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数字孪生智慧城市技术方案

发布时间:2022-08-01

编辑人:灵图互动

阅读量:324

1. 需求背景

1.1 政策导向层面。

国家将数字化作为推动经济社会发展重要的战略手段,《中华人民共和国国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》中明确探索建设数字孪生城市,推进城市数据大脑建设,加快数字化发展建设数字中国。同时住建部、发改委、自然资源部、工信部、网信办等均发布相关政策,鼓励数字孪生城市的发展。

1.2 企业支撑层面。

数字孪生城市理念提出后受到政府和产业界的高度关注和认同,各地对数字孪生城市规划和建设的需求非常强烈,企业纷纷入局数字孪生城市建设,包括运营商、地理信息与测绘、BIM、建模仿真、集成商、互联网企业、大数据厂商、硬件厂商等,集结各领域优秀企业,共同建设数字孪生城市。

1.3 城市建设需求。

新冠疫情防控、洪涝灾害充分暴露出我国城市治理还存在诸多短板和弱项,包括城市风险预警预测滞后、突发事件应急响应迟钝、资源统筹协调能力不足等,将全周期管理意识落实到城市治理的具体实践中还有很多现实困难,需要解决目前还存在的技术应用割裂、数据碎片化分布、治理协同难以达成等问题。如何通过数字孪生技术,构建韧性城市,是当前亟需解决的问题。

2. 数字孪生智慧城市功能架构

基于云计算、大数据、人工智能、物联网新一代信息技术构建的数字孪生智慧城市开放创新和运营平台,其深度整合汇集政府数据、设备感知数据、历史统计数据、GIS数据、行为事件、宏观经济等人、事、物数据等海量、多源、异构数据,开展数据融合计算,完成数据融合、智能感知、业务联动处置闭环,实现城市运行感知、公共资源配置、宏观决策指挥、事件预测预警等功能,完成对城市可视、可监、可控的闭环控制。并基于统一的标准和规范,积累完整的城市大数据资产,支撑城市管理、生态环保、安全保障、应急管理、公共服务、产业发展等各领域的数字化转型升级,辅助城市管理者实现从规划-建设-管理运维的城市全生命周期体检评估,有利于提升城市精细化治理水平,提升政府管理能力。

架构图.jpg

数字李生城市整体架构

2.1 基础设施

汇聚城市多维时空数据,包含政府热线、网格巡查、设备感知、专业数据及外部数据。

2.2 数据资源

对原始数据如矢量数据、栅格数据、BIM模型数据、点云数据、人工建模数据等静态数据,IoT感知数据、业务运行数据、仿真算法数据等动态数据。进行聚合、质量管理、数据清洗,形成不同结构化的主题数据库,提供基础计算能力。

2.3 通用能力

又称平台支撑层,包含城市骨架、空间服务与行为运控,城市骨架,供包括应用代码、SDK、操作系统以及API在内的IT组件,借助微服务组建及平台开发工具,构建UBD数字孪生底座、可视化平台、场景编辑平台、业务仿真平台及业务开发平台,同时,用户可使用工具集自定义数字孪生体。融合算法模型,向下接通数据,向上支撑业务应用。

2.4 行业应用

为数字生平台应用提供赋能,一方面为数字孪生行业应用业务系统提供功能扩展接口,行业应用,如智慧城市、智慧园区、智慧水务、智慧交通、智能汽车、智能制造、智能港口等行业。另一方面实现运行、管理、预警应急等协同工作机制,并提供创新性的业务应用。

2.5 互动

通过运营大屏、会商中屏、巡检小屏完成对数字孪生平台的可视化呈现。

3. 数字孪生智慧城市核心价值

3.1 促进多源数据互通融合

汇聚城市多源异构数据,包含由地理矢量数据、模型数据、BIM 数据等为主的基础数据,以及城市各业务涉及的专题数据,形成可复用的、庞大的数据资产库,解决数据碎片化、数据不完整、格式不一致、数据孤岛等问题,通过精准的“数据反哺”,为数据驱动城市运行提供基础。

3.2 建设市全生命周期管理体系

通过构建城市规划、建设、管理、运营全生命周期管理体系,实现一张蓝图绘到底、干到底、管到底:一张蓝图绘到底,支撑多规合一的规建业务,实现多要素的静态场景和图层的管理:一张蓝图干到底,支持动态引入制定模型,实现城市-系统同步更新,多精度场景贴近现实:一张蓝图管到底,支撑城市综合治理业务,实现数据驱动静态场景、动态场景,映射现实世界。在这一蓝图的基础上,围绕人民群众最关心的问题,开展大城市治理,像““绣花”般精细,像钉钉子般务实卖力,形成有效的超大城市的治理体系靠的是精细化管理水平。

3.3 打造多方建设的创新模式

城市本身是一个知识集成、技术集成、数据集成、算法集成、工具集成、应用集成的复杂巨系统,因此必须有强有力的产业生态紧密协作,对零散的应用平台进行集成和升级,通过政府、企业、社会合作构建产业生态,打造集约化平台,用科技产业发展带动技术进步,推动整个社会参与城市治理服务、数字经济发展,实现公共资源高效调配,城市事件精准处置。

4. 数字孪生智慧城市关键技术

4.1 多源数据融合技术

以GIS数据、IoT数据、BIM数据、公共专题数据、行业专题数据、互联网数据等海量异构多维时空数据为数据源,利用机器学习、深度学习算法,对时空大数据进行自动识别、数据挖掘及三维重建,能够为数据赋予空间特性及用途,构建涵盖地上地下、室内室外、二三维一体化的全息、高清的数字空间。同时,构建时空数据库,为数据设计统一定义、存储、索引及服务机制,形成TB级数据集、分布式集群管理,实现数据统一接入、交换和高效共享,构建全要素数据体系。为城市提供完整统一的三维数字底板。数字孪生系统包含全要素场景衍生数据(DEM、DOM、矢量、倾斜摄影、BIM、激光点云、人工模型等)、行业数据(城市、交通、航空、码头、医疗、工地、能源、生态、水务等)、物联感知数据(智能手机、可穿戴设备、传感器等)等多种数据。

多源数据融合技术

全要素场景数据处理

全要素场景数据处理

4.2 多尺度建模技术

以应用场景为导向,基于不同精度标准还原较大规模城市及区域场景,能够实现大规模环境下的多尺度建模。融合倾斜摄影、激光点云数据、GIS基础数据、IoT数据及其他业务数据,匹配不同尺度与不同颗粒度数据,生成多尺度数据融合标准,以此标准为依据,自定义不同层级呈现的数据主题,完成人、事、地、物全要素的多尺度建模,实现物理空间与数字空间的分层次映射。同时基于深度学习技术,对点云进行语义分割,进行多种场景下的事件检测、事件相关元素以及事件间的关系抽取,再进一步做单体的语义建模,形成三维语义模型,将模型赋予灵魂。

4.3 三维可视化技术

三维场景高效可视化技术是基于游戏引擎、3DGIS技术、混合现实技术,多层次实时渲染复杂三维场景,从宏观的城市场景到精细局部的微观细节,支持三维场景全域可远观、可漫游,观察距离从32千米到1米,实现对空间地理数据的可视化表达,对物理场景进行1:1还原,实现地上地下一体化、室内室外一体化、静态动态一体化。地上地下一体化基于地形挖开和侧面剖切的方式,对地下空间进行展示浏览的可视化功能。支持将地下地质模型、水体模型等上升到地表独立进行可视化查看,使地上地下三维场景既可以一体化展示,也可以独立化展示。室内室外一体化基于游戏引整的流式关卡加载技术,快速高效地实现由室外至室内的一体化浏览。静态动态一体化在大范围静态三维场景下,支持人流、车流等各类智能交通体的动态模型可视化。

5. 数字孪生智慧城市应用场景

5.1 城市综合治理

数字孪生城市通过对各类城市基础设施、电力系统、生态环境等元素的模拟,建立起物理世界和数字世界的映射和交互平台,打破传统智慧城市建设领域中条块化的建设和管理模式,为城市综合治理提供城市运行全貌的实时监测和展示中心。在此基础上形成跨区域、跨层级、跨部门的城市协同管理新思路,充分利用政务网络、数据交换平台和现代信息技术手段,发挥信息系统的监测甄别能力、业务操作引导能力、信息透明能力、协同支持能力和决策支持能力,实现城市问题的快速发现、精准定位和智能决策,提高城市公共资源的管理和配置效率,为决策者提供城市全局态势的感知工具和指挥调度的平台。

数字孪生城市综合理应场景

数字孪生城市综合理应场景

5.2 城市规划建设

城市信息模型通过对城市物理空间中的地形、建筑、基础设施等对象进行数字化表达,并以三维空间模型为载体关联城市中各类社会经济和物联感知设备的监测数据,以此为基础为城市规划和建设提供有机综合平台,实现城市规划建设工作的“数据化、信息化、流程化”。统一的城市信息模型将原本分散的不同层级的总体规划,城乡规划等业务系统进行整合,为国土空间规划的融合统一提供信息化支撑,实现信息化层面上的“多规合一”,强化国土空间规划对各专项规划的指导约束作用,解决各级各类空间规划在支撑城镇化快速发展过程中出现的部分内容重叠冲突,审批流程复杂、周期过长,地方规划朝令夕改等问题。通过在城市信息模型上模拟仿真和虚拟规划,提前验证规划方案的可靠性和合理性,在早期阶段对城市规划方案进行比选和验证,以更低的成本对城市规划进行定性和定量的分析和评估,实现对城市开发建设的规划、设计、施工、运维和管理的综合管控,保证城市规划方案实现土地综合效益的最大化。

数字孪生城市规划建设应用场景

数字孪生城市规划建设应用场景

5.3 城市交通管理

基于数字孪生城市的数字空间,结合大数据采集的交通信息和高精度地图,对城市交通进行模型建设和仿真模拟,对城市路网提出分析评价和优化,从而解决城市道路的通行问题。可在数字弯生空间中依据交通行为特征和规则,判断推演交通流的变化情况,对交通管理形成科学预判。宏观上,数字孪生可实现交通态势协同感知、红绿灯动态配时、交通流量统计、路口拥堵报警等功能,通过将城市中的物理基础设施、信息基础设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来,对数据进行收集、清洗、存储和标准化,基于融合数据建模实现城市交通的智能预测和决策,赋能智慧交通、智慧城市。微观上,数字孪生可实现交通突发事件的检测和报警,为驾驶车辆提供道路基础设施静态信息及运营动态信息,保障和提升驾驶汽车安全性。

数字孪生城市交通管理应用场景

数字孪生城市交通管理应用场景

6. 典型案例

6.1 数字生助力区时空信息管理

6.1.1 应用背景

为把握新一轮的信息技术变革和数字化发展趋势,深化实施数字经济战略,北京CBD要求立足于数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化,充分利用城市的海量数据,建设城市数字孪生全要素数据资源体系,为数字经济高质量发展、企业数字化转型、数字化生态打造、城市治理精细化赋能。

6.1.2 方案简介

一是数字孪生精细化。超高精度还原中心区重点楼宇,高精度还原7平方公里CBD中心区,中精度还原84平方公里CBD功能区,完成地面建筑、道路、绿化、水域、地下管网等要素的1:1还原。利用三维场景结合动效,POI打点,区域高亮,路径特效,富文本内容呈现等方式对三维场景内北京CBD区域的数据资源进行物理实体的属性展示和分析呈现。引入各类先进技术和算法。在数字孪生城市底板的基础上实现如“一桥:国贸桥数字孪生视频融合应用”“一路:高精还原示范路段仿真”、“一楼:智慧楼宇智能化管理示范”、“一管网:地下数字孪生示范管廊可视化管理”等的细化模型呈现。通过土地利用、城市生长、资产配置,动态展现城市生长脉搏。

数字李生精细化城市还原

数字李生精细化城市还原

二是区域经济透视化。通过展现产业结构和宏观经济指标,把控产业发展趋势。基建领域,全面展现作为经济载体的写字楼和园区等服务设施的分布和等级信息,包括商业、酒店、剧院、便利店、咖啡店、书店、艺术空间等商业规划设施的展示。企业视角通过个性化专题展示显示世界500强、上市公司、独角兽企业、总部企业、跨国公司地区总部企业、外资企业、功能性企业,精准定位各行业领头羊。

三是风险预警可控化。详细展现优秀企业分布。对风险楼宇与企业进行预警,

通过信用数据分析展示高风险企业、经营异常企业、行政处罚企业、黑名单企业、红名单企业、重点监测企业等数据,为未来深度的全球分析、京津冀地区分析、北京市内分析乃至楼宇自身的分析等多维度多视角分析提供参考。

风险预警可视化

风险预警可视化

6.3 建设意义

整合海量、多源、异构结构化数据和非结构化数据,推进数据融合,建设智慧城市体系,构建部门协同机制,建立企业信用监管机制,优化企业信用体系,形成北京CBD版的“新基建”,成为了中国CBD联盟首个搭建数字孪生系统,打造全国数字化基建和数字经济发展样板。


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