text: 数字孪生城市是指在数字世界中创建一个同物理实体城市外观一致、行动一致、思想一致的数字虚拟城市，实现对现实世界的监测、诊断、回溯、预测和决策控制，用于实体城市的规划、建设、治理和优化等全生命周期管理，提高城市运行效率和市民居住体验
  技术体系：数字孪生城市不是单一技术，而是以积木式组装结合了物联网、大数据、BIM、GIS、人工智能等多项前沿技术的“巨技术”，其难点主要聚焦在数据管理、信息模型和仿真分析三个环节，数据接入环节亟需政府层面统一标准，模型层面需要脱离形式主义，关注语义建模，仿真层面需要多领域建立模型库，提升算法的商业化落地能力
  发展现状：•市场环境：多方施策与标准制定双管齐下，市场环境整体积极向好发展•产业格局：产业链处于整合发展初期，玩家巨头化特征显著，市场格局未定
  •市场规模：2022年中国数字孪生城市市场规模为51亿元，年复合增长率达50%，城市信息模型基础平台和场景化应用同步落地
  应用场景：综合技术匹配度、规模化潜力和市场规模三个维度评价数字孪生城市场景化应用价值，城市交通、地下管廊和产业园区是三大价值场景，其中全景路口结合自动驾驶有望实现规模化落地；地下管廊和数字孪生技术具有先天的适配性，中长期具有发展潜力；数字孪生助力产业园区数字化转型、加速产城融合
  思考与呼吁：亟需推进标准统一、商业模式创新和市民应用开发等方面的工作进程
  数字孪生这一概念发源于NASA，广泛应用于工业，并迅速成为了各地政府城市运营和管理的抓手。随着数字孪生技术完善和行业渗透，孪生对象从微观的资本密集型产品/设备向宏观的大型复杂城市空间拓展，数字孪生城市市场机遇与挑战并存。
  无论是数字孪生还是数字孪生城市，其定义都在专家、学者和相关从业人员的研究与实践中不断的优化调整。相较于数字孪生，数字孪生城市圈定了“城市”这一地理空间范围，内涵定义脱离了抽象理念，扎根于“智慧城市”这一优渥土壤，数字孪生城市的原理、功能、预期用途和受益方也更为清晰明朗。通过融合、提炼现有报告内容成果，解构数字孪生城市的内涵特征，艾瑞认为数字孪生城市是指在数字世界中创建一个同物理实体城市外观一致、行动一致、思想一致的数字虚拟城市，实现对现实世界的监测、诊断、回溯、预测和决策控制，用于实体城市的规划、建设、治理和优化等全生命周期管理，提高城市运行效率和市民居住体验。
  二十余年来，我国城市信息化发展经历了数字城市、智慧城市到新型智慧城市三个阶段，城市信息化也从数字化向网络化、智能化发展。新型智慧城市总结了前期建设中存在的问题（数据烟囱等），强调以人为本，以数字孪生城市为核心理念，以城市信息模型为新型智慧城市建设的核心支撑，以智慧空间治理、解决城市病为核心应用，赋能新型城镇化发展。简单的说，新型智慧城市包含了数字孪生城市，数字孪生城市是新型智慧城市建设的组成部分和当前最优解决方案，是数字城市、智慧城市乃至城市信息化的高级阶段，是未来新型城镇化建设的工作重点。
  数字孪生城市不是单一技术，而是以积木式组装结合了物联网、大数据、BIM、GIS、人工智能等多项前沿技术的“巨技术”，其技术复杂性和建设难度不言而喻 ，但与此同时具有一定的历史积累和产业基础。目前前端传感器设备产业链相对完善，稳定高速的通信随着5G普及有望实现，在技术进步及利好政策驱动下云服务的应用逐渐深入，数字孪生城市亟需解决的技术难点主要聚焦在数据管理、信息模型和仿真分析三个环节，本章后续页面将针对其中的重点内容展开分析。多技术融合，自下而上、由实入虚再入实，形成了支撑数字孪生城市技术理念的、运行机制闭环的技术堆栈。
  广泛布设的传感器设备和全面连接的智能化设备是数字孪生城市建设的基础和前提条件，也是孪生城市动态数据养分的来源。设备的接入、通信、控制和联动是物联网的基本功，但在孪生全面感知需求下，百分之百的存量/新增设备与平台双向通信使得建设难度大幅提升。面对多源异构通信协议，厂商物联网平台主要通过设备直连、网关接入和云云对接三种方式建立高并发、稳定、可靠、安全的设备通信，以求消除海量终端通信协议的差异、统一标准，但网关接入设备类型受限、设备接口不标准/被占用/无法新增等难题仍存在，依靠平台侧软件集成的方式解决问题不可避免地造成了项目建设进度的延后和成本高筑，国家/行业层面亟需出台相关标准，在下一轮设备更新周期中实现物联网通信协议的统一。
  提到信息建模，有人将其与可视化大屏划上等号，这无疑是管中窥豹，关注了数字孪生的表象与形式，忽视了其本质与内涵。数字孪生城市信息模型（简称CIM）由实景三维模型和语义模型共同构成。空间几何建模是对物理世界三维立体结构和外观的数字表达，是服务于人类浏览和理解的人机交互界面，更注重模型的精度、还原度和准确性。语义模型是在三维模型基础上对物理世界的深度理解，提炼信息、总结规律、构建时空知识图谱，满足AI算法开发和信息检索。实景三维模型是CIM的空间基底，语义模型是CIM建设的根本目的，服务于高阶的机器学习算法训练。几何建模在摄影测绘和计算机辅助设计等领域已有长期的技术和实践经验积累，技术难点在于高精度模型的成本控制；语义建模技术尚不成熟，有待行业实力玩家探索定义。
  城市是自然与社会深度耦合的复杂系统，包含了自然资源和人造实体的动态、静态要素，要素的数字化、集约化管理形成了城市时空大数据资产。下表中，时空基础数据和相关业务专题数据支撑着真实、精准的城市信息模型构建，物联感知数据沿分布式算力网络流动革新，从“脏数据” 经清洗、加工、标签化逐步蜕变为专题数据以供上层BI分析调用。低质的输入必然导致低质的输出（GIGO），时空大数据的高效管理对孪生系统的价值释放至关重要，是使能北向应用的数字底座。此外，海量、多维、实时、非结构化的时空数据累积将对未来城市IT基础设施建设提出新要求。
  初次接触数字孪生概念，人们多惊艳于其水晶球般的先知预测力，而不是实时监控。过往城市治理方案或理论的可行性验证多受限于客观物理条件，数字孪生城市提供了一条低成本试错之路，通过历史及实时数据、假设条件的输入和仿真算法的运行，以确定最优的可用策略，支撑决策制定。我国数字孪生城市现处于由L2“理解现状”向L3“防微杜渐”跃升的关键阶段，但城市内部行业算法模型缺乏，除交通领域有比较成熟的模型库外，多数城市治理领域尚处于起步阶段，主要为单一、分散的场景应用，长此以往数字孪生城市价值挖掘和未来发展将因此受阻。
  仿真算法发展瓶颈由多因素构成，技术侧首要原因是数据积累不足，需要基于数据形成丰富的CIM模型供算法训练。其次，部分场景下，如桥梁运力、隧道稳定性、空间气体分布等，实时仿真模型参数量计算量大、耗时长、无法规模化落地，需进行轻量化改进以满足实时性和高精度需要。最后，现有算法多基于开源学习框架，精度、性能差强人意。业务侧，仿真算法和业务场景紧密联结，需明晰场景需求痛点，综合考量模型精度、完备度和有效算力发挥间的平衡，实现仿真算法的商业化落地。短期内，我国数字孪生城市停留在L2层级，异常事件的实时响应和城市形象的真实呈现对于城市管理、城市品牌和美誉度具有现实意义，但从中长期看，仿真算法模型的普及是数字孪生城市价值释放的钥匙，真正服务于城市全生命周期，提升城市宜居性、弹性、可持续性和幸福感。