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模拟人生:51VR和它的3D模拟城市梦想,正在给城市大脑带来一次变革-侯耀文-相声坛子

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[单口相声] 模拟人生:51VR和它的3D模拟城市梦想,正在给城市大脑带来一次变革

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发表于 2018-11-23 16:10:54 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
“相比较移民火星,或许克隆地球是更为可行的方案。我们计划通过10-15年的时间去实现这一愿景。”51VR创始人兼CEO李熠说道,“而当下,我们正在全力实现的,是3D模拟城市。”

李熠口中“当下最可实现的事”就是通过3D建模,打造新一代立体式的城市管理方式。

在李熠看来,近年随着硬件计算能力的提升、自动化场景构建和实时云渲染技术的突破,高品质的实时渲染3D技术,已可以被应用到城市管理、工业仿真、AI训练、沉浸式教育等多个领域。

3D模拟城市,一个正在崛起的新风口,正处在爆发性增长的前夜。



为什么3D模拟城市开始崛起?

51VR成立于2015年,是一家以VR+AI为基础的高科技公司,公司在计算机图形学、虚拟仿真领域有着深厚沉淀;在3D模拟城市需求日益增长的当下,51VR看准了这个新的发力点。

3D建模技术已有50年历史,但在智慧城市的应用时间并不长,且并不普及。为什么近两年突然需求起来了呢?这是因为,直到这两年,困扰智慧城市的痛点才真正得到解决。

想要真正实现3D模拟城市,三个因素缺一不可,即真实度高、价格可承受,泛用性强。

3D技术自上世纪70年代诞生后,碍于3D大规模场景模型能力有限,不能兼顾高精度呈现和实时互动。虽然3D技术在电影、动画、游戏等领域较为火热,但一直没能在更大的社会层面上得到应用。

不过,随着计算机运算能力的提高,大规模高精度实时3D渲染逐渐实现。这种提升让城市级场景的应用有了新的计算机图形领域的基础,可以更多实现城市实景监测,满足立体式管理的需求。

而这些年来沉淀下来的数字资产,通过机器学习,辅以过程式生成(Procedural Generation),使得自动化模型工具更加成熟,极大减少了重复工作,降低了人工成本,缩减了制作工期。由此,原本所需的大规模高精度3D场景搭建的高昂费用,也逐步降低到企业或机构可接受价格范围内。

网络带宽的增加,网络延迟的下降,移动互联网端4G的出现、5G的催生,也使实时云渲染应运而生。在云渲染技术的加持下,电视屏幕、手机、ipad、电脑等可以实时对大规模3D场景进行浏览和互动,使得这样的立体式管理随时随地进行。

正是这三项技术的成熟,造就了照片级真实的3D可视化场景的兴起,为3D模拟城市的重现带来了可能。

李熠表示:“照片级真实的3D全场景建模技术的成熟是一次升维,不仅是展现形式上的升维,更是通过模拟城市空间,提升数据的采集速度,并增加数据的采集维度,由此完成以往不可能完成的城市功能。”


(图为51VR为某全球科技巨头定制的实时渲染3D场景调试,用以测试空间定位算法,提升研发效率)

随着物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等技术的发展,智慧城市开始越来越深入人们的生活。据资料显示,我国提出或正建的智慧城市超过500个,预计总投资规模将达到万亿级别。

从长远来看,智慧城市建设必然需要对城市进行3D建模,存储和运行在城市统一的云平台之上,结合新一代可视化技术,如虚拟现实、增强现实、混合现实等,大幅提升城市管理、运营以及服务能力,真正实现新型的产业业态。



落地智慧城市
3D数字技术能带来什么

解决了“怎么做”的问题之后,更重要的问题是“做什么”。

具体来说,通过3D建模来模拟城市的各种真实形态,可以让城市管理变得更加人性化,这样,无论是在数据分析支持、地理信息系统支持,还是方案评估、审核、论证和优化,3D建模都能为多部门协同参与的日常工作提供有效的平台。这也是为什么3D建模结合VR,在智慧城市领域受到广泛关注的主要原因。

具体来看,3D模拟城市技术将这三个方面,帮助城市变得更加智能:一、楼宇、园区及城市等场景中实现精细化管理;二、AI训练;三、城市预测。

精细化管理上,相对于以往白模3D城市建筑,新的3D技术将把城市整个进行生动的还原,由此,让城市的管理变得更为精细化。


(图为高精度实时渲染3D画面与传统白模3D画面对比)

例如,通过将城市所有地下管线进行3D场景还原,可以更直观地对全市管线进行综合管理、监控、提升决策效率;

此外,园区也能通过高精度3D场景,实时显示当下的人流、车流、停车场、安防等信息;水、电、气等能源实时使用信息;空气、噪音等污染实况。


(图为51VR为重庆长寿古镇定制的高精度3D运营平台)

通过3D可视化场景,对无人驾驶、物流机器人等进行AI训练,是其另一重要应用场景。


(图为51VR自动驾驶仿真平台演示画面)

照片级真实的实时3D场景,为无人驾驶仿真提供了绝好的三维空间,用以快速收集有深度的视觉数据,并汇聚到机器大脑实时分析,这就极大加快了无人驾驶算法的研发速度。对物流机器人而言,还原园区的真实场景,对其进行训练,使其天然具备在“园区”场景内运行的基因,能更好地满足送快递等服务。

相对前两大应用场景,城市预测最难实现,虽然目前还处于探索阶段,但意义却更为重大。

通过对现有交通、人流、气候、建筑等信息,并以特定算法植入城市级的3D场景,城市将被鲜活地在虚拟空间被动态地呈现出来。在此基础上,通过改变某个参数,便可以预测城市的未来走向,及时制定相关应对策略。

如在地形极其复杂的重庆,某集合了地铁、高铁、公交车、缆车、出租车的大型枢纽事故频发、拥堵不堪。为解决这个交通难点,就可以通过将此枢纽,进行高精度还原,模拟出真实路况,并在虚拟环境尝试多种改造方案,最终解决问题。这就避免了花费高额成本、进行大量专家论证,依然不能真正解决问题的风险。

在李熠看来,未来依靠3D模拟真实场景的城市级决策会越来越普遍,由此,城市决策的准确性也将大幅提升。据李熠透露,由于需求催生,51VR自今年开始,已将3D模拟城市提升为核心产品线之一。

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