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【摘要】數(shù)字孿生城市是指導(dǎo)智慧城市建設(shè)發(fā)展的新方向和新高度。文章認(rèn)為數(shù)字孿生城市主要有全域映射、虛實(shí)交互、數(shù)據(jù)融合和智能干預(yù)四個(gè)特征,依托物聯(lián)感知、BIM、GIS、CIM、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)建設(shè)發(fā)展,并以社區(qū)物業(yè)為例提出數(shù)字孿生城市的場景落地方案。
【關(guān)鍵詞】數(shù)字孿生城市;數(shù)字孿生;智慧城市
1引言
數(shù)字孿生的概念一經(jīng)提出和發(fā)展后,就引起其他行業(yè)的廣泛關(guān)注,從航空航天擴(kuò)展到智能制造、建筑和醫(yī)療等領(lǐng)域,并取得實(shí)質(zhì)進(jìn)展,引發(fā)革新。近年,智慧城市建設(shè)進(jìn)入爆發(fā)式增長階段,社會(huì)各界嘗試基于數(shù)字孿生進(jìn)行城市規(guī)劃、建設(shè)、管理與服務(wù)的實(shí)踐探索。2018年,《河北雄安新區(qū)規(guī)劃綱要》提出,“堅(jiān)持?jǐn)?shù)字城市與現(xiàn)實(shí)城市同步規(guī)劃、同步建設(shè),打造具有深度學(xué)習(xí)能力、全球領(lǐng)先的數(shù)字城市”[1],進(jìn)行數(shù)字孿生城市建設(shè)的實(shí)踐。
2數(shù)字孿生城市的建設(shè)背景
當(dāng)前,國內(nèi)智慧城市建設(shè)進(jìn)入爆發(fā)式增長階段,截至2019年,智慧城市相關(guān)試點(diǎn)已超過700個(gè),其中94.4%的省級城市和71.0%的地級市均已開展智慧城市頂層設(shè)計(jì),智慧城市投資總規(guī)模達(dá)1.7萬億元[2]。但是對已有的智慧城市建設(shè)實(shí)踐進(jìn)行總結(jié),發(fā)現(xiàn)存在不少問題,比如,應(yīng)用場景之間未能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享共通,數(shù)據(jù)煙囪林立、信息孤島問題依然存在,一些亟需的數(shù)據(jù)只能通過Excel等傳統(tǒng)方式共享,效率過低;應(yīng)用場景之間存在功能重復(fù),標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題,造成資源的浪費(fèi)。數(shù)字孿生城市是智慧城市建設(shè)的新高度,研究數(shù)字孿生城市的特征以及所需要的支撐技術(shù),可為我國建設(shè)數(shù)字孿生城市建設(shè)提供理論支撐,對指導(dǎo)我國新型智慧城市可持續(xù)發(fā)展意義重大。
3數(shù)字孿生城市的特征
數(shù)字孿生城市是數(shù)字孿生技術(shù)手段和先進(jìn)理念在城市系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)踐[3]?;趯?shí)體城市的建筑、道路等基礎(chǔ)設(shè)施,使用BIM、GIS、CIM、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),根據(jù)城市運(yùn)行規(guī)律構(gòu)建城市模型,再造一個(gè)與物理維度上的實(shí)體城市一一對應(yīng),精準(zhǔn)映射的信息維度上的虛擬城市。虛擬城市對實(shí)體城市的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)感知,對城市的發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃和預(yù)測,對城市運(yùn)行進(jìn)行智能干預(yù)。
3.1全域映射
全域映射意味著對所覆蓋物理實(shí)體的全時(shí)域、全空域感知,并進(jìn)行多維度、多尺度模型的精準(zhǔn)構(gòu)建[4]。城市中的物理實(shí)體分為靜態(tài)實(shí)體和動(dòng)態(tài)實(shí)體,對道路、樓宇、河道等短期內(nèi)變動(dòng)較小的靜態(tài)實(shí)體對象進(jìn)行建模,對人、交通設(shè)備、社會(huì)治理事件等動(dòng)態(tài)實(shí)體在建模的基礎(chǔ)上落圖到靜態(tài)實(shí)體上,并通過各類傳感器更新動(dòng)態(tài)實(shí)體對象的實(shí)時(shí)信息,確保城市內(nèi)的所有實(shí)體信息被精準(zhǔn)映射到虛擬城市。
3.2虛實(shí)交互
實(shí)體城市通過傳感器將充分感知、動(dòng)態(tài)監(jiān)測的信息上傳給虛擬城市,虛擬城市將收集的信息進(jìn)行整理提煉,再將產(chǎn)生的處理決策和優(yōu)化信息反饋給實(shí)體城市,通過控制器實(shí)現(xiàn)對實(shí)體城市的反向控制,形成虛擬城市與實(shí)體城市的虛實(shí)交互、協(xié)同發(fā)展,提升對城市運(yùn)行規(guī)律的洞悉。數(shù)字孿生城市的虛實(shí)交互是實(shí)時(shí)且普遍存在的,通過對城市問題的瞬時(shí)響應(yīng),實(shí)現(xiàn)城市運(yùn)行系統(tǒng)的迭代優(yōu)化。
3.3數(shù)據(jù)融合
城市運(yùn)行的一大特征是其內(nèi)部不同主體進(jìn)行信息傳遞和共享,多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合是全域映射的虛擬城市進(jìn)行信息共享的基礎(chǔ)[5]。虛擬城市的智能運(yùn)行需要統(tǒng)一的數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行信息的采集、存儲/管理、分析挖掘和共享。此外,從基礎(chǔ)設(shè)施層的物聯(lián)感知數(shù)據(jù)到自動(dòng)駕駛、智慧社區(qū)等行業(yè)的數(shù)據(jù),再到涉及城市管理的政務(wù)數(shù)據(jù)等,形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn),建立城市數(shù)據(jù)共享清單,有效整合不同類型數(shù)據(jù)資源,面對不同主體提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)服務(wù),將極大發(fā)掘城市的數(shù)據(jù)財(cái)富,釋放城市的數(shù)據(jù)價(jià)值。
3.4智能干預(yù)
數(shù)字孿生城市的核心能力是通過大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù),分析城市運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù),組建城市智能決策系統(tǒng),結(jié)合分布在城市各處的傳感器,對城市運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)、智能干預(yù)。智能決策系統(tǒng)按照事態(tài)緊急、重要程度,對實(shí)體城市中發(fā)生的各類事件進(jìn)行實(shí)時(shí)分級評估,并預(yù)測事件的發(fā)展趨勢。對于緊急、不重要的事件,智能干預(yù)立即響應(yīng),對于重要、不緊急的事件,智能決策系統(tǒng)生成輔助決策報(bào)告發(fā)送給相關(guān)管理人員,進(jìn)行人工處理。智能干預(yù)不局限于城市物理狀態(tài),同樣適用于社會(huì)治理、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行等城市社會(huì)狀態(tài)。智能決策系統(tǒng)實(shí)時(shí)爬取主流社交工具的熱點(diǎn)信息,通過自然語言處理和知識圖譜等技術(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,挖掘社會(huì)群體的交互特征和規(guī)律,預(yù)防預(yù)警或通知相關(guān)人員及時(shí)處理重大社會(huì)影響事件,智能疏導(dǎo)社會(huì)負(fù)面情緒,引導(dǎo)城市社會(huì)狀態(tài)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。
4數(shù)字孿生城市的技術(shù)
技術(shù)手段的革新推動(dòng)城市發(fā)展的躍變,BIM、GIS和CIM技術(shù)對全域感知的實(shí)體城市進(jìn)行多維度、多尺度的精準(zhǔn)建模;物聯(lián)感知技術(shù)支撐虛擬城市與實(shí)體城市的實(shí)時(shí)交互,精準(zhǔn)映射;統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范融合采集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),促進(jìn)業(yè)務(wù)整合和流程再造;大數(shù)據(jù)和人工智能通過數(shù)據(jù)分析與智能決策,賦能數(shù)字孿生城市的治理和服務(wù)。
4.1物聯(lián)感知技術(shù)
物聯(lián)感知技術(shù)通過射頻識別、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設(shè)備,按約定的協(xié)議,把任意物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來,進(jìn)行信息交換和通信,實(shí)現(xiàn)智能化的識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理[6]。物聯(lián)感知的總體架構(gòu)主要包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層三個(gè)部分,其中感知層通過物聯(lián)設(shè)備使用激光、雷達(dá)、紅外掃描、觸控等技術(shù)進(jìn)行狀態(tài)信息的獲取,網(wǎng)絡(luò)層將獲取的信息通過近距離(藍(lán)牙、ZigBee、Z-Wave、UHF等)和遠(yuǎn)距離(4G、NB-IoT、LoRa等)通信技術(shù)以及TCP、UDP等網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議進(jìn)行傳輸并接入互聯(lián)網(wǎng),應(yīng)用層通過物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)對設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,實(shí)現(xiàn)城市運(yùn)行的智能化管理。物聯(lián)感知技術(shù)將整個(gè)城市物聯(lián)設(shè)備感知的狀態(tài)信息上載到互聯(lián)網(wǎng)端,支撐數(shù)字孿生城市進(jìn)行設(shè)備設(shè)施和信息要素的接入、歸集、治理和共享,并依托三維建模技術(shù)和北斗定位技術(shù)進(jìn)行GIS化關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)虛擬城市的實(shí)時(shí)復(fù)制和精準(zhǔn)映射。
4.2BIM、GIS和CIM
數(shù)字孿生城市全域映射實(shí)體城市,利用采集的城市建筑、地理空間等數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,構(gòu)建三維虛擬城市,以便將物聯(lián)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行落圖,直觀展示城市的實(shí)時(shí)狀態(tài)。BIM是全生命周期管理項(xiàng)目的信息模型,支持對單體建筑從設(shè)計(jì)規(guī)劃、建設(shè)施工、運(yùn)行運(yùn)維到拆除銷毀的全生命周期管理。BIM可對城市單體建筑進(jìn)行可視化三位建模,集成建筑內(nèi)的全部數(shù)據(jù)信息,同步建筑物更改信息,監(jiān)控建筑物內(nèi)的溫度,對建筑進(jìn)行精細(xì)化管理。相比管理建筑物微觀信息的BIM,GIS用來管理城市的宏觀信息,對道路、水網(wǎng)、公園、農(nóng)田等地理空間特征進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、操作、管理、分析、建模和可視化。CIM融合建筑物內(nèi)部微觀信息和城市輪廓的宏觀信息構(gòu)建數(shù)字孿生城市的三維模型,結(jié)合物聯(lián)感知獲取的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息和城市歷史信息,支撐城市運(yùn)維,進(jìn)行預(yù)測預(yù)警、決策輔助和智能干預(yù)。
4.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范
數(shù)字孿生城市涉及城市運(yùn)行的社會(huì)治理、交通運(yùn)輸、應(yīng)急管理等多個(gè)應(yīng)用場景,不同場景之間有信息傳遞和共享的需求,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范有助于整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)城市數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和共享交換。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范一是要求梳理全量城市數(shù)據(jù)資產(chǎn),對有價(jià)值的數(shù)據(jù),進(jìn)行分類清洗,存儲到數(shù)字孿生城市的專題庫、主題庫,形成動(dòng)態(tài)更新的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),以方便企業(yè)和群眾獲取數(shù)據(jù)信息,挖掘城市數(shù)據(jù)財(cái)富;二是要求對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化,整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲規(guī)范,如統(tǒng)一的城市標(biāo)準(zhǔn)編碼體系等,從技術(shù)上真正解決不同行業(yè)的數(shù)據(jù)孤島問題,釋放跨領(lǐng)域、跨行業(yè)的數(shù)據(jù)信息。
4.4大數(shù)據(jù)和人工智能
通過物聯(lián)設(shè)備感知的數(shù)據(jù)具有體量大、種類多、數(shù)據(jù)信息密度低但利用價(jià)值高的特點(diǎn),通過傳統(tǒng)的手動(dòng)模式分析挖掘耗時(shí)長、效率低。通過Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)分析工具對巨量數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度的挖掘整理,獲得有價(jià)值的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,是數(shù)字孿生城市的必然需求。人工智能涉及模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和智能算法等多個(gè)分支,結(jié)合大數(shù)據(jù),通過算法挖掘出有價(jià)值的信息,應(yīng)用于社會(huì)治理、交通運(yùn)輸、醫(yī)療服務(wù)等領(lǐng)域,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與智能決策,賦能數(shù)字孿生城市的治理和服務(wù)。隨著感知信息越來越完備,依托人工智能的數(shù)字孿生城市得到進(jìn)化,模型預(yù)測越來越準(zhǔn)確,使虛擬城市擁有先知先覺、智能干預(yù)的能力。
5數(shù)字孿生城市的應(yīng)用
當(dāng)前,隨著數(shù)字孿生城市的理論研究不斷深化,數(shù)字孿生城市的應(yīng)用場景落地實(shí)施成為可能?,F(xiàn)以社區(qū)物業(yè)應(yīng)用場景為例提出可行應(yīng)用方案。社區(qū)物業(yè)要承擔(dān)物業(yè)維修、設(shè)備管理、環(huán)境保潔、社區(qū)安全等管理服務(wù)工作,管理方式主要以人治為主,缺乏信息化手段,且不同社區(qū)信息難以共享,形成數(shù)據(jù)孤島。社區(qū)物業(yè)的管理服務(wù)建設(shè)是數(shù)字孿生城市建設(shè)的主要切入點(diǎn),亟需建設(shè)社區(qū)物業(yè)平臺通過數(shù)字化手段進(jìn)行服務(wù)提升和管理提效。依托BIM、GIS、CIM、物聯(lián)感知等技術(shù),根據(jù)實(shí)際需求,社區(qū)物業(yè)平臺主要從三個(gè)模塊進(jìn)行管理服務(wù)提升。1)物業(yè)服務(wù)對小區(qū)水、電、氣等基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行智能化改造,引入物聯(lián)感知技術(shù),支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用。通過采用智能水表、視頻監(jiān)測、智慧門禁、智慧消防、社區(qū)防疫和物業(yè)報(bào)修等物聯(lián)感知設(shè)備和軟件,改變傳統(tǒng)基于人工的物業(yè)服務(wù)模式,提升社區(qū)的智能化水平,改善精細(xì)化服務(wù)能力。2)生活服務(wù)聚焦社區(qū)在衣、食、住、行方面的服務(wù)功能,將社區(qū)物業(yè)平臺對接各類外賣、購物等電子商務(wù)平臺,連接社區(qū)周邊餐飲、藥店、農(nóng)貿(mào)市場等商業(yè)服務(wù)點(diǎn),構(gòu)建線上線下生活服務(wù)圈,建設(shè)社區(qū)團(tuán)購、特殊人員服務(wù)、幼兒教育、養(yǎng)老服務(wù)等子場景,為社區(qū)居民提供安全便捷的生活服務(wù)。3)公共服務(wù)通過數(shù)字賦能,促進(jìn)政務(wù)服務(wù)向居住社區(qū)延伸,對接城市管理、行政審批等政務(wù)服務(wù)平臺,對接醫(yī)療衛(wèi)生、文化體育旅游等公共事業(yè)服務(wù)平臺,融合各行業(yè)、各領(lǐng)域的數(shù)據(jù),打破數(shù)據(jù)信息的孤島效應(yīng)。
6結(jié)語
隨著數(shù)字孿生城市的理論研究和實(shí)踐探索不斷深化,以及物聯(lián)感知、BIM、GIS、CIM、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關(guān)技術(shù)快速發(fā)展和成熟完善,數(shù)字孿生城市的應(yīng)用場景逐步落地。當(dāng)前,數(shù)字孿生城市應(yīng)構(gòu)建統(tǒng)一的城市三維模型底座,提供統(tǒng)一的接口和落圖規(guī)范,以避免重復(fù)建設(shè),浪費(fèi)資源。
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作者:高鑫磊 楊立功 羅向平 單位:浙江嘉興數(shù)字城市實(shí)驗(yàn)室有限公司