要想吃到智慧城市“红利”？首先你该了解：数字孪生

　　数字孪生(Digital Twin)，作为近几年随着新基建、数字化等热点一并火起来的词汇，数字孪生在国内外政策中出现的频率不低。

　　近一年来，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。今年7月，数字孪生城市更被全国科学技术名词审定委员会批准为大数据新词。

（点击查看大图，图片来源：中国通信院）

　　国际上对数字孪生也相当重视。

　　英国：2020 年 4 月，英国重磅发布《英国国家数字孪生体原则》，讲述构建国家级数字孪生体的价值、标准、原则及路线图。

　　美国：2020 年 5 月，美国组建数字孪生联盟，联盟成员跨多个行业进行协作，相互学习并开发各类应用。美国工业互联网联盟将数字孪生作为工业互联网落地的核心和关键，正式发布《工业应用中的数字孪生：定义，行业价值、设计、标准及应用案例》白皮书。

　　德国：德国工业4.0 参考框架将数字孪生作为重要内容。

　　新加坡：率先搭建了“虚拟新加坡”平台，用于城市规划、维护和灾害预警项目。

　　法国：高规格推进数字孪生巴黎建设，打造数字孪生城市样板，虚拟教堂模型助力巴黎圣母院“重生”。

　　本文将围绕三个问题进行阐述：

　　1、政策反复提及的数字孪生到底是什么？

　　2、数字孪生涉及到的技术

　　3、正在计划落地的数字孪生应用有哪些？

　　数字孪生(Digital Twin)，乍听之下有些赛博朋克的味道。官方解释如下：

　　数字孪生(Digital Twin)是物理空间与虚拟空间之间虚实交融、智能操控的映射关系，通过在实体世界以及数字虚拟空间中记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹，实现系统内信息资源、物质资源的最优化配置。

　　直观的理解如下图所示：

　　简单来说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”。这个“克隆体”，也被称为“数字孪生体”。它被创建在信息化平台上，是虚拟的。

　　特点如下：

　　(1)利用计算机技术建立的虚拟模型是对物理对象的真实映射，并对物理对象的各类数据实时感知并集成融合;

　　(2)通过参与物理对象的全生命周期，不断积累相关信息，并与其共同进化;

　　(3)虚拟空间的数字化模型能够对现实中的物理对象准确描述，而且能够控制物理对象的运行过程，孪生数据能够促使物理对象不断优化，直到最优。

　　也就是说，如果需要做系统设计改动，或者想要知道系统在特殊外部条件下的反应，工程师们可以在数字孪生体上进行“实验”。这样一来，既避免了现实中物理对象的影响，也可以提高效率、节约成本。

　　数字孪生涉及的技术门类较多，几乎涉及信息产业所有链条。

　　1.端口智能化

　　作为数字孪生城市与真实世界的连接入口，端的存在感尤为突出。 端主要由芯片、物联网传感器以及监控设备等完成。如何将端口的数据采集做的更精准，离不开智能化。

　　而在实际应用中，感知设备容易受到外界不可抗力影响。

　　以监控设备为例，在雨天、沙尘、雾霾等不可抗拒的环境因素影响时，会导致成像质量不佳;另外场景中的角度、遮挡、光线和像素等因素也会导致目标识别的准确率偏低，很难将智能真正应用于实战。尤其是复杂场景下的视频采集一直是业界的难题，比如大角度、低照度人脸抓拍、夜间低照度场景人车抓拍，白天玻璃强反光下车内人脸抓拍等。

　　而通过视觉感知智能化，可以极大提升数据采集的质量，同时降低后端数据处理的算力消耗，降低整体TCO，同时分布式处理也提升了系统可靠性。视觉感知智能化，可以从源头影响数据的产生，提升可视化信息的价值，为数字孪生应用场景打下基础。

　　2.端-边-云协同

　　数字孪生下的万物感知互联将产生海量数据，而这些数据不可能全部传送到云计算中心，同时，工业互联网、自动驾驶、视频监控等领域对实时性要求极高，需要在网络边缘处处理数据，因此贴近终端设备的边缘计算成为云计算向边缘侧拓展的新触角。作为大规模整体数据分析的云计算中心，和小规模局部数据轻量处理的边缘计算节点，形成全局化的分布式协同计算形态，为数字孪生的精准构建与高效运行提供“算力”支撑。

　　通过端边云协同，使城市全域感知体系满足低时延、高效能的设备协同要求，降低对传输网络的要求，达到就近计算、高效反馈、按需分析的设计目标，城市立体感知体系更丰满。

　　3.空间信息产业

　　在数字孪生生态构建中，需要空间信息采集、建模、开发、服务、应用全产业链的深度参与。

　　在仿真分析层，为使数字化模型融入物理规律和机理的计算、分析等能力，就必须使用到仿真软件，包括如CAD、EDA等工业仿真软件和交通、物流领域的复杂系统仿真软件。在模型构建层，在我国主要进行数字化建模服务的企业以国有测绘企业为主，但提供测绘数据服务的软件仍以采购国外软件为主。

　　……

　　通过以上这些智能计算设施可以让城市部件进行数字孪生，但数据并不是“智慧”，汇聚海量城市数据，也不等同于智慧的“城市大脑”。关键还在于如何让数据发挥出自己的价值。

　　据上游新闻报道，2020年12月11日，由中国城市规划设计研究院和阿里云承建的“雄安新区规划建设BIM管理平台(一期)项目”已通过终验评审。雄安新区是国内首个依照“数字孪生”理念设计的城市。

　　据介绍，雄安在规划方案BIM审核时创新性引入了空间算法，把行业规范及专家经验通过技术实现出来，政府实现了技术方向主导。通过阿里云分布式计算，BIM平台能对上百栋楼宇、百万平米体量的三维建筑模型，顺畅完成质量检查、空间核查和指标管控。此外，平台构建了一整套数据标准体系(XDB)，为城市空间可仿真、可计算奠定了基础。

　　雄安新区BIM管理平台还整合了“GIS+BIM+IoT”技术，针对城市全生命周期的“规、建、管、养、用、维”六个阶段，创新提出了贯穿数字城市与现实世界映射生长的建设理念，实现了雄安新区城市发展全生命周期信息化和城市审批管理全流程数字化。

　　平台打造了科学的数据生长和治理机制，保证了雄安新区建设完成后，城市中的每一块土地、每一栋建筑、每一条管廊管线、每一个智能基础设施都会和设计的数字模型一一对应，从而构建出实体城市与数字城市虚拟交互、相互映射的数字孪生城市。

　　未来，基于数字模拟，雄安就可以进行暴雨、大雪、交通疏导等特定场景的应急演练。通过城市的模拟、诊断、预测，解决城市“规建管”中的复杂性和不确定性问题，全面提高城市资源的配置效率和运转状态，实现一张蓝图干到底，将城市建设与管理提升至“细胞级”精细化治理水平。

　　数字孪生城市只是数字孪生的应用之一。

　　未来交通是现实世界与虚拟世界的交汇融合，通过获取现实世界中动态实时的交通数据，在虚拟世界里将其数字化、模型化，可以打通物理世界和云端的数字孪生世界，去推演解决现实世界中遇到的交通问题，自动驾驶领域许多技术，例如数据采集、标注，虚拟仿真等，都可以为此提供助力。

　　在开展自动驾驶研发初期，腾讯已经布局虚拟仿真技术领域。为了破解自动驾驶实际道路测试面临里程长、成本高、测试场地少等难题，腾讯自研了虚拟仿真平台TAD Sim，构建高还原度的虚拟仿真环境，结合云服务，为自动驾驶算法提供高并发的测试验证平台。

　　虚拟孪生技术平台，是腾讯在交通领域的重要布局之一。面向未来，腾讯致力于打造"以人为中心"的智慧交通系统。腾讯We Transport智慧交通战略，聚焦交通建设、管理、运营、服务四个领域，通过5大基础设施、5大核心引擎、3大能力平台、3大泛在生态，为未来交通建设提供数字底座和云端大脑，支撑人、车、路、网、云的全链路服务。

　　除了自动驾驶，今年9月，华为面向交通行业市场正式发布综合大交通解决方案。在铁路的智能运维方面，利用5G技术的大带宽低时延高可靠的特性，可以实时传输车上的监控信息到地面，构建动车组的数字孪生平台，进一步开发智慧运维的各种场景。 基于大数据技术，实现移动装备的故障预测和全生命周期健康管理，使移动装备的检修由长期以来计划修向状态修、预测修转变。逐步构建移动装备检修的智能数据采集、智能数据分析、智能检修、智能调度、智能安全保障等全维护体系。

　　此外，在2020中国产业互联网高峰论坛上，360工业互联网安全研究院负责人张建新指出，数字孪生可以为解决工业安全问题提供新的思路。360工业互联网研究院研究结果表明，通过数字孪生技术，可以为工业互联网在网络安全性评估和整体规划、攻防验证、攻击欺骗高仿真度模拟、安全态势感知、业务安全等五大方面，提供安全赋能。 此外，基于数字孪生可以构建更精准的安全态势感知和应急防御体系;兼顾业务安全与网络信息安全，面向业务安全领域的安全内涵扩展。

　　事实上，当前数字孪生技术仍有着推进目的和方向不清，应用场景深度不足、城市信息模型重复建设，孪生底座亟待整合、缺乏统一CIM平台规范，数据融通标准缺失、关键技术存在卡脖子风险，亟待创新突破等问题。

　　但随着5G时代到来，万物互联变成现实，AI的加速发展实现虚拟与现实深度融合，数字孪生的新世代注定到来，如何把握好这场万亿市场级别的变革，仍是当下需要思考的。