8月24日，第十七屆中國(guó)IDC產(chǎn)業(yè)年度大典長(zhǎng)三角論壇（IDCC2022長(zhǎng)三角論壇）在蘇州希爾頓酒店隆重召開。大會(huì)由中國(guó)IDC產(chǎn)業(yè)年度大典組委會(huì)主辦，中國(guó)IDC圈、長(zhǎng)三角信息智能創(chuàng)新研究院承辦，眾多行業(yè)學(xué)者、產(chǎn)業(yè)專家、龍頭企業(yè)高管等嘉賓參會(huì)，圍繞“打造算力高地，賦能千行百業(yè)”展開探討。

會(huì)上，中國(guó)信通院規(guī)劃所高級(jí)專家楊帆博士帶來(lái)了《數(shù)字孿生助力算力產(chǎn)業(yè)升級(jí)》的分享。

中國(guó)信通院規(guī)劃所高級(jí)專家楊帆博士

中國(guó)信通院規(guī)劃所主要聚焦在一個(gè)重要方向，就是數(shù)字孿生城市的建設(shè)，今天非常高興能有這樣的機(jī)會(huì)，跟大家就數(shù)字孿生城市對(duì)算力的需求和產(chǎn)業(yè)升級(jí)的一些想法進(jìn)行交流。

其實(shí)我們是屬于IDC的下游產(chǎn)業(yè)，我們是提需求的，在具體的項(xiàng)目過(guò)程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)，很多數(shù)字孿生的項(xiàng)目到了最后一步方案要評(píng)審的時(shí)候，經(jīng)常客戶會(huì)問，這樣的系統(tǒng)建下來(lái)對(duì)算力有什么樣的要求？我們?cè)谶@方面有所涉及有所探索，但是感覺還是不夠?qū)I(yè)，很多的時(shí)候是憑技術(shù)人員基于經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行算力的評(píng)估和網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估，正好今天也有這樣的特別好的機(jī)會(huì)能跟我們整個(gè)IDC產(chǎn)業(yè)相關(guān)的同仁進(jìn)行交流。

下面主要是從需求的角度談一談數(shù)字孿生這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域?qū)λ懔?，?duì)我們上游的行業(yè)有什么樣的需求？

數(shù)字孿生是發(fā)展的必然趨勢(shì)，而且是高級(jí)形態(tài)，現(xiàn)在的數(shù)字化發(fā)展或者叫，最終階段就是數(shù)字孿生。因?yàn)楸旧頂?shù)字化的過(guò)程就是不斷把物理世界各種各樣的東西搬到虛擬世界，利用算法、算力的優(yōu)勢(shì)更好的改造世界，認(rèn)識(shí)世界。

如果大家要理解“數(shù)字孿生”概念，把握住幾個(gè)要素。

第一個(gè)是精準(zhǔn)映射，把物理世界實(shí)體的模型映射到數(shù)字世界當(dāng)中。

第二個(gè)就是實(shí)時(shí)感知，隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，有各種各樣的技術(shù)和手段，把關(guān)于物理實(shí)體的屬性和狀態(tài)信息全方位的映射到數(shù)字世界當(dāng)中。

第三，仿真模擬。在充分獲取關(guān)于物理實(shí)體的信息之后，就利用各種算法和優(yōu)勢(shì)進(jìn)行物理世界狀態(tài)的預(yù)演分析和判斷，實(shí)現(xiàn)智能操控目的，最終達(dá)到虛實(shí)共生的狀態(tài)。

大家經(jīng)常討論數(shù)字孿生和元宇宙有什么區(qū)別？我們認(rèn)為，數(shù)字孿生是服務(wù)于現(xiàn)實(shí)世界的，服務(wù)于生產(chǎn)生活，更多是ToB的；元宇宙是創(chuàng)造一個(gè)和現(xiàn)實(shí)世界相比可以有偏離，可以按照自己的想象打造的一個(gè)虛擬世界，而且在這個(gè)世界中可以重構(gòu)生產(chǎn)關(guān)系社會(huì)關(guān)系，更多是ToC的。

隨著技術(shù)不斷升級(jí)，從屬性信息、業(yè)務(wù)流程、三圍設(shè)計(jì)、狀態(tài)感知、機(jī)理模型、智能分析，包括英偉達(dá)提出構(gòu)建地圖的數(shù)字孿生，數(shù)字孿生的范圍和程度是在不斷深入的。

下面從數(shù)字技術(shù)體系的角度來(lái)看，數(shù)字孿生這個(gè)細(xì)分行業(yè)對(duì)上游的算力需求是怎么樣的。

我們認(rèn)為數(shù)字孿生的構(gòu)建大概技術(shù)體系是這樣的：

最底層的是各種基礎(chǔ)的建模技術(shù)。這個(gè)從上世紀(jì)60年代開始發(fā)展，包括面向大空間大尺度的地理信息技術(shù)，還有面向各個(gè)行業(yè)的三維設(shè)計(jì)技術(shù)，包括建筑的BIM技術(shù)、工業(yè)建模CAD技術(shù)、設(shè)計(jì)建模CAID，主要是圖形學(xué)的幾何算法。

再往上是仿真技術(shù)。所有的仿真算法，都是和底層這些模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及它本身的構(gòu)造原理緊密相關(guān)的，是基于現(xiàn)有的模型，再疊加數(shù)字模擬技術(shù)進(jìn)行各種各樣的仿真分析。總的來(lái)看在，現(xiàn)在整個(gè)領(lǐng)域包括5個(gè)方面：流程仿真，結(jié)構(gòu)仿真、流體仿真、電磁仿真、系統(tǒng)仿真。再往上就是可視化的技術(shù)，各種各樣的仿真結(jié)果，當(dāng)需要用一種更形象直觀的角度來(lái)進(jìn)行展示的時(shí)候，我們就要把仿真的結(jié)果模型把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)導(dǎo)出來(lái)，進(jìn)行形象的展示。但是在展示的過(guò)程當(dāng)中很多最本質(zhì)的，關(guān)于結(jié)構(gòu)的或者是屬性會(huì)消失，這個(gè)時(shí)候我們更多的是從是可視的角度進(jìn)行展示。

主要是有兩個(gè)大的技術(shù)路線，一個(gè)從WebGL的路線，通過(guò)瀏覽器接入，來(lái)了解或者是觀看3D模型。第二個(gè)就是云渲染技術(shù)，對(duì)視效有更高要求的時(shí)候才用的，主要是游戲引擎。

再往上就是感知技術(shù)?；诳梢暬哪Ｐ?，再和感知手段結(jié)合，就可以構(gòu)建傳統(tǒng)的數(shù)字孿生可視化的應(yīng)用，最后可以賦能各行各業(yè)的發(fā)展。

這個(gè)是整體的技術(shù)路線，在這里涉及到了三種不同的算力：

最底層的建模是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的，主要是涉及的是圖形的算力；再往上仿真過(guò)程，很多是高性能的科學(xué)計(jì)算，涉及到的是科學(xué)技術(shù)所使用的算力，往上渲染也是圖形的算力需求；同時(shí)在技術(shù)層面里面各個(gè)分層都會(huì)涉及到AI，比如說(shuō)產(chǎn)生越來(lái)越高效越來(lái)越自動(dòng)化的建模工具和方式，AI和仿真技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了物理信息的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和工具的產(chǎn)生，還有AI和渲染方式的結(jié)合，AI是貫通的，支撐各層技術(shù)體現(xiàn)的完善和深化，就涉及到大量AI技術(shù)的應(yīng)用。

這三種算力雖然我們傳統(tǒng)理解都是差不多的，但是在具體的要求上不一樣，對(duì)應(yīng)的可能是我們傳統(tǒng)用的英偉達(dá)的芯片，但是是不同的芯片的型號(hào)和類型。

這就是一個(gè)以可視化為例，昨天跟同仁交流過(guò)程當(dāng)中了解到，其實(shí)在數(shù)字中心的行業(yè)也涉及到數(shù)據(jù)中心的數(shù)字孿生的需求，在底層我們利用BIM、CAD或者是傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單的三維模型實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生三維模型的構(gòu)造，再往上根據(jù)數(shù)據(jù)中心使用運(yùn)維的需求，比如說(shuō)數(shù)據(jù)中心重點(diǎn)關(guān)注能耗的需求，利用多種多樣的算法，利用工具實(shí)現(xiàn)仿真模擬，再往上用三維引擎對(duì)模型和算法進(jìn)行直觀的可視化的展示，這個(gè)傳統(tǒng)的我們都用webGL比較多，再往上就可以接入各種各樣的感知設(shè)備，來(lái)構(gòu)造一個(gè)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控可視化，或者是資產(chǎn)可視化的需求，構(gòu)造一個(gè)完整的數(shù)據(jù)中心的數(shù)字孿生應(yīng)用。

剛剛我們是從技術(shù)體系來(lái)看數(shù)字孿生這個(gè)行業(yè)對(duì)算力的需求，這里我再跟大家交流一下從產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的角度來(lái)看這個(gè)行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)，這樣我們也對(duì)這個(gè)行業(yè)進(jìn)行了拆分，數(shù)字孿生行業(yè)其實(shí)是一個(gè)比較細(xì)碎的行業(yè)，每一層涉及的核心問題很多，所以企業(yè)和企業(yè)之間大家都有相互來(lái)說(shuō)技術(shù)的壁壘，大多數(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)的方式避免互通性，這樣保持自己自有的優(yōu)勢(shì)，所以我們?cè)诮７抡骐A段很多時(shí)候不互通，這就影響到了數(shù)字孿生的整體銀行的應(yīng)用，我們?cè)趯?shí)踐過(guò)程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)建模工具之間不互通，還需要一定的轉(zhuǎn)換，從這個(gè)仿真到可視化渲染還需要做大量基礎(chǔ)性的工作，所以這個(gè)生態(tài)割裂影響了數(shù)字孿生快速的發(fā)展。

另外是核心技術(shù)缺失，從GPU到建模、到仿真工具引擎都是國(guó)外的技術(shù)，我們國(guó)內(nèi)大多數(shù)是做應(yīng)用的，利用大家的框架做二次的開發(fā)滿足行業(yè)應(yīng)用的需求，這個(gè)肯定會(huì)影響到未來(lái)我們整個(gè)行業(yè)健康的發(fā)展。

我從需求和供給側(cè)兩個(gè)角度談一下這個(gè)行業(yè)對(duì)算力需求的情況。

這兩年我們看到數(shù)字孿生發(fā)展特別快，向各個(gè)行業(yè)滲透，國(guó)家從政策方面進(jìn)行了各種各樣政策的引導(dǎo)。數(shù)字孿生的創(chuàng)新技術(shù)、數(shù)字孿生城市、數(shù)字孿生流域，數(shù)字孿生交通等等，基本上各個(gè)行業(yè)都在探索數(shù)字孿生該怎么發(fā)展，需求特別旺盛。來(lái)自國(guó)外的市場(chǎng)調(diào)查公司給出的數(shù)據(jù)也顯示，這兩年行業(yè)增速是非?？斓?。

另外我們也有對(duì)數(shù)據(jù)中心的需求，我們考慮數(shù)字孿生怎么量化？傳統(tǒng)IDC的行業(yè)沒有對(duì)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)評(píng)估分析，后來(lái)我們就干脆找了一個(gè)數(shù)據(jù)從側(cè)面驗(yàn)證的，英偉達(dá)做的GPU芯片三大產(chǎn)品類型的布局，基本上都是和數(shù)字孿生的技術(shù)體系一致的，而且數(shù)據(jù)孿生也不是他布局的重要的業(yè)務(wù)和方向，他的數(shù)據(jù)中心銷售的收入從2020年開始到現(xiàn)在是增長(zhǎng)的，即使遇到各種各樣的變化和因素仍然保持增長(zhǎng)，相比游戲的收入是巨大的，這樣從側(cè)面證明了數(shù)字孿生對(duì)上游的需求。

下面從供給側(cè)的角度看，數(shù)字孿生的算力供給總體有一些不足。

第一個(gè)是GPU的算力配置不盡合理。我們?cè)谒懔Σ季掷锸前粗悄苡?jì)算的算力和科學(xué)計(jì)算的算力劃分，但是智能計(jì)算按照?qǐng)D形計(jì)算是不足的。

第二，云渲染算力不足，現(xiàn)在在數(shù)字孿生發(fā)展特別熱的方向，從數(shù)字孿生和交互提出了很多的要求，很多在終端上沒有辦法滿足渲染的業(yè)務(wù)，就借助云端的進(jìn)行渲染。我們跟一些企業(yè)交流，大家總體的感覺就是行業(yè)發(fā)展很快，但是算力供給不太充足。

第三個(gè)是數(shù)字孿生專業(yè)算力服務(wù)缺乏，怎么進(jìn)行科學(xué)的分析和評(píng)估，大家沒有一個(gè)系統(tǒng)的方案，大部分憑借經(jīng)驗(yàn)判斷項(xiàng)目用到多少。

我們看到一個(gè)趨勢(shì)，供給側(cè)軟硬件一體化解決數(shù)字孿生應(yīng)用的布局，最主要的就是英偉達(dá)的布局，剛剛談到行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)，一個(gè)重要的方面割裂，算力的匹配調(diào)配割裂但是現(xiàn)在英偉達(dá)從Omnivrse Apps平臺(tái)找你，另外還實(shí)現(xiàn)各種數(shù)字孿生工具軟件的整合和協(xié)同的作用，我們比較的話就是相當(dāng)于構(gòu)建在通用計(jì)算行業(yè)的蘋果。

還有數(shù)字孿生也有很多新的技術(shù)出現(xiàn)，這些新的技術(shù)已經(jīng)帶動(dòng)了數(shù)字孿生的需求。這里主要是3個(gè)行業(yè)內(nèi)發(fā)展的最快的技術(shù)，或者是需求最旺盛大家最看好的技術(shù)。

一個(gè)是基于AI的三維重建，有一個(gè)專家150張圖片就構(gòu)建了悉尼歌劇院的場(chǎng)景，這個(gè)加速了很多場(chǎng)景三維的構(gòu)建，提高了效率，降低了成本，我們對(duì)建模行業(yè)的影響比較大。

第二個(gè)在終端WebGPU的發(fā)展，WebGL同樣的一個(gè)基準(zhǔn)下，它的這種偵率和時(shí)間大幅度的降低，如果隨著WebGPU的普及，會(huì)進(jìn)一步在各種終端領(lǐng)域?qū)?shù)字孿生的需求，會(huì)帶動(dòng)GPU的發(fā)展。

第三個(gè)是物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們傳統(tǒng)的仿真模擬是基于傳統(tǒng)的科學(xué)計(jì)算，但是現(xiàn)在人工智能也在融合，進(jìn)一步提高智能的仿真模擬算法的效率，因?yàn)槲覀兇蠹抑繟I是一種算法能進(jìn)行預(yù)測(cè)，但是內(nèi)部怎么預(yù)測(cè)我們不知道，而傳統(tǒng)物理的仿真算法就是基于機(jī)理的，就進(jìn)一步提高對(duì)客觀實(shí)體的仿真效率，所以供給側(cè)的變化也會(huì)極大推動(dòng)數(shù)字孿生整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

最后提幾個(gè)建議，也是不太成熟，因?yàn)槲覀円苍趯W(xué)習(xí)，我們對(duì)上游，咱們的數(shù)據(jù)中心和算力的行業(yè)是不太熟悉的，我們也是一個(gè)學(xué)習(xí)的過(guò)程，我們就結(jié)合自己在這個(gè)行業(yè)發(fā)展中的問題：

第一、提升算力應(yīng)用和服務(wù)水平。我們認(rèn)為在算力應(yīng)用方面可能層級(jí)還是不夠高，還是需要進(jìn)一步的來(lái)提升我們整個(gè)算力服務(wù)的專業(yè)化，更好的支撐數(shù)字亂僧的應(yīng)用。

第二、優(yōu)化數(shù)字孿生相關(guān)算力資源配置。

第三、大力推進(jìn)國(guó)產(chǎn)GPU的發(fā)展，未來(lái)生態(tài)越來(lái)越強(qiáng)，我們國(guó)家現(xiàn)在搞芯片自己里面最缺的是GPU。

第四、推進(jìn)工業(yè)軟件的突破，基礎(chǔ)的建模仿真軟件當(dāng)中我們是要持續(xù)的深化和做工作的。

這就是我的一些不成熟的觀點(diǎn)，希望和大家能夠進(jìn)一步的交流，互相學(xué)習(xí)，謝謝大家！