陈根：智慧城市以前，数字孪生城市如何建立？

文/陈根

当前，世界正处于百年未有之大变局，数字经济成为全球经济发展热点，关于美、英、欧等各国的数字经济战略甚嚣尘上。数字化转型也已成为我国经济社会发展的必由之路。其中，数字孪生作为后疫情时代人类社会的一项重要技术方式，将会全面取代当前基于信息化系统的管理方式。

我曾经在《数字孪生》一书中将数字孪生定义为：“一场新生产要素的革命”，从历史发展的角度来看，人类社会的任何一次生产要素的革命与变化都将引发生产资料与生产模式的变化，从而带动整个社会以及经济方式发生改变。而疫情的突如其来在一定程度上将加速数字孪生技术的应用，尤其是在现代化的城市治理层面。

显然，数字孪生作为实现数字世界与物理世界实时互动的重要技术，得到越来越广泛的传播。同时，得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生与国民经济各产业融合不断深化，有力推动着各产业数字化、网络化、智能化发展进程，成为我国经济社会发展变革的强大动力。

数字孪生技术下的数字世界为物理世界提供了无限便利以实现“智慧”，而城市作为国计民生的重要载体，必然成为数字孪生体技术最重要的服务领域之一。目前，数字孪生体已经从制造领域逐步延伸拓展至城市空间，深刻影响着城市规划、建设与发展。

怎样用数字孪生建设一座城市？

数字孪生发端于美国国家航天航空局（NASA）的阿波罗项目，是现有或将有的物理实体对象的数字模型。数字孪生通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。

数字孪生城市则是数字孪生体技术在城市层面的广泛应用，是基于数据驱动、虚实交互、先知先觉和共生共智的城市信息模型（CIM），使数字城市与现实城市同步规划、同步建设，实现全过程、全要素数字化，做到城市全状态实时化、可视化以及城市管理决策与服务的协同化和智能化。

事实上，及至今天，城市发展还存在诸多的问题，现实状态证实了传统的发展模式越来越不可取。以信息化为引擎的数字城市、智慧城市将成为城市发展的新理念和新模式。

想要建设新型智慧城市，首先要构建城市的数字孪生体。城市级的整体数字化是城市级智慧化的前提条件。数字孪生城市的发展与应用内涵，真正体现了新型智慧城市想要达到的愿景和目标。

数字孪生城市是与物理城市一一映射、协同交互、智能互动的虚拟城市，这需要先对城市进行三维信息模型构建、然后得以进入数字世界与物理世界的互动阶段并真正实现“智慧”。

城市三维信息模型（CIM）包含了建筑信息、地理信息、新型街景、实景三维等方面的要素。城市建筑信息模型（BIM），是 CIM的重要组成部分和基础，包括建筑控制、消防管道、结构单元、结构分析、供热通风、电气、结构、施工管理等众多领域，用于建筑物运行维护以及相关市政工程规划。

事实上，基于数字孪生技术建立的城市信息模型（CIM）正是成为智慧城市的重要基础，其核心围绕全域数据端到端管理运营，包括数据采集、接入、治理、融合、轻量化、可视化、应用。这一核心是面向信息资源共享、整合、有效利用和跨部门业务协同的根源性解决手段。

在对城市进行数字化后，就进入到数字世界与物理世界的互动阶段。这一阶段借助物联网技术，依据城市市政、交通、社区、安防等领域需求，安装布置充足的传感器和摄像头等数据采集设备，进行动态、准确的数据采集。

于是，依据城市数字孪生体做出的决策指令，就能够反作用于城市物理空间。比如，交通拥堵的疏解指令能够及时传递到城市交通指挥系统、污染减排控制措施能够及时传递到交通限行、厂矿限产、医疗预备等现实领域。

终于，根据物理模型和仿真，数字孪生城市得以预测未来，并且随着实体数据的搜集，依据同步速率进行收敛。

其中，城市数字孪生体能够促进各现实城市之间基于各自的自然资源、产业特征、经济体量等不同和互补，构建城市经济共智圈。此外，通过城市交通数字孪生体之间的协同，实现城市群之间交通网络的整合和整体规划，真正把城市群融为一体。

数字孪生城市实现以前

数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变，在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下，建设新型智慧城市的一条新兴技术路径，是城市智能化、运营可持续化的先进模式。然而，面对当前城市管理中的众多挑战，若想要突破传统智慧城市的禁锢，逐步转变升级为“数字孪生城市”，依旧面临诸多问题。

首先，数字孪生城市的核心就是模型和数据，建立完善的数字模型是第一步，而加入更多的数据更是关键所在。从孤立的数据集到来自各个渠道的数据整合，从单一领域的解决方案到各个领域的统一解决方案，数据将直接影响数字孪生城市发展的广度和深度。而对于当前传统智慧城市建设的应用，其各领域仍有数据割裂的问题。

与此同时，要想充分发挥数字孪生技术的潜能，数据的准确性、数据一致性和数据传输的稳定性也需取得更大的进步。同时，将数字孪生应用于工业互联网平台时，还面临数据分享的挑战。

在数字孪生工具和平台建设方面，当前的工具和平台大多侧重某些特定的方面，缺乏系统性考量。

从兼容性的角度来看，不同平台的数据语义、语法不统一，跨平台的模型难以交互。从开放性的角度来看，相关平台大多形成了针对自身产品的封闭软件生态，系统的开放性不足；从模型层面来看，不同的数字孪生应用场景，由不同的机理和决策模型构成，在多维模型的配合与集成上缺乏对集成工具和平台的关注。

其次，从数据中挖掘知识，以知识驱动生产管控的自动化、智能化，是数字孪生技术应用研究的核心思想。数据挖掘技术可应用于故障诊断、流程改善和资源配置优化等。

将挖掘得到的模型、经验等知识封装并集成管理也是数字孪生技术的关键内容，这对数字孪生城市的互动具有重要作用，比如，市政数字孪生体基于数据挖掘技术能够根据当前地下给排水管网设施数据、城市历史水涝数据和历史气象数据推演出未来可能发生的城市水涝强度及地下管网规划优化方案。

但现阶段，数字孪生系统层级仍存在数字化、标准化、平台化缺失的困境，标准化的知识图谱体系尚需探索。知识内化的数字化不足，基础数据采集困难导致后期的数据提炼、分析到产生知识的结果欠佳。

最后，数字孪生以仿真技术为基础，实现了虚拟空间与物理空间的深度交互与融合，其连接关系则建立在网络数据传输的基础之上。数字孪生的应用意味着封闭系统向开放系统转变，而在其与互联网加速融合的过程中势必面临系列网络安全挑战。

比如，在数据传输过程中会存在数据丢失和网络攻击等问题。在数据存储中，由于数字孪生系统在应用过程中会产生和存储海量的生产管理数据、生产操作数据和工厂外部数据等，这些数据可以是云端、生产终端和服务器等存储方式，任何一个存储形式的安全问题都可能引发数据泄密风险。

此外，在数字孪生城市系统中，往往需要实现自组织和自决策。但是，由于虚拟控制系统本身可能会存在各种未知安全漏洞，易受外部攻击，导致系统紊乱，致使向物理制造空间下达错误的指令。

数字孪生城市也是城市信息化建设不断发展的产物，是城市信息化发展的高阶阶段。与物理城市相对应的数字孪生城市，充分利用前期形成的城市全域大数据，为城市综合决策、智能管理、全局优化等提供平台、工具与手段。

尽管目前数字孪生城市的发展还处于初步阶段，但可以预见，在数字孪生穿越了所有技术障碍突破客观环境的桎梏后，数字城市和现实城市终将实现“虚实结合”的同步建设，实现“虚实互动”的数字孪生城市。