腾讯数字政务云端系列直播 | 第十三期：数字孪生流域培育智慧水利建设新动能原创

各位在线的观众朋友大家好，欢迎来到腾讯数字政务云上系列直播第13期的直播间，我是本场直播直播的主持人，在我们的直播正式开始前温馨提醒各位，直播中欢迎大家在评论区留言，针对分享嘉宾的内容提出问题，我们会在嘉宾分享之后的QA环节邀请讲师统一解答。同时欢迎大家添加腾讯数字政务小助手微信，加入腾讯数字政务交流群，获取更多的资讯内容，并与同行交流。接下来，让我们进入到今天直播的主题分享环节。随着物联网、大数据、5G、数字孪生等技术的发展，如何充分利用新技术推进水利工程运行管理的数字化、智能化水平，已经成为当前水利工程信息化研究的热点。作为新一代信息技术在水利行业的综合集成应用，水利数字孪生是实现水利数字化治理的重要载体，是政府实现可持续发展的新型基础设施，也是持续迭代更新的行业创新平台，但在落地实践中仍然存在很多问题。

如何正确理解水利数字孪生的建设目标？可以通过哪些途径切入做好？水利数字孪生在普及和深入应用中存在哪些亟待解决的难点和痛点？目前行业又有哪些成功的实践案例可借鉴？通过今天的直播分享，希望能与大家一起探索答案。接下来给各位介绍本期直播的分享嘉宾，腾讯云智慧水利行业架构师负责人汤欢。汤欢老师是高级工程师，主持并参与十二五国家水利专项、多项省市级科研项目的水利行业技术指南编制，项目领队开展深圳市智慧环保、深圳市智慧水务工程等超大型行业信息化项目的规划与设计，具有丰富的政企信息化计和管理经验。接下来我们把话筒交给汤欢老师，请他带来主题分享，有请。

好的，谢谢主持人，好，谢谢各位朋友参与今天下午的讨论和分享，那么今天下午我和大家分享的题目是数字孪生流域培育智慧水利建设新动能。今天的分享分为三个部分，首先第一部分是我对这个行业啊，智慧水利水务这个行业的洞察，嗯，第二部分是我们的一个方案和思考，第三部分是腾讯在这个数字孪生流这块的这个探索实践。相信数字孪生大家都非常熟悉了，大家或多或少的都接触了一些三维可视化的一个场景，但什么是数字孪生呢？可能大家的理解有一些偏差，或者说不太一样，或者说理解上，呃，不一定有没有一定这个很深的这个层次啊，那么输入孪生按定义来说，它是按照极。

物理实体全生命周期数字绩效，包括人、事地、组织。通过各种类型的模型算法进行模拟。仿真实现预测、修正、控制、优化物理实体的这个动态过程，那么从这一句话，它里面这个含义比较大，那么特别是在数字栏城市这个建设过程中，那么对数字孪生的概念，应该说各位专家，还有各界的朋友对他有一个认识上的一个升华，那么整体上讲，我觉得数字孪生分为三个层次，这是由浅到深的三个层次，第一个是动态迹象，那么就是说把。

物理世界的各种信息要素映射到这个数字世界上来，那么就是第一个是它是物理世界的一个镜像，第二个城市是数实共生，那么虚拟世界和物理世界不仅仅是单点的一个连接或者镜像，它更加多点嵌套，要相互的服务，相互的促进，那么最后是更高的最我们所期望达到的这样一个城市是舒适的融合，那么物理世界和虚拟世界能够在业务层面全方位的融合，能够。虚拟世界做更深层次和高水平的对物理世界的这样一个仿真的推演，然后呢，基于这个推演的结果去反馈做智能化的决策，再将这个智能化的决策执行到这个物理世界，达到我们去。为物理世界的各种问题去找到更好的解决办法啊，那么这个我想它智慧城市里面的数字孪生城市，它是城市大的这个升级版，也是智慧城市发展我们可预见的最高级的这样一个阶段。

那么是是孪生城市，腾讯在这个行业里面已经做了大量的这个探索和实践，那么证明是我们的一些案例和一些项目的一些这样的一些画面啊，它这个包括大家可以看到男生的园区啊，交通的这个实施，孪生还有细分的这个男生地铁，一网铜管智能建造，智慧路桥啊，智慧文理，男生工厂等等。那么这些应该说在智慧城市里面的应用，不仅与这个行业的业务进行了深度的融合，取得了很好的效果。那么水利这一块是数字孪生的新的一个热点，刚才主任主持人来说所说，那么这是一个新的一个热点的一个方向，大家看到数字孪生不再是一种技术，它是一种发展的新模式，是一种数字转型的一个新径，也更加是一种推动各行业进行深刻数字化变革的一个动力。

但是可以看到数字孪生它不是一个万金油啊，不是说我们想去怎么做数字孪生，去凭空想象，或者是。这个追求表面的这种可视化，缺乏对业务理解的这种生存逻辑啊，然后忽视我们比如说对城市运行治理和水利管理决策的这样的一些融合，那么这样数字孪生就容易变成一个形象工程了，目前来说，水利水务数字孪生还存在着一个四个方面的这个困难啊。第一个是啊，从去年来讲，我们说业务场景是完全不清晰的，那么经历经过行业很多专家啊，包括我们的行业领导这样的一个推动，应该说这块业务场景是渐渐清晰，但不是十分完全清晰，那么这样的一个不清晰是由于一个是可视化，它不仅仅是一个。

它不仅仅是一个只看他要所有的业务可视化，那么业务可视化它是比较全面的，它包包括各种各样的这种数据啊，不仅仅是物理世界这个形态的这样的一个可视化，更深层次是它的各种属性，各种深层的逻辑的可视。第二个这个业务场景它是不连贯是吧，我们看到可能仅仅是用三维的，是展示一下某一个直播的这样一个一个可视化，那么它场景是不连贯的，它达不到我们数字孪生的这样一个效果。第三块就是我们注重这个数据建模啊，我们重这种三维的模型，但是比较轻视这种各个全域的这种业务数，包括LT的数据，业务的数据，三维的数据深度的融合。

第二个就是数字空间的数字底板不统一啊，这个大家可能都深有体会的，那么首先业务空数字的这个空间化程度比比较低，那么在水利这一块很多的数据啊，它可能还没有这样一个空间的一个坐标啊，这个现在行业两边很多的这个，包括这个发达省份啊，发达地区啊，这正在完成这样的一些采集工作。第二个我们水利行业有大量的这种专题图，这种专题图还是缺乏这个专业的这种工具是支撑的。第三个呢，就是这个空间数据格式也会不统一啊，这个这个在行业上都是存在的。第三个层面就是数据融通的体系不建啊，这也有相应的，比如说非空间数据格式不统一，然后数据的这个权限不明确，但是最重要的一点，我认为是数据对接的机制是很不健全啊，数据共享不太顺畅。最后一个可能相对来说也是行业上的一个技术上的一个难题，就是新型的这样的一些测绘呀，还有这个我们三维建模啊，等等模拟仿真的这些关键技术，它的国产化程度和水平啊，还有一定的这种差距。

那么。并非有这样的一些差距，我们就坐而不动，那么这个在水利部的这个我们李部长上来之后啊，李部长是我们水利行业的这种专家的专家型领导，他在高位大力推动我们数组男生的建设，可能大家都在，可能各种媒体哈，还有这种光明日报啊，人民日报中都看到过他的一些讲话和文章，他是个特别擅长写这种这样的一些理论和实践性的这样的一些文章，那么近期像8月10号他还在光明上发表文章，加快数字孪生流域提升国家水安全保障能力，那么八月中旬我们看到七大流域这一块的一个数字孪生流入的这个审查，这个技术方案也通过了水利部的这样一个审查，那么总体来说，这个李部长上任一年半以来，他在大力的推动数字孪生的建设。那么也在我们这个。

也在孵化我们这个数字孪生各种场景，包括我们各种标标准先行的这样各项的一个工作的大力的这样的一个，应该说形成了行业上的一种气候。那么数字孪生流和我们的智慧水利是一种什么关系呢？我相信原来大家都有一些疑惑，那么在这块我们也跟大家做一个简单的分享和解读，那么首先我们知道在我们行业中，我们很多专家都有一个数字啊，水利专家都有一个数字流域的这样一个梦想，那我们数字流域是否实现了，我想是基本实现哈，单位完全实现，那么首先说我们的物理流入就很好理解，是我们的一个物理水印加影响区域和我们的一些感知网，公货网的一这数字流入时期对物理流入的一个映射啊，全要素的映射，那么现在来说没有完全实现，主要是可能全要素还是没有完全做到，但是大部分对这个，呃，物理世界的这样的一些钙化的映射，还是做到了。

那么数字孪生流域呢？它是对数字流入的。深化，那么这深化在哪里？主要是对我们水利的管理活动这一块进行一个全真。前期的精准化模拟和这样一个实时的同步监控，大家注意可能这是一个水利管理活动，因为水利管理活动是跟决策相关的，那么在这块如果能做到一个精准的这样一个仿真和预演，那么对我们实现智慧水利是一个很重大的这样一个前提，那么智慧水利应该说是在数字孪生流入之上的啊，更高的一个层次啊，因为智慧这个词各行业工业虽然用的比较比较多啊，也比较可能有点有点乱了啊，但是它其实能达到智慧的这样的一个程度，并这样的一些业务场景并不多啊，那么在这个。

数字孪生流之上，用我们各种各样的这样的一些知识平台，包括我们的AI的算法形成的这个智慧流域啊，那么水利是比流入更大一个概念，这个就大家比较好了一点，在这个基础之上形成的各种智慧化的决策仿真的一个活动，最终达到这个智慧水利的这样一个目的。那么在。那个今年和和不，甚至从去年开始，我们水利部就已经叫停了，基本不说叫停吧，不应该说暂停了各种智慧水利的一些设计的一些工作，那么把这块的一个风向往数字孪生流域上做一个精准的聚焦，那么从2021年我们呃开始，我们这个水利部就。发布了啊，这个智慧水利建设的指导意见，十四五的智慧水利的实施方案，那么这一块是把智慧水利的建设进一步的深化和助教了，那么提出了我们智慧水利建设的一个新要求啊，就是这16个字，需求牵引应用之上，数字赋能提升能力，大家看可以看到，就李部长在很多的场合都在提这一块，那么2025的最重要的目标就是要建成七大江河数字蓝山流入，最终呢，达到防洪重点防洪地区，实现私域啊好流入重大贫调水工程等等这些业务上实现这个基本的这样的一个私域的这个要求。

那么在这个整个行业的市场方向上，大家可以看到我们主要有两大块儿，第一个是要建设七大数字产生产领域啊，包括我们呃，听到听到了数字孪生的长江，黄河，珠江，淮河啊，这个国家七大。是个最大的这样一个江河湖泊。

和包括11大数字孪生水利工程啊，这是十十一大水数字孪生水利工程，也位于我们这个七大数字孪生领域上的这个重要的水利枢纽哈，那么这块为什么说提这11大数字孪生水利工程呢？是因为那个这些。这些工程基本上都是流入伟下面的这样的一些，呃，经济实体啊，企业，那么企业的财政资金出金出资相对比较快啊，它建设起来那么没有这种财政资金那么复杂，那相对来说走的比较前，所以这里也可以看出，我们这个从水利部的领导到这个下面刘玉伟都是非常重视推动这件事情的啊，都希望他走的更快，更稳和更准，那么。这块我们前面的可能做一个简单的这样的一个行业上的一个洞察，接下来我们就说一说我们腾讯在这一块数字孪生的方案思考这张图，那么大家可以看到啊，那么整个数字孪生这一块，我应该说应该来说分成三大部分啊，那么第一块是数字底板，第二块是模型的这个平台，第三块是最重要的，我们是对这个业务场景，对我们业务上的一些。

智能化的这样的一些推动。那么在数字底板这一块哈，它这块也也。包括啊，也是比较啊，既包括我们最底层的数字资源啊，那么这个主要是包括我们的比如视频啊，基础数据，三维模型的数据，业务数据啊，还有我们腾讯地图可能独的啊，这在我们这种像拥有这样的一个呃，互联网地图的公司啊，包也当然也包们高德了，但是我们腾讯地图所独有的这样的一些包括PI的数据，包括道啊，水体水系和各类构筑物，为什么是讲这一块呢？因为介绍上面这一块呢，也看到我们腾讯自动化三维重建的这个技术能够。

用我们腾讯地图的二维数据，通过AI的这种方式能够把它拉起来，变成这种三维的这样的一个模型，这个就节省了相应的这样的，比如说这种节摄影的这样的一些采集数，三维模型的这种数字的一个费用，下面我们后面我们还会具体的详细来讲，那么其次是对这些这种各种类型的数据的融合和治理，那么这要。不可避免的要用到，比如说我们的这个水利视频云啊，这个是一个视频的云平台，把我们水利上所涉及到的各种视频的数据进行一个集中的管理，那么其次是对着各种空间的数据，包括业务的数据进行一体化的汇聚、治理、挖掘和分析，这样的一个平台，这上面是我们作为这个数字孪生，可能大家可能最关注的可视化的引擎的这一块。

那么可视化引擎这块，我们腾讯，呃。会有这样的一个，呃，基于这个微BG2的这样的一个，比如说VBG2这个在这个移动端和这个PC端的这样的一个引擎，和基于这个游戏引擎的这样一个可视化的双引擎，那么这样的一个融合引擎，我们可以达到这个水利上的这样的一个。这个各种这种模拟仿真，可视化，其次啊，这个比较熟悉的，大家都有智能模型，有各种各样的视频的识别，语音的识别，遥感的识别，那么这个通过相应的AI的算法，把我们前。采集到的it的数据，视频的数据能够充分的利用起来，那么第三部分这个核心那块，就是我们行业上可能用的比较多的是水利的这种专业模型啊，那么这个专业模型就多达上百种，可能上。常用的那么有一二十种，那么这样也包括产回流排水管网的水利的模型，那么这个模型是我们和我们的合作伙伴一起来和这个可视化的引擎做一个充分的啊融合和互交互，然后是为我们的这个场景是做服务的，那么上面的这个蓝生场景我只列了三种哈，像包括水利水务三维一张图，城市内道监测管理和水利水务工程运行管理，这个是我们腾讯认为我们在这一块是。

比较好的这样一个切入点和发力点。下面我们就针对这个水利水务数字孪生的主体的各项关键能力做一个介绍，首先我们来看一下这个数字底板，我们知道在城市信息模型啊，也就是same这个领域，国家标准把这个数字底板这一块共分为SAME1到SIM7共七级啊，那么水利水务这一块所用到的这种三维建模的数据类型和范围相对来说比较专业和聚焦，那么我就把它简而化之，只分为了二一到二三级啊，就大家看到了，那么大家可能有很多的这种专业的名词啊，那么这个。

啊啊，这个可能有一些那个显示有点问题，那么这个比如说二一级，它主要是数字孪生流入中低精度上的一个建模，它主要是包括我们全国范围的是动定，还有disem的数度，那么这个可能大家这些专业名词啊，我可能专业的同学可能比较知道啊，它主要还是指这种数字震慑的影像图，数字的表面模型和数字的高层模型啊了，大家可能就是简单一点，那么它就主要是我们的这个水纹。地质，还有地形图、高层遥感影像等一类的速度，第二个是重点区域，二二层级是对重点区域的精细化建模。那么这一块建模除了对上。21层级的精度提高之外，那么主要是对我们这个流域和这个我们的水利工程进行企业摄影，以下还有激光点人，包括我们水库的和河流的这种水下地形的这样的一些数据。

第三个是我们这个更加高精度的这样的一个精细化的这个建模，这个主要是我主要在水利行业来说，就是闭M的模型啊，包括各种各样的，包括水利水库这样的一个工程的这种BI模型，包括我们水利设施，还有管网水利的重点的设备的这种各种病的模型的这种建模。那么这里要求了，就是我们的空间标准是用我们的这个啊，2000的这个国家的这种坐标系啊，高层的11985的这种国家高层基准标准，那么这里面就是刚刚说到的二一和23A2223这三个层级是按照这个。我们的这个建模的精度，那么这个对建模的精度也做到具体和详细的这样的一个标准和规范啊，这个就不详细赘述了，那么这里就介绍一下，这是个212223，它的建设主体在我们这个行业上也做了一个啊。

一个规定，那么二一层级主要是我们水利部来完成的，那么这个水利部有相应的这样的一些，呃，卫星的这样一些资源啊，那么它这块是吧，这个相应的这些地形图是把共享啊给各个。流域和这个省省级的这样一个水利行政部门来使用的，第二个呢，就是二二层级的数字是由各个流域管理机构啊，包括刚才说到的这个七大数字孪生流域啊。呃，他这块管理机构，包括我们各个省的省厅啊所建，那么这块就需要去做相应的这样的一个，比如说水利工程和重点防洪区等等重要位，重要这种水利设施和水利区域的这样企业摄影，激光点燃和水下地形的这样的一个建模。

第三个是面向我们各大这种水利工程的管理单位啊，这个既包括我们水利部直管的，像小浪底啊，像这个，呃，长江三峡啊，这样的一些大型的水利枢纽，当然也包括我们各个城市里面的各种。像这个工程啊，像水库饮水工程这样的一个管理单位的。那么这些精度啊，接下来大家有兴趣的话，可以再来去详细看一下，那第二块有了这样一个数底板之后啊，这些数据纷繁而复杂，那么这些数据本身啊，也还是很多数据，它由要存在的很多的一些问题啊，比如说标准规范案的问题，导致这种数据不一致，那么这是需要经过加工和处理的，那么我们这块腾讯的这样一个大数据一体化的引擎，正好是可以对我们的这各种各样的空间数据，模型数据，还有视频数据做相应的这样的一些融合了，大家可以看到我们最下面是用我们的这个数据这里开发平台V塔。

啊，它主要是实现对我们各种业务系统的数据，互联网的数字，包括我们比如说各种下属机构啊，这种区县的水利水务局，还有我们的这种工排水集团的相应的管网的这个数据做。汇聚和治理加工。那么在上面是我们的这个大数据的一个平台，我们的腾讯的大数据平台叫TPDS这块这个大数据的平台，它能够对我们的这样的一个结构化和非结构化的数据进行加工和治理啊，那么这一块的加工治理之后的这样的一些成果的数据，可以推到我们的腾讯的这个国产数据库叫TT搜口啊，推到这个TT搜里面，TT里面有两，大家可以认为它有两个核心的这样一个套件，一个是基于这个PG啊PG这个PG一次，呃是这个开源PG的这种数据库为核心的这样一个数据库，它主要起到两种类型的一个作用，第一个它是做一个我们水利这块的一个数据仓库啊，把我们各种各样的这样的一些数据啊，进行加工治理得好的这种成果数据分门别类啊，建立好这种主题部和专利部。

然后这块是提供给上层应用，第二块呢，那么这块可以存量大量的这样的一个我们水利的空间数据啊，那么水利的这种空间数据啊，量比较大，而且这个到时这个做数字孪生的时候，这样的一个规模也需要很快的是对这个空间数据的融合，那么我们的TTSO这块的一些性能各方面的这种包括数据库连接数啊，数据库的这样一个处理的这样的一个，呃，效率都会比较高，那么这块是来处理这种空间数据，其次我们的TT搜基入MY这种核心的是可以存放我们各种各样的这种业务系统的这样的一个数据。

在整个数据加工治理的过程中，我们的数据安全这一块啊，通过一个数据安全的审计，数据静态脱敏和安全的管理中心，也可以对我们整个数据的一个过程来进行这个数据安全性上的一个保证。最后这些数据通过我们数据服务和数字自然目录共享给我们的一个各个这个需要数据的这样一个，比如说这样一些管理单位也好，还有各个业务系统也好，来进行共享交换使用啊，然后我们也提供了这样，我们的这个可能熟悉这个腾讯的这样的一个产品的这个合作伙伴都知道，那我们有两款这个比较非常好用的这样的一个数大数据可视化的一个工具啊，是我们在这个大屏领域啊，这块就是做各种各样的这样的一些大屏的这样的一个大数据。

开发了一个工具和适合我们在这种PC端和移动端快速去构建我们这种图图数结合的这样的一个可视化工具啊，那是版本这个有机会大家再跟大家详细去讲这些工作啊，那么今天我们还是聚焦在这个数字孪生这一块。当然空间数据的加工和处理啊，仅仅靠大数据的平台，那么它主要是技术层面的，但是空间数据的处理还有一定特殊数特殊新引，因为空间数据的业务属性啊还是比较重，那么这个业务属性这一块，我们还需要跟呃业务相应的这种工作是结合起来，是专门处理我们空间数据的一个治理，那么在我们这块也提供了这样一个数字孪生态引引擎的一个工具，是贯穿着我们数据的生产，数据治理和专题库搭建的这样的一个全过程，那么在这个过程中，比如说我们要去统一的这种地址定名地址，还有我们三维模型和属性数据要进行快速的挂接啊，然后还有坐标转换啊，还有我们的并am和技要在要这个在空间上进行融合和进行这个优化这样的一个过程，那么这也需要一些小工具，对这些这些数据的一些治理，包括呃，这样的一些优化啊进行。

一个啊。就是更深的一个加工吧，来形成我们各种各样的这样一个最后数字孪生所使用的这种专题库的搭建，包括我们的BM的数据库，我们各种水利对象主题的数据库，还有包括我们水利工程的专题库等等。另一大块就是刚刚说到的视频的数据，那么视频的数据它是非结构化的，它在这处理，那还是呃，需要这样一个视频的这样的一个工具，首先要把这种视频要把它绘制起来。大家可能也熟悉这个水利行业，都知道，那么水利管理单位的视频建设相对来说是比较分散的啊，我们可以看到有这个河道的视频，还有这个水库的视频，湖泊的视频，共站的视频等等，这些视频原来的建设单位都是这样的一些，比如说水库的管理单位，湖泊的管理单位啊，还有故障的管理单位等等，就是各自建设各自的使用，那么现在这种视频作为一个重要的这样一个感知的这个来源，我们要加大这样的一个运用的力度，特别在数数字孪生视频这一块，是作为一个很重要的一个呃要素的映射，那么这个需要那个统筹管理和这样一个集中分析应用的这样的一个需求，那我们视频水利视频人就是在这块，那腾讯的水利视频人是能够啊，根根据这个国家28281的这个标准，把我们各种各样的这样的一个水，水利行业的这种视频把它汇聚上来来进行。

这个用相应的AI的组件进行识别啊，进行一个加工，然后提供我们应用，实际是因为我们应用系统是做各种各样的这样的一个智能化应用的。那么这个在我们在大量的项目中，大概积累的这种三种类型的这种算法啊，包括水域暗域和传播了啊，大家常常听到的可能比如水面的漂浮物识别，污染物的识别，这个也都比较简单的啊，那我这里要提要提醒一下，就是我们这块比如说在行业里面经常用到的水位的识别，那么我们无论是在晴天夜晚光线好会差，还有存存在这个水面倒影的各种情况恶劣的情况下，我们的这个水位的识别率都是比这个视频的这种厂家哈，硬件厂家的识别率是更高的。那么这个最辖方我简单说一下，这个是我们在这个广东省啊，北疆流域，也就是在这个佛山市啊，这个卢包这个地方，对过往的这个船只进行识别，识别它是运沙船和渔船啊，大家可以看到这种非常小的这样的一个轮廓，我们都通过这个AI的算法能够识别出来，那么有了这样的一些识别，我们就可以判断这样的一些轮船经过的时候，它可能和业务相应的规则结合在一起，去识别是否违法采砂，那么这个也得到了这个水利部的这个信息中心的副主任和钱锋，然后水利广东省水利厅啊副厅长等等相关领导的这样的一个当时的一个啊正式和赞赏，那么前面提到我们有了这样的相应的数据的这种工具和呃，这个数据的资源之后。

建设好了这样的一个数字底板，我们腾讯还有一个独有的这个能力啊，通过这样的一个AI的这样的一个工具，能对个腾讯地图上的这种二维的各种各种类型的这种这样地形图，构筑物的这样的一些属性信息，能够快速的用过AI的工具，能够把它拉起来啊，形成这样一个三维的模型，那么这个就减少啊，我们是要做企业摄影这样的一些数三维数据模型的这种采集工作，那么我们还能对这些建筑，这些建筑物做这种低尺寸进行精准的这种还原，然后提供这种啊美术精修和后期美化这种服务，来提升整体场景的这种视觉效果，可能这样说大家可能不太直观，那么原来可能有一个视频哈，这个我们就把视频这个变成了各种各样，就这几张，应该是八张的这种图片啊，让大家简单展示一下我们这个过程。

那么首先大家看到第一页是一个大家看到是一个平面化的这种我们腾讯地图的相关的数据，那我们通过AI的这种相应的算法啊，把它的规范的一些属性啊进行还原，那么我们看到一个比较比较可能这个时候应该说还嗯不太美观的这样的一个环模的三维的这个模型，那么我们这个三维模型，加上我们腾讯地图里面这个我们的这个AI自动化建模里面有各种各样的一种素材库，我们能对这样的一些白膜的模型进行这样相应的编辑和美化，那么在大家可以看到，那么这些建筑物就是。

它会有这种各种墙面的这种材质啊，就相对更加美观，然后地面上的有些区域啊，是草地啊，可能有一些呃植被等等，那么也可以根据这个现实世界的这种情况进行发染，大家可以了，到到了第七张图，我们这个。各种各样的这样的一个就非常的接近我们城市的这种真实的这样一个情况了，那么通过这样技术，我们就。既减少了我们这个三维模型的这种采集制作的成本，也。呃，相对来说苏打的这样的一个，呃，采集的一个周期啊，那么我们还可以对这个我们这个加工后的这样的一些模型啊，进行这个啊，像夜晚的这样的一些。

它的它的一些它的一些渲染，其实我们也能够基于我们的BM和技术，还包括CAD的图纸，能够做一个自动化建模，那么这一点在行业上还是非常重要的，大家知道啊，那么我们水利构筑物和这个水利的设备设施很多都是我们的BM模型啊，那么在BM模型还是这几年事儿，前些年都是用CAD的图纸，那么通过图纸能够渲染出比较好的这种三维模型，那就就非常。大大的减少了我们对这个三维模型的这样的一个。就是它的一个建造的这样一个成本，那么在这一块大家可以看到，那么通过这个啊，左边呢，是这个并M加祭祀生成的这样一个三维的这个建筑物的模型，那么右边是这个通过这个CD的图纸生成了这个是一个啊机场的一个道路的三维模型。

那么最核心的还是我们可能我们这个行业里面更多的关注的是我们可视化以及呢这一块，那么这块儿也是啊，腾讯这么多年在各种啊，特别在游戏领域的一个积累啊呃，有一个很深厚的一个积累，基入游戏模，游戏引擎的这种高逼真的渲染和模拟渲染这样的一个功能。大家可以看到，那么根据可以根据这个环境的变化和气候的变化，像白天，夜晚，雨天，雾天，下雪等等各种环境的变化，我们能够提供比较高性能，高质量的这样的一个场景还原，那么这种场景还原也可以在我们水利的这个行业的各种不同天气下去模拟我们复杂的水与工情的这种工况啊，然后然后在这个我们的这个模拟渲染过程中，我们也对啊，比如说像水的颜色，波浪的速度和大小，这些都是可以动态调节的，那么这个调节也有助于我们在这个。

模拟，比如说洪水啊，还有这个水库啊，这这个决堤的时候，像这样的一些场景啊，这种啊，我们在行业上可能这块是这些场景可能并不常见，但非常关键啊，对我们的决策指挥非常关键的这样一些场景，是做一个更精准的这样的一个模拟仿真。那么其次就是这块，我们前面说到，那么把视频融合上来，一方面是为了智能化应用，第二个是要把虚实做到一个虚实的共生，那么很多时候我们仅仅靠这个虚拟世物理世界的这样的一个影射啊，包括这个LT的影射还是不全面的，我们在很多的这样的一些河道水库，还布有这样的一些大量的视频，那么视频介绍我们的眼睛也要把它利用起来，那我们能够把这种实时的这种监控的视频和我们的三三维的模型比较精准的配合起来，大家可以了，我们把这个相应的视频嵌入到这个三维模型中，它是没有大家是能够看到它是无缝的融合的，基本上是看不出来是一个视频啊，那么这样，我们是通过这样的一个视频融合的这种技术不需要啊，呃，这个也可以不用去切换这个摄像头，我们可以在不同的摄像头啊，如果是他这个。

它所监控的区域是相邻的或者是连续的，我们可以不用像以前那样一个一个摄像头去跳，我们能够是一个一个摄像头接着一个摄像头很流畅的去，呃，播放一样啊，播放就形成了这种相当于在这个我们的三维模型中进行这个漫游的这样的一个效果。那么说到我们的可视化引擎，那么这块我我大家也知道，这个在行业里面做这样的一个呃企业啊，也还是不少的，虽然不多但也不少，那我们跟他们的区别啊，一方面是刚才说到的我们的是这种高逼真啊，这样的一个这样的一个渲染能力，此实我们在这个大体量模型的一个轻量化方面，我们的性能优势也是非常明显啊，这个我就不具体一一说的，在这些你看大家可以看到，在这些的超大规模的这样的一个部件数量的情况下啊，像几十万这样的一个数数量级的这样的一些三维模型的这种渲染上，我们的这种速度是这个我们的这种扭伤的啊。

近十倍甚至近百倍这样的一个一个效果，那么大家可能这个说起来，大家可能都看到，其实实际上的很多的这种项目的这样的一个啊DEMO或者是这样的一些一些性能上的一些演示上，其实这个我们像我们这样的一个大平台的这样的一些它的优势就发挥出来了。

那么在可视化引擎的话，最后还再来说一下这种人上男生和指尖男生在性能上的一个优势，那么人上男生大家知道啊，原来我们的一些本来中小规模的厂家，它是用集成的这种方式来跟大家去做这样一个云渲染，那么我们这块云上孪生是通过一个啊负载，呃是通过一个弹性伸缩啊，这种后端资源能够在这个能够可伸缩，能够能够提供大规模的这种用户并发接入啊，对我们的这个前前端的这种信卡。呃，这个显卡和性能上没有什么要求，那么这个是我也是我们在性能上的一个优势，第二块呢，就是指尖男生，那么指尖男生大家都比较好理解，那么现在很多领导啊，特别是在这个发生这个我们比如说像这个特大洪水灾害啊，这个城市特就是特大内涝的这种时候，那么这个时候往往是反应不及的，有可能是在晚上，但是我们这个各领导可能还。

他来他还来不及赶到现场的时候，他们就通能够通过这种我们指尖的这样的一个微信这一块结合在一起的，这样的一些指尖男生能够。能够去掌握，比如说在我们这个防洪排涝的各种呃，这样的一些态势的一些情况，应急的指挥，还有包括我们水利工程微观运行和监管的这样的一些情况，我们就很好的方便是各级领导去做相应的决策和指挥动作，以免延误的我们。就是我们抢险救灾的这样的一个时机。那么在男生的场景，刚才说到我们有很多的这样场景，最终要实现我们数字孪生的流入，但这个是这个实现的过程，应该说还是有一定呃，有一定时间的啊，那么部里面是把它定了三年，因为主要是这块整个流入上的这个数字，整个三维的建模，它的一个经济成本也会比较高，那么我们首先会把这个场景会应该聚焦在我们更有这个啊经济价值，或者更有这个我们这个社会的。

效益的这样的一个地方，首先我认为是这个水利水务这种三维一张图啊，这个就比较简单，我们可以把通过这种数字孪生二三维的一体化的技术啊，将我们水利上啊，就大量的这种，应该有数十种的这种空间信息资源和数百类的这种这种水利对象搭建这个三维一张图啊，然后通过这个三维的呃服务吧，来。共享给我们其他的这种，这个下属的这种单位和这个我们的应用系统进行调用。第二个就是这块就是最重要的，我觉得一个场景就是一个流入的防洪，那么这一块呢，就是我们需要跟我们的速字孪生的技术，要跟我们这个比如说我们的产回流模型，洪水演进的模型进行一个充分的耦合和交互，然后在各个方面，比如说我们的流入洪水的模拟，不再是一个二维平面的啊，不太直观的我们这个三维的模拟，对吧，然后然后这个三维的这个它的这样的一个计算过程啊，也会更加精细化，然后在整个调度指挥形式，这个防洪形式的这个预判上，让各级的这样的一个水利的这种决策的指挥者也能够打，能够有这样一个沉浸式的这种可视化的进相，身临其境一样去做一个相应的指挥决策。

最后通过这种数字孪生的技术和仿真模型进行一个耦合，做这个仿真推演啊，做这个比如防洪的方案的各种优选的这样的一个工作。那么这里强调一下我们在腾讯的位置，大数据这一块。能够去助力我们防洪减灾做一个分析评估啊，大家可以看到就是这是我们2020年这样的一个长江。

大洪水的这样的一个数出啊，当时啊这些我们的这些就是这个洪水所涉及到的这些灾民到底有没有迁移，有没有得到很好的安置，那我们通过人口人口位置的这样的一个数据，我们像这个是2BS的这个人口热力的这个数据，我们可以看到啊，我们可以通过分析，简单的分析，可以看到它这些人员都转移到了哪里啊，这个为我们灾前灾前的这个人员的一个分布，和灾中灾后的这样一个黄金救援和最后的一个经济啊的一个评估，都起到了一个很好的一些作用，我们看到他们就有右边的这张图，我们可以看到这个同一同一个区域在不同时间里面，它的一个人口的热力的这个分布情况，我们就可以看到这个人口的转移，转移的情况，转移的趋势和比例的这样的一些情况，最后因我我我们比如说我们，呃，这个救灾成功之后，我们要需要是啊赈灾相发。

参与相应的这种做经济的这样的一个啊补偿或者那么这个人口热力数据要起到更精准的这样的一些支撑的一些作用。那么第四个是我们在城市排涝这一块，我们的。这个我们的数字孪生技术所能够有的一个用武之地，那么大家可能知道，就是我们现在数字，现在这个城市排高啊，是结合这种气象的这种数据，我们就可以对啊，这个还有去对这各种这种气象条件下，对这种暴露进行一个等级的这种划分，然后进行推演，我们城市上根据我们的这个产会流的这样一些模型，还有这个。呃，我们的排水管网的一些动力模型啊，包括结合这个LT的这种监测，我们就看能能看到像右侧的我们整个城市里面哪些区域是可能高发这种内涝积水的这样一个情况，那么原来可能都是三维的，呃呃，二维的平面的，那么现在我们通过三数字然生态技术，第一个首先是用三维的反应，比较直观的把这些区域给它勾勒出来，其次这块它的相应的这样的一个和这个LT的数据，视频的数据，还有这个人流的数据，能够更深层次的这样的一个交互耦合，那么对我们的城市排涝。

这个安全的这种态势，应该说更加直观，也更加的精准，和对我们的决策有更大的一个支持的一个作。那么第五个场景呢，就是我们地下供水管网和排水管网的一个智能化管理，那么这个大家可能都知道，原来我们这个行业里面的这些都是做这个技术的一个管理，那么技术管理它。主要是依靠大量的这种属性数字哈，那么对空间的这种直观并不并不强啊，比如说这些管网之间，呃，它连通，可以去计算分析，然后这个在。

管网的这种马医生呢，管网他们之间有没有，他的管网之间啊，是有他们有没有是联通或者是他连他这个管网啊，他有没有是呃。它是不是连呃，它它的之间是不是有连接，这样的一些情况不是很直观，那么我们通过这种三维可视化的技术，我们对这个整个地下这一块的一个立体的模型，就非常的呃直观，而且也非常的这样的一个呃清洗啊，能够做出各种各样的一样以前一样的这种查询，还能够做这样各种各样的这样一些分析啊，包括我们的传统的这样的一些关阀的一些分析啊，还包括一些大面的分析等等，那么这一块对我们的三维的空间的这样的一个管理，相对来说是更加的方便和呃精细的。那么最后我们的这个可视化引擎数字达生态平台也提供这种29类啊，呃，这里就仅仅列入了其中的一个常见的啊，就点线命题的对象，一些操控，镜头的操控，图层的操控，还有环境场景的特效等等啊这样的一些功能和API，那么这一块是提供给我们的生态合作伙伴啊，是做二次开发啊，这API啊，包括这各种各样的一些手册，那么右边这样的一个是我们的合作伙伴啊，根据我们的这样一个API开发出来的这个数，这个数字孪生的这样一个案例啊，那么大家可以看到，那么这个还是。

非常容易啊，能够达到我们想要的这样的一个数字，孪生的这样一个效果。我。可能今天有了时间的关系啊，我们不能给这个数字孪生的这样的一些能力和特点，给大家一一讲的非常这个呃。深化，那么就我这最前面的一些东西，做前面的一些能力做一个简单的一个小结，首先是在数据接入种类上，那么我们这边能够做到了一个在空间数字转换，它出现的这个数据损坏，精度降低，信息丢失的问题，我们能够得到一个很好的解决。第二个是刚才提到的模型加载的速度，在这块我们是没有这个卡顿啊，浏览的这个体验来支持这种地上地下室内室外的这样的一个无极缩放。第三个是我们平台的这大家可以看到各种各样的一个画面，我们今天的这个平台的这种我们的显示效果啊，是非常好的，是高逼真的啊，那么这一块能达到这种游戏级的这种效果。

那么第三部分最后一部分也我们跟大家介绍一下我们在这个水利行业的这样的一个实践的案例啊，那么主要主要包括三个吧，那么第一个是我们在水利部的这样建的一个云平台，那么这个是，呃，应该是说在我们行业里面，也是水利行业里面是基于腾讯云这种国产技术做的一个全国产软硬件环境下软定运行的这样一个第一个案例啊，也是行业中第一个国产云平台这个案例，那么这里有三个特点啊，第一个呢，就是我们这个案例是完全是通过一个三维的这样一个形式开展开展这个管理，认为的大家可以按中间的这个画面，我们是一个三维的啊建模的这样的一个形式来做一个，呃，认为的第二个呢，就是这样的一个，我们这样梳理出来这个34345台虚拟机都在我们的。

腾讯的这种t ke容器平台和微服务平台上，那么接入了我们这个水利部的最核心的，像水利一张图，农村水利水电管理系统等等12个这样业务系统都运做了相应的适配啊，那么这一块运行的效果也非常好，应该说是完成了云平台和业务系统的一个深度的呃融合。第三个那么就是适配了我们生态厂商很多的软硬件，包括我们的这个啊，飞腾喷喷腾的这样的一个国产的这样的一个芯片，然后这块是非常不容易的啊。

第二个案例是我们啊广东省啊这块珠三角水资源配置工程啊，大家这个工程可能大家或多知少听说过，这个是广东省投资最大的一个水资源的一个啊调外工程，那么这里全程有全长有100多公里啊，整个我们接入了2000多路摄像头啊，物联点位大家可以看到是一个基本上是一个天文数字哈，十万多点，大家可能在很多项目上，这个物联点位大概有可能几千个点都都算比较大了，那么这里这个整个点位十万多点，那么腾讯也。用我们的这个数字孪生相应的能力和物联网这块的能力，去把这样的一些相应的各种呃数据啊，把它融合接入上来，然后啊做了一个综合了一个，呃融合集成，极大的提升了我们的这个这个工地高效联合指挥调度的这样的一个效率，大家可以看到这里既包括啊第一章的这种三维的电子沙盘，也包括我们对整个工程的这种三维态势啊，包括这种啊态势分析，工程的这种安全态势，包括我们整个项目管理进度啊，还有资金进度等等这方面的一个态势分析。

最后也包括我们在工程中所使的关键的设备啊，包括这种盾构机啊，啊升降机啊等等这样的一个做一个精细化的建模，做一个关键设备的一个检测，一个分。那第三个案例呢，就是我们在这个啊，一个大城市啊，一个一个超大型的这样的城市的一个智慧水务的基础底座项目，那么我们通过打造一横啊，这个里有水务网，水务大数据，水务图和水务码四大底座平台，那么这里介绍一下这个水务大数据就是我们的大数据一体化引擎，那么这个水务图呢啊，它是起到一个比较这个通俗的名称，它本质上是啊数字孪生的引擎啊，去实现整个这个这个城市里面的呃，三维一张图，再加上一些试管的水库的一些工程的三维建模的。

这样一个一个载体平台。那么实现这个四大平台是支撑整个。这个水务领域的，像水害灾害防提供用排水务综合监管啊，整个业务它就分成了三大条线啊，三纵，我们叫三纵的一个应用体系，那么这块我们是我们是应该说击败了我们，呃，常见的这样的一些友商哈，互联网的大厂，还包括我们行业上的这种专业厂商20多个啊进行两轮PK啊进入到这个项目，那么这个项目现在目前还正在这个打造之中啊么，这个这个，所以这个呃城市的名称我就跟大家呃略过了，呃，我今天的大概的一个时间关系，大家的分享就到这里啊，非常感谢大家的这个呃聆听，也欢迎大家这个在。这个踊跃的提问，和我们一起来探索和交流，谢谢大家。

非常感谢唐欢老师带来的精彩分享，在线观看的各位朋友对分享内容如果有任何的问题，欢迎通过评论区留言，在最后的QQ环节的话，我们将统一邀请嘉宾来进行分享，那么也欢迎大家先添加我们屏幕上的腾讯数字政务小助手微信，加入腾讯数字政务交流群，获得更多的资讯内容，并与同行共话交流啊，非常感谢汤欢老师的精彩分享哈，给我们从整个的行业趋势洞察发展以及腾讯在这个行业当中的一些实践跟思考探索，再到后面我们又啊给出了一些啊落地的具体的案例给大家比较啊，从浅入深的这样的一个细致的讲解，那么接下来的话，我们进入到QA的环节，那么我们现在已经通过后台有收集到一些问题哈，啊，我这边就挨个，然后来邀请汤欢老师来给我们解答一下，那么第一个问题的话，主要是针对于现在整个行业的一个市场状态哈。

就是请问目前水利水利水务数字孪生的竞争格局是怎么样的？好的，那个我们我这边可能简化来说，把整个市场的这个餐饮数字孪生分为三大类厂商吧，第一个还是有我们这个原来传统的水利行业的这样的一些厂商啊，包括你像呃，我们的像东华水利啊，这样的超图啊，这样的一些传统厂商也包括啊，可能呃是像一些研究院，像比如说长江院啊，这个长科院，防科院啊，智科院等等这样一些传统的厂商，他们的这样一些优势是对水利业务的理解，和这个水利传统啊，水利模型这一块，那么他对数字孪生的这种可视化引擎这样的一些技术。相对来说啊，还掌握的非常，呃，还还是不是非常熟练，第二类就是我们这一块。

专门做这种可视化引擎啊，大数据可视化这一类的厂商啊，这是呃，这是一类厂商，那么它的优势刚才大家可以也知道，它就主要在可视化引擎这一块，他们对业务对这种比如说ITA AI的这种综合运用这一块都不是非别擅长，第三类可能就是我们像类似腾讯啊，华为阿里这样这样一些一些大厂商，他们在各个各个领域上啊，基本上他们没有太大的短板啊，除了这种水域专业模型之外哈，那涉涉涉足因为这个这个。这个战略方向的一些原因，我们设置的相对比较少一点，但其他方面的这种AI，大数据，物联，物联网，数字孪生这所需必备的这样一些技术，能够做一些综合性的这样的一些深度深层次的这样的一些融合，所以目前整个行业这个市场机会非常多，那么这个三个三三种这种厂商啊，也都存在，也都自有各自的这样的一些相应的贡献和这个份额吧，那么整个的这样一个竞争态势，可能还会以这种竞争合作的这种关系，这共同去把这个行业推到更深层次的这样的一个发展啊，谢谢。

好的，然后接下来第二个问题，从大环境来看，国家要求各领域的信息化建设要做到自主可控，请问在数字孪生流域方面，这块仍然存在哪些困难啊？有没有一些对策呢？好的，就是这一块，可能这个在整个行业，特别是在现在，呃，我们的这个国际环境，这个相对来说不稳定的情况下，这个国家非常关心的，也是最后这个数字孪生流域最终要指向国产。

这个自主可控，这个也是水利部的领导最终的这个期望，那么这一块其实还是存在着一些难度的哈，其实这个是就是我们的行业的一些船务部门，其实组织过我们的大厂，包括一些。哎，行业厂商哎，包括我们可视化刚才说到的43类厂商进行的一个啊，针对这块的一个测试啊，特别是可视化引擎的这样的一个测试，我们可以看到其实最大的一个瓶颈哈，从目前来看，最大的一个瓶颈有一个地方是在国产硬件这一块，那么国产的大家可以看到就国产的数据库操作系统。啊，中间件还有硬件基本上都有，但是呢，可能这个大家用的可能不算太多，那么最大的瓶颈还是在硬件，特别是这个数字孪生，它所需要的这样的一个图形化渲染的能力非常强，那么在网卡，我们的网卡和我们的这个国产的显卡这一块儿，确实还是存在挡板，特别对于我们这种游戏级的引擎来说，那么这样的一个硬件瓶颈还是比较大的啊，这是这是这一块的一个内容，呃，其次呢，在软件层面，其实基本上哈，在这个国产收入库也好啊，像我们的TTSO啊，还有在我们的可视化引擎这些层面呢，基本上我们都还实现了这样的一个。

呃。自主吧，我们还是啊，可能有一些可能技术开源的这样的一些框架所开发出来的一些，呃，中间件或者是我们的一些平台，那么这块还是都是基本上是能够实现自主的哦，那在。更深层次的啊，比如说包括我们的水利专业模型呢，还有我们的这个数字底板呢，跟更层深层次的这些层面，我们基本上啊，就没有这么国产硬件这么明显的这样的一些短板啊，这个是我所能见到的这样一些情况，这个这个这对手方面我想的话，可能这个因为在国产的这样的一个，呃，特别是显卡的这样的一些芯片，可能还是依赖这个。

呃，这个我们相应的这样的一些厂生态厂商或者友商去进行这个这个去发展，那么在我们这这个自己所独有的这些能力这一块啊，包括数孪生的平台，数底板的这个能力，我们都会有意识的去啊，去做相应的这样一个国产化的这样的一个，呃布局，或者是说我们做这样的一个竞争点火这样的一个事情啊。我的我的答案就在这些啊，谢谢。啊，谢谢老师非常细致的讲解哈，然后我们现在后台下次踊跃的出现很多问题，我这边挨个梳理一下啊，接下来这个问题呢，是关于这个行业可能标准方面相关哈，水利数字孪生流域标准先行，那么请问腾讯目前在参与制定这方面的标准的情况是如何的呢？

呃，这块是这样啊，就是确实是标准先行，然后部水利部这块也呃做了相应很多的这样一些工作啊，目前大家可以看到已已经出台了，我印象中是应该有四藏标准，包括数字孪生水利工程的这个相应的这种规范准则，还有数字蓝山流域的这样的一个导则等等哈，应该有有应该有四项啊，我我记得是已经发布了，那么在这块，其实我们腾讯这块在呃。拓展这个行业的同时，也积极的去参与这样的一些工作，那么这一块我们可能更多的是提供我们对这个啊，像数字孪生平台的一些理解，然后积极参与这个行业里面对这种国产化的测试等等相应的一些工作啊，然后这块我们在项目中也和我们的项目的客户单位啊这样的一话，积极的去呃建，根据国家的这个标准，更加这个具象化，或者更加的这种精细化，是参与这个地方的啊，这样的一个标准的建设，大家看到我们的PPT里面可能相对有一些的这样的一些啊，它的比如说像221到二三的这样的一个层级的划分，这个就是相应的某一些标准里面所制定出来的，这个也是啊，我们和很很多厂商一起啊，做出的这样的一些努力。

好，谢谢。好的，接下来的话可能是关于具体的，就是我们这个行业专业的一些模型技术类的啊，目前集成了哪些专业的模型啊，这是第一个问题，然后是通过什么技术线实现的，有模型平台吗？啊，这一共应该是两个问题啊。

请欢老师这边尝试解答一下。好，那个这位肯定是非常专业哈，对水利模型这块了解比较深的这个同学的一个提问啊，其实水利这块专业模型啊，应该说啊，从我从我见到哈，可能大家聊的这个有上百种哈，上百种这种模型，然后这种模型也有国产的模型，还有很多这个啊，这种商业的啊，就这国外的这样一个模型，那么我们腾讯还是本着这个实际的。呃，这种大规模化应用的这样的一个一个出发，我们还是这块，我们本身是提供我们的模型平台，这样的一模型平台呢啊，也是它既能够去运行，就是运用我们的AI的模型，也能够是使用我们的这个我们水利的这样一个机理模型和树理模型的，那么在这一块我们本身它不做这样的一个树理模型和机理模型，水利方面的这种专业模型，我们都是有我们的合作伙伴啊来提供的啊，那么这块我们和啊像黄科啊，啊像啊贵人科技啊等等这这的行业上，还包括中国水科啊这样的一些合作伙伴进行合作啊，去做相应的这样的一些提供这样一个整体能力啊的赋能，那么在这块模型上来呢，我们现在目前还是主要是刚才说到的这常见的一些场景，是做这样一些集成，包括我们的这种场回流的模型，一二维的水动力的模型，这个洪水眼镜。

模型啊，但是对于比较。可能比较，呃，就是说可能没那么常见，应用尺度没到，比如说像泥沙模型这些东西，我们现在啊，嗯，我们还是主要比如说这个到时候跟合作伙伴是做一个对接啊，做融合这个是没问题的，但是现在像他的场景相对就是说相对来说啊，没那么多，那么这块我们还没有去涉足，是这样。呃，那么至于和这个模型的这个平台和模型之间的这样的一个耦合是吧，我我听到应该是一个对接的耦合，那么这个具体在不同的模型是不太一样的啊，大家可能也知道，那比如说像。

国外的这些模型，它的这样的一些啊，文件格式啊，这这东西啊，各方的一些对接它是不开放的啊，那么这个是集成起来是有困难，那么看我们很多的这个，呃，基于我们的这种开源模型，包括我们合作伙伴这些模型，我们都能够去通过这样一个啊接口API的方式能够进行一个啊相应的这样的一些耦合对接的，那么后面我们可能还是会根据这个项目的这种深入，我们有个探索出更多的啊，对这些模型啊，能够做到这个数字孪生平台和模型之间的这样一个交互啊，目前可能目前大家可以看到啊，呃，更多的是一种单项啊，就相当于是数那个模型这块仿真预演，然后达到这个数字孪生平台上进行这个。

可视化的这样的一个渲染啊，那么后面可能更多的是能够进行在线的这样的一个交互的这样的一个工作啊。啊，谢谢唐婉老师，我们的这个后台提问还在继续持续中哈，啊接下来的话，我猜这个应该也还是一位就技术相关同学提出的，腾讯在数字孪生中应用北斗技术吗？啊，这个是一个非常好好的问题啊，这个我们看到这个，呃，这个好，水利部这块在专门的这个有意识的推动这个北斗的这个应用啊，这块其实说实话，我们在这块我们的这个相相应的这种互联的平台技术并不排斥这一块啊，但是呃，可以可以比较这个实时的告诉大家，在这块目前我们在北斗技术上这个还没有这种项目上的一个，呃，具体的需求应用和案例啊，现在还主要还是没有碰到啊。

嗯，好的，嗯，接下来的话，这个同学提问的话，应该也是拆解为两个问题哈，第一个的话是针对于呃，想请问一下欢老师，水利局目前就您理解的话，他们可能面临最大的痛点是什么？呃，这个问题我觉得这个问题就比较大哈，就是个这个可能个人看到的这个情况不太一样，我觉得呢，其实本质上来讲，水利局的一个最深层次哈，就是在智慧化的一个问题呢，就是各种各样的技术。怎么样去利用这些技术，对他业务上，业务管理上有一个更深层次的，呃。融合的，或者是一个更深层次的这样的一个怎么这样提高他管理水平的这样的一个应用，那么业务系统做了很多很多，就是可能在有一方面可能有一些点上的提升，但是整体上的这样的一个提升可能并不是很大啊，那么所以我说数字孪生技术，它是一种新的发展路径，那么首先你要做数字孪生，首先它就会打破我们原来的各种。

啊，这种促使啊，部门之间的条条框框要需要首先第一步你要把数据融合起来是吧，那么数据融合我相信是。这个创新应用的这种基础。这么和数字孪生，是要把空间数据，然后我们业务数据、视频数据，It数据等等各方面的一个数据都要融合起来。那么首先我觉得他就是前面所说的，它是一种发展的新径，那么这在一定程度上打破了这种部门强或者业务强，或者业务条线，大家知道我们的政府部门都是业务条线去管，那么首先打破了这个，那么为我们的上面的这种管理啊，决策指挥都提供了这样一种可能，那么就可能就发展出来，我们可能就改变他的这样的一个。

呃，怎么说对他的一个管理再造和流程再造，可能政府可能在这块说的不多哈，最近几年做数字化转型可能也涉及到一些，那么这个可能影响到他的数字化转型，那么也是影响到他的管理职能的这样的一个再造的这样一个过程，那我想这个东西对他啊是提升比较。呃，我想想可能就是从宏观来说，它是提升的比较大，那么在主体技术上，那我谈到主体技术上，我就觉得那就是可能就是说意义就可能相对来说啊，数字孪生也好，或者AI也好，互联网也好。那么是点上的技术，那就没有太大意义的，我们还是需要这种技术的载体和平台，是优化它的一个流程管理好，职能管理好，我觉得其实主要是我是这是我的一个看法啊，那么在这一块可能这呃。

在这块各个城市它的认识是不一样的。我可能觉得有些。你像有些单位他可能跟数出来是数据啊，有些单位他也是重视来数字孪生，他但是他的数字男生是一种可视化，那这个我就觉育来有点就是以技术导向，然后更重要的我觉得应该是以他的这种数字化转型为导向，因为我们的技术平台去支撑或者是引领它的业务的这样一个一个变革，我觉得这个是更深层次的，我们在啊，我们刚才说到的一个大城市的一个案例里面也是这样的，大家可以看到我们的这个业务应用再也不是啊以前的什么供水管理，我们的水资源管理这样的一些，而是以这种曲供用牌生就是这样的一个协同是吧。呃，线上协同的这样的一个方式呢，去深化的应用，那么这个既。

拓广的拓广的我们应用的这种广度啊，把这种应用把它串，呃，就是串出成链啊，第二个也是应用就加深了应用的这样一个深度，那么这个我觉得是这以后这种数字孪生平台进入到这个行业，技术进入到这个行业里面所产生的一个深刻的这个变革。谢谢汤欢老师啊，后台的这个提问真的是非常踊跃积极哈，但是因为时间的关系，我们这边的话再有最后两个提问了啊，接下来这个问题是问当地已部署了初级应用，那么后续的话如何升级啊，因为这个问题相对他提的就文字就是这些哈，就我这边可能尝试拆解一下，是否这个是和我们之前可能是腾讯这边有过一些相关合作哈，可能他会提到后续就是说继续向应用方面如何升级这样一个问题，看欢老师怎么样从一个方面去尝试解答一下，嗯。

呃，说实话这个问题，呃，我们知道他的意思，但是他这个信息不全面，我们很难啊，很难这个这个这个这个是知道它的这个痛点，我不知道，不说这个初级应用是有一个数字孪生态可视化应后面是怎么升级还是升一个什么问题，因为这个这个里面技术技术前提太多啊，我们可能就要一个是case by case的这样的一个探讨，那比如说他这块做了一个，呃三维可视化是记入什么技术啊，记入工第二技术还是记入这种游戏引擎技术做了一个应用。是吧，那么这个其实要要要要可能还要深入的去看，我们才能有个有一个比较明细的回答，但是我觉得从总体上我给出几个建议上。第一个就是我们现在这个初级应用，它离我们的业务管理目标，我们从第一个从数据层面来看，我们是不是已经达到了，就刚才说到的这样的一个相对强要素的这样一个映射，那么数字这块，你可能包括刚才说到的这种LT的数。

业务的数据啊，空间这种属性的数据，还包括我们的这个视频的数据，这个东西有没有啊，做的比较齐全，第二个我们在这个数字孪生的这个可视化平台这一块，我们是不是做好的一个比较好的选题啊，我这块啊存不存在什么瓶颈啊，包括刚才说的性能上的一些瓶颈，还存在哪些问题，这个东西如果是存在问题，我觉得可能该换是要要换是吧，能达不到这种效果。啊，第三个就是在这个平台和啊像这个智能模型这种专业模型的耦合上，是不是存在的一些，呃，还是说是没做，还是说存在的一些差距，那么这个问题要想要对他进行补全。

第四个方面呢，就是搭好的这样的一些平台应用之后，我相信这个东西只有做了，像数字孪生本身它就是一个综合性的这样的一个，呃，集成应用各种技术的这样的一个啊，这样的一个理念，那么最后要把这些这个平台，数据应用还有服务要开放出来，共享出来啊，要让这个整个是吧，相应的这个水利管理机构下属的管理机构用起来。用起来，在这上面去迭代优化，我相信才能够做的更好。因为这个可能他的这个技术点哈，没有给的那么全，所以我只能从这几个层面给他给了一些啊他的参考。谢谢滕欢老师哈，那也可以同步跟这位同学说一下，也非常感谢，也可以邀请你扫描我们现在这个屏幕上的腾讯数字政务直播小助手的微信，然后后续的话，关于您这个问题想得到进一步详细的一些解答，或者说了解的话，我们可以通过这个渠道进行进一步的沟通，好的，那我们的QA环节继续进行哈，大家真的是非常踊跃，那接下来的问题是请问数字纹身流域在水利项目的维护喂养方面又有什么支撑作用？

啊，这个就是没有说的这个因为时间关系啊，没有写那么案多案例，其实刚才说到了，其实数字孪生最重要的一个建设的一个一个方向是我们数字就是水利的这个数字孪生工程啊，那么这这个对数字孪生的这个工程，就水利工程这一块，包括它的建设建造人运行维护管理，安全监管，这个都会有非常好的这样的一个促进啊，那么从我简单来说，那么维护管养，它一方面是要做这个巡查，对吧，大家可以看到我们的很多的这种仍然要进行这个水利工程的这种巡查巡检，那么首先他巡查巡检我们以前的这种方式，拿个手机啊，可能有很多地方可能还没有手机啊，拿拿个APP啊，对着这个相应的去做巡查巡检。

那么现在那么水利工程它涉及到的这种部件设施非常多，那么现在你们比如说就一个数字孪生的这样一些一些一些平台去做巡查巡检，它的定位首先比较准确，也比较直观，很很容易去提醒到，或者你就能够get到相应的这样的一个重要的这种部位部件啊，做相应的巡查，巡展的记录，这是第一个，第二个啊，这种点非常多啊，第二个比如说。我们在做这种水利工程的维护管养，这个时候我们很多原来这个啊，这种老师傅带新人是吧，那么以前都可能是靠这种经验，或者靠这个不断的积累这样去做的，那么我们做培训仿真，可能就像我们今天一样去讲一个材料，那么我们先如果用到这个数字达生的技术之后，我们就可以在这个啊。

就一间会议室内，我们通过这种算是数字孪生的这种技术，我们可以这种做沉浸式的这种培训和啊这样一个。这个就是演示吧，那么让我们的相应的，比如说我们的经验比较少的这样的一些员工跟他讲对相应的巡查保养的这样的一些案例和知识啊，那么这个对他的培训也很有帮助，那么其他方面就更加多了，那么呃，我们相应的把我这个可能原来有些材料没有把它放出来，就是做这个水利数字孪生的这种工程，相应有大量的这种档案，这种档案和我们的空间信息设备的建模的这些信息，把它在一个平台上挂接好，那么对我们的这种。这个。就是维护保养整个的这样的一个呃，全生命周期的这样一个过程，你就会了解的更加的精细和这个直观，那么对我们的这个工程保养的话来说，也会达到更深层次的这样一个水平，不再是一种仅仅就是线下和线上相结合，我觉得可能更多的是一个以线上为主。

啊，线上的包括一种预测式的啊，对设备设施的一种预测式的这种维护保养啊，会就会更加的去推动这样一个呃，维护保养工作的这样的一个线上啊。智能谢谢汤欢老师，哎，谢谢欢老师啊，就不知道这个汤欢老师解答能否就是啊，给这位同学一定的这样一个啊思考的一个思索方向哈，啊，那时间关系我们来到最后一个问题，呃，这个同学提问非常有意思哈，他先表达了一个自己的观点，我认为数字孪生流域建设较大成本是数字孪生可视化模型数据的采集与建设，大部分场景不需要精细化模型就可以实现业务应用了，这是他个人的一个观点哈。然后他提问的是腾讯有没有提供基于基础地形快速低成本构建水利数字孪生场景的解决方案或者工具呢？

好的，这个首先这个这个同学的第一次说法，我是啊，在一定程度上是认同的，因为整个比如说要我们建一个数字蓝生的长江啊，几千公里，那这样的一个采集成本非常巨大啊，确实也也没有必要，但是呢，你说这个。有些地方还是非常有这种精细化建模的必要啊，比如说这重要的这种石纽，还有重要的防洪区啊，重要的这种江河湖泊的这种，重要的这种，呃，出现险情的这种可能的这种江河险险情的这种，呃，河段这些地方我觉得还是有必要这种是呃精细化建模，那么刚才我们的材料不知道这位同学听过那那块听到没有哈，其实我们就介绍了，我们在腾讯在这种基于我们这个以前多年的这种我们地图的这样的一些数据的积累，能够通过这种二维的地图的属性数据，直接形成这种三维建模啊，通过AI建模，那么这块已经是省掉了这样的一个企业摄影，相应的这种企摄影的这样的一些成本，那么这样的一些建模技术，当然这个也跟大家是事先说一下，那么这块因为大家也知道，那么这个互联网地图它是基于这个我们的，呃，人类。

这种最密集的经济活动这一块的这种地图，它采集的数据就会更丰富啊，那么这一块对在城市里面的这样的一些啊，这样的一些水利工程啊，这个我们的数据就相对来说是比较齐全，那么大家知道可能在流入里面有很多荒郊野岭的地方，那么这一块说实话，它原来的这种采集可能相对来说会比较少，那么它的建模可能还是需要啊，相应的啊一些，比如说这样的一些，呃，其他的一些手段的补充啊，然后作为一些人工的相应的优化，那么这块还是怎么说，总体来说还是大大的去节约了整个这种三维建模采集的这样一个。

一个成本啊，那么这块我们开始也简单介绍一下我们这个AI的自动化建模的这样的一个工具，那么这个也是有别于其他包括啊华为啊阿里这个一些厂商的这样的一个优势点吧，啊也是我们说在更多的经。这个我们在如果在城市水务这一块啊，或者是在大城市的这个水利工程建模这一块，我们是独有的这样的一个能力和优势方面啊。谢谢。非常感谢汤欢老师还一口气从主题分享到这么多的QA的解答，然后给我们真的是方方面面啊，从浅到深解答了数字孪生流域在水利这个行业它的一些应用的前景以及我们的一些思考探索，那么今天我们的直播呢，就接近尾声了啊，再次感谢我们的汤欢老师给我们带来的精彩分享以及解答哈，也非常感谢在直播间收看的各位观众，欢迎大家添加屏幕上的腾讯数字政务小助手的微信，加入数字政务交流群，在群内可以进行更多的交流，我们下一期直播再见。

好，谢谢主持人啊，谢谢，谢谢各位朋友。