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5 服务模型物模型智能服务通过对异构物联网终端设备、物理环境、软件组件、物理过程、智能策略以及通信的建模，构建数字映射环境，实现数字孪生环境智能演化、资源优化调度，支持对基于物模型的物联网系统进行仿真和智能化分析。物模型智能服务应具备数字孪生、智能策略和可视化功能实体，支持对基于物模型的物联网系统进行仿真和智能化分析。 数字孪生基于真实物理环境建立对应的虚拟数字环境，智能策略通过数字孪生训练产生相应的人工智能模型，推演仿真结果并通过数字孪生反馈至真实物理环境，为物模型智能服务赋予智能，可视化呈现数字孪生环境与演化规则，建立系统全局视野。其中数字孪生和智能策略为物模型智能服务的主体功能，可视化为物模型智能服务的辅助功能。 服务模型用于构建物模型智能服务，应支持对终端设备、物理环境、软件组件、物理过程、智能策略以及通信的建模，以支持数字孪生和智能策略功能的实现。服务模型构成如图1 所示，包含数字孪生、智能策略和两者之间的信息交互。 图1 服务模型数字孪生通过物联网终端设备的数据反馈，建立与真实物理环境相对应的虚拟数字环境。其中， 物模型智能服务中的对象实体由事物进行定义，物模型智能服务中对象实体所处的环境由环境进行定义。事物宜包括静态属性、结构化属性、功能、状态图；环境宜包括静态属性、结构化属性、功能、 状态图。 智能策略通过控制器建立智能控制策略。控制器宜包括静态属性、模型参数、状态图，控制器宜基于人工智能模型实现。智能策略通过数字孪生实现推演仿真，并将结果反馈至真实物理环境，将大规模信息世界与物理世界作为一个整体来进行感知、执行、传递与控制。 事物、环境、控制器间通过通信实现信息交互。通信宜包含消息与通信协议两部分，其中消息定 std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 4 义通信的内容，通信协议定义通信时所遵循的规则和约定。通过通信协议在端口之间传递消息，实现事物、环境和控制器三者之间的通信。 用户通过描述完善的服务模型，在相应的编译系统中生成云端和终端代码，并将统一生成代码部署到物联网平台，从而构建安全完整的物模型智能服务。

1 概述事物用于定义物模型智能服务中的对象实体，包括但不限于抽象物理概念、真实物理设备或虚拟数字孪生体。 图2 事物的构成组件事物的构成组件如图2 所示，静态属性用于存储物模型智能服务中对象实体的基本特性，结构化属性用于表示对象实体的虚拟化实例，状态图以及状态图内部的事件和卫式条件用于描述对象实体的行为；功能用于计算或完成某项动作。事物通过端口与其他事物或者外部程序/系统进行通信。 事物构成组件的功能要求如表1 所示。 表1 事物构成组件的功能要求组件名称功能事物唯一指定系统中的事物，宜满足一定的命名规则。 静态属性存储简单数据类型信息的变量。用于表征事物的简单特性，如温度、湿度等，具体信息由传感器等设备给出。属性由属性名和数据类型组成，属性名须符合一定的命名规则，数据类型包括整型数据、浮点型数据、字符型数据、数组类型数据等。 结构化属性用于支持事物对已定义事物进行引用，通过事物引用从而使得不同事物之间产生关联。结构化属性宜支持对事物属性的引用，以支持一个事物具有其他事物的通用能力。结构化属性用于定义物模型智能服务中对象实体的虚拟化实例。 功能描述事物具体而又复杂的行为，如数据处理或物理过程，包括但不限于功能定义的表达式和动作。宜支持描述系统运行中的各种动作、需求以及模拟真实世界的物理过程。 状态图描述事物的宏观行为逻辑，控制事物运行的整体流程。 端口规定事物与其外部程序/系统之间，或事物与其他事物之间的特定交互点。端口包含发送消息与接收消息，形成事物与外部程序/系统或其他事物间的信道。端口由端口名和消息集组成。其中消息集分为接收消息集和发送消息集。发送消息集为从端口发送出去的消息集合，接收消息集为从端口接收的消息集合。 std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 5 6。

2 事物的状态图事物的状态图用于描述事物的宏观行为逻辑，控制事物运行的整体流程，通常宜具备三个状态， 分别为初始状态、运行状态与停止状态，如图3所示。 图3 事物的状态图在初始状态，事物设置初始观测/状态信息，将初始观测信息发送至环境，并跳转至运行状态。 在运行状态，若接收到环境发送的动作命令，则设置自身的动作，将自身观测信息发送至环境； 若接收到重置命令，则跳转至初始状态；若接收到完成命令，则跳转至停止状态并停止运行。

3 功能功能对物理过程或其他处理过程进行详细的描述和封装，由功能名、参数、返回值以及功能体定义。功能由动作与表达式两大组件构成，如图4 所示。动作描述事物的行为，表达式描述事物的计算。 图4 功能的构成组件动作是事物具备的一系列行为，包括但不限于以下组成： ——动作集合：表征当前或某一区域中动作集合； std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 6 ——策略调用(Strategy Call)：按照策略定义的输入和输出形式，调用事物中所引用的策略，输入数据并获取策略的输出结果；

——消息动作：通过事物的端口接收外部事物/外部软件/系统所发送的消息并封装成相应事件或将内部消息发送到外部事物/外部软件/系统。 表达式用于定义事物的计算过程，表达式须支持基本的变量定义、赋值、算术运算、逻辑运算、 数组操作以及功能调用，对于表达式的解释取决于表达式的语境。表达式包括但不限于以下组成部分： ——变量定义：在功能和动作块等命名空间中为储存计算结果或表示值定义变量，变量应具有对应的数据类型；

——赋值：将某一数值赋给某个变量的过程；

——算数运算(Arithmetic Operation)：宜包括但不限于：加、减、乘、除、自增、自减，表征算术层面上变化的物理量与数量的变化；

——逻辑运算(Logical Operation)：宜包括但不限于：与、或、非、真、假、等于、不等于、 小于、大于、大于等于、小于等于、异或、同或。表征数学符号化的逻辑推演，依赖于各种符号的组合规律，用于实现事物变量中的逻辑运算；

——数组操作(Array Operation)：宜表示针对数组进行逻辑运算或算数运算，常用于实现事物变量中多维数据或序列数据的操作；

——功能调用(Function Call)：宜通过功能名以及参数调用已经过声明和定义的功能。

7 环境环境定义物模型智能服务中对象实体所处的环境，用于模拟仿真真实物理环境的演化计算过程。 环境的构成组件如图5 所示，其中功能的具体定义详见6.3。 图5 环境的构成组件环境构成组件的功能要求如表2 所示。 表2 环境构成组件的功能要求组件名称功能环境唯一指定系统中的数字环境，应满足一定的命名规则。 静态属性存储简单数据类型信息的变量。静态属性由属性名和数据类型组成，属性名应符合一定的命名规则，数据类型宜包括：整型数据，浮点型数据，字符型数据，数组类型数据等。 结构化属性支持环境对定义的事物进行引用，用于定义在当前数字环境中设备的虚拟化实例。 std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 7 功能描述环境具体而又复杂的行为，如数据处理，物理过程，包括但不限于动作功能与表达功能。宜定义在环境运行所具备的各种动作、需求与发生在环境中模拟真实世界的物理过程。 状态图描述环境宏观行为逻辑以及环境自身运转的整体流程。 端口规定环境与其外部程序/系统之间、或环境与其它事物之间的特定交互点。 端口应包含发送消息与接收消息，支持连接到其他端口上，形成环境与外部程序/ 系统或其他事物间的信道。端口由端口名和消息集组成。其中消息集分为接收消息集和发送消息集。发送消息集为从端口发送出去的消息集合，接收消息集为从端口接收的消息集合。 环境的状态图如图6所示，用于描述环境的宏观行为逻辑，模拟仿真真实物理环境的演化计算过程。 通常宜具备三个状态，分别为初始状态、运行状态与停止状态。 图6 环境的状态图在初始状态，环境接收事物发送的观测信息，将观测信息发送至控制器，并跳转至运行状态。 在运行状态，若接收到控制器发送过来的控制命令，宜根据物理规律模拟计算事物应执行的动作， 将对应的动作命令下发至事物，等待事物传来的观测信息，并将观测信息发送至控制器；若接收到控制器的重置命令，则跳转至初始状态；若接收到完成命令，则跳转至停止状态。

1 概述控制器定义物模型智能服务的控制方法，描述系统的智能策略。控制器的构成组件如图7 所示， 其中静态属性、端口的具体定义详见第6 章。 std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 8 图7 控制器的构成组件控制器应支持使用简单的动作和表达式功能等控制逻辑定义。控制器宜支持使用人工智能模型如神经网络、强化学习模型等定义。控制器宜支持下列方式构建： ——自定义策略构建：控制器宜支持自定义策略，宜涵盖但不限于以下种类： 多智能体协同控制：通过对多个智能体之间的合作、竞争等关系进行抽象建模，使用强化学习等人工智能模型或算法共同协作探寻出完成任务的近似最优方法； 智能规划：对周围环境进行认识与分析，根据预定实现的目标，对若干供选择的动作及所提供的资源限制和相关约束进行推理，综合制定出实现目标的动作序列。例如智能路径最优规划等； 复杂网络分析：将复杂系统抽象成节点和边构成的网络，刻画网络拓扑结构，分析网络的演化和机制、网络功能； 大数据分析：对产生速度快、类型多、有价值的规模巨大的数据进行评估和预测，发掘数据中有价值的规律； 语音处理：分析语音信号的统计特性，实现自动识别语音、机器合成以及语音感知； 自然语言处理：对自然语言进行分析，实现社交媒体推荐、知识问答等功能； 图像处理：对图像进行分析，实现图像分类、目标检测、图像分割等功能。

——自定义神经网络：控制器宜支持自定义神经网络，支持设置自定义神经网络的层数、每层网络的神经元个数、激活功能，以及输入输出维度等。

——外部算法模型指定：控制器宜支持外部算法模型指定，即指定使用外部现有的算法模型，以实现复杂的难以建模的控制算法。

2 参数设定参数设定应支持按照下列方式为控制器设定相应的参数： ——输入输出参数设定：控制器中定义好人工智能控制算法模型后，参数设定应支持为模型设定输入输出参数，如定义了强化学习模型，须设定其输入的状态来自其状态功能，其输出的状态保存到指定基本属性中； std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 9 ——超参数设定：对于基于深度神经网络的人工智能算法，超参数设定应支持为其设定训练的超参数如梯度下降算法，学习率等；

——外部模型参数设定：外部模型参数设定为控制器设定相关外部模型参数，如多智能体强化学习算法的智能体数量，智能体所使用的神经网络模型等。

3 控制器的状态图控制器的状态图如图8 所示，用于描述智能控制策略的宏观行为逻辑，控制器接受环境发送的观测数据并进行控制命令下发的整体流程。通常宜具备三个状态，分别为初始状态、运行状态和停止状态。 图8 控制器的状态图在初始状态，控制器若接收到环境发送过来的初始观测信息，则进入运行状态。 在运行状态中，控制器使用环境发送的观测信息更新模型参数，计算控制命令，将控制命令发送给环境，并接收环境反馈的观测信息；若接收到控制器的重置命令，则跳转至初始状态；若接收到完成命令，则跳转至停止状态。

1 概述通信宜包含消息与通信协议两部分，其中消息定义通信的内容，通信协议定义通信时所遵循的规则和约定，如图9 所示。通过通信协议在端口之间传递消息，实现事物、环境和控制器三者之间的通信，从而控制物联网终端设备。 std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 10 图9 通信的构成组件 9。

2 消息消息定义通信所传递的具备控制信号或数值的结构化数据包。消息由下列内容组成： ——消息名：应满足一定的命名规则；

——参数：消息宜包含一个或多个参数，每个参数为具有特定类型的变量。其类型包括基本的数据类型和实体等具有层次结构的类型。参数承载了消息携带的具体信息，如控制量，设备状态信息等。

3 通信协议通信协议为事物与事物、或事物与外部程序或系统提供了通信能力，宜支持物联网主流标准协议， 如MQTT、WebSocket 等。 std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 11 附录A （资料性） 防碰撞自动停车系统原型 A。

1 建模概述防碰撞自动停车场景如图A。

1 所示，小球表示车辆，大球表示车即将到达的停车位，车之间通过相互避让以防碰撞。防碰撞自动停车场景中有3 辆车和3 个停车位。 图A。

1 防碰撞自动停车场景示意图在对该系统建模时，将系统划分为事物、环境、控制器三个部分： ——事物对物模型智能服务中的对象实体进行建模。此处建模的对象实体为车。该停车场景一共有3 辆车，即有3 个类型为车的物联网设备实例。每辆车实时将各自的观测信息/当前状态 （即速度、位置）发送至环境，并根据环境的动作命令做出相应动作后再次将各自的当前状态发送至环境，如此不断重复直到所有的车到达停车位或车的运动次数达到设定值；

——环境对物模型智能服务中对象实体所处的环境进行建模。此处环境为包含3 辆车和3 个停车位的防碰撞自动停车场景。环境实时获取车和停车位的当前状态（即速度、位置）并传送至控制器。环境从控制器处收到的控制命令后，根据物理规律计算车是否可能发生碰撞并计算避免碰撞所需的动作命令。环境将计算出的动作命令下发至车并等待其反馈的观测信息；

——控制器对物模型智能服务中的智能策略进行建模。此处控制器使用多智能体强化学习算法 MADDPG（Multi-agent Deep Deterministic Policy Gradient）推演对车的控制命令（即运动方向、碰撞力度），并将控制命令发送给环境，并接收环境反馈的观测信息。 上述事物、环境和控制器中均包含通信，用于定义三者之间信息交互所需的消息和通信协议。 此处使用ThingML 的扩展对物模型智能服务中的事物、环境和控制器进行描述。基于所描述物模型智能服务，使用相应的编译系统生成对应的物联网设备代码、仿真环境代码和控制策略代码，以构建防碰撞停车系统原型。其中，控制策略代码、仿真环境代码部署在云端，终端物联网设备代码部署在物联网设备中。 A。

2 服务模型物模型智能服务中对象实体的模型描述（部分关键代码）如下所示： std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 12 import "datatypes.thingml" import "devices_description.thingml" thing AgentDevice includes allMsgs{ cproperty agents:Agent[1] property start:Boolean = false property damping:Double = 0。

25 property dt:Double = 0。

1 cproperty device_obsAgent:obsAgent[1] cproperty agent_action:AgentAction[1] provided port realMsg_port { receives actionCmdMsg receives reset receives done sends singleAgentObsMsg } function Envinit() do entity agents[0].name = `util.format('agent %d', 0);` entity agents[0].silent = true entity agents[0].pos[0]= `Math.random()*2 -1` entity agents[0].pos[1]= `Math.random()*2 -1` entity agents[0].goalIndex = 0 entity agents[0].vel[0] = 0 entity agents[0].vel[1] = 0 entity agents[0].p_force[0] = 0 entity agents[0].p_force[1] = 0 entity agents[0].action_u[0] = 0 entity agents[0].action_u[1] = 0 entity device_obsAgent[0].index[0] = 1 entity device_obsAgent[0].vel[0] = entity agents[0].vel[0] entity device_obsAgent[0].vel[1] = entity agents[0].vel[1] entity device_obsAgent[0].pos[0] = entity agents[0].pos[0] entity device_obsAgent[0].pos[1] = entity agents[0].pos[1] end function set_action(pAgents: AgentAction) do if(entity agents[0].movable == true) do entity agents[0].p_force[0] = entity pAgents[0].force[0] entity agents[0].p_force[1] = entity pAgents[0].force[1] end end function step() do apply_action() update_state() end function update_state() do entity agents[0].vel[0] = entity agents[0].vel[0] *(1 - damping) entity agents[0].vel[1] = entity agents[0].vel[1] *(1 - damping) entity agents[0].vel[0] = entity agents[0].vel[0] + entity agents[0].p_force[0] / entity agents[0].mass * dt entity agents[0].vel[1] = entity agents[0].vel[1] + entity agents[0].p_force[1] / entity agents[0].mass * dt entity agents[0].pos[0] = entity agents[0].pos[0] + entity agents[0].vel[0] * dt entity agents[0].pos[1] = entity agents[0].pos[1] + entity agents[0].vel[1] * dt entity device_obsAgent[0].vel[0] = entity agents[0].vel[0] entity device_obsAgent[0].vel[1] = entity agents[0].vel[1] entity device_obsAgent[0].pos[0] = entity agents[0].pos[0] entity device_obsAgent[0].pos[1] = entity agents[0].pos[1] end statechart Test init Init { state Init { on entry do print "init\n " Envinit() realMsg_port!singleAgentObsMsg(entity device_obsAgent) end transition -> set_action } std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 13 state set_action{ on entry do print "set_action\n " end transition -> step event e : realMsg_port?actionCmdMsg action do set_action(e.agent_action) end transition -> stop event e : realMsg_port?done transition -> Init event e : realMsg_port?reset } state step { on entry do print "step\n " step() end transition -> set_action action do realMsg_port!singleAgentObsMsg(entity device_obsAgent) end } state stop { on entry do print "stop\n " end } } } protocol MQTT @serializer "JSON" @password "RFVyURjjwLBt5wkHLVvPWavTARw=" @register_code "y0C5tnDDTY8RqXhz" @publish "['singleAgentObsMsg']" @subscribe "['done','reset']" @clientId "600844680" @username "345509" configuration SingleDevice { instance device : AgentDevice connector device.realMsg_port over MQTT } 在上述代码中，物联网智能服务定义了事物AgentDevice，用于描述物模型智能服务中的对象实体——车，包含静态属性（property）、结构化属性（cproperty）、端口（port）、消息（message）、 功能（function）和状态图（statechart）组件。 静态属性和结构化属性描述了车所需的参数，如静态属性damping:Double = 0。

25 描述了车速更新的衰减程度，结构化属性agents:Agent[1]描述了车的一个实例，其中Agent 通过subthing 定义， 由一组普通属性组成，如设备的名称，速度，位置，质量等。 端口realMsg_port 绑定了4 种消息，动作消息、重置消息和结束消息作为接收消息，状态消息作为发送消息。 事物的状态图包含4 个状态。初始状态为init 状态，该状态为设置初始状态，如初始位置、初始速度，并通过realMsg_port 向云平台发送状态消息。接着init 状态跳转到set_action 状态。 set_action 状态等待下发的动作命令actionCmdMsg，当接收到动作命令时，set_action 迁移到step 状态，迁移动作解析msg_port 端口获取的动作命令并为设备设置动作。step 状态在进入时会执行 std.miit.go std.miit.go std.miit.go YD/T XXXX.2—XXXX 14 step 功能。step 功能根据动作命令对设备施加推力并更新设备状态，通过realMsg_port 端口向云平台发送状态消息后跳转到set_action 状态。set-action 状态接收到重置命令reset 后迁移到init 状态再次初始化设备，若接收到结束命令done 则迁移到stop 状态，结束运行。 仿真环境模型描述（部分关键代码）如下所示： import "datatypes.thingml" import "devices_description.thingml" thing Environment includes allMsgs{ property sim:Boolean = true cproperty landmarks:Landmark[3] cproperty agents:Agent[3] cproperty agentaction:AgentAction[3] property agent_num:UInt8 = 3 property landmark_num:UInt8 = 3 property entity_num:UInt8 = 6 property contact_force:Double = 100 property contact_margin:Double = 0。