以海陆空天电网六位一体为核心架构,构建全域覆盖、协同联动、智能可控的一体化体系,全面覆盖海事防御、陆战演练、空战态势、航天运载、电子对抗、网络安全六大核心领域,打破各维度信息壁垒、实现资源互通与效能聚合,打造全域协同、全域感知、全域响应的综合能力支撑体系,为各类任务开展提供全方位、多层次、立体化的保障。
集成有飞行器平台、飞行控制与导航、信息传输与处理、任务载荷,以及地面运输与保障等系统,可实现自主起降、精准巡航、智能侦察打击与实时态势反馈,兼具机动性与协同性,为作战任务提供高效、精准的智能化支撑,适配多场景实战需求。
通过全域高精度战场环境构建、新质战斗力仿真模型、智能全域推演、想定知识图谱,从而实现跨海陆空天电网多维度态势融合、作战单元协同仿真与战术方案智能优化,可精准复刻实战场景、预判作战态势、验证战术可行性,为作战决策、兵力部署及实战演练提供科学、高效的智能化支撑。
本解决方案可以满足产品3D电子说明书、IETM交互式电子技术手册。我们提供专属个性化定制服务和零代码电子手册编辑器。
本方案包含三维虚拟仿真实训课程定制开发、虚拟仿真教学课程编辑器、学练考评一站式管理系统.
集智能任务规划、战场感知遥控、多场景模拟训练与预测性运维、多源数据整合分析于一体,且适配舰艇、潜航器、海洋监测平台等各类海洋装备,覆盖近海防御、远海巡航、海事管控、装备运维等多场景。通过智能化调度、精准化感知、全周期运维与数据化决策,实现海洋装备任务高效执行、状态实时掌控、故障提前预判、寿命有效延长,为海洋作战与装备管理提供全方位、智能化支撑,提升海洋装备体系作战效能与管控精细化水平。
运用数字孪生、XR与AI技术,在统一的三维战场环境中高保真还原武器系统结构、性能及作战流程,可开展沉浸式实战化训练,规避训练风险、降低训练成本,助力参训人员提升操作与应急处置能力,为装备训练提供高效智能化支撑。
通过整合互联网、物联网、大数据、人工智能等数字化技术,构建起可视化的实时监控与预警体系。这一体系能够快速捕捉并响应物流需求的波动,推动入库、存储、包装、分拣等全流程向智能化、无人化转型,从而显著提升资源利用率与周转效率。
深度集成物联网、大数据分析与人工智能等前沿技术,支持用户随时随地直观、高效地掌握生产车间内所有设备的运行状态、加工参数及能耗数据。通过生成多维度的设备分析报表,可全方位洞察设备的工作负载、健康状况与生产能力,为决策提供有力支撑。
依托高精度模拟技术,可实时采集并展示变电站内各类设备的运行状态、电压、温度、检修等关键信息。通过可视化数据弹窗、全线路跟踪及一键查询功能,实现设备信息数据的实时反馈,帮助工程师精准掌握变电站实际运行状况,为变电站的高效管理与维护提供有力支撑。
本项目对电厂设备、运行状态和能源等方面进行全面建模、仿真,并通过煤场优化、煤炉优化、汽机运行优化,实现机组高效调控,降低能耗与污染物排放,提升运行稳定性,为燃煤电厂智能化、绿色化运行提供精准支撑。
通过智能识别纠违、船舶 AI 智能监测、智能视频监控等功能,将 AI 识别技术与智能物联网络深度融合。平台可对船舶航行、靠港、事故等场景进行智能识别,并与船舶动态数据联动,支持指定水域巡航及分级告警机制,实现对船舶的全维度监控、数据采集与智能分析,构建全天候实时监控体系,主动开展安全预警,并对事故船只快速响应与救援,助力港口调度高效协同。
随着机场业务规模持续扩张,资源承载能力与业务增长需求之间的矛盾日益凸显。以数字孪生可视化技术为核心驱动力,通过深度优化与整合全域数据资源,构建覆盖机场智慧运行、智慧管理等全场景的一体化解决方案,助力机场业务高效协同与模式创新,保障运行安全、高效、稳定,为机场高质量数字化转型提供坚实支撑。
本项目通过高度还原的仓储流水线数字孪生场景,全面展现智慧仓储的无人化、自动化与智能化水平。管理员仅需通过一台电脑,即可全方位、实时掌握整条流水线的运行状态与关键数据;系统可智能辅助管理人员快速定位问题、高效处置异常、精准检索货物,从而显著提升仓储整体运行效率与管理效能。
以物联感知技术、智能控制与数字孪生为核心,构建面向城市水资源优化、水生态保护、水环境治理及水安全提升的智慧水务体系,全面覆盖水源地取水、水厂制水、管网输水、加压送水等城市供水全链条环节。通过全流程远程监控与智能联动控制,实现生产调度的精准优化,在保障高效供水的同时,有效促进节能降耗,为城市水务管理提供智能化支撑。
污水处理智能管理系统实现了底层终端设备 “管、控、营” 一体化管控。依托数字孪生技术构建三维模拟空间,可实时呈现工艺单元、电气设备、管网等核心数据;通过智能告警判读与可视化展示,深度分析水量、水质、设备状态、能耗及污泥处理等关键指标,大幅减少人工分析流程,显著提升运营管理效率与决策精准度。
以数字孪生、物联网、大数据等技术为核心,构建起集河道监测、气象监测、农业生产管控、乡村治理于一体的可视化管理体系。平台整合了农业合作社信息、历年产量产值数据及实时环境监测数据,实现对农业生产、生态环境、乡村治理的全维度感知与智能分析,同时融合党建、扶贫、旅游等功能模块,助力乡村产业精准发展、生态有效保护、治理高效协同,为乡村振兴与农业数字化转型提供有力支撑。
是一个集多种功能于一体的综合性系统。它深度融合物联网、互联网、大数据等技术,实现对电梯、路灯、监控摄像头、环境监测设备等公共设施的智能化管理与远程监控,不仅提升了公共资源的利用效率,还为社区居民打造了一个更安全、便捷、舒适的生活环境。
本文标签:专业知识
发布于 2025/03/31
本篇总结了客户针对UEPlus for HTML5方案和UEPlus for Pixel Streaming方案的相关问题解答。

Q1:虚幻像素流UEPlus for Pixel Streaming的方案,采用B/S架构部署,服务端作渲染,完全依赖服务器资源,导致服务器资源投入很大。如果有高并发,得有分布式GPU计算引擎吧?所以不可能广泛应用,业务场景很小,目前只适合大屏可视化?单服务器对用户并发数如何计算或者经验值多少?
A1:UEPlus for Pixel Streaming的适用场景为:①对渲染画面质量要求高(支持UE5 Ray Tracing光线追踪、Lumen、Nanite);②用户终端数量少;③对用户终端配置无显卡要求。单张RTX3090在启用Lumen+Nanite的复杂场景下,建议承载2-4路1080p@30fps流。

Q2:贵公司的三维引擎,在Web端/浏览器端能支持多线程嘛?
A2:支持的,原来怎么开线程就怎么开线程。
Q3:如果采用像素流UEPlus for Pixel Streaming方案来展现,Web客户端有业务操作,如点选、按键、数据回传等操作的场景,如何将这些操作的数据回传给三维孪生引擎/服务端软件?(前端、后端交互问题)
A3:通过WebSocket协议双向通信,使用UE内置结构体解析前端操作,结合UMG/WebUI动态更新界面状态。
Q4:Cesuim+贵公司三维引擎,是否存在卡顿、慢的问题?为支持三维地球,所有的平面瓦片都要进行纹理转换贴球,计算量偏大,最新的矢量切片也是变成图片再纹理转换到球上,栅格化严重一点都不精美,如何解决这个问题?
A4:Cesium for Unreal不存在这些问题,早期的OsgEarth存在这些问题。UE里面的三维场景可以无缝地放到三维地球上,且UE可以达到电影级别的渲染质量,打包HTML5会稍微降一点画面质量,差别不明显。

Q5:据了解Cesuim for Unreal这个插件,使用多个GIS图层(例如 WMTS、WMS 、TMS服务图层),需要通过Overlay叠加来指定图层顺序,但是Cesium自带的Overlay最多支持2个,多了之后就不起作用,此前项目如何解决这个问题?
A5:Cesium for Unreal 默认层级限制已优化,可以添加Overlay6及以上,也可以手动修改材质来添加图层参数。可以叠加地图数据、高程数据、业务数据等图层。
Q6:业务应用中可能使用大面积/大数据量的矢量地图(二维、三维),加载矢量地图问题:矢量底图分为常规的瓦片服务和矢量切片服务,怎么按需加载?
A6:①业务地图通过Cesium for Unreal 加载,加载瓦片地图及矢量地图;②矢量服务与常规瓦片地图服务添加有以下几种方法 (Cesium ion 、TMS、WMS、WMTS)通过服务URL来加载;③Cesium for Unreal加载方式 会按照视角显示内容进行检测,检测到画面中需要加载,则才会渲染加载;④还可以通过蓝图来控制加载范围及内容,设置全部加载或分块加载。

Q7:三维孪生业务应用系统中有多种数据格式或者模型需要加载运用,如倾斜摄影、BIM,这些模型和数据是否需要其他适配的工具或软件,还是本三维孪生引擎即可支持?
A7:倾斜摄影(OSGB格式)可以转换为3D Tiles导入进来,BIM转换为glTF或3D Tiles导入进来。
Q8:三维孪生业务应用系统中有许多业务操作,如自由漫游、可识/通视分析、距离测量、面积测量、要素查询、路径查询,这些功能本三维孪生引擎是否原生支持?或者需要其他工具或软件?
A8:常用GIS功能支持的,更深层次的GIS功能需要定制开发。
Q9:类似于卫星轨道运行、飞行模拟仿真、船舶航行动力模型等,都需要什么样的软件、工具、模型来支持?或者是已经有哪些可提供?接口是什么类型?
A9:根据客户的要求,我们可以采用AFSIM模拟,也可以对接客户自己的数据模型(例如Matlab),轨道数据支持接入NASA的SPICE库来进行高仿真。
Q10:对于需求的应用场景,可能有专网,但也会类似于互联网/公网,会有多级的网络穿透、经过多层级的NAT映射,还要经过各自的防火墙,客户端和三维孪生引擎服务端很大概率无法知道彼此IP地址,无法直接建立良好的P2P网络通道,一般如何解决这个问题?
A10:使用Nginx作为反向代理,配置STUN/TURN服务器进行转发。
Q11:UE打包的时候没做优化,会把有用没用的都打包了,导致内存占用很大,怎么解决这个问题?
A11:我们从提高浏览器更多的内存空间来解决,目前已实现浏览器内存从2G扩充到16G,大部分项目16GB的内存足够使用了。
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