以CIM为底座 构建数字孪生城市未来愿景

数字孪生城市指数字城市与实体城市同步规划、同步建设、同步治理，是未来城市的发展方向之一。孪生不仅仅是对实体城市的数字复制，更重要的是赋能实体城市，使其更多地与实体城市、自然等交流沟通，强化人与人的跨越时空交流、人与自然的跨越地域交流。

在这种意义上，数字孪生城市让人类的知识尽可能跨越时间与空间的限制，使人们获得“顺风耳”或“千里眼”，从而提升其感知和认知能力，实时关联抽象分析与具象体验，并在数字时空之中跨越尺度地叠加、迭代、创新。在此基础上，CIM（城市信息模型）平台汇聚了地上地下、室内室外、过去现状未来的三维空间数据及相关的各类基于空间的智慧应用（CIM+），支撑着数字孪生城市的全生命周期规划、建设、管理、运营等。

CIM平台是为了探索支撑数字孪生城市操作系统搭建的，面向人机互动的开放式协同架构体系，聚焦数据协同、模型协同、场景协同、用户协同的基础功能模式，初步应用与机器学习等有关的人工智能技术，夯实数字孪生城市未来愿景的技术底座。目前，雄安新区、苏州、成都、深圳等城市均已展开实践，CIM平台未来的建设特征也逐渐明晰。

基于开放、协同、共享的空间理念，建立CIM平台的架构。随着城市规划设计主体的多元化、规划建设运营的互通化、城市资源匹配的协商化等新趋势，CIM平台迫切需要解决整体架构的开放性、包容性以及实时性问题。为此，首先，底层架构可采用开源方式，支持跨平台服务，基于面向业务的空间最小单元以及灵活的业务流程重塑，整合各种类型的结构化和非结构化的数据，实现多源异构数据在空间单元中的融通，最终助力空间数据资产治理；其次，以算法驱动机制为核心，采用网络化的方式，整合数据层、模型层、表达层等，统一反馈到面向用户的互动界面，探索新型的人机互动模式，增强对城市规划、建设、管理的交流与认知；最后，研究CIM平台架构与真实的城市规划、建设、管理架构之间实时反馈模式，使相关信息及时传递到相关人员和机构，推动形成信息共享和敏捷反应机制。从技术集成的理论角度，探索个体（部件）与网络（整体）之间的互动模式，完善未来数字孪生城市理论本身的自洽性，是较为重要的科学问题。

基于时空大数据，建立起动态式和生成式模型库。城市大数据的出现使得传统城市模型研究与应用发生了范式变化。从基于社会物理学、经济学、地理学等数理假设为前提的静态建模方式，转向基于时空大数据的算法反演模拟；从主要基于空间分布的模型计算，转向基于实时特征变化的模型再现；从主要基于限制性或极值理念的平衡思维，转向基于较短时间周期的波动思维。这些模型思考范式的变化带来了新的技术问题，如何让城市模型在大数据的环境中变得更为优化而精准。

例如，重点提取个体出行偏好等信息，采用基于机器学习的建模方式，推动传统交通、用地、形态等模型在基于个体行为大数据的环境之下，进行自我算法迭代、实时更新；同时，动态的模型层也对感知数据层和场景应用层进行反馈，建立起“数据—模型—用户”实时的沟通机制，初步形成生成式的“人—机”互动模型。

基于多方协同，建立各方便于理解的场景型和知识型的基础业务支撑层，核心是场景性的知识图谱。针对城市规划、建设、管理的复杂性、模糊性、综合性以及不确定性，深层次的社会经济环境机制难以完全解析，然而不同应用场景之间的相互印证有利于辅助城市规划、建设、管理的决策。基于数字孪生城市CIM平台，以交通、用地、空间形态等为出发点，基于图网络和数值分析，探索建立不同场景的功能模块或工具包之间的耦合联动。例如，步行交通与小街坊之间的联动、商业用地与交通枢纽之间的互助、快速交通与线形空间结构之间的暗合等。

基于这些场景之间的关联，自动发掘出这些关联线索上的不同用户和利益相关主体，推动他们进行线上或线下的协商，形成针对特定场景的知识图谱，使得城市规划、建设、管理中的具体问题或目标能在CIM平台中，得到更为具象而直接的表达，有助于解决跨部门、跨专业、跨行业的具体需求与协同问题。以此，CIM平台建立起基于“场景—知识”的协同模式，其中未来浸入式场景模式尤为重要，让CIM+的使用者得以用更为低成本的方式去体验真实的协同场景，从而智慧化地解决具体的规划、建设、管理问题，推动数字孪生城市的高质量建设。

杨涛

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