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张彦院士:区块链融合数字孪生的六大优势和十大应用场景

责任编辑:shjiaz 作者:查士加 |来源:企业网D1Net  2022-02-07 09:22:33 本文摘自:企业网D1Net

欧洲科学院院士、挪威皇家科学院院士、挪威工程院院士、挪威奥斯陆大学教授张彦在《区块链融合数字孪生赋能数字经济》的主题演讲中提到:数字经济有三大特征,一是数字化,二是安全性,三是智能化,这三大特征与信息技术领域的数字孪生、区块链和人工智能三大技术相对应,也是未来数字经济领域非常重要的三大技术。张彦院士详解了区块链融合数字孪生的六大优势和十大应用场景,企业网D1Net对演讲内容进行精编整理,以下是张彦院士演讲的核心内容。

张彦 欧洲科学院院士、挪威皇家科学院院士、挪威工程院院士、挪威奥斯陆大学教授

数字孪生的概念

Gartner新兴技术成熟度曲线表明:2017年数字孪生引起了业界的广泛关注;2018年数字孪生的关注度达到顶峰。2019年Gartner发布的未来十大战略性技术发展趋势中,将数字孪生和区块链列为两大极具潜力的战略性技术。

数字孪生的定义是以数字化的方式,对物理世界中的实体进行多维度、多粒度的精准虚拟映射,形成“数据感知—实时分析—智能决策”的实时智能闭环,其中物理世界中的实体,概念十分广泛,既可以是设备、传感器、机器人、工业生产流程或复杂的物理系统,也可以是一个城市。数字孪生也就是基于物理实体在数字空间建立一个100%精确复制的数字孪生体,物理世界发生的事也会在数字孪生体中发生,同时数字孪生体可以对物理实体进行精准预测。

物理空间和虚拟空间之间可以起到相互作用。首先从物理空间向数字空间传输大量的实时数据与状态信息,建立数字孪生体的模型。在数据传递的过程中有几个特征:大数据、实时(实时的数据传递,实时的训练)、机器学习、高可靠。数字孪生体模型建立之后,通过分析数据,持续更新模型,能够“规划、设计、优化、分析和预测”物理系统的运行,而预测是数字孪生的重要优势之一。

数字孪生的3个元素和4个需求

对于数字孪生而言,数据是基础,模型是核心,软件是载体,这是构成数字孪生的三大元素。张彦认为,从这3个元素来理解,数字孪生就是软件定义的物理空间。

他将数字孪生的4个需求概括为:

实时高效:通过机器学习和实时通讯技术,进行模型训练,对效率的要求非常高。

精准映射:建立与物理实体精准映射的数字孪生体。

高容错:映射的过程中一定会存在误差,因此必须是高容错的。

低延迟:在分析和预测对时间敏感的数据时,可能会遇到延迟问题。

数字孪生的5层架构

数字孪生架构从下到上依次是:

物理层:有大量的数据;

数据层:进行数据采集、处理和数据传输;

模型层:包括机理数学模型、数据驱动AI模型两种;

功能层:包括表征、诊断、预测和决策;

应用层:例如智能工厂、智能交通、智慧城市、智慧建筑、智慧医疗等等。

张彦提到,新加坡正在运用数字孪生技术建立虚拟新加坡的动态三维城市模型,用于城市的规划和治理。数字孪生具有广泛的应用场景,目前主要集中在智能制造领域,在航空、油气、交通、能源、医疗等领域的应用也将越来越广泛。

区块链融合数字孪生

纵观区块链的发展历程可以发现,2017年是一个分界线,2017年以前区块链的热度逐年下降,2017年区块链与能源行业结合的成果发表,在业界产生了积极地影响,区块链作为一种向行业赋能的技术,正在逐渐提高热度。张彦预计,2023年,区块链或将成为与电信网络一样的基础设施。

近期,张彦与他的团队率先开展了区块链融合数字孪生的相关研究工作(区块链和数字孪生赋能6G和物联网)。他认为,物理空间与数字空间之间的数字孪生体必须进行保护,不能由外界随意获得其数据和模型。例如,对于个人而言,数字孪生体就是数字身份,不能共享给他人。

张彦提到:区块链和数字孪生的融合是天然的,区块链可与数字孪生体模型的创建、访问和控制等相结合,进行数据保护和事件记录,保证数字孪生的安全。

从区块链与数字孪生赋能数字经济的角度来看,政府将在区块链的运行规则、信息监管、数据隐私、数字孪生体监管、优化城市以及隐私权等领域发挥重要作用。例如,新加坡利用数字孪生优化城市建设。

区块链融合数字孪生具备六大优势

一是身份管理:包括数字证书存储和防伪造管理;

二是数据安全:包括加密算法和防篡改;

三是实时监测:包括物理空间镜像和实时同步更新;

四是可靠协同:包括分布式账本和共识协议;

五是接入控制:包括认证接入列表和分布式控制;

六是追溯审计:包括透明公开数据和事件链可追溯。

以数字身份这一场景为例,数字身份大致分为设计、构建、测试和交付4个步骤,区块链与数字身份相结合,可以在创建和使用的整个过程中起到重要的保护作用。

另外,区块链与数字孪生和人工智能相结合能够增强数据的隐私保护。张彦提到:联邦学习是人工智能的热门方向之一,它是一种分布式的机器学习技术,能够保护人们的个人隐私信息,区块链、数字孪生和联邦学习结合后,能够进一步增强数据隐私保护能力,例如将数字孪生体放到区块链中,通过记录、检索和验证数据、参数以及模型,保护数字孪生体的接入和使用。

张彦还进一步提出了数字孪生网络的概念,他认为不同终端在虚拟空间建立的数字孪生体模型,不应该是互相独立的,而是可以通过数字孪生网络进行相互连接、互动或共享的,这与元宇宙的思想非常接近。

负载与延迟的平衡

张彦强调,数字孪生还要充分考虑到负载和延迟的平衡问题。数字孪生体的模型既可以放在公有云,也可以放在私有云,还可以放在边缘服务器中,后者无疑延迟更小。但是,如果100个用户都将数字孪生体的模型放在同一个边缘服务器上,那么这个服务器的负载将非常大,因此,负载和延迟的平衡问题也是需要重点考虑的问题。

张彦认为,通过数字孪生与区块链技术相结合,采用全新的边缘计算资源共享理念进行边缘关联,可以解决这一问题。区块链的原理是在互不可信的用户之间建立信任,可增强数字孪生体的安全性和可靠性,实现存储DT数据和信息、验证训练的参数和数字孪生模型、管理授权用户信息和参数信息等诸多功能。

面向未来数字经济的区块链和数字孪生

区块链融合数字孪生将给未来的数字经济带来一些新的应用场景,张彦列举了其中的十大应用场景,他认为在场景落地时要充分考虑移动性、带宽、算力、缓存、交互性、异构性以及容错能力等因素。

场景一:元宇宙

元宇宙在近期备受资本青睐,张彦认为:元宇宙或将成为继电气时代、数字时代后的一种新的平台和基础架构,元宇宙平台下虚拟世界与现实世界将完全融合在一起,每个人在元宇宙中都将对应一个数字孪生体,完全虚实同步,而元宇宙将会作为一种基础架构存在。

元宇宙涉及AR/VR、数字孪生、区块链(支持去中心化认证)、云计算、边缘计算、AI以及高可靠超低延迟通信等多项基础关键技术。张彦认为,现在距离实现元宇宙的虚实同步还有很长一段时间,数字孪生和区块链作为元宇宙的两大基础关键技术,将在以下热点问题中发挥关键作用:例如元宇宙中分布式的数字孪生体的信任关系;虚实同步达到沉浸式体验;建立地球级虚拟世界带来的能耗问题等。

场景二:疫情管理与公共安全

疫情背景下,健康码的推出,让复工复产更加精准、科学、有序。实际上,健康码就是我们每个人的数字孪生体和数字身份,它依据个人的健康状况、接触史、所在位置、移动行为等因素进行更新。

在健康码应用的过程中,健康服务共享数据的安全性问题、数据安全与隐私保护问题、健康服务数据的动态实时更新,以及地区之间或国家之间的健康码互认等,将给区块链和数字孪生的融合带来新的应用模式和发展空间。

场景三:国家大数据交易

区块链和数字孪生融合将在大数据交易领域发挥重要作用。例如,北京成立的国际大数据交易所,在大数据交易平台上,数字孪生作为一种数据元素,可以进行数字孪生体整体的安全交易,即数据及其模型的整体交易,而数据供需准确匹配、数字孪生体交易、数据存储/交易/传输的安全性、数据隐私保护、平台的能耗和能效等问题都将依赖数字孪生与区块链技术融合解决。

场景四:智能交通

在智能交通领域,通过数字孪生、区块链、边缘计算、人工智能等技术,可建设孪生的数字城市安全智能“大脑”,利用数字空间,在复杂动态拓补环境中进行优化控制,实现交通态势数据的上报与共享,以及车辆的安全接入。

场景五:6G网络

5G地面网络加上终端直连卫星的能力,就是6G网络。卫星网络远在天边,很难实现可控,如果能够建立一个卫星网络的数字孪生模型,对其进行实时监控和预测,将大幅提高效率。

场景六:智慧能源

在智慧能源场景,供需适配精确平衡,基于AI的精准预测,降低能耗提高能效,可再生新能源的灵活整合都是非常热点的问题,数字孪生和区块链将围绕这些问题产生新的应用模式,例如数字空间试错、360°实时监控、故障预测以及分布式能源安全共享等。

场景七:电动汽车

挪威是全球电动汽车市场占有率最高的国家,每4辆汽车中就有一辆是电动汽车,如何进行分布式能量的交易管理和新能源动态整合,以及电动汽车充电桩的分布式共享至关重要,数字孪生和区块链将在信息与能量的安全共享、基于数字空间的能量和信息管控等方面发挥关键作用。

场景八:碳中和

碳排放权交易是特斯拉的主要收益来源之一。碳中和涉及到碳排放权认证、额度计量、预警和处罚等一系列问题,通过数字孪生和区块链技术融合,能够建立智能交易、可信环境,实现碳交易、统计和处罚的智能化,协同金融、中介及碳金融衍生品,构建完整的碳交易生态。

场景九:无人机巡航

无人机巡航也是典型的应用场景之一,例如连通欧亚非三大洲的主要国际海运航道苏伊士运河,曾在2021年3月发生货轮搁浅事故,导致航道被切断7天时间。实际上,可以通过无人机巡航对船舶进行引导,将无人机作为边缘计算的存储节点,可以快速建立轻量级的船舶数字孪生模型,利用数字空间实现快速决策与协同控制,从而避免此类事件的再次发生。

张彦强调,在这一场景中,不需要建立100%精确的复杂数字孪生模型,只需建立轻量级的数字孪生体,关注船身尺寸、动力、发动机分布以及周围环境(水深、天气)等信息即可。

场景十:智能制造

区块链与数字孪生的融合在工业制造领域的应用最为普遍,例如在分布式制造中的设计、工程、生产、运营等完整流程,基于性能预测的物理实体与价格管理,能够降低资源开销,优化性能,实现关键信息防护、用户定制以及分布式制造。

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