智能建筑，因其可提高能源效率、居住舒适度和优化运营等诸多因素， 已成为可持续基础设施的主要驱动力。在如今这场数字化、绿色转型之旅中，实时数据和数字孪生梦幻联动，正在解锁智能建筑的更多潜力和无限可能。

实时数据+数字孪生梦幻联动解锁智能建筑无限可能

实时数据，是指来自智能建筑中物联网传感器和设备所发出的连续、即时的信息流。这些数据为分析楼宇能耗、碳足迹、环境条件等方面提供了基础信息。

数字孪生，是一个物理实体、流程或系统的实时动态数字化展现。

在实时数据与数字孪生的梦幻联动下，管理者可以全面掌握楼宇性能与动态，真正实现数据驱动决策、建筑智能管理。

具体而言，实时数据与数字孪生集成，可实现：

• 提高能源效率:首先，通过持续监测和分析，楼宇管理者可迅速识别能耗效率低下的情况。在此基础上，数字孪生可以模拟不同的场景，对优化能耗措施进行效果预测，帮助管理者确定最佳能耗优化方案。
• 改善居住环境:通过实时监控温度、湿度和空气质量等参数，管理者可实现通过数字孪生，对 HVAC 系统进行即时自动化调整，时刻保持最佳的室内环境条件。
• 优化硬件使用:持续监控，可以使管理者及早发现系统和设备中存在的异常或性能下降。与此同时，数字孪生可以对资产的未来状态进行预测模拟。实时数据与数字孪生的强强联手，使管理者对系统与设备的维护，由纠正型转变为预测型，大大减少停机时间、延长设备使用寿命、优化资源分配。
• 简化ESG管理:ESG 报告本质上要求数据准确、可靠，而这恰恰也正是实时数据和数字孪生的基石。二者的集成，可实现建筑能耗、碳排放、居住环境等各类数据实时可视化，帮助管理者更及时、准确和透明地衡量、跟踪和报告其ESG和可持续发展成果。

Akila以实时数据和数字孪生重新定义楼宇智能管理

通过对能源消耗、环境条件和使用情况的持续监控，Akila数字孪生技术能够自动做出能源优化决策、主动调整HVAC系统，真正实现智能化降低能源消耗、提高居住者舒适度。

通过数字孪生技术对硬件实时监测，对于检测出的任何异常和退化情况，Akila 可以实现主动维护，最大限度地减少停机时间、优化资产性能。

通过实时数据与数字孪生技术，Akila可提供关于建筑资产整体运营情况的可靠、准确数据，使业主或管理者能够及时、透明地衡量、跟踪其可持续发展工作与成果。这些数据也为ESG报告提供了可靠依据。此外，Akila独有的 BI仪表盘(BI templates)功能，专为企业的ESG和可持续需求而设计。业主可根据所遵循的报告标准与需求，生成合规的ESG 或绿色建筑报告。这些报告易导出、便于在组织内共享，也可直接发送给监管机构或审计人员。

实时数据和数字孪生的梦幻联动，正在解锁智能建筑的无限可能——优化能源效率、提高居住舒适度、简化ESG管理……Akila将这两大技术强势集结，重新定义了楼宇管理、真正实现了智能化、自动化管理，赋能业主、管理者打造更高效、更舒适、更可持续的建筑。

根据中国建筑节能协会发布的《中国建筑能耗与碳排放研究报告(2021) 》，2019年全国建筑全过程碳排放总量为49.97亿吨二氧化碳，占全国碳排放比重50.6%，其中80%的碳排放产生在建筑使用阶段。

建筑因其各类复杂的系统与运用场景，使用过程中会产生大量的温室气体及废弃物。在开启建筑“碳中和”之路上， “数字孪生”逐渐成为用来衡量和监控建筑碳减排成效的重要技术方法，Akila正是基于这样的背景与初心下创立，我们希望能通过数字孪生技术，优化各类建筑环境下的资源的使用，降低运维碳排放。

今天我们将为您分析不同建筑环境下，数字孪生的应用与优势。

建筑的数字孪生及其作用

数字孪生有五个等级，简单来说，是一个物理实体、流程或系统的动态数字化展现。建筑物的数字孪生就是该建筑及其系统、环境（温度、湿度、空气质量指数）等全方位的数字化展现。

对于建筑而言，数字孪生技术的使用，可以帮助管理者更全面地了解资产的现有状况，并通过模拟现实世界系统的行为，助力管理者做出最佳决策，大大提升建筑性能、优化效率、提高安全性、减少碳足迹。

根据安永(Ernst and Young)的数据，通过减少排放，数字孪生可以将建筑的可持续性和稳定性提高50%。

数字孪生在工业建筑环境的应用

工业建筑（工厂）目前面临的主要问题包括：

工业生产能耗高，尤以电力消耗最为显著。近年来，工业用电不断飙升。2021年上半年，全国工业用电量同比增长16.5%。

工厂的资产数量大、种类多、价值高、使用地点较分散，因此管理难度大，运营和维护的成本高。

此外，因缺少一个集中的可视化监控管理平台，各生产环节未完全形成透明化管理，管理人员无法实时、全面、准确地了解生产状况，缺乏事故预警及反应能力不足。

数字孪生的介入能够很好地帮助工厂解决这些问题。具体而言，数字孪生可以：

• 优化能源管理：

通过数字孪生技术，将电网的使用情况进行可视化展示，实现对电网运行的实时分析和信息溯源，进一步优化用电，实现节能降本目标。

• 优化资产管理：

数字孪生技术能够实时监控资产的性能，并识别其在未来何时需要维修。数字孪生也可以监测机器的状态，对机器进行预测性维护，减少维修成本和停机时间。

• 优化废弃物管理：

Akila数字孪生技术也可以实现工厂废弃物管理的数字化与透明化。通过精确的类别细分，准确量化并记录下工厂所产生的废弃物数量。跟踪整个加工链，优化回收率，并以尽可能低的碳影响来计算和处理所有废弃物。

数字孪生在商业建筑（写字楼、商场）的应用

商业建筑不仅拥有超高碳排放——约占全球碳排放总量的五分之一，其能源使用效率也十分低下——商业建筑使用的能源约三分之一是被浪费掉了。

商业建筑的使用场景涵盖办公、商业、娱乐等，用电量大，其电力消耗占全国总消耗的10%，其中尤以空调、照明、电梯、现代化办公系统等为关键排放源。

为了优化能源管理、减少碳足迹，大部分商业建筑已引入了BMS、EMS、CMMS等建筑系统，但是各个子系统相互独立运行，数据、信息不共享，无法实现综合协同的管理，导致系统运营效率低，无法对建筑能耗进行有效管理。

Akila的数字孪生技术真正的价值在于它打破了单一系统相互之间的信息壁垒、信息孤岛的情况，将所有的信息和数据整合到一个平台中。通过数字孪生技术，实现建筑内的室内空气质量（IAQ）指数、电力、空调、照明、电梯、防火和防盗等设备协同合作，提高建筑运维效率与使用者的舒适度。

医疗建筑场景下的数字孪生

除了优化能源管理、资产管理、保证建筑IAQ以外，医疗建筑的数字孪生还可以精细到对科室内每日挂号统计、人员管理、病例统计等信息的数字化管理；也可实现全院各科室、各部门间的信息（如人员、病历、设备、药品等）共享和联动，助力医院管理者根据就诊人次、病区患者分布的变化进行资源调配，实现对医院资源的统一管理和调配。

公共交通（机场、地铁、火车站）建筑场景下的数字孪生

公共交通基础设施的数字孪生能够实时监控交通流量，将调度运营可视化，提高各站点管理效率，降低运营成本。通过对人/车流量进行多维度、全方面感知，以及人脸识别、行为检测等技术的配合，识别潜在的安全隐患，当发现风险时，能够及时向管理人员发出警告，提前将风险化解，实现出行安全和公共安全。通过模拟外部天气条件或将城市气象与站体感知数据结合起来，数字孪生也可以赋能各类交通站点轻松应对因天气带来的客流量变化。

综上，数字孪生技术在许多建筑环境都有着实用、创新的应用，这些应用将带来更高效、更精准和更安全的解决方案，在为人们的生活带来更多的便利和改善的同时，降低碳排放，开启各建筑环境的“碳中和”、“碳达峰”之路。

今天，我们一起来了解一下“数字孪生”到底是什么？

历史

“孪生”的技术最早起源于20世纪60年代美国宇航局的“阿波罗计划”。“数字孪生”的构想最早出现于1991年David Gelernter的《镜像世界》。2002年，Michael Grieves博士首先提出相似于“数字孪生”的概念并将其应用于制造业。而“数字孪生”（Digital Twin）这一术语真正确定下来则是在2010年 NASA 的技术报告中。彼时，数字孪生主要应用于航空航天工业领域。

应用

近年来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，数字孪生也从最初的“炫酷”技术变得越来越普及、多样化。现阶段，数字孪生主要应用于城市管理、农业、制造、健康医疗、环境保护等行业。尤其值得注意的是，数字孪生技术越来越多地用于资产的可持续化管理中——帮助改善建筑物建造和运营中的资源管理与应用，以达到减少能耗、减少碳足迹的目的。

数字孪生到底是什么？

简单来说，数字孪生，是一个物理实体、流程或系统的动态数字化展现。

一般来说，数字孪生拥有五个重要维度，即物理实体、虚拟实体、（物理与虚拟实体的）连接、数据和应用。通过集中收集、处理多源数据，数字孪生可以实时、准确地反应其对象物理实体、流程或系统的当前工作状况，并进行假设虚拟预测。因此，数字孪生能够给资产或系统管理者提供操作便利，并为决策者提供深刻的洞见、赋能决策环节。
从简单到复杂，数字孪生也分为五个等级，级别越高，数字孪生越强大。

可视化（Visualization）阶段

第一、二、三等级的数字孪生
前三个等级的数字孪生不同程度地完成了对一个物理对象数字化的过程，因此属于可视化（Visualization）阶段。

1.静态的数字孪生（Static Twin）

这一级别的数字孪生单纯是某个物理设备（如冷却装置）或子系统（如照明的能耗）的数字复制品，它可以有各种可视化的展现形式，如图表、图形或 3D 建模。

静态数字孪生的关键词是数据质量、安全性、架构。它之所以能够成为“数字孪生”的关键在于数据的质量——其数据必须能与该实体或系统一对一高度吻合。但这些数据并不是真正可用的、相互关联的数据。

2.动态的数字孪生（Dynamic Twin）

这一级别数字孪生的关键词是——建立相互联系，它能够将不同的数据源相互连接起来，打破数据孤岛，为比较、溯源数据提供了依据。例如，当一个系统表现不佳时，管理者可以通过查看相关联的数据找出原因。

3.可操作的数字孪生（Operational Twin）

顾名思义，这个级别的数字孪生将为操作带来便利。从某种意义上来说，从这一等级开始，数字孪生就真正地“活”起来了，因为它能够实时收集和更新数据。管理人员无需身临其境便可无差别地“看到”这个物理实体，并对其进行有效管理。
在以上可视化阶段中，数字孪生的真正实力尚未完全被释放出来。

申请试用Akila

优化（Optimization）阶段

第四、五等级的数字孪生

数字孪生不仅在提供历史或实时数据方面有很大价值，它甚至可以帮助预测未来。在操作过程中，如果某个量保持不变，结果将是怎样？如果改变某个环节，结果又会发生什么变化？它是否能减少能源消耗？ 这些在优化阶段的数字孪生都可以实现。

4.模拟数字孪生（Simulation Twin）

这一级别的数字孪生支持将新变量插入历史数据，并通过交叉引用，对比可能会引发的结果变化。通过模拟数字孪生，管理者和决策者可以对模拟假设场景进行预判。例如，假设楼宇管理者在每天下午 6:30 关闭空调，能够减少多少碳排放？模拟数字孪生能够帮助决策者更高效地进行业务运营。

5.可预测数字孪生（Predictive Twin）

可预测数字孪生在模拟假设场景方面更进一步，它能够通过人工智能预测未来事物的表现，甚至提供解决方案的建议，为运营带来深刻洞察，赋能决策者的决策环节。

以上便是“数字孪生”由浅入深的五个等级，它可以是一个简单的数字化复刻品，也能够成为一个成熟、智能的技术。目前，Akila的数字孪生技术已达到第五个可预测的级别，能够为您的资产提供认知级别的功能，助力您对资产实现高效的可持续化管理、助力您实现碳减排、加速资产增值。