数字孪生

城市数字孪生标准化白皮书（2022版）

当前，城市数字孪生已经发展成为支撑智慧城市的重要技术手段。

全文共计3026字，预计阅读时间8分钟

来源| 全国信标委智慧城市标准工作组

编辑 | 蒲蒲

城市数字孪生通过在数字空间对城市物理空间和社会空间进行全要素表达、全过程呈现、全周期可溯，实现城市全面感知、虚实交互、智能决策、精准控制，推动城市智能化、智慧化发展。

当前，城市数字孪生已经发展成为支撑智慧城市的重要技术手段。为做好城市数字孪生标准化工作整体规划，有序推动相关标准制定与应用实施工作，全国信标委智慧城市标准工作组组建了城市数字孪生专题组，并联合相关单位编制了《城市数字孪生标准化白皮书（2022版）》。

白皮书在系统研究城市数字孪生内涵、典型特征、相关方等基础上，构建了城市数字孪生技术参考架构，梳理了城市数字孪生关键技术和典型应用场景，总结了城市数字孪生发展现状、发展趋势、面临的问题与挑战及国际国内标准化现状。在此基础上，白皮书探索形成了“城市数字孪生标准体系总体框架（1.0版）”，并提出了拟研制标准建议和标准化工作建议。白皮书构建了城市数字孪生标准化路线图，为后续相关标准研制、应用实施指明了方向。

城市数字孪生典型特征

全面感知：城市数字孪生以全面感知为前提。城市是一个复杂巨系统，时刻处于发展变化中，必须时刻掌握物理城市的全局发展与精细变化，实现孪生环境下的数字城市与物理城市同步运行。

精准映射是构建数字世界并建立数字世界与物理世界紧密关系的过程。

智能推演是城市数字孪生具备智慧能力的体现，是实现对物理城市进行科学预测、指导与优化的关键。

动态可视：指通过将感知的多源数据进行数字化建模和可视化渲染，城市数字孪生提供了全要素、全范围、全精度真实的渲染效果，实现全空间信息和城市实时运行

虚实互动：指物理空间与数字空间的互操作和双向互动，借助物联网、图形/图像、AR/VR、人机交互等领域技术的协同和融合，实现城市级虚实空间融合、控制与反馈等能力。态势的动态展示。

协同演进是城市数字孪生具有高阶智慧能力的体现。城市数字孪生过程中，物理城市与数字城市在城市运行、数据、技术、机制等方面存在长期协同关系，长期相互反馈、相互影响。

多维度构建参考架构，立体刻画城市数字孪生内涵

白皮书对“城市数字孪生”概念进行了系统地梳理和分析，创新性地从概念、技术、相关方等不同视角构建了城市数字孪生参考架构。

白皮书认为，城市数字孪生是利用数字孪生技术，以数字化方式创建城市物理实体的虚拟映射，借助历史数据、实时数据、空间数据以及算法模型等，仿真、预测、交互、控制城市物理实体全生命周期过程的技术手段，可以实现城市物理空间和社会空间中物理实体对象以及关系、活动等在数字空间的多维映射和连接。

从概念视角，城市数字孪生以城市物理空间、社会空间以及数字空间在时间维度和空间维度更加精准的映射、更加紧密的联接和更加多维的联动，实现三元空间的协同演进和共生共智，满足“人”在城市生活、生产、生态的各类需求，服务“以人为本”的智慧城市建设初心。

图1 城市数字孪生概念模型

从技术视角，需对物理空间以及社会空间中的物理实体对象、事件对象以及关系对象进行数字空间的虚拟表达以及映射，通过信息基础设施的转化传输以及处理形成数据资源，在通用服务能力的支撑下进一步融合数字孪生技术形成能够对外提供的数字孪生服务，并通过交互服务实现与上层应用场景的融合。同时，需提供立体化安全管理以及全生命周期的运营管理，保障数字空间各类资产以及服务的安全高效运行。

图2 城市数字孪生技术参考架构

从相关方视角，城市数字孪生由城市数字孪生咨询服务提供方、建设技术提供方、运营服务方三方多类主体联动构建。

图3 城市数字孪生相关方

梳理发展现状，总结城市数字孪生趋势与问题

白皮书梳理了城市数字孪生国家及地方相关政策，分析了产业生态发展现状。同时，提出了城市数字孪生发展的总体发展趋势及面临的主要问题和挑战。

图4 城市数字孪生产业生态

随着各地城市数字孪生探索与落地，智慧城市建设也将进入新的发展阶段。随供需双发力，城市数字孪生的技术创新、产业发展、标准规范等将快速发展，呈现物理城市和数字城市并行共生的新发展格局。

城市数字孪生将成为智慧城市建设技术底座。城市数字孪生将成为智慧城市发展新阶段的核心底座，为城市构建虚实共生的数字基础设施能力。
城市数字孪生将在智慧城市中迎来深度应用。城市数字孪生相关产业快速发展，市场规模不断扩大，以城市大脑、城运中心、城市信息模型、城市数字孪生运营管理为主的相关领域市场迅速升温。
城市数字孪生将形成跨行业协作生态共融。数据融合、技术融合和业务融合推动城市数字孪生产业链上下游的多元主体在竞争中发展出共生关系，生态共融正成为行业共识。

城市数字孪生从概念培育逐步走向建设实施，各项支撑技术日渐成熟，但仍面临着供应链安全性不足、数据支撑不足、应用深度不足、产业联动不足和标准支撑不足等问题与挑战。