数字孪生：过程工厂的发展与挑战
数字孪生解决方案的相关发展
扫描过程的进展
扫描过程在数字孪生解决方案中至关重要，尽管点云生成通常由外部合作伙伴完成，但它对数据的质量、范围和整个流程的性能有重要影响。近年来，对记录系统的要求相对稳定，独立的地面激光扫描仪能实现高精度，但由于其尺寸大、重量重和便携性有限，在快速记录和简单操作方面存在不足。
扫描技术的一个发展方向是减小设备的尺寸和重量，以提高便携性。目前，手持设备常需连接笔记本电脑，而未来标准的采集设备可能会是由合适载体（如人、三脚架、无人机）携带的智能手机，功能也会更多地集成到相应的应用程序中。
此外，3D点云采集常受场景中物体遮挡的影响。为解决这一问题，开发了一种利用元启发式算法（如局部搜索和遗传算法）优化激光雷达（LiDAR）测量的方法。该方法通过生成一组最佳扫描位置，以密集覆盖由3D合成模型表示的现实环境，通过改变传感器高度来补偿3D遮挡，从而优化建筑物的扫描。不过，由于3D环境和LiDAR扫描的维度问题，该方法仍较为耗时。
过程建模的进展
目前，数字孪生的实现缺乏标准程序，几乎每个项目都使用自己的方法和工具集。为克服这一障碍，需要基于标准的系统定义，最好使用符合数字孪生的语言。这种建模语言应能统一表示不同领域或形式的模型，以便在模拟环境中运行。
在众多建模语言中，源自Azure Digital Twin的数字孪生定义语言（DTDL）能满足数字孪生的基本要求，特别是在物联网组件的集成方面。高级建模语言应能转换为各种低级建模语言，并准确描述真实系统的外部架构和内部行为。
数字孪生建模是在虚拟空间中对物理实体的属性、方法、
