类型b：学术报告

作者及机构
本文由李璐颖（北京师范大学信息化建设办公室）、陈平（北京师范大学科研院）、王兴建和李春晓（北京师范大学信息化建设办公室）共同完成，发表于《通信学报》（Journal on Communications）2024年11月第45卷第z2期。

主题
论文题为《面向数字孪生的智慧校园研究与设计》，聚焦数字孪生技术（Digital Twin, DT）在教育数字化转型背景下的智慧校园建设潜力，提出逻辑模型、技术架构及三阶段演进路径。

主要观点与论据

1. 数字孪生技术在教育领域的应用潜力
论文首先综述了数字孪生技术的发展历程，从2003年Michael Grieves提出概念到工业4.0、智慧城市等领域的广泛应用，强调其通过实时数据映射与交互优化系统的能力。在教育领域，数字孪生已应用于校园管理（如碳排放优化、车辆跟踪）、教学（个性化学习空间、远程实验）及科研（跨学科协作、虚拟实验室）。例如，Kim等（2023）通过数字孪生优化校园能耗，而Zhang等（2022）开发了教师数字孪生体辅助教学。这些案例表明，数字孪生技术可提升校园运营效率与教育质量。

2. 数字孪生智慧校园的概念与逻辑模型
作者提出数字孪生智慧校园的核心是构建与现实校园同步的虚拟数字副本，具备全要素数字化、以实映虚、以虚控实等特征。基于Grieves的PLM模型和陶飞等的五维模型，论文设计了一个四部分逻辑模型：现实校园（Real Campus, RC）、孪生校园（Twin Campus, TC）、数字孪生过程（Digital Twin Process, DTP）及双向连接。DTP分为数据融合层（整合多源数据）和孪生能力层（模型管理与分析），支持“以实映虚”的实时映射和“以虚控实”的智能决策。

3. “六横三纵”技术架构与关键技术
技术架构包含六个横向层级（实体要素层、泛在感知层、数据融合层、孪生能力层、人机交互层、孪生应用层）和三个纵向支撑体系（标准规范、IT与数据安全、数字化运营）。关键技术包括：
- 多源数据融合：通过ETL（Extract-Transform-Load）和数据集市整合异构数据。
- 高性能计算：依赖云计算与边缘计算实现实时处理，未来可能引入量子计算。
- 数字孪生模型算法：除建筑、设备孪生体外，创新性提出“数字人孪生体”，模拟师生行为模式。
- 实时通信：5G和TSN（Time-Sensitive Networking）技术保障低延迟数据同步。

4. 三阶段演进路径
基于GB/T 43439-2023成熟度模型，论文提出分阶段实施策略：
- 可视级（静态建模）：完成基础数据治理与几何级可视化，如校园导览系统。
- 可用级（动态监测）：实现业务孪生体构建，例如智能教室能耗监控。
- 可控级（智能优化）：通过数字人孪生体和AI预测模型（如人流管理）实现全面控制。

论文价值与意义
本文的理论贡献在于明确了数字孪生智慧校园的概念内涵，并提出可落地的技术框架与实施路径。实践层面，为高校数字化转型提供了从规划到运营的参考，尤其强调跨校区管理、低碳校园等现实挑战的解决方案。例如，通过数字孪生优化多校区资源调配，或利用虚拟实验减少实体实验室的能耗。

亮点
- 创新模型：将PLM与五维模型结合，细化出教育场景专用的逻辑模型。
- 技术整合：首次在教育领域系统化提出“数字人孪生体”概念，拓展了传统DT的物-事映射范畴。
- 标准化指导：依托国家标准设计演进路径，增强方案的可操作性。

补充价值
论文还指出数字孪生校园建设需解决数据治理、模型准确性等技术难点，并呼吁校企合作推动技术落地。这些观点为后续研究指明了方向，例如开发轻量化孪生引擎以降低部署成本。