震宇表示:“数字化的关键是通过产业智能技术将数字要素转化为价值资产,但在挖掘数据价值时,企业往往面临系统割裂、数据孤岛、数据标准不一、机理知识复杂等多重挑战。阿里云在过去的7年里已经帮助非常多的客户从零开始一步一步实现数字化和业务创新,OpenTrek的五大核心技术——数字孪生、仿真推演、知识工程、决策优化和协同计算就是我们在这个过程中沉淀出的能高效低成本解决跨行业共性复杂问题的核心技术。“

云栖大会——曾震宇.jpg


(阿里云副总裁、行业解决方案研发部总经理 曾震宇)

据了解,阿里云于今年6月首次对外发布全新产业智能品牌“OpenTrek“,将阿里云多年来在各行业实践沉淀而来的产业智能化能力进行封装,通过向合作伙伴开放,让政府和企业客户可以充分挖掘行业数据的价值,高效可行地推进数字化转型。OpenTrek的整体架构并不复杂:最底层是数字孪生、仿真推演、知识工程、决策优化和协同计算5大产业智能核心技术,再往上分别是数据平台、智能引擎、API以及行业解决方案。本次的“4+1”数字孪生仿真架构的发布正是对5大技术中的前两项技术做了全新的升级和融合。

此外,在峰会现场,阿里云OpenTrek还展示了数字孪生仿真技术架构实时数字孪生延时150ms,城市级孪生一键自动生成的新突破;支持百万辆车交通仿真、长江流域全域水仿真等多行业超大规模仿真场景的能力和25种以上结构化与非结构化行业数据类型的处理能力。阿里云产业智能也发布了面向交通、自然资源、自动驾驶、制造、医疗多个行业的新产品,以及与行业合作伙伴共创的联合解决方案。未来阿里云产业智能OpenTrek会继续运用数字+计算+智能化的产业智能方法论,深耕技术、联合行业合作伙伴,助力客户创新业务,创造价值。

相关文章
|
22天前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
探索云原生技术:容器化与微服务架构的融合之旅
本文将带领读者深入了解云原生技术的核心概念,特别是容器化和微服务架构如何相辅相成,共同构建现代软件系统。我们将通过实际代码示例,探讨如何在云平台上部署和管理微服务,以及如何使用容器编排工具来自动化这一过程。文章旨在为开发者和技术决策者提供实用的指导,帮助他们在云原生时代中更好地设计、部署和维护应用。
|
15天前
|
监控 安全 API
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细介绍了PaliGemma2模型的微调流程及其在目标检测任务中的应用。PaliGemma2通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列语言模型,实现了多模态数据的高效处理。文章涵盖了开发环境构建、数据集预处理、模型初始化与配置、数据加载系统实现、模型微调、推理与评估系统以及性能分析与优化策略等内容。特别强调了计算资源优化、训练过程监控和自动化优化流程的重要性,为机器学习工程师和研究人员提供了系统化的技术方案。
135 77
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的技术实践指南
|
16天前
|
弹性计算 运维 监控
阿里云云服务诊断工具:合作伙伴架构师的深度洞察与优化建议
作为阿里云的合作伙伴架构师,我深入体验了其云服务诊断工具,该工具通过实时监控与历史趋势分析,自动化检查并提供详细的诊断报告,极大提升了运维效率和系统稳定性,特别在处理ECS实例资源不可用等问题时表现突出。此外,它支持预防性维护,帮助识别潜在问题,减少业务中断。尽管如此,仍建议增强诊断效能、扩大云产品覆盖范围、提供自定义诊断选项、加强教育与培训资源、集成第三方工具,以进一步提升用户体验。
664 243
|
17天前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
超越Transformer,全面升级!MIT等华人团队发布通用时序TimeMixer++架构,8项任务全面领先
一支由麻省理工学院、香港科技大学(广州)、浙江大学和格里菲斯大学的华人研究团队,开发了名为TimeMixer++的时间序列分析模型。该模型在8项任务中超越现有技术,通过多尺度时间图像转换、双轴注意力机制和多尺度多分辨率混合等技术,实现了性能的显著提升。论文已发布于arXiv。
139 83
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示,LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习,通过多维度的奖励计算机制,实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示,该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力,特别是在存在明确市场趋势的情况下,决策准确性较高。
36 5
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
|
22天前
|
运维 Cloud Native 持续交付
云原生技术深度探索:重塑现代IT架构的无形之力####
本文深入剖析了云原生技术的核心概念、关键技术组件及其对现代IT架构变革的深远影响。通过实例解析,揭示云原生如何促进企业实现敏捷开发、弹性伸缩与成本优化,为数字化转型提供强有力的技术支撑。不同于传统综述,本摘要直接聚焦于云原生技术的价值本质,旨在为读者构建一个宏观且具体的技术蓝图。 ####
|
29天前
|
Cloud Native 持续交付 云计算
云原生技术在现代IT架构中的转型力量####
本文深入剖析了云原生技术的精髓,探讨其在现代IT架构转型中的关键作用与实践路径。通过具体案例分析,展示了云原生如何赋能企业实现更高效的资源利用、更快的迭代速度以及更强的系统稳定性,为读者提供了一套可借鉴的实施框架与策略。 ####
24 0
|
29天前
|
运维 Kubernetes Docker
深入理解容器化技术及其在微服务架构中的应用
深入理解容器化技术及其在微服务架构中的应用
59 1
|
11天前
|
弹性计算 Cloud Native Serverless
阿里云 SAE 邀您参加 Serverless 高可用架构挑战赛,赢取精美礼品
阿里云 SAE 邀您参加 Serverless 高可用架构挑战赛,赢取精美礼品。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
政务部门人工智能OCR智能化升级:3大技术架构与4项核心功能解析
本项目针对政务服务数字化需求,建设智能文档处理平台,利用OCR、信息抽取和深度学习技术,实现文件自动解析、分类、比对与审核,提升效率与准确性。平台强调本地部署,确保数据安全,解决低质量扫描件、复杂表格等痛点,降低人工成本与错误率,助力智慧政务发展。

热门文章

最新文章