，位移解析精度达 0.1 毫米，应用于白鹤 滩等特高坝工程。与传统静态技术相比，这些技术通过三维可视化、交互式分屏渲染及实 时数据联动，推动水利决策从“事后分析”向“动态推演”转变，为防洪调度、大坝安全 监测等场景提供高精度、高效率的智能支持，标志着水利行业向数字孪生与智能化迈出关 键一步。 1、机理模型应用 1）一二维水动力 ①引言 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 察到水深数据的变化。同时如果鼠标点击到 了倾斜摄影，会将点击位置的经纬度及海拔显示出来。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 44 2）有限元 ①引言 水库大坝作为国家水网工程的战略性节点，其结构安全直接关乎防洪安全、电力供应 和生态平衡。传统监测手段受限于单点传感器数据和二维力学模型，难以精确捕捉坝体- 地基-库水系统的多物理场耦合效应（对应后文有限元模型的多结果项解析）。随着我国 精度。目前该方案已在白鹤滩、乌东德等 300m 级特高坝工程中完成验证，支持 2000 万 单元模型的 60fps 实时渲染，位移解析精度达 0.1mm，较传统方法效率提升 40 倍以上。 ②模型建立 A. 高效存储大坝庞大且冗杂的数据，减小数据的总体大小，减轻网络传输数据的负担。 通过我们特定的二进制格式文件进行存储。对有限元模型文件（.FEV）和结果文件（.FED） 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025)

的研究，GPT-4 的训练网络 功耗约为 21.5 MW；当扩展至 GPT-5（估计有 17.5 万亿参数、 100,000 GPU）时，网络功耗飙升至 122 MW——超过 10% 的胡佛 大坝发电量。可见，电交换网络的功耗随训练规模呈指数级上升[10]。 此外，大模型的训练周期长（如 GPT-4 需 90-100 天），GPU 持续高 负载运行，且当前利用率仅 32%-36%，故障率较高，进一步延长训

智慧物流应用案例 智慧能源应用案例 智能工业应用案例 智慧园区应用案例 其他应用案例 智能人居 / 康养应用案例 智慧农业应用案例 西南地区电力架空线路智能巡检项目 国内小型水库雨水情测报和大坝安全监测设施建设与运行项目 河南洛宁智慧城市视频系统建设项目 北京智慧热力远程监控项目 广州 TPUNB 用电安全智能监管系统应用项目 杭州 OPPO 全球移动终端研发总部大楼精细化管控项目