1.引言
随着数字化转型的推进，数字孪生技术已从单纯追求逼真的可视化效果转向实际操作 与决策支持。这一转变在水利、港口等多个行业中尤为显著。（以下内容均来源于《数字孪生与智能算法白皮书2025》）
在水利行业中，基于 Unreal Engine（UE）构建的数字孪生系统不仅能展示河流、水库 等设施的三维模型，还能实时监控水位、流量等关键指标。借助大语言模型，水利管理人 员可以通过语音或文本指令查询如“未来 24 小时降雨量预测”等信息，无需手动操作复杂界面。例如，在洪水预警中，系统能快速响应自然语言提问，提供准确数据，增强应急响应的速度和准确性。
结合数字人技术，用户体验进一步提升。数字人作为虚拟助手，可以向公众解释紧急 情况下的疏散路线和安全措施，确保信息传达的及时性和准确性。日常运营中，数字人也能帮助新员工通过互动式培训了解水利设施的操作流程和应急响应步骤。
在港口管理方面，基于 UE 的数字孪生系统不仅展示港口设施的三维模型，还能实时 监控货物装卸、船舶进出港等情况。利用大语言模型，港口管理人员可以通过简单对话查 询特定泊位状态、预计到达时间等信息，极大提高了信息获取的便捷性。
这种技术进步使得数字孪生系统不仅美观，而且实用，特别是在水利等行业中显著增强了应急管理能力和操作便利性。
2.技术难点
将数字孪生、大语言模型及数字人技术集成到 Unreal Engine（UE）中，特别是在水利和港口行业中应用时，面临着多方面的技术挑战。
首先，实时数据的高效集成与处理是关 键，需要开发强大的接口来实时获取并整合来自多种传感器的数据，并在 UE 环境中动态 更新，确保信息的及时性和准确性。其次，创建高精度的三维模型以精确模拟实际环境， 同时优化这些模型以避免性能瓶颈，是实现高质量视觉效果的基础。
此外，集成自然语言 处理（NLP）服务使系统能够理解用户的语音或文本指令，要求通过插件或自定义模块将 外部 NLP 服务无缝接入 UE，并保证低延迟和高响应速度。数字人的实现同样复杂，需采 用先进的动画和面部捕捉技术创建逼真的虚拟角色，并确保其能够智能地回应用户交互。 跨平台兼容性也是一个重要考量，需优化项目以支持不同设备间的流畅运行，保障一致的用户体验。
最后，面对敏感数据的安全性和隐私保护问题，必须实施严格的安全措施，如加密通信和身份验证机制，确保系统的安全性与合规性。通过克服这些技术难点，可以构建出既美观又实用的数字孪生系统，显著提升水利和港口行业的管理效率和决策能力。
3.技术思路
3.1.大语言模型
现在，大语言模型在生活中给予了人们一定的生活便利，在数字孪生场景中同样有相 应的应用场景使得用户在使用体验上更为便捷，在实际数字孪生的场景中，我们正在探索的应用场景主要为两种，一个是基础的智能对话问答，二为业务指令的执行。
A. 数据准备与知识构建
针对不用的孪生场景（例如园区、水利、工业制造等行业），首先需要数据准备与知识构建，采集行业数据：收集设备手册、工艺参数、历史故障日志等非结构化文本（如工业设备维护手册、水利工程调度规程），采集传感器数据通过 OPC UA、MQTT 等协议接入实时传感器数据（如温度、压力、水位），导入 BIM/CAD 模型、高精度地图（如水利工程地形 DEM 数据）。构建行业知识图谱，例如：备故障模式（FMEA）、 工艺参数关联规则、水库调度规则、洪水演进因果链等等。
B. 模型选择与部署训练
其次，LLM 模型处理：根据场景复杂度选择模型（如 DeepSeek-V2-7B 适用于边 缘部署，GPT-4 用于云端复杂推理），将上述所准备的大量的行业数据对模型进行注 入，再根据不同的具体孪生项目进行更为偏好的模型训练，以达到更为精确的指令识 别和智能问答。
C. UE 项目 API 调用
最后在 UE 中，通过 UE 的 Http 模块与云端 LLM 服务交互，使用相应模型的官网 API 手册进行调用，开发自定义节点，将自然语言指令转换为 UE 行为逻辑，用户在 对话框中输入“该阿里园区总占地多少平米？”“当前水库的水位为多少米”等等问题，可以快速回答相应数据，让用户去掉繁琐的键鼠操作。当然也可以增加更为丰 富的多模态设计，例如语音输入，用户使用麦克风表达指令“打开 2 月份园区用电量趋势表”、“检查 xx 设备温度是否正常”等等，工程将根据语音识别指令展示对应 答案或者图表；动态渲染：根据 LLM 输出的参数（如泄洪流量数据）驱动 Niagara 粒 子系统模拟水流效果。
deepseek 官网 API 文档
调用 deepseek 对话 API
3.2.数字人
A. MetaHuman 插件
Epic 在 UE5 中提供了 MetaHuman 插件，该插件可以帮助我们快速创建创建数字 人，打开 Epic 平台并完成账号登录，在 Fab 中搜索 MetaHuman，将其添加到保存库 中并将其安装到引擎后再启动插件。
插件示意
B. 生成数字人
我们可以通过照片来生成数字或者在 UE 中打开 Brdge，里面提供了一些免费的人 物模型，下载下里后将资产导出，导出后可能会跳出一些插件未启用和插件设置的错 误，依照提示启用插件和设置插件属性即可。
导入到项目中，不仅包含模型资产，同时会自动将资产组合成一个简单的蓝图， 方便我们放置到场景中观察。
数字人截图
C. 对于数字人进行二次调整
在 UE 中创建 MeatHumanOdentity 资产，可以选择我们之前下载下来的模型，也 可以其他符合规范的资产，现在在 UE 中我们可以对数字人资产进行一些简单的调整。
完成后将资产同步到 Brdge 中，在个人资产中找到编辑过的资产，连接到 MetaHumanCreator 来对资产进行二次编辑，可以进行自定义捏脸，或者一些体型的设 置，完成后将会自动同步到 Brdeg 中，然后重新通过 3.2.2 的流程对新的数字人进行导入操作。
MetaHumanCreator
D. 实现交互逻辑 Epic 在 UE5 中提供了 MetaHuman SDK 插件，该插件可以实现在联网环境下数字 人输出声音，并且口型匹配数字人口型。我们可以通过该方式结合大语言模型，实现输入问题返回文本，再到数字人语音回答问题的流程。 我们可以利用 TTSTexttoSpeech()函数来动态控制数字人输出对应的语音。
文本转语音
再利用MetaHuman SDK 插件调用ATLAudiotoLipssync()函数来动态控制数字人输出文本的口型匹配。
调用示意
