陆一昕——盈嘉互联 CTO
陆老师是盈嘉互联技术掌门人，真正的实力大咖。具有15年基础设施数字化项目实施和产品经验，是工业领域数字化全生命周期管理业务专家。技术文章，简明易懂，别有见解。“陆老师小课堂”将不定期分享一些对行业变化、技术趋势的思考。本期分享——如何选择一款数字孪生数据管理平台？
任何一个行业或企业的数字化转型，都会面临着打破传统组织架构、工作流程、业务模式的难题，同样也都会面临着如何选择一个合适的数字化平台的困扰。那么在基础设施行业数字化转型过程中，我们又有哪些特别之处呢?
基础设施行业的特点是上下游协同多、专业种类多、数据质量要求高、数据实时性要求高，因此，急需一个基于数字孪生技术的“数据管理平台”对项目设计、施工、交付、资产运维过程中的数据进行管理，对数据状态进行有效管理，对数据进行智能分析应用，提升项目管理的效率和资产运维效率，降低管理成本。那么，我们就从对平台需求、平台分类与区别、平台工作模式、选择平台的核心指标几个维度来帮大家一起梳理和探究下其中的奥秘。
基础设施行业对数据平台的要求
数据作为一种新型生产资料，也是数字化企业的重点管理对象。作为一个承载数据的管理平台需要具有符合企业业务数字化需求的能力，而不只是一个简单的轻量化展示平台。
基础设施行业涉及环节多，不同用户在不同阶段对数据平台的要求也不尽相同，此处我们也从不同角度分析和归纳下他们的需求。
01、项目上下游协同的数字化需求
基础设施行业的上下游比较多，工程数据迫切需要进行多方协同和共享，从而提升项目实施的沟通效率和准确度，我们的管理对象也会从文件转变为数据对象。数据在实际工程项目中每天都可能发生变化，为了让所有项目参与方人员最及时地得到更新的数据，需要集成不同格式、不同种类的项目数据，建立一套数据及时更新维护和发布流程。因此，我们关心的核心指标有：
对不同类型、格式数据的兼容能力
数据的准确性和完整性
数据变更的管控能力、发布机制
基于Web的数据协同和沟通
基于三维可视化的浏览、测量、交流等功能性需求
数据权限控制颗粒度
数据安全
02、BIM+GIS+IoT的数字孪生需求
数字孪生的核心还是动静态数据的融合应用与计算分析、虚实场景映射与互操作，不同颗粒度的时空数据如何呈现等，因此在选择平台时，主要会关注下列指标：
支持多种BIM与GIS数据融合
工程数据在GIS场景中的存储组织方式
三维空间网格划分
支持IoT协议种类
是否可以实现IoT与BIM的自动匹配
基于Web的可视化IoT点位布置
物联网数据的采集频率
海量物联网数据的存储能力
数据安全
03、数字化交付的需求
现在，越来越多的业主意识到数字化交付的价值和意义。数字化交付后，可以满足后期运营维护对基础数据的需求。所以，业主会要求设计院或总包方把竣工数据以数据移交的方式，转变为后续运营维护所需的资产数据。此时，通常会关注下列指标：
数据准确性和完整性
数据关联性，比如与图纸、厂家资料的关联
数据精细度是否能满足运维阶段的使用需求
数据可扩展性，是否能方便地自定义一些数据结构，持续增加数据
数据格式是否遵循行业标准，如IFC等，或业主指定的标准
数据平台开放性，满足业主后续系统集成、接入IoT等数据的要求
支持B/S架构
数据平台综合能力，兼容不同的坐标系、格式等
平台分类与区别
目前市面上主要有几种相似的平台，经常被大家混淆 – “数字孪生数据管理平台”、“游戏平台”、“BIM+GIS可视化平台”和“智慧应用平台”。从上面的需求分析可以发现，数据平台需要满足的是对数据的有效状态管理、同步协同，在对数据浏览的同时，需要数据分析计算，以及确保数据的不断叠加和增长。那么，在平台选择时，我首先要甄别下这几类平台的区别和价值点。
01、数据管理平台和游戏平台
对工程数据平台来讲，需要有数据引擎、图形渲染引擎两部分组成。为了方便工程信息协同和异地交互，一般采用B/S架构设计。在软件产品结构方面，一般也会把数据管理和业务应用区分开。
游戏平台主要为游戏行业设计，常见的游戏平台有Unity3D、CoCos2D-X等。它们更注重视觉呈现、声音、碰撞等效果模拟。游戏场景和角度一般都是提前预设好的，有一定局限性，不能按用户端意愿随意调整和修改场景。
在数据管理能力方面，游戏平台只支持模型几何数据的管理和展示，对于工程属性、业务数据没有管理能力，更没有语义信息。而数字孪生数据平台最强大的能力就是对多维工程数据的管理能力，包括准确性、及时性、可扩展性、关联性等，支持分空间、分系统、分物项等维度组织数据，对数据变更和状态管理有严格的控制，并且数据都可计算、可追溯。
在图形与渲染方面，两种有共通之处，但也存在很大区别。游戏平台多以自由曲线结合光影、贴图的方式来达到模型逼真的效果，无法为工程项目提供可靠的工程信息，用于后续的业务工作。但数据平台则是以厘米级精确的工程数据模型为基础，如图1所示，包括精确的坐标、工程信息、语义等，构建出3D数据模型，实现数据构件化、对象化、层级化管理，可直接指导施工、运维等工程业务执行。这也是为什么诸如3DMax、Maya等游戏和影视制作工具不适合用于构建工程模型的原因。
图片
图1 工程数据模型
02、数据管理平台和BIM+GIS可视化平台
BIM+GIS可视化平台主要是实现了模型轻量化展示、BIM在GIS场景中的手动定位、在可视化场景中打数据标签。但对于数字孪生来说，没有解决动、静态数据融合，三维空间网格化、数据可持续维护更新的问题，并且不具有工程数据计算分析的能力。
符合数字孪生“价值观”的数据平台，需要以BIM数据模型为核心，具备与其他外部系统快速对接的能力，包括：兼容主流的GIS和IoT平台等，真正在数据层实现融合与互相映射。同时，平台上的数据必须是“活的”、“可流动的”，僵尸数据只能用于一次性展示，无法帮助企业实现数字化管理的目标。
当然BIM+GIS可视化平台可以满足一些大屏展示类需求，但是如果企业想真正实现数字化转型，那么在选择平台时需要认真思考下列问题：
数据是否需要持续更新、修改?
是否需要对数据版本、状态变化进行管控?
数据的发布机制是什么?
是否需要记录全过程、历史数据?可追溯?
未来数据是否需要复用、协同?
是否有数据安全的要求?
03、数据管理平台和智慧应用平台
各类智慧应用平台一般都是针对某些特定的应用场景，实现在这个场景下的智慧应用，他更关注的是功能实现层面，而不是底层数据管理。这类平台会受场景的极大限制，以至于企业最后发现建设了一大推横向业务系统，相互打不通，信息孤岛严重，数据多头管理且经常不一致。而数据管理平台的特点是以数据治理为源头，用数据驱动各类场景的业务流程，保证数据统一管理，并可同时支撑多个应用对数据的需求。
所以，在选择平台时一定要想清楚我们对平台的目标定位到底是什么，是只需要满足一个应用场景的纵深式应用平台?还是一个可以惠及各类场景的数据型管理平台?
数据平台工作机制
如果我们将需求定位在数字孪生数据管理平台，即对基础设施行业进行全生命周期的数据管理的话，我们就需要依据基础设施行业的工作流程来确定数据平台的职能和作用，也就决定了平台的工作机制。
01、时刻保证数据正确性的机制
对业务数据制定必要的数据规范，在数据准入时可自动进行有效性验证，确保输入数据的基本质量。在业务早期即识别出和过滤掉低质量的数据，为后续的多源数据协同、集成打好基础，同时也把由于数据导致的业务风险降到最低。
02、海量数据自动化、智能化处理流程
未来的人工成本越来越高，在面对海量的工程数据时，不能再依靠大量的手工操作来实现低脑力消耗、高重复性的数据采集和维护工作。平台需要提供更多的智能化数据处理流程和方法，比如：海量IoT点位和BIM的绑定、BIM和GIS模型的对齐等，从而提升整体工作效率、降低人工原因导致的数据错误，真正解放生产力。
03、追踪数据状态变化、持续更新机制
在全生命周期管理过程中，数据在不同阶段都可能会发生变化和更新，因此数据平台需要一种能记录多版本、不同状态数据的能力。当数据需要更新时，一般可视化平台或游戏平台会用新数据直接覆盖掉旧数据，这种方式非常可怕，即没有留痕，同时也会间接掩盖项目执行过程中的问题。更重要的是，数字孪生需要记录事物每一个发展过程，建立数据相册，以便未来能对过去和现在进行对比分析，所以数据管理平台还应该能支持回溯、还原到任意时间点的孪生场景。
04、建立数据协同和发布制
基础设施类项目的特点就是参与方多、协同多，在全生命周期中，不同角色会在不同阶段对数据进行创建、修改、分析，因此对数据的安全访问需要有严格的授权机制。不同的业务责任人对相应的业务数据也具有同等的责任，当数据发生变化时，能通过平台及时把变更信息推送或发布给数据使用方，确保数据使用者能第一时间掌握准确的数据，避免使用“过时”的数据开展业务工作。
选择平台的核心指标
综上所述，我们在选择数字孪生数据平台时，首先应该关注下列关键指标，其次再是功能和性能维度的指标：
支持基于web的跨平台协同环境，而不是一个插件式软件。
支持多源异构的构件级BIM和GIS数据解析和转换，可脱离设计工具使用。
具备数据及其变更的管控流程和能力，有数据版本控制，可追溯数据的变化，可实现不同历史时间点的数据对比分析。
具有数据配置管理能力，可以让业务人员方便地维护和更新数据。
具备BIM、GIS和IoT的数据级融合能力。
具备BIM与GIS、IoT自动匹配或对齐能力。
提供丰富的数据服务API，支持用户二次扩展开发。
数据平台自主、安全、可控。
结语
行业数字化转型是件非常复杂且系统性的工程，绝非一朝一夕能完成，但选好一个数字孪生数据管理平台是其中至关重要的一步。
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