數字孿生賦能下的互動生成式規劃與治理

楊滔 田穎 徐艷杰

摘要：21世紀以來，數字孿生進入城市規劃與治理領域，加快了城市的感知和問題反饋的過程，形成了時間、空間和人之間新的互動機制。數字孿生城市的挑戰來自城市的復雜性，提出以人為主的沉浸參與式角度來重新定義空間，強調空間的多維度延伸，以空間流形的模型為基礎，建立起數字孿生城市的空間表達方式及其升維與降維的計算邏輯?；诖?，探討數字孿生賦能下的“互動生成式”規劃模式：通過數字孿生的參數化設計，以人為主體，不斷調整和實時反饋城市的各項規劃參數，構建不斷演進的數字孿生的規劃治理系統及政策。

關鍵詞：數字孿生城市；空間流形；參與式；城市信息模型；生成式

文章編號 1673-8985（2023）05-0004-07 中圖分類號 TU981 文獻標志碼 A

0 引言

現在地球上有超過半數的人口生活在城市中，并且未來會有更多人在城市中生活①，正如聯合國人居署在最新的《2022年全球城市報告》中指出的，“城市是人類的未來”。正由于城市是人類生活的主要載體，我們一直致力于更好地認識和改造城市。工業革命帶來生產生活方式的變化，機械化的世界觀和還原論大行其道，但自上而下控制城市的規劃方式顯然無法構建真正有活力與可持續發展的城市，反而帶來犯罪率升高、交通擁堵、生活品質下降等一系列社會問題。因此諸多學者意識到這種遠離現實、將城市作為同質化系統的假設，有意或者無意地忽略了城市的本質[1-4]。

Hopkins[5]認為，傳統規劃學者用經濟學及生態學假設的均衡發展思想來解釋城市是有一定問題的，因為城市發展有4個“I”的特性，即互依賴性（interdependence）、不可逆性（irreversibility）、不可分割性（indivisibility）和不完全預見性（imperfect foresight）。這4個特性決定了城市不同于其他系統，難以用這種分離并征服（divide and conquer）的機械手法面對，簡單線性的規劃思維無法應對城市的復雜性和快速變化。

為了直面城市的復雜性，需要一種適應城市發展特征、快速應對環境變化的規劃與決策模式。這種規劃方式既不同于完全控制的綜合性規劃方案，也不是基于模型計算的漸進主義規劃，而是可以及時對系統情況進行監測、計算、仿真并快速反饋，以互動協調各方意見的規劃生成方式，持續迭代規劃治理一體化政策。當然，這就面臨如何快速掌握城市這個復雜系統的動態變化和發展規律，如何形成高效的互動協同平臺的問題。而隨著數字孿生在城市規劃設計領域的應用，其通過虛實互動，形成了天然的沉浸參與式互動協同平臺，正為這種新的互動生成式規劃與治理的發展提供可能。

1 數字孿生進入城市規劃領域

“數字孿生”的概念從1970年代被美國宇航局用于航空航天飛行器的模擬仿真，以確保航空器安全，并提高運行壽命[6]；2003年，邁克爾·格里夫（Michael Grieves）教授在美國密歇根大學首先提出“信息鏡像模型”（Information Mirroring Model），在2011出版的《幾乎完美：通過PLM驅動創新和精益產品》中，他給出數字孿生的3個組成部分：物理空間的實體產品、虛擬空間的虛擬產品、物理空間和虛擬空間之間的數據和信息交互接口[7]。數字孿生理念逐漸在航空航天、工業制造、農業、電力乃至城市領域快速發展，展現了從復雜性較低的系統到復雜性較高的系統中的應用發展過程。在我國，“數字孿生城市”的概念最早出現在2018年的《河北雄安新區規劃綱要》中，即“堅持數字城市與現實城市同步規劃、同步建設，適度超前布局智能基礎設施，推動全域智能化應用服務實時可控，建立健全大數據資產管理體系，打造具有深度學習能力、全球領先的數字城市[8]”。

隨著數字孿生理念應用領域的逐步擴展，數字孿生技術經歷了技術迭代發展的過程，并在每個發展時期展現了不同的互動方式和特征?？傮w來看，大致可以分為4個階段（見圖1）。

一是數字孿生萌芽期，以模型仿真技術為主，體現物理實體到數字虛體的映射特征。20世紀80年代以來，CAD、CAE、CAM等計算機建模、模擬仿真技術迅猛發展，主要在工業制造業和建筑領域廣泛應用，可以將物理空間的實體形成數字映射的過程。例如現有的數字孿生城市實踐是從數化仿真城市物理環境開始的，包括建筑、道路、橋梁和水系。這種初步的物理世界到網絡世界的映射而產生的三維可視化環境，為城市信息的快速獲取和基于信息的判斷和交流提供了便捷途徑。

二是數字孿生概念期，以模型與感知技術為主，體現物理實體到數字虛體映射后，數字虛體對物理實體的反饋特征。隨著模擬技術的不斷發展，以及21世紀初“物聯網”技術的初步應用，通過感知通信獲取產品實時運行數據與實時計算成為可能。2010年NASA將數字孿生應用于航天航空領域，隨后通用電氣、達索、西門子等制造業龍頭企業廣泛開展數字孿生應用，推動了物聯感知技術與建模仿真技術的集成融合。不過由于缺乏城市尺度物聯網的應用，城市的相關應用僅停留在智能建筑的物業、監控管理等方面。

三是數字孿生推廣期，以模型、感知、空間位置等多技術融合為主，體現物理實體和數字實體與空間的互動特征。隨著全球導航衛星系統（Global Navigation Satellite System，GNSS）等空間定位技術的推廣，以及參數化模型的應用，結合物聯網、BIM技術的成熟普及和3DGIS的實體語義化發展，形成了以模型、感知、空間位置等多技術融合為主的數字孿生技術。這使得數字孿生逐漸從封閉空間小微場景，向開放空間大中型場景轉變，從數字孿生產品、工廠、樓宇，走向數字孿生園區、城市等大尺度范圍。

四是數字孿生壯大期，以模型、參數化、位置、感知、交互、AI大模型等技術全面融合為主，體現物理實體和數字實體與空間和時間協同互動的特征。隨著對城市系統規律的認知加深，參數化模型、感知交互（AR、VR）、人工智能（機器學習、深度學習等）、區塊鏈等技術從組織模式和交互模式上徹底改變了城市的生產生活方式。

特別是近兩年元宇宙概念興起，加速推動數字空間與現實空間的深度融合，時間維度的記錄和分析也加入數字孿生的能力中，構建全時空、全要素、全能力的數字孿生成為可能。這種新的時空互動能力使得數字孿生能為規劃參與者提供便捷、公開、簡易的溝通互動模式。然而，城市是遠比宇航器、工業產品或建筑物復雜的系統，包含更為復雜的社會、經濟、環境、文化等子系統及其關聯，本文主要探討數字孿生城市如何應對城市系統的獨特復雜性。

2 城市復雜性的人本內涵

城市的復雜性來源于城市作為開放系統，特別是人作為城市的主體所具備各自不同的目標行為，導致城市中存在大量不確定的因素、過程及其結果。正如Peter Hall[9]曾提到：衛星上天的航天計劃具有明確的目標與指向，類比打固定靶，可精準預測其航天軌跡；而城市規劃設計解決城市中動態變化的問題，更像打移動靶，難以預測城市的發展，反而比航空計劃更為困難，也更容易失敗。實際上，這指明了城市作為復雜系統以開放的方式不斷變化，并隨時間的演變而不斷出現突發情況，需要及時學習與適應，因而這種復雜系統很難精準模擬并預測。

隨著20世紀80年代以來國際學術界提出復雜科學的概念，城市研究者與規劃設計師們借助網絡科學、動力系統論、博弈論、機器學習等新興方法揭示了城市復雜性的部分規律。早在1960年代，面向第二次世界大戰后大規模重建帶來的社會經濟影響，劍橋大學Martin Centre[10]提出與“建成環境”價值相關的研究問題：城市道路網（urban grid）是否是城市發展的引擎（engine）？這里不僅探討了道路網兩側的開發模式及其強度，而且辨析了道路網作為空間系統對整個城市功能連通性和區位價值的作用力。與此同時，劍橋學派在討論怎樣的要素（包括空間）組合才能構成人所能使用的建筑物或城市，其中人對城市的使用是開放因素；或者說，哪種組合才能構成人所使用的復雜城市或建筑物。Christopher Alexander[11]、Bill Hillier[12]、Michael Batty[13]34等一直在探討開放復雜系統中局部與整體的問題，即局部要素如何在隨機開放的前提下彼此關聯而涌現出整體性要素。

雖然他們采用的具體技術都有所差異，但都無一例外地選擇了圖論中的圖來對城市空間進行抽象表達，以此強調要素或局部之間的聯系或流動，進而構建起可計算的網絡體系。他們也發現了城市中的各類要素并非都在城市整體層面上彼此作用，而往往在局部層面上與其周邊要素互動，作用于個人行為。但是這種作用力反過來通過城市中的社會經濟環境等網絡體系加以傳播并交織，形成了城市整體上的涌現模式，且建構了局部與整體的自相似、自組織、自適應規律。特別是Batty[13]36指出，功能、模式、交互、空間、尺度、規模等都是城市復雜系統的基本組成部分，構成自相似的復雜性機制。

然而，城市系統的復雜性關鍵在于人，即人在該系統中的感知、認知、推理、行動的過程存在各種不確定因素，同時又是一種復雜的交互行為，并在空間網絡傳遞過程中迭代與演化。因此，如何從人的視角去探究城市復雜空間網絡的連接、生成、演變過程尤為關鍵。換言之，個人與集體參與到城市空間網絡的建構才是研究城市復雜性的關鍵點之一。實際上，這改變了研究城市復雜空間網絡的視角，將從自上而下的鳥瞰視角轉化為沉浸在空間中漫游的人看視角，并以個人或集體的行為路徑將各類空間聯系在一起。以人的感知、體驗、交互等為紐帶，將不同專業、不同部門、不同人群等協同整合起來，共同建構城市復雜系統的生產方式與結果。特別在數字孿生時代，數字空間提供了相應的系統工具，加速了這種人與人之間的時空性互動，有可能演化出更為精細化的參與式模型乃至生成式數字孿生，去支撐更為復雜而精準的城市規劃與治理。

在這種動態式、參與式、生成式的城市級別數字孿生中，復雜性空間規劃與治理將會彼此融合。這源于個體化、局部的參與規劃行為將在彼此互動中建構出整體式的模式，動態地、自上而下地影響下一階段的個人化、局部的參與治理行為，從而以動態的局部與整體聯動的方式消解規劃與治理之間的明確邊界，建構新的復雜城市系統演進路徑。因而，如何快速準確地掌握“現狀治理情況”，并呈現給利益相關者，促進各方基于更有效的證據討論，不斷地生成可選擇的行動方案，最終形成共識，就顯得尤為重要。正是由于規劃與治理融合的變化趨勢，才讓數字孿生有了在規劃與治理領域生存的土壤，因為數字孿生在信息的展示、傳遞、調整、多方互動溝通方面具有明顯優勢，可以更加高效、便捷地推動多方共識的形成。不過，對數字孿生中城市空間系統的復雜性討論，需要回歸到空間本身在數字孿生中的模型表達，特別是人的視角如何在數字孿生中進行表達。

3 沉浸參與式的空間范式

從理論方法的角度，人所參與的城市空間及其復雜性應該如何表示，并加以計算、生成并模擬？一般而言，城市空間被視為長、寬、高3個維度所界定的歐幾里得空間；而在空間網絡的研究中，空間之間的彼此連接模式被視為拓撲空間，其局部的尺寸大小往往被忽略。早在19世紀上半葉，Bernhard Riemann認為，我們生活中的歐幾里得空間僅僅是幾何特例，而空間概念需要重新審視。于是他建立起非歐幾何空間的理念[14]。例如，我們生活的地球就是曲面，從北京到紐約的最短距離并不是兩個城市之間的直線距離，而是沿地球表面的測地線的長度（一條曲線）；而在北京的廣場上，我們仍然感覺到是三維的歐幾里得空間。這本質是從人所使用空間的角度，重新界定了幾何空間，并消解了歐式幾何的某些基礎性定律，如兩條平行線永遠不相交。從而，Riemann開辟了非歐幾何的領域，并試圖對所有的幾何空間定義進行統一。從數學角度，Riemann提出流形（manifold）的概念，即局部具有歐幾里得幾何特征的拓撲空間。這些局部歐氏空間通過連續的拼接構成整體曲率不為零的非歐幾何空間。實際上，Riemann認為幾何空間是多元延伸量，即根據從一個確定空間到另外一個確定空間之間是否存在連續的過渡，構成了連續的或離散的流形，其中連續的為點，而離散的為元素。

從人在空間中運動的視角，非歐幾何空間為我們提供了對空間的新認知，我們對于任何幾何空間的認知不再依賴于更高維的空間嵌入。例如，地球的曲面特征不再根據“球”嵌入三維歐氏空間中而得以顯示，而是可沿經緯線加以描述。本質上，我們不再從鳥瞰的視角去看待幾何空間，而是沉浸參與到幾何空間中去認知該空間的內在特征。簡言之，我們根據空間的曲率去認知幾何空間。例如，我們在空間中行走，從人看體驗的視角而言（見圖2），左右兩側是對稱的，而前后是非對稱的，暗示著“前端與后端”“未來與過去”“到達與離開”“還有多遠/落下多遠”等時空信息；面向前進的方向，代表著“經過”“流失”和“時間之箭”，其中涉及前進過程中所能感知到的空間變化，最簡單的就是腳步的計數。按現象學大師胡塞爾的理解，這就是數與空間的基本性關系，即數的變化來源于空間的延伸計量這個動作。換言之，空間延伸屬于行為方式，這帶來了空間本身的分類邏輯，而最基本的就是計數。

那么，從城市街道空間中行走的角度來看，街道網絡有可能也是“彎曲”的，與鳥瞰的歐式二維平面空間不一樣。在完全正交的街道網格中，空間的感知是勻質的，近似對應于二維平面空間；如果中央的街道網密度大于周邊的，那么從中央走出去，將會感知到街道網變得稀疏，近似“下坡”，對應于1.8維空間；如果中央的街道網更為稀疏，那么從中央出去，將會感知到越來越緊密的街道構成，近似“上坡”，對應于2.3維空間（見圖3）。那么，在后續兩種情況中，街道網發生了“彎曲”，可通過沉浸參與式的行走體驗所感知到。之前的研究證明[15]，這種街道網的“彎曲”機制構成了城市空間分區的動力，即從人看視角下街道密度變化的不連續性構成了城市分區的現象。這構成了人或集體參與到空間體驗中的一種空間認知范式，被稱為沉浸參與式的空間范式。

在Riemann提出流形概念之前，康德的批判哲學中就已出現“流形”的詞匯，即Mannig-faltigkeit。這表示由雜多構成的統一體，其中mannig表示雜而多，faltig表示折疊，keit表示性質?！半s多”表達每一種直觀或顯性現象都包含其未經過整理的復雜多樣的原始內容。這是經由先天的或經驗性的感知而呈現出來的，即通過人的感知所獲得的復雜多樣的內容表象[16]。這強調了直覺中的“內容”存在，同時也暗示了“雜多”本身也是通過人的感知重建而渾然一體。胡塞爾明確提出：直觀的雜多都是被認知精神所塑造的，即雜多本身也通過人的認知行為獲得了原初的統一性，并轉化了雜多與統一之間的對立。從而，他提出了時間流形與意識流形。前者指彼此相鄰的流形，代表時間的流逝（見圖2）；而后者指認知過程中動態的流形，代表雜多的整體認知的形成，這依賴于人參與到空間沉浸體驗的行為[17]。因此，我們認為空間中存在著復雜多樣的社會、經濟、環境、文化等內容，體現為空間行為，且彼此之間相互延展與交織，從而構成了統一而復雜的流形，其中包含不連續性與多樣性的深刻內涵。不連續性意味著社會、經濟、環境、文化等要素或形狀的識別，而多樣性暗示著復雜的關聯認知。因此，城市空間的復雜性在人或集體參與到空間行為中，才會揭示得更為清晰。

4 數字孿生中的空間流形模型

在這種意義上，數字孿生中復雜的城市空間體現為某種特定的流形，例如社會、經濟、環境、文化等內容在城市街道實體與虛體空間中彼此延展與交織。當個體沉浸參與到虛實街道空間中，由于個體所感知與認知的社會、經濟、環境、文化等內容各不相同，這樣的內容在空間中延展的曲率并不相同，那么不同個體所感知到的流形也許千差萬別。同時，對于同一個局部空間，同一個體對上述位于該局部空間的這些內容的感知也可能差別較大，于是這些內容在該局部空間中根據該個體認知而彼此延伸交織，該個體對于空間的理解也將呈現出雜多的景象。于是，對于每個局部虛實空間的內容延伸，可以用張量來進行“復雜的雜多”情景描述，如5個維度的局部虛實空間，表示為：

對于認知個體而言，每個局部空間的張量對應于該空間的多維度且有方向的屬性，表達為諸如街道本身及社會、經濟、環境、文化等空間延展。從空間規劃的角度而言，這將體現為諸如建筑密度、人口密度、商業密度、汽車尾氣密度、網紅打卡地密度等，不僅僅體現這些要素的空間分布，而且體現這些要素本身之間的聯系及其認知中的連續性。這種復雜的延展性共同構成了空間本身的特征及其認知模式。空間延展的梯度體現為諸如建筑密度或人口密度等在空間延展中的變化率，其綜合性的變化體現為“復雜流形曲率”，對應于個體如何認知綜合性空間特征的變化情況，以及對空間本身的綜合性定義。這體現為空間本身的雜多情景，也體現為不同個體的不同綜合性空間認知。然而，在宏觀層面上，這又存在某種涌現的規律，表達為某種統一性。

對流形而言，從雜多到統一的過程中，降維是一種模型方法，以便找到核心的不變結構。例如，對于一個圓圈，可以在二維空間中用xy直角坐標系去描述；也可以用極坐標系去描述，那么只需半徑r變量就可以，這屬于一維空間。在直角坐標系中有很多（x，y）坐標點并不在圓圈上，這就是冗余的數據，那么可以從（x，y）降維到一維的長度去描述。其實人腦的認知方式就是采用了類似的降維模型。Klein[18]早在19世紀就用“變換群”的理念來強調不同維度的流形之間的轉換，認為群變換中不變的特征才是流形的統一結構。在具體的計算過程中，基于最近距離的聚類還是最基本的方法，本質也就是對“不連續性”的識別。例如，從圖局部近似的角度，拉普拉斯特征映射建立起數據之間的連接，體現為復雜流形在不同維度中所傳遞的內在特征結構，這表示為：

然而，流形本身內在的特征結構不僅來自多維度的自相似性，而且來自高于局部的多尺度聯動模式。這與胡塞爾提到的意識流形有共通之處。每個空間在諸如街道、社會、經濟、環境、文化等方面延伸，因此個人在感知局部空間構成的過程中，也同時根據自己頭腦中的知識體系或知識圖譜，對不同方面的空間延伸有不同的解讀，從而動態地建構起這些空間各自的不連續性，及其彼此之間的連接方式。因此，個體對局部空間的認知會依賴更大尺度的空間延伸情況。例如，個人在十字路口選擇路徑的過程中，除了感知紅綠信號燈、路口交通情況、路口商業等功能活動分布，同時也會根據自身位置（通過手機虛擬空間或頭腦記憶）對出行目的地、周邊街道的連通情況、商業等功能延續情況乃至個人交通可負擔能力等進行計算，從而選擇走向哪條道路。這些不同要素在空間中延展的曲率集合，被稱為空間復合曲率。該變量在較大尺度的度量將會決定局部的空間認知，其中包含降維過程。換言之，個人在沉浸式行為過程中，將高維度的空間流形進行降維，從而獲得更為清晰的空間復合曲率，指導自身的個體行為動作。這種過程可視為在不同尺度之間的轉換（transformer），基于不同尺度涌現的知識的深度強化學習，將不同尺度的空間表征關聯起來，形成對于關鍵特征要素或關注事件的識別，建構編碼器與解碼器，并生成各自尺度下的空間現象、行為、事件及其內在動力模式。

與此同時，不同個人對空間延伸存在不同的解讀和認知，以及不同的個人行為動作選擇，這將使得人們不斷在虛實空間中切換，從各自對社會、經濟、環境、文化等具體情景的不同理解角度，去影響空間的構成與延伸。或者說，不同的專業從各自角度對城市空間網絡的過程產生作用力。在集體層面上，這些不同的空間作用力彼此交織在一起，共同生成新的城市尺度的空間特征，被相關的個人所感知到，形成某種集體協同或社會意識。這稱為從低維向高維的空間涌現過程，屬于城市空間作為復雜系統的基本規律之一。因此，根據個人與社會的虛實空間感知與體驗的過程，流形本身的雜多在不同尺度、不同維度之間構成了更為動態的統一，同時也反饋到雜多本身的變化中。本質上，城市的復雜性就體現在雜多的多樣性與統一的理解性，而尺度與維度在推動了流形的動態性感知意識與沉浸體驗行為中，構成了數字孿生空間流形的參與式涌現。

5 數字孿生中的互動生成式規劃治理模式

上述對于空間流形本質性的思考從源頭上辨析城市空間系統生成的內在機制，其核心是個人在空間中通過沉浸參與式行為本身去建構了集體的虛實互動的空間網絡?；貧w到城市這個復雜巨系統的本源，在城市各個子系統的虛實時空協同中，復雜城市空間系統的生成來自沉浸參與式行為對城市空間形態加以互動性的作用力。那么，需探討如何架構起沉浸參與式的數字孿生城市系統，促進這種跨專業的虛實時空協同生成機制，從而優化城市規劃與治理決策。

在數字孿生模擬環境中，人對各種變量或參數的感知與選擇，推動了各個子系統的交互與演進，從而在人機互動的過程中優化了空間流形，建構了城市巨系統形態的涌現機制。由此，基于圖網絡（graph network）和流形學習（manifold learning）等技術，探索城市科學領域內與信息科學相關的人工演進（artificial evolution）概念，即計算模型或仿真可根據人對變量與參數的識別與選擇，形成自動演進的算法，從而模擬人參與互動下的數字系統演進過程[19]?；诖耍谕詳底只姆绞饺ツM城市空間的規劃與治理，而其過程又依賴于人們從沉浸式的角度去參與建構和運行城市各個子系統，并挖掘與遵循其內在規律。

這種系統可稱為人工演進的元城市空間系統（Meta Urban System of Artificial Evolution，MUSAE），即拉丁文的繆斯，意為藝術與科學的女神，暗示著城市復雜系統的建構本質就是藝術與科學的融合、實體與虛體的交融。這構成數字孿生體，包括兩大部分（見圖4）：一部分是實體城市系統，從生態本底，到空間結構、專業互動、形態生成，直到城市決策；另一部分是虛擬城市體系，從數據工程，到模型整合、機器學習、人機互動，直到應用擴展。前者構成了業務場景，而后者形成了軟件架構；兩部分經由參數調試而不斷演進，其過程包括人的沉浸式干預與算法迭代，共同構成服務于城市規劃與治理決策的城市信息模型搭建基礎。于是，城市復雜系統在人與機器互動，以及人（或機器）通過機器與更多的人互動下，進一步實現實體與虛擬城市的交融與迭代，推動相關政策的智慧演進，建構起新的規劃與治理一體化模式。

其中，參數調試尤為重要。本質上，參數的選擇是個體介入數字孿生體的關鍵性入口。不管是經由專業知識而形成的算法，還是經由大數據機器學習而獲得的算法，都需要與真實的世界進一步對接，開展相關驗證，使得基于知識的算法與基于機器學習的算法相互優化，同時又與真實的城市運行相匹配。在這過程中，共性通用的參數可以被識別，而適用特定場所或場景的參數也需要被挖掘。在這種意義上，數字孿生體本身雖然在本體論上是唯一的，但在現象與算法表征中則存在多種形式。因此，參數調試是本體與表征之間的聯系，大模型所提供的超大量參數性空間計算使得復雜性得以定量揭示。

人機互動是空間流形在數字孿生空間中的延展。個體深度參與到數字空間的表達、模擬、仿真、決策、操作等環節中，提供了人與人之間更高維度、更遠距離的交流環境，也實現了人通過數字世界對實體世界進行操作的可能性；反之亦然。一方面需要建立全面的自下而上感知，增加感知城市運行、發現城市問題的能力，通過感知不同主體的行為需求和活動，為規劃決策提供更多源、更客觀的數據支撐，自下而上形成基于空間流形的數據基底。另一方面，為了讓數據可用于城市的政府、企業和市民的決策，服務于城市在目標領域的決策，形成以場景為核心的模擬和協同平臺機制，通過疊加多維城市模型進行模擬分析、大模型自我學習迭代和擴展人機交互的方式，提高不同主體的溝通效率和決策的能力，形成自上而下的科學決策與相關政策（見圖5）。

6 數字孿生支持規劃會商決策的實踐

基于蘇州城市信息模型（CIM），蘇州搭建了數字孿生古城的初步應用版本。基于蘇州CIM基礎平臺的數據和基礎功能，對古城更新相關工作進行多場景智能模擬并搭建協同會商機制，旨在輔助提升姑蘇區歷史文化保護、社會民生和城市更新水平，以及古城數字經濟發展，從而提高規劃治理的決策水平。

針對古城、街道、社區、地塊、建筑的不同尺度，建構起對空間8個維度的度量，如人口、用地、經濟、文化、設施、交通、空間（如視廊控制）、建筑，形成張量網絡，并加入時間因素（歷史、現狀、未來），共同建構起識別更新潛力地塊的坐標，即流形空間的一種簡單表達方式。張量屬性來自統計分析、流轉表單、物聯感知、參數調整等，共同建構個體與集體互動的空間網絡。經濟賬是基于智能模擬的規劃決策的重要場景之一。根據更新項目進行精細化建設成本和收益估算，明確項目的投入和產出，進行項目績效分析。建設成本估算是根據具體空間生成情況，選擇安置補償方式和貨幣補償方式，靈活核算拆遷總費用、配套建設費用，核算總更新成本。收益核算結合項目的地價、樓面價、容積率、使用性質、稅金及營收等綜合估算項目收益（見圖6）。通過模型算法迭代，平臺實現自我的古城更新經濟政策與空間管控政策的螺旋優化升級。

針對選定的地塊，利益相關者可調整參數，定制化自動生成三維模型（見圖7），實時對應相關規劃設計條件要素值調整，通過直觀、可視的三維效果，開展多主體的會商和討論，提升溝通的效率，有利于政府、公眾、企業等多方加入到方案的設計決策中，推動公眾參與。這種會商過程又被機器學習，用于相關政策的再評估與迭代。

目前，蘇州古城的應用已經實現古城工作底圖搭建，對空間、用地、建筑、人口、交通、設施等進行畫像，綜合進行用地潛力評估，形成多維評估應用模塊，以及通過項目管理、輔助選址、設計條件會商、方案管控、方案影響評估等輔助更新決策。并且由于掌握了更精細和個體化的數據，古城微更新方案的三維展示、古城文化的視頻與虛擬模型融合等場景將更好地輔助古城保護與更新。雖然這些功能看似輔助“自上而下”的方案制定和管理，但其實古城的應用是通過整合“個體”的更為精細化信息來實現“自下而上”的感知和反饋。比如在歷史城區范圍內，以建筑（試點區域以房屋）為最小單元，通過地名、地址實現人口、企業法人、公共服務設施、文物保護單位、POI等屬性表信息與建筑基底面的關聯融合，建筑基底面與建筑實體通過編碼進行關聯掛接，以豐富三維建筑物信息，為各維度的數據分析統計提供基礎，并且在特定的分層分布模型可以掛接人口、權屬等信息，服務精細化管理和應用。

7 結語

數字孿生城市的核心是虛實互動，在互動過程中優化參數、協同各方、共享信息。信息技術的發展加快了城市的行為感知、問題反饋、識生成和決策行動的過程，人在實體與虛體城市中的生活生產方式都發生較大變化，體現出更為精細化、敏捷化、多元化的復雜巨系統的特征。同時，我國存量時代需要協調更多的利益相關方，需要達成共識，而數字化方式則可加速協同共識的形成，應對復雜巨系統中可能涌現的“黑天鵝”和“灰犀?！爆F象。因此，本文認為數字孿生中強調以人為主體，建構起社會、經濟、環境、文化等張量空間網絡，通過數字孿生流形空間的參數化互動，支撐利益相關方不斷調整和實時反饋城市的各項運行參數，形成以多時空互動反饋支撐的設計生成和以智能模擬及協同平臺為支撐的規劃輔助決策，推動相關規劃治理政策的及時響應與調整，探索“互動生成式”規劃治理的新模式。

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