在数字空间构建物理对象的数字化表示，现实世界中的物理对象和数字空间中的孪生体能够实现双向映射、数据连接和状态交互。

统一提取模型的几何信息及语义信息做实例化存储，以三角面为最小单位，基于GIS数据瓦片化渲染的思路对整个场景的三角面进行管理，从而可以做到在一个场景内实现近乎无上限的BIM模型加载和渲染。

久瓴数智知识平台是一个综合性的智能知识管理系统，专注于各类数据的知识抽取、解析和管理。支持构建起一个动态更新的知识库。可以通过直观的用户界面手动配置和管理知识条目，确保知识库的准确性和时效性。针对水利、林业、医疗等垂直行业，提供定制化的数据抽取和分析模块。平台具备强大的可视化工具，允许用户以图形化的方式查看和理解复杂的知识数据结构。同时提供标准化的API接口，支持不同系统和AI引擎的调用，确保了数据交换的兼容性和互操作性。同时，平台注重安全性和合规性，实施了访问控制和数据加密措施，保护了知识产权和用户隐私，符合数据保护法规和行业标准。

多源异构大数据平台不仅支持常见的结构化数据，也支持矢量、模型、图层等多源异构数据的管理，确保数据从采集到服务、治理再到资产管理的整个生命周期都能得到有效的管理和优化。平台提供统一的数据访问接口，支持多种服务模式，满足不同业务场景下的数据需求。支持建立完善的治理框架，涵盖数据质量、安全、合规等多个方面。实施数据分类和元数据管理，为数据提供清晰的业务和技术描述，并通过数据质量监控和异常检测，保障数据的准确性和一致性。同时，基于访问控制和数据加密技术，确保数据的安全性和隐私性。支持构建数据资产目录，实现对数据资产的全面管理和跟踪。通过数据血缘分析，追踪数据的来源、流向和依赖关系，并通过数据价值评估和成本分析，优化数据资产的使用和维护。

该模型结合高精度地形数据和水文参数，结合流体动力学原理，对水流的传播、扩散和淹没深度进行实时仿真。模型能够展示不同流量级和地形条件下的淹没效果，帮助预测洪水的潜在影响区域。通过可视化技术，三维淹没仿真模型能够以直观的方式呈现洪水动态过程，为防洪规划、应急响应和灾害风险评估提供科学依据。此外，模型支持与地理信息系统（GIS）等工具的集成，增强了数据的分析和处理能力，使得决策者能够更加精确地评估洪水风险并制定相应的应对策略。

疫木识别模型是一种基于松材线虫病识别的智能监测模型，利用机器学习和图像处理技术对受感染的树木 进行快速准确的识别。该模型通过分析树木的图像数据，识别出由松材线虫引起的典型症状，如枯死、变色和异常形态特征。通过训练海量的健康和受感染树木图像，模型能够学习区分正常和疫木的特征，实现自动化的疫木检测

基于行业特色进行定向优化的智能大模型，可有效与数字孪生系统进行结合和联动。可根据不同业务场景提供数据查询、知识查询、任务调度、智能决策等各维度的AI能力，支持基于已有的业务及知识数据进行垂向的训练迭代，可为不同数字孪生或业务系统提供有力的AI能力支撑。