元宇宙数据据分析图(火了一年的元宇宙现在的状况如何)

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本文目录

火了一年的元宇宙现在的状况如何
数据分析能力模型
元宇宙的发展前景
什么是工业元宇宙
元宇宙行业未来趋势

火了一年的元宇宙现在的状况如何

火了一年的元宇宙现在差不多都被人遗忘了，因为到现在为止，还没有人知道元宇宙到底是个什么东西，大部分人都认为这东西是唬人的，都已经不在意了。接下来，我们就仔细讲一下这个元宇宙。

以下内容皆为个人思考，仅供参考！

1.火了一年的元宇宙为什么现在突然没了声音？

很简单，因为很多人到现在为止还没搞清楚元宇宙的概念，包括那些大公司的老板。那些人都不理解，更不用说我们这些普通人。也正是因为这样，越来越多的人就觉得元宇宙在唬人，实际上这东西没什么用，就是一个只存在于纸上的东西，没有利益可图，所以很多人就不去理了。当初大费周章专门为了元宇宙而改名的FaceBook，现如今股价也暴跌了。这也是元宇宙暗淡的一个表现，因为这意味着市场不看好元宇宙，不然FaceBook的股价也不可能暴跌。

2.元宇宙到底是什么？

元宇宙到底是什么，谁也不知道，因为还没有人提出元宇宙的定义。所以说，只要你自己会编故事，你说元宇宙是什么样就是什么样。当然，现在普遍的理解是虚拟世界，就和头号玩家所描述的世界差不多，但就我个人看来，这个描述过于科幻，没有什么现实理论的支撑，所以我们当做个笑话来看就行了，没必要认真。真正的元宇宙，现在还不知道在哪，与其关注这破事，还不如自己安安稳稳的赚钱过日子。那才是我们最应该做的事情。

总的来说，火了一年的元宇宙现在可以说是差不多凉了，因为资本市场都不看好元宇宙了，更何况我们普通人，没有资本的推动，灭亡只是时间的问题。

数据分析能力模型

「过去」以往在增量时代，每天都有新的领域、新的市场被开发。尤其是在互联网、电商等领域的红利期，似乎只要做好单点的突破就能获得市场。这个蛮荒时代，业务运营主要依靠是经验和直觉驱动。比如跨境电商领域初期，凭借世界工厂平台的优势，国内厂家似乎只需基于经验选品即可大卖。

「现在」但是随着规则的成熟，更多玩家的进入，市场从蓝海变为红海，进入到存量期，仅靠经验驱动的增长模式不再有效。还是拿跨境电商举例，由于卖家的剧增，海外市场的饱和，跨境电商就进入存量运营时代，已经不存在绝对的蓝海市场，每个细分领域都有许多竞争对手。此时，要求商家从粗放运营转为精细化运营，也就是用数据分析报告决定市场是否值得投入，用数据选品，用数据做经营分析，用数据库存管理。

当然，不是说纯定量的数据分析决定了一切，经验就不重要了。而是说在决策的过程中，数据结论占据的比例与以往相比更大，同时业务经验也是必不可少的部分。

「未来」互联网逐渐成为“传统行业”的未来，人工智能、元宇宙等由数据驱动的行业越来越依赖数据分析。还有众多制造业亟待数字化转型，以期在全球供应链中提高制造环节的附加值。也就是说，在未来，数据驱动业务将更频繁。

数据分析的本质是「沙盘演练」：战场上，指挥员们在指挥部的地形模型前「推演」敌我双方的趋势确定作战方案；商场上，管理层通过数据间的运算关系「推断」运营的发展进而做决策。

基于这样的定义可以知道数据分析的目的是为了做对当下运营发展有利的决策，那它是如何做到的呢？为了解答这个问题，可以从前面的定义中引申出几个关键概念：数据，运算关系，推断，决策。

最通用的理解，数据是被存储起来的信息。从应用的角度，数据是把事物做量化处理的工具，万物皆可数据化：数值数字是数据，文本、图像、视频等同样都是数据。

按字段类型划分，可以把数据分为：

按结构划分，可以把数据分为：

根据数据连续的属性不同，还可以分为：

孤立的数据往往没有参考价值，比如量化一个人，身高是180cm，并不能意味什么。比如网易云音乐的用户，每个用户的年龄是数据，对使用产品的人群年龄进行分段比如18-24岁，该年龄段人数占比的指标对网易云音乐来说才有价值。从数据到指标的计算过程，就是数据间的「运算关系」，也叫「指标」。

指标的作用在于「度量」业务的发展：

这些指标（点）通过一定的结构可以编织而成指标体系（线、面）衡量局部、甚至是全局的业务。

「沙盘演练」中，指挥员通过军事沙盘上的地形，及敌我双方的工事、兵力部署、火器配置等情况，分析敌情，制定作战方案。数据把现实中的运营抽象到数字世界中，通过指标体系，应用各种分析方法（业务分析、产品分析、用户分析、经营分析......），帮助经营做决策。

赵括熟读兵书，却不能活用，沦为纸上谈兵的笑话。所以获得分析能力后，不能照本宣科，要结合实际业务场景做决策。

数据分析落地涉及流程创新、变革管理，用新的思维解决业务问题。但这个过程并不是强迫变革，需要借助对业务的理解及软性的能力来使分析平滑落地。

站在“前人”的肩膀上，可以走得更远。饼干哥哥根据多年数据分析工作经验沉淀出了数据分析师能力模型，跟着它“按图索骥”，补充自身缺失的能力，最终形成独立、落地的数据分析能力。

完整的数据分析师能力体系应该包括底层认知、业务场景及能力三板斧。

在建立数据分析思维之前，应该先在底层认知达成共识。

什么是认知？是对事物底层逻辑的了解，是对是世界万物的判断，认知的本质就是做决定。也就是说，为了帮助数据分析中每个决策的有效性（选择什么指标、分析方法？接下来做什么？等等），需要先建立底层认知。

这一步，我们需要去明确数据分析的定义：数据分析是什么？目的/产出？分析流程？

同学们在求职过程中会发现，同样是数据分析师岗位，但是面试的内容千差万别，有考察机器学习、统计学等专业能力的，也有考察市场/行业分析的，还有考察产品分析的。

此时就有同学问，这些真的是数据分析该做的吗？

我们从字面上拆解，数据分析=数据分析，进一步拆：

这就是认知上的偏差：当一些同学认为数据分析就是用Excel做表、python写脚本、机器学习建模时（其实这些只是组成数据分析能力的一部分），求职市场对数据分析师的要求更为完整。

回过头来看，数据分析到底是什么？笔者认为，数据分析是一个过程，是利用数据能力做分析的过程：从发现问题、分析原因，到落地建议；这还是一个“解构”的过程：从整体拆到局部，从一般到特殊，从面到线到点，不断下钻剖析，找到具体可落地的点。

了解完什么是数据分析后，深入思考一个问题：这个过程的最终产出的交付物是什么？

要回答这个问题，我们需要回到数据分析的本质：解决业务问题。也就是回到业务层面的需求是什么，才能决定最后落地交付物：

最常见的数据分析场景，就是业务发现销售额下降、用户流失、产品跳失率高，也就是业务层面出现了一个问题待解决，此时需要数据分析师介入帮助从数据层面挖掘原因、给出解决建议。

分析过程可能是做一些探索性数据分析、统计分析、机器学习建模，甚至是做AB测试实验，最终交付分析报告，或者模型部署上线。

有时业务可能并不存在确切的“问题”，更多旨在通过加深对现有场景的理解，来提高现有业务模型、策略的效果；比如，现在业务使用的是客单价平均值将客户分为高、低两个人群进行营销，此时数据分析师通过对消费者的洞察分析，给予更精准的人群划分方案：利用客单价分位数，将客户分为三个人群，这样业务利用更新后的策略进行营销设计，提高转化效果。

分析过程可能是做相关分析、回归分析，甚至是无监督的聚类，来对现状进行解释。

按照需求的时效性，可以把业务需求分为临时需求和常规需求，而前面两者属于业务的临时需求，或者说是专项分析需求。对于常规需求，主要旨在提高业务流程的效率，比如对于电商运营中的商品库存管理业务，运营需要及时查询库存情况，并结合销售趋势对低库存量的商品进行补单；此时，数据分析师可以通过交付“低库存预警报表”来帮助优化该流程效率。

支持诊断的内容主要集中在自动化的报表，甚至是商业智能（BI）体系的搭建。

如果说前面是基于已知模式的分析，那么业务中还存在一种需求，就是对未知的探索。最为典型的场景则是对市场、对消费者的洞察后，给出品牌及业务增长的策略。

分析过程更多是基于行业、基于市场，使用如PEST、SWOT、波特五力等商业分析模型。

至此，我们知道了数据分析是什么，以及最终的产出交付物，那这个过程如何实现的呢？从落地的角度来看，数据分析是一个从发散到收敛的过程：业务理解-数据探索-分析模型-落地交付-产品生命周期

数据分析是从业务到数据再回到业务的过程，所以理解业务是数据分析的起点。

“无场景不分析”、“脱离业务场景的分析都是耍流氓”等资深数据分析师的建议无不说明业务场景的重要性。数据分析能力模型中的业务场景模型：用户-产品-场景，就是为了帮助读者理解业务场景而设计的，在这里不赘述。

不知道读者有没这样的体验？就是领导交代任务给你，或者是朋友有求于你时，执行力强的人很快就完成了任务请求，但是最后却被告知这结果并不是对方想要的？这种情况很常发生在初入数据分析岗位的新同学身上，原因归根结底就是没有做好问题定义！

在理解了需求所处的业务场景后，可以借助逻辑树工具来对问题进行拆解，拆解的过程尽量要遵循MECE、“相互独立,完全穷尽”的金字塔原理。

如果说前面定义问题是明确做什么，那在这一步就是要明确做到什么程度？

比如面对销售额下降的问题，做数据分析，最终是产出一份数据分析报告就好了，还是说需要介入到测试实验，给出增长策略？如果是后者，那对销售额的提升幅度要提升多少才有价值？是不痛不痒的1%还是要达到显著的10%？

如果不在价值层面做思考，并付诸价值落地的行动，最后很容易产生“价值在哪”的灵魂拷问，面临被优化的风险。

在业务理解阶段，我们是站在业务层面与需求方沟通，但是数据分析的核心部分都是在数据层面进行的。所以在正式开始分析之前，我们需要把业务需求转成数据需求，这个过程就是数据探索。

拿到业务需求时的定义问题阶段，需要数据的辅助：用数据透视业务，判断现状与描述是否一致。比如，业务说销售额下降了需要分析，但是这个下降是和谁比？环比下降但是同比提升，同比下降，但是和竞品相比是提升的。

这个步骤比较多的是使用探索性数据分析（Exploratory data analysis），或者说通过常见的统计指标来对数据现状进行剖析。

如果说第一步是在用数据验证需求的有效性，那这一步则是真正把业务问题转为数据需求。

此外，还需要判断数据质量及能做的特征工程，比如某些字段缺失率太高，这会影响特征的构建。

了解业务、明确数据需求后，就可以挑选合适的武器（分析方法、模型框架）上阵。

概括来说，有四种分析方法：

指标的好坏、特征是否显著等都可以通过比较分析的方法来实现，比如常见的归因业务场景，本质就是做比较，通过横向、纵向的比较找出原因。

分析方法：比如T检验、方差分析、同比环比、同期群分析等

分析变量之间的相关性是重要的分析场景。比如业务中想知道提高广告预算是否能、甚至是能提升多少的销售业绩？这样的相关性分析或许能找到最优投放ROI的配置方案。

分析方法：卡方、皮尔逊(Pearson)相关系数、斯皮尔曼(Spearman)相关系数、结构分析等

不论是对企业销售的预测、还是对用户行为的预测，都能帮助提升业务效率，比如常见的预测用户流失分析，及时得到高概率流失的人群名单，运营通过提前营销干预，提高用户留存率；常见的销售预测能帮助企业在供应链侧做准备。这类场景主要应用的是机器学习中的有监督分类模型。

分析方法：线性/逻辑回归、决策树、时间序列分析、贝叶斯等；

前面三种都是基于企业已知模式的分析逻辑，还有一种分析方法——无监督的机器学习模型，可以应对未知模式的分析。比如不知道应该把现有人群分成多少个组来进行营销最合适，就可以对人群基于核心特征做无监督的聚类分析，得出有效分组的界限。

分析方法：Kmeans聚类、DBScan聚类等；

交付落地的最佳实践是让数据和分析从理论渗透到业务中，对流程进行变革提效。

在交付给业务之前，需要先对给出的解决方案做有效性评估：

分析如果涉及模型的开发使用，需要通过AB测试，或者ROC等指标来证明模型在数据层面上的有效。在数据层面完成验证后，回到业务分析需求，评估交付的方案在业务层面上的有效落地。

数据分析是围绕业务价值而展开的，所以在最后的落地，也得就价值进行讨论，回答这个方案解决业务问题的途径和程度：

A.途径是对流程的优化（降本提效）还是对数据的优化（数据体系效率、数据质量）？

B.这方式能多大程度上帮助解决？比如对业务的提升是10%还是30%？是对单次项目的应用，还是说可以部署到日常流程中，在更长时间、更广范围内影响业务？

C.此外，要实现这样的效果，需要投入的资源是什么

分析项目的落地需要多方参与，即使是业务能力丰富的分析师，由于流程边界的存在也不可能每步都参与执行。因此，确保项目能否有效落地的一个重要因素则是能否和业务达成共识。

如何做到？讲数据故事：起因(需求定义)、过程(分析逻辑)、结局(重要结论)是否引人入胜(被认可)。

这个过程需要制作PPT向上汇报、与业务沟通，甚至是做跨部门的演讲。

不论是业务模型还是算法模型，最终都有一个“靴子落地”的过程--落地实施。模型测试有效、与业务达成共识后就到了模型的部署上线阶段：

接在分析生命周期最后的是分析产品的生命周期：以产品的思维看待数据分析，交付至业务落地的模型应用就是产品。数据分析这个过程并不是静态、单次的，而是一个PDCA不断迭代升级的过程。（这个分析产品的定义包括分析服务、数据产品。）

从产品思维的角度，分析结论落地到业务流程中，对流程进行再造，提高运营效率。

当数据分析流程成熟后，大量重复执行的流程可以抽取出来，形成自动化的产品，用于服务数据分析（主要对象为数据分析师，也包括运营），这就是数据产品。分析师的结论模型就可以部署到现有的数据产品中，优化分析效率。

之所以要从产品思维的角度来看数据分析过程，是因为要像迭代产品那样去迭代分析模型：不论是优化算法参数，还是调整分析框架，都能得到更优的结论。

在数据分析生命周期第一步的“理解业务”中，我们提到业务场景的重要性。

根据业务经验，笔者沉淀了一套便于理解的模型：业务场景=用户产品场景

也就是说，要理解业务，就要了解用户，熟悉产品，明确分析所处的上下文场景。它们决定了分析的目标、处理逻辑以及落地建议。

更详细的讨论见：回归到营销理论，谈谈到底什么是业务场景？

对数据分析有了底层认知、了解业务场景后，就需要有看得见摸得着的“招式”来行动：思维方法、工具技术和项目能力这三板斧能组成不同招式应对多变的问题。

经常看到有人说数据分析如做饭，如果是这样的话，在数据分析这个厨房里，工具技术就是锅铲、铁锅、勺子等器皿，思维方法就是切配、烹饪、打荷等技艺手法，项目能力则是最后的装盘上菜。

很多人学做饭，可能是因为在抖音或B站看到某个美食视频，然后就开始按照视频步骤备料烹饪。这个过程，也就是数据分析中学习思维方法的过程。数据分析也是先有思维方法，才能谈得上是分析。

刚开始学做饭时，通常先学基础的煎、炒、炸、烤、煮、蒸、焖、拌烹饪方式。这些基础的能力在数据分析中就是统计学、相关分析、归因分析等通用分析思维。

正如美食有八大菜系，分别满足不同地域人群的口味，数据分析在不同场景下，也有不同的“分析”招式来满足不同的业务需求：

习得了做饭的方法后，就可以选择几件趁手的器皿，来提高烹饪效率。

之所以不是先选择器皿再研究做饭流程，是因为工具始终是工具，完成同一个目标或许有多种工具可以实现，再不济我用原始的土灶也能烧饭。

不过对于部分复杂的烹饪需求，也是需要选择特定的器皿才能完成。

常见的工具技术及应用：

菜做好后一定要及时出锅、装盘、上菜，要不然再美味的菜肴也只是空中阁楼。

项目能力强调的是数据分析项目的落地。理论的分析方法如何在业务场景中落地赋能，体现数据价值？这是很多企业数据团队在讨论的课题。

说项目能力像是烹饪最后的上菜阶段，其实不太严谨，因为落地能力是一种软性的能力，贯穿分析项目的整个过程：

作者：作者饼干哥哥

元宇宙的发展前景

元宇宙产业主要上市公司：目前国内元宇宙行业相关的上市公司有腾讯、百度、中青宝、丝路视觉等。

本文核心数据：中国元宇宙产业相关政策汇总、中国元宇宙商标申请数量、中国元宇宙发展历程、中国元宇宙产业代表企业布局

Facebook、微软均表示专注元宇宙领域

从2021年元宇宙第一股于纽交所上市以来，各大企业在元宇宙领域的布局出现在了科技圈和大众视野中。2021年7月，Facebook宣布进军元宇宙。2021年10月28日，Facebook创始人扎克伯格表示将Facebook的公司名称更改为Meta，并将Facebook的同名服务降级为该公司的子公司之一，与Instagram和WhatsApp并列，而不是总体品牌。随后2021年11月，微软在Ignite会议上宣布将推出新的Mesh for Microsoft Teams软件，待该平台上线后，不同地理位置的人可获得协作和共享全息体验，实现加入虚拟会议、发送聊天、协作处理共享文档等更多功能。2021年全球元宇宙产业代表性事件如下：

元宇宙：随着区块链技术发展而逐步建构

元宇宙是随着区块链技术成熟而逐渐构建起来的。在区块链1.0时代，主要体现为分布式账本和去中心网络形式，目标是实现货币的去中心化与支付手段。随着以太坊的出现，区块链2.0时代随之到来，区块链2.0是区块链在金融,智能合约方向的技术落地。之后出现了去中心化应用和去中心化金融，推动了更大的产业改革。NFT行业的出现为DeFi领域带来了创新。与此同时，NFT作为元宇宙的底层架构，将会是元宇宙未来发展的关键所在。

据《元宇宙通证》中介绍，元宇宙六大支撑技术分别是区块链技术、交互技术、电子游戏技术、人工智能技术、网络及运算技术和物联网技术。其中NFT、DeFi、公链速率、智能合约、DAO社交体系、去中心化交易所、分布式存储等区块链技术是支撑元宇宙经济体系中最重要的技术。

国内元宇宙布局历程

国内较早布局元宇宙业务的公司包括腾讯、网易、字节跳动等。早在2020年初，腾讯便已参投Roblox1.5亿美元G轮融资，并独家代理Roblox中国区产品发行。字节跳动分别于2021年4月和6月投资了元宇宙概念公司“代码乾坤”和买下Pico。2021年11月，百度更是宣布将于年底在元宇宙中举办Create AI开发者大会。

国内代表企业元宇宙布局现状

腾讯属于国内入局较早的企业，参与元宇宙的策略主要是通过投资的方式实现。截至2021年，腾讯已通过投资等方式配备了大量的平台公司，硬件方面如VR/AR技术与平台(Epic的虚幻引擎、Snap)，软件方面则更是覆盖了人们玩游戏、购物、学习和社交等多种需求。米哈游作为一家游戏公司，主要元宇宙应用包括成立逆熵工作室、与瑞金医院合作研究脑接口技术的开发和临床应用等，近日米哈游表示将投资首个元宇宙社交软件soul。字节跳动、网易也纷纷布局元宇宙领域，字节跳动主要是通过并购pico、光舟半导体等方式布局，网易则是通过开发沙盒游戏、投资虚拟社交平台IMVU等方式。具体布局如下：

元宇宙相关技术逐渐成熟

从我国相关技术发展现状来看，我国在VR、AR、MR、数字孪生等方面技术发展较晚，有望在未来迎来进一步的提升：

2021年我国不断出台政策引导和扶持区块链等元宇宙相关技术的发展。2021年3月，“十四五”规划中首次将“区块链”纳入国家五年规划，明确被列为数字经济重点产业，这对依赖区块链技术的元宇宙产业是一个利好消息。推动技术发展的利好政策可为未来元宇宙产业的发展奠定技术层面的基础。

国内企业加速入局元宇宙市场

自2021年3月起，国内企业开始注册元宇宙相关商标。2021年7月之前我国元宇宙相关商标注册量保持在25项以下，2021年8月申请量首次突破50项。2021年9月，随着阿里巴巴、中青宝等公司入局，元宇宙商标申请量达到峰值，为344项。2021年10月申请量有所放缓但仍保持在较高水平。而在2021年11月，仅8天就有22项元宇宙相关商标提出申请。

注：2021年11月数据截至2021年11月8日。

2021年我国元宇宙相关领域投资事件频发。相关领域包括VR、区块链、云服务、虚拟人、NFT等。除专业投资机构外，投资企业所处行业大多集中在电子信息和游戏领域，代表企业有腾讯、莉莉丝等。从投资轮次来看，大多集中在天使轮，说明大部分项目仍处于起步阶段，但投资金额保持在较高水平。具体投资事件如下：

起步期的元宇宙产业仍存在一定风险

由于我国元宇宙产业如今还处于起步阶段，具有不成熟、不稳定的特征，未来的发展还需在技术发展、制度创新等多方面的共同促进作用下健康发展。目前存在的部分风险包括技术层面的算力风险、隐私风险，还包括沉迷风险、知识产权风险及舆论泡沫风险。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国互联网行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

什么是工业元宇宙

第一部分：工业元宇宙的概念

中国信通院池程提出精彩的观点：元宇宙不是一种技术，而是一组技术概念的集合，它基于互联网而生，是数字信息高度发展的产物。元宇宙是在两个背景下出现的，一个是线下场景的数字化，主要体现在消费互联网领域的社交和娱乐上，另一个是产业和工业的数字化转型需求，也就是工业元宇宙。

第二部分：工业元宇宙主要有两个方面的重要工作

一方面是工业元宇宙需要强化物理世界与信息世界的联动，保障信息为物理世界服务才能真实推动工业的数字化转型。另一方面是完成三个层面的信息整合，一是企业信息垂直整合，括设备信息、工控系统、工业软件等，二是生产链条信息整合，包括设计、研发、制造、仓储、销售等环节信息。三是端到端信息整合，打通万物互联的信息通路。Microsoft提出的元宇宙技术堆栈(Technology Stack)中，数字孪生提供的建模效益便是关键一环。

第三部分：工业元宇宙发展现状

工业元宇宙基于扩展现实技术提供沉浸式体验，以及数字孪生技术生成现实世界的镜像，通过区块链技术搭建经济体系，将虚拟世界与现实世界密切融合。工业元宇宙构建的场景对象是一个确切的物理系统，系统中的组织关系和任务是明确的，所要解决的问题的问题也是明确的。图扑软件自主研发核心产品 HT for Web，产品已应用到电力、电信、工控、政府、交通、水利、公安、国防、医疗、金融、科研等数十个垂直行业。提供的图形引擎工具产品及项目设计开发服务，助力实现数据驱动的工业元宇宙快速落地。

第四部分：工业元宇宙案例展示

节能减排绿色电力，可视化打造智慧虚拟电厂

虚拟电厂通过协调控制、智能计量以及信息通信等技术聚合 DG、储能系统、可控负荷、电动汽车等不同类型的分布式能源，通过更高层的软件构架实现多个 DER之间的协调优化运作，达到资源的优势配置和使用，并作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。

借助图扑的 HT for Web产品，能有效进行数据融合，将分散的 DER聚合到可视化系统中统一进行管理，通过 Web提供丰富的展示形式和效果。“虚拟电厂”的可视化协调控制减小了以往 DER并网对公网造成的冲击，降低了 DG增长带来的调度难度，使配电管理趋于合理有序，提高了系统运行的稳定性。

智慧水务绿色集约化发展

Hightopo应用自主研发的 HT产品，搭建了以厦门区域为载体的 2D智慧水务可视化解决方案。界面摒弃了以往传统的地图模式，采用更加简洁的六边形色块拼接出湖泊水库等地形，河流分支则运用更加简化的线条予以展现，再选用不同颜色标明泵站、自来水厂、污水处理厂、非饮用水、饮用水水源及水源保护区域位置。如此设计更容易突出业务内容，让管理达到事半功倍的效果。

两侧面板用于展示采集到的实时数据统计，以供水调度数据为基础，为给水系统、排水系统、污水处理系统等众多子系统提供运营数据分析、设备运转、水量管理、安全管理等业务支撑。形成感知、诊断、调度、预警、校正一体化水务管理体系，为用户打造规范化、精细化、智能化的水务运作流程。

绿色数治开采工艺： 3D可视化智慧矿山

采用 Hightopo自主创新的 HT产品搭建 3D轻量化大型智慧矿山解决方案，根据矿山现场的 CAD图、鸟瞰图、设备三视图等资料还原外观建模，围绕以数字化开采、高速掘进、智能通风排水供配电、筛煤工艺等内容为主体的三维立体可视化管理系统。

汽车装配车间生产流水线 3D可视化

HT for Web的汽车生产流水线 3D可视化，仿真度高，根据设备实际尺寸等比缩小，利用鸟瞰镜头、特写镜头、跟踪镜头等方式，将生产线整体、局部与工艺流程完美展示。针对不同生产线设计不同的方案脚本，个性化内容定制，更契合企业形象。

高炉炉体三维热力图监控系统

2D面板上呈现了高炉的基本信息，热传感器信息，高炉检测信息；3D可视化场景中呈现了高炉的真实几何结构，采用三维热力图呈现了高炉各个关键位置的温度信息，底部方位指针定位了高炉的朝向和传感器位置，两侧的高度标识展示了炉体关键位置高度信息。

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在可视化系统的实现上，3D场景采用以HT轻量化 HTML5/WebGL建模的方案，实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D可视化运维的良好效果；而在对应的 2D图纸上，使用特有的矢量，在各种比例下不失真，加上布局机制，解决了不同屏幕比例下的展示问题。