1、 数字孪生城市研究报告数字孪生城市研究报告 （2012019 9 年）年） 中国信息通信研究院中国信息通信研究院 20192019年年1010月月 版权声明 本研究报告本研究报告版权属于版权属于中国信息通信研究院中国信息通信研究院及数字孪生及数字孪生 城市研究合作伙伴城市研究合作伙伴，并受法律保护，并受法律保护。转载、摘编或利用其转载、摘编或利用其 它方式使用它方式使用本研究报告文字或者观点的，应本研究报告文字或者观点的，应注明来源。违注明来源。违 反上述声明者，本反上述声明者，本院院将追究其相关法律责任。将追究其相关法律责任。 致致 谢谢 2018 年，中国信息通信研究院联合业内知名企业，围
2、绕数字孪 生城市的概念、内涵和总体架构，进行研讨并发布了数字孪生城市 研究报告（2018 年） 。进入 2019 年，面对各地数字孪生城市规划和 建设的迫切需求，中国信通院再次牵头组织业界，尤其是与城市三 维建模密切相关的创新型企业，聚焦数字孪生城市建设要素之核心 平台、关键技术和典型场景，开展深入研究，旨在融会贯通细化建 设方案，引领各地政府和相关产业，推进数字孪生城市落地实施。 本次报告编制过程中合作企业提供了大量素材并直接参与了部分章 节的撰写，在此致以衷心感谢。限于时间和能力，内容疏漏在所难 免，烦请各界不吝指正。 牵头单位：中国信息通信研究院 支持单位：泰瑞数创、51VR、超图公司、
3、中电海康集团研究院、 中科院地理科学与资源研究所、中科院生态环境研究中心、中科院 广州电子技术有限公司、国家互联网应急中心、中国电信、中国移 动、中国联通、腾讯等 编写指导：何桂立、胡坚波、王爱华、陈金桥、徐志发 编写小组（排名不分先后）：高艳丽、陈才、张育雄、崔颖、 刘小林、夏磊、张竞涛、张东、黄栋、刘晓伦、石伟伟、陈正、马 亮、刘笑寒、王蕊、陈守双、王瑜、周旗、肖丽、熊锐、李翀、陈 婉玲、王潇、孙旭、李文卿、刘中金、周玉科等 前前 言言 数字孪生城市理念自提出以来不断升温，已成为新型智慧城市 建设的热点，受到政府和产业界的高度关注和认同。当前，各地对 数字孪生城市规划和建设的需求非常强烈，
4、但数字孪生城市究竟如 何建设，各方仍是感到非常困惑，技术方案和实施路径亟待规范和 明晰。本报告通过对数字孪生城市所涉及的关键技术以及技术之间 的集成关系、所包含的核心平台以及平台之间的协同性，以及体现 数字孪生特色的典型应用场景进行深入剖析，力图对数字孪生城市 的建设方案进行通用化提炼抽取，并对国内外相关产业和服务供给 进行梳理，从而为各地建设实施数字孪生城市提供帮助和引导。 从关键技术看，与传统智慧城市相比，数字孪生城市技术要素 更复杂，不仅覆盖新型测绘、地理信息、语义建模、模拟仿真、智 能控制、深度学习、协同计算、虚拟现实等多技术门类，而且对物 联网、人工智能、边缘计算等技术赋予新的要求，
5、多技术集成创新 需求更加旺盛。其中，新型测绘技术可快速采集地理信息进行城市 建模，标识感知技术实现实时“读写”真实物理城市，协同计算技 术高效处理城市海量运行数据，全要素数字表达技术精准“描绘” 城市前世今生，模拟仿真技术助力在数字空间刻画和推演城市运行 态势，深度学习技术使得城市具备自我学习智慧生长能力。 从核心平台看，数字孪生城市在传统智慧城市建设所必须的物 联网平台、大数据平台、共性技术赋能与应用支撑平台基础上，增 加了城市信息模型平台，该平台不仅具有城市时空大数据平台的基 本功能，更重要的是成为在数字空间刻画城市细节、呈现城市体征、 推演未来趋势的综合信息载体。此外，在数字孪生理念加持
6、下，传 统的物联网平台、大数据平台和共性技术赋能与应用支撑平台的深 度和广度全面拓展，功能、数据量和实时性大大增强，如与数字孪 生相关的场景服务、仿真推演、深度学习等能力将着重体现。 从应用场景看，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 市发展时空轨迹推演未来的演进趋势，洞察城市发展规律支撑政府 精准施策，城市交通流量和信号仿真使道路通行能力最大化，城市
7、应急方案的仿真演练使应急预案更贴近实战等。在公共服务领域， 数字孪生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，基于个体在数字空间的孪生体，城市将 开启个性化服务新时代。 从未来发展看，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。同 时，技术加速集成创新将打破智慧城市现有产业格局，促使产业重 新洗牌，新的独角兽可能出现。此外，技术的变革将倒逼管理模式 的变革，正如生产力进步引发生产关系的变化，数字孪生城市的建 设和运行，将推动现有城市治理结构和治理规则重塑调整。 目目 录录 一、一、 数字孪生城市发展概况数字
8、孪生城市发展概况 . 1 1 （一）理念引领，各地纷纷提出建设数字孪生城市 . 1 （二）产业响应，各类企业抢抓商机激活 ICT 产业链 . 2 （三）资本助力，数字孪生城市板块崛起倍受市场关注 . 4 （四）场景先行，数字孪生部分应用先行先试初显成效 . 4 二、二、 数字孪生城市总体架构与核心平台数字孪生城市总体架构与核心平台 . 8 8 （一）三横两纵总体架构 . 8 （二）泛在感知与智能设施管理平台 . 11 （三）城市大数据平台 . 13 （四）城市信息模型平台 . 16 （五）共性技术赋能与应用支撑平台 . 18 三、三、 数字孪生城市关键技术要素数字孪生城市关键技术要素 . 21
9、21 （一）新型测绘：快速采集地理信息 . 21 （二）标识感知：实时“读写”真实城市 . 27 （三）协同计算：高效处理海量数据 . 33 （四）全要素表达：精准“描绘”城市前世今生 . 36 （五）模拟仿真：在数字世界推演城市运行态势 . 44 （六）深度学习：推动城市自我学习智慧成长 . 48 四、四、 数字孪生城市典型应用场景数字孪生城市典型应用场景 . 5353 （一）城市规划仿真：形成全局最优决策 . 53 （二）城市建设管理：项目进度可视化管控 . 55 （三）城市常态管理：“一盘棋”综合治理 . 59 （四）交通信号仿真：最大化道路通行效能 . 62 （五）应急演练仿真：应急预
10、案更加贴近实战 . 67 （六）公共安全防范：让“雪亮”更“明亮” . 70 （七）公共服务升级：感同身受的体验 . 72 五、五、 数字孪生城市未来发展展望数字孪生城市未来发展展望 . 7474 （一）有望全面激活智慧城市产业 . 74 （二）有望重塑城市治理结构和规则 . 75 （三）数字孪生城市的推进实施建议 . 76 1 一、 数字孪生城市发展概况 数字孪生城市理念自提出以来，在国内政产学研用各界引起广 泛关注，掀起研究和建设热潮。数字孪生城市已成为各地政府推进 智慧城市建设的主流模式选择，产业界也将其视为技术创新的风向 标、发展的新机遇，数字孪生应用已在部分领域率先展开。 （一）理念
11、引领，各地（一）理念引领，各地纷纷纷纷提出建设数字孪生城市提出建设数字孪生城市 雄安新区率先推进数字孪生城市建设。2018 年河北雄安新 区规划纲要中指出：坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建 设，打造具有深度学习能力、全球领先的数字城市。目前，新区正 推进 BIM 管理平台（一期）建设，这是一个具有国家自主产权的数 字城市规建管智能审批平台，通过创新城市“规、建、管”的新型 标准体系、政策体系和流程体系，探索以数字城市的预建、预判、 预防来支撑现实城市高质量发展的模式，打造展现多维城市空间的 数字平台。平台将建立不同阶段的城市空间信息模型和循环迭代规 则，采取 GIS 和 BIM 融合的数
12、字技术记录新区成长的每一个瞬间， 结合 5G、物联网、人工智能等新型基础设施的建设，逐步建成一个 与实体城市完全镜像的虚拟世界。 全国各地抢抓先机，开展数字孪生城市规划和建设。数字孪生 城市为各地智慧城市建设提供了新思路、新模式，让城市治理者看 到城市现代化治理体系以及高质量发展的曙光，让城市居民憧憬随 需而动、无处不在的智能化服务。2019 年 5 月，在第二届数字中国 建设峰会数字经济分论坛上，贵阳副市长徐昊发表了“数字孪生城 市的贵阳探索”主题演讲。在实践上，贵阳提出从花果园超大型社 区治理、数博大道等小型城市生态系统入手打造数字孪生城市。南 2 京江北新区着力推动城市发展向智能化高级形
13、态迈进，提出力争到 2025 年率先建成“全国数字孪生第一城”。浙江省发布未来社区建 设试点实施方案，制定“未来社区”九大场景，提出构建现实和数 字孪生社区要求。舟山市、西咸新区、重庆市、长三角一体化示范 区等地纷纷采用数字孪生城市的建设理念和模式，先后制定智慧城 市顶层设计和规划，以数字孪生城市为导向推进智慧城市建设。 （二）产业响应，（二）产业响应，各类各类企业抢抓商机激企业抢抓商机激活活 ICT 产业产业链链 数字孪生城市正在激活庞大的信息技术产业链。数字孪生城市 自提出以来，吸引产业界广泛关注，成为技术创新和业务拓展的重 要方向。多地学术机构开展关于“数字孪生”的专题研讨，探索数 字孪
14、生技术对于城市治理、工业制造等领域的应用和价值。以 BIM、 CIM(City Information Model)、VR/AR、AI 等先进技术为主攻方向 的科技公司发力“数字孪生”方案研发，并已应用到多个行业。数 字孪生城市涉及技术门类较多，诸如新型测绘、地理信息、物联感 知、三维建模、图像渲染、虚拟现实、仿真推演、深度学习、智能 控制等，几乎涉及信息产业所有链条，无论是传统的智慧城市龙头 企业，还是新入局的创新型中小企业，对数字孪生城市均给予了高 度重视，各类企业依托自身优势加紧布局，抢占市场先机，同时推 动技术方案不断完善。 传统智慧城市厂商顺势而为推出数字孪生城市解决方案。科大 讯飞
15、打造数字孪生城市的“城市超脑”，基于互联网、物联网等基 础设施，汇聚城市时间与空间数据，运用人工智能算法，挖掘城市 发展与运行轨迹，进行即时分析和仿真建模，促进物理城市公共资 源最优化。软通动力与华为合作，发布支持数字孪生城市的 aPaaS 平台，为多个场景提供 API 服务，涵盖交通、环保、安全等各种领 3 域。阿里巴巴联合千方科技、银江股份、浙大中控、数源科技、海 康威视等众企业，基于阿里云平台，共同打造数字孪生城市大脑， 提升杭州市交通系统和城管系统的智能化水平。紫光云集成数字孪 生底座，推出“1+4+N”智慧城市应用体系，重点打造安全生产“大 数据”分析预测能力和“物联网”动态感知能力
16、，有效防范和遏制 重特大事故发生。 空间信息产业纷纷入局，成为数字孪生城市建设中坚力量。数 字孪生和空间信息产业密切相关，需要空间信息采集、建模、开发、 服务、应用全产业链的深度参与，同时空间信息产业通过数字孪生 在智慧城市中找到了新的支点，多年的技术积累在巨大的市场空间 得以释放活力，并造就独特的竞争优势。国内 GIS 领头企业超图公 司在新推出的新一代三维 GIS 技术体系中，全方位支持倾斜摄影建 模、激光点云、BIM 等多源异构的三维模型数据，并推出国内首个 三维空间数据规范标准 Spatial 3D Model（S3M），该标准融合了 倾斜摄影模型、BIM、精模、激光点云、矢量、地下管
17、线、地形、动 态水面、三维栅格等多源数据，突破了大规模三维数据传输和解析 的技术瓶颈，进一步促进了数字孪生的广泛应用。泰瑞数创提供了 涵盖高端航测传感器、数据采集、处理服务到应用开发的数字孪生 城市建模全产业链服务，还发布实景世界云平台 SmartEarth，利用 结构化语义模型整合了 BIMCAD 和地理测绘等技术，高效自动地构 建城市信息模型，已经成功应用于智慧城市、智慧工业和自动驾驶 等领域。51VR 公司运用 GIS、高程、无人机斜拍点云、卫星图、街 景图等技术和数据，能够快速自动化构建大规模数字孪生城市模型， 复原城市的每个细节，并进行大场景动态实时渲染，在数据可视化 和场景可视化基
18、础上，实现城市运营管理的可视化和精细化。 4 （三）资本助力，数字孪生城市板块崛起（三）资本助力，数字孪生城市板块崛起倍倍受受市场关注市场关注 智慧城市相关投资持续保持高速稳定增长。IDC 预计，中国智 慧城市技术相关投资在 2016-2021 年间将保持年复合增长率 19.3% 的稳定增长。根据 IDC全球半年度智慧城市支出指南发布的数 据，2018 年中国智慧城市技术相关投资达到 208 亿美元，相比 2017 年的 173 亿美元增长了 20.2%，成为全球第二大的智慧城市技术相 关支出市场（仅次于美国）。数字孪生城市的提出，无疑为新型智 慧城市建设注入了新的活力，不仅带动相关产业的技术
19、研发投入， 而且促进地方政府加大对智慧城市的建设投资。 数字孪生相关企业获得资本青睐，斩获融资。2017 年 5 月，英 国虚拟仿真初创公司 Improbable 完成了 5.02 亿美元的 B 轮融资， 由软银国际领投，公司估值突破 10 亿美金。该公司基于 Google 的 计算平台“SpatialOS 平台”，构建了一个基于蜂窝云服务的“超 级虚拟世界”。2019 年以来，我国以数字孪生为概念的多只股票出 现涨停，数字孪生城市的价值被资本市场初步认同。看好数字孪生 创新发展前景，资本巨头积极投资数字孪生相关企业，如阿里巴巴 入股银江股份，超图公司获得中国人寿与光大银行的定向增发融资。 5
20、1VR 完成 B 轮 2.1 亿元融资，泰瑞数创获得启迪金控和中信建投等 机构过亿元投资。 （四）场景先行，数字孪生（四）场景先行，数字孪生部分部分应用先行应用先行先试先试初显成效初显成效 数字孪生技术重新定义智慧园区。据预测，到 2022 年，85的 物联网平台将使用数字孪生技术进行监控，产业园区有望率先利用 数字孪生技术，重塑园区管理与服务模式。在华为和 51VR 联合研发 数字孪生的深圳坂田园区及东莞松山湖园区，通过实时接入园区 IOT 设备、资产、能源、设施及环境等信息，建立基于园区实时运 5 行状况的数字孪生场景，实现园区运营的可视分析、园区业务的闭 环联动、园区决策的仿真模拟以及园
21、区数据的全量集成，开创新一 代园区的立体多维管理新模式。华为在廊坊经济技术开发区，利用 GIS 空间信息平台，构建虚拟城市数字资源体系，一方面支撑 IOC 运营，同时为各个政务部门提供全空间的地理信息服务。 6 图 1 数字孪生智慧园区 大型工业生产制造数字孪生风行。通过数字孪生模型与仿真技 术，对高成本高复杂性大型设备产品进行设计、生产、装配全流程 的数字化，并借助传感器实时数据与运行数据，实现对设备产品的 远程监控和预测性维护，已成为大型工业制造企业的共识。西门子 建立了贯穿于产品生命周期各环节间的数据模型，仿真模拟一些工 厂的实际操作空间；通用电气与 ANSYS 公司借助数字孪生概念，提
22、 出物理机械和分析技术融合的实现途径，让每个引擎，每个涡轮， 7 每台核磁共振都拥有一个数字化的“双胞胎”；德国软件公司 SAP 利用数字孪生概念，在产品试验阶段采集设备的运行状况，通过分 析后得出产品的实际性能，再与需求设计的目标比较，从而形成产 品研发的闭环体系。波音 737 MAX8 不到半年发生两次重大事故，而 数字孪生技术可用于航空飞机的维护与保障。美国空军已经和波音 合作构建了机体数字孪生模型。波音公司在最新的 NMA 项目上，已 经率先使用数字孪生技术进行研发。泰瑞数创在能源电力行业，利 用数字孪生技术建立了电厂规划设计和运营服务的一体化系统，目 前已经在国家能源集团和中石油等企
23、业投入使用。 数字孪生提升智能驾驶试验精度。通过搭建真实世界 1:1 数字 孪生场景，还原物理世界运行规律，满足智能驾驶场景下人工智能 算法的训练需求，大幅提升训练效率和安全度。如通过采集激光点 云数据，建立高精度地图，构建自动驾驶数字孪生模型，完成厘米 级道路还原，同时对道路数据进行结构化处理，变现为机器可理解 的信息，通过生成大量实际交通事故案例，训练自动驾驶算法处理 突发场景的能力，最终实现高精度自动驾驶的算法测试和检测验证。 数字孪生在医疗领域获得突破性进展。数字孪生给予健康医疗 新的视角和手段，通过对身体器官、血液循环、神经系统、肌体骨 骼、心率脉搏等进行“镜象映射”，建立人体的数字
24、孪生体，进而 通过人体标准数据库，记录人体每个细节特征，进行人体健康的实 时动态管理。通过引进小型化的穿戴式设备，实时对人体进行数据 收集。孪生数据还可来源于 CT、核磁、心电图、彩超等医疗检测和 扫描仪器检测的数据，血常规、尿检、生物酶等生化数据，医疗机 构基于人体数字孪生综合数据，可对患者提供健康状况预测与及时 8 干预，同时人体的数字孪生还将大大提高诊断的准确性和手术的成 功率。 数字孪生为智慧校园经济管理赋能。数字孪生将学校物理空间 与数字空间有机衔接，全面感知校园物理环境，建立智能舒适的生 活与教育环境，实现二维三维一体、虚实一体的校园精细化管理。 我国多所大学已建立三维数字校园信息
25、系统，在地上地下一体化、 室内室外一体化的全三维校园空间信息中整合地下管理、能源、安 全等多种传感器信息，实现对校园后勤资源、教学教育设施、能源 管控、校园安全等多种管理功能。 二、 数字孪生城市总体架构与核心平台 （一）三横两纵总体架构（一）三横两纵总体架构 本质上，数字孪生城市是面向新型智慧城市的一套复杂技术和 应用体系，多门类技术的集成、多源数据的整合和各类平台功能的 打通是数字孪生城市成功的关键要素。 因此，数字孪生城市并没有脱离智慧城市的总体架构布局，由 新型基础设施、智能运行中枢、智慧应用体系三大横向层，以及城 市安全防线和标准规范两大纵向层构成。 区别在于延展与增强。技术体系内涵
26、延展，新增强化了新型测 绘、标识感知、三维建模、仿真模拟等技术应用，核心平台能力增 强，强化了全要素数字表达、大数据模型驱动与反向智能控制，应 用体系更强调集约一体，突出跨领域、跨行业、全域视角的超级应 用地位。 城市新型基础设施包括全域感知设施(包括泛智能化的市政设施 和城市部件)、网络连接设施和智能计算设施。与传统智慧城市不同 的是，数字孪生城市的基础设施还包括激光扫描、航空摄影、移动 9 测绘等新型测绘设施，旨在采集和更新城市地理信息和实景三维数 据，确保两个世界的实时镜像和同步运行。 智能运行中枢是数字孪生城市的能力中台，也是城市大脑，由 五个核心平台承载，一是泛在感知与智能设施管理平
27、台，对城市感 知体系和智能化设施进行统一接入、设备管理和反向操控；二是城 市大数据平台，汇聚全域全量政务和社会数据，与城市信息模型平 台整合，展现城市全貌和运行状态，成为数据驱动治理模式的强大 基础。三是城市信息模型平台，与城市大数据平台融合，成为城市 的数字底座，是数字孪生城市精准映射虚实互动的核心。四是共性 技术赋能与应用支撑平台，汇聚人工智能、大数据、区块链、AR/VR 等新技术基础服务能力，以及数字孪生城市特有的场景服务、数据 服务、仿真服务等能力，为上层应用提供技术赋能与统一开发服务 支撑。五是泛在网络与计算资源调度平台，主要是基于未来软件定 义网络（SDN）、云边协同计算等技术，满
28、足数字孪生城市高效调度 使用云网资源，由于本部分内容发展尚不充分，未纳入本次研究范 围。 智慧应用体系不仅包括基于数字孪生内核的各行业领域应用， 如城管、应急、医疗等，更包括凸显数字孪生“一盘棋”管理特征 的超级应用，如城市画像、人口画像、虚拟服务、决策仿真等。 10 图 2 数字孪生城市总体架构 随着城市数据的不断汇聚累积，各类新技术交叉集成创新赋能， 以及共性应用支撑能力加大封装力度，数字孪生城市的智能中枢作 为连接底层终端设施、驱动上层行业应用的核心环节，在传统智慧 城市重大平台的建设基础上，进一步形成泛在感知与智能设施管理 平台、城市大数据平台、城市信息模型平台、共性技术赋能与应用 支
29、撑平台等核心平台。 图 3 数字孪生城市核心平台与传统智慧城市平台关系 11 （二）（二）泛在感知与智能设施管理平台泛在感知与智能设施管理平台 泛在感知与智能设施管理平台，是终端设备与智能应用之间的 纽带。是数字孪生城市的基础性支撑平台，以全域物联感知和智能 化设施接入为基础，以统筹建设运维服务为核心，以开放共享业务 赋能为理念，服务于设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维 服务者等各参与者，向下接入设备，兼容适配各类协议接口，提供 感知数据的接入和汇聚，支持多级分布式部署，推进信息基础设施 集约化建设，实现设备统筹管理和协同联动；向上开放共享数据， 为各类物联网应用赋能，支撑物联数据创新应
30、用的培育。物联感知 平台是数字孪生城市与真实世界的连接入口，泛在感知粒度决定数 字孪生城市的精细化程度。 图 4 泛在感知与智能设施管理平台功能架构 1、接入管理。针对不同类型感知设备采用的多种传输协议接口， 平台提供通用协议适配模块、接口适配模块、协议模型适配模块、 插件适配模块等，支持 CoAP、LWM2M、HTTP、MQTT 等多种协议接口， 确保各类感知终端设备统一接入。各类行业通常自建的业务系统， 12 可通过 SOA/DOA 等方式接入到城市大数据平台，也可通过部署行业 传感器的方式接入到泛在感知与智能设施管理平台。 2、数据管理。平台根据物联网协议模型和设备插件，对各类感 知设备
31、采集的数据进行解析、清洗、预处理，并通过调用开放 API 接口，为设备管理、上层应用开发提供高质量数据支撑服务，包括 数据协议管理、数据分析、数据统计、数据调用等。 3、设备管理与反向控制。面向城市能源设施、水利设施、交通 设施、通信设施、环卫设施、防灾设施、建设设施、地下管廊等各 类设施中的感知终端，平台将根据设备开发者、应用开发者、业务 管理者、运维服务者不同业务需求，提供设施设备健康状态监测管 理、远程运营维护、设备远程指令控制、故障问题告警等管理和服 务能力。 通过泛在感知与智能设施管理平台，城市建筑、桥梁、道路、 管网、灯杆等公共基础设施可实现“被感知”，从而提高设施的安 全性和可维
32、护性；交通违章、违法停车、垃圾满溢、井盖破损等城 市运行状态及市容秩序可实现“智能发现”，为非现场执法和政府 监督管理提供技术保障，提高城市管理效能，提升城市品位和形象； 车辆、人员等位置及移动轨迹可实现“被追溯”，从而提高城市管 理力量和资源的科学调度，用数据管理。 目前，国内的城市物联网平台主要聚焦在设施管理、生态监测、 物流运输、智能抄表等领域，城市级物联网平台建设仍处于起步探 索阶段，在技术功能、领域覆盖、建设模式等方面有待完善。例如， 重庆市巴南区打造的物联网管理平台，覆盖区域面积达 83.08 平方 千米，主要对超过 63 万个城市部件进行统一管理。上海市制定出台 13 新型城域物
33、联专网建设导则 ，对全市感知设备的部署进行统筹指 导和规范约束，明确泛在感知与智能设施管理平台的技术架构，各 区县、街道按照统一架构自行建设区域内平台，实行分级部署和分 层管理，形成市-区-街道三级物联感知体系。 （三）城市大数据平台（三）城市大数据平台 数字孪生城市的数据资源体系具备三个特征：一是从政务信息 资源到城市大数据的转变。数据更加多元多源，从政府业务数据扩 展到感知数据、互联网数据、企业数据等，实现从封闭自用的政务 信息资源到多方共建共享共用的城市大数据的跨越。二是与物理世 界动态连续映射。所有主体数据都将叠加时空信息，每个物理实体 任何时间、任何地点的状态，均可以映射到数字孪生世
34、界，实现物 理实体在时空上的连续精准映射。三是从封闭割裂到有机整体的跨 越。以往每一条独立的空间地理数据、建筑数据、业务数据、传感 器数据、互联网数据如今均可关联到实体上，形成该实体的全量属 性数据，并以实体为基础形成城市知识图谱。 图 5 城市大数据平台的功能架构 数字孪生城市以城市信息模型为底座，以物理实体映射的一个 14 个数字孪生体为对象，将城市大数据作为对象的属性进行叠加。与 传统智慧城市相比，数字孪生城市不仅包括传统测绘数据、新型测 绘数据等常规 GIS 数据类型，也包括基于倾斜摄影、BIM、激光点云 的三维模型数据，基于移动互联网的地理位置数据、基于物联网的 实时感知数据等，以及
35、非结构化的视频、图片、文档等。城市大数 据平台以城市 BIM 数据为骨架，整合城市规划、建设、管理等数据， 同时不断融入物联网感知数据、位置数据和各种运行数据，保证城 市数据的实时性，展示城市真实运行状态。除此之外，通过对接已 建政务系统、行业系统的政务数据和行业数据，实现城市数据的协 同共享。 城市信息模型的数据组织应基于开放共享的城市信息模型和三 维传输交换标准来构建。城市信息模型可参照国际标准组织 OGC 框 架下的 CityGML 标准实现。CityGML 核心模块定义了 CityGML 数据 模型的基本概念和组件。基于 CityGML 核心模块，每个模块包含一 个逻辑上独立的主题组成
36、的 CityGML 数据模型。具有十三个专题扩 展模块包括外观、桥、建筑、城市部件、城市目标组类、泛型、土 地利用、救援物资、交通、隧道、植被、水体以及纹理面。CityGML 数据模型的主题分解可以实现支持任何组合的扩展模块与核心模块。 扩展模块可以根据应用程序或应用领域的信息需求任意组合。城市 三维信息的传输和交换，国际上最常用的有开源的 3D Tiles 格式， 国内可采用中国地理信息产业协会审查批准的空间三维模型数据 格式 (T/CAGIS 12019)团体标准，这些格式适用于海量、多源 异构三维地理空间数据和 Web 环境下的传输与解析，为多源空间数 据在不同终端(移动设备、浏览器、桌
37、面电脑)地理信息平台中的存 储、高效绘制、共享与互操作等问题提供了解决方案。 15 基础数据基础数据需要需要融合处理融合处理。融合处理方法通常包含：一是识别， 主要针对空间测绘图像数据和半结构文本类数据。对图像数据目前 多采用机器学习中卷积神经网络图片识别的方法进行识别，如识别 出空间数据中的道路、桥梁、建筑、井盖等等；对半结构化文本数 据多采用语义识别的方法进行识别。二是标识，识别出的数据对象 需要进行标签化处理，才能被业务系统使用。数据对象通常会关联 到一套标识系统之上，用来对数据标识对象的唯一性进行识别。例 如建筑物编号、建筑物内房间编号、房间内门窗编号等等。三是关 联，不同数据对象之间
38、存在一定的关联关系，例如井盖对象与部署 在井盖内的传感器实时数据之间的关联关系；道路网格数据与部署 在道路上的不同视频监控设备关联关系等。四是知识图谱，不同的 数据对象关联后形成不同类别的知识图谱。 城市大数据平台城市大数据平台对外提供对外提供各层次数据各层次数据服务服务。一是基础数据，包 含城市各类基础设施等相对不变的结构化文本描述数据，如道路桥 梁、人口经济等数据，通过 SOA、DOA 等多种组件模型对外部系统提 供统计查询、挖掘分析等服务。二是空间数据，包含城市各类基础 设施等相对不变的图形图像数据，以结构化文本方式对外提供显示 服务，同时可结合图形处理引擎，以 3D 的方式提供 VRA
39、R 交互展示 服务。三是业务数据，一般是动态变化的数据，包含城市内交通流 量、教育医疗、气候环境、城市能耗等数据。四是专题数据，指面 向不同专题领域，关联基础数据、空间数据和业务数据的融合数据。 城市大数据服务平台已初露端倪。部分地区提出建设城市级大 数据平台，但内涵与数字孪生城市数据平台仍存在较大差距。数字 孪生城市新增城市骨架库、实体信息库和城市运行库等数据库。大 部分城市的数据平台以数据库和共享交换平台为主，少数发达地区 16 正在向具有横向贯通、统一运营、一站服务能力的综合性数据服务 平台转型。如北京市提出建设统一的市级大数据管理平台，建立共 享交换平台、清洗平台、存储平台、数据开放平
40、台等 9 个功能，实 现数据资源的全量汇聚编目和按需留存使用，但距离数字孪生城市 多源融合的时空全量数据仍有很大差距。 （四）城市信息模型平台（四）城市信息模型平台 实时映射的城市信息模型平台是数字孪生城市建设的核心，是 刻画城市细节、呈现城市趋势、推演未来趋势的综合信息载体。城 市信息模型平台是指具有城市语义信息的三维模型，是语义建模的 数据成果，其核心功能主要由模型数据源采集、模型平台构建、数 据呈现与模型渲染三大部分组成。 1、多源模型数据采集是模型平台构建的基础。目前广泛应用于 建筑物、构筑物、道路、地下管线、地质、水体和地表高程属性数 据和纹理数据的采集方法有传统三维建模软件、三维激
41、光扫描、航 空摄影测量、移动测绘系统等。数据类型主要包括基础地理数据、 BIM/CAD 建筑模型数据、城市街景数据、倾斜摄影数据、激光点云 数据等多源异构的三维数据。 2、模型平台是数字孪生城市运行“骨架” （信息载体） 。主要是 基于城市 GIS 地图，利用影像多视匹配技术、点云构 TIN 技术、纹 理映射技术、三维模型存储优化技术等建模技术，按照地形层、道 路层、建筑层、绿化层、水域层等顺序逐层从城市大数据平台加载 数据组建而成，并对建筑物、桥梁、停车场、绿地等城市部件进行 单体化处理。在模型单体化的基础上，利用语义化技术，可以形成 一个量化并可索引的城市单体信息模型（类似于传统的 BIM
42、） ，同步 可以接入人口、房屋、公司法人、安防设施、公安警务数据、住户 17 水电燃气信息、交通信息、公共医疗等诸多城市公共系统的信息资 源。 3、实时数据呈现与模型渲染是模型赋能业务应用的核心基础。 第一方面是物联网感知数据实时在模型平台上快速加载、融合和实 时呈现，实现实时运行监测数据可视化，如实时视频图像、空气污 染指数、交通流量、行人轨迹等；第二方面是根据城市地理信息数 据源、模型精度、业务场景需求，不同精度标准呈现现实场景，如 城市管理应用场景可以按百米级或十米级呈现，交通、应急等特殊 场景的模拟仿真和 AI 训练可以按照米级或厘米级呈现；第三方面是 对数据模拟和真实场景效果渲染，比
43、如通过图形学技术，对光源、 聚光灯、天光等多种光源类型的实时模拟；根据天气动态数据如云 层高度、风向、边缘噪波尺寸等，对阴、晴、雨、雪等多种真实天 气的模拟；运用动态光追踪距离场阴影技术，实时计算阴影状态， 最终模拟还原物理世界的运行情况。 图 6 城市信息模型平台的三层架构 模型平台全面激活数据资源价值，助力模拟仿真城市运行状态。 18 城市信息模型平台源于智慧城市时空大数据平台，是时空大数据平 台的演进和再发展。在数据集成范畴，模型平台集成了与城市经济 社会运行的各类数据和物联感知数据，不仅仅局限于城市静态数据 呈现；在城市运行模拟上，模型平台运用模拟仿真、深度学习等技 术，仿真推演城市发
44、展态势；在实时数据呈现上，模型平台集成了 智能终端运行数据，可视化展示城市运行状态，可动态预警城市问 题；在支撑政府决策上，模型平台可快速模拟管理者决策效果，支 撑城市管理者制定全局最优化决策方案。 总体上看，四大阵营已初步形成，但整体发展仍处于初级阶段。 一是传统地理信息和测绘相关企业基于多年建设时空大数据平台经 验，构筑数字孪生城市先发优势，如 GIS 平台产品企业超图公司、 提供语义数据服务和全产业链平台的泰瑞数创等；二是传统 BIM 企 业扩大建设范畴，逐渐转向城市、园区领域搭建一体化 CIM 平台， 如广联达软件、鲁班软件等；三是传统 3D 建模、模拟仿真类企业借 助制造业、交通等领
45、域积累的优势，快速进军城市信息模型市场， 搭建城市模型平台，如 51VR、达索系统等；四是传统智慧城市厂商、 运营商纷纷着手与模型企业合作，开始布局城市信息模型市场，如 中国电信、华为等。从建设进展看，各大阵营企业基本搭建完成城 市信息模型的“骨架” ，但对城市运行机理和规则的实时模拟仿真、 对全域数据的深度学习自我优化等方面的能力构筑上，受制于机制、 关键技术等因素，仍处于探索阶段。 （五）（五）共性技术赋能与共性技术赋能与应用支撑平台应用支撑平台 共性技术赋能与应用支撑平台是城市关键共性技术、应用开发 组件和城市模型服务组件的模块化封装集成平台，是整个数字孪生 城市的“决策大脑” 。 19
46、 从核心功能来看，平台为上层的数字孪生应用提供底层技术支 撑、元数据集、城市元部件模型等资源，实行自定义分析与调用、 灵活配置和高效开发利用。功能架构包括三大类：第一类是核心使 能共性技术，包括大数据、人工智能（深度学习） 、区块链技术等； 第二类是面向应用场景的信息模型服务，包括城市场景服务、数据 更新和追踪服务、事件模拟仿真推演服务、自定义渲染服务；第三 类是基于底层数据的共性应用服务能力，包括信用服务、身份认证、 电子证照、非税支付等。 图 7 共性技术赋能与应用支撑平台功能架构 与智慧城市赋能平台相比，数字孪生城市的信息模型赋能服务 体现出四大优势。一是场景服务，提供建筑物、城市部件等基础设 施的空间地理信息服务。二是数据服务，可获取移动物体的实时动 态数据及更新
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