“洞见”数字孪生城市 | 基于信息物理系统 建设数字孪生城市
在以往的治理形态中 ， 政府治理主要体现在制度供给、政策激励、外部约束 。 “治理”和“管理”一字之差 ， 体现的却是多方面的差异 。
当前 ， 就城市信息化发展阶段而言 ， 正处于从数字化管理升华到智慧化治理的历史转折期 ， 网格化精细管理模式将逐步向数字孪生强智能自治模式演进 。
英国曼彻斯特大学教授、当代著名的地方治理研究专家格里·斯托克曾说：“治理的本质在于它所偏重的统治机制并不依靠政府的权威和制裁 。 ”现代治理体系的构建应充分尊重治理的本质 ， 在不从外部强加作用的条件下创建新的社会结构是最理想的终极状态 ， 而这种创建过程要依赖多种互相影响的行为要素的互动及自组织 。 如何从数字化、信息化、智能化角度为城市治理提供支撑已成为时代的迫切需求 。
城市规划建设“一张图”
城市治理虚实“一盘棋”
数字孪生城市的理论基础源自信息物理系统(CyberPhysicalSystems ， CPS)和数字孪生（DigitalTwin ， DT） 。 信息物理系统是集计算、通信与控制于一体的下一代智能系统 。 信息物理系统通过人机交互接口实现和物理进程的交互 ， 使用网络化空间远程、可靠、实时、安全、协作方式操控物理实体 。 数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据 ， 集成多物理量、多尺度、多概率进行仿真 ， 在虚拟空间中完成映射 ， 从而反映相对应的实体的全生命周期过程 。
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数字孪生的本质是基于数据线索的控制 。 数字孪生建立在信息物理系统基础之上 ， 更加侧重于数据和模型 ， 聚焦数字工程管理与技术两个层面 ， 促进管理与技术深度融合 ， 为世界提供一种通用的智能基础理论及发展范式 。 由数字孪生可推演出“数字孪生-X”系统 ， 如：数字孪生城市、数字孪生社区等 。
数字孪生城市可看作是数字孪生系统在城市载体上的一个具体实现 。 建设数字孪生城市的目标是构建“城市规划建设‘一张图’ ， 城市治理虚实‘一盘棋’ ， 城市服务情景一站式”的现代城市治理模式 。 数字孪生城市为城市现代化治理提供了新思维和新方法 ， 同时也为城市管理向治理转变开辟了新途径 。
虚实交互的数字孪生城市
【“洞见”数字孪生城市 | 基于信息物理系统 建设数字孪生城市】城市数字孪生系统可分为城市物理孪生体和城市数字孪生体两部分 ， 对应城市物理空间和城市信息空间 ， 以数据为纽带实现城市信息物理系统的系统集成 ， 以控制算法与模型为核心实现虚实城市间的知识交互与迭代优化 。 数字孪生及数字孪生城市的7要素可抽象为：物理空间、数字空间、数据、模型、控制、管理、服务 。
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现实中 ， 要求城市数字孪生体能够综合指挥并动态优化物理城市的全生命周期工程 ， 因此必须首先开发实现城市仿真与控制系统 。 城市仿真与控制系统包括软硬件两个方面 ， 采用的核心技术是系统仿真、自动控制及系统集成 。 仿真系统的建立包括概念建模、仿真设计、计算机与数学仿真、物理建模与试验、半实物仿真与验证、系统集成等关键步骤 。
数字城市孪生体的最终目标是实现泛在物联感知及复杂自动控制系统与三维可视化数字模型空间的深度融合 ， 即在可视化构件和系统空间中实现实时泛在感知与自主协同控制 ， 这也是目前尚未真正突破的技术难点 。
建设四范式模式下数字孪生城市
数字孪生城市的建设发展宜遵循“理论-技术-管理-应用”四位一体发展范式（简称“DT四范式”）,以数字孪生基础理论与关键技术为基础 ， 兼顾管理和技术两个层面 ， 在应用场景中不断试验、验证并完善其理论与技术体系 。
基础理论方面 ， 以多尺度数字孪生理论为指导 ， 规划设计多粒度数字孪生城市系统架构 ， 开发多层级数字孪生城市模型 。 从系统工程视角来看 ， 多粒度数字孪生城市系统可分为设备级、系统级、SoS(系统的系统 ， 复杂系统)级及复杂巨系统级四个层级 ， 且自上向下具有包含关系 ， 可根据物理城市的体量和边界适度收放系统粒度 。 各层级内部及层级之间又通过数据实现关联、迭代及优化 ， 最终使系统处于最优平衡状态 。 多粒度数字孪生城市是一个由细到粗逐步推进的系统 ， 总体呈现“V”型架构 ， 上一粒度级数字孪生模型可看作是多个下一粒度级数字孪生模型的集成 。 城市要素的多元化、多颗粒度特点决定了需构建多粒度数字孪生城市才能刻画出真实的智慧城市 。
关键技术方面 ， 以软件工程理论和工业软件理论为指导 ， 研发以数据流和业务流为关联线索的工业级数字孪生城市系统软件（CIM软件） ， 重点解决底层通信协议自主可控、数据安全、业务知识模型化等关键问题 。 数字孪生城市系统软件是数字城市与物理城市的融合体和交互平台 ， 其技术模式的核心是数据线程和模型体系 ， 且带有反馈回路 ， 能够真正实现数据全周期跟踪和工程全生命周期管理 。 数字孪生城市系统软件实现从城市基础设备设施到城市治理平台的纵向集成 ， 也可泛在连接至更底层的工厂级制造系统 ， 因此是一种具备全时空立体感知、全数据可信互联、全体系精准管控、全领域智慧决策、全场景可视交互五个特征的深度集成系统 。 研制配套标准 ， 在标准化框架下研发产品和系统 。 数字孪生将变革传统产品和系统研制模式 ， 实现产品研发的系统全生命周期管理 ， 实现“制造前运行” ， 实现向“设计－虚拟综合－数字制造－物理制造”的新模式转变 。
管理方面 ， 数字孪生城市系统辅助城市管理者建立城市全周期管理模型、过程及体系 ， 帮助其创建数字孪生管理新模式 。 从管理领域来说 ， 包括城市产品管理、城市服务管理、城市设施管理、城市业务管理、城市执法管理、城市人员管理、城市环境管理七个主要方面 。 使用“数据”这一“数字纽带”可跨接多个管理领域实现无缝集成 ， 从而使管理信息和指令能够更加高效透明的流转 ， 同时也可实现管理过程的痕迹追溯 。 数字孪生管理模式真正实现了全流程可管、全要素可查、全过程可控的“三可”管理模式 ， 以数字孪生技术为新动能 ， 驱动管理体系变革 。
应用方面 ， 基于数字孪生城市理论和技术 ， 可孵化出多粒度、多领域、多元化应用场景 。 根据数字孪生粒度尺度 ， 可以归类出不同层级的应用场景 。 在设备级 ， 有设备故障诊断、设施预测性维护、设备节能控制、热耗散模拟等；在系统级 ， 有智慧家庭、智慧医疗、智慧养老、智慧社区、智慧供热等；在复杂系统级 ， 有城市能源互联网、智慧市政工程、智慧城管、网格化城市管理等 。 数字孪生模型和系统应用于城市管理和治理的各领域可融合衍生出大量领域新业态 ， 领域新业态的规模化集成与共享历经一定历史阶段的发展后 ， 又可生成更大范围的新业态 ， 从而对国家经济社会发展起到直接促进作用 。
数字孪生城市与城市信息模型
城市信息模型（CityInformationModeling ， CIM)是以城市的信息数据为基础 ， 建立起三维城市空间模型和城市信息的有机综合体 。 城市信息模型目前尚无统一的明确定义 ， CIM的内涵和外延目前仍处于探索期 。 CIM应依托数字孪生理论和技术建立 ， 宜采用基于模型的复杂系统工程思维 。 据此 ， CIM可以理解为以数字技术为治理引擎（简称数字引擎）的数字孪生城市之数字孪生体 。
建立城市信息模型的目的是使城市信息得到更加科学、严谨、统一、明确的表达 ， 为城市建设与治理提供数字引擎 。 城市信息模型试图从城市建模的角度为城市提供更加科学严谨的表达 ， 以“信息”为主线贯穿城市空间 ， 使物理分散的城市在信息空间中实现逻辑集成 ， 因此能够更好地优化城市、管理城市、治理城市 。
数字孪生城市的城市数字孪生体可看作是城市信息模型的一种实现方式 。 城市数字孪生体从数据和模型的角度 ， 依据复杂系统控制与决策理论为城市信息模型提供了科学性和落地性都极强的解决方案 。 基于数字孪生城市和城市信息模型 ， 可构建出由模型到系统再到体系的微观与宏观一体化城市现代治理模式 ， 真正实现基于模型的城市系统工程 。
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