前言：

城市实体将成为满足基本生活空间的基础载体，并主要通过数字化为用户提供一切皆服务的方式，提供价值。

小到一颗螺丝钉，大到一座城市，物理世界中的各种事物均可拥有数字孪生模型。

作者 ｜ 方文

数字孪生的概念及产生的条件

我们可以把数字孪生认为是数字的双胞胎。更确切的来说，是两个系统。

一个系统存在与现实的物理世界，一个系统存在与虚拟的计算机世界。

通过智能技术，使得这个存在于虚拟世界中的系统也能以一种直观的方式让我们感知与触碰。

因为物理世界是由千亿级的各类数据构成，所以在虚拟世界中的仿真即便就是对各类数据的仿真，即数字孪生。

物理世界运载着人类以及庞大的生态系统，它的运转容不得一丝的差错，我们更是没有胆量去屡次试错。

在城市病日益突出的今天，为了使得城市的运行更加的美好，人类开始尝试用各种技术手段改变现有环境。

数字孪生可以在不改变原有物理世界的情况下，运用数字孪生技术，克隆出与之对应的虚拟世界，在虚拟世界中我们可以看到物理世界的角角落落，并且可以在虚拟世界中进行各种创新性尝试与改革。

这样将大大减少了试错的成本，并且可以不断调优，使得决策更加助力与现实环境。

如今，各行各业都讲究“智能化”、“网络化”、“数字化”，而这些的实现恰是“数字孪生”应用落地所导向的标准。

“数字孪生”的野心更大，其想实现的是对整个物理世界的完整的数字映射。

数字孪生所具有的5大特征

①互操作性：数字孪生中的物理实体和数字空间的虚拟实体能够双向映射、动态交互和实时连接。

②可扩展性：数字孪生技术具备集成、添加和替换的能力，能够针对多尺度、多物理、多层级的数字模型内容进行扩展。

③实时性：数字化虚拟实体可对物理实体进行随时间轴变化而进行实时状态的数字表征。

④保真性：即数字化虚拟实体与物理实体保持在样态、状态、相态和时态上的高度仿真。

⑤闭环性：数字化虚拟实体可以描述物理实体的可视化模型和内在机理，以便对物理实体状态数据进行监视、分析、推理、优化工艺参数和运行参数，实现决策功能，形成闭环性。

“造城如造车”的数字孪生

像“造智能车”那样去“造智能城”，根本目的就是为了打破渐进式城市智能化带来的协同感缺失和重复建设冗余，以统一的智能化城市底座（城市操作系统）实现对城市的全面智能化建设。

围绕智能城市中枢产生的“五力模型”：

①中心驱动力（统一大脑）；

②全面感知力（城市感知层）；

③弹性管理调度能力（城市运营管理层）；

④泛场景服务力（城市场景解决方案集群）；

⑤高品质体验输送能力（超级智能服务终端）。

全面感知这是智能城市的最底层架构，它类似智能汽车搭载的各类传感器和连接的云端数据。

通过物理感知（如无人机勘察、流动测速车）、AIoT感知（部署在城市各角落的传感器）、业务感知（城市各业态的大数据整合）帮助城市实现全面数字化，建立与物理城市完全映射的数字城市，实现数字孪生。

数字孪生成就智慧城市的核心应用场景

数字孪生作为数字经济当中一项关键技术和高效能工具，可以有效发挥其在模型设计、数据采集、分析预测、模拟仿真等方面的作用，助力推进产业数字化，促进数字经济与实体经济融合发展。

现在，得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生在各领域得到越来越广泛的应用实施。

在智慧城市建设中，基于全城市要素的数据，可以推动以人为核心的城市设计、交通规划等，具体到设计层面，可以实现1：1复原城市原貌空间，进行细化颗粒度到建筑、道路、管线、设备等底层规划，具体到施工层面，可以进行工程施工的可视化管理和环境的实时监测。

在城市管理上，借助数字孪生技术，可以建设数字驾驶舱以数字化方式展现现在城市运营态势，实现城市管理决策协同化和智能化，推动像虚拟交互、智慧服务等城市公共服务系统。

在智慧医疗的建设上，一系列移动监测、移动诊室、无线远程会诊、智慧处方、医疗信息云存储等智能技术手段的应用，正在提升城市医疗的覆盖面，提升医疗资源分配的效率。

在数字医疗中，可以实现对患者的精准医疗，实时的健康监测管理和远程医疗，从而实现医疗监护设备的小型化，发展智慧家庭健康保健、健康监护，大幅降低城市公众医疗负担，缓解城市医疗资源紧缺的压力。

数字孪生技术迎来新突破

作为近年来最受关注的技术之一，数字孪生正在成为新基建、工业互联网等国家重大科技发展方向中关键且通用的技术环节。

2020年4月，国家发改委和中央网信办联合发布《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》，指出要聚焦数字孪生体专业化分工中的难点和痛点，引导各方参与提出数字孪生的解决方案。

同时，数字孪生与5G、AI、云、大数据等技术的深度融合，使其应用场景和需求市场空前丰富，成为产业和科技发展的重要助推力量。

目前，数字孪生应用场景仅被开发了不到1％，但数字孪生技术对过去、现在和未来的价值巨大。

对于过去，数字孪生可以沉淀数据，实现业务闭环，并帮助客户进行分析提升；

针对现在，数字孪生场景可以实现全局感知、智能运控和实时调度；

针对未来，数字孪生场景起到了模拟推演、仿真预测和辅助决策的关键作用。

结尾

数字孪生技术的发展也面临许多挑战，目前，数字孪生在很多场景还只能作为决策辅助或参考。

其中最主要的是保证所建立数字模型的可信性，建立一个高质量的数字模型，并使其能够最大程度反映物理对象的特性，这一工作仍任重道远。