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箩筐科技数字孪生：万物皆可时空化？( 二 )


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通过对地图的任意框选 ， 找出经过这个区域的车辆及其轨迹 ， 一个典型的、通过图形交互实现时空分析的场景 。 图源：超擎千亿级轨迹大数据平台界面
空间智能 → 时空智能
看到这里 ， 你也许会说 ， 我们已经拥有了空间智能 ， 为何还需要“时空智能”？
空间智能可以帮助我们理解问题、辅助简单决策 ， 但是时空有了人工智能的参与和融合 ， 能够进一步将数据转化为影响现实世界的力量 ， 这也是支撑“学习孪生”到“模拟孪生”的关键步骤 。
箩筐科技数字孪生：万物皆可时空化？
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图源：《数字孪生：为城市和你创造一个虚拟副本》
时空看似包容万物 ， 其实可归纳为两个简单的方向：纵向与横向 ， 也可理解为 ， 数学中的横轴与纵轴 。 横轴为时间线 ， 所有信息以时间顺序进行排列；纵轴则是包容万物的空间 ， 承载了全要素数据 。 在现实社会中发生的各种事件大多并非由于单一因素而造成的 ， 而是由多种因素的耦合或相互作用的复杂成因而影响生成 。
箩筐科技数字孪生：万物皆可时空化？
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- 测绘、遥感卫星、雷达等采集了地图与空间数据；
- 农业、电力、工业、气象等拥有行业专题业务数据；
- 人类活动数据更为频繁和多源 ， 如GPS定位、手机信令、车载硬件、智能家居与穿戴设备、摄像头数据、传感器等等..
将这些数据以统一的标准与单位进行融合与交叉分析 ， 让城市、社会、行业的时空发展形成一个有机交融的整体 ， 才能支持实现城市的模拟、监控、诊断、预测和控制 ， 解决城市规划、建设、运行、管理、服务的复杂性和不确定性 ， 赋予人类“前可追溯历史 ， 后可预测未来”的力量 。
箩筐科技数字孪生：万物皆可时空化？
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那么 ， 在这一环节上 ， 超擎又做了什么？
为了“复制”、“计算”与“融合”的时空
现实世界中 ， 我们用索引（即目录 ， Index）快速查找一本书中的指定内容；在数字世界中 ， 索引可以帮助我们从云上的海量数据中快速寻找、提取各类指定的数据 ， 并贯穿了时空数据的融合、呈现与分析一系列环节 ， 同时也是机器深度学习的重要媒介与工具 。
超擎以此为线索 ， 建立一套全新的时空索引云核心系统 。
超擎索引以什么为标准统一时空？
矢量坐标点 。
为什么选择它？
矢量坐标 ， 是由数字坐标绘制生成的地图小点 ， 无数坐标可以拼合成一幅完整的矢量地图 ， 它是地理信息系统中最为精细的单位 ， 地图无论是放大还是缩小 ， 其中每个小点都与空间中的其他对象保持着相对位置关系 ， 表达了精准的空间位置 。
箩筐科技数字孪生：万物皆可时空化？
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正反向地理编码功能最能说明这一过程：每个坐标点都对应着一个地图上一个小点 ， 每个小点背后也也有纯数字的存在 ， 但这并不代表着每种地图技术都能以为坐标点为单位进行数据分析 。
这个表达位置的小点 ， 不仅自带精确时间戳 ， 更能串联扩展的属性与语义信息 。
如果是一幅电子地图 ， 可以设置POI（兴趣点 ， 即地址） ， 提供LBS服务 ， 还可以串联泛时空信息 ， 例如社交、新闻、语义（大家在这个定位点说了什么话） 。
箩筐科技数字孪生：万物皆可时空化？
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箩筐基于超擎技术 ， 打造了一款基于LBS与地图 ， 串联社交信息、新闻、消费资讯的APP
如果是一辆汽车的轨迹呢？不仅能细数车主人走过了多少路 ， 经过多少个加油站 ， 更能附加这个人的社会属性 ， 性别、年龄、职业等等 ， 这就能够从自然人属性的角度去分析其行为与需求 ， 协调城市供需之间的矛盾 。


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