在數字化轉型浪潮的推動下，數字孿生技術正逐步成為推動智慧城市、智能制造、應急管理和水利工程等領域發展的核心動力。然而，傳統的數字孿生場景重建面臨著一系列挑戰，如數據更新滯后、建模成本高昂、語義信息不足等，這些問題限制了其廣泛應用。為了克服這些瓶頸，飛渡科技推出了崢嶸大模型，這一基于AI的全要素數字化解決方案，為數字孿生場景重建帶來了全新的變革。
數字孿生技術作為數字化轉型的重要引擎，正在全球范圍內引發一場深刻的產業變革。然而，在快速發展的同時，數字孿生底座的建設與更新問題日益突出，成為制約其深度應用的關鍵因素。傳統的建模方法效率低下，成本高昂，且模型質量參差不齊，難以滿足高精度應用需求。底座更新機制不完善，無法實現動態、局部、可控的更新，嚴重削弱了數字孿生技術的實時價值。同時，現有數字孿生底座普遍缺乏完整的幾何、語義和物理屬性信息，導致模型功能受限，無法充分發揮其價值。
面對這些挑戰，飛渡科技的崢嶸大模型以AI為核心驅動力，提供了一套完整的技術解決方案。該方案利用深度學習、計算機視覺和生成式AI等前沿技術，重新定義了數字孿生場景重建的標準和流程。通過AI傾斜攝影重建、神經網絡分割和語義化建模等核心技術，崢嶸大模型大幅提升了數字孿生場景的構建效率和質量。
在關鍵技術路線方面，崢嶸大模型圍繞“四化”展開：AI輕量化、AI單體化、AI語義化和AI精細化。輕量化方面，采用漸進式網格和實例化技術，大幅壓縮數據量，同時保持視覺保真度。單體化處理則通過深度卷積網絡實現建筑、植被的精準分離。語義化解析基于transformer架構，支持200多種城市要素的自動識別與分類。精細化重建則融合了多尺度特征提取和對抗生成網絡，使細節還原度達到新高。
在核心能力體現方面，崢嶸大模型突破了傳統數字孿生構建的局限。在靜態內容仿真方面，實現了非CAD模型與參數化CAD模型的雙軌并行幾何優化，保持亞米級精度。物理材質仿真系統融合了光線追蹤與神經渲染技術，精準模擬各種材質的真實效果。動態內容仿真則通過耦合幾何動畫與物理約束引擎，實現了逼真的模擬效果。
崢嶸大模型在多個領域展現出了廣泛的應用價值。在智慧城市領域，實現了城市場景的高效更新和城市治理的智能化。通過AI動態更新技術，大幅縮短了更新周期，降低了更新成本。同時，通過大模型賦能的部件識別技術，實現了城市要素的自動盤點，提升了城市安全體檢效率。還構建了城市智能空間交互系統，支持自然語言操控數字孿生體，形成了“提問-分析-展示”的智能閉環。
在智慧應急領域，崢嶸大模型構建了“感知-推演-決策”的全鏈路解決方案。通過無人機實時回傳與AI重建技術，快速完成災害現場的三維語義化建模，準確識別關鍵要素。結合高精度DEM數據，動態模擬災害演進過程，自動生成應急方案，提高了應急響應效率。
在智慧水利領域，崢嶸大模型成功構建了暴雨洪澇仿真系統，準確預測洪水演進過程，為人員疏散和財產轉移提供了寶貴時間。該技術將災害模擬分析的準備周期大幅縮短，同時降低了實施成本，實現了災害應急響應效率的數量級提升。
崢嶸大模型還在智慧礦山和智慧建造等領域展現出了顯著優勢。在智慧礦山領域，支撐了礦山資源數字化管理系統的構建，實現了礦山地質資源模型的精確構建與實時更新。在智慧建造領域，構建了全流程數字化解決方案，實時捕捉施工現場動態，提升工程量審核效率和項目成本管控精度。
崢嶸大模型已在多個標桿項目中得到驗證，展現出顯著的技術優勢和商業價值。在某城市新區項目中，1平方公里范圍的超實景三維重建僅需0.5小時，總處理時間控制在35小時以內，效率達到傳統方法的10倍以上。在海外某城市DMT數字孿生平臺一期項目中，崢嶸大模型通過自適應訓練快速掌握本地特征，構建了高精度城市級數字孿生平臺，為城市規劃、交通管理等業務領域提供了統一的時空基準。
