Unity为什么可以做数字孪生仿真模拟？Unity不是做游戏的引擎么？ 第1页

某游戏前Unity3D主程前来讲讲。

我从2014年开始使用Unity，最后使用的Unity版本是5.X，后面因转做机器学习这块，之后就没怎么用过unity了，感觉错过了元宇宙风口（哈哈哈哈开玩笑的，我对元宇宙仅仅保持观望态度，而且我更喜欢搞机器学习）

有一段时间没用了，有点生疏了，这里就稍微讲讲个人浅见，如不够深刻，请见谅。

Unity作为游戏引擎，上手其实还是很低门槛的。我们2014年时为了给投资人展示我们想做的玩法，仅仅用了一周，就做一个3D射击游戏demo。其实做3D游戏，何妨不是一种在虚拟空间的仿真呢。

通过拖拽的方式，你可以设置：

• 多个相机。大家打游戏的时候，例如飞车游戏，你可以切换不同的视角，在unity中实现起来很简单，在汽车上绑定几个相机，切换视角时，激活其中一个相机就好。
• 把属性直接拖拽到模型上，控制模型的行为和表现。例如下图，有一个Camera Follow的代码来控制相机跟随

当然，在object里挂载代码并非是一个好的实践，这会让代码分散，同时不方便做版本管理。但在快速出demo阶段，用用无妨。

除了上面说到的，Unity引擎一个方便的地方是它的物理引擎。例如物体上还可以挂载其他属性，例如Collider属性，这样两个物体碰撞时的行为引擎就会自动计算出来。例如下图这种碰撞加抛物线效果，完全不需要你写代码实现，只需要加碰撞盒子，设置刚体，设置重力即可。

你还可以设置光照，让场景拥有阴影。不过实时计算阴影是很费资源的，如果光源是平行光且角度不变，你可以提前做好场景烘焙。所谓场景烘培，就是在unity里提前计算好阴影的位置，生成lightmap，贴在原场景上。

当然，用Unity建模是非常难的，不过Unity对其他建模软件的模型支持得很好，Maya或3D Max建模完成后，导入Unity里用就行了。

在我转行后，Unity的新版本还有机器学习，从这个版本开始我就没用过Unity了，不过看过几个demo，知道unity的ML-Agents能做什么（嘿嘿，还好我是搞机器学习的）。ML-Agents使用了强化学习，使得角色可以更智能。说句题外话，在ML-Agents出来前，我们也做过简单的基于规则的AI。虽然叫AI，其实只是个有限状态机（FSM），和机器学习一点关系都没有。

讲完Unity这些特性后，可以开始回答问题，为啥Unity为什么可以做数字孪生仿真模拟？

数字孪生业界普遍定义为^[1]：

将数字孪生技术定义为：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

做数字孪生仿真模拟，我们需要：

• 快速可用3D的开发环境。哦对了，Unity里可以用米作为计量单位，你可以完全1：1的模拟某个物体。
• 环境仿真。例如光照和场景烘培。
• 物理引擎。当然，如果你设置的碰撞体是立方体或者圆柱体，碰撞时计算就会少很多，但如果是不规则的碰撞盒子，那么计算量会变大，仿真时需要取舍。
• 机器学习。可以让仿真环境多一些智能体行为。

举个具体的例子。我们想做一个地区交通状态的数字孪生，看看自动驾驶在这个地区是否可行，我们可以在unity里建立这个城市的地图，然后试试在不同地方放入一定数量的车辆，通过第三方API来控制车辆自动驾驶，我们可以从中得知地区能容纳多少车，发生交通事故的频率及严重性等等，从而助力城市治理。

所以，确实Unity能满足数字孪生仿真的基本要求。

不过，Unity的功能也是有限的，在NLP（例如语音合成），计算机视觉这块，Unity以及第三方unity库能提供的功能非常少，如果要做好数字孪生模拟，仅仅靠unity还不够，还得通过第三方的API，才能使得数字孪生仿真效果更智能。但Unity作为数字孪生仿真模拟的容器，确实是非常适合的。

参考

1. ^ 《智能制造术语解读》