数字孪生技术在智慧粮库的应用依赖于数字化粮库的建设基础，即丰富实时的感知数据、高效的数据传输网络及协议，在此基础上应用数字孪生技术，通过将高精确度的多维模型集合、态势感知和重构技术以及行业知识模型算法相结合，不但可以实现粮食仓储自动化控制的预测和决策辅助，而且通过持续的训练积累，可实现自动化的反馈控制，从而真正构建智慧粮库，降低粮库的仓储保管成本，提高粮食仓储品质及效率。一个典型的数字孪生应用架构如图 1所示。

北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年，专注于创新性的“视频孪生(实时实景数字孪生)”技术研发与应用。目前，智汇云舟依托自研“孪舟”数字孪生专属引擎，推出了“披萨”低代码PaaS视频孪生开发平台、“速融咖啡”视频孪生一体机及视频孪生行业解决方案等多个产品线。

2.1 感知层

数字孪生技术的数据基础是丰富的实时数据来源，智慧粮库建设逐步构建了传感器网络，在传统的温湿度传感器基础上，逐步引入了视频监控、光电检测、气体检测等更为先进的监测技术。同时，伴随采用气调储粮技术替代传统熏蒸技术等技术革新，原有监测传感设备也面临着技术升级和更新。智慧粮库建设的趋势是部署更多种类和数量的传感器以实现更广泛的覆盖面，从而采集更丰富的监测数据，构建更立体的传感器网络。

2.2 传输层

数字孪生技术的孪生映射基础是高实时性的数据同步。目前，智慧粮库建设逐步普及了现场的数据传输网络，同时采用了传统的工业现场总线协议和新兴的物联网相关的数据传输协议。常见协议包括 Modbus、OPC、MQTT，为数字孪生技术所需的高实时性数据同步提供广泛且可靠的数据来源。

2.3 模型层

数字孪生技术的孪生体构建基础是高精确度的多维模型集合，其中既包含传统的三维可视化模型(CAD)，仿真模型(CAE)，又包括预测控制模型(Model PredictiveControl)。CAD 模型技术主要用于构建智慧粮库的三维可视化场景，CAE 模型技术主要用于构建粮仓内的温度场及流场可视化模型，预测控制模型技术主要用于根据感知数据进行建模，预测后续可能出现的问题，并有针对性地提供辅助决策，帮助工作人员降低故障出现概率。

2.4 应用层

应用层主要包括基于感知数据和孪生模型实现的具体应用，包括数据展示、分析预测、辅助决策、自动反馈控制等，这些都属于态势感知及重构技术的范畴。数字孪生技术的孪生可视化展现基础来自态势感知和重构，这是智慧粮库建设目前尚未大规模涉及的领域。采用态势感知技术可以实现对感知数据的辨识、关联和整合，并且在时间上进行推断，以判断其会怎样影响未来的操作环境，最终将这些可能性信息通过可视化形式展现给智慧粮库系统的用户，为其决策提供参考。

基于数字孪生技术的智慧粮库应用研究将极大程度地解决我国粮食仓储智慧化建设的迫切需求，为智慧粮库及相关装备技术的研发、测试、评价等提供科学有效的试验和验证，对提升我国粮食仓储智能化、智慧化水平，确保粮食安全战略的实施具有重要意义。