数字孪生：城市脱碳和气候适应性未来的答案
本文主要探讨视觉智能数字孪生如何解决城市脱碳问题，并在气候适应性未来的建筑环境中为决策者提供支持。
2022年底，cop27再次引发了关于技术如何支持低排放、气候适应性未来的讨论。数字孪生是谈话的重要组成部分。数字孪生对于解决建筑排放和城市脱碳问题至关重要。ernst&young的研究表明，数字孪生可以将城市碳排放量减少50%以上，同时还可以将资产所有者的运营成本降低35%。但，那又如何?
城市脱碳从建筑开始
建筑仍然消耗着全球40%的能源，排放着全球33%的温室气体。仅水泥生产就占全球二氧化碳排放量的7%左右，是建筑环境中碳排放的最大来源。
虽然在减少建筑空间的运营碳方面已经取得了一些显著的成功，但决策者需要并希望进一步减少建筑资产本身产生的碳，也被称为隐含碳。这包括该资产中每种产品和元素的提取、制造、加工、运输和组装所产生的排放。从现在到2050年，隐含碳预计将占新建筑总碳足迹的近50%。
尽管决策者知道从哪里开始，但制定一致的环境战略仍然是一个痛点。这是因为收集复杂的数据集并将其组合到一个地方会很困难，更不用说挖掘以获取见解了。大多数组织都有大量的“暗数据”，它们以不同的格式和孤立的系统存在。决策者无法全面访问，更不用说解释了。除此之外，可能还会有关于排放和其他尚未捕捉到的无形颗粒物的数据。
那么，组织如何收集、连接和交流这些数据呢?
数字孪生诞生了。
简而言之，数字孪生是空间的3d结构，当连接到来自现实世界的各种数据集时，可以作为建筑物或资产的生动再现。
其的响应与行为就像现实世界一样，允许决策者远程管理空间中的任何东西。从对环境排放的洞察和管理，到预测任何资产或空间的未来表现，数字双孪生正迅速变得不可或缺。
对于可持续发展规划者而言，有效的数字孪生最关键的数据集之一来自基于环境和健康的传感器。通过监测排放、污染物、湿度和噪音等“隐形”数据，这些设备可以生成稳定的环境数据流，从而提供强有力的见解，以了解资产在一组商定的标准下的表现。
但是在数字孪生中收集和连接这些信息是不够的。人们必须有权根据这些见解采取行动。要做到这一点，就需要更高级的交流，为需要的人提供动态指导和可操作的情报。
而，这种高级交流被称为视觉智力(vq)。
vq正在迅速提高人们理解、交流，以及对数字孪生数据所提供的内容做出反应的能力。其涉及将数据从单纯的信息转化为可视化的、可操作的动态信息源，供参与构建环境操作的每个人使用。
管理碳足迹的秘密武器:vq
一旦基于传感器的环境数据与2d或3d数字孪生重叠，vq就会创建一条丰富的视觉洞察力的金线，以便可以在现场查看数据，并观察变化如何影响空间和环境。重复出现的时间片或作为未来状态的预测器。
因此，vq对于那些努力实现任意净零目标的企业来说是个好消息，尽管这些企业不知道自己目前处于什么位置。在vq驱动的数字孪生的帮助下，规划者可以建立其资产的实际基线，并评估与净零目标的差距。
此外，基于vq的数字孪生使决策者能够可视化、评估未来情景并为其提供资源。这有助于制定切合实际的目标和路线图，阐明节能的杠杆。最重要的是，vq支持的孪生以员工能够理解和采取行动的方式转化所有数据。英国伦敦交通局(tfl)和瑞典房地产企业kvalitena都是解决城市脱碳和确保气候适应能力的企业，他们希望在其空间内探索视觉智能。
数字孪生赋能城市脱碳
由vq增强的数字孪生将使每个需要全面了解环境足迹的人——从决策者和资产所有者到维护人员——能够实时、准确地采取行动，管理其影响。
借助具有视觉智能的数字孪生，可以实施真正的战略，采取真正的行动，确保未来能够适应气候变化。