基于城市信息模型的智慧城市孿生應用平臺研究

鐘添榮，仇巍巍

（1. 福州閩地勘測規劃有限公司，福州 350000；2.自然資源部信息中心，北京 100830）

0 引言

CIM是數字孿生城市的基礎核心[1]，利用其可擴展性可以接入人口、房屋、住戶水電燃氣、安防警務、交通、旅游資源、公共醫療等諸多城市公共系統的信息資源，實現跨系統應用集成、跨部門信息共享，支撐數字孿生城市的決策分析。

本文從3個方面廣義理解數字孿生城市的概念。（1）建筑信息模型（BIM）數據就是城市單一實體的數據，是城市的細胞。（2）GIS作為所有數據的載體，對數據進行融合。（3）通過物聯網（IoT）為CIM平臺帶來實時呈現，呈現客觀世界的所有狀態。

數字孿生一詞最早誕生于工業界，但在智慧城市方面的應用則來源于2018年通過的《雄安規劃綱要》，雄安新區提出“堅持數字城市與現實城市同步規劃、同步建設”，明確“數字孿生城市”概念。以城市復雜適應系統理論為認知基礎，以數字孿生技術為實現手段，通過構建實體城市與數字城市相互映射、協同交互的智慧城市孿生平臺，能夠將城市系統的“隱秩序”顯性化，更好地尊重和順應城市發展的自組織規律。它不是智慧城市的N·0版本，而是數字時代城市實踐的全新探索（1·0版），是雄安新區探索面向未來的城市發展新模式的重要創新[2]。

近年來，在城市建設過程中，以建筑信息模型（BIM）、地理信息系統、大數據、云計算、物聯網（IoT）、人工智能（AI）等技術為基礎的城市信息模型（CIM）[3]同步形成與實體城市“孿生”的數字城市，實現城市從規劃、建設到管理的全方位、全要素、全過程的在線化、數字化和智能化，改變城市面貌，重塑城市基礎設施。

1 總體框架

以CIM智慧孿生技術為智慧城市體系架構的核心技術，建立城市智慧中樞，實現城市全要素的數字化、虛擬化及時空可視化，打造物理空間和虛擬空間的孿生互動，為智慧城市各領域的應用提供交互引擎、業務場景和數據共享平臺。總體框架如圖1所示。

圖1 基于CIM的智慧城市孿生應用平臺總體框架

2 平臺功能

2.1 物聯網設備感知

通過各種信息傳感器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器等各種裝置與技術，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等所需信息，通過各類網絡接入，結合CIM數據，實現基礎設施感知、軌跡追溯、智能發現、設備管理、遠程操控、態勢感知等應用，建立物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別、管理和控制[4]。

2.1.1 基礎設施感知

通過傳感器與城市管網、閥門井室、古樹名木、下穿隧道、路燈燈桿等公共基礎設施融合，實現基礎設施“被感知”。

2.1.2 軌跡追溯

通過車輛、人員、資源等位置及移動軌跡等歷史數據存儲、追溯版本索引建立、數據關聯等方法，實現車輛、人員、資源等位置及移動軌跡追溯。

2.1.3 智能發現

基于AI設備，實現環境污染、違法停車、垃圾滿溢、井蓋異動等城市運行狀態及市容秩序“智能發現”。

2.1.4 設備管理

通過感知設備管理平臺對城市管網、閥門井室、古樹名木、下穿隧道、路燈燈桿等公共基礎設施的海量設備和數據進行統一管理。

2.1.5 遠程操控

通過對物聯網設備進行遠程操控，實現數字城市對物理城市的反向控制；針對具有一定運算和處理能力的設備，實現智能干預。

2.1.6 態勢感知

支持多制式設備協同、海量物聯數據匯聚分析，物理規律和機理分析；支持在海量數據積累的基礎上，與云計算、深度學習等技術融合，推演城市環境中不同管理要素的變化規律，實現態勢感知。

2.2 數字化展示

通過空天、地面、地下、水下不同層面和不同級別的數據采集，結合新型測繪技術，對城市進行全要素數字化和語義化建模，實現由粗到細、從宏觀到微觀、從室外到室內等不同粒度、不同精度的城市孿生還原，形成全空間一體化且相互關聯的城市CIM數據，實現場景圖層展示、實體模型展示等數字空間與物理空間一一映射應用，為數字孿生城市可視化展現、智能計算分析、仿真模擬和智能決策等提供數據基礎，共同支撐城市智慧應用[5]。

2.2.1 場景圖層展示

實現地形層、道路層、建筑層、綠化層、水域層及城市治理方面的人口層、產業層、部件層、公共服務資源層等多類圖層展示。

2.2.2 實體模型展示

針對城市實體單體建模以及不同應用領域對實體對象精細程度的需求，多尺度、分層次在數字空間呈現實體，涵蓋建筑、交通、植被、水系、城市設施、管線等全要素地理實體類型。

2.3 三維可視化

通過圖形引擎多層次實時渲染呈現數字孿生體的能力，實現CIM數據的渲染，既可以渲染宏大開闊的城市場景，又可展示地理信息局部特征，實現城市全貌大場景到城市細節，再到城市實時視頻的多層次渲染，真實展現城市樣貌、自然環境、城市細節、城市實時交通等各種場景，實現三維實體、大數據、業務邏輯、應用場景等可視化，實現大屏端、桌面端、網頁端、移動端、 XR設備端多終端一體化展示，滿足不同業務和應用場景需求。

（1）三維實體可視化。根據物理實體的幾何、顏色、紋理、材質等本體屬性以及光照、溫度、濕度的環境屬性進行可視化。

（2）大數據可視化。針對特定數據屬性，定向分析數據統計結論，提供數據的系統表現能力，以數據視圖形式動態呈現數據、指標等變化情況，也可針對多類型數據進行單一化趨勢、變化、狀態呈現。

（3）業務邏輯可視化。針對特定行業，提供業務管理與業務流程的可視化渲染，根據行業研究經驗與行業業務類型進行業務流程邏輯拆分。

（4）應用場景可視化。根據業務需求、場景范圍等條件，呈現具體場景渲染效果，主要包括超大場景動態縮放加載渲染、自然現象效果渲染等。

2.4 數據融合應用

以城市多源、多類型CIM數據為基礎，以城市時空數據為主要索引，構建多層次時空數據關聯、數據模型融合框架，形成以政務數據為主干、基礎地理和自然資源數據為基礎、社會數據為補充的全空間、全要素、全過程、一體化的多時空自然資源大數據體系[6]。

2.4.1 數據關聯

以管理對象（實體模型對象）為關聯標識，將城市各種原始、離散的業務數據疊加在統一的三維空間、一維時間之中，通過對管理對象的各種屬性信息、業務狀態信息進行多維關聯，實現數據關聯與業務集成。

2.4.2 數據模型融合

以業務運行模型為基礎，通過節點（實體模型對象）及節點之間邏輯關系，構建物理實體之間關聯關系、指標關系、空間關系等，從而快速形成數據模型及知識圖譜，通過統一的數據模型及知識圖譜融通相關數據資源，主要包括物理對象屬性、物理對象活動運行、物理對象關系等數據。

2.5 數據共享服務

面對物理實體產生的不同類型、不同形態、不同來源的海量CIM數據，在保證數據實時性與質量要求前提下，以數據共享服務方式供給行業機理模型、數據驅動模型，實現數字孿生更精確、全面的呈現和表達，實現數據目錄、數據權限控制、數據接口服務、服務管理等功能。

（1）數據目錄。與智慧城市類似，數字孿生城市應支持統一的政務數據、基礎地理、自然資源數據、社會數據等數據服務目錄功能。

（2）數據權限控制。基于數據服務目錄形成各類數據消費接口的數據組裝能力，實現快速數據接口定義、發布及數據接口權限控制。

（3）數據接口服務。支持實時和歷史數據接口服務，以滿足對數字孿生城市實時數據和歷史數據的消費場景需求。

（4）服務管理。支持界面化的數據接口服務管理、向導模式和腳本模式生成API、界面化編輯接口腳本，實現API的創建。

2.6 空間分析應用

基于數字孿生CIM城市三維模型，結合時空網格技術、北斗定位服務等[7]，針對具體業務需求，進行空間數據相關計算、分析、查看、展示，實現空間測量、時空分析、空間路徑規劃、空間統計分析等應用功能。

2.6.1 空間測量

提供距離測量、面積測量、體積測量等測量功能，可在三維場景中進行線段長度測量、閉合圖形面積與周長的測量。

2.6.2 時空分析

提供疊加分析、序列分析、預測分析和可視域分析等時空分析功能。以可視域分析為例，可基于某個觀察點展示一定的水平視角、垂直視角及指定范圍半徑內區域所有通視點的集合，可以幫助了解城市空間內任一點的可見區域情況。

2.6.3 空間路徑規劃

提供路徑規劃、全景圖定制及場景標注等功能。以空間路徑規劃為例，可結合CIM數據，根據真實世界中的路網分布，實現起始點與目的地之間的最短路徑規劃、繪制、場景標注及全景圖展示等。

2.6.4 空間統計分析

提供空間區域分析、疊加分析、序列分析、預測分析和可視域分析等時空分析統計功能。以空間區域分析為例，可以通過制定特定空間區域，快速定位搜索對象，快速統計空間中的對象數據等。

2.7 模擬仿真應用

基于CIM通過數據建模、事態擬合，實現空間模擬、流程模擬、綜合模擬等仿真應對，對某些特定事件進行評估、計算、推演，為管理方案和設計方案提供反饋參考。

2.7.1 空間模擬仿真

涉及體積、容積、距離、面積、碰撞、遮擋、強度、剛度等空間矢量參數的模擬仿真，常用在可視域分析、日照時長計算、深度計算、水體氣體淹沒與擴散、無人車訓練、產品設計等典型場景。

2.7.2 流程模擬仿真

涉及父子級關系、前后拓撲關系、串聯并聯、節點分散、流轉效率等流程參數的模擬仿真，常用在應急事件流程推算、工廠生產流程搭配、物流倉儲接駁、交通流量管理等場景。

2.7.3 綜合模擬仿真

融合前兩類的要素并疊加復雜的數學計算，常用在應急預案方案評估、人群疏散推演、產業政策調整效果預估、港口翻箱優化場景、工廠產線單元布置、無人車訓練、智能駕駛人機交互、大型復雜綜合交通態勢仿真推算等。

2.8 虛實融合應用

針對具體對象或業務，實現視頻虛實融合、VR、AR等數字空間與物理空間的互操作與雙向互動，既能在數字空間再現與影響現實世界，也可在現實世界中進入虛擬空間，二者滿足實時、動態、自動、互動等屬性。涉及數字孿生場景的自動實時動態演變、數字孿生運行態勢自動實時動態還原、數字孿生系統反向干預物理世界、物理世界多入口觸達數字孿生系統等多種需求。

（1）視頻虛實融合。通過多路鏡頭重建三維立體空間，在三維數字孿生模型中實現鏡頭的聚焦、縮放、切換、視野調整，而非簡單的視頻貼圖。

（2）VR與AR。針對人員無法進入或還沒有物理實現的特殊場景，通過遠程VR控制及AR方式，輔助人員在物理場景下進行決策。

2.9 人工智能應用

通過對城市數據進行深度學習，利用計算機視覺、機器學習、知識圖譜等人工智能技術，實現城市運行數據感知-圖像智能識別-知識圖譜構建-數據深度學習-智能決策的循環，推動智慧城市自我優化運行，滿足政府、企業、市民按需、即時和精準決策需求[8]。

2.9.1 圖像識別

使用計算機模仿人類視覺系統，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像及圖像序列的能力，相關技術包括圖像分類、目標跟蹤、語義分割。可在城市綜合治理中快速識別異常車輛和人員。

2.9.2 機器學習

利用機器學習和知識圖譜技術，通過學習歷史事件、發現規律、提供優化策略形成修正決策，進而自動優化預案并執行，有效提高城市運行管理與服務效能。

2.10 工具集

通過CIM數據更新編輯、物聯感知數據處理、孿生應用開發等，實現CIM與物理城市同生共長，簡化數字孿生城市和現實世界的對接，結合行業應用場景構建功能應用擴展眾創能力，實現數字孿生城市的更大應用價值。

2.10.1 更新編輯工具

通過CIM數據更新編輯平臺，融合各類實體數據，吸引全社會用戶參與實體場景數據采集、實體場景建模、城市級模型加載引擎等方面工作，有力支撐CIM與物理城市同生共長，實時同步更新且可編輯。

2.10.2 數據處理工具

通過對城市實時運行數據等物聯感知數據進行處理，為數字孿生城市建設提供重要基礎。通過搭建標準化、統一的物聯網接入與調用平臺，提高物聯網數據獲取的便捷性，簡化數字孿生城市和現實世界的對接。

2.10.3 應用開發工具

針對海量數字孿生應用場景的城市運營管理和行業功能應用開發需求，提供行業應用擴展開發工具集，賦能行業應用開發者。結合行業應用場景構建功能應用，實現眾創擴展能力。

3 典型應用案例及應用場景

3.1 案例概述

基于CIM的智慧城市孿生應用平臺具有精準映射、虛實融合、模擬仿真等核心能力，由此衍生出城市風險自動發現、城市運行規律主動洞察、人和物軌跡追蹤回溯、事件精準定位管控、決策分析推演、預案仿真演練、預案優化和執行、要素資源高效配置等多種功能，將對構建城市現代化治理體系和治理能力提供強有力的支撐。

3.2 典型場景

3.2.1 物聯網感知操控

通過傳感器與氣象監測、社區及停車場車輛出入口、公共服務場所等公共基礎設施融合，實現基礎設施“被感知”，如圖2所示。

圖2 物聯網感知操控

3.2.2 三維可視化呈現

通過三維圖形引擎，多層次多角度渲染呈現數字孿生體。實現城市全貌大場景到城市細節，也可展示同一區域不同方案不同時段的三維可視化場景。

3.2.3 數據融合應用

融合城市多源多類型CIM數據，建立時空數據關聯，實現多層次時空數據關聯、數據模型融合應用。

3.2.4 空間分析應用

針對具體業務需求，在三維場景中進行線段長度測量，閉合圖形面積與周長的測量。

3.2.5 模擬仿真應用

通過增加時間維度虛擬城市建設或工地施工進度，隨時直觀快速地對城市建設進度或工地施工計劃與實施進展進行對比，如圖3所示。

圖3 模擬仿真應用

3.2.6 綜合場景應用

城市擁有大量的攝像頭，通過攝像頭位置布局設點，利用“視頻+ CIM +人工智能”技術，將只能“看”的視頻圖像變成可查詢、采集、分析、搜索、追蹤、預警等的視頻地圖。

4 結束語

當前，數字孿生城市涉及的新型測繪、標識感知、協同計算、全要素表達、模擬仿真等多項關鍵技術自身發展和融合應用還有待加強。海量數據加載、云邊計算協同、模擬仿真等技術成熟度不高；利用人工智能、邊緣計算對動態數據快速分析處理能力不足；設計軟件大部分由國外企業主導，核心技術自主水平不足，基礎研究有待加強，通過構建軟件開源生態，帶動基礎軟件創新突破。GPU芯片、操作系統、驅動中間件較國外存在一定差距，傳感器從技術到成本都不能滿足全域感知部署需求，需要靠市場進行培育。