在不少人眼里，數(shù)字孿生可能象征著購物時的一件衣服，飲茶時的一個杯子，但數(shù)字孿生的對象遠不止這些，甚至可以大到一個工廠乃至整個地球。去年GTC21上，英偉達就宣布通過基于物理ML模型的Modulus框架和Omniverse平臺，打造地球的數(shù)字孿生。為了打造如此龐大的數(shù)字孿生，英偉達甚至搭建了一臺AI超級計算器Earth-2。

由小及大的數(shù)字孿生

打造地球數(shù)字孿生的目的很明顯，那就是通過數(shù)字孿生來研究氣象科學(xué)。去年極端的氣候?qū)θ?a target="_blank">半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)造成了極其嚴重的影響，惡劣天氣的仿真與預(yù)測可以有效減免這一非人為阻礙的影響。目前AI計算已經(jīng)帶來了成百上千倍的算力增長，但對氣象科學(xué)而言，要想縮短計算時間，尤其是開始發(fā)展深度學(xué)習預(yù)測的前提下，所需算力還要實現(xiàn)百萬級的攀升，這也是為何打造數(shù)字孿生地球需要超算系統(tǒng)的原因。

導(dǎo)入數(shù)據(jù)后對臺風山竹的四天前預(yù)測 / 英偉達

另外地球數(shù)字孿生可以隨著系統(tǒng)的擴展而進一步提升，目前128個GPU的系統(tǒng)下需要16小時的訓(xùn)練時間，就能在0.25秒內(nèi)做出7天的天氣預(yù)測，但輸入系統(tǒng)的精度還不算高，只能做到30km的空間分辨率。英偉達計劃將其擴展到16384個GPU，并接收5km精度的數(shù)據(jù)，這樣200小時的訓(xùn)練時間，也只需4秒就能做出7天預(yù)測。

這種數(shù)字孿生地球是可以交互的，可以預(yù)測、具象化、監(jiān)測和追蹤極端天氣，并可通過優(yōu)化做到更長的預(yù)測周期，不僅是對天氣進行準確預(yù)測，而是對全球氣候進行準確預(yù)測。此類數(shù)字孿生對于經(jīng)歷極端氣候較多的國家來說可以起到一定的預(yù)防作用，比如日本就把數(shù)字孿生技術(shù)加入了其“社會5.0”戰(zhàn)略內(nèi)，在AI時代下，對于自然風險的無知不再是一種可選項。

文化數(shù)字孿生

數(shù)字孿生的應(yīng)用并不僅限于解決當下的挑戰(zhàn)，也能做好文化的保留與保護。在疫情期間，不少博物館都處于關(guān)閉狀態(tài)，有的博物館開始掃描實體展物，制作出孿生的數(shù)字藏品，這樣參觀者足不出戶也能從各個角度細細欣賞。這類數(shù)字孿生已經(jīng)有著比較完備的流程，所需步驟并不繁雜，也可以說是目前商用程度最高的數(shù)字孿生應(yīng)用之一。

但數(shù)字孿生應(yīng)用不僅是對現(xiàn)有事物的復(fù)刻，也可以用于過去事物的保留。比如去年XR內(nèi)容分發(fā)公司位形空間就就對深圳最大的城中村白石洲，進行了拆遷改造前的數(shù)字孿生。這種數(shù)字孿生應(yīng)用對于城市的改建規(guī)劃起到很好的參考作用，同時又能保留城市的文化舊貌。比如古建筑、老城區(qū)等等。

對3D建模提出的更高挑戰(zhàn)

目前看來，數(shù)字孿生最難的一環(huán)還是建模，上文提到的英偉達Omniverse只解決了物理準確的問題，但這些USD還是需要設(shè)計師、創(chuàng)作者和工程師自己搭建的。不僅如此，在解決現(xiàn)實世界問題時，數(shù)字孿生不再滿足于對虛擬情景的仿真，更關(guān)注于對真實世界對象的復(fù)制。比如自動駕駛、數(shù)字工廠等應(yīng)用，都需要對現(xiàn)實場景的真實仿真，但3D建模的復(fù)雜程度限制了行業(yè)應(yīng)用對數(shù)字孿生技術(shù)的普及，因為這涉及到了招募專業(yè)的3D建模人才，像利用英偉達Omniverse平臺制作數(shù)字孿生工廠的寶馬，耗時耗力的制作過程就花了2.5個月。

但要想實現(xiàn)元宇宙的愿景，非專業(yè)用戶也必須參與到創(chuàng)作中來，而他們參與3D建模的方式就是通過3D掃描。3D掃描的設(shè)備的定位從入門到專業(yè)，產(chǎn)品形態(tài)覆蓋手機到3D掃描儀。近日，被Epic收購的CapturingReality推出了手機3D掃描的App，RealityScan。利用這一App，用戶只需對對象物體進行多角度圖片拍攝，就可以借助其軟件創(chuàng)造出數(shù)字孿生模型，并導(dǎo)入到其他AR、VR和3D內(nèi)容平臺。

不過這一App目前只提供iOS版，安卓版將在今年晚些時候才會推出。這可能是因為iPhone的攝影系統(tǒng)比較統(tǒng)一，更容易完成適配，而安卓手機所用傳感器型號、精度不一。但簡單歸簡單，這種3D掃描方式還是存在少數(shù)缺陷，比如手機傳感器精度不高，需要較嚴格的角度和光照條件等，以及成熟的3D重構(gòu)技術(shù)，拍攝張數(shù)的要求也比較高，最終還是要云端進行處理。

要想追求更高的精度還是需要用到3D掃描儀，但即便是3D掃描儀，在大型數(shù)字孿生的構(gòu)建中還是有些使不上力，比如上述提到對一整個城中村的復(fù)刻，為了追求效率還是會用到無人機等設(shè)備。顯而易見的是，物理準確的挑戰(zhàn)基本已經(jīng)獲得了解決，但建模上還是需要在工具、傳感器上的做出突破。