数字孪生，实物数字化
我们知道，在元宇宙世界，模拟出一个与真实环境相对应的虚拟环境非常重要。这样的虚拟环境能够让真实世界中的“人”进入虚拟世界之后没有“违和感”或不适应。
2021年12月27日，凯文·凯利在百度Create大会（AI开发者大会）的演讲中提到“镜像世界”这个概念。他认为：“下一代平台是混合空间，即将现实世界和人造事物进行混合。当你走进虚拟空间时，你会产生身临其境的感觉，我们称之为沉浸感，你会觉得自己就在那里。透过智能眼镜，你看到现实世界和虚拟世界同时存在，并获得存在感……这就是这个新平台的主要特质：存在感。我把这个世界称为‘镜像世界’。”
镜像世界听起来像个新名词，其实是“新瓶装旧酒”，它在本质上就是我们已经提了多年的数字孪生，当然是能够让人有存在感的数字孪生。
1992年，著名人工智能专家、耶鲁大学Gelernter教授就出版过一本名叫“镜像世界”的书，书中对“镜像世界”这样定义：“镜像世界是电脑上显示的代表真实世界的模型，海量信息通过软件接口源源不断地涌入模型，如此多的信息使模型可以模拟现实世界每时每刻的状态。”
2003年，美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯教授提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”，即在数字世界创造一个与现实世界相同的“孪生体”，而且让二者通过数据关联起来，这可以说是数字孪生的雏形。
后来，美国航空航天局与美国空军研究实验室联合提出面向未来飞行器的数字孪生范例，正式定义了数字孪生。
一般来说，数字孪生即物理世界在虚拟世界中的重现，且该虚拟模型可通过与现实物理对象的数据实时同步构建一个信息物理系统。这里我们可以抓住数字孪生的两个本质特征，一是它是代表真实世界的模型；二是模型可以实时模拟真实世界的状态。这两个本质特征一直到今天也没有发生任何变化，要做到这两点首先要建模，其次要完成模型与现实世界的实时通信，再则是要保证模型与现实世界同步状态。
可见，无论镜像世界如何演变，以及是否能够在镜像世界获得“存在感”，构造一个镜像世界肯定是第一步，也就是给现实环境建模。
建模的方式有两种：一种是正向建模，一种是三维实景建模。
正向建模一般用于结构比较简单的物体，即根据三维尺度数据利用计算机软件直接构造数字化模型，然后根据实物的材质、光泽度等进行渲染而成的模型。举个例子，如果你要在计算机中给一个箱子建模，你可以使用Autodesk公司的BIM软件—Revit，将箱子的长、宽、高、面积、体积、材料信息等录入系统，系统可以生成三维立体模型供你调整，最后再进行渲染就可以生成一个“箱子”的三维立体模型。
很明显，这种建模方式对于比较复杂的模型来说难度较大。比如将某个城市的一个街区数字化建模，则最好使用另外一种方式，即三维实景建模。目前较流行的三维实景建模方法是倾斜摄影技术，即从一个垂直、四个倾斜等五个不同的视角采集影像，可同时获取需建模物体多个角度、高分辨率的影像，为建模提供了真实、可靠的数据。
新一代移动测量技术的发展，为快速环境建模提供了新的思路。三维激光扫描技术就可以依靠激光测距原理获取空间的三维坐标信息，并通过相应的技术处理迅速将环境进行三维数字重建。
这种技术目前还在发展阶段，其主要流程如下：
首先使用机载三维扫描仪对环境进行全面扫描以获取点云数据。在这里，场景点云数据是围绕场景中对象的曲面采集的三维点集，在最简单的形式中由点XYZ坐标表示，但也可能使用曲面法线、RGB等附加特性。
然后使用相关软件对获取的数据进行滤波降噪处理，即从海量数据中分离出地面点，通常使用的方法有双边滤波、高斯虑波等。(https://www.daowen.com)
第三步就是点云建模，对于特征比较明显的环境多数采用特征抽取方式建模，对于特征不明显的则采用多源数据融合建模。
第一种建模方式好理解，即根据建筑物的特征与曲线情况抽取相关数据建模；第二种建模方式则需要获取多个维度的数据，如除了地面扫描之外，可能还需要无人机空中扫描或近远景拍摄扫描等获取多源数据之后再将数据进行融合计算。
正如前面我们在讲算法时提到的，海量的数据靠逻辑分析去寻找相关性肯定不是最优路径，正如语音识别，最好的方法是通过深度学习去用统计的方法解决问题。
在点云建模过程中，也遇到了类似的问题，由于激光扫描点云数据的不规则性、非结构化和无序性，使得分析起来非常不容易，即便是对卷积神经网络算法来说，也是非常大的挑战。因为卷积运算必须是在有序的、规则的和结构化的网络上进行，所以必须将点云数据转换为结构化数据。
不过，近几年情况有所改变。自2017年PointNet[2]发布以来，非结构化的直接深度学习成为可能。PointNet最大的缺点是不能捕获局面结构，但随着时间的推移，不少改进PointNet的学习方法被开发出来。这些方法大多分为三个步骤：一是采样，即减少点的分辨率，并得到代表局部领域的中心点；二是分组，即基于K-NN选择相邻的点到每个中心点的坐标；三是建立映射函数，通常用能够学习的相邻点表征的MLP去近似。
相信随着点云扫描设备的不断改进，以及自动驾驶、机器人、AR/VR等场景的不断发展，点云技术的应用场景也会越来越多，如何突破深度学习算法瓶颈，让点云技术在环境的三维数据重建中发挥其应有作用，是目前学术界研究的重点。
令人欣喜的是，近年来国内多所大学，如清华大学、上海交通大学、华中科技大学等，都在点云建模技术领域取得了突破。
在国外，苹果公司也大胆尝试，2020年就已经将其高端LiDAR扫描仪置入iPhone 12 Pro，并声称它能打造出更真实的AR体验。
LiDAR（Light Detection And Ranging），是一种集激光、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）三种技术于一身的系统，用于获得点云数据并生成精确的数字化三维模型。
苹果公司认为，LiDAR允许虚拟物体被即时和准确地放置在你想要的位置，从而让用户获得更现实的AR体验。据了解，之所以苹果可以做到这一点，就因为他们有一项专利技术，叫“点云压缩”。
在2021年中国国际信息通信展期间，中兴通讯也发布了“中兴开物AR点云数字孪生平台”，该平台基于点云核心算法，能够快速、精准地构建现实世界的数字孪生底图，同时将接口能力统一管理并开放。
相信这些研究机构和企业的努力定能让环境的数字化更加便捷，也为未来元宇宙世界的“环境数字化”提供基础保障。
当然，除了建模之外，数字孪生还需要基于模型与现实世界之间沟通的数字线程、系统工程等技术的配合，最终实现数字孪生的精准映射、虚实交互、软件定义和智能干预等功能。
当足够多物理世界中的物体在虚拟世界有了数字孪生体之日，就是虚拟孪生城市建成之时，届时任何一个物理世界的物体均可以在虚拟世界找到相应的映射。
