基于AI大模型的数字孪生模型快速生成方法及系统与流程

本发明涉及数字孪生可视化、三维虚拟仿真、ai自动建模渲染，具体涉及一种基于ai大模型的可视化数字孪生模型快速生成方法及系统，适用于工业制造、智慧城市、能源环保等需要构建高精度、动态可视化、可交互数字孪生模型的场景。

背景技术：

1、数字孪生技术通过在虚拟空间中构建物理实体的动态可视化映射，实现对现实系统状态的实时监控、三维可视化仿真、交互预测与优化控制，已成为推动产业数字化转型的核心技术之一。目前，可视化数字孪生模型的构建主要依赖于人工三维建模、手动渲染、机理绑定或基于小规模数据的静态建模方法，存在建模周期长、可视化精度受限、动态渲染效果差、实时交互能力弱等问题。

2、现有技术中，可视化建模过程通常包括数据采集、几何建模、材质渲染、行为绑定、场景集成等多个环节，需大量专业建模人员参与，自动化程度低。尤其在面对复杂设备、城市场景等非线性系统时，传统方法难以有效融合多源异构数据并自动生成可实时渲染的三维可视化孪生体，导致模型无法准确、直观反映真实系统的动态可视化特性。此外，当物理实体发生结构变更或运行状态变化时，现有可视化模型难以快速迭代更新、实时同步画面，缺乏自适应渲染能力。

3、近年来，ai大模型（如transformer、visiontransformer、多模态大模型等）在三维建模、图像渲染、动态仿真方面展现出强大的表征学习与生成能力，具备自动生成三维网格、实时渲染、动态可视化的潜力。然而，如何将ai大模型有效引入可视化数字孪生建模流程，实现从数据到可直接渲染的可视化模型的端到端快速生成，尚未形成系统化解决方案。

4、因此，亟需一种能够结合ai大模型强大可视化建模能力的数字孪生模型快速生成方法，以解决现有技术中可视化建模效率低、渲染效果差、实时交互弱的技术瓶颈。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于ai大模型的数字孪生模型快速生成方法及系统，旨在克服现有数字孪生可视化建模过程中依赖人工、效率低下、可视化精度不高、动态交互性差等缺陷，通过引入ai大模型实现多源数据驱动下的自动化、智能化、高精度可视化建模，显著提升可视化数字孪生模型的生成速度、渲染效果与实时交互价值。

2、技术方案：为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：基于ai大模型的数字孪生模型快速生成系统，包括数据层、可视化模型层与可视化应用层，所述数据层连接可视化模型层，所述可视化模型层连接可视化应用层，所述可视化模型层包括ai模型构建模块、多模态整合模块、模型训练模块、动态更新模块、可视化孪生建模模块、实时渲染仿真模块、智能决策支持模块、模型整合模块、模型框架模块，搭载ai大模型引擎、可视化适配器与训练优化单元，所述可视化应用层包括三维可视化展示模块、渲染效果验证模块、决策支持模块、模型输出反馈模块、可视化模拟预测模块与中央处理模块，提供模型生成、可视化与部署管理功能。

3、作为本技术一种优选的技术方案，所述多模态整合模块、动态更新模块、可视化孪生建模模块、实时渲染仿真模块和智能决策支持模块的输出端与模型整合模块的输入端连接，所述模型框架模块分为模型整合模块与模型训练模块。

4、作为本技术一种优选的技术方案，所述中央处理模块与三维可视化展示模块、渲染效果验证模块、决策支持模块、模型输出反馈模块和可视化模拟预测模块之间相互连接。

5、作为本技术一种优选的技术方案，所述可视化模型层支持图神经网络与ai大模型融合架构，且可采用联邦学习框架实现跨主体协同训练，所述数据层、可视化模型层与可视化应用层适用于工业制造、智慧城市、能源环保领域的数字孪生模型构建。

6、基于ai大模型的数字孪生模型快速生成方法，具体包括以下操作步骤：

7、s1：多源数据采集与可视化预处理：从目标物理实体及其运行环境中采集多模态数据，包括结构cad数据、实时传感器数据、历史运营数据、图像视频数据、场景环境数据，对所述多模态数据进行清洗、对齐、归一化与标注，并转换为适配ai可视化建模的统一序列化或嵌入表示格式。

8、s2：大模型选择与可视化适配：根据目标系统的类型与数据特征，选择预训练的通用ai大模型作为基础架构，所述ai大模型包括但不限于基于transformer的序列模型、visiontransformer、多模态大模型，通过引入可视化领域适配模块、三维渲染注意力机制、场景知识注入接口，对基础模型进行微调与增强，使其具备可视化数字孪生建模与自动渲染能力。

9、s3：可视化数字孪生模型自动生成：将预处理后的多模态数据输入至适配后的ai大模型，由模型自动提取三维几何特征、物理渲染属性、动态行为逻辑、实时交互关系，ai大模型输出包括三维网格结构、材质纹理、动态渲染规则、状态可视化方程在内的可直接加载渲染的完整可视化数字孪生模型文件。

10、s4：可视化模型优化与渲染验证：利用真实运行画面与状态数据对生成的可视化模型进行渲染仿真验证，计算模型可视化效果与实际物理实体画面之间的一致性误差，基于误差反馈，采用在线学习或增量训练策略对ai大模型及可视化数字孪生模型进行联合优化，提升模型可视化精度、动态渲染流畅度与实时适应性。

11、s5：可视化模型部署与实时更新：将优化后的可视化数字孪生模型部署至数字孪生平台，实现物理实体与虚拟模型实时画面同步、三维可视化仿真预测、交互决策支持，当物理系统发生结构变更或新增数据累积到设定阈值时，触发模型可视化自动更新机制，调用ai大模型重新生成或局部修正渲染画面与三维结构。

12、作为本技术一种优选的技术方案，所述ai大模型内置“人-机-环境”可视化协同建模模块，同时建模操作人员可视化行为、设备运行状态画面、外部环境渲染效果，实现全局系统级可视化数字孪生。

13、作为本技术一种优选的技术方案，所述s1-s5步骤的方法支持小样本可视化建模，在初始数据不足的情况下，利用知识蒸馏技术从已有相似场景的可视化数字孪生模型中迁移先验渲染与建模知识，辅助新可视化模型生成。

14、有益效果：与现有技术相比，本发明提供了基于ai大模型的数字孪生模型快速生成方法及系统，具备以下有益效果：该基于ai大模型的数字孪生模型快速生成方法及系统，可将可视化建模周期由数周缩短至数小时，显著提升模型可视化精度、渲染流畅度、实时交互能力与自适应画面更新能力，适用于工业制造、智慧城市、能源环保等多场景，降低可视化数字孪生建模技术门槛；

15、可视化建模效率大幅提升：通过ai大模型实现从原始数据到可直接渲染的可视化数字孪生模型的端到端自动生成，减少人工建模与渲染干预，建模周期由数周缩短至数小时。

16、可视化效果与精度更高：ai大模型能够捕捉复杂三维结构、动态渲染关系与多模态画面耦合特征，生成的可视化数字孪生模型画面更贴近真实物理实体、渲染效果更逼真。

17、强动态可视化与自适应能力：支持跨场景可视化知识迁移与在线增量渲染学习，模型可随物理系统演化实时更新画面、优化渲染效果。

18、支持多领域通用可视化建模：通过模块化设计，可广泛应用于智能制造、智慧城市、能源电力等多种行业场景的三维可视化孪生构建。

19、降低可视化建模技术门槛：非专业建模人员也可通过本系统快速构建高质量、可交互、实时渲染的可视化数字孪生模型，推动技术普及，整个可视化数字孪生模型快速生成系统结构简单，操作方便，使用的效果相对于传统方式更好。