3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網: 06/19/19

Real-time event detection for video surveillance applications

來源：AI智道文/纽豪斯作者：房叔话安防

2009年12月16日全球上映了一部影片《Avatar》（阿凡達），是由 James Cameron 執導的，裡面有兩項新科技令人耳目一新，一是「腦-腦接口」，透過人來控制 DNA 匹配的阿凡達，二是「意志控制肢體」，實現機器人和人的動作同步，這就是「雙胞胎」技術，用一個肢體完全模仿另外一個肢體。

無獨有偶，2018年3月30日上映的科幻電影《頭號玩家》，現實世界中的人，在遊戲《綠洲》的虛擬世界裡，有另外一個自己，這大概就是「數位雙胞胎」。

數位孿生之熱，風口之強勁，乃至全球最具權威的 IT 研究與顧問咨詢公司 Gartner 連續三年（2016-2018年）將數位孿生列為當年十大策略科技發展趨勢之一。

世界最大的武器生產商洛克希德馬丁公司，2017年11月將數位孿生，列為未來國防和航太工業，六大頂尖技術之首。事實上，數位孿生間接的影響了智慧城市、人工智慧、安控三大行業的未來發展趨勢。那麼到底什麼才是數慧孿生，小編將用兩篇文章，為大家講述數位孿生的前世今生。

Digital twin initiatives increase: Gartner digital twin findings ...

什麼是數位孿生？

孿生大體上分為生理孿生、物理孿生和數位孿生三種。

根據網路資訊，「數位孿生」最早由美國學者邁克爾· 格里弗斯（Dr. Michael Grieves）於 2002 年提出。密西根大學教授Grieves 在發表的一篇文章中，第一次提出了數位孿生概念，他認為透過實體設備的數據，可以在虛擬（資訊）空間，建構一個可以表徵，該實體設備的虛擬實體和子系統。

並且這種聯繫不是單向和靜態的，而是在整個產品的生命週期中，都聯繫在一起。顯然，這個概念不僅僅指的是產品的設計階段，而延展至生產製造和服務階段，但是由於當時的數位化手段有限，因此數位孿生的概念，也只是停留在產品的設計階段，透過數位模型來表徵實體設備的原型。

追根溯源，那麼數位孿生（Digital Twin）到底是誰提出的？

工業網路的基礎模型和技術，依託於數位孿生體（Digital Twin），雖然這個概念產生於軍事領域，但很快得到了領先工業企業的認同，並投入大量資源做研究。

What is a digital twin? [And how it's changing IoT, AI and more ...

2011年3月，美國空軍研究實驗室（AFRL，Air Force Research Laboratory）做的一次演講，明確提到了數位孿生，是最早的提出機構。根據有限的資料顯示，美國國家太空總署（NASA，National Aeronautics and Space Administration）也在同期開始關注數位孿生體，但後續對數位孿生體體系的建構貢獻並不多，反而是美國國防部立刻意識到，數位孿生是頗具價值的工程工具，值得全面研發。

與此同時，美國通用電氣在為美國國防部，提供 F-35 聯合戰鬥機解決方案的時候，也發現數位孿生體，是工業數位化過程中的有效工程工具，並開始利用數位孿生體，去建構工業網路體系。

在2015年，工業4.0 研究院（官網：www.innobase.cn）開始發現資訊實體系統（CPS，Cyber-Physical Systems），不如美國工業網路聯盟（IIC，Industrial Internet Consortium）採用的數位孿生有效，為了加深對數位孿生的理解，工業4.0 研究院啓動了「數位孿生體概念及歷史」（Concept and Origins of Digital Twin）的研究課題。

4th Industrial Revolution is Beyond Cyber Physical Systems

根據工業4.0 研究院的研究，他們首先接觸到的是美國研究教授（Research Professor）Dr. Michael Grieves ，在 2014 年撰寫的 Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication，雖然 Grieves 強調這是一份白皮書，但實際上只有6頁多的正文文字，總計字數約為 3000 英文單詞。

在這篇文章中，Grieves 明確指出，他在 2003 年密西根的高管培訓上，提出了實體產品的數位等同體，或數位孿生概念。這個聲明，被一些專家認為，是 Grieves 首先提出數位孿生體概念的證據。

事實上， Grieves 似乎不太強調，自己是提出者，他開始謹慎的提出數位孿生體的概念，可以追溯到自己 2002 年在密西根大學 PLM 中心，對產業界做的一次演講。

雖然工業4.0 研究院項目組，閱讀了幾乎所有，可以找到的數位孿生體文章、報告及演講資料，但都沒有發現有確鑿的證據，可以顯示 Grieves 首先提出數位孿生體概念。即便是 Grieves 的友好單位美國國家太空總署，在提到數位孿生的時候，也沒有提及是 Grieves 首次提出該概念。

對於數位孿生體概念的提出，工業4.0 研究院項目組，找到了一份 2011 年 3 月的演講資料，其題目就是 Condition-based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+SI) ＆ the Airframe Digital Twin，演講人是 Pamela A. Kobryn 和 Eric J. Tuegel，他們就職於美國空軍研究實驗室結構力學部門（Structural Mechanics Branch）。

目前沒有任何書面證據顯示，Grieves 提出了數位孿生體這個概念，而且，正式對外公開的資料顯示，美國空軍研究實驗室在 2011 年 3 月提出了數位孿生體這個概念。

Siemens PLM, NX 12.0 and the Road to the Digital Twin > ENGINEERING.com

一直以來，Grieves 主要圍繞產品生命週期（PLM，Product Lifecycle Management）在做一些工作，但從他各種研究成果來看，他主要強調的是，透過數位化來實現可視化，這一點跟海爾強調的透明工廠如出一轍。

毫無疑問，利用數位化實現管理現場的透明化，或者實現產品生命週期的透明化，是有意義的，但不是數位孿生體的全部。

對比美國國防部利用數位孿生的情況，它首先對應的，就是基於狀態的維護+（CBM+），這就是說，美國國防部把數位孿生體，看成降低維護成本、提高維護效果的工具，這跟後來美國通用電氣的資產性能管理（APM，Assets Performance Management）是一致的。

由此可見，一些專家強調數位孿生體的仿真功能，是與其產生初期的核心價值不同的，簡單把數位孿生體理解為建模、仿真，甚至於 CAD 等，過於簡單的理解數位孿生體的含義，這對於製造業轉型升級，利用數位孿生體，來實現工業網路是不利的。

數位孿生（Digital Twin）是指充分利用實體模型、感測器更新、運行歷史等數據，整合多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命週期過程。

Digital Twin 是一種超越現實的概念，可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統的數位映射系統。可廣泛應用於工業製造（生產設備、生產線）、使用維護（維運保養）、智慧城市等多個領域。

實現 Digital Twin 的許多關鍵技術，都已經開發出來，比如多實體尺度，和多實體量建模、結構化的健康管理、高性能計算等，但實現 Digital Twin ，需要整合和融合這些跨領域、跨專業的多項技術，從而對裝備的健康狀況，進行有效評估，這與單個技術發展的願景，有著顯著的區別。

因此可以設想 Digital Twin ，這樣一個極具顛覆的概念，在未來可以預見的時間內，很難取得足夠的成熟度，建立中間過程的里程碑目標，就顯得尤為必要。

美國空軍研究實驗室（AFRL）2013 年發佈的 Spiral 1 計劃就是其中重要的一步，已與通用電氣（GE）和諾思羅譜·格魯曼，簽訂了2000萬美元的商業合同，以開展此項工作。

BMW Selects PTC PLM Solution and ThingWorx Navigate - newdesign magazine

GE 將數位孿生，作為工業網路的一個重要概念，力圖透過大數據的分析，可以完整地透視實體世界的機器，實際運行的情況；而激進的 PLM 廠商 PTC 公司，則將其作為主推的「智慧互聯產品」的關鍵性環節：智慧產品的每一個動作，都會重新返回設計師的桌面，從而實現即時的反饋，與革命性的優化策略。

Digital Twin 突然賦予了設計師、工程師們，以全新的夢想，在實體與數位模型之間，帶來無限可能……

連續三年被評為全球十大科技趨勢的「數位孿生」到底是什麼？(上 ...

未來的技術

在被 Gartner 連續三年（2016-2018年），將數位孿生列為當年十大策略科技發展趨勢，之後的2019年，Gartner 繼續認為2019 年十大策略性技術趨勢中，數位孿生技術（Digital Twin）被認為在未來 5 年將產生破壞性創新，並帶來商業機會。也就是說，數位孿生在 10 年內都具有顛覆性。

作為數位孿生的基礎，在實景 3D 數據建構方面，對岸中國企業也取得很大的突破。以上海航遙為例，其自主研發的中國首台擺掃式，立體測繪航空攝影機ASC4100，選用四台一億像素中畫幅航空照相機，利用下視雙拼相機和後視雙拼相機，同時成像的原理，透過面陣凝視掃描成像技術，借助感測器掃擺，實現 102° 大視場角成像的功能，再結合相鄰航線相反方向飛行，和大重疊率拍照的飛行設計方案，實現獲取地面景物的頂部，和前後左右多方向大重疊，高解析度的航空影像，實現 3D 立體測繪。

How Digital Twin Technology Can Help Manufacturers Transform - YouTube

論八大關係

事實上，數位孿生和CAD、物例實體、數位線索、工業物聯網、雲端計算、智慧製造、PLM、CPS 緊密相關。

與CAD模型。 CAD 模型是數學模型，可以是 2D 的也可以是 3D 的， 3D CAD 模型對建構數位孿生而言極為方便。數位孿生和 CAD ，很重要的一層關係就是數據關聯，可以實現裝配關係數據、製造資訊數據、功能性能數據、健康檢測數據、身份辨識數據、即時檢測數據進行關聯，實現 3D 和數據的融合；

與物理實體。數位孿生和實體世界的交互，透過增強現實、數位化映射，來實現大數據的分析和決策，不受地域分布限制、不受個體數量限制、不受時間環境限制；

與數位線索（Digital Thread）。 Digital Twin 是與 Digital Thread，既相互關聯，又有所區別的一個概念。數位線索是穿梭於實體孿生和數位孿生之間的通道。

Digital Twin 是一個實體產品的數位化表達，以便於能夠在這個數位化產品上，看到實際實體產品可能發生的情況，與此相關的技術，包括增強現實和虛擬現實。

Digital Thread 在設計與生產的過程中，仿真分析模型的參數，可以傳遞到產品定義的全 3D 幾何模型，再傳遞到數位化生產線，加工成真實的實體產品，再透過線上的數位化檢測/測量系統，反映到產品定義模型中，進而又反饋到仿真分析模型中。

依靠 Digital Thread，所有數據模型，都能夠雙向溝通，因此真實實體產品的狀態和參數，將透過與智慧生產系統整合的 Cyber 實體系統 CPS，向數位化模型反饋，致使生命週期各個環節的數位化模型保持一致，從而能夠實現動態、即時評估系統的當前及未來的功能和性能。

Digital Twin 描述的，是透過 Digital Thread 連接的，各具體環節的模型。可以說 Digital Thread 是把各環節整合，再配合智慧的製造系統、數位化測量檢驗系統的，以及 Cyber 實體融合系統的結果。

與工業物聯網。工業物聯網是支撐智慧製造的，一套使能技術體系，工業物聯網透過數位孿生，來建構起本地應用和遠端應用間的協作，數位孿生是實現工業生產過程，全要素抽象建模的關鍵。

與雲端計算。數位孿生和雲端計算，共同構成數據到知識的關鍵環節，數位孿生就像一個大水池，從雲端計算中取數據，雲端計算會成為「中台」或者「後台」服務。

與智慧製造。數位化、網路化、智慧化是智慧製造的典範模式，數位孿生是實現智慧製造的前提和基礎，基於數位孿生的聚合，感知是智慧製造的關鍵。

與 PLM（產品生命週期，Product Lifecycle Management）。數位伴隨產品的全生命週期，包括項目論證數據、設計數據、工藝數據、BOM 數據、製造數據、使用收據、維護數據，和報廢數據。

與 CPS（資訊實體系統，Cyber-Physical Systems）。數位孿生是 CPS 核心技術，提供了資訊殼實現的技術路徑。

數位孿生的誕生，是伴隨著工業發展的，而當前的實際應用，遠遠不限於工業，工業並不是小編關注的重點。

宏觀背景和行業需求

數位孿生技術的發展，也和宏觀環境相關，得到了對岸政府有關部門和政策的大力支持。

以自然資源部為例，將於 2019 年起，推動在對岸國家測繪基準體系建設與精化、實景 3D 國家建設、海洋測繪、內陸水下測繪等方向，凝練形成大項目、大工程。也就是說要在 960 萬平方公里的範圍內，完成實景 3D 建設，如果該工程得到順利實施，將為安控行業的未來 AI 發展落地，帶來無限的可能行。（對岸的特性，都喜歡搞大⋯⋯）

2018年，對岸全國國土測繪系統，全面融入自然資源管理大格局。新型基礎測繪體系建設，取得新進展，2000 國家大地坐標系大力推廣，部系統建成 3000+ 座衛星導航定位基準站，完成2.5+ 萬幅，各種比例尺數據生產，並分批上交更新成果，各省1:10000、1:5000基礎地理資訊更新平穩推進，智慧城市時空大數據平台建設，試點城市總數達50個，基礎航空航天遙感測繪，全年獲取各類遙感影像 100+ 萬平方千米。

根據媒體報導：自然資源部將推動，在對岸國家測繪基準體系建設與精化、實景 3D 國家建設、海洋測繪、內陸水下測繪等方向，凝練形成大項目、大工程。

大力加強新型基礎測繪體系建設，積極探索「統一規劃、分級實施、協同更新」的新型基礎測繪生產模式，推動傳統單一比例尺數據庫，向實體化、一體化時空數據庫轉變。穩步做好智慧城市時空大數據平台建設，今年將在其全國範圍新增 8 個左右試點城市，並完成 4 個試點城市驗收。

另外一個方面，權威人士李德仁院士，接受泰伯網採訪時，談到實景 3D 中國建設認為條件成熟，越快越好。李院士介紹目前實景 3D 產業，已經具備充分的技術條件，且市場需求強烈，具備推進實景 3D 中國建設，這類大型國家級工程的基礎。

首先，測繪衛星、無人機航測、雷射雷達、傾斜攝影、移動測量系統，和自動化採集汽車等「空天地」 3D 數位採集方法已經成熟；其次，5G 網路、雲端計算、區塊鏈等技術的逐漸成熟，讓業界具備了海量數據的處理能力；同時，各地市基於DLG（Digital Line Graphic，數位線化地圖）製作的 3D 地形圖，和如今輻射全國的街景地圖，也為實景 3D 中國建設，提供了基礎。

另據李院士介紹，目前武漢、上海、南京、廣州、嘉興、深圳、成都、重慶等600多個地區，在不同應用場景，嘗試了 3D 模型或實景 3D 模式，並獲好評。

如深圳在幾個區，用 2-3 cm 解析度無人機傾斜攝影，為城市 3D 查處違章建築，和城管配合發揮了很好的效果。同時，實景 3D 也關係著，智慧交通、智慧建築管理、管線規劃、環保監測等，諸多民生領域，對提高人民生活水準大有助益。

目前歐美等先進國家，對 3D 掃描產業也非常關注，德國目前已基本完成，全國範圍內的實景 3D 建設。

根據泰伯網報導，2018年發佈的《歐洲地理空間產業展望報告》，將整個地理空間產業，廣泛劃為 GNSS 與定位、GIS 與空間分析、遙感和 3D 掃描四個類別，在傳統的 3S 領域，添加了 3D 掃描。

報告中預計，到2020年歐洲 3D 掃描市場，將佔全球市場的28.3%，即 34.8 億歐元，年複合成長率約為14.3%， 3D 掃描市場將成為地理空間行業，四個分類中成長最快的市場。

看完歐洲與對岸中國在地理 3D 的規劃與建設，台灣是否有類似的規劃建設，我們從一般的媒體報導無從而知，各組總統候選人都說 2020 很重要，但卻沒有聽到這些基礎建設？

微軟的佈局

文章的開始，小編提到的電影《頭號玩家》中，最主要的穿梭媒介就是 VR 眼鏡。來自媒體的報導，台北時間 2019 年 2 月 25 日凌晨一點鐘，微軟正式發佈 Hololens 2。

Hololens 2眼镜（圖片來源：雷锋网）

從視覺體驗來說，Hololens 2 更加具備沈浸感。相比上一代產品，實現了如下視覺體驗方面的體驗提升：

視場角擴大了一倍多，同時保持了視野內，每角度 47 個像素的全像密度。

在低功耗下，實現顯著的性能提升。

使用者與全像影像（Hologram）的交互方式得到更新，利用新的 TOF 深度感測器，結合內置 AI 和語義理解，可以讓使用端採用與現實世界的物體交互時，所使用的同樣手勢，來直接操控全像術影像。

包含眼球跟蹤感測器，讓人們與全像術影像的交互更加自然。

支持透過虹膜辨識登錄Windows Hello 企業級認證，以便多個用戶快速、安全地共享設備。

另外在 Hololens 2 在開放性、可客製化等方面著力甚多。有媒體報導，微軟的混合現實合作夥伴生態系統，還提供基於 Holo Lens 的各類豐富產品，可以為各行各業，和各類使用場景提供價值，比如說在健康醫療、建築、工業製造等領域。比如，在特定行業，Hololens 2 可以與工人的安全帽相結合，從而更加實際場景的應用需求。

另外，基於 Azure，微軟也推出了兩項 Azure 混合現實服務：Azure Spatial Anchors 和 Azure Remote Rendering，旨在幫助每個開發人員，以及每個企業建構跨平台，適合不同行業背景的企業級混合現實應用。

然而，Hololens 2 對於微軟的意義，已經超越了混合現實技術本身，而是以智慧端的角色，與 Azure 智慧雲端，形成了協同關係，從而幫助微軟實現「智慧雲 + 智慧端」的策略。

按照微軟方面的說法，它在相關領域的混合現實合作夥伴，正在加入，由 Hololens 2 和 Azure 共同組成的生態系統，以獲得混合現實所需的空間、語音，以及視覺智慧，以及用於儲存、安全，和應用程式洞察的可靠雲端服務。

對岸阿里的佈局

在數位孿生領域，對岸的阿里巴巴並沒有閒著，除了在他們全國10+城市落地城市大腦之外，還將基於城市大腦建構數位孿生城市，那麼如何建構呢？

阿里雲研究中心的田豐、楊軍在《城市交通數位化轉型白皮書》提到：智慧城市第一難是「數據多效果少」。

大數據時代城市治理的挑戰，在於海量公共數據，與全局管控效果之間的矛盾，城市中的環境、設備、市民日夜不停地產生活動數據、環境數據（環境感測器、城市攝影機、電磁線圈）等，在線上再造了一個鏡像般的「數位孿生城市」，但人類監管者卻無法一目瞭然，靠人力很難深入理解城市「數據海洋」水面下，隱含的真實交通需求。

在十多年網路科技實戰基礎上，針對現代城市中複雜挑戰，阿里巴巴集團整合阿里雲大數據與智慧計算團隊、達摩院視覺計算團隊、高德出行的三大核心科學家團隊，研發出具有領先水平的阿里雲 ET 城市大腦。

城市大腦是阿里巴巴集團普惠科技群的「制高點」，以阿里雲的彈性計算，與大數據處理平台為基礎，結合機器視覺、大規模拓撲網路計算、交通流分析等跨學科領域的頂尖能力，在網路級開放平台上，實現城市海量多源數據收集、即時處理與智慧計算系統。

在城市大腦的背後，聚集著眾多頂級的阿里巴巴數據科學家團隊，也向我們揭示了數位孿生城市所需要的技術。例如華先勝領導的視覺計算團隊，獲得行人檢測、車輛檢測、行人再辨識三項世界紀錄。

三篇城市大腦視覺計算的技術論文，同時入選國際電腦學會主辦的，第25屆國際多媒體會議 ACM Multimedia，包括交通即時狀態制訂和預警算法、人工智慧辨識，及信號控制系統、跨攝影機搜索技術。

阿里雲首席機器智慧科學家閔萬里，2011年在頂級交通期刊Transportation Research Part C上，發表關於在動態拓撲網路下進行速度預測的文章，奠定了阿里雲 ET 城市大腦交通網路計算的基礎。

擁有全面、全量、即時的多源大數據，所以阿里雲 ET 城市大腦具有四大超能力：

超能力一：機器視覺認知能力，提升城市影像數據價值，與感知能力。

超能力二：全量數據平台建設能力，提升城市「數據密度」與「微粒管理」水平。

超能力三：交通網路協同與交通博弈預測能力，大規模動態拓撲網路下的即時計算。

超能力四：城市大腦開放平台能力，賦能全球網路人才與城市數位經濟產業帶。

在全局、即時大數據基礎上，城市大腦為城市注入「動態規劃能力」，以小編的判斷，未來的阿里的城市大腦，改名數位孿生城市也不無可能。

Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019 - Smarter With ...

數位孿生與AI安控

前文講述如此之多的背景，那麼究竟和 AI 有何關聯，「AI 賦能安控落地」，客觀的講，小編認為數位孿生將重新定義AI + 安控落地應用，2019年就是起始元年。

這樣的觀點並不只是小編一人的觀點，已經得到業界一些主流觀點的認可。港科大教授權龍認為，3D 視覺會重新定義人工智慧安控。權教授在產業媒體所主辦的「第二屆中國人工智慧安控峰會」上做了主題演講。

權教授認為「人工智慧的核心是視覺，視覺定義了智慧安控，但現在的視覺仍局限在 2D 辨識層面，未來三維視覺重建，將會成為最重要的任務，它也將重新定義智慧安控。」

「我們的終極目標是對圖像的理解，也就是認知，但當前的電腦視覺只處於感知階段，我們並不知如何理解，電腦視覺一直是要探索最基礎的視覺特徵，這一輪視覺卷積神經網路 CNN 本質上，重新定義了電腦視覺的特徵。但人類是生活在 3D 環境中的雙目動物，這使得人類生物視覺的辨識不只是辨識，同時也包括 3D 感知與環境交互。」

「因此我們要和 3D 打交道， 2D 辨識所能做的事，在當前眾多複雜場景中，是遠遠不夠的。但 3D 重建不是最終目的，而且是要把 3D 重建和辨識融為一體。」

「我們知道，現在AI安控的核心，本質上是電腦視覺，而電腦視覺分為兩大部分，分別是辨識和重建。」「辨識」是現在非常熱門的方向，相比而言，大家對「重建」的理解，卻並沒有那麼透徹。

我們需要知道這一點，電腦視覺不止侷限於辨識， 3D 重建在其中扮演的角色，甚至更為重要。當前電腦視覺存在的問題，以及為何 3D 視覺將重新定義電腦視覺，並且重新定義人工智慧安控。人工智慧的本質上，是讓電腦去聽、看、讀，在所有的資訊裡面，視覺資訊佔了所有感官的80%，所以視覺基本上，是現代人工智慧的核心。

「在擁有視覺特徵前提之下，電腦視覺也只有兩個現實目的，一個是辨識，另一個是 3D 重建。縱使 CNN 的特徵提取能力極其強，但是我們不要忘記建立在 CNN 基礎上的電腦視覺是單目辨識，而人類是雙目。我們的現實世界，是在一個 3D 空間，我們要和 3D 打交道。拿著 2D 圖像去做辨識，這遠遠不夠。」

小編認為，權教授指出了清晰的方向，未來的AI視覺應用一定是基於 3D 空間，而不是 2D 空間，而目前市場上主流的算法，還是基於 2D 單目攝影機的視訊流上。那麼 3D 重建就顯得尤為重要，在自動駕駛領域，恰恰需要的是即時 3D 圖像重建能力。

權教授認為，電腦視覺中的 3D 重建包含三大問題：

一、定位置。假如系統給出一張照片，電腦視覺技術要知道，這張照片是在什麼位置拍攝的。

二、多目。透過多目的視差，獲取 3D 資訊，辨識每一個像素並進行匹配，進行 3D 重建。

三、語義辨識。完成幾何 3D 重建後，要對這個 3D 資訊進行語義辨識，這是重建的最終目的。

權教授強調，要把 3D 場景重新捕捉，但 3D 重建不是最終的目的，要把辨識加進去，所以說最終的應用，肯定要把 3D 重建和辨識融為一體。雖然電腦視覺對安控行業的推動作用很大，但基本也不外乎辨識人臉、車、物體等應用，如果電腦視覺得到進一步發展，安控行業也將再度被重新定義。

小編認為，數位孿生（或者說 3D 視覺）技術，在安控行業的應用，第一個是大規模城市界別的 3D 重建（也就是數位孿生城市），第二個中規模應用就是傾斜攝影（無人機拍攝），第三個應用就是建築群精細化建模（利用 BIM 或者 3D Max 這樣的技術）。

根據對岸網路報導，對岸曾經計劃建設「全國公安地圖服務管理系統（雲圖）項目」，核心就是 PGIS 二期，而 GIS 應用有一個重要的趨勢，就是和雪亮工程和一標三實進行融合。

「一標三實」指的是標準地址數據（一標）、實有房屋、實有人口、實有單位（三實），標準地址是城市的基礎資訊，三實對岸必須建構在在標準地址上。

當然有的城市建構一標六實（比如上海）、有的城市建構四標四實（比如廣州）。各地在推進雪亮工程的同時，也在將一標三實工作納入其中，並出現了新的業務需求。這個新需求就是高精度航空攝影，以及在此基礎上，建立的 3D 地理資訊系統（數位孿生）。

2018年以來，多個類似項目，已經出現在北京和上海，而且都是千萬級項目。2018年10月，「昌平區公共安全影像監控建設聯網應用項目（第四包）」公開招標。

該項目的主要建設內容包括：傾斜影像數據、 3D 模型單體化數據、分層分戶數據，及 3D 地理資訊系統建設等。預算金額2530萬元人民幣。

2019年1月，上海「寶山公共安全 3D 地理資訊系統項目」的招標公告，預算金額1045.1萬元人民幣。從公共安全（GA）系統對 3D GIS的需求趨勢來看，與自然資源部最近提出的實景 3D 中國建設不謀而合。公共管理、公共安全乃至整個國土空間管理領域，其需求正從 2D 到 3D 、從抽象到具象演化。