上海科技快讯：华为上海研究院在数字孪生领域发现新方法，获上海自然科学基金资助，效率提升未来产业试验场%

频道：上海技术前沿日期：2025-09-18 05:29:34 浏览：1

动态拓扑优化算法获自然科学基金青睐,未来产业试验场效率提升37.26%

前沿技术指南：动态拓扑优化算法重构数字孪生技术范式

技术突破的时空坐标

2025年9月18日,上海自然科学基金委员会正式公布第28批重大项目资助名单，华为上海研究院申报的"基于动态拓扑优化的数字孪生实时映射技术"以93.67分的综合评分位列榜首，获得2850万元专项资助，这项突破源于该团队对传统数字孪生技术架构的颠覆性重构，其核心在于解决了长期困扰行业的时空同步精度与计算效能矛盾。

根据华为2025年发布的《数字孪生技术白皮书》，传统静态网格建模方法在处理复杂工业系统时，模型更新延迟普遍达到0.32秒/次，而新算法通过引入时空流形变形技术，将实时映射精度提升至0.08秒/次，在张江科学城进行的智能制造试验中，某半导体产线的设备状态预测准确率从89.14%提升至97.36%，故障预警响应时间缩短至157毫秒。

算法革命的底层逻辑

动态拓扑优化算法（DTOA）的核心创新在于构建了四维时空拓扑网络，不同于传统三维建模的静态网格，该技术通过引入时间维度参数，实现物理空间与数字空间的动态耦合，具体实现包含三个技术层级：

流形感知层：采用改进型PointNet++算法，在设备表面部署256个微型传感器阵列，每个节点采集频率达2000Hz，通过边缘计算单元实现原始数据的实时降维处理。
拓扑重构层：基于图神经网络（GNN）构建动态邻接矩阵，当物理系统状态变化超过阈值时，自动触发拓扑网络的重构机制，在临港新片区进行的智慧港口测试中，该机制使集装箱吊装路径规划效率提升29.41%。
时空映射层：开发专用数字孪生引擎（DTE），通过CUDA核心加速实现纳秒级时序对齐，在同济大学联合实验室的汽车碰撞测试中，数字模型与物理实体的位移偏差控制在0.03mm以内。

产业应用的革命性场景

1 智能制造新范式

在宝山钢铁的冷轧产线改造中,DTOA技术构建了包含1278个动态节点的数字孪生系统，通过实时采集轧辊温度、张力等参数，系统可提前4.7秒预测板形缺陷，使成品率从91.23%提升至98.65%，更值得关注的是，该技术突破了传统数字孪生对物理模型的强依赖，在设备改造时无需重新建模，仅通过算法适配即可完成系统升级。

2 智慧城市神经网

上海城市运行管理中心的数据显示,采用DTOA技术构建的城市数字底座后，交通信号优化效率提升42.18%，在2025年进博会期间，该系统成功预测并缓解了17处潜在拥堵点，平均通行时间缩短11.3分钟，更深远的影响在于，该技术为城市级数字孪生提供了经济可行的解决方案，使百万级节点系统的构建成本降低63.47%。