文章来源《数字孪生技术与工程实践》
工厂数字孪生系统中，对于工厂厂房、基础设施等的建模是基于BIM（Building Information Model，建筑信息模型）技术的。
厂房建筑可以看作是一种特殊的“产品”，与工业产品不同，建筑是单件设计、单件施工并且一般是在现场建造的，因此，建筑规划、建筑设计、建筑施工与一般的工业产品设计、制造不同，有其自己的特点。
“智能建造”就是以智能化的建造施工为背景，研究信息技术、智能技术在建筑设计、施工、维护等全生命周期应用的技术总称。
伴随着智能制造领域对工厂数字孪生系统的深入应用，数字化交付、工厂BIM、智能建造等概念逐渐为广大工厂业主接受，并且也逐渐推广到商业、民用建筑领域。
数字孪生可以为智能建造带来新的解决方法，提高信息化、智能化的水平。
从产品到工厂，由于对象复杂程度不同，涉及的要素不同，其数字孪生系统的组成、实施方案、实施难度也不同。
相比工厂数字孪生系统和建筑数字孪生系统，更加复杂的是城市数字孪生系统。
城市运行系统是一个典型的复杂巨系统，其数字孪生系统的构建，不同于产品数字孪生系统和工厂数字孪生系统，需要更加注重数据和模型基础库的建设，通过不断丰富数字孪生服务功能，满足多领域、多业务场景的应用需求。
在实现路线上，更多的是采用“从实切入”的方法，基于现有的系统，通过不断增强的场景感知能力来获取实时数据，结合业务模型开发智能化的应用。
5.1 基于数字孪生的智能建造
5.1.1 BIM与智能建造
建筑对象和工业产品对象不同，表现在两个主要方面：
其一，建筑是典型的单件设计、单件施工的“产品”，每个建筑物都不同。
即使类似的两栋建筑，由于其地理位置不同，环境不同，其地下基础结构方案、施工方案可能也是各不相同的；
其二，建筑的生命周期从规划设计、勘探、施工建造、使用、管理、维护直到报废，时间跨度会有几十年甚至上百年，期间会涉及不同的设计、施工、使用、运维单位，如何保证信息的畅通和共享是一个难题。
而传统的建筑设计和施工是割裂的信息结构，各参与方通过纸质图纸进行交流，各个阶段通过不同单位在图纸上盖章、签字来表示阶段工作认可，竣工后交付的文档也是纸质文档，给信息的查询和保存带来很大的不便。
留在档案室的图纸是静态的，跟不上实际的变化，等到建筑需要维护时，才发现图纸上记录的信息早已过时。
20世纪末通过“甩图板”工程引入的计算机辅助设计（CAD）应用并没有从根本上解决问题，各类软件只是涉及工程项目生命周期的某个阶段或某个专业，缺少统一、规范的信息标准，而建筑是一个专业分工很细的行业，这就导致各类软件之间的应用难以集成。
计算机只是代替了图板画图的功能，并没有解决信息共享或模型共享问题。
BIM技术正是在这个背景下出现并推广的。
1 BIM的出现和发展
BIM的思想由来已久。
20世纪60年代，CAD技术开始出现。
到了20世纪70年代，被称为“BIM之父”的Chuck Eastman教授就提出未来将会出现可以对建筑物进行智能模拟的计算机系统，并将这种系统命名为“Building Description System”（建筑描述系统）。
20世纪90年代出现Building Information Modelling概念，但当时受计算机硬件与软件水平的影响，对BIM的研究还只是停留在学术研究的范畴，并没有在行业内得到推广和应用。
直到进入21世纪，得益于信息技术的突破，PC工作站的图形处理能力大幅提升，很多业内专家和公司开始关注并研究BIM。
美国Autodesk公司于2002年首次提出BIM解决方案，推出了相应的Revit和Civil 3D软件，美国Bentley公司基于全信息建筑模型（Single Building Model，SBM），推出了MicroStation Architecture，这些软件的推出，为BIM概念的推广和应用打下了基础。
为了进一步推动BIM的研究及应用，美国于2007年发布了美国国家BIM标准（National Building Information Modeling Standard，NBIMS），作为BIM相关研究及开发的参考。
2006年左右，BIM在各国开始得到应用，美国于2006年最早制定出BIM技术的发展规划，并明确了BIM技术将应用于未来所有军事建筑项目。
2009年，日本开始将BIM技术大量应用在建筑行业中。
2012年，日本建筑学会发布了BIM技术指南，指导日本设计院和施工企业如何广泛地应用BIM技术。
2010年，韩国公共采购服务中心（Public Procurement Service，PPS）发布了韩国BIM路线图，并指出在2015年年底，BIM技术在公共建筑业将被广泛应用。
BIM技术已被广泛应用在韩国主流建筑业，如现代建设、三星建设、空间综合建筑事务所等。
新加坡在2011年发布了新加坡BIM路线规划，促进了建筑业在接下来的几年广泛使用BIM技术。
俄罗斯政府在2017年对于国内的建筑合同要求增加应用BIM技术的条款要求，并在2019年要求政府工程中的参建方均要采用BIM技术。
在中国，2003年发布的《2003—2008年全国建筑业信息化发展规划纲要》标志着BIM技术在我国建设行业的应用拉开了帷幕。
在2011年住房和城乡建设部发布《2011—2015年建筑业信息化发展纲要》中首次将BIM技术纳入建筑信息化的标准中，接着2013年和2016年相继推出《关于推进建筑信息模型应用的指导意见》《2016—2020年建筑业信息化发展纲要》，再次明确BIM技术的重要性，BIM成为“十三五”建筑业重点推广的五大信息技术之首。
2020年发布的《住房和城乡建设部工程质量安全监管司2020年工作要点》提出“推动BIM技术在工程建设全过程的集成应用”。
2020年8月，住房和城乡建设部、国家发展改革委、工业和信息化部等13个部门联合印发《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，指导意见提出，加快建筑工业化升级，加快推动新一代信息技术与建筑工业化技术协同发展，在建造全过程加大建筑信息模型（BIM）、互联网、物联网、大数据、云计算、移动通信、人工智能、区块链等新技术的集成与创新应用。
2BIM的概念和要素
不同的研究者和组织对BIM的定义不同，Autodesk公司认为，BIM是一种用于设计、施工、管理的方法，运用这种方法可以及时并持久地获得质量高、可靠性好、集成度高、协作充分的项目信息；
Bentley公司将BIM定义为：BIM是一个在联合数据管理系统下应用于设施全寿命周期的模型，它包含的信息可以是图形信息，也可以是非图形信息；
Graphisoft公司认为，BIM是建设过程中的知识库，它所包含的信息包括图形信息、非图形信息、标准、进度及其他信息；
美国NBIMS（NIBS 2008）对BIM的定义为：
BIM是对设施的物理特征和功能特性的数字化表示，它可以作为信息的共享源从项目的初期阶段为项目提供全寿命周期的信息服务，这种信息的共享可以为项目决策提供可靠的保证；
国际标准化组织设施信息委员会对BIM的定义为：
BIM是在开放的行业标准下对设施的物理和功能特性及其相关的项目生命周期的可计算或可运算的形式表现，从而为决策提供支持，以便更好地实施项目的价值。
BIM的英文全称可以有两种写法，一种是Building Information Model，而另外一种是Building Information Modelling。
这两种写法代表了不同的理解，Building Information Model表示BIM是一种模型的表示方法，体现在统一数据、统一表示方面，而Building Information Modelling表示的是建模和管理的过程，体现在统一流程、对全过程的管理方面。
因此，BIM的要素也可以从这两个方面去理解：
1）完整的模型信息。
BIM是基于数字化、多维度的CAD技术，是CAD技术之上的基于参数化特征建模技术。
BIM除了对工程对象的3D几何信息和拓扑结构的描述，还需要对整个工程信息进行完整描述，如工程对象名称、建筑的结构和材料、工程对象功能等设计信息，建筑施工工序、投入成本、人力以及所使用的材料资源、施工进度等施工信息，建筑的安全性、使用年限等运营维护信息，工程对象之间的工程逻辑关系等。
这个也是BIM nD模型的概念，现在一般认为，4D就是三维模型信息加上时间维度，5D是加上成本和费用维度，而6D及以上，就是加上环保、安全等其他维度。
2）关联的信息。
BIM中的信息对象是相互关联的，并且具有可识别的标识。
模型中的某个对象发生变化，与该模型相关的对象都会进行更新，保证了模型的完整性和鲁棒性。
系统通过对模型进行信息统计和分析，生成对应的变化描述。
3）唯一的模型信息。
模型信息在建筑生命周期的不同阶段是会动态变化的，但是其原有信息不会丢失，是在原来信息上的不断累加。
信息也没有必要重复输入。
此外，模型具有自动演化的特点，生命周期的不同阶段对模型可以进行修改和更新，而不用重新创建，信息不一致的现象大大减少。
4）全生命周期的跟踪。
BIM中的模型一旦建立，会在建筑对象的整个生命周期中不断跟踪维护，根据对象生命周期中的变化进行变化。
这个特征也是保证唯一信息模型是有效模型的根本。
5）标准化的表述。
为了支持跨组织的协同，BIM对信息模型的表述应该是标准化的。
针对这个要素，国际协同工作联盟（International Alliance for Interoperability，IAI）制定了建筑业国际工业标准（Industry Foundation Classes，IFC）。
IFC是一个计算机可以处理的建筑数据表示和交换标准，其目标是提供一个不依赖于任何具体系统的，适合于描述贯穿整个建筑项目生命周期内产品数据的中性机制，可以有效地支持建筑行业各应用系统之间的数据交换和建筑物全生命周期的数据管理。
2002年，IFC正式被接收成为了国际标准（ISO标准），它目前已成为国际建筑业事实上的工程数据交换标准。
BIM技术发挥最大价值是在模型和协同的两个方面，通过BIM统一模型支撑、技术支撑和协同管理支撑来达到协同应用的高标准。
在企业级应用中能成为企业运营的关键支撑，根据建设项目，实现项目级应用的信息化管理和跨专业协同、多终端系统集成、全过程覆盖的目标。
BIM技术作为智能建造核心技术之一，在设计、施工、运维阶段发挥了重要作用。
①在设计阶段，将BIM技术应用在虚拟施工、碰撞检查等场景，依托在建筑、结构、水电等多专业协同设计，模拟并仿真施工过程，立体化、形象化设计过程，并及时发现施工进程中的相互关系，保障建造质量以及安全等，极大提高设计质量和水平、减少设计返工、提高工作效率。
②随着施工过程的推进，实时采集施工信息，通过传输分析反馈的闭环过程，依托BIM的流转，将施工过程可视化、信息透明化。
③将BIM技术运用在运维领域是一个重要方向，其包括设备管理、安防管理、应急管理等内容。
BIM在建筑整个生命周期管理的过程中发挥着关键作用，不仅是一个可视化的三维模型，而且是一个建筑数据的载体。
BIM包含了建筑物的几何信息、状态信息等，BIM的数据通过物理世界的实际情况进行更新，与建筑实体相互对应。
作为数据的入口和出口，统一了数据格式，为技术应用的集成提供了基础。
BIM对辅助建筑工程领域的信息进行了有效集成，促进了整个生命期的有效交互与协同。
BIM实现了各种设计图纸、图纸与文档报表之间的一致性，实现了不同专业间的设计信息共享。
BIM能有效地管理、组织和追踪建设项目生命周期不同阶段的信息，减少了信息在不同阶段传输时的歧义和无效性。
BIM减少了建筑工程项目的交付时间，提高了建筑工程的生产力和交付质量，为企业获得更高的利润。
BIM技术在推出的初期，应用推广并不理想，这里面除技术问题外，阻碍BIM应用的组织与管理问题更为突出。
因为传统的建筑业是阶段式的多组织、多单位的专业合作，每个组织、单位在完成其工作后，以在文档上面签字盖章为标记，而这个流程并不适应BIM的协同模式，例如，在国内建筑设计院推广时，就因为无法在三维模型上签字，而导致不能应用BIM产品的情况。
在这种情况下，基于三维的BIM应用或者数字化交付，会被认为是在二维图纸交付之外的额外工作量，给业主带来新的建造成本。
因此，BIM的推广，除了在技术上解决软件部署问题外，更大的是需要在组织流程、项目管理上面的革新。
而智能建造的提出，就是为了改造建造行业传统模式的弊端，促进技术和模式的变革。
5.1.2 智能建造与数字孪生1 智能建造
随着我国国民经济的不断发展和基础设施的不断完善，建筑业是国民经济的支柱产业，为我国经济持续健康发展提供了有力支撑。
长期以来，我国建筑业仍延续着劳动密集型的组织机制，粗放式的生产管理方式导致施工效率低下、资源浪费严重、环保问题突出、安全事故频发、工程质量难以保障等诸多问题，因此迫切需要向精益化管理模式转型升级，实现建筑业高质量发展。
传统建造业已不能满足新时代的发展需求，建筑业向智能化、信息化转型是必然的发展趋势。
“智能建造”这一概念逐渐产生并进入关注焦点。
建筑业的智能化是在工业化和信息化深度融合的背景下发生的，智能建造的概念是从建筑业的集成化建设理论开始发展的。
20世纪90年代，有学者开始将制造业中“计算机集成制造系统”（Computer Integrated Manufacture System，CIMS）的理念引入建筑业，提出了计算机集成建设（Computer Integrated Construction，CIC）的思想。
进入21世纪，随着BIM理念的推广和BIM技术的日益成熟，以BIM为技术支撑，对建筑业实施系统变革的集成化建设理论逐渐成为工程建设领域的研究热点。
其中比较著名的有斯坦福大学的设施集成化工程中心（CIFE）的虚拟设计与施工（Virtual Design and Construction，VDC）理念，以及英国Salford大学提出的nD（n Dimension）理论。
VDC理论是集成化建设思想和IT技术在工程建设领域的创造性应用，其框架内容可以用“产品—过程—组织”模型来概括，其中的产品模型是靠BIM来实现，过程模型是通过4D信息系统来实现，组织模型是通过组织仿真系统来实现。
nD模型集成了计划、可持续、易维护、声学和节能等方面的信息。传统的建筑设计和施工，采用类似WBS（Work Breakdown Structure，工作分解结构）管理的办法进行工作的分工协同，有点类似于MRP中的生产计划分解和“推式”生产模式，其应对整个建造过程的扰动能力差，往往会造成任务的延期和任务之间的脱节。
类比制造业的精益生产（Lean Production）概念，1993年，丹麦学者Lauris Koskela将精益生产原则引入到建筑行业，首次提出了“精益建造（Lean Construction）”的概念，借鉴精益生产的思想，结合建筑工程的特点对施工过程进行改造，从而形成功能完整的“精益建造”系统。
精益建造强调有效组织施工过程以提高生产效率并减少资源浪费的重要性，其核心思想是以整体优化的观点合理配置现有施工资源，并尽量消除不确定因素对施工过程的影响。
通过实时采集施工现场的信息，用于管理者分析、判断并做出优化决策，再将控制信息反馈至现场执行。
因此，精益建造模式的实现离不开实时信息通信技术作为支撑，需要一个系统性的支持环境。
智能建造是在信息化、工业化高度融合的基础上，将新一代信息技术、智能技术与先进设计施工技术贯彻于工程建造的决策、设计、生产、施工、运维整个环节，使得建造方式具有自感知、自学习、自决策、自适应等特点。
智能建造促进了各个建造活动生产关系的变革，实现了整个产业链的信息集成、业务协同，提升整个建造过程的能效，实现安全绿色、精益优效的建造。
智能建造的核心要素包括：
1）统一的模型。
智能建造注重全流程的集成，需要依靠BIM来统一对建造对象、建造过程描述，在建造过程不断丰富模型的内涵，为建筑、工程设施的全生命周期管理提供唯一的模型和数据依据。
2）统一的过程。
智能建造改进建筑施工的管理模式，基于信息技术来对建造过程进行统一管理。各个环节及时反馈，基于协同平台进行工作交互，推行建造过程的“并行工程”“精益建造”。
3）实时感知。
基于CPS概念，实时感知每个环节的建造数据，为科学决策提供依据。
4）智能决策支持。
利用大数据、人工智能等方法，基于统一模型和实时感知数据，对建造过程进行分析和预测，及时发现质量问题，提前发现风险，解决问题。
在讨论建造模式变革时，装配式建筑是一个建筑工业化的发展方向，逐渐在厂房、公用建筑（如医院、酒店）等领域得到重视和应用。
装配式建筑是将建筑主体的墙、屋顶、窗、地板等在工厂预先浇筑，形成模块单元，再到施工现场拼装的一种建造模式，它将传统的“设计—现场施工”模式变成“设计—工厂预制—运输—现场装配”模式。
装配式建筑的预制单元可以只是混凝土浇筑的毛坯件，也可以是带装修内饰和内部设施的预制房间单元，具有较大的灵活性。
装配式建筑把工业生产所具有的标准化、产品质量一致性、生产周期稳定、工业化低成本等优势带入建造行业，具有建造速度快、节省劳动力、质量较高、节约资源等优点。
装配式建筑的推广应用，可以促进建筑施工的标准化和生产方式的转变，和BIM等技术一起，可以加快智能建造模式的应用推广。
我国虽然是个“建造大国”，但建筑业生产方式仍然比较粗放，与高质量发展要求相比还有很大差距。
为推进建筑工业化、数字化、智能化升级，加快建造方式转变，推动建筑业高质量发展，住房和城乡建设部、国家发展改革委、工业和信息化部等13个部门联合印发了《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，指导意见提出，加强技术创新，加强技术攻关，推动智能建造和建筑工业化基础共性技术和关键核心技术研发，到2025年，我国智能建造与建筑工业化协同发展的政策体系和产业体系基本建立，建筑工业化、数字化、智能化水平显著提高，建筑产业互联网平台初步建立，产业基础、技术装备、科技创新能力以及建筑安全质量水平全面提升，劳动生产率明显提高，能源资源消耗及污染排放大幅下降，环境保护效应显著。
推动形成一批智能建造龙头企业，引领并带动广大中小企业向智能建造转型升级，打造“中国建造”升级版；
到2035年，我国智能建造与建筑工业化协同发展取得显著进展，企业创新能力大幅提升，产业整体优势明显增强，“中国建造”核心竞争力世界领先，建筑工业化全面实现，迈入智能建造世界强国行列。
“智能建造”也作为新一代数字化技术写入了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》。
智能建造在一定程度上提高了建筑工程的数字化与信息化水平，采用数字孪生技术，则引入了“数字化镜像”，使得在虚拟世界中再现智能建造过程成为可能。
因此，结合数字孪生系统的实施，可以推动智能建造模式的真正落地。
2 数字孪生在智能建造中的应用
在智能建造中，除了施工阶段实现智能化，还应在建筑物的设计、运维阶段提高精细化水平，实现对整个建造过程进行实时优化控制。
在建筑物的全生命周期管理中，数据是传递建造信息的重要载体，在智能建造中应用数字孪生技术，实现虚实融合与交互反馈，充分发挥数据与信息在虚实世界中传递与集成的作用。
数字孪生在智能建造中的应用，核心是建筑物的数字孪生系统，类比产品数字孪生系统，应该是其全生命周期的模型和数据的融合统一。
但是和工业产品数字孪生系统不同，智能建造中的数字孪生有其自身特点：
1）建筑设施的建造过程是多方参与的现场工作，一般采用项目制管理，这就比工业生产的标准化过程需要更多的管控措施。
因此，建设设施的数字孪生系统，在其建造阶段就需要投入应用，并且发挥建造过程模型和数据管理的智能化应用。
2）建筑设施的寿命相比普通的工业产品都长，使用周期中会进行多次改建、装修，这就导致建筑模型会比产品模型有更多的变化，更加需要数字孪生体对这个变化进行记录。
“唯一模型”“版本管理”在建筑数字孪生体中更加重要。每次变更都需要进行记录，并且能追溯，这样才能保证建筑的安全。
基于智能建造的需求和建筑数字孪生系统的特点，本书设计建筑数字孪生系统如图5-1所示。
该结构面向智能建造应用需求，实现建筑全生命周期的管理。
建筑数字孪生系统的物理世界包括了对建造过程的跟踪和对建筑设施的管理两部分。
在数字孪生构建的初期，只有虚拟世界中对建筑物的设计方案，可以看作是建筑的“数字胚胎”（参考产品数字孪生系统的生命周期，见图3-7）。
设计方案经过施工，形成建筑设施实体。
智能建造的应用，需要对建筑过程进行跟踪与管理。
因此，数字孪生系统的初期，就用于建造过程的数字化和智能化。
建筑设施完成建造投入使用后，物理世界中的建筑实体完成，数字孪生的主要工作就是实现对建筑本身的维护和使用优化。
建筑的虚拟实体包括了数字模型和信息系统。
数字模型以BIM为核心，包括设计模型、分析模型以及对建造、使用过程的管理流程模型。
而信息系统则包括了与建筑设计、建造相关的信息系统，如CAD系统、集成展示系统（类似Autodesk的Navisworks软件或Bentley的Navigator软件）、项目管理软件（如Oracle的P 6软件）、数据采集与监控软件、数字化交付软件（如施耐德的Aveva软件）等。
这些软件和模型，形成了信息空间的虚拟实体。
数字孪生引擎，包括对模型和数据的融合，实现智能化功能。
智能化功能的目标是提升施工质量、降低建造成本和维护成本、降低维护工作难度、节能优化、提升建筑物寿命以及环境优化等方面。
在这个过程，根据所采集的实时数据，会形成新的数据分析模型，同时，利用三维激光扫描等手段形成点云模型，用于建筑设施的定期校核。
当点云模型和BIM中的设计模型不一致时，需要启动模型维护更新流程，对建筑模型进行更新，保证模型和实际的一致。
图5-1 建筑数字孪生系统参考架构（彩图见插页）
数字孪生服务，也大致分为设计建造阶段的服务和使用维护阶段的服务。
但是这些服务不是绝对分阶段才能被使用的，如建筑三维展示，可以在建筑使用阶段继续用于展示或者作为应急演练时的方案讨论用。
基于数字孪生的智能建造应用场景，在建筑的规划设计、建造、使用阶段都有体现。
（1）初期规划阶段
建筑场景分析是研究影响建筑实体定位的重要因素，是明确建筑实体的空间方位和外观、建立与周边环境景观联系的过程。
在初期规划阶段，建筑所在的各项环境条件都是影响设计的重要因素，需要基于对环境现状、施工配套及项目周边的交通情况等各类影响因素来进行综合分析。传统方法对项目分析存在如定量分析缺失、主观因素偏高、规模化数据信息处理困难等问题。
结合城市信息模型（CIM），通过BIM与GIS（Geographic Information System，地理信息系统）的应用结合，能够基于建筑环境特征和条件，为项目建设前期制定最优的规划、物流路线、实体功能性建设布局等重要决策内容提供基于可靠数据的技术支撑，实现建筑设计和施工方案的优化。
项目顶层规划是对建设目标所处社会环境及相关因素进行逻辑分析，确定规划内容，并合理论证实现这一目标。
采用数字孪生的方法，可以为项目顶层规划提供科学依据。
利用BIM技术在空间分析方面的能力优势，可在项目顶层规划阶段中对标准和法规进行三维可视化的解读，提高方案的可读性和可理解程度。
在规划方案与建设方、业主方的沟通过程中以及对于方案的选择上，通过数字孪生的三维可视化数据分析手段，协助工程师们完成关键性决策。
BIM应用的阶段性成果也能及时被调用，方便工程师们随时与需求方进行沟通交流以便进一步完善方案，实现基于数字孪生应用融合的数据信息传递和事件追溯。
（2）设计阶段
跨专业协同设计是数字化设计与快速发展的网络技术结合的一大趋势，数字孪生技术对于设计师们来说，不仅是三维可视化的设计工具，而且带来更多的对跨专业协同设计的模型和数据方面的技术支撑。
利用专门的分析工具，对HVAC（Heating Ventilation and Air Conditioning，供暖通风与空气调节）等的设计方案以可视化方法进行展示，并且在统一模型下进行集成和跨专业的验证。
消除了建设方内部不同专业设计者之间、建设方和使用方之间因缺乏对传统设计图纸的理解能力而造成的交流障碍。
数字孪生系统基于BIM技术，大量不同专业的数据自动完成录入和分析处理，实现相应工程内容的精确计算和建筑物性能的准确评估，并分析验证建筑物是否满足设计规定和未来的可持续标准建造要求。
对工程的定量化分析，是提高工程建造过程成本和时间控制能力的关键因素。
（3）建造阶段
建造工程是一个动态过程，随着规模的扩大，复杂程度也随之提高，使项目管理变得极为复杂。
基于BIM应用实现的项目数字化的管理，可以更直观、精确地了解到整个项目实施的全生命周期。
在项目实施计划方面，设计团队可以利用BIM应用的施工模拟技术，来调整原有的施工计划、施工进度安排，实现项目实施的数字化管理。
通过BIM技术来解决项目的关键节点的可建性模拟，按时序进行实施过程的分析并优化流程。
面对具体项目中关键性施工环节，比如涉及新工艺的部分和平面部分，都可利用BIM技术进行模拟，从中分析来提高项目的操作空间。
在项目物料追踪方面，根据BIM中的定量计算，可以精确采购，并且对物流供应过程进行跟踪管理，类似制造业的供应链管理。
通过对物料和物流的数据采集和跟踪，保障材料的按时、按质、准确地送达目的地。
基于项目共享管理平台，能让项目实施的各方人员共同就项目方案进行沟通，及时排除风险隐患，减少项目变更数量，合理缩短工期，降低因设计协调产生的成本增加，提升实施现场的生产效率。
（4）运行维护阶段
数字孪生体记录了施工过程的数据以及管理数据，包括隐蔽工程数据信息，为建筑物运行维护提供支持。
将BIM中包含的建筑信息和物料的完整信息导入资产管理系统，而不必人工录入数据，减少系统初始化过程中数据准备方面的时间及人力成本。
BIM技术与RFID（射频识别）技术结合，借助RFID在资产跟踪定位方面的优势，呈现一个有序、可靠、可追踪定位的资产管理系统，大幅提高建筑资产管理水平和生产效率。
这些信息为未来建筑物可能的翻新、改造、扩建工程提供有效的基本数据信息。
利用数字孪生体，可以对建筑物的各项功能进行模拟演练。
例如，灾害的应急管理方面，可以结合灾害模拟分析软件，仿真灾害发生的全过程，有效分析灾害形成的内外因素，根据建筑特征制定避免灾害的措施和发生灾害后在特定场景中的人员疏散、救援支持的应急预案；
当发生实际灾害时，利用感知数据和三维模型，可以及时掌握现场实际情况，为应对措施的科学决策提供支持。
5.2 基于数字孪生的智慧城市
数字孪生，是构建物理世界的实体在虚拟空间（Cyber Space）的数字化映射。
从数字技术发展来看，“万物皆可数字孪生”，这个意思就是说，可以用数字化方式来描述物理世界的一切实体及其运行方式。
但是，物理实体的复杂程度各不相同，从简单的个体，到系统，大系统，再到复杂巨系统，其数字孪生的实现方法也是不同的。
一个产品相对一个工厂来说，可能是简单实体，其数字孪生系统的构建没有工厂数字孪生系统那么复杂。
从工厂数字孪生系统再扩展到园区数字孪生系统、城市数字孪生系统，这个系统就越来越复杂了，其数字孪生系统的实现方式也会不同。
5.2.1 城市是一个开放的复杂巨系统
对于城市的定义，从地理学、经济学、政治学、社会学等各个不同角度做出的阐述可能各不相同，“城市是人群的生态体系系统”“城市是物质生产分配的空间”“城市是文明人类的生活环境”。
在《辞海》中，城市的解释是“具有一定的人口密度和建筑密度、第二及第三产业高度集聚、以非农业人口为主的居民点。
古代城市起源于历史上的手工业和农业分离，随阶级和国家的出现而产生，其职能多以政治中心、军事城堡或商业集市为主要标志。
现代城市的形成和发展以工业化为动力，是现代大工业与科技教育、商贸、交通等现代服务业集聚的区域。
现代化的生活方式、价值观念和人口、建筑物高度密集的城市景观是其主要特征。现代城市通常都是各级区域的政治、经济和文化中心，亦是地区经济发展赖以依托的支撑点。”
无论大家对城市的定义如何，都会认为城市是“一个复杂系统”。按钱学森先生对系统的分类定义，城市应该是一个“开放的复杂巨系统”。
开放的复杂巨系统是子系统种类很多并有层次结构，它们之间关联关系又很复杂，如果这个系统又是开放的，就称作开放的复杂巨系统。
其复杂性可以概况为：
①系统的子系统间可以有各种方式的通信；
②子系统的种类多，各有其定性模型；
③各子系统中的知识表达不同，以各种方式获取知识；
④系统中子系统的结构随着系统的演变会有变化，所有系统的结构是不断改变的。
城市作为区域的政治、经济、文化中心，其包括的主要对象有政府机关、社会单位（企业、研究机构等）、公共设施、居民。
政府机关对城市进行监管和治理；
社会单位由各类企业、事业单位，提供城市的生产力支持，促进经济发展；
公共设施，包括城市功能性基础设施、社会性基础设施和生态环境基础设施。
功能性基础设施如能源、给排水、交通、通信等方面的基础设施，社会性基础设施如政务服务（政府机关为居民服务的窗口）、文化教育、医疗卫生、商业服务等，生态环境基础设施如公园、绿地等；
居民包括有不同背景、不同籍贯、不同国籍、不同文化的人员，其生活习惯也会不同。
城市包括由这些对象组成的不同子系统，每个子系统再细分成下属系统，形成一个巨大的体系（System of Systems）。
城市又是一个开放的系统，其经济活动、人员活动、气候水文等都会和其外在环境发生交互，是一定区域内能量、物质、信息的聚集和沉淀。
对于这种复杂系统，不能用对简单系统或者简单大系统的研究方法来进行研究。
对于简单系统，可以用“机械还原论”处理，即任何一个整体事物可以分解为组成部分，通过研究各个组成部分便可以认识整体事物，具有确定性的规律。
而对于一般大系统，可从子系统相互之间的作用出发，再直接综合成全系统的运动功能，这种方法对开放的复杂大系统来说，是无效的。
针对复杂系统的研究方法，钱学森先生给出的是“定性定量相结合的综合集成方法”。
而美国圣塔菲研究所John Holand提出的是复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）理论。
定性和定量相结合的综合集成方法，“在社会系统中，由几百个或上千个变量所描述的定性定量相结合的系统工程技术，对社会经济系统的研究和应用。
在这些研究和应用中，通常是科学理论、经验知识和专家判断力相结合，提出经验性假设（判断或猜想），而这些经验性假设不能用严谨的科学方式加以证明，往往是定性的认识，但可用经验性数据和资料以及几十、几百、上千个参数的模型对其确实性进行检测，而这些模型也必须建立在经验和对系统的实际理解上，经过定量计算，通过反复对比，最后形成结论，而这样的结论就是我们在现阶段认识客观事物所能达到的最佳结论，是从定性上升到定量的认识。
综上所述，定性定量相结合的综合集成方法，就其实质而言，是将专家群体（各种有关的专家）、数据和各种信息与计算机技术有机结合起来，把各种学科的科学理论和人的经验知识结合起来。
这三者本身也构成了一个系统。
这个方法的成功应用，就在于发挥这个系统的整体优势和综合优势”。
可以看到，定性和定量相结合的综合集成方法，是将基于知识的模型（显性的或隐性的）和数据相结合的方法，是多学科融合的方法。
数字孪生方法可以看作是在新兴技术支持下的一种定性和定量相结合的综合集成方法的具体实现。
CAS理论认为复杂适应系统的组成元素不是机器元件，其本身是有智能的，称为适应性主体，并能够聚集成更大的适应性主体，层层涌现，最终形成复杂适应系统。
Holand将复杂适应系统的基本分析框架归纳为“主体（Agent）”和围绕“主体”的七个基本特性，分别是聚集、非线性、流、多样性、标志、内部模型以及积木，其中前四个是复杂适应系统的通用特性，它们将在适应和进化中发挥作用；
后三个则是个体与环境进行交流时的机制和有关概念。
城市作为一个复杂适应系统，其核心概念是城市主体（City Agent），城市主体是城市的基本构成单元，是具有自适应性的城市活动参与者，城市主体包括个体的人、由人组成的组织机构，还包括与人类活动密切相关、承载人类活动的物质载体（建筑物、交通网络、地下管廊等传统基础设施，大数据等新型基础设施）等。
可以按主体的特征构建主体聚集、非线性发展、要素流、目标多样性、特点标志、内部模型和系统积木的七个重要内涵和概念关系。
在城市复杂适应系统理论框架下，以大数据与新一代数字技术和算法模型为支撑，可以构建出能够真实映射城市复杂系统的数字城市，用于分析城市及城市群的复杂运行模式，提供解决城市问题的有效方法和方案。
5.2.2 城市模型和城市信息模型
现代城市及其管理是一类开放的复杂巨系统，具有多主体、多层次、多结构、多形态、非线性的城市生命体特征。
城市各子系统间形成了空间结构、经济结构、社会结构，针对其不同的结构特征，构建城市模型，是城市研究、城市规划和城市管理的重要手段。
城市模型有不同的分类（见表5-1），从研究内容来说，城市模型包括城市土地利用模型、城市交通规划模拟模型、城市规划模型、城市人口增长和迁移模型、城市景观模拟模型等；
从城市模型研究的空间尺度来说，包括城市宏观模型、城市微观模型；
从城市模型采用的数学方法来说，有城市统计模型、城市系统动力学模型、城市分形几何模型、城市混沌模型和城市自组织模型等。
不同的模型反映了城市系统的某个方面，是分析城市某个方面运作规律的机理模型。
而作为一个复杂巨系统，城市模型是各类模型的综合，是一组“模型集”。
表5-1 城市模型的分类
在城市的三维表述和信息结构方面，城市信息模型（City Information Model，CIM）是一个重要概念。
CIM通过数据驱动城市治理的新方式，以实现城市规划、建设和运维的全链条协同管理。
CIM管理城市空间地理信息，感知监测公共专题数据、业务数据以及三维模型等多源异构数据。
从城市建模的角度，CIM更加科学严谨地表达城市，以“信息”为主线贯穿城市空间，在信息空间逻辑集成物理分散的各城市组成要素，以实现城市的优化管理和治理。
行业内认为CIM是由BIM、GIS和IoT（Internet of Things，物联网）组成。
CIM是一种描述城市的物理和功能的数字化描述方式，基于CIM平台进行城市的信息化管理，以实现信息集的多方共享和协同维护，为城市规划、管理提供相关决策信息。
CIM是一个城市的空间信息模型。
CIM是高精度表达了城市空间的全要素模型，并且汇聚和融合了城市级别海量的多源数据与各类模型。
从技术角度来看，CIM是在云计算基础上，有机结合了大范围的三维GIS数据、小场景的BIM数据以及微观物联网数据。
从模型维度来看，CIM要表达三个维度：空间维度、时间维度、感知维度。
空间维度中应包含不同尺度的地理和物理空间信息，以及这些空间节点上的主体关系信息，如人员、企业单位等之间的关系。
时间维度是指CIM应该包含城市生命周期内的全部信息，综合了城市的发展历史、目前的状况以及未来的发展规划。
感知维度是通过对城市高频信息数据的获取，以多维、实时的特性对传统城市空间维度和时间维度实现更加准确、广泛的感知。在城市感知维度，CIM考虑人流、物流、信息流等的监测数据和模型，也实时监测了城市的各类运行状态。
CIM是城市全生命周期的模型和数据管理平台。
CIM不仅是一个BIM和GIS集成形成的三维模型环境，而是应该以此为基础的一个数据、信息和知识的集成平台。
利用GIS进行城市地理环境大范围的数据和信息集成与管理，利用BIM进行建筑物及其内部数据和信息的集成与管理，而物联网则是把城市运行的实时数据挂接到这个集成平台上，实现基于数据的分析、推理和决策。
CIM汇聚并融合了城市空间高精度的数据，实现城市空间海量多源异构数据的处理、分发，如融合多种模型、轻量化模型、分类分级浏览模型等。
为使用户具有更加真实的视觉和地理体验，CIM平台实现多场景模型的浏览与定位，以及室外室内、二维三维的衔接和切换。
CIM是一个智慧城市的规划平台。
建立智能规划应用模型，统一城市空间布局，通过仿真模拟和分析进行多方案比选、合规性比对、会商会审、同屏沟通、沙盘互动等，设计方案通过多个场景融合模拟和综合研判后优化规划。
基于CIM智慧城市的规划，覆盖政务服务、城市治理、公共服务、产业经济等多个领域，既包括传统的城市建筑规划，同时也覆盖智慧城市的新型规划内容，如地下管网、基于网格或一网统管的城管设施等规划。
CIM基于互联网技术形成数据库，实现城市信息的共享和传递。
CIM汇聚了基础地理信息、城市建筑物信息和城市设施三维模型等城市基础数据，并且通过城市物联感知体系，也包含了统一时空的房、人、物、事等多维实时数据库。
利用云计算、数据融合、信息网络等技术处理、组织和融合信息，统筹资源，以实现城市高效、便捷运行。
利用新一代信息技术，CIM将城市基础设施串联起来，通过城市数据的监测、分析和优化，以实现建筑、土地等信息的整合，进一步实现城市协同化和智慧化的运行。
基于大数据创建CIM平台，提供了关于环境保护、能源管理、城市建设等有效的信息，确保了人性化、安全化的城市管理，以提高居民的生活水平。
CIM数据组织应基于开放共享的CIM和三维传输交换标准来构建。
在GIS领域，由开放地理空间信息联盟（Open Geospatial Consortium，OGC）提出的CityGML标准，作为三维城市模型表达和数据交换的标准，定义了城市和区域模型中相关地形对象的类别和关系，以及它们的几何、拓扑、语义和外观属性。
CityGML中定义了建筑物这一专题模块，表示了三维城市内的建筑物对象的各种几何、语义等信息。
在建筑、工程和施工（Architecture，Engineering and Construction，AEC）领域，BIM是核心技术，是以建筑工程项目录入的各项相关信息数据作为基础建立起来的三维建筑模型，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。
IFC是BIM的统一数据标准，包括建筑物整个生命周期内各方面的信息，是对建筑物信息描述全面、详细的一个规范。
CityGML和IFC两个数据标准作为GIS和AEC两个领域内的研究热点，都能描述三维城市中建筑物对象的各类信息。
高精度CIM是构建智慧城市、城市数字孪生系统的核心。
2020年住房和城乡建设部发布了《关于加快推进新型城市基础设施建设的指导意见》，鼓励各省市申报CIM试点并搭建平台，加快城市智慧化进程。
5.2.3 智慧城市与数字孪生
2010年上海世博会园区总规划师、同济大学吴志强院士认为，城市是人类建的，但是人类建的城市一直依托外力。
第一次找到了畜力，第二次找到了石油和煤炭这些化工燃料，使得整个城市尺度完全不一样，第三次找到了电力，整个城市道路完全不一样。
有了计算机、电子设备，使得控制系统能力惊人。
而有了人工智能，是真正的整个城市智慧的一个革命性时代。
智慧城市概念出现至今，在学界引起了广泛热议，对智慧城市的定义，也因观察视角的不同而存在着不同的理解。
最先提出智慧城市理念的IBM公司认为，智慧城市是指能够充分运用信息技术和通信手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应，为人类创造美好的城市生活。
这一概念的关键内涵体现在“技术”“信息”和“智能”三个词上，强调基于技术推动的信息整合，以提高城市活动的智能性。
吴志强院士认为，未来的城市是智慧生命体，它是一个复杂的系统。
第一是感知：城市要知冷暖，包括城市的主动感知、数据上报、数据挖掘。
第二是判断：城市能判断好坏，手段包括数据分析、预测模拟、评测工具。
第三能反应：快速应对内外环境变化，包括政府决策、企业决策、治理决策。
第四会学习：通过不断学习，包括模型改善、流程改善，通过经验的一次次提升，形成持续进化、持续变成更聪明的城市的过程。
人是智慧城市建设的活动主体，一方面人是推动智慧城市各个领域发展的生产者主体，另一方面人又是享受智慧城市物质文化产品的生活者，智慧城市所倡导的城市发展模式将人们工作与生活所依赖的虚拟空间和现实空间有效地连接在一起。
人作为生产力要素将得到进一步解放，其价值潜力也能被进一步发掘，同时，作为城市一切公私服务的最终消费者，城市居民也将获得更具满足感的消费体验。
人的需求是智慧城市发展的根本动力。
智慧城市概念自2008年（以IBM公司首次提出“智慧地球”的时间为参考）提出以来，全国各地加速布局实践，历经多轮迭代演进，先后形成概念导入期（2008—2012年）、试点探索期（2012—2016年）、统筹推进期（2016—2020年）等重要发展期，正迈入集成融合发展的新时期，也就是有些学者认为是进入了“智慧城市4.0”阶段。
智慧城市进入集成融合期以来，相关技术集成、制度集成、数据融合、场景融合较为活跃。
这个阶段以“数字孪生”为驱动技术，强调信息物理融合。
这个时期的发展初步呈现出四大态势：
一是政策方面，国家系统性整体性布局、各地分级分类推进；
二是技术方面，数字孪生与深度学习技术加速重构智慧城市技术体系；
三是应用方面，应用整合带动数据与业务需求、业务场景的深度融合；
四是实践方面，各级政府加强省市县统筹协同发展，并逐步向基层治理延伸。
当前，城市已进入从管理升华到治理的历史阶段，社区网格化精细管理模式将逐步向基于数字孪生智能化自治模式演进。
数字孪生作为一种充分利用模型、数据并集成多学科的技术，其面向系统全生命周期过程，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁和纽带作用，从而提供更实时、高效、智能的服务。
数字孪生城市是数字孪生在城市领域融合应用后的产物，是智慧城市深度发展的形态，也是当前智慧城市发展的最新阶段。
数字孪生城市的理论基础是数字孪生，而数字孪生又和数字工程、系统工程，尤其是基于模型的系统工程密切相关。
从系统工程视角分析，数字孪生城市系统可以按粒度分为设备级、系统级、复杂系统级、复杂巨系统级4个系统层级，且自顶向下具有包含关系。
数字孪生城市着重考虑的是城市全体系的数字化与智慧化，而非以往阶段所做的城市某个局部的智慧化。
数字孪生城市的全局视野、精准映射、模拟仿真、虚实交互、智能干预等典型特性正加速推动城市治理和各行业领域应用创新发展。
尤其在城市治理领域，将形成若干全域视角的超级应用，如城市规划的空间分析和效果仿真，城市建设项目的交互设计与模拟施工，城市常态运行监测下的城市特征画像。
依托城市数字孪生系统，能实现通过城市发展时空轨迹推演未来的演进趋势，洞察城市发展规律以支撑政府精准施策，利用城市交通流量和信号仿真使道路通行能力最大化，基于城市应急方案的仿真演练使应急预案更贴近实战等功能。
在公共服务领域，数字孪生系统提供的模拟仿真和三维交互式体验，将重新定义教育、医疗等服务内涵和服务手段。
同时，通过建立个体在数字空间的孪生体，城市将开启个性化服务新时代。
随着数字孪生城市建设持续深入和功能的不断完善，未来生活场景将发生深刻改变，超级智能时代即将到来。
“十三五”时期，我国新型智慧城市建设步伐加快，正在成为各级政府创新城市治理模式、培育数字经济新动能、优化公共服务供给的新途径。
据统计，截至2020年4月初，我国智慧城市试点数量累计已达749个。
随着新型基础设施建设步伐的持续加快和城市治理理念的不断创新，浙江、上海和深圳等地陆续出台城市数字化发展支持政策，推进城市全面数字化转型正成为国内一线城市发力博弈的新焦点。
预计“十四五”时期，新型智慧城市建设将加速步入以“城市是生命体、有机体”理念为指引，数字赋能、制度重塑、全域转型、安全运行的高质量发展新阶段。
5.2.4 城市数字孪生系统架构
城市系统是一个开放的复杂巨系统，具有构成要素众多、多层次、关系复杂的特点。
而城市数字孪生系统，包括城市系统以及其对应的城市数字孪生体，需要全过程、全要素、全方位对物理城市进行数字化、网络化、智能化升级，其组成也是一个开放的复杂巨系统。
城市数字孪生系统的架构如图5-2所示。
该架构参考了数字孪生系统的通用架构，只是在实现上更加复杂、抽象。
图5-2 城市数字孪生系统的架构（彩图见插页）
城市数字孪生系统中的“物理实体”是“数字化的城市系统”，就是具备感知和数字化执行能力的城市系统，包括城市运行子系统、感知/发布设备以及通信设施。
城市运行子系统是实现城市基本功能的各类子系统。
感知/发布设备是立体感知基础实施，是实现城市数字化的基础。
通过实时监测地上、地面、地下、现在、过去和将来的城市信息，实现对城市的数字化表达。
首先，对城市中的建筑、街道、车辆、水电气暖系统以及行人等要素进行数字化标识。
在标识要素上，设置传感器、通信、计算等技术，采集和更新城市地理信息和实景三维数据，实时监测城市的动态行为。
感知的基础设施包括各类传感器、智能无人机、标识系统、摄像头、移动终端、边缘设备等，执行设备包括移动终端、显示屏等。
感知设备可以进行全域全量全时的多源异构数据采集，数据类型覆盖政府信息、行业信息以及第三方机构信息等。
执行设备是完成公共信息发布、决策指令下达等功能。
通信设施是“数字神经”，实现各类感知设备、执行设备与数字化平台的互联。
虚拟城市，是城市在数字空间的一个映射。
CIM为虚拟城市提供了基础支撑，将城市物理空间和数字空间进行映射，实现虚实融合。
CIM也为数字孪生的实现提供了基础模型架构，通过3D GIS和BIM的集成来构建，是数字孪生城市精准虚拟映射的核心。
3D GIS数字化表达和分析了城市模型，而BIM表达了城市物理设施以及功能，通过采集的数据驱动模型，将静态的数字孪生城市变为动态的、立体的。
虚拟城市也包括在信息空间运行的各类城市信息系统，这些信息系统与城市运行子系统一起，为城市的正常运行提供服务。
城市数字孪生引擎，是数字孪生城市、智慧城市区别一般城市信息系统的关键。
在这个部分，包括了数据融合、模型融合和智能功能三部分。
而对于城市来说，智能功能是通过城市大脑来实现的，城市大脑是智慧城市的中枢，也是建设的重点。
城市数据融合不但包括多系统、跨领域的数据融合，也包括城市时间维度的数据融合，即利用城市的过去的数据，来推演城市未来的发展。
城市的模型融合，是指在CIM的框架上，结合城市各类机理模型，进行城市运行的推演，利用仿真技术，可以对城市的各项决策进行量化分析。
模型和数据的融合，体现了“定性和定量相结合的综合集成方法”。
城市管理中的很多社会模型只能通过定性去表述，而通过基于数据的建模方法，可以为定性模型的分析提供量化工具，让原来难以定量计算的模型实现量化。
多领域的模型和数据融合，是一种综合集成，而这个集成的指导，是基于城市运行的各类模型。
基于城市数字孪生系统的服务与应用，是数字孪生技术驱动下的新型应用。
各类应用基于数字孪生引擎中的模型、数据，以及城市大脑提供的各项智能化功能，为智慧城市实现精细化管理提供条件。
5.3 数字孪生城市应用案例
数字孪生技术应用为智慧城市建设注入活力，随着数字孪生城市从概念培育走向实施落地，物联感知、遥感测绘、模拟仿真、虚拟现实、信息通信等技术加速成熟应用，以空间信息为索引的城市大数据治理体系日益完善，多源异构数据融合能力提升，行业创新应用不断涌现。
此外，多技术交叉集成创新全面重构智慧城市技术体系，打造城市“规—建—管”全过程可视化、可模拟、可分析等场景，精准把握城市运行情况，全面提升城市管控、公共服务能力。
本节通过两个案例来展示一下数字孪生城市的部分应用效果。
5.3.1 智慧临港
中国新智慧城市建设是物理设施和数字技术同步进行。
中国的智慧城市更多是从刚开始规划时就实行智慧城市的概念，就相当于在建设物理城市时，就已经把虚拟城市数字城市的规划都包含在这里面。
中国智慧城市实验基本都在新城，比如上海临港以及河北雄安。
在智慧城市的体系化建设方面，中国（上海）自由贸易试验区临港新片区的智慧城市建设是一个典型案例。
临港发展智慧城市既是产业发展的需要，也是城市管理的需要。临港智慧城市建设分为三层。
第一层是基础设施层，包括网络基础设施和智能感知设施；
第二层是赋能层，包括计算平台、智能服务平台、数据资源平台和BIM/GIS平台；
第三层是应用服务层，包括面向综治、应急、旅游和园区等城市运行一网统管，面向政务服务、特殊综保和金融贸易服务等政务一网通办，以及面向工业互联网示范平台、国际软件信息产业园和国际互联网交换平台等全面发展的数字经济。
临港智慧城市的主要特点包括：
1 “BIM+GIS”构建虚拟城市基础建设
基于BIM和GIS技术，构建了虚拟城市基础模型。
包括315平方千米的2D GIS地图，20平方千米的3D GIS地图，以及7类重要建筑的BIM：
滴水湖地铁站、上海天文馆、临港管委会、上海海昌海洋公园、科创晶体、上海电力大学和北岛西路管廊（地下模型），BIM也包含管委会、滴水湖地铁站等重要建筑的内部结构、房间布局、管线铺设等对象化设施数据。
临港虚拟城市模型构建的是从建筑内到建筑外、从地面到地下的全方位三维模型，达到Lod4级别，并可精细到每个路灯、每个变电箱进行对象化管理。
在这样一个虚拟城市模型底图上，基于时空标定和数据融合打造城市运行大数据平台，完成城市人流迁徙、车流和人流密度以及交通流量等各类数据的动态采集，汇聚关联，统一呈现，多规合一，从而实现整个城市尺度的动态管理和决策支撑。
2“互联网+物联网”全面感知城市脉搏
通过物联网和互联网连接的各类传感器和高分辨率视频摄像头，能够实时感知城市人口热力图、实时交通车流（见图5-3）、停车库状态、视频实时监控等城市运行态势，也可以通过无人机采集回传到监控中心的数据进行图像自动识别分析，智能识别垃圾倾倒、违章建筑、高密人（车）流等异常问题。
例如，在临港新片区管委会18层大楼楼顶部署有鹰眼全景跟踪摄像机——“临港之眼”。
这个摄像机可以做到40倍变焦，比普通摄像头更高清。城运大厅的大屏幕上360°显示的临港主城区高空俯瞰画面，就是由“临港之眼”看到的。
“临港之眼”不仅看到一切，还以AR技术为依托，在画面中以AR标签标注低点摄像机、智感设备、报警柱、景区、建筑物、商场、酒店、厕所、公交站、路灯等静态资源，后台对接4G执勤装备、无人机等活动资源，可以实时监测是否有异常行为或警情。
“临港之眼”发现警情后，指挥中心可在线呼叫附近执勤力量快速处置，或者采用自动派单的方式实现问题的闭环处置。
在2021年的寒潮中，“临港之眼”就发现了环湖西二路与楠木路交叉口附近的绿化带旁一处消防栓出现渗水，城运中心工作人员立即通知相关单位带队抢修。
图5-3 实时车流信息
实时感知数据平台会被API（Application Programming Interface，应用程序接口）化，最终实现服务分发，通过向不同的应用部门开放，比如城管、环保、公交等，通过数据调用变成一种城市服务能力。
3 城市大脑预见未来
利用“AI+”提升了城市精细化管理能力，具体来说主要包括主动发现、智能派单、闭环处置三大流程节点。
1）主动发现：面向城市管理小区、道路、商区等，利用传感器、摄像头、无人机、卫星遥感等多种技术手段采集数据，通过AI算法实现城市事件的主动发现，7×24小时全域动态感知。
2）智能派单：面向临港地区各事务部门，基于历史派单数据以及经验构建智能派单模型，实现案件工单智能派单，构建智能决策中心，整体提升城市运行处置效率。
3）闭环处置：与浦东新区城运中心、临港城运中心、临港处置单位紧密对接，实现事件发现的处置闭环追溯，结案率超99%。
基于城市大脑，利用数字模型进行仿真和预测，为城市运行保障提供科学决策支持。
如在交通方面，对人流和车流进行预测（见图5-4）。
临港尝试做了一个预测算法，比如加入对节假日、周边活动以及天气的考量，做到提前对某个区域交通流量的预测。
这个数字对于整个管理部门用来部署警力和保障人员是非常关键的。
图5-4 交通仿真与预测
4 精细化管理
社区综治方面，则用于燃气安全、群租隐患、风险楼宇等社会治理工作，提升城市精细化管理水平；
产业经济运行管理方面，实现管委会和园区业务协同、数据互通和统计汇总，进行园区物联网改造，实现园区运行状态的远程感知和业务评估；
智慧工地方面，开展工地的安全应用，实现对施工安全、车辆进出扬尘、垃圾、噪音等场景的工地态势掌控；
智慧民生方面，通过智慧安防、智慧物业、智慧垃圾管理、智慧能源管理等应用建设，实现人才公寓AI+智慧社区管理服务。
“数字孪生城市”同样也是智慧城市底座中的一部分。据悉，临港的“数字孪生城市”未来将会向精细化方向发展，面向如园区、工地等场景进行具体化部署。
另外，未来孪生空间内会叠加更多维的数据，在虚拟世界中映射真实世界，预知未来，从而影响对真实世界的运行管理。
5.3.2 虚拟新加坡
2016年7月13日，达索系统在新加坡举行的世界城市峰会上展示了其3D EXPERIENCE平台（3DE平台）如何帮助全球的行业、政府和市民构想、开发并体验可持续城市解决方案。
随着智能产品、3D打印和智能自动化的出现，工业领域已经在各个层面上发生了变化。
而这些趋势将会影响全球经济和整个社会，以及未来城市里聚集的人群，这些人群也会推动并最终将各个智能系统联系起来。
目前，全球60%的人口聚居在城市中心，因此，创新对于调节经济增长和可持续发展之间的关系至关重要。
2016年峰会的主题是“宜居的可持续城市：充满机遇的创新之城”。在此主题下，达索系统帮助世界城巿峰会的参观者体验可持续城市未来的医疗社保服务、公共事业、交通运输、公共安全、设施管理和环境规划，由此促进参观者对3D体验城市的深入了解。
1 达索3DE平台对于城市数据集成及全生命周期解决方案
达索3DE平台对于城市数据集成自下而上分别由地质、隧道、地铁系统、管线通道、电缆网、地下室、地面与地下的交互、建筑集成，如图5-5所示。
达索3DE平台对于数字城市全生命周期解决方案由5个阶段组成，即城市规划设计阶段、城市展示和招商引资阶段、城市建设阶段、城市运营阶段、城市优化和提升阶段，如图5-6所示。
（1）城市规划设计阶段
城市规划设计阶段由智慧城市规划设计、城市规划设计仿真、智慧协同数据共享组成。
（2）城市展示和招商引资阶段
城市展示和招商引资阶段由3D虚拟城市展示、智慧城市内容展示、智慧招商、智慧网上社区组成。
（3）城市建设阶段
城市建设阶段由智慧项目管理、智慧项目协同、智慧工地、建设项目仿真模拟组成。
图5-5 3DE平台对于城市数据的收集图
图5-6 达索3DE平台对于数字城市全生命周期解决方案示意图
（4）城市运营阶段
城市运营阶段由智慧能源、智慧环保、智慧交通、智慧楼宇园区、智慧医疗、智慧管廊、智慧民生组成。
（5）城市优化和提升阶段
城市优化和提升阶段由环境仿真模拟、智慧交通仿真模拟、智慧城市应急事件模拟、城市智能化研究组成。
2 虚拟新加坡
达索系统与新加坡总理办公室国家研究基金会（NRF）于2015年合作开发“虚拟新加坡”（Virtual Singapore）——一个包含语义及属性的实境整合三维的虚拟空间，通过先进的信息建模技术为该模型注入静态和动态的城市数据和信息。
该项目经历1年多，耗资7300万美元，在2016年8月完成后交由新加坡土地管理局运营。
“虚拟新加坡”是一款配备丰富数据环境和可视化技术的协作平台，可帮助新加坡公民、企业、政府和研究机构开发工具和服务以应对新加坡所面临的新型复杂挑战。
该项目采用达索系统3D EXPERIENCE City打造动态的新加坡3D数字模型（见图5-7），利用3D EXPERIENCE可以轻松测算出楼体的总建筑面积、停车场数量、植物数量等。
图5-7 基于3DE平台形成的新加坡智慧城市图
到目前为止，世界上大部分国家的城市规划还与过去几十年一样，工程师和市政部门对着一张平面的城市地图设计讨论，规划者和开发商们也必须浏览无数图纸和地方文件。
而传统的2D图纸对于完全呈现环境的复杂度是远远不够的。
尤其是像新加坡这样地少人多的国家，建筑原本就密集，再细微的变动都容易对拥挤复杂的建筑生态产生影响：
高楼如果在规划上出现问题，不仅在视觉上显得逼仄，还可能会阻碍空气流动，让这个热带国家的夏天更加难耐。
因此，新加坡给整座城市建模目的在于：
它给城市设计过程带来便利的同时，能减少资源浪费，降低基础设施建设的成本，并把所有利益相关方在安全可控的环境中联系起来。
3DE平台可以模拟分析公园中的植物在一天中如何产生阴影，这样能帮助新加坡政府更精确地放置公园长椅、休息点以及活动区；
用3D模型结合当地天气状况模拟分析，帮助开发商合理安装太阳能板，最大可能利用自然资源，进行地下空间管理，合理建立商场和地铁站，帮助政府机构规划大型活动场地和路线，居民在参与城市规划时，可以更好地可视化自己的建议。
对于普通人来说，在这个3DE平台探索整座城市也可以立即实现，如图5-8所示。
图5-8 达索3DE平台体验交互图
2016年在新加坡举行的世界城市峰会上，达索公司在三个不同位置都展示了达索系统3D EXPERIENCE City（3D体验城市）应用，包含了通过HTC Vive头盔展示的沉浸式3D虚拟现实环境、互动游戏、视频和讨论，由此促进参观者对3D体验城市的深入了解。
在新加坡官方的“走向一个智能且可持续的新加坡”展台，观众可以了解达索系统与新加坡国家研究基金会、新加坡土地局和新加坡信息通信发展管理局合作开展的“虚拟新加坡”项目如何在3D EXPERIENCE City的协作化环境中整合来自传感器和系统的所有城市数据，以虚拟方式呈现并管理新加坡的数据和流程。
在达索系统展台，消费者可以参与简单有趣的3D EXPERIENCE City游戏和虚拟现实体验。
参与者可以通过改变新加坡某一个公寓中的一些数据，以改进整个城市的可持续性，从而体会到城市解决方案是如何从一家一户开始最终影响到整个城市的。
由此，3DE数字孪生平台的特点可归纳为3点：
1）在3DE平台上创建城市的3D数字模型，并连接到城市的各种应用数据，进行集成的可视化展示。
2）可通过3DE平台进行大数据分析和仿真，对城市运行模拟和预测，为管理者提供决策参考。
3）3DE平台为智能城市的各种业务系统提供统一的3D展示平台，实现信息共享和协作。