元宇宙最近带火了一批公司，但元宇宙并非一个全新的概念，与它接近的“数字孪生”早在2010年便作为单独的分类被NASA归纳，而在此之前，泛数字孪生行业本身已经存在40余年，今天小编就来说说关于office常用的三大模块?下面更多详细答案一起来看看吧!
office常用的三大模块
元宇宙最近带火了一批公司，但元宇宙并非一个全新的概念，与它接近的“数字孪生”早在2010年便作为单独的分类被NASA归纳，而在此之前，泛数字孪生行业本身已经存在40余年。
成立于2014年的DataMesh（北京商询科技有限公司）是一家专注于数字孪生平台的高新技术企业。公司的理念是使用数字孪生技术帮助普通人变成专家，提高一线人员能力，优化社会生产力结构。实现物理世界与数字世界的虚实映射和仿真，打造工业、建筑场景下的“元宇宙”，为企业实现数据到人最后一公里的降本增效。
公司创始人李劼早年间供职于微软，是Office 365SharePoint团队的核心成员，Office 365将办公软件与云服务相结合，利用大数据打通人员、文档、工作流程之间的关系，极大地提高了员工之间的协同效率。
但李劼发现，微软作为一家全球性企业，它的Office产品更多服务于信息工作者，也就是通常所说的办公室白领，业务场景比较宽泛，针对细分的工业、建筑等专业领域则少有涉及，而专业领域的传统数字孪生软件供应商主要服务的是设计、制造环节，在针对一线人员的协同和云计算方面又缺乏经验。这就导致了工业、建筑领域上下游之间的数据协同难以打通，上游的数据不知如何利用，无法实时赋能到一线的企业员工，过程数据缺乏可视化、标准化管理和应用，导致企业下游的运营成本过高。
供给有限的另一侧则是需求的旺盛，据工信部数据，目前中国工业互联网平台连接的企业已经超过18万家，在全体工业企业中占比50%，建筑领域BIM化也已经成为主流，中国总体的产业工人达到了4亿的规模，在需求侧已经形成了海量的数字化需求空间，但受制于工业、建筑领域缺乏类似于Office365的应用，大量的数据资产在一线人员手中毫无作用。
基于对工业领域的观察，DataMesh决定从工业、建筑等细分领域切入，将数字孪生、混合现实以及云服务相结合，形成零代码SaaS工具，实现工业知识的协同传递，为一线工人赋能，最终利用数据驱动达到降本增效的功能。
具体来看，DataMesh首先在业务端总结需求并提取数据，再通过数据孪生平台快速建立孪生场景和标准化流程，并对各类场景进行仿真预测，最后在应用端实现方案落地。其整体流程是数据层—数字孪生平台—功能应用。
在寻找具体的场景时，DataMesh将业务场景锁定在培训、流程规划、售后和整场数字孪生这4个场景。以培训场景为例，过往工程机械企业对操作手的培训成本非常高，在没有数字孪生技术的支持下，企业都是用货真价实的机器来培训员工，大量设备的采购、维护对企业来说无疑是一个巨大的成本开支，而使用数字孪生技术后，通过仿真场景的应用，企业便能摆脱对“真机器”的依赖，减少了对采购、燃油和维修维护的需求，提高机台使用效率，更重要的是可以减少安全隐患。
举例来说，大型工程机器只要操作失误就可能会出现侧翻等事故，造成人员伤亡，而数字孪生的仿真技术则减少了操作培训中使用“真枪实弹”带来的安全隐患。据李劼透露，在工程机械行业，用真机培训员工一天可能会耗掉四五千块的柴油，而使用数字孪生技术后，一天最多只会损耗200多元的电费，而且环保无污染。
目前DataMesh数字孪生平台已广泛应用于工业制造、建筑建造与运维行业，支持培训、巡检、维护、装配、施工、监理等场景，标杆客户包括：、山河智能、奥托立夫、吉利、美的、BellSystem24、大林组、鹿岛建设、清水建设、户田建设、三井住友建设、顺丰等。产品从最初就采取国际化的方式发展，以纯SaaS服务的形式远销海外，已经被日本、新加坡、澳大利亚数十家工业和建筑企业采用。面向国内用户，DataMesh则采用“SaaS 服务”的商业模式,保障客户的数据和业务流程正确导入。
在产品的交付周期上，DataMesh最快可以实现24小时内交付产品，以海外用户为例，由于交付的是纯SaaS服务，对于DataMesh来说只需要激活产品，剩下的就是培训工作，用户在简单培训后即可通过DataMesh Director自行设计数字孪生场景和流程并一键发布到各种移动终端上。但如果涉及数据上云服务，交付周期就会相对更长一些，最长的大概在3个月左右，“像工程机械的机理、生产制造的流程都是需要不断去摸索的，这些东西都是需要时间来积累经验和模板的。”
而经验的累积也是其竞争优势，李劼举例道，“我们的平台可以实现基于空间位置的无限动态数据加载，比如说一座货运站的BIM数据内可能就包含几十万个结构件，常见的BIM软件根本做不到实时加载动态渲染，但是我们的平台对BIM数据解析上云后可以在保留完整子结构的前提下支持在所有移动设备上的实时渲染，同时支持IoT设备的实时数据叠加。”
在李劼看来，构建数字孪生体并非一朝一夕就能实现，对许多新入门的公司而言，会有许多意想不到的麻烦，“我们的数字孪生技术说到底是给一线员工使用的，不是在大屏上给老板演示的，这两件事的难度不是同一个级别的。”
在融资层面，近期DataMesh宣布完成了由基石基金领投、联想创投等机构跟投的B1轮融资。据透露，下一轮融资目前也在筹划中。
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