数字孪生智慧校园建设模型与探索

数字孪生的概念最早产生于2002年，美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授在其产品全生命周期管理课程中提出了“镜像空间模型”概念，在当时并没有明确命名为数字孪生，但已经体现出数字孪生的思想^[1]。

直到2012年，NASA(美国国家航空航天局)发布相关技术路线图和论文，正式提出了“数字孪生”这一概念^[2]，通过孪生器概念来反映真实飞行器的实际状况。至今，NASA依然使用数字孪生技术制造下一代宇宙飞船。数字孪生作为新一代高新技术，结合人工智能、5G、区块链等前沿技术，可以与各产业领域不断融合深化。

近年来，教育领域高度重视数字化、智慧化校园建设，教育数字化升级改革战略正在推进中，《教育信息化2.0行动计划》《中国教育现代化2035》等教育信息化指导文件，均体现出了引导信息化、智慧化、数字化与校园教育深度融合，加快信息化教育变革，促进教育高质量发展的目标。而数字孪生技术的出现，以及在其他行业领域的探索应用成果，为数字化、智慧化校园建设提供了新的思路。

数字孪生智慧校园模型及架构

六维智慧校园孪生模型

图1 六维智慧校园孪生模型

如图1所示，六维智慧校园孪生模型的具体内容如下：

物理校园是指原始的校园物理原貌，从宏观上划分可分为校园物理实体和物理空间两部分。其中，物理实体包括校园楼宇、校区道路、停车场、环境建筑、校内景观、物理设备(如教学设备、消防设备、安保设备)等可见可得实体；物理空间包括存在于各教学楼、图书馆、文体馆等室内空间及校内物理实体之间的空间部分。

虚拟校园是指将物理校园利用仿真模拟、三维数字化建模等技术，虚拟化孪生形成，成为物理校园的孪生体展示。借助虚拟校园可以全面体现并预测物理校园的实际状态，可以为教学者和学习者提供高互动、高投入的虚拟学习、开展校园活动等校园情境。

校园服务是指在孪生校园应用中提供给教师、学生及管理者的所有服务功能集合的总称。孪生校园服务功能可以分为功能性服务和业务性服务。

功能性服务主要是为了实现孪生智慧校园实现所需要的基础功能技术服务，包括孪生模型的建立、优化分析服务；实时孪生数据传输、清洗、存储等数据处理类服务；以及综合连接服务，提供标准化数据接口、服务接口、协议支持服务等。

业务性服务是指面向教师和学生，按不同领域划分提供的各类教学及管理业务服务，如教务管理应用、学工管理应用、后勤管理应用、校园网服务、图书馆服务、安防管理服务等，各业务服务展现形式多样，可以Web访问、移动App、微信小程序等形式支持孪生校园服务功能的体现。在校园服务设计上重在以孪生校园为底座，以服务于人为根本，并不断迭代优化，促进升级或重构孪生模型配置。

可视化展示主要将孪生校园数据、校内原有资源数据以及校外可用公开数据有机整合起来，打破校园内管理信息分散壁垒，以数字孪生技术、5G通信技术等为支撑，实现学校空间管理、设备管理、服务管理等整体可视化联动，包括校园全景可视、校园态势可视、安防可视、教务可视、运维可视等。

例如，在可视化3D孪生校园中，通过模型放大缩小定位至某教学楼，联合公开地图数据提供行至教学楼的路线图；集成教务数据可直接调取行至教学楼当前上课教室、教师名单、学生出席率等概况；同时联合安防监控数据展示，可直接获取某教室点位的实时监控情况，有效提高校园监管能力，实现管理精细化、决策科学化和服务智能高效化。

孪生数据是智慧校园孪生技术应用实现的核心要素，它来源于物理校园、虚拟校园、校园服务与可视化展示产生的一切原始数据、分析数据、应用数据等，同时在数据处理后融入到各部分中，驱动各部分的运转。

物理校园数据包括校园内绿化环境、教学楼体、校内道路、教室室内空间等测量数据；校内物联网感知设备、监控设备、能源设备消耗等实时状态数据。

虚拟校园数据包括物理校园数字化过程建立的各类模型数据，以及根据边界条件和物理状态进行模型仿真、指令验证、结果预测等的仿真数据。

校园服务数据包括校园用户数据、管理数据、配置数据、应用数据等，可视化展示数据则包括虚拟化场景数据、视频录像类数据、人机交互数据等。

连接交互是智慧孪生校园架构组成部分中实时通信、互相连接、循环迭代、及时优化的连接桥梁和纽带，主要包括：物理校园与虚拟校园之间的连接，物理校园与校园服务之间的连接，物理校园与孪生数据之间的连接，虚拟校园与校园服务之间的连接，虚拟校园与可视化展示之间的连接，孪生数据与校园服务之间的连接，孪生数据与可视化展示之间的连接，可视化展示与校园服务之间的连接。连接交互的形式上主要体现为通过网络通信技术进行实时孪生数据采集、调用、传输、转换、交互、反馈、控制等，实现循环迭代优化。

数字孪生校园体系架构

图2 数字孪生校园体系架构

如图2所示，架构分为物理层、感知层、数据层、分析层、服务层和展示层，为数字孪生校园系统落地实现感知、仿真、控制、服务、可视提供参考。架构各层的具体内容如下：

物理层：分为两部分实体对象，一部分是校园物理环境物理对象，如校园园区测量布局、教学楼、图书馆、校园绿化环境、室内桌椅等，细化到一景一物均能纳入管理范围；另一部分是校内物理设备物理对象，如教学设备、安防设备、照明设备、网络设备等，包括设备相关的形状、颜色、状态、外部构造、位置、设备数据等。物理层的运行数据是建立校园孪生体、驱动虚拟校园的数据基础。

感知层：是连接物理层的感知接口，包括各类物联网传感器、设备采集器（脚本）、感知设备等。传感器如温湿度传感器、烟雾传感器、水浸传感器、光电传感器、红外传感器、视觉传输传感器等。感知物理层对象，实时采集各类格式数据，基于教育网、校园局域网、通信专线等通信网络可靠地向数据层传输数据。

数据层：对从感知层传输来的原始数据、设备数据、资源数据等各类格式数据，经过数据格式解析转换、结构逻辑重定义、数据清洗、数据融合、关键特征提取等处理分析，输出并存储有效数据，为服务层提供建模数据支撑。原始数据存储包括视频文件、音频文件、图片文档文件等非结构化数据。设备数据存储包括传感器实时采集的设备状态数据、设备测量数据等校园物理设备结构化数据。资源数据存储包括校园物理资产、校园绿化资源等资源结构化数据。

分析层：需具有模型分析计算能力，包括校园特征模型、预警模型、资源模型、规则模型、用户画像模型分析等不同融合模型，模型同时需要具备自我学习、优化调整的能力。模型计算分析是针对智慧校园数字化精准服务需求，可采用机器学习、神经网络、事件仿真等技术，提供资源实时监测、故障预警、状态评估等模型算法。

服务层：包括技术性服务和面向对象的业务性服务两种。服务层是校园数字孪生体的拥有价值体现，其中功能技术性服务提供基于模型、数据、算法等建立的建模服务、接口服务、数据分析服务、实时监测服务等；业务性服务提供面向不同用户角色提供的校园业务管理服务，包括校园环境管理、学工管理、教务管理、后勤管理、安防管理等智能服务，辅助校园决策支持。

展示层：校园师生用户通过服务通信、系统访问和远程操作等进行智慧孪生校园联系互动，展示层可包括仿真模型可视化展示、校园三维全景展示、教学设备等资源可视化展示、监测预警分析可视化等，满足各类用户不同场景的数字化展示需要。

数字孪生智慧校园应用场景分析

从近几年发展态势看，数字孪生不仅是信息技术发展的新焦点，也是驱动众多领域布局数字化、智能化转型的新方向。数字孪生智慧校园满足校园数字化转型需求，将数字孪生技术设计应用于各场景中，为智慧校园管理带来无限可能。以下是几个典型的管理应用场景：

一是校园态势管理。数字孪生智慧校园利用仿真、渲染等技术对校园整体进行三维建模，全要素精准“绘制”，建立校园映射全景，并通过采集校园设备实时运行的服务数据等，提供校园运营态势感知，包括学校概况、教务情况、安全态势、绿色节能情况等，为校园管理者展现校园态势信息，可提高校园管理数据分析能力、决策能力。

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二是校园资源管理。对校园资源管理者来说，数字孪生智慧校园对校园的楼宇、教室、设备、桌椅等实体资产状态一览无余，为开展资源采购规划、资源布局分配、资源状态监测、资源盘点统计等决策提供有力的工具和数据支持。

三是校园安全管理。对校园安全管理者来说，数字孪生智慧校园可以加强校园水电能源安全、人员安全管理、设备安全等，集视频监控、消防监控、门禁管理、能耗管理等数据，提供3D可视化展示设备状态，实时监测故障、能耗预警、自动关停设备、应急演练场景、多方联动综合处理，提高平安校园预警反应能力和管理能力。

四是教务教学管理。对校园教学者来说(如各学院授课教师、教务管理人员)，数字孪生智慧校园内可直观获得教室分配安排、课程教学安排、学生出席情况等，可实现远程听课、远程巡课，提高教学资源利用率、教学督导效率和教学质量。

五是校园监测管理。通过实时监测和数据分析，数字孪生智慧校园为校园管理者提供了新的机制和手段，可大大增强故障定位、告警感知、风险预测能力，缩短故障处理时间，提高服务能力和风险应对能力。

六是学生服务管理。对学生来说，数字孪生智慧校园提供各种可视化、便捷式校园服务，包括校园全景服务、课程展示服务、校园定位服务、信息检索服务、能源缴费服务等，为学生提供了更人性化、智能化的校园服务体验，改善线上校园学习环境。

本文将数字孪生技术概念引入智慧校园建设当中，提出数字孪生校园的管理理念，对其涉及的理论背景、概念模型、体系架构及运行应用场景进行研究分析，为数字孪生智慧校园建设与研究提供了一定的参考思路。

后续在此基础上，将继续开展数字孪生校园模型的设计构建、实时数据采集分析等方面的研究工作，探索实现孪生校园的实时状态监测、孪生大数据分析、预警自动处理等更精细化的智能服务，促进数字孪生技术助力“智慧校园”转型。

参考文献（上下滑动查看）

[1]张冰,李欣,万欣欣.从数字孪生到数字工程建模仿真迈入新时代.系统仿真学报,2019,31(3):369-376.

[2]Glaessgen E H, Stargel D S. The digital twin paradigm for future NASA and U.S. Air force vehicles[EB/OL].(2012-06-14)[2020-03-15]．https://doi.org/10.2514/6.2012-1818.

[3]陶飞,刘蔚然,张萌,等.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].计算机集成制造系统,2019,25(01):1-18.

[4]周成,孙恺庭,李江,等.基于数字孪生的车间三维可视化监控系统[J].计算机集成制造系统，2022,28(03)：758-768.

[5]杜莹莹,罗映,彭义兵,刘璇,吴竟宁.基于数字孪生的工业机器人三维可视化监控[J/OL]．计算机集成制造系统.https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.5946.TP.20220110.1032.002.html.

[6]石婷婷,徐建华,张雨浓.数字孪生技术驱动下的智慧图书馆应用场景与体系架构设计[J].情报理论与实践,2021,(3):149-156.

来源：《中国教育网络》2023年7月刊

作者：李富宇、张洋洋（大连外国语大学信息技术中心）

责编：陈永杰

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