2）动态调整阶段：基于滚动优化阶段的调度计划， 对其每个调度间隔根据较小时间尺度(如 15min)内 系统负荷、光照强度的变化，构建以运行费用和功 率调整惩罚费用最小为目标的混合整数二次规划 (mixed integer quadratic programming，MIQP)模型， 动态调整系统供能、蓄能设备功率，增强运行时刻 系统对负荷、光照强度小时间尺度变化的适应性。 最后通过算例分析，验证本文所提调度策略的合理 性和有效性。 两阶段优化调度模型 为适应光照强度、热/热水/电负荷预测信息的 不准确性和系统根据光伏、负荷实时信息动态调整 运行状态的需求，本文采用两阶段调度方法进行系 统的优化调度：基于 MPC 的大时间尺度的滚动优 化调度和小时间尺度的动态调整。 3.1 基于 MPC 的滚动优化模型 在滚动优化阶段中，调控平台首先根据最新天 气信息、园区历史用能/光照强度等信息更新预测域 内光照强度、负荷预测数据，然后基于预测域光照 内光照强度、负荷预测数据，然后基于预测域光照 强度、热/热水/电负荷的预测值和系统状态信息生 成预测域内系统大时间尺度调度计划，包括供能主 机启停状态、运行工况、供能功率、蓄能装置工况 及功率等，但系统仅执行第 1 个时间间隔内的计划 值。目标函数为每个滚动调度周期内系统运行费 用、机组启停惩罚费用最小： S S P TL , 1, Ω min (1 ) T T i N N i i t t

内环境最适宜作物生长， 为作物高产、优质、高效、生态、安全创造条件。 光照强度 空 气 温 湿 度 土壤湿度 土 壤 温 度 土 壤 电 导 率 环境及土壤墒情传感器 二、实施效果 二、实施效果 土 壤 温 度 土壤含水量 土壤电 导率 空 气 温 湿 度 二 氧 化 碳 空 气 温 湿 度 光照强度 二、实施效果 显 示 主 机 采 集 模 块 二、实施效果 二、实施效果 采 集 模 块 控 制 模 块 二、实施效果 电 控 柜 二、实施效果 主要采集园区所处环境的空气温度、空气湿度、光照强度土壤湿度、风向、 风速、降雨量等气象信息，通过相关分析，可对农作物长势、墒情、苗情、虫 情等进行可视化远程自动监测，为科学指导农业生产提供及时准确的依据。 室外气象站 软件界面 二、实施效果 无线植物生理生态系统用以实时监测作物生长信息，可分析植物的长期生理

习、 分析和判断实现杂草清除、浇水施肥等，完成无人化种植。近十年 AI 技术在欧美大规模农场得到快速发展和广 泛应用，如美国农场通过 AI 生长系统实时收集与分析 200 多个环境参数，动态调整光照、温度、湿度等条件， 提高种植效率。我国土地流转政策成效显著，农地集约化、规模化程度提升，为 AI 运用奠定坚实基础；近年国 内在“AI+种植”技术研发方面发展迅速，如哈工大、人工智能研究院等共同研发的农业生长大模型“天工开悟”。 对象。目标检测 一般包括以下步骤：候选区域生成、特征提取、目标分类、边界框回归、非 极大值抑制。 ·图像生成：可以分为基于规则的方法和基于数据驱动的方法两大类，可以 通过几何建模定义形状、光照和材质等参数，从而生成具有特定风格的图 像，这些图像可能不存在于现实世界中。 自然语言处理 是人工智能的一个领域，是一门专注于计算机模 型构建，以理解和处理自然语言的学科。该技术 涉及对语言的形态、音韵和语义信息的处理和识 物联网 物联网是通过传感器、通信技术和互联网连接物理设备，实 现数据采集和远程控制的技术。在农业中，物联网用于实时 监测农田环境和设备状态。 ·实时监测：通过传感器实时采集土壤湿度、温度、光照等数据， 支持精准农业。 ·远程控制：通过物联网设备实现灌溉、施肥等操作的自动化管 理。 ·设备互联：实现农业设备的互联互通，提高生产效率和协同能 力。 GIS 地理信息系

云计算、 移动互联网和网络通信等技术手段，提供基于PC浏览器和智能终端客 户端（Andorid、iOS和WP）的操作管理平台，全面实现粮油仓储的远 程智能化管理。通过传感技术实现粮仓的温度、湿度、光照、气体、虫 情等环境数据的精准感知；通过以太网或LTE/WCDMA/EVDO/GPRS 等无线数据通信网络对分布于不同地域粮仓的云端集中化管理；通过环 境专家系统制定和完善环境控制模型，控制现场通风、熏蒸、调温等粮 智慧粮仓的主要内容 智慧粮仓 粮情 监测 智能 窗户 粮情监测 n粮层温度、湿度、气体、虫情等数据的实 时自动监测 n粮仓内温度、湿度、气体浓度等数据的实 时自动监测 n粮仓外温度、湿度、风速、光照强度等数 据的实时自动监测 n粮仓墙边的漏水监测 智能窗户 可远程操控的轴流风机 可远程操控的通风窗户 具有除湿功能的窗户 实施传输子系统 n RS485工业总线：适用于粮仓内部各

作，包括但不限于数据简化、纹理压缩以及合理的 LOD（LevelofDetail）设置等。 可视化技术。准确而美观地呈现卫星云图所需的可视化技术往往超出了传统数字孪生 开发的范畴。例如，正确模拟云层动态、光照效果以及不同天气条件下的视觉变化等都需 要深入的专业知识和技巧。 尽管存在上述挑战，但在 UE 中通过 NC 数据生成卫星云图具有重要意义： 提升沉浸感。高质量的卫星云图可以极大地增强虚拟环境的真实性和沉浸感，这对于 滑度等问题，同时需处理视频流与三 维模型的时空对齐误差（当前±50ms，目标±10ms）。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 34 ⑤ 复杂场景适应性 动态光照、背景干扰（如监控画面中的杂乱背景）需通过遮罩技术过滤噪声，而基于 传统 Alpha 通道的遮罩难以应对复杂分割场景。 3）技术思路 ① 视频纹理对象 视频纹理对象是指利用视频数据作为纹理源，通过 面的方法。该技术最早应用于游戏特效，如阴影投射和环境贴图，后来逐步扩展到建筑数 字孪生、虚拟现实等领域。利用投影纹理映射，可以实现如下效果： 动态光影效果：在游戏中，通过投影纹理映射为场景中的物体添加动态阴影和光照效 果。 精准数据展示：在数字孪生应用中，将实时视频数据或其他信息投影到实际场景模型 上，实现数据可视化。 投影纹理映射主要包括以下几个关键步骤： 构建虚拟摄像机。在场景中设置一个虚拟投影仪或摄像机，该摄像机负责采集视频数

驾驶员监测系统架构图 2）智能感知设备 感知设备配备红外结合可见光成像的高品质摄像头以及红外补 光灯，以满足智能分析的高质量视频成像条件，并确保 DMS 系统在 夜间、逆光、树荫阳光等复杂光照环境，以及驾驶员佩戴眼镜、墨镜 等场景下同样适用。 前端设备还需要配置音视频处理芯片、嵌入式系统和深度学习芯 片，实时高效运行图像处理和智能分析算法，实现对驾驶员行为的实 时分析和及时提醒 态、视线、头部姿 势变化、嘴部状态等多种状态，实现疲劳驾驶、分心驾驶的识别功能。 相比传统算法，深度神经网络技术识别率高且性能稳定，尤其在复杂 的人脸角度（大角度偏转）和成像条件（带墨镜，人脸光照不均匀） 下。结合时间序列逻辑、车速、灵敏度自适应调节等多变量可进一步 提升检测性能。 同时分析驾驶员面部、眼部、手部等关键部件，获取人体位置、 动作等信息，结合车辆运动状态，识别开车抽烟、打电话、未系安全 台由数据存储分析、开放接口等模块组成，实现数据的汇聚、处理、 存储、应用与共享等功能。 图 10 智能卡口系统组成结构示意图 2）智能摄像机 该部分通常配备高清摄像头，结合车辆灯光抑制算法，可在各种 光照环境下清晰捕捉车身细节。结合内置的深度学习芯片，支持车辆 检测算法、违章检测算法等的按需加载。实现硬件、软件系统和算法 的解耦，支持算法独立在线加载或者升级，加速新算法上线，高效应 对新业务新规则需求。

遮蔽影响本车视野，同时径向遮蔽阴影 极短，减少跟车时的视野盲区，见下图3、图4。此外，遮蔽精度的提升使得高精度ADB相较传统远光的 光通量损失更小，在实现防眩光功能的同时，能为驾驶员提供充足的远光照明。 图 3 遮蔽宽度实测图 图4 不同遮蔽径向高度实测图（右侧为良好遮蔽高度效果） 图5 高精度ADB遮蔽动态跟随实测图（左侧为正常跟随，右图为跟随失败） 图6 高精度ADB多车目标识别实测图 单目标物识别，或者多目标物共用一个 遮蔽框 测试结果显示，照明光毯可以显著地增强目标车道地面前方的照明强度，同时能够准确地沿着直 道、弯道驾驶轨迹或道路标线进行预测性照明，且光毯照明范围均匀性一致，无局部过曝或昏暗区域， 周边光照过渡自然，未引起驾驶员和周边道路交通参与者的不适。 在道路增强照明方面，照明光毯可在目标车道前方延伸，对前方地面照明起到增强的作用，同时可 以根据车辆速度动态调整照明范围与投射照度，有效地扩展驾驶者的安全视野并强化交互指引，增强了 通过收购快速切入车载领域； 研发团队源自国际大厂，技术功 底扎实 整车照明解决方案 新兴势力核心供应商 光峰科技 原创激光照明技术； 车规级认证完备 智能激光大灯 车规级投影巨幕 智能车载激光照明核 心供应商 法雷奥 产品覆盖全技术路线，核心技术 研发与专利储备雄厚； 全球布局，规模与成本优势显著 矩阵光束技术 激光照明技术 微型数字投影模块 全系照明技术与规模 市场的全球巨头 小糸 品控严苛，故障率极低； 核心环节垂直整合，稳定性

清晨氛围，更换光照 HDR、把背 景改为蓝天，就有了清晨海边太阳初升的感觉了，更加契合实际的真实场景画面。 以 EasyTwin 产品为例  太阳光打出长投影，更有氛围： 影子是一个能表达时间、烘托氛围的好帮手，我们常说“光影”，上一步解决了“光”， 千万不要忘记“影”。如果场景光线完美，但是投影缺失或形态不好，也会给人一种偏差 感。继续清晨的设定，影子形态受到太阳光照角度影响，应该被拉得很长。因此，需要调 的交互蓝图、丰富的模型资产和多样的业务数字要素。结合 EasyV 数字孪生可视化平台的 图表与数据交互能力，能够以更低成本和更高效率帮助企业实现数字孪生可视化场景。 该仿真渲染引擎致力于实现低成本零代码操作，涵盖模型材质、层级管理、光照等效 果处理，并支持基于模型的业务场景开发，与 EasyV 图表实现无缝交互。在业务配置开发 方面，采用面向交互实体的蓝图编辑，降低了学习成本，提升了配置开发的易用性和后期 维护性。 作为一 置项调试，以所见即所得的 编辑模式，直观呈现效果。编辑器场景中可添加光源类型、粒子特效、配置环境、天 气等效果，实现自然环境氛围，更加贴合物理效果。对接真实的天气系统和光照系统， 根据实际情况实现天气变换和 24 小时光照变化的实时渲染。 数字孪生世界白皮书 81 5) 多元、深入的数据融合：  多元的业务数字要素：包含点、线、面、场四大类型，基于对业务需求场景抽象 管理，可在三

(BEV+Transformer) 特斯拉Model Y、小鹏XNGP (部分城市) 成本低、语义 理解强、数据 闭环效率高 弱光/恶劣天气 鲁棒性差、依赖 海量标注数据 城市主干道、 光照良好结构 化道路 激光雷达融合 蔚来ET7、理 想ADMax 测距精度高、 三维建模能力 强、抗干扰性 好 成本高(单颗> $500)、雨雾穿 透力弱 高速+城市场 景、安全冗余 政策框架分析 28 4.1.2感知决策系统创新进展 智能驾驶感知与决策系统正经历从‘功能可用’向‘场景可靠’的关键跃迁。当前技 术演进聚焦四大核心方向：其一，针对恶劣天气（如暴雨、浓雾）与低光照（ 黄昏、隧道、地下车库）下视觉传感器性能显著衰减的痛点，行业正加速推进 多光谱融合感知架构—例如，将905nm/1550nm双波长激光雷达与热成像红外 摄像头协同标定，结合基于物理模型的雨雾散射补偿算法，在蔚来ET9与小鹏 正向飞轮[2]。 值得注意的是，技术锁定并非不可突破—在L3级有条件自动驾驶准入政策正式 落地（2025年12月15日首批车辆获批）的催化下，产业链正加速分化：速腾聚 创凭借车规级激光雷达在复杂光照与恶劣天气下的确定性感知优势，为算法层 提供更鲁棒的底层输入；黑芝麻智能则通过大算力SoC与轻量化推理框架协同 优化，在有限算力约束下支撑更密集的BEV特征图计算，为中小车企提供可替 代的‘芯片+算法’垂直整合方案[3]。