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.pdf

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;治理数字化转型中图分类号:C931.6文献标志码:A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.DOI:10.12267/j.issn.2096-5931.2022.12.0070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54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、S 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。从建设情况来看，当前数字孪生城市建设总体处于初级阶段，仅能实现有点范围内的数字化映射能力，距离真正实现数字世界与物理世界的精准映射、虚实交互尚且需要一段时间的努力建设。其中，上海、杭州、深圳等部分城市建设相对成熟，并将其实际应用到城市治理领域，开发了包括疫情防控、交通控制策略模拟仿真、无人机巡航人流密度、垃圾监测预警等在内的数字孪生应用场景，推动城市治理向风险问题可视化、运行趋势可预测和处置力量协同化发展7。上海市徐汇区将数字孪生底座建设作为提升城市64表 1部分地区数字孪生城市相关政策省市时间/年/月政策名称政策内容浙江省2019.11浙江省未来社区建设试点工作方案构建数字孪生社区上海市2020.02关于进一步加快智慧城市建设的若干意见探索建设数字孪生城市，数字化模拟城市全要素生态资源，构建城市智能运行的数字底座海南省2020.08智慧海南总体方案至 2025 年底，以“智慧赋能自由港”“数字孪生第一省”为标志的智慧海南基本建成广东省2020.10广东省推进新型基础设施建设 三 年 实 施 方 案(2020-2022 年)探索构建“数字孪生城市”实时模型，实现实体城市向数字空间的全息投影，增强城市治理灵敏感知、快速分析、迅捷处置能力，形成集应用服务中枢、决策分析助手、治理指挥平台、规划专家系统于一体的全要素“数字孪生城市”一网通管系统北京市2021.03北京市“十四五”时期智慧城市发展行动纲要积极探索建设虚实交互的城市数字孪生底座山东省2021.07山东省“十四五”数字强省建设规划加快实现城市主要生命体征的实时感知，提升城市感知判断、快速反应的能力，推动建设虚实交互、智能精细的数字孪生城市江苏省2021.08江苏省“十四五”数字政府建设规划基于城市信息模型(CIM)基础平台技术，推行城市数据大脑建设，探索建设数字孪生城市，拓展智慧治理场景应用和定制服务，提高智慧城市建设水平治理效能的重要抓手，积极探索数字孪生赋能城市治理的新模式、新路径，目前已初步完成区域内数字孪生基础建设，并逐步向应用场景拓展开放。整体来看，徐汇区数字孪生城市建设分为 3 个步骤:一是装填海量数据，通过对接人户信息管理、映射标签数据管理，初步实现试点区域内实现从街道、居委、小区到楼栋、户、人的多维度、多层级管理。二是构建全域建筑，基于GIS 平台推进三维建筑模型覆盖、完善空间管理单位划分并推动精细化建模，初步建成了覆盖全区的数字孪生底座。三是建设数字孪生场景，在接入事件处置能力以及持续动态更新实有人口、实有房屋等数据的基础上，打造了疫情防控场景，建立了核酸检测、疫苗接种等各类数据标签，大幅提高了数字孪生平台的实战力与便利度，推动实现“以房管人”，赋能常态化疫情防控可观、可控。上海黄浦区推出数字孪生底板和数据资产的双管齐下模式，以数字孪生为载体打造城市数字治理最小管理单元，汇集各类基础数据、监测数据，构建系统化的数字生命体征。黄浦区先后对历史建筑南京大楼、历史街区田子坊等城市名片和经典地标进行试点，一方面基于数字孪生 PaaS 平台能力，融合云计算、大数据、AI、边缘计算、5G 等多种先进技术，通过空间地理数据、平面/立面/切面/管线 CAD 图纸、建筑效果图/实拍图等相关资料，对试点地标和周边进行了超精细建模，利用 3D 渲染引擎实现了建筑外观、内部结构和周边街道的视觉还原。另一方面为了满足市场主体和政府管理主体实时数字化的管理要求，通过接入政府业务数据、专业机构数据、物联感知数据、门店管理数据、环境数据等多维实时动态数据，最后，聚焦客流管控、消防安全、疫情防控、房屋安全、店招店牌管理、高空抛物等高频场景进行开发，通过仿真模型进行推演，在数字场景内驱动行动，实现对事件的处置逐步由经74验判断向智能研判升级，让城市安全治理也迈上数字化的新台阶。2数字孪生推动城市治理的问题及发展瓶颈当前，数字孪生城市已经进入了基础建设期，以数字孪生赋能城市治理的建设内容和建设方向逐渐明晰，但综合建设情况来看，仍面临着平台搭建、数据利用、场景应用、标准体系、运行体系等方面的困境与问题。2.1顶层设计与落地实施存在脱节数字孪生城市的最终目标是实现物理世界全域的精准映射，因此，需要站在城市级视角进行筹划，以全局性的思维主导整个建设过程。但是，由于一般的信息化项目涉及环节众多、参与主体复杂，因此在具体的实施过程中，往往容易陷入项目的围墙中，难以跳脱出各个环节来站在整体层面对整个项目进行宏观把控，使得项目推进过程中存在需求上下不匹配、重要内容被忽略等情况，从需求分析、功能设计到建设实施、竣工验收、维护运营等环节难以实现精准对接，造成了孤岛耸立、烟囱拔起的局面，最终导致建设成果脱离规划内容，与愿景蓝图中的设想效果相去甚远。2.2建设主体多元造成系统难以互利互通各类智能设施、物联感知设备是数字孪生城市建设的重要基础，是连接物理世界和数字世界的重要桥梁，但由于涉及的行业主体众多，供应商数量庞大，厂商出于对自身利益的考虑以及受应用场景特征要求的影响，将无可避免地造成各种设备设施产品类型繁杂、系统互利互通难度大、数据类型多，在推进数字孪生城市的过程中，既需要对各方提供的多源异构数据进行统一治理和动态融合，还需要对不同行业知识进行语义分析并完成高效匹配，这对于存在海量数据治理和交互需求的数字孪生城市而言，无疑是一项巨大的挑战。2.3赋能城市治理高价值应用场景尚未实现应用场景是数字