2017年 6月13日，由泰伯网主办、主题为“空间大数据的崛起”的WGDC2017，在北京国家会议中心盛大开幕。大会由空间信息产业创新创业服务平台泰伯主办，秉承不断引领和促进空间信息技术创新与变革的宗旨，WGDC已走过六个年头，如今成为全球最具前瞻性的跨界创新风向标。
Bentley北亚区实景建模首席代表周非池
14日，智慧城市峰会开幕。峰会上，Bentley北亚区实景建模首席代表周非池发表了以“高精度多源实景建模技术助力智慧城市发展”为题的精彩演讲。以下为演讲实录(未经本人核实)：
大家好，既然是智慧城市分论坛，就讲讲为我们为智慧城市的发展提供的服务。大家桌上有我们的小广告，是实景建模产品的销售代表给大家发的，这是我们的产品，大家有空可以看看。
也许在座的有很多朋友对Bentley比较陌生，很多人对宾利汽车很了解，我们2015年收购加入的时候，很多人说卖豪车也没有打折?Bentley是全球工程数字软件领域的排头兵大型软件企业，全球每年营业额超过十亿美金，全球估值超过一百亿美金。Bentley是提供一系列基于Bentley设计施工以及一体化管理的软件著称的，也是以创新型的各种各样的软件服务全球的智慧城市基础设施，提高改善大家的生活。
我们覆盖到智慧城市基本方方面面，道路，海洋，港口，我们都有一些基础设施方案。我主要负责是我们实景建模方面的产品体系，这个也是我个人从2012年，2015年成为一个向相对来说比较独立的实景建模的产品，原本大部分的优势在我们数字工程方面的模型，我们实景模型现在称之为实景三维或者大家熟悉的概念改革倾斜摄影进入这个生态圈。
到今年2017年，无论是展厅里面只要涉及到无人机，涉及到信息产业涉及到航拍，涉及到三维模型，整个里面超过80%的企业都有相关的解决方案，只要有了屏幕，基本上都有实景三维的数据展示，也是进一步的印证了整个产品体系在市场的占有率以及知名度。所以实景建模的技术从整个行业来讲，无论是学术还是政府规范以及大量实际落地的项目已经广泛的被行业所接受了。无论从城市级的三维模型场景的采集、生产一直到整个这样城市级，或者说户外非规则的自然场景，比如说是应急、地灾各种各样的场景。另外像我们很多的室内的数字工厂的，比较小型的，比较复杂的模型，随着我们全新的融合激光的建模技术，也同样能够实现。这是我们每年的有Bentley的创新奖，2015年、2016月有越来越多的案例进入我们评奖体系，2017年创新奖大会在新加坡已经看到了非常多的，结合实景建模的市场的案例来参与评奖。从全球的行业会聚的角度来讲，我们整个的国内的是一个非常大的进步，小到几十平方大到一两百平方到现在形成了一个大型的趋势，一线城市或者是盛会城市好几千平方公里大型的项目，现在无论是已经建筑还是筹备建设，这都形成了一个大的趋势，包括全国数字应用层面来讲有三维底图只是迈出第一步，今年非常荣幸国内主流平台，包括大家熟悉的各种各样的平台，我们已经做到全融合，全打通。在这个基础上，包括像国际上比较主流的Cesium的平台，VR平台的HTC 、VIVO 以及PS VR、Google Daydream等等。
从行业拓展角度来讲，已经深入到可以说智慧城市方方面面的行业拓展，这个可能在我们的里面智慧城市作为一个窄行业来理解，但是实际上我们所有的这些行业都是智慧城市的大范畴里面的拼图之一。形成高分辨率、全要素高精度三维场景服务于我们最新的、更高、更强的智慧城市的需求，多元数据融合就是一个大的前提。往年来讲大家印象比较深刻通过数字照片，无论是从空中，还是从地面的，当然大家在大的展厅里面可以看到非常落的无人机，从空中进行采集的拍摄，这是纯基于数字影象进行建模。随着技术的进步，我们空间融合整个技术体系完善以后像这样的场景从局部毫米级结构到整个建筑物厘米级的结构，一直拓展到整个城市，整个巴黎1500平方公里全三维的场景，完整都可以通过我们解决方案进行生态，如果大家用谷歌地球出国的话，可以看到整个欧洲包括现在的整个美国，大大小的城市都是用类似的技术，已经实现了绝大部分的土地三维化。
智慧城市比较重要的范畴，就是局部建筑的改造，一些工程的检测，这样也可以通过实景结合无人机快速数据采集的方式进行高频度的现场检测和模拟。提到了刚才解决方案，主要是基于数字照片，无论是来自于手机相机，还是单方相机都是靠各种数字化的数字建模，随着各行各业深入之后光靠数字照片形成的模型已经不足以满足市场的精度要求，尤其特种行业对我们精度提出更高要求，这个基础上我们提出了这个照片以及激光点融合进行建模，这边有一个案例。比如说这是一个车站，在整个车站场景下无论是建筑还是地面还是小的设施设备，都可以比较好的用数字影象方面进行建模，但是地面铁轨本身只有几个厘米的高，而且本身他的结构上面没有纹理，这样结构光靠照片很难还原，整个行业里面比较同通用的方式是车头一加扫描仪，通过扫描仪可以采集一两个毫米高精度的数字点明。但是实际上接触这个点明的朋友也知道，但是还有很大难度，包括数据量等等。
这样的这个优势是比较明显的，所以我们把两套数据进行融合，无论是在整体场景的一致性，还是我具体细节像这个铁轨的精度，有点明符合的地方可以达到原始激光点名毫米级的精度。
智慧城市范畴来讲，尤其是城市角度来讲，纯粹用照相机拍摄的照片，不管是因为行高还是拍摄高度的限制总有那样缺陷，分辨率不足，或者这个屋檐底下一些结构可能达不到比较好的还原，通过激光点名的捕捉，比如说这个墙面的棱角线，屋檐底下这个画度可以非常高精度进行捕捉，结合整体航拍一致性的这样真实贴图以及整体的场景，无论是远观、近观、人事点等等都可以形成一个比较好的三维模型。这是渠道贴图的几个结构。
刚才提到无人机和地面的扫描仪，像现在比较流行的车载的全景相景以及车载扫描仪同样也做了一些照片，贴图可以做到非常真实，但是集何结构上是略有缺失。结合激光点云，结合真实的场景照片，无论几何精度和贴图质量都可以达到非常高的精度，结合无人机的空地，这样等于说空中地面再加上激光，全融合能够生成最高分辨率，各个角度都可以观察到的数据。下一步的方式，是我们在武汉和国内著名的激光扫描仪的厂商做了一些试验，比如说扫描车通过地面进行这样一个数据还原，不但在路面，包括树底下的这些树干的结构，地面的花虫的结构都非常高精度的进行还原，我们在往这些公路方面开展一系列的数据测试了。很快，我们也会结合地面的手推车的扫描仪，甚至是背包，形成从空中到地面，从地面到室内，从室内到地下，完整连续全景全系的三维建模的完整工艺流程。
这是另外一个案例，国内的项目的电站。我们有电站也好，还有大型的基站，这个结构比较有穿透性的结构，光靠照片来讲是非常容易形成误判。结合激光扫描仪，从空中对整体结构进行判断，大家可以看到原本可能这个电网提出的，连高压塔甚至连高压的这个电线都要清楚的真实的，把这个高分辨率的模型可以建出来，每一根高压电线都触模型，结合激光点云，我们梦想城镇。
实景模型，应用角度来讲首先优势是连续的网格的三角网的场景，每一个三角面都带有真实的场景作为贴图。在使用上，之前有很多用户提出这是一个完整模型，是一整张皮，不是栋个房子拆风，另外一个角度来讲我们的优势，在于可以对于整个场景里面的细节可以进行无限的细节的逻辑拆分，无论是整栋楼还是一层楼，甚至是一扇窗，甚至是窗户上某一个空调的窗口，刚才场景里面不管是整个场景的节选一个桥，还是它的桥墩或者任何一个细节，可以按照用户使用需求来进行逻辑化的对象化，并且关联相关的数据，给各种各样的智慧城市不同的部门应用。这是结合了三维场景之后进行的，我们把场景做了对象化，这个管理了以后，我们有发布工具，可以把我们整体的场景进行360度的渲染发布到像类似于VR的眼镜，甚至像现在在国外上面大家已经直接可以通过U(英文)上面可以发射到自己的VR眼镜上，能够身临其境对于真实的场景进行留恋以及体验，无论是宣传还是在于一些好危行业的施工的培训、模拟，这个上面已经得到了应用。
刚才提到了很多基于专业的设备，无人机也好，数码相机也好，激光扫描仪也好，都是比较专业的设备，可能设备的成本比较高。能否也更接地气的、更有亲和力的解决方案，实现每个人手中生产三维数据，真正实现城市基础部件进行众包式的生产，我们手机端的解决方案，今年三季度就会发布上线进行测试。很简单，通过手机端的客户端，对于具体这样一个阀门进行规律性的拍摄，当然有一定的规则，像这样的设备总共17张照片，一键上传云端，按照数据量大小，按照网速的快慢，可能流量跑得多一些，短短几分钟就可以在手机上能够生成这样三个维模型，在手机上进行预览，这样三维场景中进行标注，一键发送给千里之外的专家，可以分享到朋友圈。
通过实景建模的技术在智慧城市各个领域里面的一些应用的案例，给大家简单介绍一下。这是通过数字影像空气融合的一个案例，这是电站，通过188张无人机的照片，结合280张地面手持相机拍摄的照片，无论同整个场景一致性，整个场景的逻辑的宏观角度，还是具体设施设备它的精细的标志，包括具体的维护期，我们可以达到一毫米的精度。
基于这样的模型，大家现在知道很列的一个话题是Bent建模，是大家船位三维图片三维化，这是非常耗人耗时花费精力的时间，但是基于这样实景的模型可以大大缩短建模的效率，因为整个的人对于二维的自然空间想象，二维的信息转化为三维的过程完全可以省略到，只需要选择相应的具体的设施设备在模型库里面，通过高频次，每周进行这样一个数据错记以及存档节非常有困难，最大好处是实景建模模型，只要是在模型里面的谁都做不了假，只要是在场景里面拍出来的100%都是真实存在的，可测量的。另外像这样子的电信基站，随着现在无人机技术的稳定，抗干扰能力，另外搭载相机越来越高，这是我们在澳洲进行的试验，这个手机的电信塔还会与每一块电线半的朝向进行两侧，通过P2P这个相机就可以实现这样的效果。
另外更广泛的解读，数字工厂，石油管线各种各样的道路桥梁，都可以通过这种方式进行数据采集，进行三维化的还原，通过这样的技术给智慧城市提供一个最完善的，最真实，最高精度的地图。
结合这样的场景，结合模拟的一些软件，可以实际在非常复杂的高危的工厂环境下进行人员的培训，整个的设施设备摆放的位置，怎么样发生应急事故，都可以在这样全真实的三维场景下进行还原，整个三维模型的建立，整个模拟的流程的研发，对于整个数字生产也是成本大大降低的，这个效率也是大大提高的。
这是我们在哈尔滨的案例，不同于全部粗暴拆完重新来的模式，对于这样一个高价值历史文物的建筑不能拆，需要非常精确的数据提供改造的数据基础。所以在这样的环境下，我们采用了非常高精度的优于1厘米的数据结果，无论从整个街区一直到单栋的建筑，到具体建筑本身的细节，都是用最高精度的方式进行还原。像建筑细节上的风化、缺失的痕迹，里面裸露的红砖可以一块一块数出来，一块一块量测出来，对于改建、保护复原提供了一个非常高高精度的数据基础。
基于这样一些场景进行改建后的效果模拟可以达到非常逼真，让人身临其境的感觉。时间关系，有一些先跳过了。最后给大家分享一下在香港同仁的案例，应该说是一个非常大型的工程，广州、深圳、香港的一个高铁项目整个项目里面是用到了工程设计的理念，以及实景建模的方式。
这是香港新九龙的高铁站，现场的复杂程度超过一万人的工作环境，对于工程进度的管理以及监理提出了非常高的要求。这也是首次在这么大型的工程上运用到我们实景建模的技术，进行智能化的检查。最初设计方案的时候，比较担心光靠拍照片这么复杂的各种各样层次的模型，能够达到一个怎么样的效果，这边其实让很多人也是非常意外的的非常复杂的工地，这是前后三个阶段的对比。可能很多人问，用来看比较好，实际上量测过程当中，香港同仁已经把这样模型用在实量检测上。通过超额分辨率的采集，前后对比，镖靶，实际对应每一个镖靶中心量测的精度，后面有统计精度。这是3种方式的对比，无论从成本，从效率以及数据成果的丰富性。
感谢大家的时间，我相信在中国的实景建模比较蓬勃大前提下，我们会看到无论从智慧城市还是方方面面工程管理上都会有新的思路以及创意给大家把实景建模应用在更多的行业上，谢谢大家。
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