城市数字孪生应用特点

来源：《数字孪生系统设计与实践》

丁盈 朱军 王晓征

数字孪生城市是新型智慧城市建设的最佳解决方案。数字孪生城市以数据作为驱动，综合利用多种信息技术，以提升居民生活环境，优化城市综合管理水平，践行了新型智慧城市以人为本、统筹集约的建设目标。同时，数字孪生城市平台化、一体化的建设思路解决了新型智慧城市遇到的缺乏顶层设计、信息孤岛、行业壁垒等问题，为新型智慧城市的建设提供了一种实践路径。

数字孪生城市具备物联感知、数据融合、空间分析等核心能力，体现了数字孪生城市智能干预、软件定义、虚实交互、精准映射的基本特征，符合新型智慧城市建设要点。数字孪生城市模型平台的建立综合利用了多种信息技术，将多源数据融合交互并以可视化的方式呈现出来，在城市真实数据作为驱动因素条件下，通过统筹资源、集约发展的具体建设方案，将各部门、各行业汇集在同一平台上，实现信息的共享和高效传递，帮助城市精准管控，切实提高居民生活水平。表1列出了城市数字孪生的技术特点和关键能力。

表1城市数字孪生的技术特点和关键能力

     

为实现城市数字孪生，首先需对物理空间以及社会空间中的物理实体对象、事件对象以及关系对象进行数字空间的虚拟表达以及映射。在此基础上，依托信息基础设施实现数据的汇聚、传输以及处理，形成数据资源，在通用服务能力的支撑下进一步融合数字孪生技术，形成能够对外提供的数字孪生服务，并通过交互服务实现与上层应用场景的融合。同时，需提供立体化安全管理以及全生命周期的运营管理，保障数字空间各类资产以及服务的安全高效运行。

信息基础设施是指提供感知、连接、存储以及计算能力的数字化基础设施，其中感知基础设施包含嵌入式传感基础设施、物联网基础设施以及测绘基础设施等。连接基础设施包含5G网络、车联网、窄带泛在感知网、全光网络等先进连接通信设备、设施以及系统。存储基础设施主要指多级数据存储中心以及云数据中心，涵盖多种存储方式，包括分布式文件存储、分布式结构化数据存储、分布式列式数据存储、分布式图数据存储。计算基础设施包含高性能计算、分布式计算、云计算以及边缘计算等先进计算基础设施，支持城市建立虚拟一体化计算资源池。

数据资源是城市各类数据的总和，是构建城市数字孪生系统的基础。从数据来源可分为时空基础数据、物联感知数据、网络传输数据、业务应用数据以及运行评估数据。其中时空基础数据包括矢量数据、影像数据、高程模型数据、地理实体数据、地名地址数据、三维模型数据等。物联感知数据包含通过物联感知设备采集上报的各类感知数据以及状态数据，如温度、湿度、压强、亮度、设备运行状态等。业务应用数据包含来自业务信息系统、行业领域信息系统、第三方社会机构信息系统等多源业务应用数据。运行评估数据主要包括城市规划、城市管理、经济发展、环境保护、气象、能源、交通等领域运行成效以及评估数据。

通用服务为城市数字孪生提供基础共性能力支撑，其中数据服务是对数据资源利用提供的通用支撑服务，包含但不限于数据模型、资产管理以及数据治理。应用服务提供保障城市数字孪生应用及服务的基础能力，包含但不限于引擎服务、组件管理以及用户管理。计算服务包含但不限于任务调度、资源管理、性能监测。智能服务包含但不限于模式识别、统计分析、知识图谱等。

孪生服务是指城市数字孪生所需的特性 服 务，包括但不限于感知互联、实体映射、多维建模、时空计算、仿真推演及可视化。感知互联是指城市全要素实时感知及互联控制，包括标识解析、智能感知、实时监测、协同控制等。实体映射是指建立物理实体与虚拟实体之间的多层次、多维度的映射关系，包括状态指标、对象管理、属性关联、特征提取等。多维建模是进行全要素多维度数字化表达，包括事件建模、时空建模、语义建模、规则建模等。时空计算指基于时间以及空间坐标的多维计算，包括时空分析、时空解析、时空查询、时空索引等。仿真预测是指模拟仿真、智能预测、动态决策等，包括算法集成、引擎开发、任务管理、优化评估等。可视化是完成物理城市到数字城市的表达，包括虚实融合、模型处理、渲染服务、场景编辑等。

交互服务是指提供多种类型的能力开放界面，通过统一规范的交互界面实现跨系统数据互通以及服务调用，通过提供平台化、轻量化数据、API、消息、应用等集成能力，第三方应用可以对功能组件进行灵活组合，实现业务逻辑和技术逻辑的分离。开放形式包含但不限于门户、第三方服务、接口、开发工具、应用组件等。

安全管理是指根据城市安全管理制度，开展数据安全、信息系统和网络安全、安全预警和应急处理等的管理工作。

运营管理是指基于数字模型和标识体系、感知体系以及各类智能设施，实现城市基础设施、地下空间、能源系统、生态环境、道路交通等运行状况的实时监测和统一呈现，通过数字模型和软硬件系统，实现快速响应、决策仿真、应急处理以及设备和系统的运行、维护和运营。实现城市要素、生态环境等运行状况的实时监测和统一呈现。