作者简介
胡莉莉
潘铭
郝春霞
王凯宸
论文引用格式:
胡莉莉, 潘铭, 郝春霞, 等. 依托数字孪生推动城市治理数字化转型的路径思考[J]. 信息通信技术与政策, 2022,48(12):45-51.
依托数字孪生推动城市治理数字化转型的路径思考
胡莉莉 潘铭 郝春霞 王凯宸
(中国信息通信研究院华东分院,上海 200232)
摘要:数字孪生是推动城市治理数字化转型的关键基础设施和重要底座,从数字孪生的定义与关键要素出发,对技术支撑治理数字化转型及赋能城市运行进行研究,基于现阶段数字孪生推动城市治理数字化转型的实践,进一步分析当前存在的问题及发展瓶颈,并提出相应的优化路径建议,从顶层设计与统筹机制、制定领域标准规范、探索全产业链条协作、高价值应用场景、建立长效运营模式等方面,提升城市数字化治理能力及治理效果。
关键词: 数字孪生;数字孪生城市;城市治理;治理数字化转型
0 引言
“十四五”规划纲要中明确指出,要迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。数字孪生作为数字化技术发展的高级阶段,成为推动城市治理数字化转型的重要组成部分。近年来,北京、上海、广东、浙江等多个省市已经探索数字孪生推动城市治理数字化转型的相关实践。如何更好地依托数字孪生推动城市治理数字化转型,不仅需要在技术上的不断突破,而且在提升城市治理能力及治理效果的实现路径方面也亟待探讨和研究。
1 数字孪生推动城市治理发展的现状
1.1 数字孪生的定义及关键要素
随着大数据、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术迅猛发展和融合运用,数字孪生技术愈发获得关注,应用对象由最初的制造业转向更为广阔的空间,在医疗、交通、安全等城市运行领域开展了应用探索。数字孪生的理念最早由Grieves教授于2002年在美国密歇根大学提出,随后,NASA在2012年首次提出“数字孪生”的概念[1]。目前,数字孪生还没有形成明确的定义,一般认为,数字孪生通过多时空尺度、多物理量、多学科的仿真过程集成,实现物理实体在虚拟信息空间的全生命过程镜像映射[2]。
数字孪生主要包括数据、虚拟现实、人工智能、应用场景4个关键要素[3]。数据是数字孪生建设的基础要素。数据是构建数字孪生空间的基础资料,是连接物联空间与数字空间,实现物理空间向数字空间一一映射、数字空间对物理空间进行模拟仿真的必要资源。从广义层面来理解,数字孪生属于大数据涵盖的范畴内,但更聚焦在数据应用层面,主要包括数据建模、数据分析,即通过数据分析应用辅助物理世界决策更加科学。虚拟现实是数字孪生的重要特征。虚拟现实技术依托计算机仿真系统,通过为用户创建一个近乎真实的模拟环境,提供高度沉浸式的体验感受。在数字孪生空间的建设中,虚拟现实技术基于现有数据,参照物理空间的各种元素,在数字空间中“复刻”一个虚拟化的孪生体,形成了各种可看、可控、可互动、可感受的虚拟化场景。人工智能是数字孪生价值的实现关键。数字孪生建设的最终目的是规避物理世界中存在的风险,提供更好的决策指导。所以,构建分析与预测能力是数字孪生建设的重要价值导向。机器学习、深度学习等人工智能技术可以通过数据分析对结果进行预测,并基于用户的个性化需求给予相关的建议指导。因此,可以将人工智能技术视为实现数字孪生目标价值的最佳工具[4]。应用场景是牵引数字孪生的驱动力量。数字孪生的精准映射、虚实交互等特征,决定了其建设的所有实体场景都将在数字空间得到虚拟映射,基于两个空间场景交互能力,通过对数字场景的预警推演,倒逼物理实体场景优化进阶,不断提高数字孪生的实战水平与实用能力。
1.2 数字孪生城市治理技术支撑
城市是一个复杂的开放性巨系统,有着丰富多样的功能,并与外界存在着大量的交互活动,带来了庞大的城市治理需求。数字孪生技术在城市治理领域的应用探索,驱动城市治理的主战场由物理空间向数字平台全面转化,通过数字城市与物理城市的实时映射与虚实交互,形成数字与物理的系统耦合,打造双螺旋式的上升模式,让城市治理逐步向可视化、智能化、精准化、互动化发展,推动治理更加高效、流程更加精简、决策更加科学[5]。
数字孪生城市的技术体系较为复杂,基本融合了当下所有的信息通信技术。总体来看,其技术框架主要包括3个部分[6]。一是基础设施层,用于数据获取与传输,主要包括运用BIM、CAD、GIS、RS等技术,对地面、地下、建筑等城市基础空间的静态信息进行采集;利用传感器、摄像头等多种智能感知设备,对城市运行中的道路交通、能源使用、应急事件等动态信息进行采集;布局5G、光纤、NB-IoT等构建形成泛在高速的城市网络体系,对海量数据进行及时传输。二是信息中枢层,用于数据接收、处理、传导、建模,主要包括数据管理平台,对全域范围内不同来源、不同类型的多源异构全量数据进行汇聚集成,并通过数据流的方式,将治理好的数据传输到数字孪生城市模型平台,经三维建模、数据呈现、综合渲染后,实现对城市状态的可视化表达。三是应用服务层,赋能实际业务场景应用,主要包括建立智能操控体系,对智能化的市政基础设施、交通设施等进行远程化操控;运用自然语言处理、机器学习、知识图谱、计算机视觉等人工智能技术对城市运行状态、运行规律进行整体认知和洞察,生成最佳决策辅助城市规划、建设和管理[7]。
从技术支撑情况来看,数字孪生城市的建设主要依靠五大技术簇[8]相互集成,包括感知和标识技术、空间地理信息技术、建模与渲染技术、算法与仿真技术、交互与控制技术。在这一技术体系下,数字孪生城市形成了九大应用能力[9]:一是物联感知控制能力,用于采集城市运行体征,实时反映城市运行状态;二是全要素数字化表达能力,通过构建语义信息模型,实现数字世界与物理世界的精准化映射;三是可视化展现能力,通过对数字空间环境进行渲染,让数字世界可观可看;四是数据融合供给能力,通过数据治理,提高数据资源的开发利用水平;五是空间分析能力,挖掘三维空间内的要素关系;六是模拟仿真推演能力,预测城市运行状态;七是虚实融合互动能力,实现对物理空间的可观、可控;八是自学习自由化能力,基于算法不断优化风险应对措施;九是众创扩展能力,基于平台的开放性,实现能力和应用的持续扩展与创新。
1.3 数字孪生城市治理运行现状
自2017年数字孪生城市在国内兴起以来,包括河北雄安新区、北京、上海、浙江等在内的多座城市先后提出数字孪生城市(见表1),阿里、腾讯、华为等互联网、通信行业巨头相继入局,“政策+技术”双轮驱动下,数字孪生城市理念和概念逐渐丰富,技术架构和建设路径不断清晰明确。
表1 部分地区数字孪生城市相关政策
本文刊于《信息通信技术与政策》2022年 第12期
主办:中国信息通信研究院
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