“数字孪生”在广播电视系统中的应用研究与探讨

张辉

（中央广播电视总台，北京 100859）

1 引言

近年来，数字经济已成为全球经济发展的热点，各国纷纷提出数字经济发展战略。自2020年11月工信部牵头发布《数字孪生应用白皮书》，数字孪生技术与国民经济各产业融合不断深化，有力地推动了各产业向数字化、网络化、智能化方向发展，并且已成为我国经济社会发展变革的强大动力［1］。2021年9月国际电信联盟电信标准化部（International Telecommunication Union for Telecommunication standardization sector，ITU-T）在面向未来网络的Network2030焦点组的技术报告中将数字孪生技术作为未来网络12个代表性用例之一。国家《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》提出，要“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术和实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业、新业态、新模式，不断做强做优做大我国数字经济。”

在国家和主管部门的大力支持和推动下，构建“智慧广电”的全媒体传播格局是广电媒体融合发展的重中之重，数字孪生技术将促进“智慧广电”全媒体传播格局的发展与演变。目前，数字孪生技术在广播电视领域中的应用处于初期阶段，存在很大的挖掘空间。近年来，在中央广播电视总台积极推进“思想+艺术+技术”创新融合，构建“5G+4K/8K+AI”超高清视、音频产业战略格局下，有必要紧跟时代、新技术、新发展步伐，深入研究数字孪生技术的内在本质及关键技术点，以便更好探索应用于新时代融合新媒体形势下的“智慧广电”系统。

2 数字孪生的基本概念及技术

2.1 数字孪生基本概念

数字孪生（digital twin），又称“数字化映射”、“数字化双胞胎”或“数字化镜像”，其最初的概念是Michael Grieves教授在美国密歇根大学产品全生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）课程上首次提出［2］，以物理实体、虚拟实体以及两者之间的连接关系为基本三要素，图1为数字孪生基础模型。

图1 数字孪生体的基础模型

由于当时技术和认知上的局限性，最初的数字孪生技术并未得到人们足够的认同与重视。2011—2012年前后，由美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）和美国空军研究实验室（Air Force Research Laboratory，AFRL）共同提出了一系列关于数字孪生技术在航天领域的应用场景，并将数字孪生总体归纳为一种采用数字化方式创建物理实体的虚拟实体，充分利用物理实体模型、数据采集、运行历史数据等，集成多学科、多物理、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成数字化映射，从而反映相对应的物理实体的全生命周期过程［3］。2017年数字孪生相关研究呈现井喷式增长，众多学者将数字孪生的理念引入了工业制造、城市建设以及智慧医疗、智能电网甚至智慧农牧业等众多领域，美国佐治亚理工大学首次提出数字孪生城市［4］。2018年之后，ISO（International Organization for Standardization）、IEC（International Electrotechnical Commission）、IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）三大标准化组织开始着手数字孪生相关标准化工作。国际电信联盟电信标准化部（ITU-T）在面向未来网络的Network2030焦点组的技术报告中连续三次将数字孪生技术作为未来网络12个代表性用例之一［5］。

我国对数字孪生技术的推广起初由北京航空航天大学的数字孪生学者陶飞教授发起，他将数字孪生概念引入到制造车间，提出了物理实体、虚拟实体、应用服务、孪生数据和交互连接组成的五维数字孪生模型［6-7］。2018年中国信通院发布了《数字孪生城市研究报告》；2020年11月工信部牵头发布《数字孪生应用白皮书》；2021年3月，全国信标委智慧城市工作组推动城市数字孪生标准体系和关键标准研究，推动标准试验验证与应用示范工作；2023年《中国数字孪生行业研究报告》将数字孪生之于智慧城市、智慧制造等关键领域的应用全景图，具体问题具体分析，剖析其攻关技术落地痛、难点及其广泛的应用价值，对中国数字孪生发展前景进行全面的展望［8］。

近年我国已深入进行了数字孪生技术领域的论证、立法和标准体系建设，积极争取数字孪生技术领域的国际话语权。在传统广播电视系统领域中，数字孪生理念的初期应用也仅只限于构建物理对象的简化、精准版的数字化映射以及对整个系统的示意图式的可视化展示，只为达到系统整体运行状态的基础监控管理和可视化需求，并未实现数据整合与分析来模拟、验证、预测、控制系统实体设备全生命周期过程，也未真正形成智能闭环决策来辅助系统的生产与安全运行。

2.2 数字孪生关键技术

数字孪生技术体系架构从技术研究的通用特性上可分为基础支撑层、虚实数据交互层、业务应用层［9］，如图2所示。

图2 数字孪生通用技术架构

以物联网、BIM（Building Information Modeling）、GIS（Geographic Information System）、网络安全互联、大数据、人工智能、计算机辅助设计等技术手段，实现物理实体对象的精细化建模。通过虚拟计算能力、数据存储能力、安全互联技术进行高精度的数据采集与处理，并保证虚实之间数据实时交互的高速率以及全生命周期数据存储管理的可靠性，建立数据即服务的理念，实现信息与物理融合网络互联互通，以多维虚拟模拟为引擎，数据为驱动力，动态实时交互连接，达到对系统资源管理、预测诊断、智能决策、优化控制、可视交互等业务服务之间的高效协同，形成数字孪生体协同一体化交互闭环模型，如图3所示。

图3 数字孪生体协同交互闭环模型

数字孪生的关键技术可以从以下几方面阐述。

2.2.1 数字化建模技术

数字化建模是数字化孪生对物理空间的实体及基础环境进行精准、精细化的数字化建模及仿真的基础，在这个过程中需要以测绘扫描、几何建模、网格建模、逻辑建模、流程建模、组织建模等技术手段为基础，将物理对象数字化，构建出相应的虚拟化模型，表达为计算机和网络所能识别的数字模型，可被计算机感知、识别，在系统层级实现物理实体在虚拟世界的数字化交付，其主要方法有基于特征的三维数字建模以及基于BIM模型、三维GIS建模和Modelica数字化建模的仿真方法等。

2.2.2 数据采集存储技术

为实现数字孪生虚实交互与协同，可以采用爬虫技术、数据挖掘技术、传感器技术、日志分析技术以及人工采集方式等技术手段，以高传输、高质量的网络传输设备和网络结构来保证数据采集的实时性、准确性、可靠性。同时为获取实时可靠的数据读写性能，对于数据的存储管理，也需借助高算力并行处理技术，以集中式或分布式的冗余存储，优化数据结构，创建全生命周期的数据管理模式，实现数据的高度集成、协调、共享。

2.2.3 数据模型融合技术

数据作为数字孪生技术的基石，数据越完备越准确，数据模型的丰富性和准确性就越高。然而，实际系统中往往产生的数据体量巨大、数据类型繁多，如何对海量的数据进行清洗、分析、挖掘、过滤等，提取其有效的数据，同时基于有效数据信息对虚拟模型进行实时或异步更新、修正与优化，实现对现实世界的物理实体进行全周期的动态监控评估。这些的建立都需结合计算机算力、大数据分析、人工智能、深度学习算法、神经网络、强化学习等数据处理分析技术，以达到数据与模型的高度融合。

2.2.4 网络安全技术

数字孪生体系中虚拟对象与物理实体之间的交互是建立在网络数据传输的基础之上，必须采用行之有效的网络安全互联技术，避免虚实交互过程中存在的安全漏洞，以达到虚拟模型与物理网络之间的数据交互安全防护，从而保证系统体系的保密性、完整性、可用性。

2.2.5 人机交互技术

数据交互是第一位的，动态实时交互将物理实体、虚拟模型、服务系统连接为一个有机的整体，良好的可视化交互有助于增强虚拟空间与现实世界的交互体验，进一步增强人机交互的沉浸感。虚拟现实（Virtual Reality，VR）、增强现实（Augmented Reality，AR）、混合现实（Mixed Reality，MR）技术等沉浸式的人机交互技术，使得数字化空间的交互不在局限于传统的屏幕呈现方式，反而更加直观的使数字化虚拟空间体验更贴近物理现实世界。

3 数字孪生在广播电视中的应用挑战与研究

信息化、网络化、IP化技术的快速大力发展推动了广电媒体融合的发展步伐。传统广电的视、音频专业设备逐渐被大多数通用IT服务器设备所替代，广电系统在数字化、网络化、IP化、智能化的建设进程中也日益加速。数字孪生技术发展的引入，将进一步加速广播电视领域的数字化快速发展与蜕变，将有助于将广电系统的物理实体、虚拟模型、服务连接为一个有机的整体，重构人、事、物在数字广电的协同一体化发展。

3.1 数字孪生在广播电视中的应用挑战

虽然数字孪生可以为广电行业发展提升效率和增加有效价值，但数字孪生体系发展也有一定的难点和挑战。

3.1.1 行业技术标准未建立与人员储备不足

我国各行各业已开始深入的进行数字孪生技术领域的论证、立法和标准体系建设，积极争取数字孪生技术领域的国际话语权，但至今未形成统一有效的行业内的统一标准化体系。对于任何一个行业的发展，新技术的应用引入都将对行业的研发、生产、应用等流程进行升级改造，需要体系团队人员的构建与资本的投入，以及人员对专业知识的储备。对于广大广电从业人员，目前仍停留在传统的技术架构模式下进行运营运维，这就要求及时转变观念，在网络、信息、数字化方面的认知上与时俱进，全面提升个人技术技能以匹配新技术的发展需求。

3.1.2 对支撑技术以及建模精度要求高

数字孪生技术对实时计算处理芯片、计算硬件、显示技术等都要求具有强大的高性能计算处理能力，才能保证建模高精度、数据采集全面性、可视交互实时性。而这在广电应用中一方面先进技术在广电系统中推广不够深入，另一方面广电系统内应用的大多数芯片、核心硬件、核心软件在行业领域仍是严重依赖于国外产品设备，造成广电行业系统的技术支撑能力不足，各个子系统环节相对独立，并未形成一个闭环式管理体系。

3.1.3 数据采集处理准确性及安全性

数字孪生应用可以帮助广电系统消除“信息孤岛”，但是数字孪生需要的大量数据，广电系统内采集到的原始数据涉及面广、复杂度高，可能存在数据质量不高或不完整，导致数据应用的准确性受到影响，那么就需要在数据采集处理阶段进行大量标准化和清洗；另外，在广电系统交互过程中可能涉及大量的敏感数据，如何将采集的原始数据定义归化为有效率、有价值的数据，以及如何保障数据的安全性是数字孪生在广电复杂体系中面临的应用问题及挑战。

3.2 数字孪生在广播电视中的应用研究

通过数字孪生技术的引入，将进一步加速广播电视工程领域的数字化快速发展，有助于将系统的物理实体、虚拟模型、服务连接为一个有机的整体，加大其在广电工程系统领域中的工程设计、施工管理、资产管理、系统运维、故障诊断预测、数字化仿真教学等多方面的全域全周期一体化融合发展，如图4所示。

图4 面向广播电视的全域全周期数字孪生体体系架构

3.2.1 工程设计管理

基于数字孪生理念可以在广电工程领域项目建设设计之初就对项目工程进行全局规划管理，全程辅助系统工程的设计、实施。

（1）构建设备模型库

基于数字传感技术、计算机仿真技术以及物联网技术依托归类的设备实体资产库和基础设施环境，进行基于设备资产原型1：1的基础数据采集，建立相应的数字孪生设备物理模型，为广电系统设备模拟运行和模拟系统搭建提供设备基础元素。

（2）搭建模拟系统验证

根据实际广电项目工程的业务需求，在泛在网络的虚拟环境下，可以提前搭建虚拟基础环境，串联系统所需视、音频通路设备以及业务支撑能力设备，进行系统视、音频信号业务链路的模拟搭建，模拟工程系统业务需求场景进行线上测试运行，依据测试结果，实时反馈于实际的系统工程设计，以此优化选型设备，提前消除系统盲点，规划出设备设计逻辑图，以优化完善系统深化设计方案。

（3）工程实施管理

打造专属数据库，依据统一的模拟仿真数据信息反馈实际实施系统工程，创建业务能力模型，提交数字化施工图纸、线缆标签，同步进行设备以及施工耗材（比如视、音频专业线缆、光纤、网线、电缆等）实际需求统计，不再依赖传统手动人工表格统计汇总，做到设备与耗材采购的精准化，同时底层实现设计、施工的系统基础数据共享，也有助于做好广电系统的项目实施进度实时跟进，做到精细化管理。

3.2.2 资产统一管理

以数字孪生理念构建统一的广电系统资产管理库，提供电子化的广电系统台账管理，实现广电工程域内所有设备资产的资源管理和全生命周期管理能力，有效避免资产管理不到位以及资产利用率低等问题。针对系统涵盖的所有设备、线缆等资产都可以通过二维码、条形码等图像化标签方式进行统一化管理，赋予每一件资产实物唯一的资产标签信息，并结合系统的运行业务动态信息将设备基础信息绑定，实现设备资产入库、出库、上线、下线、维护、维修、报废等状态的动态跟踪绑定，方便用户根据业务需求实时了解设备资产的运行、流转等信息。

3.2.3 仿真培训演练

广电系统主要以三级、四级网络安全等保要求为主，安全性、实操性要求较高，针对性强，在处理问题时要求做好“快、准、稳”，对业务人员的能力水平要求极高，日常操作过程中无法真正体验到应急突发事件的紧迫感。基于数字孪生技术的动态交互性和实时性，构建一套一体化、虚拟化的高趣味性和沉浸感的数字仿真安全培训与演练平台，供运行人员在日常运行操作中学习演练。可依据运行系统的多业务、多场景演练需求，定制化快速搭建虚拟化的演练业务路由、业务链路，依据实际运行建立的故障场景库模拟业务信息以及单节点故障触发操作场景，并以图形化的展现方式实现互动，将演练的操作形式更加贴切实际真实的运行系统。当真正遇到一些突发应急事件时，运行人员可以轻松熟练地解决实际问题，极大地避免误操作带来的事故，从而整体提高运行维护人员的知识技能水平和应急处理能力。

3.2.4 运行维护管理

在媒体融合的大趋势下，IT通用化设备在广电系统中的大量应用以及广电系统业务形态逐步丰富多样化，导致系统中设备的监测和运行维护难度更加突出。基于数字孪生理念，从智能运维巡检、故障预测诊断、全景可视化交互等方面可以重构广电系统的数字化运行运维体系。

（1）智能运维协同

传统的广电运维管理缺乏有效的管控机制，完全依赖技术人员的个人技术和经验水平，以人为制定的巡检方式按时按点完成巡检，并未形成规范化、自动化、流程化的运维管理模式。通过数字孪生技术实时收集在线广电系统设备产生的全部数据信息：设备生产信息、运行信息、监控信息、维护信息、历史数据等信息，形成运维数字孪生体。通过大数据分析、人工智能等技术，将离散的数据信息进行关联并转化为统一在线共享，经过后台数据的不断积累，以及专家库、知识库的迭加复用，进行数据挖掘、融合分析，将数据变现发挥其核心价值，支撑运维人员虚实结合，实时监测和了解系统整体运行情况，形成一个全链条闭环体系，不断优化完善系统，提高精细化管理、智能化决策和运维效率。另外，运维人员可定制巡检的模板库表，按时定点依托机器人、AR眼镜、平板等多种移动终端来简化常规的巡检流程，提高巡检效率和准确度。

（2）故障预测诊断

预测是根据在线运行设备的当前状态监测及数据分析，通过其原本的特征来计算、分析和预测物理对象的未来状态。诊断运行是依据数字化对象与在线运行物理对象的实时互动，通过感知对象的运行状态，进行逻辑判断后给出诊断结果并提供相应的决策。基于数字孪生技术的数据分析功能，有针对性地开展对故障诊断、故障预测以及故障溯源的机理性研究，建立融合数字孪生技术的预测性维护机制，特别是在广电播总控系统传输链路中，可通过虚实结合直观地将故障诊断和预测结果实时反馈给运维人员，可以及时应对系统中设备存在的安全隐患排查故障，提高故障排查的溯源性。同时，也可按照提前制定的策略有针对性的对设备部件进行预防性维护，避免无辜对正常设备的无意义的预防性维护，造成不必要的故障因素，从而最大化发挥设备使用寿命以及优化系统的健康评测，降低系统运维成本。

（3）可视化动态交互

基于数字孪生的方式创建更加精细化、动态化的数字化模型，以高效、实时、准确、互动性强的可视化技术，高保真地呈现物理网络孪生体的模型，以及孪生体与物理实体之间的实时交互数据及指令，全方位、立体化、动态化、形象化地呈现广电整个系统基础环境、网络架构、业务资源。一方面可以极大的辅助广电运行运维人员实时了解整体系统网络的内部结构，另一方面依托数据化信息，挖掘隐藏在网络内部的有价值信息，提高视觉认知。此外，数据可视化也可以实现一目了然的呈现“巡检、运维、交接班”的全部信息，提高工作衔接效率。

4 总结

近年来，物联网、云计算、大数据、人工智能和混合现实等新一代信息技术的大力发展，促进数字孪生技术在理论层面和应用层面均取得了快速发展。广电行业领域引入数字孪生技术，可全面实现系统对项目初期规划、设计、施工、运行、维护、预警等全流程进行精细化建模，实现各业务系统之间的资源共享、互联互通、逻辑关系映射，做到虚实映射、虚实共生，促进其与产业技术的深度融合，实现广电系统内人、事、物在数字世界的重构，也必然加快推动赋能广电相关产业数字化、网络化和智能化的发展进程，进一步有效地提升广电行业的竞争力。