0 引言城市可持续发展目标的实现既依赖数字技术的创新与赋能，也需要政策支持与机制变革。数字孪生城市（Digital Twin City）是物联感知、三维建模、数据分析、模拟仿真等技术在城市领域的集成应用，将有效促进技术集成创新，驱动城市运行机制优化，推动城市产业增速、管理增智、服务增效发展，从而助力城市可持续发展目标的实现。当前，数字孪生城市仍处于初期探索阶段，面临相关利益方理性认识不足、平台模型标准化滞后、技术尚不成熟、商业模式不清晰等挑战，亟需明确数字孪生城市概念和要素框架，为设计方、建设方、实施方等主体共同探索数字孪生城市可持续发展路径提供参考。1 数字孪生城市的概念与价值1.1 数字孪生城市的内涵逐渐清晰2002年，数字孪生概念被首次提出，随后数字孪生相关概念不断迭代完善。2017年，“数字孪生城市”概念被首次提出，随后被政府侧、产业侧广泛认可（见表1）。表1数字孪生城市相关概念的演进2002年，“信息镜像模型”概念被首次提出，数字孪生概念初具雏形。Michael Grieves在美国密歇根大学任教时首次提出“镜像空间模型（Mirrored Spaces Model）”概念，并于2006年发表著作明确提出“信息镜像模型”的定义，即在虚拟空间构建一套数字模型，数字模型可以与物理实体进行交互映射[1]。2012年，“数字孪生与数字孪生体”定义被首次明确，之后在工业中得到应用。美国国家航天局兰利研究中心E.H.Glaessgen和阿灵顿空军研究室D.S.Stargel受美国航空航天局阿波罗计划启发，首次明确了数字孪生和数字孪生体的定义，提出数字孪生是融合物理模型、传感器、运行轨迹等数据，通过虚拟空间的镜像模型反映呈现物理实体的整个生命周期[2]。2017年，中国信息通信研究院首次提出“数字孪生城市”概念，即通过数据标识、物联感知、网络连接、 智能控制等技术，在数字空间再造一个与物理城市一一映射的数字城市，推动城市全要素数字化、全状态实时化，实现物理城市与数字城市平行运转、协同交互[3]。2017年，佐治亚理工学院提出“智慧城市数字孪生体”概念，智慧城市数字孪生体是一个由城市虚拟模型、物联网络、多维数据和分析计算技术组成的智能自适应的系统，可用于复制、模拟和预测城市运行的变化，促进城市的韧性发展和可持续发展[4]。2018年，北京航空航天大学陶飞教授初步提出并构建“数字孪生五维模型”。物理实体、虚拟模型、服务、孪生数据和连接构成了数字孪生的五维模型[5]。2019年之后，“数字孪生城市”理念得到政产学研界广泛认可和推广。2020年，清华大学杜明芳教授研究提出，数字孪生城市三要素是数据、模型和服务，各类城市业务系统数据、物联网感知数据、城市三维模型数据通过有序组合形成了城市的数字孪生体[6]。综上所述，本文研究认为，数字孪生城市是通过物联网、人工智能、三维建模等数字化技术，将物理空间的城市映射到数字空间，通过实时感知、分析研判、监测预警、辅助决策和远程操控，解决城市规划、设计、建设、运营、管理、服务全过程中的复杂性和不确定性问题，全面提高城市治理效率和服务质量，实现物理城市和数字城市并行运转、虚实互动的城市发展新形态。数字孪生城市的运行机理包含以下环节。首先，通过物联感知、信息建模、泛在网络等技术采集交通、生态环境、城市运行等实时数据，实现由实入虚的连接与映射；其次，基于城市运行规律知识图谱和大数据分析算法，在数字空间进行分析洞察发现问题，并制定供城市管理者参考的科学合理的决策依据；最后，通过物联网远程控制和交互界面作用于现实城市，实现以虚控实，最终实现对物理城市的全生命周期管理服务、城市运行优化改进和经济可持续性发展（见图1）。图1数字孪生城市的运行机理1.2 数字孪生城市的四大技术特征研究认为，数字孪生城市具备四大典型技术特征，即精准映射、分析洞察、虚实融合和智能干预（见图2）。图2数字孪生城市的四大技术特征一是物理城市与数字城市的精准映射，是指通过运用物联网（Internet of Things，IoT）、地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）、人工智能、大数据等技术，数字孪生城市可以实现多维度数据汇聚，从而分尺度、分实体构建城市数字孪生体，既包括城市建筑、城市部件、道路等静态实体，也包含人流、车流、物流等各类动态实体。二是数字城市的分析洞察，是指在数字空间中，基于物理城市采集的空间地理、物联感知、城市运行等数据，可以通过数据挖掘、智能分析洞察城市运行状态和风险，辅助城市决策，改善城市运行状态。三是数字城市与物理城市的虚实融合，是指物理城市在数字空间中得以延展、扩大，例如城市规划方案动态比选、增强现实服务等。四是数字城市对物理城市的智能干预，是指面对事故、灾害、舆情等情况，数字孪生城市平台将辅助城市管理者敏捷响应、快速决策部署；也可以通过深度学习、仿真推演预测城市问题或风险，预防事件减轻灾害，从而降低城市财产损失，保障人民安全。1.3 数字孪生城市的三大愿景在数字空间，城市实体可以自由编辑以改善布局，城市决策可以被图形化推演以展现效果，城市设备可以被远程控制以快速干预，城市问题与风险可以被提前洞察以快速应对，从而助力实现数字孪生城市的三大愿景——城市生产集约高效、城市生活宜居便捷、城市生态绿色可持续发展。城市生产集约高效。数字孪生技术有助于对要素配置、加工、流通等关键环节进行智能化分析，助力建筑、制造、物流、贸易等行业降本增效。同时，数字孪生城市模型可作为云服务供政府、企业和市民使用，城市规划者便捷地开展数字化设计，城市建设者实现远程调度资源、监控进度，城市管理者实时感知、推演决策效果，有效提高城市运行效率，形成更加集约高效的发展模式。城市生活宜居便捷。数字孪生技术用于城市交通信号优化[7]、应急预案优化、人员疏散路线改进等场景，改善城市交通拥堵、事件响应滞后等问题，提高市民生活的安全感；开展虚实互动课堂、元宇宙景区等应用，丰富市民文娱生活体验，提高市民生活的幸福感。以数字化、远程化方式，提高公共服务的覆盖面和均等化水平，提升城市服务包容性。城市生态绿色可持续发展。数字孪生城市平台将实时感知空气质量、温室气体排放等情况，辅助城市管理者有效制定生态保护政策；城市规划者和管理者可以在数字空间立体化、三维化评估多个城市规划方案，优化城市生态布局。同时，数字孪生将推动能源设施精细化运维、数字化能源管理、碳轨迹追踪、碳中和路径推演,降低城市能源成本，助力城市实现碳中和。2 数字孪生城市的要素框架2.1 数字孪生城市要素架构基于数字孪生城市建设实际，研究认为，数字孪生城市建设涵盖九大要素，构成“4+5”的要素框架（见图3）。四大内部要素分别是基础设施、数据资源、平台能力和应用场景，内部要素为数字孪生城市提供内生创新动力。五大外部要素分别是战略与机制、利益相关方、资金与商业模式、标准与评估和网络安全，外部要素为数字孪生城市提供发展环境和外部支撑（见图4）。图3数字孪生城市要素框架图4数字孪生城市要素视图2.2 数字孪生城市内部核心要素2.2.1 基础设施“感—联—算—融”基础设施体系构成数字孪生城市的数字底座。“感”是指各类物联感知设施和城市级物联网平台，感知设施是洞察城市运行状况的触手，也为城市部件远程控制提供了入口。“联”是指5G网络、窄带泛在感知网、全光网络等网络设施，为万物互联提供高速数据通道。“算”包含数据存储设施和数据计算设施，其中多级数据存储中心、云数据中心等数据存储设施满足全域全量数据存储的需要；高性能计算、人工智能计算、分布式计算、边缘计算等算力设施，为数字孪生城市提供高效可靠的算力保障。“融”是指数字孪生城市模型、智慧杆柱、车联网、能源互联网等融合基础设施，促进传统设施智能化改造，为数字孪生城市多场景应用提供支撑。2.2.2 数据资源全时全量的数据资源是城市数字孪生体的关键构成。一方面，数据采集设备和能力持续升级，目前通过倾斜摄影、激光扫描自动获取地理数据，通过深度学习等人工智能技术自动提取三维数据，实现高效率、自动化搭建城市数字孪生模型，逐步实现全息测绘。另一方面，丰富的数据资源将支撑复杂场景决策，数字孪生城市汇聚了GIS、BIM、倾斜摄影、激光点云等时空数据，城市各类物联网数据，建筑物、桥梁、道路、市政等传统基础设施数据，形成支撑城市管理与服务的时空知识图谱。2.2.3 平台能力统一集成的城市级平台是数字孪生城市的能力载体。城市级平台是数字孪生城市承上启下的核心枢纽，平台向下连接感知设施、算力设施等各类基础设施，汇聚城市静态数据、动态数据等多种数据资源；平台向上为各类应用开发提供了集约建设、能力共享的开发平台，将帮助政府部门和企业降低孪生应用的开发成本和开发周期，最大化实现底座平台的复用能力和数据共享，同时，平台提供了感知操控、全要素数字化表达、可视化呈现、时空计算、数据融合、推演仿真、自学习自优化、虚实互动、众创拓展等九大能力，为各类孪生应用开发运行和迭代升级提供能力支持。2.2.4 应用场景应用场景是数字孪生城市的创新热点和价值体现。研究认为，当前数字孪生技术将在“高难度”“高危险”“高价值”三大类场景中发挥价值。一是“高难度”场景，如燃气管网管理、地下水保护等人力难及、不易观测的地下空间场景，发挥数字孪生物联感知操控、三维可视化呈现的能力优势，将实现对地下空间的感知监测、动态预警和智能控制。二是“高危险”场景，如地陷、爆炸、火灾、内涝等灾害应急预演场景，发挥数字孪生模拟仿真推演能力优势，在数字空间实现低成本、数字化的应急预案演练、人群疏导演练、救援场景模拟，强化城市应急救援和安全保障能力。三是“高价值”场景，如城市布局规划、区域碳中和推演、城市更新成本分析、产业项目选址分析等场景，将为城市建设、项目决策提供高价值的参考意见，通过发挥数字孪生技术全要素数字化表达、可视化呈现能力，可以实现多种方案在数字空间的对比和选择，助力城市项目建设降低成本、提高效能。从中外企业提供的案例来看，数字孪生城市每个案例中会涉及多个领域的应用（见图5），当前建设案例中涉及公共服务或管理、社区发展、智能建筑的应用占比位列前三，分别达到55.6%、44.4%和40.7%。国内数字孪生城市案例中交通、社区类占比较高，54%的案例与智慧交通有关，31%的案例涉及智慧社区。国外案例中环保、减碳类案例占比较高，达到40%，如美国纽约、日本柏之叶等城市纷纷运用数字孪生技术，助力城市节能降碳。来源：中国信息通信研究院、世界经济论坛联合征集的企业案例图5数字孪生城市案例中应用占比情况2.3 数字孪生城市外部支撑要素2.3.1 战略与机制逐步完善的战略与机制为数字孪生城市建设提供了良好政策环境。战略与机制既包含国家、区域、城市等不同层级的数字孪生相关战略规划、实施方案、行动计划，也包含明确数字孪生管理机构的领导小组方案、专班方案等，还包括促进数字孪生应用的试点清单、项目遴选、奖补政策等。当前，数字孪生逐步纳入国家战略体系，政策环境不断优化，截至2021年年底，中国、德国、美国、英国、新加坡等全球主要经济体均出台数字孪生相关国家级政策。2.3.2 利益相关方利益相关方是数字孪生城市生态的重要构成，涵盖设计者、建设者、实施者、使用者等众多主体。数字孪生城市建设周期长、技术相对复杂、参与主体众多，数字孪生城市落地建成的关键在于多相关利益方之间高效、可行的协同机制。当前，数字孪生城市的协同机制呈现三大发展态势。一是跨界融合成为企业合作的主要模式，如中国超图与腾讯强强联合，加速地理信息技术供应商与互联网地图服务商的结合，推动“数字生态底盘”发展落地；51WORLD发挥建模渲染技术优势，与三大运营商、商汤科技等合作伙伴，在园区、港口、交通、水务等领域形成标杆案例。二是政企合作机制仍需探索，在供给侧，政府和企业间仍需加强信任机制，推动更多领域的场景数据开放、数据授权运营，激活数据价值；倡导企业建立数字孪生产业联盟或共同体，鼓励供应商在各自优势领域承建相应系统或项目。三是市民参与机制仍需优化，在需求侧，目前鼓励和授权市民参与程度仍然不足，未来应倡导数字孪生城市项目设立市民参与模块或系统，促使项目建设更加以人为本、更加普惠包容。2.3.3 资金与商业模式资金与商业模式是数字孪生城市提升运营成效、优化资源配置的关键手段。目前数字孪生城市的主要资金来源仍是政府采购。从申报案例来看，66.7%的项目由政府投资建设，主要运营模式为政企合作模式，即政府投资、提供公用基础设施，企业进行虚拟城市构建，建成后政府以此来进行预判和决策，服务于地区百姓；33.3%为企业投资或企业与政府共建（见图6）。图6数字孪生城市申报案例中资金来源比重当前数字孪生城市项目资金与商业模式逐步探索，呈现两大态势。第一，多元投融资模式逐步形成，中国深圳、成都、沈阳等多地充分发挥政府资金对金融资本和社会资本的引导带动作用，通过发布城市机会清单、项目后补助等方式，鼓励企业投资数字孪生城市建设，第二，数字孪生城市商业化模式不断拓展，一是数据运营，以数字孪生模型为中心，通过云服务、软件即服务（Software as a Service，SaaS）等方式，为地产商、园区管理方等企业提供可用于二次开发的三维模型。二是技术赋能，开放数字孪生城市平台部分功能，为各行业厂商、研究机构提供数字化试验平台，为模拟仿真提供便利。三是生态开发，数字孪生城市平台可以实现远程访问、7×24 h接入，为政企民提供多方协作平台，以及持续挖掘人机互动、增强现实等增值服务。2.3.4 标准与评估当前数字孪生城市标准加快推进，评估体系仍需健全。ISO、IEC和IEEE等国际组织均开展数字孪生标准化工作，国内数字孪生标准化工作正式起步。从国际看，2020年国际标准化组织/国际电工委员会第一联合技术委员会（ISO/IEC JTC 1）正式成立数字孪生工作组（SC 41/WG 6），统筹推进数字孪生国际标准化工作（见表2）。从国内看，全国信息技术标准化技术委员会、中国互联网协会数字孪生技术应用工作委员会等机构，结合自身业务特征和数字孪生的应用，纷纷提出了数字孪生标准化工作目标。但当前数字孪生城市项目评价标准和评估方法尚不统一，评估体系仍需建立。在需求侧，各项目验收、测试、试运行、运营的评价标准均不统一，用户判断项目完成度和建设效果面临一定风险和困难。在供给侧，产业界尚未提出从城市、园区整体出发，涵盖战略、技术、人才、数据、设施等多维度的数字孪生城市评价共性模型，未来仍需建立数字孪生城市统一的评价体系和评估方法。表2数字孪生相关国际标准进展2.3.5 网络安全数字孪生城市建设覆盖云、网、端整个技术生态体系，用户规模、传输速度、处理速度都会达到前所未有的高度，网络安全的重要性更加突出。在技术应用方面，数字孪生融合应用多项前沿技术，部分技术应用尚不成熟，面临一定的安全风险；数字孪生需要使用的建模仿真、渲染引擎等部分软件仍依赖进口，技术自主可控和数据安全面临挑战；同时，数字孪生技术架构的开放性与可控性的平衡、经济性与安全性之间的平衡，也会带来安全挑战。在数据汇聚方面，数字孪生数据点多面广、集中程度高，数据安全保护、个人隐私保护面临挑战。数字孪生城市建设要坚持安全与发展并重，将数据安全理念贯穿到规划、设计、建设、运营和服务的各个环节[8]。3 数字孪生城市面临的挑战3.1 科学认识与价值认知的挑战产业和社会对数字孪生城市理性认识不足，导致技术与业务脱节。数字孪生城市仍处于探索阶段,其技术框架、技术路径、理论体系仍处于发展演进之中。一方面，部分城市过度注重精细化建模、可视化效果，却忽视了对业务赋能价值更高、数字孪生优势更突出的仿真推演、模型优化、挖掘分析、辅助决策等实用价值[9]；另一方面，缺乏对核心业务的调研分析，导致数字孪生技术应用与应急响应、辅助决策等实际业务脱节，造成“好看不好用，建成即闲置”。3.2 数据治理与隐私安全的挑战数据规模空前增加，导致数据安全和隐私泄露风险增加。一方面，数字孪生城市涵盖空间地理、物联感知、城市运行等多维度数据，数据汇聚程度和处理频次显著提升，但数据分类分级管理、数据权限管控、数据最小范围采集等环节，政府和产业界仍然缺乏实操性、路径性、细节性的政策规范和操作指南，导致非法采集、越权使用、数据泄露等风险增加。另一方面，城市视频、轨迹等部分数据涉及公民个人信息，隐私保护难度和风险持续增加。3.3 要素支撑与商业可持续性挑战复合型人才队伍和长效运营商业模式亟需建立。一方面，数字孪生城市建设仍需要多元化、复合型人才队伍，当前数字孪生城市建设人员主要为在软件开发、建模渲染、地理测绘等专业人员，城市规划、模型算法、业务分析、商业运营等领域人员参与不足，复合型人才缺口较大。另一方面，当前66.7%的数字孪生城市项目依靠政府投资，社会资本作用尚未充分发挥。同时，数字孪生城市项目的商业模式尚不清晰，亟需探索通过内容付费、云服务等方式，推动数字孪生数据资产增值、平台运营增值、孪生服务增值，形成数字孪生城市项目可独立运营、可持续发展的商业模式。4 数字孪生城市发展的建议4.1 政府侧发展数字孪生城市的建议4.1.1 明确数字孪生城市统筹推进机制地方政府要明确数字孪生城市统筹管理机制和政企民协同推进机制。地方政府通过组建数字孪生城市领导小组、工作专班、创新坊等形式，明确数字孪生城市的管理机构。构建联席会议、项目联合审批、重点项目推进等工作机制，解决政府部门间沟通不畅、数据壁垒、协同不足等问题，形成数字孪生城市建设合力。通过成立城市智能运营管理中心（Intelligent Operations Center，IOC）等平台和机构，有效连接散落在城市各部门间的数据资源和技术资源，实现对外专职管理，对内横向协调。同时，鼓励政企民共同参与数字孪生城市建设，通过发布城市机会清单、揭榜挂帅、优秀项目补贴等机制，激发企业投资建设数字孪生城市项目的积极性。通过政府网站、小程序、市民问卷等形式，开放公民参与渠道。4.1.2 打造以人为本的数字孪生场景率先建设一批以人为本的数字孪生标杆场景。坚持应用导向，鼓励政府部门率先建设一批具有使用价值、解决现实需求的数字孪生场景，例如高难度的地下空间治理场景（如燃气管网、地下水等场景）、高危险的灾害预演场景（如爆炸、内涝等场景）、高复杂的城市管理场景（如车流、人流、交通流多重信息流交织的城市交通管理等场景）、高价值的仿真试验场景（如碳中和推演、项目选址分析等场景）。组织开展数字孪生优秀案例选拔和示范推广活动，在城市规建管、交通运输、应急救援等领域培育一批数字孪生优秀解决方案和创新产品。4.1.3 加强数据管理和数据安全保障探索建立数据分类分级管理规范，加强数据安全和个人隐私保护。面对全域全时的孪生数据资源体系，政府应围绕数据分类分级管理、公共数据安全等领域，先行先试出台细化政策，并结合数据授权运营、数据资产管理等新态势逐步迭代完善法律法规。同时，明确数据“最小范围”采集的原则、落实数据采集应“告知—同意”的原则，在采集、汇聚、共享、处理、分析全周期中保障数据安全和个人隐私。4.1.4 注重复合式人才协同创新加强跨学科、复合型、多梯次人才协同创新。在现有数字孪生城市项目实施团队基础上，基于数字孪生城市要素框架，吸引城市规划、地理信息、建模仿真、可视化呈现、商业运营等多领域人才等共同参与数字孪生城市建设。通过定期举办数字孪生城市研讨、沙龙和培训，挖掘分析城市发展内在规律，宣传和推广数字孪生城市理念和行业实践，帮助城市管理者提高决策效率和建设成效。同时，要注重提升市民和普通民众的数字素养，吸引公众参与数字孪生城市共建共享。4.2 产业侧发展数字孪生城市的建议4.2.1 降低技术门槛降低孪生场景开发门槛，鼓励多元主体丰富数字孪生城市服务供给。目前，三维建模和可视化呈现对于非GIS、BIM领域从业者而言，存在一定门槛。通过政府侧搭建数字孪生公共服务平台，产业侧建立数字孪生开源软件推进联盟，积极推广低代码、零代码等方式，发展面向无开发经验的SaaS微应用，如提供在线的原型绘制、模型定制服务等，帮助城市管理者、运营人员、产品经理以及市民等共同丰富数字孪生城市场景，改善已有业务流程。4.2.2 长板组合创新塑造企业长板优势，构建组合式创新模式。数字孪生城市涉及众多领域，无法由少数几家企业“通吃”。各行业企业应根据数字孪生涉及的重点技术和产业方向，如物联感知、全要素建模、可视化呈现、数据融合、仿真推演、虚实融合互动、深度学习等，培育企业自身长板优势。同时，产业界要加速组合式创新，建立开放互联的增量商业模式，破除行业存量竞争、零和博弈的思维，构建数字孪生城市繁荣产业生态。4.2.3 提炼产业标准加快标准体系建设，加强与国际标准衔接。充分发挥标准化在数字孪生城市中的基础性、引领性作用，从数字孪生城市先进实践中提炼共性要求和规范标准，加快数字孪生城市技术要求、孪生体统一表达、编码体系、成熟度等标准编制。加强国际标准对接，促进数字孪生框架统一、标准互通和标准共建。4.2.4 创新商业模式积极拓展数字孪生企业端、消费者端市场,构建长效运营模式。一方面，探索数字孪生平台运营模式，积极发展数字孪生城市平台云服务、SaaS服务和定制化服务，面向政企客户提供数字孪生开发环境、脱敏合规的数字孪生模型、三维素材、示例文件等服务内容，推动平台运营增值。另一方面，探索数字孪生数据资产增值应用，对于政府部门统筹管理的数字孪生模型，开展基于数据授权运营的开放利用，面向交通、城管、生态等部门授权开放，合规开发行业应用。对于企业或个人开发的三维模型，支持相关单位或企业建立数字孪生模型行业联盟与共享资源池，汇聚安全合规的三维模型，通过免费使用、付费使用、会员制度、三维模型定制开发等多种方式，促进数字孪生模型研发交流，推动形成长效运营、数据增值的商业模式。5 结束语数字孪生城市已经成为城市数字化转型、重塑城市核心竞争力的战略选择。本文进一步明确了数字孪生城市的概念内涵、技术特征和发展愿景，分析了数字孪生城市建设的九大要素，提出了“4+5”数字孪生城市框架，并提出了政府侧和产业侧两组数字孪生城市的发展建议，为供需两侧推动数字孪生城市建设提供了参考。未来，产学界仍需加强数字孪生城市评估评价、运营模式和商业模式研究，推动数字孪生城市有序升级、长效运营、可持续发展。
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