4 基于不明确机理的推测 基于明确机理的计算 实时互传信息数据 数字孪生体成熟度模型 物理世界的数字化建模 多孪生体共享智慧 先 知 数 化 先 觉 共 智 互 动 © Pera Corporation Ltd. All rights reserved. 在各标准化组织中的角色 数字孪生模型由三部分构成： 1 ）物理空间和实体产品 2 ）虚拟空间和虚拟产品 3 ）虚、实之间的数据实时采集传输和模型动态融 合互动 • 数字孪生是综合运用智能感知、计算、数据建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测和决策，进 而实现物理空间与虚拟空间的交互映射，具体体现为，数据是基础、模型是核心、软件实现是载体； • 数字孪生是体系级思维的 12 综合建模 体系建模、数据建模、仿真建模、机理建模、几何建模 © Pera Corporation Ltd. All rights reserved. 业务价值映射 集团层（公司）级、产线（系统）层级、设备（组件）层级

 水质超标报警、紧急停机操控 用水计量管理专题  取水栓等设备健康状况监控  取水状态及流速实时监控  单位用水量排名及年月日度分析 水厂 / 泵站无人值守专题  设备工艺组态建模仿真模拟  供水量及能耗监控分析  智能联动恒压供水 13 节水管理 节水管理 14 宣传 考核 管理 节水管理覆盖水务全流程，面向对象涵盖工厂、企业、农 业灌溉、民众等群体，围绕如下理念对各个环节加强监管： 污水治理返污率 事故趋势分析 易涝点风险评定 管道流量监测 排水专题管理 19 雨情实时监测  实时降雨量监测  雨情信息图上查询  雨情风险预警分析 无人机视频巡查  河道实景三维建模  图上定位无人机巡检路线  无人机巡查视频实时调用 无人船巡检  无人船水质巡检  无人船巡检路径 GIS 导航  无人船巡检视频实时调用 排水专题管理 20 内涝监测专题 积水点、河道、雨 量监测点等，针对污水管网“网格化”管理，针对污水厂处理流程有效监管、达标排放。 污水管网管理示意图 污水厂水处理示意图 三维仿真建模 23 结合工艺流程仿真技术和前端监测数据，实时掌握污水处理进度及设备运行原理，通过三维建模真实还原污 水处理流程，有效帮助经验不足或新近到岗人员快速建立整体认知、应急突发事件快速定位、闸门开关一键 操控。 24 场景应用—河湖长制监管

村级工程公开  产权交易公开  政策法规公开  救助补助公开  …… 村务公开功能 4. 解决方案—应用 智慧乡村治理—智慧党建 智慧党建将传统党建模式升级为“开放式、民主化”党建模式，是一款基于移动互联网时代，以“互联网 + 党建”模式来破解党建难题、推进党建 创新发展、努力开创全面从严治党新局面、架起党建工作新支点，包含党建移动端、党建工作台、党建内容管理端、党建系统管理端，满足党员、 党员教育：开展党员学习通过网上课堂，汇总党规党章、 领导讲话、政策文件、动态资讯等。  党员服务：在线缴费、党员通讯录、活动全程管理、组 织关系转接。 智慧党建将传统党建模式升级为“开放式、民主化”党建模式，是一款基于移动互联网时代，以“互联网 + 党建” 模式来破解党建难题、推进党建创新发展、努力开创全面从严治党新局面、架起党建工作新支点。 4. 解决方案—应用 智慧乡村治理

与 评 估 体 系 林业感知层 设备技术 泛在传感网 感知技术 RFID 感知建模技术 感知系 统 SoC 汇聚设备 动态感知技术 林业基础设施感知系 统 采集设备 内容安全获取设备 地球观测与 导航技术 航拍建模系 统 环境与 灾变检测感知 可信采集技术 车载感知网络 智慧林业立体 感知网 空间信息感知获取系 统 数据传输层 面向智慧网络传输的应用基础技术 面向专用智慧网络系统传输的控制技术 数据活化层 数据描述与认知 海量数据存储 数据维护与管理 林业数据挖掘 数据关联和生长 活化数据安全与隐私保护 海量数据清洗 关联数据动态建模 数据进化理论 支撑服务层 通用技术 SOA 云平台 智能搜索引擎 专用技术 可视化与仿真技术 时空信息实时接入与动态管理 虚拟现实增强现实技术 运行管理的数据分析与支撑平台 空天地融合的智慧林业信息共享

配备： • 30倍变焦相机 • 红外热成像 应用二：自然保护区巡航 3、地理信息测绘、录入（三维建模分析地形地貌、森林植被分布、野生动植物区域分布，同时进行地理信息网格化管理） 配备： • 固定翼无人机 • 高清相机 • 续航90分钟 示意图 配备： • 1.5小时完成 三维建模 应用二：自然保护区巡航 4、管理平台监控（实时传输、数据管理、团队设置） 功能 • 远程获取无人机实时视频与位置

和智能行为（如学 习、推理、思考、规划等），包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、 脑机接口、知识图谱、人机交互、自主无人系统等： （1） 机器学习（ML）：AI核心技术，通过构建模型、利用算法对大量数据进 行学习和分析，自动发现数据中的模式和规律，并据此对新数据进行预 测或决策；可划分为监督学习、无监督学习和强化学习。 （2） 深度学习（DL）：机器学习重要分支，基于人工神经网络的学习算法， 确定它们在图像中的位置，这通常涉及到使用边界框来定位对象。目标检测 一般包括以下步骤：候选区域生成、特征提取、目标分类、边界框回归、非 极大值抑制。 ·图像生成：可以分为基于规则的方法和基于数据驱动的方法两大类，可以 通过几何建模定义形状、光照和材质等参数，从而生成具有特定风格的图 像，这些图像可能不存在于现实世界中。 自然语言处理 是人工智能的一个领域，是一门专注于计算机模 型构建，以理解和处理自然语言的学科。该技术 ·语音识别：对语音信号进行降噪、分帧、特征提取的预处理，并将语音特 征映射到音素或子词单元。然后结合上下文，提高识别准确性。最后将声学 模型和语言模型结合，通过搜索算法找到最可能的文本输出。 ·文本生成：首先进行语言建模，学习语言的概率分布，预测下一个词或句 子。根据输入生成特定文本，如机器翻译、摘要生成。最后生成自然流畅的 对话内容。 ·情感分析：首先将文本分为正面、负面或中性情感，接着识别具体情感类

 光照强度  风力  。。。 通过传感器监测参数： 通过现代传感器技术实时感知现场环境信息，帮助管理者做出生产精准管理决策 ; ** 智能种植管理系统：通过对作物以及小气候环境进行数据建模，农业专家与算法专家结合 AI 【深度学习】为农业、农场提供个性化服务！ 1. 基本信息管理 a) 基本信息 b) 证照管理 2. 追溯信息维护 a) 产品信息 b) 农场信息 c) 工厂信息 自动考察员工执行力  提供绩效考核依据  对员工进行自动化的评估参考 ** 智慧农业：商业智能（统计分析）  各类自动化可定制的图文统计分析功能  各类自动化的基于大数据的预测功能  通过数学建模，为管理者提供决策的数据支 持。比如某些农产品的种植产量、种植面积、 可采产量、品质预测、效益预测等数据模型 支撑。 1 关于我们 2 农业云平台 3 产品溯源体系 4 溯源案例 目录

互联网、移动网、物联网 动态、实时、高效、便捷地理信息 大数据分析及实时空管决策 农业、国土、农产品质量、综合管理、农业物联网、电商、…… 自助服务门户、应用 & 数据整合、服务装配 动态建模平台 应用集成平台 应用开发平台 应用管理平台 地理信息系统基础技术运行平台 终端多样化 分析实时化 运维智能化 应用集成化 平台弹性化 管 控 升 级 、 技 术 创 新 、 敏 捷 精准养殖场景二（繁殖能力优化） 解决方案 • 通过植入母猪的耳温传感器或者热成像 • 远程实时监测母猪体温 • 基于 5G 农业智能网关传输到 AI 大脑存储分析 • 结合猪只的身体健康状况进行建模 • 实现排卵精准预测  系统根据母猪胎龄  确认老年母猪、青年母猪、中年母猪发情时间  指导配种时间  确保在合适的发情阶段完成配种 精准养殖场景二（繁殖能力优化） 作 用

相粒子的运动轨迹，可以预测雾滴的沉积和飘移模式。这些预测 考虑了旋翼结构演变以及地面作物冠层与旋翼下洗气流相互作用 的影响。通过引入蒸发、冠层效应等模型，可以进一步提高模拟 精度。 目前，主要的建模方法包括大模型（如 AGDISP 和 CHARM 模 型）、有限体积法、有限差分法、格子波尔兹曼模型等。然而， 现有研究大多集中于传统的固定翼和单旋翼无人机。由于多旋翼 无人机产生的风场较为复杂，仿真预测的精度有限。提升多旋翼 风场环境下的预测精度，对提升农用无人机喷洒作业的效率具有 重要的意义。 全球监管机构目前正在开发用于模拟无人机喷洒系统，研究喷洒 后农药飘移的建模框架。遗憾的是，目前尚无经过验证的雾滴飘 移模型能够模拟这些系统中偏离目标的雾滴运动。为了弥补这一 建模方面的不足，有些研究学者评估了 AGDISP 在无人机上的应 用和验证。 ag.dji.com 农业无人机行业白皮书 - 24 - Agricultural Agricultural Drone Industry Insight Report 2.AI 大模型 中国农业科学院植物保护研究所经过几年的田间试验和建模研究，创建了名为 YOLO-Fi 的大模型。在文章《使用 YOLO-Fi 模型精 确分析目标苹果树冠，以制定无人机喷洒计划》中 8 提到： “精准分析单株果树的冠层信息，为植保机械精准导航和喷洒作业提供依据，对智能果园管理至关重要。然而，在果园复杂的环境中，

支持数据清洗及标准化  支持处理过程支持各种字符集的转换等 1.4.2.2.4.6 数据弥补 针对有规律采集的林业数据，根据其历史采集数据，进行数据 补全，保证其数据完整性，为下阶段进行业务建模或算法计算打基 础。 1.4.2.2.5 数据存储 1.4.2.2.5.1 结构化数据存储 结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现 的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，可以通过关系型数据库 DEP（DataExplore&Profiling），是集数据探索、认知 和画像的通用化的系统，适用于 任何数据驱动的项目（ Data- DrivenProjects），尤其在数据采集、清洗、整合、治理、分析建模、 可视化等方面。DEP 可以读取各种数据源的数据，它就像爬虫那样 浏览爬取任何指定的数据全集或者数据样本，探索并提取各个数据 字段的内容分布、统计、概貌、层次结构、空值率、密度等信息， 并 影响力有个事先的全面认知，在数据挖掘、机器学习的特征变量 (Attribute)的筛选上尤其重要。假设目标字段是预测顾客是否购买一 个新推出的产品，或者是这个顾客的购买意愿，有几百个特征变量 可供筛选。这个时候，在进行数据挖掘建模之前，我们很有必要事 先知道每个特征变量对目标字段的影响力，以便筛选出最有影响力 的特征变量。 1.4.2.2.10 管理与运维 随着环保业务的深度发展，数据量及复杂度逐步增大。基于此 情