數字孿生城市及其關鍵技術

鄒鵬， 肖澤文， 李珺， 袁開壽， 張乾豐， 鄒佳芳， 鄒永玲

（1. 五邑大學；2. 吉首大學；3. 江門職業技術學院）

1 引言

數字孿生(Digital Twin，DT)一詞最先出現在正式文獻上，是2010 年美國宇航局發布的《建模，仿真，信息技術與處理路線圖》中提到的[1]。次年，美國空軍實驗室發布了數字孿生的具體概念及其應用，用于解決飛行器的保養與維修問題。2015年，通用電氣創建了發動機的數字孿生體，用于實時監測發動機的運行狀態和進行預測性維護。數字孿生技術基于物理實體的數字模型，利用傳感器收集物理實體的實時動態數據來實現物理實體與虛擬數字模型的精確映射、交互與融合。數字孿生技術的概念模型由真實的物理世界、虛擬空間中的數字世界和連接虛實的數據組成。與傳統仿真相比，數字孿生技術具有兩個顯著的特點：一是數字孿生與真實設備同步運行，數據由實際運行的真實設備提供；二是數字孿生可以對收集的數據進行提煉分析，并將分析結果反饋給真實設備，具有雙向性，從而指導真實設備的運行[2]。

當今各行業迫切需要數字化、智能化升級改造，數字孿生技術作為實現數字化轉型和促進智能化升級的一種重要手段，得到了廣泛的關注，相關研究已從探索基礎理論研究走向實際應用階段[4]。數字孿生技術已從制造業拓展到城市建設，許多城市正在應用該技術進行城市規劃、建設、改造、管理和服務。

2 數字孿生城市的發展背景

1980 年，新加坡總理李光耀首次提出了“智慧島”計劃，要將新加坡建設成為計算機化的智慧國家[5]。2008年，國際商業機器公司IBM提出了“智慧城市”的概念，諸多國家開始布局智慧城市建設，智慧城市得到了快速發展。2018 年，我國信息通信研究院發布了“數字孿生城市”的理念。我國智慧城市已歷經十年的發展，2019 年底我國智慧城市試點已超過700個，其中94.4%的省級城市和71.0%的地級市均已進行智慧城市的頂層設計，正布局底層邏輯，智慧城市相關投資額達到1.7萬億元[6]。

縱觀國內現有的數字孿生城市的建設實踐，既有喜人的成功經驗，又存在一些問題。各城市對數字孿生城市的認識和建設目標有很大的差異；我國城市建設時沒有制定統一的管理及技術標準，數據格式沒有統一，導致各種應用場景間難以甚至無法實現數據共享共通，某些急需處理的數據甚至還需要通過Office等傳統方式分享，工作效率低下；對于核心高頻技術仍使用國際標準，使用國際標準則需要支付大額專利費，降低了企業對數字孿生城市建設的積極性；現階段我國缺乏數字孿生相關專業人才，數字孿生核心軟件和標準基本由國外主導[7]。

3 數字孿生城市的特征

3.1 全域精準映射

全域精準映射指對所覆蓋物理實體的全時域、全空域感知，并進行多維度、多尺度模型的精準構建，數字孿生城市的根本特征是實現物理城市的數字映射[8]。城市物理世界分為動態場景和靜態場景，對建筑設施、通行設施、江河湖泊、綠化植物等短時間變化小的靜態場景三維建模，對行人、交通設備等動態場景三維建模并構建在靜態場景的基礎上，保證城市所有物理實體被精確映射到數字城市，使現實城市當出現車禍、火災、地震等突發情況時，數字城市能立刻感知到這些實體變化，并發生精準改變，與現實城市同步運轉，實現全域精準映射。

3.2 虛擬服務現實

數字城市通過多源大數據、人工智能技術對實體城市數據進行分析，通過數據驅動算法作出相應決策，再將決策反饋給實體城市以指導或輔助城市作出真實決策，基于控制器實現對實體城市的反向快速精準控制，虛實融合，共同發展。數字孿生城市的虛實融合具有實時性和普遍性，能夠對現實城市發生的事件作出快速而科學的響應，實現數字虛擬城市服務實體城市，對城市的運轉與服務進行優化。

3.3 數據整合

數字孿生城市運轉的一個特征是內部各主體能進行高效的信息傳輸和共享，采用統一的數據整合標準進行數據采集、傳輸、處理、儲存和管理、挖掘分析及共享，使得數字孿生城市各個設施系統之間可以緊密、活躍且穩定地進行傳遞和處理信息。如智能交通系統，整合了道路、交通參與者和交通系統間的數據，從而能夠為交通參與者提供實時且合適的交通信息，使得能夠對交通道路、通行方式和預計用時作出及時準確的判斷，將有利于自動駕駛、急救、道路搶險等。陶飛、劉蔚然等[9]在數字孿生形成的多源異構數據及連接方式提出通過統一標準來進行管理。數據整合可以大力挖掘并釋放城市的數據價值，利于城市科學健康地發展。

3.4 智能干預

將物理城市映射到數字城市中，是數字孿生城市的關鍵，在物理城市規劃建設時需要對建筑設施、通信設施等開展智能化改造，并搭建物聯網傳感設施。數字孿生城市的關鍵應用是利用物聯網感知、大數據及數據挖掘、人工智能等技術，提煉并分析城市運轉的海量歷史數據，搭建數字城市智能分析決策系統，基于控制器實現對實體城市的運轉展開實時在線的智能干預。城市智能分析決策系統能夠實時判斷實體城市事件的輕重緩急，對突發事件進行評級并根據歷史數據預測事件的發展方向，做出科學合理的智能干預，對于十分重要的事件，系統會將干預報告發送給對應專業管理人員，輔助專業人員展開人工干預，同時系統能夠學習總結人工干預結果，以便以后能夠做出正確干預。

4 數字孿生城市的關鍵技術

數字孿生城市中的關鍵問題是城市場景三維建模。首先基于實體城市，利用3S空間信息技術(遙感技術RS、地理信息系統GIS、全球導航衛星系統GNSS)、建筑信息模型(BIM)、三維建模技術、城市信息模型(CIM)搭建數字孿生城市的“主體與軀干”，利用人工智能與機器學習、大數據、物聯網感知等技術構建數字孿生城市的“神經”，對城市各要素進行監測及動態數據采集，從而創建一個與實體城市精準映射的數字孿生城市（見圖1），最后結合人工智能和大數據通過智能分析決策系統，賦予城市感知監測、自判斷、自學習和快速響應的治理和服務能力。

圖1 數字孿生城市的關鍵技術

4.1 3S空間信息技術

數字孿生城市的建設和發展離不開城市內部各要素的信息化，3S空間信息技術可以有效解決這一問題。RS可以實現城市建筑設施的探測和識別，采集城市地理數據；GIS 可以對城市的現象和事件進行管理、成圖、分析；GNSS能夠為數字孿生城市內各要素提供位置、軌跡、速度以及時間等信息。3S空間信息技術結合這三種技術，形成一個綜合技術體系，可以實現對各種空間環境的收集、處理，為數字孿生城市的建設和發展提供了不可或缺的地理數據支持。

4.2 三維建模技術、BIM和CIM

數字孿生城市與傳統智慧城市相比，利用三維建模技術創建自感知可視化的虛擬三維模型，使得虛擬城市中的信息更加精細和豐富。BIM針對建筑設施建立從規劃設計到使用維修的全生命周期管理的可視化虛擬三維模型，并記錄各階段的所有數據庫，能夠持續作用于數字孿生城市的建設和后期的運營管理；CIM包含實體城市的全部信息，以BIM構建的建筑微觀信息為基礎，通過數據整合，融合GIS構建的城市宏觀信息及IoT 獲取的城市各要素感知狀態信息，將模型從單個建筑設施延伸至整個城市建筑群，涵蓋城市的全部要素，支持城市運轉。

4.3 物聯網感知技術

物聯感知技術基于各類統一協議的傳感設備，將需要監控、連接互動的設備接入互聯網，實現智能化的識別、定位、跟蹤和管理。物聯網(Internet of things，簡稱IoT)共三層結構，分別為感知層、網絡層和應用層，通過各種傳感設備將城市各要素如人、交通、物流、環衛、電網、市政服務、商旅活動等感知狀態信息上傳到互聯網，實現“物物”、“人物”、“人人”互聯，根據各要素的實時感知狀態信息和互連關系，基于3S空間信息技術，進而可以實現數字虛擬城市對實體城市的實時精準映射。

4.4 統一的大數據標準

數字孿生城市不同設施系統間有數據共享的需要。正如“車同軌、書同文”一樣，數字孿生城市的建設和發展需要采用統一的數據整合標準進行數據采集、傳輸、儲存、分析及共享，使得數字孿生城市各個設施系統之間可以緊密、活躍且穩定地進行傳遞和處理信息，解決不同應用場景的數據孤島問題。與傳統人工處理數據相比，通過大數據分析工具對海量數據進行提煉和挖掘，如Hadoop能夠分布式并行處理數據，能夠大大提高處理速度，分析工具還可以依賴社區服務器，具有高可靠、高效、成本低的優點。

4.5 人工智能與機器學習

人工智能(AI)可以賦予數字孿生城市一個智慧的大腦，利用人工智能算法、大數據，提煉、挖掘城市各要素的海量信息，使得城市具有學習、思考、智能分析和處理的能力，能廣泛應用于市政管理、交通物流、醫療救援等場景，能夠代替人完成一些復雜工作，實現對物理世界自動決策智能控制，提高數字孿生城市的管理和服務水平。

5 結語

新技術的出現為城市的建設和發展帶來機遇，隨著數字孿生城市的研究與應用不斷深入，將推動城市決策科學化和智慧化。應充分利用數字孿生技術，推動城市發展能級躍上新高度，推動國家治理體系逐步完善、治理能力不斷提升。