6G時代數字孿生在無線電監測站的應用研究*

韓將星

（吉林省延邊朝鮮族自治州工業和信息化局，吉林 延吉 133000）

0 引言

當前，5G、大數據以及人工智能等數字化浪潮席卷全球，引領第四次工業革命發展與演進，物理世界和數字世界正形成兩大體系平行發展并相互作用，此時數字孿生應運而生。數字孿生在虛擬空間模擬出來的模型或鏡像，可以通過AR、VR以及3D全息影像等輸出方式呈現給人們。因此，需要高帶寬、高速率、低時延等新一代通信技術的幫助，才能通過更生動的輸出方式與人們實現互聯互通。數字孿生通過實體數據的實時虛實映射，促使產業模式的數字化、智能化以及網聯化發展。如果數字孿生技術應用到無線電監測站的車聯網、物聯網、監測網以及無人機等領域，并且高度融合應用，形成數字孿生無線電監測站，必將提升監測站技術設施的高度智能化與數字化，對無線電業務工作帶來了極大便利。然而，數字孿生技術目前還處于起步探索階段。要想實現各領域平臺間的數字孿生融合交互應用，大概需要持續二三十年的發展期[1]。比如，無線電監測站的車聯網、物聯網、監測網以及無人機等相關領域數字孿生的融合應用，需要各垂直產業之間的數字孿生平臺應用的融合與發展，預計10年后的6G時代，有可能會是數字孿生融合應用的活躍期。了解6G愿景和5G性能的缺陷，從需求與成本的角度、數字孿生城市、第三方數字孿生相關行業等的發展前景上，分析無線電監測站數字孿生應用的潛在性，可知5G時代很難實現無線電監測站數字孿生平臺的融合應用。

先從6G愿景上看，當今5G剛剛商業應用投入，世界各國對6G技術的研發已經蓬勃興起。6G以微秒（μs）級空口時延、Tb/s級的峰值速率、每平方千米1 000萬超海量連接、厘米量級的定位精度等[2]進一步擴大了5G性能，將服務的邊界從物理世界延拓至虛擬世界,通過智慧連接、深度連接、全息連接和泛在連接構建了“一念天地，萬物隨心”的6G總體愿景[3]。業界推論，6G以太赫茲通信[4]、可見光通信[5]、動態頻譜共享[6]、人工智能[7-8]、新一代天線射頻、衛星互聯網[9]、全息通信[10]、海洋網絡、區塊鏈[11-12]以及6G定位[13]等一系列新技術，主要應用于數字孿生[14]、空中高速上網、基于全息通信的XR、新型智慧城市群[15]、智能工廠、網聯機器人和自治系統等6G新的業務場景。可見，6G技術彌補了5G的連接范圍、定位精度、時延、峰值速率以及連接能力等各方面的缺陷，為各領域平臺間的數字孿生融合應用創造了有利條件。5G雖然相比4G從性能上提高了很多倍，但全球移動網絡信號覆蓋率、時延、傳輸速率以及連接能力等，相比6G相差很多，很大程度上限制了超海量廣域物聯網連接、全息通信、數字孿生以及網聯機器人等新業務應用的落地與發展。

從數字孿生現階段應用上來看，隨著“工業4.0”“中國制造2025”等智能制造新一輪科技革命的推動，數字孿生成為業界研究的熱點。目前，數字孿生已在電力、汽車、石油天然氣、健康醫療、船舶航運、航空航天、城市管理、智慧農業、建筑建設、安全急救以及環境保護等領域應用落地[16]。5G、人工智能、VR以及物聯網等技術的單點突破都會為垂直領域的現實應用提供更多的可能性，會推動整個產業上中下游各個環節的創新升級。近年來，隨著各領域對數字孿生的探究，應用重心從智能制造行業領域逐漸向智慧城市大場景領域傾斜[17]，將引發城市智能化管理和服務模式的重大顛覆性創新，成為當前科技領域的一大重點概念。比如，我國數字孿生城市建設將從雄安新區、廣州、上海以及佛山等局部逐漸走向全域，從感知走向可控，不斷革新治理體系。貴陽、上海等城市率先提出建設數字孿生城市，51World率先構建出基于智慧城市大場景的全國首個數字孿生城市平臺51 City OS等。到了信息化建設后期，數字孿生系統將變成管理城市方方面面的“超級系統”，體現的是全局性和掌控性的科學統籌價值。未來，智慧城市建設融入到各行各業，實現城市各類要素的智能化、數字化與可視化。由此推論，深度融合利用“數字孿生城市”系統與相關垂直領域數字孿生系統，把監測站各類物理實體在數字空間里虛實映射、挖掘、優化與管理。可見，實現智能化的數字孿生無線電監測站是時代發展的必然趨勢。

5G時代是數字孿生、空天地一體化網絡、新一代人工智能、物聯網、區塊鏈、自動駕駛以及數字孿生城市等各項新興應用從起步探索到建設發展的時期，當前的應用只是單方面的“信息孤島”式開發與應用。數字孿生的落地與推廣應用需制定統一標準、集成性強的商業化工具和平臺的支持，但是這些都還未落地，還需要若干年甚至更多的時間來完成[18]。從成本角度考慮，無線電監測站是服務型公共機構。這些機構一般不像高回報需求的制造業、先端科技型行業創造很多財富，所以數字孿生初期應用先從制造業、航空航天等高需求領域發展，然后逐漸推廣到智慧城市、智慧醫療以及環保等公共設施領域。當技術推廣到一定程度且開發成本相對穩定時，再漸漸推廣到無線電監測站等公共服務領域。由此推論，數字孿生在無線電監測站全面融合應用落地很可能需要6G時代來完成。

目前，我國各地無線電監測站努力構建技術設施的數字化，但仍然停留在省縣或地市級一體化云平臺數字化建設的融合初級階段，如航空業務專用無線電監測系統[19]、安徽省基于GIS的可視化監測數據一體化平臺[20]以及寧夏無線電監測一體化平臺[21]等，離認知級的全域智能數字一體化平臺建設還有很長的路要走，根本上還未涉及實時虛實映射、虛擬仿真模擬以及三維虛擬可視化等關于數字孿生的技術應用，但業界對數字孿生的研究已經火熱。鑒于此，為了促進無線電業務數字化與智能化，本文結合當今業界數字孿生應用及研究現狀，提出了數字孿生無線電監測站的技術需求、概念、技術生態以及體系架構，并展望了典型的數字孿生場景應用，對無線電監測站物理世界的人、物、事件等所有要素進行了數字化，有望實現物理世界與數字世界兩平面空間的實時同步和虛實交互。

1 數字孿生概念及研究應用現狀

數字孿生是一種集成多學科屬性。1969年，美國NASA在阿波羅登月項目中的制造首次使用了數字孿生概念。目前，業界對數字孿生的明確概念還未完全統一，但現在業界普遍認可由美國密歇根學Michael Grieves于2003年給出的數字孿生概念，即“數字孿生是與物理產品等價的虛擬數字化表達”。2012年，美國NASA發布“建模、仿真、信息技術和處理”路線圖，首次明確定義了數字孿生的概念，作為對美國空軍研究實驗室開展數字化服務實踐的階段性總結。根據2019年初的調查，部署物聯網的企業和組織中已有約13%應用數字孿生，約62%的組織正在準備使用數字孿生[22]。可見，當今對數字孿生技術的應用需求日益增加，逐漸成為數字經濟時代推動社會發展的重要有生力量之一。下面將進一步探討當今業界對數字孿生的研究及應用現狀。

在物聯網平臺應用方面，文獻[23]以虛擬地理環境（Virtual Geographic Environment，VGE）理論為指導，基于GIS-BIM、物聯網、多源數據融合以及模擬仿真等技術，實現了國家高山滑雪中心的可視化智能監管、智慧安防等數字孿生綜合管理平臺。文獻[24]以工業物聯網平臺作為系統服務平臺，提出一種基于數字孿生的車間三維可視化監控系統六維模型。文獻[25]提出基于數字孿生的船舶預測性維護，并總結了數字孿生預測性維護難點及發展路徑。文獻[26]為改善泛在電力物聯網全壽命周期管理技術，提出了基于數字孿生的泛在電力物聯網模型。文獻[27]為了提高工程機械產品的安全性能，提出基于數字孿生的工程機械產品健康檢測方法。

在數字化高效管理方面，文獻[28]通過建設基于數字孿生的智慧營區信息系統，實現營區管理決策協同化和智能化。文獻[29]設計了基于數字孿生智能車間的體系架構，展開數字孿生技術在智能車間管控平臺的實踐驗證。文獻[30]提出“數字孿生機場”體系架構，核心內容是融合大數據、物聯網、GIS服務以及BIM等信息通信技術，闡述了數字孿生機場的實現方式，并利用南京機場的“數字孿生”示范應用，證實了相關體系架構理論的可行性。文獻[31]提出基于數字孿生模型的工業供熱系統調度平臺，導入標準GIS地圖格式數據，采用圖形化建模工具建立與實際地理信息準確對應的熱網拓撲仿真模型。文獻[32]綜合應用物聯網、大數據、人工智能、建筑信息模型（Building Information Model，BIM）和地理信息系統（Geographic Information System，GIS）等現代高新技術，實現鐵路基礎設施及內外部環境間信息的全生命周期一體化智能管理。

在智慧城市建設方面，文獻[33]結合上海市智能化全息測繪試點工作，重點介紹了智能化全息測繪的技術體系和產品體系，以及在社會各領域的應用成果。文獻[34]分析了面向智慧能源系統的數字孿生關鍵技術和生態構建，展望了其發展方向和應用趨勢。文獻[35]闡述了基于三維GIS技術的公路交通數字孿生系統的具體實現方案。文獻[36]根據已有的海量、多源、多比例尺以及實時的城市地質數據，充分融合應用大數據、GIS+BIM、三維建模、物聯網以及人工智能等技術，結合數字孿生理論的精準映射、實時監測和智能響應3大特征，研發了濟南四維地質環境信息系統，實現了城市地質數據挖掘分析，輔助政府在信息化、智慧化建設中科學決策，發揮了創新技術對智慧城市建設的支撐作用。文獻[37]提出客貨滾裝港口數字孿生的系統組成及其運行機制，引入BIM技術，實現智慧港口設計、規劃、修建和運維的全生命周期管理。

在全息應用方面，文獻[38]對基于數字孿生技術的全息可視化學習空間進行探究，初步勾勒了全息課堂的模型框架，并歸納其特征形態。

在安全急救方面，文獻[39]綜合利用BIM和物聯網以及優化算法，提出了一種數字孿生驅動的消防疏散動態引導方法。

綜上所述，數字孿生與大數據、物聯網、人工智能以及增強現實等新一代信息技術（New IT）聯系緊密，未來將進一步與New IT深度集成和融合，并促進相關領域發展。但是，目前數字孿生還存在數據支撐能力不足、數字孿生模型匱乏以及安全防范亟待強化等問題，需突破“平臺+數字孿生”融合技術、邊緣智能、群體智能以及多維多尺度模型集成等一系列相關技術[40]。

2 數字孿生無線電監測站技術需求、概念及生態

2.1 技術需求

無線電監測站領域大體上涉及車聯網、物聯網、監測網以及無人機等技術。首先，無線電監測站利用移動監測車或者無人機攜帶相關監測壓制設備進行機動性無線電監測或者壓制，然后無線電監測基站或者便攜設備等各種監測網手段進行無線電相關監測工作，最后所有這些技術設施以物聯網的方式進行協調管理和支撐。監測站各項業務與設施將產生海量的數據，如果把采集的海量數據實時地傳送到監測站云端服務器以及回傳，需要高速率、高容量、低時延等通信技術。如果再把這些數據實時地以AR、VR、3D全息影像等可視化手段展現，并且想和數字孿生系統相關聯，對計算、通信、存儲、云服務、人工智能、物聯網、大數據以及無線頻譜等各領域技術的要求可想而知。

實現整體無線電監測站數字孿生系統，面臨高速率、高容量、低時延接入以及廣分布、大連接、海量數據的雙向傳輸需求。因為移動監測車量、無人機以及便攜式小型設備等機動性設備的數字孿生除了采集實時數據以外，還要與數字孿生城市、數字孿生第三方相關行業等數字孿生云服務實時對接，并且把各方面多源異構數據整合到一起形成數字孿生數據以三維可視化方式展現出來，因此需要實時的高速率、高容量以及低時延接入的通信技術需求。監測站室內或者室外物聯網、監測網等固定設施具有廣分布、數量多以及海量數據等特點。這些所采集的數據與數字孿生數據融合成一體，需要大量的周圍環境變化數據與第三方相關云服務數據。因為雖然設備固定，但設備所采集的周圍數據和環境不一定靜止，所以對高速率、高容量以及低時延的需求很大。不僅如此，相比5G，6G的超大規模天線、太赫茲、可見光、空天地一體化融合、區塊鏈、智能表面以及全息通信等技術，更能滿足數字孿生在無線電監測站的應用需求[41]。

2.2 概念及技術生態

數字孿生無線電監測站是物理實體、虛擬實體和支撐技術共同形成一個整體，如圖1所示。數字孿生無線電監測站是以大數據、智能傳感、云服務、泛在物聯、智能化控制以及人工智能等數字化技術為基礎，構建與物理世界相同的數字化虛擬世界，使得三維可視化顯示、實時虛擬管控、模擬仿真以及動態優化等一系列數字化操作成為可能。數字孿生無線電監測站符合數字經濟發展需求，融合各垂直領域數字孿生平臺數據，進一步推動了監測站的數字化、智能化和網聯化發展，提升了信息資源配置運行效率和價值，全面升級和優化了監測站各項技術設施水平。

圖1 數字孿生無線電監測站概念模型

數字孿生無線電監測站具有精準映射、實時監測和智能響應3大特征。首先，建立監測站物理對象的虛擬映射，實現仿真化的模擬。其次，虛擬模型中監測反映物理對象的變化，實現三維可視化實時監控。最后，依據實時監控數據，智能響應和預測，并優化決策和規劃。3大特征融入到無線電監測站的車聯網、物聯網、監測網、無人機以及第三方服務等應用，形成無線電監測站數字孿生技術生態圈，有助于打破無線電行業的時間和空間限制，促進各種業務的全方位整合與統一調度管理，有效提高業務運行效率。關于數字孿生無線電監測站的技術生態圈，如圖2所示。

3 數字孿生無線電監測站體系架構

數字孿生無線電監測站體系主要包括物理層、網絡層、數據層、平臺層和應用層，體系架構如圖3所示。

圖2 數字孿生無線電監測站的技術生態圈

圖3 數字孿生無線電監測站體系架構示意

各層之間相互協同，共同支撐孿生監測站各項業務與服務。該體系綜合應用互聯網、物聯網、大數據、人工智能、導航定位、BIM和GIS等現代高新技術，實現監測站室內、室外基礎設施及內外部環境間信息的全面感知、泛在互聯、融合處理、主動學習和科學決策，實現全生命周期一體化智能管理，打造更加安全可靠、經濟高效、方便快捷、節能環保的新型數字孿生無線電監測站。關于數字孿生無線電監測站體系工程示意圖，如圖4所示。

圖4 數字孿生無線電監測站體系工程示意

3.1 物理層

物理層主要包括無線電監測站物理實體，也叫感知層，如移動監測車、固定基站、無人機、攝像頭、監測站實體建筑以及便攜式監測儀等，實時采集數據和感知物理世界的變化，并把收集的數據傳輸給網絡層。依托實時的傳感技術，形成高精度、高靈敏的感知監測系統，可實現虛擬世界對物理世界的全息復制和動態調整，如監測機房的溫度、電流、電壓以及固定基站等信息，實現設備健康狀態監測等。

3.2 網絡層

網絡層作為數據的傳輸通道，要保證信息的虛實協同與時空一致，提供廣覆蓋、大連接、高安全的數據傳輸能力。通過5G和6G通信、衛星導航、光纖、衛星物聯網、局域網研究低功耗廣域網等異構通信網絡，構建空天地一體化的泛在高速通信網絡，有助于實現多維信息的有效匯聚、傳輸與協同。

3.3 數據層

數據層容納監測站各類監測數據、BIM模型數據以及物聯網數據等，匯集各類業務數據和運行數據進行數據的檢測、清洗、修復等各項處理，提供完整可信、自融自洽的數據服務。建立特征庫和知識圖譜、建設數據中臺等方式，可實現超大規模全量多源數據的安全存儲、高效讀取、匯聚、治理與共享，對無線電業務中的波形圖像、操作行為、語義邏輯等進行特征識別、提取和篩選。綜合利用空天地一體化觀測大數據，構建全域范圍內高精度的實景三維模型，建立實景三維空間信息平臺，實現全方位信息感知，為監測站規劃設計、建設管理、運營維護提供技術支撐。構建統一數據管理、大數據可視化以及VR仿真模擬等于一體的監測站時空信息云平臺，實現跨層級、跨區域、跨部門、跨系統以及跨業務的數據共享交換與業務協同，支撐監測站車聯網、物聯網、監測網以及無人機平臺等全生命周期的智能化管理應用。針對不同的場景的數據來源不同，需進行統一時空基準、格式轉換以及空間化處理等數據規范化處理。實景模型數據庫包含三維城市模型、設備模型以及各類模型算法等。三維城市模型是數字孿生城市時空大數據云平臺提供的由外到內的城市各類元素對象的三維建模結構化呈現，與監測站云平臺保持實時對接狀態。通過感知物聯網、云計算、邊緣計算、大數據以及人工智能等技術，三維城市模型與無線電監測站室內室外設備、移動監測車等融合為一體，形成三維城市模型虛實映射，實時更新監測站各類元素物理實體與三維城市模型在數字空間的狀態。各類AI模型算法疊加在數字孿生監測站模型之上，反映為對孿生體內各類元素、對象、事件等按照一定規則歸納呈現，如圖片處理領域的卷積神經網絡算法模型、第三方特定行業使用的模型算法等。這些各類算法模型通過監測站人工智能“大腦”進行實時計算、模型互動仿真以及模擬監測站運行中可能的各種狀態。

3.4 平臺層

平臺層主要包括各類業務管理、模型管理、第三方服務管理、應用管理、可視化大數據管理、統一數據管理以及網絡安全管理等人工智能大腦管理平臺。平臺層對物理層各類設備終端與運行態勢進行數字化建模，形成信息的綜合載體、決策、協同計算和價值共享平臺。構建具有類腦功能的人工智能大腦，實現自我優化、虛實迭代和智能決策。利用BIM模型描述監測站室內虛擬模型集，包括各種設備、機房以及辦公環境等，再融合GIS與BIM，展現室外基站、機動車研究便攜設備等相關設施的虛擬現實可視化模型。通過平臺使能技術、數據管理技術、數據建模與分析技術等，為監測站的孿生系統提供數據支撐服務，提高平臺收集和管理能力。

3.5 應用層

應用層主要包含各類操控平臺、可視化平臺等，構建開放融合的數字化生態，實現全方位的智慧運營。建立虛擬服務中心，實現實體服務場景虛擬化、一站式在線服務等各項業務。融合對接國家工業互聯網、數字孿生城市網、數字政府網等各相關領域孿生數據庫，實現孿生數據的互聯互通，形成共建共治共贏的數字經濟生態圈。構建綜合一體化管理平臺，對各項業務的服務、調度，運行狀態感知、趨勢研判、動態呈現以及預警規避等進行數字綜合一體化運行管理，實現無線電監測站的數字孿生系統技術生態。監測站數字孿生服務內容取決于數據和算法模型的構成，是一個運營迭代的過程，通過PC、手機、VR/AR以及全息等方式給用戶帶來多重體驗。

4 基于數字孿生的典型場景應用

4.1 了解設備功能

目前，無線電監測站的便攜式、監測、壓制等無線電監管設備的功能了解并不徹底。每當采購新設備時，設備廠商只用口述方式說明設備的相關性能，沒有具體的實踐效果與對比，很難徹底摸清新設備的具體優缺點與功能。基于數字孿生的設備系統模型可以完全打破傳統的方式，不僅提供設備的詳細知識，而且預測對各種可能場景的應對情況。用VR、AR以及3D全息等可視化手段，把詳細的設備功能、模擬實踐、模擬環境以及相關信息以3D數字模擬仿真方式展現給大家，便于工作人員迅速摸清新設備的具體功能與實踐應用，以及與其他設備之間的對比。同時，無線電工作人員可以參與基于數字孿生的設備研發，提供有效建議，根據具體實際工作應用需求，個性化定制相關設備，有助于優化無線電設備設計與改善，大幅度提高工作靈活度與效率。設備廠商通過虛實融合和虛實映射，持續改進產品性能，為客戶提供更好的體驗，同時提高產品運行的安全性、可靠性、穩定性以及產品數字孿生應用價值。簡而言之，基于數字孿生的設備設計、制造、檢測以及維修等全生命周期健康有效管理，以及一系列高保真計算和基于物理實體的模型演示，促使無線電設備性能上的升級與有效管理，便于工作人員迅速了解相關設備功能以及實踐應用。

4.2 無線電設備管理

目前，數字孿生技術與物聯網結合來管理設備及設施的健康狀態的例子已經非常普遍，如美國GE、德國西門子、法國達索等公司在電力、航空、礦業、城市規劃以及產品設計、制造和運行維修方面的數字孿生應用[42]。數字孿生無線電監測站融合工業互聯網的大數據、云計算、人工智能以及虛擬現實等技術，進行監測站各類設施、設備以及系統的監測、診斷、預測與管理。基于數字孿生的可視化應用將更清晰、精確地展示監測站物聯網設備的壽命、狀態、磨損等指標，提高工作人員的判斷效率。比如，設備維修感知方面，檢測人員隨時通過肉眼觀察“數字孿生體”的數據反饋，快速判斷物理實體設備的具體情況，并完成排查檢修的目的。相比傳統安排人員到現場進行實地排查檢測，這樣可節省時間和人力。總之，傳統方式的無線電設備物聯網生命周期管理和監督工作難以科學、有效、迅速地掌握實時的健康狀態，而基于數字孿生的無線電設備管理將獲得更加旺盛的生命力。

4.3 重大活動及考試保障

目前，移動監測及壓制設備到現場去執行保障任務時，工作人員只能提前去現場采集周邊無線電電磁環境數據，并保存所采集的監測數據，以便保障當天進行對比。但是，這種方式很難準確判斷周邊無線電發射設備的具體位置和發射數據，只能依據二維無線電監測頻譜圖大致判斷周邊地區的無線電電磁環境情況，總體對周邊三維無線電電磁環境的了解并不明確。基于數字孿生的無線電保障，借助云平臺數字孿生城市環境數據與無線電監測數據融合數據驅動的方式，如周邊5G/6G基站、廣電基站等無線電發射設備具體位置及發射的數據類型，以及周邊地理環境數據，通過AR、XR、全息影像等技術方式形成可視化三維數字孿生模型，使現場工作人員清晰分析和了解周圍無線電發射設備以及現場便攜式監測壓制設備的運行狀況。相比傳統的二維頻譜圖模式，它可以快速準確地判斷異常信號源的位置，大幅度提升判斷與決策效率。

4.4 “黑廣播”、GPS屏蔽器等異常無線電信號源查除

城市“黑廣播”、作弊信號源以及GPS屏蔽器等異常無線電信號源一般隱藏在結構復雜的高層建筑內或者樓頂。傳統的信號查除方式是工作人員先大體定位信號源位置，然后在不了解具體的建筑信息模型的情況下，拿著便攜式監測設備進入結構復雜的樓層進行逐層查找，耗時耗力。數字孿生技術與5G/6G、新型測繪技術、地理信息技術、物聯感知、邊緣計算以及人工智能等核心數字化技術集成創新，構建數字孿生城市產業鏈，可以迅速解決上述問題。比如，監測設備迅速與云端數字孿生城市一體化平臺數據庫的BIM、城市信息模型（City Information Modeling，CIM）等進行融合對接，結合城市級的物聯感知部署、3D建模以及一體化平臺，將城市高層復雜建筑物內的非法信號源位置以數字孿生方式精準地虛實映射，使信號源所在的建筑信息及信號源位置一目了然，提高了工作人員的查除效率。

5 結語

要想全面建設數字孿生無線電監測站，不僅要不斷完善基礎配套設施的建設、新科學技術的引進、準確的數據模型搭建，而且要不斷提升觀念和意識。未來，隨著城市數字化平臺的逐步建設與擴充，將不斷融合與集成創新AI、物聯網、大數據、融合通信、區塊鏈、GIS意見BIM等。城市數據的大規模融合、場景建模、可視化的呈現和數據挖掘分析，可實現無線電監測站各種孿生場景的應用落地，推動物理世界的價值再生。數字孿生應用將涉及很多技術、體制以及機制等瓶頸與挑戰，目前還處于起步探索階段。但是，隨著科技領域的不斷創新，有望未來早日成為無線電監測站的主力軍。下一步的研究將朝著完善智慧無線電監測站設計體系這一目標邁進，以推動智慧建設邁向更高的層次。