基于场景迭代的数字孪生城市构建逻辑.pdf
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1、24|数字孪生城市 The Scenario Iteration Logic for Constructing the Digital Twins City基于场景迭代的数字孪生城市构建逻辑*田 颖 杨 滔 党安荣 TIAN Ying,YANG Tao,DANG Anrong数字孪生概念自被提出以来便不断发展,从在航天器、工业产品、电力等领域的应用到城市学领域,并在各国逐渐上升到国家战略层次。随着相关实践工作推进,数字孪生模型在理论和技术上也不断发展和成熟,随着数字孪生在城市方面认识的深入,实践者和学者们逐渐意识到仅通过数据构建数字孪生城市是不够的,城市本身的复杂特性决定了基于数据的模型建构及
2、其交互机制更为重要。因此,面向可操作性的数字孪生城市建设,应针对有限对象、有限目标、有限能力,从城市中人、财、物等不同方面的需求入手,探索多时间和空间维度的“场景体系”,以场景中的“业务流程决策树”搭建与数据、模型的关系,形成以场景为核心的“数据模型生态系统”,借助多模态的大模型技术,建构起城市超复杂系统的孪生演进机制。同时,以上海数字孪生城市标识系统、苏州城市信息基础平台(CIM)建设为例,展示“业务流程”与“数据”和“模型”的互动而形成的场景迭代机制探索,展现以场景自主迭代为驱动力的城市发展过程,最终演化为全要素、全周期、全开放的数字孪生城市。The concept of digital
3、twins,since it was proposed,has continued to develop from spacecraft manufacture,industrial products,and electricity to urban science,and gradually rising to the national strategic level in various countries.With the advancement of related practical works,digital twins models are also developing and
4、 maturing in both theory and technology.However,due to the in-depth understanding of the digital twins for cities,practitioners and scholars gradually realize that it is not enough to build digital twin cities by mining various data,and the complexity of cities gives more weight to the data-based mo
5、deling and its interactive mechanism.Therefore,this paper argues that the construction of the operable-oriented digital twins city could start with the different needssuch as people,finances and materialsfound in the city,but focus on limited items,limited goals and limited capabilities.In this way,
6、it explores the scenario system with multiple temporal-spatial dimensions,builds the relationship with data and models with the business process decision tree in the scenarios,forms a data-model ecosystem in which the scenarios play a key role,and constructs the twin evolution mechanism of the urban
7、 ultra-complex system with the assistance of multi-modal large model technology.At the same time,this paper takes the construction of Shanghai Digital Twins City Identification System and Suzhou City Information Modeling Platform(CIM)as examples to show the exploration of the scenario iteration mech
8、anism formed by the interaction between business process and data-model,forming a city development process driven by independent iteration of scenarios,and finally evolving into an all-item,full-cycle,and fully-open digital twins city.数字孪生;决策树;城市信息模型;场景体系digital twins city;decision tree;city informa
9、tion modeling;scenario system文章编号 1673-8985(2023)05-0024-07 中图分类号 TU984 文献标志码 A DOI 10.11982/j.supr.20230505摘 要Abstract关 键 词Key words作者简介田 颖清华大学建筑学院 博士研究生中规院(北京)规划设计有限公司 规划师杨 滔(通信作者)清华大学建筑学院 副教授,博士自然资源部智慧人居环境与空间规划治理技术创新中心 副主任,T党安荣清华大学建筑学院 教授,博士生导师跨专业仿真技术的发展,数字孪生的概念被用于城市学领域,推进实时反馈的城市规划、建设、管理、运营的新模式探讨
10、,其中从宏观到微观的感知能力、从过去到未来的推演能力、从策划到实施的整合能力构成了新型城镇化的智慧赋能路径。随着数字孪生能力在城市应用方面进一步发挥作用,全球各国纷纷高调宣布0 引言数字孪生的概念最初于1970年代由美国宇航局提出,用于航空航天飞行器的模拟仿真,以确保航空安全,并提高运行寿命1。2003年,迈克尔格里夫(Michael Grieves)教授在美国密歇根大学正式提出数字孪生这一术语2。随着物联网、云计算、边缘计算以及*基金项目:国家重点研发计划项目“面向城市治理CIM的理论框架与方法体系研究”(编号2022YFC3800601)资助。数字孪生城市|25 数字孪生推进计划。美国和英
11、国将数字孪生上升为国家战略。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3;美国组建数字孪生联盟,联盟成员进行跨行业协作、学习,并进行应用实践,同时美国工业互联网联盟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。新加坡、德国、法国、澳大利亚等开展数字孪生城市建设。新加坡率先搭建虚拟新加坡,用于城市规划、运维和灾害预测4;法国推进数字孪生巴黎建设,打造数字孪生城市样板,虚拟教堂模型助力修复巴黎圣母院5;澳大利亚建设新南威尔士州空间数字孪生平台,用于环境、交通监测,应急管理和城市规划6。我国也非常重视数字孪生城市发展,中华人民共和国国
12、民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要提出建设数字孪生城市,发改委、自资部、工信部、住建部等从2019年开始持续出台相关政策。虽然各国都意识到数字孪生城市建设的重要性,但城市毕竟是一个复杂的巨系统,除了物质层面的基础外,社会经济因素也是城市系统重要的构成部分,其复杂性与多样性远远超出对航空飞行器或者工业流程的模拟仿真。如何利用大量的城市数据,生成促进城市生产生活的有用信息,培育城市发展的集成智慧,推动人人参与的数字孪生城市建设,成为一个值得深入探讨的议题。本文认为城市的复杂性在于其每个场景都是动态变化的综合过程,涉及自下而上的多元参与方响应及其资源要素配置,以及自上而下的社会
13、经济环境规则约束与引导。在这种意义上,场景就是一种现象,看得见、摸得着、想得到。场景本身在持续迭代,融入事件或业务流程的交互机制,贯穿各自类型的决策环节,整合跨专业的模拟仿真计算,调用多源异构数据,共同构成城市的复杂系统。因此,本文认为数字孪生城市的建构是围绕社会、经济、环境、文化等场景迭代生成,持续重新组织业务流程、决策环节、可视表达、信息传输、仿真计算以及数据治理等,以此推动虚实相生涌现的孪生城市复杂系统发展。1 发展中的数字孪生概念随着应用宽度和广度的变化,数字孪生的内涵也逐渐扩展。诸多学者尝试定义数字孪生不同的发展阶段。埃文斯7将数字孪生分为5个要素阶段(element)。数字孪生开始
14、的最低要素,即要素0被定义为现实捕捉。通过各种方法收集数据,例如测绘、点云、摄影测量、无人机、飞行器等,构建现有的物理资产、竣工图和基本几何设计。要素1指二维地图或三维模型(仅基于对象)。这个阶段的数字孪生仅限于物体的表面和形状,不包括BIM数据或元数据中具体的管理信息。要素2是链接,将要素的各种三维模型连接到动态和多样的数据集,所有的要素被关联和集成。这将减少错误、不确定性和成本,同时提高有效性。要素3包括传感器、物联网(IoT)设备和实时/半实时数据,但数字和物理资产之间只有单向流动。要素4阶段,数字孪生不同部分之间的集成显著发展。数字孪生体可以与其他数字孪生体或资产联系起来。此外,人和机
15、器之间形成双向互动和整合。对于这种集成,传感器技术和物理资产的机械增强至关重要。要素5阶段创建了最高级别的数字孪生,以自主操作和维护系统为代表,实现了全面监督和透明的完全自治和自我管理。迈克尔格里夫8总结数字孪生的发展,提出数字孪生进化的5个阶段。阶段0定义为传统阶段,以蓝图或者计算机草图(例如CAD制图)形式捕捉二维信息,展示设计思想。阶段1为数字孪生时代的开始。2000年后产生了将物理空间信息转移到虚拟空间的巨大转变。在计算机中开发3D模型是一个巨大飞跃,使几何信息完全包含在计算机中,可以从任何角度直观地表示产品。人们能够在计算机空间中操纵虚拟对象,而不必让它们在现实世界中形成物理实体的方
16、案。阶段2为概念阶段,数字孪生基于不同来源,甚至碎片化的数据源创建的实体。构建者使用不同的现有系统来提取数据,并尝试构建不同的模拟视图,确定它们与现实的映射程度。这个阶段采用手动流程从不同来源提取数据,即使是临时的,也可以创建数字孪生视图。阶段3称为复制阶段,该阶段要求拥有技术平台,能够像在概念阶段所做的那样,汇集必要的信息,从而展示真正的物理原型的数字孪生体。包括从设计到运行的全部数据,并且可以通过模拟和预测降低风险,提高绩效,通过平台信息的不断汇聚和壮大,形成价值。阶段4为超前运行阶段,该阶段数字孪生是“智能的”,因为人工智能被用来不断评估数据和做出预测,标志是从一个对用户询问被动做出反应
17、的平台转变为一个不断主动向用户提供信息的平台。从数字孪生不同发展阶段的分析,可以看到数字孪生的能力是不断提升和进步的,本文总结为数字孪生第一阶段为物理系统到数字孪生的仿真阶段;第二阶段为融合多元数据的分析诊断阶段;第三阶段逐渐推动学习预测和决策自治(见图1)。2 数字孪生城市中的有限数据现有的数字孪生城市实践是从数化仿真城市物理环境开始的,包括建筑、道路、桥梁、水系等。例如澳大利亚维多利亚州发布了高度详细、高质量的3D城市模型,覆盖全州20个地区城市,作为开放数据10;在英国,已经开发了地图信息基础设施,以允许地下基础设施所有者与授权用户安全共享现有的地下资产数据11。这种初步的物理世界到网络
18、世界的映射而产生的三维可视化环境,为城市信息的快速获取和基于信息的判断和交流提供了便捷的途径,但这种模式往往忽视了城市内系统的广泛复杂性。图1 数字孪生发展阶段Fig.1 Development stage of digital twins资料来源:参考文献9。26|数字孪生城市 现在创造的数字孪生依然停留在“唯物主义”或“物理主义”阶段,通常基于建筑物、街道和自然环境功能的测量数据,而城市人口和活动往往很难反映和应用12。虽然基于测量传感器和物联网、大数据分析和机器学习的数据驱动方法已经变得相当强大,但城市中有很多事情是无法很好地衡量的。包括测量局限(涉及样本偏差和不确定性)、计算机的计算极
19、限(如NP难计算问题)、数据分析问题(例如模型构建中的“过度拟合”等),以及常见的机器学习方法中的“黑箱算法”,其算法背后的因果关系难以明晰。因此,更多的数据不一定有助于更深入地全面了解城市,反而会导致数字孪生和社会系统中出现问题。在建设数字孪生城市时,并不是越多的数据就越有用,而是应该换种思维,从应用需求出发,打造“需要的全量”城市数据。因而,根据不同场景形成的决策树(决策流程),如磁力一般吸引相应的数据和模型,构成不断迭代的数据、模型和流程生态系统。与数据驱动的数字孪生相比,更应探索多元场景,这些场景可能超越现有和过去的数据,考虑城市中人、财、物、事等不同方面的需求,搭建起物质环境和社会经
20、济系统的桥梁。3 以场景迭代引导面向城市系统的数字孪生一方面,数字孪生城市的建设需要建立可拓展的弹性系统,应对城市复杂的形势变化,让数据可用于城市政府、企业和市民的决策,并且服务于城市在目标领域的决策,从而形成数字孪生城市基底(即图2中的场景矩阵)。另一方面,数字孪生城市的建设需要持续更新整合社会经济环境的三维城市模型,并扩展人机交互的方式,通过数据集成管理、模型建构,提升数据的价值。场景本身为数据采集和模型构建提供了基础性牵引,以此来推动数据的重组以及搭建不同模型之间的参数联系;数据的融合或模型的迭代又构成多层场景的学习过程。正如东京数字孪生城市建设方案中提出,首先推动服务对象和不同目标领域
21、的扩展,形成宽阔的基底支撑,然后通过提升数据精度、质量和模型能力,提升数据的价值。这个过程将真实世界中的人、事、物抽象为数字世界中的知识,并在真实的空间场景中得以再生产,加速知识的迭代,孕育出人机互动的智慧。(1)以场景为基础的数据生态系统。围绕场景构建数据生态,已经成为数据汇聚和融合的新趋势。以应用场景为载体,集聚城市多源数据,包括基础地理数据、城市动态数据、经验知识数据等,建立数字孪生城市的数据底座,通过场景为引导进而向数据生态体系发展,以城市需求为导向引导数据生态具有自组织效应,在场景的多源数据交互作用下,自动更新并产生新的数据,从而创造新数据价值。(2)以场景为引导的模型生态系统。复杂
22、系统的特征是动态而非静态,是概率活动而非确定性行为,因此,根据模型及其各自的参数调整,可以对未来不同场景的城市发展情况进行预测13。数字孪生城市的模型体系目标是模拟真实城市状态并进行预测,以某种形式对系统中所求解问题的本质属性进行描述,用以揭示系统中所求问题及其变化规律14。在数据生态系统支撑下,形成服务不同场景的综合模型,如水文分析、可视性分析、日照分析、视觉景观分析等,并且模型与场景形成松耦合关系,不同的基础算子组合形成服务不同应用场景的模型。(3)以场景中的业务流程决策树搭建与数据、模型的关系。不同场景的应用涉及不同的决策树链条。一是指不同部门的决策流程共同构成的综合决策条线,一般指行政
23、审批流程,如建设项目审批流程。二是指城市管理决策中关键要素构成的链条,即为解决某个具体问题所需的行政与企业等各方的决策关键点构成的“树状图”,如人才公寓的审核发放、更新资金的核算。通过场景决策树的梳理可以明确不同流程中涉及的数据需求以及需要的模型算法,从而以需求为导向构建数据和模型的关系。4 上海数字孪生城市标识系统实践案例在数字孪生城市的实践推进中,数据汇聚难、关联难、计算难等问题成为制约发展的关键性技术瓶颈。城市空间数据本身存在时空描述多样性的问题,现有GIS、BIM数据及各类人文地理数据难以融合统一;城市中各种对象事物活动数据更是纷繁复杂、来源广泛、描述格式多样。从数据组织层面看,经典面
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