已有摄像头
可先接入视频感知，让已有画面形成可用信息。
从现场视频开始
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水产养殖场数字孪生
真实项目实践 GTwin × GSense × GForesight
看见现场之后，
从整个基地，
01 / 基地总览 从全场视角理解养殖现场GTwin 每一口池，
02 / 养殖单元 室内养殖池数字孪生
水质数据，
从“看场景”，到“在场景中看数据” 让数据回到
入水水质查看节点信息 ↗ 
出水水质查看节点信息 ↗
让摄像头从“能看”
GSense 水下视频的实时感知分析
从现场信息，
GForesight / 推演过程 
Agent 协同对话式分析过程 ↗ 
报告输出分析结果与说明 ↗
从养殖现场到分析结果，
如果换成你的养殖场，
01 / VIDEO 02 / DATA 03 / SPACE 04 / BUSINESS
01 — AQUACULTURE / CASE STUDY
水产养殖场数字孪生
智能养殖实践
把养殖场搬进数字空间，
让空间、数据、视频感知与推演分析
真正连接起来。
空间 · 数据 · 感知 · 推演
果动智能基于 GTwin、GSense 与 GForesight，构建面向虾场养殖场景的数字孪生系统。通过三维场景、数据接入、视频感知与推演分析的协同，让养殖现场更直观、更可感知，也为后续管理决策提供更多依据。
02 — 项目缘起
看见现场之后，
如何把信息连接起来？
在养殖管理中，真正重要的信息并不只来自一个监控画面，也不只来自一张数据表。
把空间、数据、视频与分析结果
重新组织起来。
让空间、数据、视频和分析回到同一个养殖现场。
- 01
场区分散，整体情况难以直观掌握
从整个基地到单个养殖单元，需要一个共同的空间视角。
- 02
水质与环境数据分布在不同节点
数据需要回到它所对应的真实位置。
- 03
看得到视频，还需要理解状态
摄像头画面需要进一步形成可用的分析信息。
- 04
现场信息与后续判断缺少连接
让多源信息为分析与推演提供依据。
03 — GTWIN / 空间孪生
从整个基地，
到一口养殖池
系统首先把真实养殖场映射到数字空间中。从全场总览进入室内养殖区域，养殖池的布局与关键节点有了可查看、可承载数据的空间基础。
由场区，深入养殖单元
每一口池，
都有自己的数字位置。
室内养殖区域的布局、养殖池与关键节点，在同一个空间中呈现。后续的水质、感知和分析能力，都建立在这个空间基础之上。
查看室内养殖单元
04 — 水质 / 数据接入
水质数据，
不再只是表格
关键数据直接挂接到真实的空间对象上。点击场景中的关键节点，就能查看入水与出水水质，在对应位置理解“这里的状态如何”。
让数据回到
发生的位置。
温度、氨氮、亚硝酸盐、溶解氧、氧化还原电位、浊度、盐度、pH，在对应节点中查看。
查看入水 / 出水节点
05 — GSENSE / 视频感知
让摄像头从“能看”
走向“能感知”
通过 GSense 实时感知水下视频，为养殖观察与现场判断提供支持。
- 虾群目标识别
- 数量统计
- 活性趋势
- 活性分布
从视频画面，到可用信息
06 — GFORESIGHT / 辅助推演
从现场信息，
走向辅助推演
Agent 协同 / 多情景推演 / 报告输出
查看更多推演过程
为养殖经营与生产问题提供辅助判断，不替代人的管理决策。
P10/P50/P90
多情景推演 · 分位路径，为判断提供参考
07 — 系统协同
从养殖现场到分析结果，
信息是如何流动的？
- 01
GTwin
空间孪生
把养殖场与养殖单元
放进数字空间。 - 02
水质 / 环境
数据接入
将入水、出水、环境等
关键数据接入系统。 - 03
GSense
视频感知
对水下视频进行识别、
数量统计与活性分析。 - 04
GForesight
分析推演
基于已有信息进行
推演分析与结果输出。
从空间建模，到数据接入，再到视频感知与推演分析，
逐步把养殖现场组织成一个可查看、可理解、可进一步分析的数字化养殖场景。
08 — 从你的现有基础出发
如果换成你的养殖场，
也可以这样开始
规模、设备基础和管理重点各不相同。可以根据已有条件逐步建设，先从关键环节开始，不要求一次性重做。
已有传感器
可先接入水质与环境数据。
从关键数据开始已有场区数据
基于场区模型或无人机数据，先建立数字孪生总览。
从空间基础开始已有业务系统
结合现有管理流程与业务基础，按实际需求逐步扩展。
从管理需求开始