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“数据变革”,一个数字孪生城市面临的系统性挑战

发表于 2021-3-5 17:40
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摘要: 数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,是城市智能化、运营可持续化的先进模式。然而,面对当前城市管理中的众多挑 ...

数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变,在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的一条新兴技术路径,是城市智能化、运营可持续化的先进模式。然而,面对当前城市管理中的众多挑战,如何突破传统智慧城市的禁锢,逐步转变升级为“数字孪生城市”呢?优锘ThingJS来给你支支招。

数字孪生城市的核心就是模型和数据,建立完善的数字模型是重要的起点。而对于当前传统智慧城市建设的应用,其各领域仍有数据割裂,今天就来对比一下实现数字孪生城市前后的异同。

实现前:各领域数据割裂,现有智慧城市存在技术补丁

我们认为,一般城市至少存在三张底图,即住房与城乡建设系统推进的城市信息模型平台,自然资源与国土规划主导的时空大数据平台,公安政法条线依托进行城市安全和综合治理的城市底图。每个底图自成体系,一般仅支撑本系统内应用,无法随需、随时支撑其他部门调用,且数积淀已久,难以放弃也难以整合。

实现后:完善数字模型,采集越来越多的城市治理数据

城市信息模型(CIM)基于数字孪生技术而生,包含了建筑信息、地理信息、新型街景、实景三维等方面的要素。其核心围绕全域数据端到端管理运营,包括数据采集、接入、治理、融合、轻量化、可视化、应用。优锘ThingJS提供3D城市应用模板,从可视化角度一目了然城市资源数据(如下图)。总而言之,可视化有助于业务决策和人类理解,支撑集成多种应用。

北京东城区教育可视化

更多资料请查看3D城市列表:https://www.thingjs.com/guide/speedcityshow

实际上,在数字孪生工具和平台建设方面,当前的工具和平台大多侧重某些特定的方面,缺乏系统性考量。但是打造城市规划、建设和管理全过程可视化,采集城市“脉搏”数据,反映城市实时运行状态,提供面向信息资源共享、整合、有效利用和跨部门业务协同的根源性解决方案,数据孪生技术大有可为。

数字孪生城市也是城市信息化建设不断发展的产物,是城市信息化发展的高阶阶段。与物理城市相对应的数字孪生城市,充分利用前期形成的城市全域大数据,为城市综合决策、智能管理、全局优化等提供平台、工具与手段。

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