《数字孪生城市白皮书》发布，创造一个平行世界或许是我们这代人创造的最大奇迹 - 文章专栏 - 模袋云

从发展态势来看，“数字孪生城市”历经2017年和2018年的概念培育期、2019年的技术方案架构期，已正式步入到建设实施落地期，国家政策密切关注，地方规划加速落地，企业方案务实搭建，学术科研前瞻布局，市场规模爆发增长，产业生态积极构建，应用场景日益完善，全球共识逐渐达成。

从核心能力来看，为体现数字孪生城市价值和突出精准映射、虚实交互、软件定义、智能干预等典型特征，基于数字孪生城市“三横两纵”总体架构，本报告凝练提出物联感知操控、全要素数字化表达、可视化呈现、数据融合供给、空间分析计算、模拟仿真推演、虚实融合互动、自学习自优化、众创扩展能力等凸显数字孪生城市重要价值的九大核心能力要素，形成数字孪生城市的“能力空间”。

从发展建议来看，随着数字孪生城市的落地实施，暴露出一系列现实问题，例如典型应用场景深度不足、CIM平台重复建设、时空数据标准难统筹、存在卡脖子技术制约等。CIM平台的统筹推进、数据规范标准的兼容互通、典型应用场景和市场需求的培育以及生态合作机制的建立等多项任务的推进效果，将决定下一阶段数字孪生城市的发展水平。

以下内容采编自中国信通院《数字孪生城市白皮书（2020年)》。

数字孪生城市是新一代信息技术在城市的综合集成应用，是实现数字化治理和发展数字经济的重要载体，是未来城市提升长期竞争力、实现精明增长、实现可持续发展的新型基础设施，也是一个吸引高端智力资源共同参与，持续迭代更新的城市级创新平台。

多部委加速推动数字孪生城市相关技术、产业、应用发展。一年来，国家发改委、科技部、工信部、自然资源部、住建部等部委密集出台政策文件，有力推动城市信息模型（CIM）及建筑信息模型（BIM）相关技术、产业与应用快速发展，助力数字孪生城市建设。

国家部委出台相关政策

数字孪生城市成为地方信息化发展关键举措。随着数字孪生城市在雄安新区先行先试，数字孪生建设理念深入到各地新型智慧城市及新基建规划中。

作为数字孪生城市核心要素的CIM相关项目数量明显增多，为数字孪生城市建设打造底座。自2017年“数字孪生城市”建设理念问世以来，各地政府和产业各界加紧布局。中国信通院统计，2018年城市信息模型（CIM）相关投标项目全国仅有两项，2019年新增8项，2020年（截至2020年10月）新增19项，增长迅猛，标志城市信息模型已加速进入到规模实施阶段。据公开数据统计，仅城市信息模型公开招标投标项目的总费用超过8亿元，以CIM为切入点推进数字孪生城市落地趋势向好。

城市信息模型（CIM）相关投标项目统计

部分城市已启动数字孪生城市整体方案的建设落地。

数字孪生城市引发学术科研界普遍关注，纷纷开展系统研究。根据中国知网学术期刊发表数量统计，数字孪生城市主题文献发表数量从2017年的个位数到2020年的超过60篇，呈快速增长态势。

“数字孪生城市”主题文献发表数量统计

各学术机构从不同方向推出数字孪生城市研究成果。近年来，多个学术机构相继从数字孪生城市的认知理解、技术研究、实践应用等三个方向进行深度研究。

数字孪生城市传统阵营持续扩大，更多类型企业加速入局形成新阵营。随着数字孪生城市热度不断提升，地理信息与测绘、BIM、建模仿真、集成商和运营商等四大阵营持续扩张。

数字孪生城市新型企业阵营

传统智慧城市企业加速重构数字孪生城市解决方案。多个智慧城市行业领先企业深刻理解数字孪生城市概念的先进性与前瞻性，重构优化其智慧城市解决方案。

数字孪生城市合作生态呈现交织互促态势

围绕数字孪生城市建设，跨行业协作生态共融已成共同选择。数字孪生城市的建设是一个涉及多环节、多领域、跨部门的复杂系统工程，随着数字化的发展，企业在竞争中发展出共生关系，生态共融正成为行业共识。各大ICT企业及互联网巨头主导生态建设，空间信息、BIM模型、模拟仿真、人工智能等各环节技术服务企业积极参与，同时，运营商、技术提供商、集成商、设备供应商等产业链上下游企业及其他行业伙伴全面激活，联合打造数字孪生城市场景应用，初步形成共建数字孪生城市底座与开放能力平台的生态化发展模式。

数字孪生城市各类企业主导生态圈

ICT行业巨头集聚产业链关键环节力量，打造数字孪生城市生态。

关键环节企业以专长优势参与多个生态，深耕数字孪生城市市场。

数字孪生成为“新基建”重要组成，“新基建”浪潮加促数字孪生城市“浮出水面”。随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，“新基建”成为我国新发展战略方向，各地纷纷出台相关政策文件，部分发达地区将数字孪生纳入“新基建”建设范畴。国家大力推进“新基建”建设，一方面带动5G、物联网、边缘计算、云计算、人工智能等支撑数字孪生城市的技术更加成熟，另一方面推动互联网、大数据、人工智能等技术与传统基础设施融合，形成智能融合基础设施，推动物理城市向数字化网络化智能化转变，城市将在“新基建”推动下，逐渐形成以数据为核心要素的泛在标识、泛在感知、泛在连接、泛在计算和泛智能化总体格局，支持精准映射和虚实融合，高水平构建智能定义一切的数字孪生城市逐渐成为可能。

“新基建”加促数字孪生城市形成

数字孪生城市支撑治理体系和治理能力现代化。“数字孪生”推动城市规建管一体化发展。

城市信息模型相关技术应用加速走向成熟。随着数字孪生城市从概念培育期走向建设实施期，物联感知、新型测绘、BIM/CIM建模、可视化呈现等相关基础技术加速成熟应用。

城市大数据与城市信息模型加速融合，模拟仿真、空间计算、深度学习等应用有望取得重要突破。伴随着数字资源价值化和大数据企业加入数字孪生城市建设阵营，以空间信息为索引的城市大数据治理体系日益完善，多元数据融合能力显著提升，数据资源价值进一步得以释放，行业创新应用不断涌现。

数字孪生缩短行业数字化进程，开创行业应用新路径、新模式。数字孪生城市建设模式在交通、能源、水利、工厂、医疗等行业领域得以迅速推广和复制。

数字孪生启发行业加速转型

数字孪生在小空间区域的应用取得率先突破，显著改善治理服务智能化水平。由于数字孪生建设成本较高，很适用于园区、社区、港口等资源、人口密集型区域，充分发挥其精细精准治理能力。

美、英等国将数字孪生从局部探索提升为国家战略。今年以来，英、美两国加大对数字孪生城市的重视，分别将数字孪生上升为国家战略政策积极推进。

新加坡、法国等深入开展数字孪生城市建设。随着5G、物联网产业的快速发展，数字孪生能力进一步凸显，全球各国纷纷把握机遇，实施数字孪生推进计划。

数字孪生城市核心能力支撑构建城市现代化治理能力。新冠疫情的防控，暴露出城市治理能力存在相当大的问题，比如有资源没调度、有数据没分析、有人力没组织、有网络没效率等等。数字孪生城市具有精准映射、虚实融合、模拟仿真等核心能力，由此衍生出城市风险自动发现、城市运行规律主动洞察、人和物轨迹追踪回溯、事件精准定位管控、决策分析推演、预案仿真演练、预案优化和执行、要素资源高效配置等多种能力，将对构建城市现代化治理体系和治理能力提供强有力的支撑。

数字孪生城市至少具备九大核心能力。从典型场景和技术架构分析，数字孪生城市至少具备九大核心能力。

一是物联感知操控能力，采集城市“脉搏”数据，反映城市实时运行状态。

二是全要素数字化表达能力，构建城市语义信息模型，实现现实世界与数字世界精准映射。

三是可视化呈现能力，渲染数字空间效果，是数字空间城市的“打开方式”。

四是数据融合供给能力，有序治理数据资源，建立数据资源关系，促进数据资源高效开发利用。

五是空间分析计算能力，呈现广域范围内万物三维空间精确关系，是模拟仿真的基础条件能力。

六是模拟仿真推演能力，基于城市运行规律构建行业分析算法模型，数字空间提前推演运行效果。

七是虚实融合互动能力，从数字空间观看实体空间情况和控制实体空间设施，通过实体空间设备随时进入孪生城市空间。

八是自学习自优化能力，通过机器学习算法，预警城市发展问题，制定应对措施并持续优化。

九是众创扩展能力，发挥公共服务平台属性，支持能力扩展和应用持续创新。

数字孪生城市核心能力与技术架构对应关系图

九大核心能力有力呼应精准映射、虚实交互、软件定义、智能干预四大特征，成为数字孪生城市的标准配置，有望规范数字孪生城市建设市场。

数字孪生城市核心能力与典型特征关系图

物联感知操控能力，是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别、管理和控制。

物联网感知操控能力主要通过“感知”真实物理城市，建立物理城市和数字孪生城市之间的精准映射，实现智能干预，进而为智慧城市大脑提供海量运行数据，使得城市具备自我学习、智慧生长能力。

城市全息物联感知体系

全要素数字化表达能力，实质上是城市物理实体的三维模型表达，通过空天、地面、地下、水下的不同层面和不同级别的数据采集，结合新型测绘技术，对城市进行全要素数字化和语义化建模，实现由粗到细、从宏观到微观、从室外到室内等不同粒度、不同精度的城市孪生还原，形成全空间一体化并且相互关联的城市数据底板，实现数字空间与物理空间一一映射，为数字孪生城市可视化展现、智能计算分析、仿真模拟和智能决策等提供数据基础，共同支撑城市智慧应用。主要建模方式如下图。

主要建模方式分类

可视化呈现能力，是指通过图形引擎，多层次实时渲染呈现数字孪生体的能力。既可以渲染宏大开阔的城市场景，又可展示地理信息局部特征，实现城市全貌大场景到城市细节，再到城市实时视频的多层次渲染，真实展现城市样貌、自然环境、城市细节、城市实时交通等各种场景，实现空间分析、大数据分析、仿真结果等可视化，实现大屏端、桌面端、网页端、移动端、XR设备端多终端一体化展示，满足不同业务和应用场景需求。

游戏引擎与WebGL引擎渲染效果

数据融合供给能力，包括数据集成融合能力和数据供给能力，其中数据融合是以城市多源、多类型数据为基础，以城市时空数据为主要索引，构建多层次时空数据融合框架，形成以基础地理和自然资源数据为基础、以政务数据为主干、以社会数据为补充的全空间、全要素、全过程、一体化的时空数据体系。数据供给是指面对物理实体产生的不同类型、不同形态、不同来源的海量数据，在保证数据实时性要求、质量要求的前提下，以数据流方式供给行业机理模型、数据驱动模型，使数字孪生能够更为精确全面的呈现和表达，更准确地实现动态监测、趋势预判、虚实互动等核心功能。

建筑物与业务系统数据集成图

空间分析计算能力，是指基于数字孪生城市三维模型，结合时空网格技术、北斗定位服务等，针对具体业务需求，进行空间数据相关计算、分析、查看、展示的能力，包括距离测量、面积测量、体积测量等测量能力，叠加分析、序列分析和预测分析等时空分析，路径规划、漫游定制、可视域分析等场景分析，以及全景图定制以及场景标注等。

空间限高分析计算

模拟仿真推演能力，是在数字空间中通过数据建模、事态拟合，进行某些特定事件的评估、计算、推演，为管理方案和设计方案提供反馈参考。与物理世界相比，数字世界具有可重复性、可逆性、全量数据可采集、重建成本低、实验后果可控等特性。在虚拟孪生世界中，可以为城市规划、城市更新、应急方案、无人车训练等方案的评估与优化提供细化的、量化的、变化的、直观化的分析与评估结论。

港口工业作业流程仿真

虚实融合互动能力，是指针对具体对象或业务，数字空间与物理空间之间的互操作与双向互动，既能在数字空间再现与影响现实世界，也可在现实世界中进入虚拟空间，二者满足实时、动态、自动、互动等属性。包括数字孪生场景的自动实时动态演变、数字孪生运行态势自动实时动态还原、数字孪生系统反向干预物理世界、物理世界多入口触达数字孪生系统等多种需求。

自学习自优化能力，是指利用计算机视觉、机器学习、知识图谱等人工智能技术，实现城市运行数据感知—图像智能识别—知识图谱构建—数据深度学习—智能决策的循环，通过对城市数据的深度学习，推动智慧城市自我优化运行，满足政府、企业、市民的按需、即时和精准决策需求。

基于区域特性的智能精准招商

众创扩展能力：形成应用创新平台

众创扩展能力，是在数字孪生城市中枢平台基础上，将城市信息模型（CIM）更新编辑服务、数据集成处理服务、仿真算法服务、行业应用开发服务等应用能力集开放，让面向行业应用的产品设计者、技术开发者、运营管理者等各类群体参与到数字孪生城市建设中，形成能力开放和应用创新平台，为全社会各类应用赋能。

推进目的和方向不清，应用场景深度不足

一是有些地区为了蹭热度，概念不清，方向不明，脱离实际业务需求和应用场景，盲目跟风上马数字孪生项目，追求表面的无损刻画、缺乏对业务逻辑的深层理解，忽视对城市运行治理的有效支撑。数字孪生产品可以做到每个设备细节、甚至螺丝钉都形成孪生体，但城市更需要孪生刻画城市运行规律、复杂社会关系、回溯历史以及展现未来发展态势，瞄准核心问题而不是关注一砖一瓦、一草一木的“过度孪生”。

二是城市规划、建筑管理等行业性孪生应用多，基于数字孪生的城市治理、服务等应用普遍深度不足。由于城市级异构大数据汇集和跨行业跨领域应用还处于初级阶段，各专业、各行业领域的算法模型成熟度不高、尚待沉淀，另一方面，数字孪生模型与数据融合不深，应用主要体现为静态可视化，数字空间的模拟仿真、态势预测等价值远未释放，不少应用以数字孪生之名，行传统信息化之实。

三是目前市场缺乏规范的建设指引，数字孪生城市技术的复杂性，使产业界对整体解决方案还处于各显奇能的探索之中，具有长期考量、实现体系化布局、面向深度应用需求的建设方案还比较少。

数字孪生城市源于“一张图”的GIS、BIM、CIM实践，但高于条线“一张图”建设。城市管理部门对城市数字底图都有强烈需求。一般城市至少存在三张底图，即住房与城乡建设系统推进的城市信息模型平台，自然资源与国土规划主导的时空大数据平台，公安政法条线依托进行城市安全和综合治理的城市底图。每个底图自成体系，一般仅支撑本系统内应用，无法随需、随时支撑其他部门调用，且数据积淀已久，难以放弃也难以整合。长期以来智慧城市条线强协同弱，没有明确牵头部门，即使有些地方成立了大数据局，但协调统筹力度仍然不足，多张底图如何整合，谁来整合，形成城市级统一的数字底图和数据资产，是数字孪生城市建设首先要面对的问题。

数字孪生城市的核心在于构建CIM平台，难点之一是统一时空框架表达。当前，数字孪生城市尚未形成可兼容异构信息系统的统一标准的时空数据底层框架，机构和厂商各自推进，难以确保统一编码、多模态数据的精准融合表达。

难点之二是城市矢量时空、建模、政府业务数据、物联网等多源数据的融合处理存在一定困难。矢量数据、栅格数据、模型数据、点云数据等涉及多个专业，存在多种数据采集或设计建模软件标准格式，格式间存在数据融通的壁垒。各部门业务系统数据格式不统一、数据权限不明确、数据对接机制不健全，都将制约数字孪生城市作用的发挥。

当前数字孪生城市涉及的新型测绘、标识感知、协同计算、全要素表达、模拟仿真等多项关键技术自身发展和融合应用还有待加强。海量数据加载技术、云边计算协同技术、模拟仿真技术等成熟度不高；利用人工智能、边缘计算对动态数据快速分析处理能力不足；设计软件大部分由国外企业主导，核心技术自主水平不足，基础研究有待加强，通过构建软件开源生态，带动基础软件创新突破。GPU芯片、操作系统、驱动中间件与国外存在一定差距，传感器从技术到成本都不能满足全域感知部署需求，需要靠市场来进行培育。

一是厘清数字孪生城市发展方向，目标导向与需求导向统一。因地制宜做好数字孪生城市顶层设计，避免在行业信息化、智慧城市等传统业务上直接贴标签，要将数字孪生城市与城市治理现代化场景、业务需求紧密结合，同时考虑城市未来发展规律和信息技术演进方向，稳妥务实、以点带面推进数字孪生城市落地应用。

二是建立统筹推进的组织体系和管理机制，避免条线分割的单兵作战。建议数字孪生城市建设由城市管理者一把手牵头设立专项工作组，由大数据局或数据资源管理部门作为实施牵头单位，住建局、规划与自然资源局、城管局、公安局等主要部门协同配合，共同参与。

三是统一共性需求，协同推进CIM建设。对数字孪生城市CIM平台和应用项目进行整体立项，在立项前实现部门协同，统一征集各部门对城市一张底图的共性需求。针对现有条线系统的城市底图和数据资源进行评估，选择技术先进、数据完整、拓展性强的CIM平台或时空大数据平台，以此为基础扩展成为城市级的CIM平台，如果改造成本高、时间长、难度大，那么由大数据局部门牵头，高起点建设新平台也是一种合理的选择。

一是从局部封闭区域切入，逐步拓展覆盖范围。受管理机制、数据协调和技术成本等因素影响，数字孪生城市应从社区、园区、校园、港口等小范围的封闭区域开始，逐步向城市全域、城乡一体化以及陆海空天一体化的孪生大世界过渡，局部切入逐步外扩。充分考虑数据源质量、区域大小、区域属性，形成“一张白纸”的新城新区版以及建成城市版。

二是建立高低多种配置版本，实现不同孪生颗粒度。充分考虑不同地区采用的数据和信息的类型、数据和信息的颗粒度、数据和信息的时效性等因素，同时考虑场景渲染、数据集成、空间计算、模拟仿真等技术能力成熟度，形成不同孪生精度的配置版本，便于城市（区）管理者选择。

三是建立基于统一底座发展多样服务的数字孪生应用体系。针对规划部门、建设部门和社会管理等部门需求，基于城市统一数字孪生平台，分别建立支撑规划、建设、城市治理的数字孪生城市应用体系。

一是加快确立城市信息模型标准。研究制定CIM框架标准，形成兼容不同数据类型、不同信息系统的统一城市信息模型，实现多源空间、模型数据准确集成，以及多模态数据融合表达。

二是加快完善多元异构数据融合处理标准规范。将矢量、栅格、网格、模型、点云、政务、感知等各类数据统一格式、编码，形成全周期的数据标准规范，构建多源异构数据的融合处理能力，形成面向CIM平台的信息资源与空间位置服务规范标准。

三是建立城市级海量数据的实时接入服务标准，研究数据动态加载、数据供给、数据服务等标准，实现跨行业、跨领域的数据实时接入。建立政府与社会各行业数据联动机制，制定数字孪生城市信息共享制度和数据安全保护规范。

一是加强数字孪生城市基础研究。真正达到精准映射、孪生并行、虚拟服务现实的要求，都有大量的基础理论需要深入研究，大量的技术方案需要探索，大量的应用场景需要验证，大量的机制规范需要突破。在创新实践的同时，应加强基础研究，筑牢数字孪生城市根基。

二是加强产业生态合作。数字孪生本质是一个知识集成、技术集成、数据集成、算法集成、工具集成、应用集成等智力集成的巨大工程，必须有一个强有力的产业生态提供支撑并进行紧密协作才能成功。产学研应加强战略、技术、标准、市场等全方位协作，针对基础共性技术和应用基础技术，形成齐心协力、协同攻关的局面。

三是城市层面开放数据和相关资源，支撑方案不断成熟。政府层面，应主动开放数据资源，为数字孪生城市技术方案和应用场景迭代开发与测试验证创造条件，促进建设方案不断成熟，应用不断深化。另一方面，政府应从机制上进行变革，建立适应数字孪生技术架构的管理架构，才能更好地推动城市治理现代化发展。