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数字孪生推动智慧城市高质量发展,智慧城市不

时间:2019-11-22 08:14来源:www.3559.com
随着我国进入转型升级的发展阶段,城市发展建设面临更高的质量要求,应用大数据、人工智能、虚拟现实等信息化技术,辅助城市的管理决策,成为广泛共识,但所谓的"智慧城市"是

随着我国进入转型升级的发展阶段,城市发展建设面临更高的质量要求,应用大数据、人工智能、虚拟现实等信息化技术,辅助城市的管理决策,成为广泛共识,但所谓的"智慧城市"是否就是相关技术的简单堆砌,技术背后是否存在更加深层次的运行逻辑?

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中国水务行业正快速向智慧领域升级,依托云计算、大数据、物联网等平台,实现全行业的智慧化变革。

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数字孪生城市运行机理

目前,深圳市、福州市和嘉兴市三市已正式向国家互联网信息办申报创建新型智慧城市标杆市。

正在此间进行的第十二届中国城镇水务发展国际研讨会与新技术设备博览会上,智慧水务成为全场关注焦点,水务行业从供水、节水、污水处理到水环境整治各环节,全面搭上科技快车。

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www.3559.com ,随着国家治理体系和治理能力现代化的不断推进,随着“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念的全面贯彻,城市被赋予了新的内涵,对智慧城市建设提出了新的要求。国家互联网信息办在全面调查和摸清全国智慧城市建设情况的基础上,面对智慧城市建设遇到的新挑战和新要求,提出了新型智慧城市的概念,并且牵头组织国家发改委等26个部委联合推动新型智慧城市建设。

在水源保护环节,智慧水务有发挥舞台。中国工程院院士、中国科学院生态环境研究中心研究员、中国城市科学研究会副理事长曲久辉说,对水源地保护要精准管控,利用遥感、云计算、大数据等新的技术,实现信息化的流域管理和决策知识系统,实现多元的水源地保护和管理。

城市是一个复杂巨系统,很大程度上无法完全精细解读,技术必须在深刻理解城市运行规律的基础上寻求合理解决路径。

数字孪生城市技术体系框架

新型智慧城市是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共融共享、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标,通过体系规划、信息主导、改革创新,推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进,实现国家与城市协调发展。

在供水环节,智慧水务已从小而散的分散式平台发展到大型云平台。中国生态城市研究院智慧水务中心技术研发部经理李瑞华介绍,正在建设的国家级服务平台采用阿里巴巴“飞天”分布式互联网架构,可从云数据库、弹性云、大数据平台等多维度满足系统每秒几百万甚至几亿级别瞬间爆发式用户访问。供水企业可极大降低建设投资,减少运营管理复杂、人才缺乏等困难,数据资源可以统一管理、分析和处理。

城市内部按照人的活动参与多少分为两类系统:一类是大量的自封闭技术系统,如给水、排水、供热、供电、供气等所有能联网、联线的工程性支撑系统,一类是有大量人为因素影响的复杂巨系统,如交通、环境、产业等难以完全量化的城市运行系统。基于两类系统的不同基础特征,需要采取不同的"智慧化"路径。

全球物联网、5G、人工智能、无人驾驶、虚拟现实、深度学习等技术研发和产业化加速突破,掀起数字化网络化智能化新一轮浪潮。同时,智慧城市实施进程不断加快,实施内容持续深入,其发展理念、推进模式和技术体系不断更新和演进,建设虚拟服务现实、数据驱动治理、智能定义一切的数字孪生城市将成为智慧城市的重要趋势。

新型智慧城市建设的核心要素可以概括为“六个一”系统工程。

上海凯泉泵业有限公司董事长兼总裁林凯文介绍,未来水泵发展将进入互联网 泵房智慧管理接入时代,通过智慧云平台提供二次泵房的接入和管理,在设备上增加探头并对传感器增加智慧泵概念,会对泵进行高效匹配,实现全生命周期的管理。

自封闭工程性支撑系统,基于信息技术,实现完全自动化

数字孪生城市

一是构建一个开放的体系架构。新型智慧城市是一个复杂巨系统,需要遵循体系建设规律,运用系统工程方法,构建开放的体系架构,通过“强化共用、整合通用、开放应用”的思想,指导各类新型智慧城市的建设和发展。

在污水处理上,智能的可视化大数据可供管理者进行决策。北京博汇特环保科技股份有限公司设计总监迟金宝介绍,智慧水厂与污水处理结合可通过对污水厂的大数据分析,为其提供预测性检修维护计划,实现建模导引并优化运行参数,实现节能降耗的目标。

工程性支撑系统由于本身能够精准量化、统一规制,并且自封闭循环,因此不管它的枝枝节节深入到什么层面,相对来说仍然是个简单系统,可以通过信息化手段,实现数据精细采集、精准监控和实时分析、反馈、调节,即"智慧"全自动化。

建设条件日益成熟

二是构建共性基础“一张网”。为了实现城市的精确感知、信息系统的互联互通和惠民服务的无处不在,要构建一张天地一体化的城市信息服务栅格网,夯实新型智慧城市建设的基础。

北控水务集团有限公司运营总监兼运营中心总经理刘伟岩说,该集团在国内外的317座水厂开展智慧水务升级,以“北控智慧水务云”为核心,利用大数据分析和人工智能等技术,开发包括污水、供水、水环境及村镇水务等各业态、全方位的智慧水务系统。目前通过远程控制已运行4座“无人值守水厂”,通过建立虚拟的“数字双胞胎”水厂,对在营水厂的复杂环境进行模拟。

复杂城市运行系统,基于大数据为支撑的集总效应判断,实现人机交互下的决策支撑

——信息通信技术在城市中成熟应用

三是建立一个通用功能平台。为有效管理城市基础信息资源,提高系统的使用效率,要构建一个通用功能平台,实现各类信息资源的调度管理和服务化封装,进而支撑城市管理与公共服务的智慧化。

信息化建设对城市治水亦有积极作用。海口市水务局副局长孙副林说,该市将所有水体纳入信息化建设,对全河道资料进行整理做基础数据支撑,对正在整治的水体进行实时监管,建立河长制 12345政务服务热线 网格员巡查的共同进行治理模式。他介绍,海口市从6月至今受理围绕水体办件2406宗,通过大数据进行问题的分类统计,成为政府着力解决的基本方向,未来将对水体断面实时监控和数据汇总,点对点解决水体治理问题。

城市是一个复杂巨系统,在很大程度上无法精细解读。它注重的是大数据为支撑的集总效应判断。对于城市中的众多复杂系统来说,以异构融合的多维时空数据为纽带,构筑跨学科的大数据运算平台,来支撑尽可能多的点状的应用,实现对系统间集总效应的耦合分析,进而进行情景模拟,为治理决策提供支撑,这是其实现"智慧"的正确路径。

近年来,云计算平台已成城市重要基础设施,政府、企业乃至个人广泛使用;大数据成为城市重要资产、战略资源,基于大数据分析的智能决策应用不断涌现;物联网推动万物互联成为现实,广泛应用于城市治理领域的感知监测、数据采集等;互联网成为公众获取城市生活服务的重要优先渠道,也是延伸服务的重要手段;基于深度学习的人工智能应用可精准预测城市问题,极大地提升市民体验。

四是建立一个数据体系。海量数据是新型智慧城市的特有产物,要建立一个开放共享的数据体系,通过对数据的规范整编和融合共用,实现并形成数据的“总和”,进而有效提高决策支持数据的生产与运用,进一步提升城市治理的科学性和智能化水平。

盈峰环境科技集团股份有限公司技术总工金必慧指出,在水环境建设中,要统筹协调政府服务、水务企业、集成服务商、感知集成商、大数据建设集成商,还要注意信息数据共享的安全性问题。

对于复杂系统,简单的数据罗列和逻辑判断难以精确描述其运行规律,需要在对既有城市发展模型的深入理解的基础上,实现数据的智能化、全链条深度应用,这也恰恰是现在所有的以IT为核心的数据公司,最缺乏的一环,因为他们不了解城市运行的规律,又缺乏与相关领域专家、资源的合作途径。

——数字孪生技术应用向城市广泛渗透

五是建立一个高效的运行指挥中心。为更好对城市的市政设施、公共安全、生态环境、宏观经济、民生民意等状况有效掌握和管理,需要构建新型智慧城市统一的运行中心,实现城市资源的汇聚共享和跨部门的协调联动,为城市高效精准管理和安全可靠运行提供支撑。

国务院参事、住房和城乡建设部原副部长、国际水协中国委员会主席仇保兴建议,未来中国应加强城市水务的微调控,利用信息化促进城市水务的绿色转型,这种建设模式可通过传统的网格化管理到公共信息平台,再通过大数据、互联网、人工智能使系统不断升级。

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数字孪生技术应用最早起源于工业领域,尤其是飞机、火车发动机等高端制造领域,对产品、产线和工艺等进行数字仿真、实时跟踪,研发周期大幅缩减,生产成本大幅降低,形成多设备互联、协同和优化的建设模式。当前,数字孪生技术应用已逐步向建筑、医疗、城市管理等领域渗透,依托BIM模型完成建筑物的龙骨、结构以及风水电等设计,实现建筑物各类资源的优化、应急方案预演以及建筑群间资源优化配置。达索公司开发的3DEXPERIENCity平台实现城市规划布局、管网以及气象的数字孪生,使得城市应急处置效率提升30%,城市拥堵率降低25%。

六是建立一套统一的标准体系。标准化是新型智慧城市规范、有序、健康发展的重要保证,需要通过政府主导,结合各城市特色,分类规划建设内容及核心要素,建立健全涵盖“建设、改革、评价”三方面内容的标准体系。

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——技术融合与数据积淀不断推动城市创新发展

据了解,新型智慧城市建设的方式是:分类分级、标杆引领和标准建设。

必须以空间数据为核心来搭建统一平台,基于全三维化的地理信息系统,构建"智慧城市"运行的基准平台

分布式计算、4G/5G通信、大规模数据并行处理、深度学习等技术,与3D建模、高精度地图、模拟仿真、虚拟现实、智能控制等数字孪生相关技术有机耦合加快集成,推动在数字空间中建设同步运行的数字孪生城市成为可能。此外,经过近十年智慧城市建设,城市传感器随处可见,城市智能终端广泛部署,城市体征运行数据大量汇聚积淀,城市画像日益清晰,跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据资源加速有序融合,基于海量多维数据分析的智能应用不断涌现,智慧城市建设正处于量变到质变关键时期。

 

时空关系是所有判断要素中最核心的,是治理平台的基准。基于空间坐标,其他信息才有真实意义,才能真正在决策过程中发挥效力,这一理念已经在全球范围内形成广泛共识。所有城市治理的底层平台必须以土地和建筑信息为核心,相关属性信息、感知信息都是基于空间信息叠加的。由此,基于空间基准平台建立统一的数据采集体系,可以有效抑制重复性投资和碎片化投入。各类数据的采集、分类、整理、筛选、清洗等,都应该在这个体系上完成。

数字孪生城市

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是深度学习自我优化的城市

明确以社会治理而非数据链为核心,建立智慧城市顶层设计

数字孪生城市的核心要义是,在网络数字空间,再造一个与现实物理城市匹配对应的数字城市,通过构建物理城市与数字城市一一对应、协同交互、智能操控的复杂系统,使其与物理城市平行运转,通过虚拟服务现实,数据驱动治理,智能定义一切等运行机制,实现城市全要素数字化和虚拟化、全状态实时化和可视化、城市运行管理协同化智能化,形成物理维度上的实体世界和信息维度上的虚拟世界同生共存、虚实交融的城市发展新模式,是具有深度学习、自我优化能力的城市。

必须明确数据只是后台技术问题。尽管目前还存在不同部门数据格式不一样、体例不一样、属性数据跟图形数据之间关联性不强等一系列技术问题,但这些并不是智慧城市面临的核心难点。很多城市已经实现了将跨部门数据,整合到一个仓库里,建立"数据仓库"。但这些不同部门数据之间的关联关系,数据背后逻辑链条的确定才是政府真正关心的复杂问题。因此,整个系统的搭建必须由城市的管理者主导,基于社会治理的内涵,梳理从宏观治理一直到微观社区治理的完整逻辑链条,而不是在数据层级、数据流的交互这些基础技术层面反复推敲。

全域感知,实现由实到虚。通过部署全域感知体系和各行业领域信息系统平台,采集汇集城市所有静态数据、业务数据、对象数据等表征城市运行的全量数据,在数字空间建立一一映射的数字孪生城市模型平台,并加载城市全量静态和动态数据。

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深度学习,实现自我优化。基于不断汇集的海量数据和数字孪生城市模型平台,运用多维数据分析、机器学习、神经网络、深度学习等算法或技术,运算得出城市资源配置优化方案、城市灾害预测预警模型、城市应急指挥策略等,实现自我优化。

以治理为逻辑,建立统一的数据采集分配机制

智能操控,实现由虚控实。基于以上数字空间得出的优化方案、预警模型、指挥策略等深度学习结论,在数字孪生城市模型平台中,通过传感器远程控制、信息系统功能优化修正等操作,反向作用于物理世界运行的城市,实现动态决策、快速响应和智能操控。

将社会治理中涉及的各类复杂问题,集中到一条的逻辑线上,通过统一智慧基础设施实现智能化的感知、事件应对等。以城市街道公共空间的综合治理问题为例,首先将现有的复杂管控体系进行系统梳理集成,通过有限的信息采集点,实现对整个区域的有效监控和空间的有效利用。在此基础上调整城市治理体系,运用项目审批、财政支持等手段实现城市运行数据的归口采集和统一调配,并进一步建立一整套信息跟踪反馈的智慧管理机制。

更新迭代,实现流程再造。通过深度学习、自我优化后的城市,在新的运行流程、运行规则、运行机制下不断产生和积累新的数据,同时,新智能设备、新技术应用不断更替出现,进而启动新一轮的数字孪生更新迭代,实现城市不断进化的“自生长”发展模式。

从"数据仓库"到"数据联动"到"数据联勤"

数字孪生城市

这不是一个简单的数据架构设计问题。很多城市已经建立了跨部门"数据仓库",但数据之间没有建立逻辑关联,实现"数据融合",其深层次原因是对治理体系缺乏理解。政府的所有政策并不是孤立的,某一政策必然产生多方面的相互影响,治理雾霾可以通过关闭企业落实,但相关的代价是什么?对GDP的影响有多大?税收将承受多少损失?将会产生多少失业人口?这些问题都需要联动分析。

是技术和数据深度融合新模式

进一步,在"数据融合"的基础上,每项部门决策的制定,都需要综合考虑相关部门的数据和工作,从而实现"数据联勤"。单一部门的某项工作与其他部门间是什么关系?相关部门需要同步采取什么措施才能把这一决策落实,同时把这一工作的负效应和外部成本降到最低?最终,在"数据联勤"的基础上,才能够真正实现跨部门的多目标综合决策。

数字孪生城市,是与物理城市一一映射、协同交互、智能操控的虚拟城市,其技术体系框架包含智能终端、泛在网络、支撑平台、应用系统等必要组成要素,并贯穿城市数据的采集、汇聚、整合、分析、应用等全过程环节,是一个技术融合、业务融合和数据融合的复杂系统。

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——全域智能终端的数据采集是数字孪生城市前提

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全域智能终端的数据采集主要涵盖四大基础要素,即数字标识、智能终端、三维模型、地理信息等。其中,数字标识作为城市人、事、物在数字空间的唯一索引,表征城市人、事、物身份信息,用于数字信息和实体之间的精准匹配、建立连接和管理控制;智能终端作为城市运行的信息采集器,用于采集城市所有静态和动态信息;三维模型作为数字空间的信息载体,用于展现城市空间形态;地理信息表征城市人、事、物的位置和位移,主要包括GIS、RS、GPS等。

建立以大数据为支撑的闭环评估反馈机制,不断优化技术路线,解决痛点问题

——极速泛在的城市信息网络是数字孪生城市保障

基于空间数据基础,结合逐步完善的感知系统、数据采集系统,建立智慧平台的闭环评估反馈机制,打开公共的需求通道,从而保证技术能够真正地聚焦于社会治理的痛点和难点问题,而不是为了单纯的技术炫耀,最终建立集成-智能-交互的政府治理科学决策支撑系统。这里,政府将重点关注平台以下几个方面的能力:

极速泛在的城市信息网络主要包括三大接入方式,即城市极速专网、4G/5G移动宽带、NB-IoT/eMTC/LoRa物联网等,形成互为补充、极速互联的网络接入保障。为满足城市安全运行、虚实互动毫秒级响应以及千万级的智能设备的同时接入需求,率先组建城市极速专网,统一集成宽带无线网、宽带有线网、视频网、应急通信网、政务网等,实现极速互联。针对手机、可穿戴设备等移动智能终端主要以4G、5G接入为主,采集城市中人的信息。针对数以亿计的传感器,可通过NB-IoT、eMTC、LoRa等网络实现统一接入。

第一、信息化的感知能力。通过铺设完善地感知性信息基础设施,提升对于城市运行状态地实时感知能力,同时通过信息反馈机制的完善,实现所有的信息点到点的正向、反向可回溯。从而减少政策实施以后的时滞效应,为政策的快速迭代修正奠定基础。

——深度思考的城市信息中枢是数字孪生城市核心

第二、实时监测评估。基于采集、反馈的数据信息,对比社会治理的普遍底线(如公共安全、环境保护、违法犯罪等),一旦突破底线,实时提示报警。由此,实现对于影响社会治理公共底线行为的实时监测评估和预警分析。

深度思考的城市信息中枢主要包括四类重要平台,即数据资源管理平台、数字孪生模型平台、基于深度学习的人工智能算法平台、统一智能操控平台等,共同组成指导数字孪生城市高效运行的信息中枢。数据资源管理平台用于数据整合、处理、分发等;数字孪生模型平台作为数字空间集成载体,集成所有数据资源,展现真实世界运行全貌和细节;基于深度学习的人工智能算法平台用于优化业务流程、资源配置、规划布局等;统一智能操控平台主要用于智能决策指挥、自组织运行、远程操控等。

第三、发展情景模拟。城市以及社会发展一定是非线性或者超线性的,背后有一系列的复杂模型支撑。近年来,随着图形拓扑算法和图形耦合算法的广泛应用,复杂的数理模型逐渐从后台的决策工具转变为前台的公共参与工具。社会发展的情景模拟可以通过计算机媒体直观展示,保证所有内行、外行都可以参与评价,虽然其并不一定了解城市治理背后的复杂逻辑关系。因此,未来的城市发展模型,不仅仅是一种科学工具,而是一种直观展示、公众参与、民主决策的平台。

——高效运行的智能应用系统是数字孪生城市表现

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最终,数字孪生城市要作用于城市治理和民生服务的各个业务环节,推动服务体验智能化、社会治理智慧化。如,通过模拟仿真、动态评估、深度学习城市规划方案效果,实现规划不再走弯路;三维呈现水势、空气动力、雾霾变化等,为城市治理决策提前部署提供依据;通过深度学习个人教育和知识体系,实现自适应式定制化学习;通过交通流量预测,智能疏导和优化信号灯时长。

第四、形成决策运行新闭环。在政府治理决策支撑过程当中,通过整合交互式的反馈评价系统、智能化的参谋咨询系统、集成化的数据情报系统,建立新规则闭环,促进政府治理模式的转变,建设人民满意的政府。围绕精细管理、精准服务、动态监测和高效协同四个服务目标,综合运用大数据分析、人工智能等技术支撑手段,实现多目标综合决策、动态交互、时空融合。

总之,数字孪生城市建设是一个长期而艰巨的任务,随着实施不断深入,其技术体系框架和解决方案将更加清晰,将有力推动城市的高质量发展。

综合来看,城市治理最终是一个决策研讨的过程。大量针对复杂系统的研究都明确得出,城市治理难以线性模拟并通过机器实现所谓的"人工智能"决策。究其根本原因,是价值观、美学、情感等等构建人类社会的最基本的因素都无法量化。"智慧城市"最高效的决策模式是"人机交互研讨",即通过计算机的情景模拟服务人的综合判断,从而实现人机交互、辅助决策。因此,智慧城市不是技术的堆砌;人的价值判断、城市的运行逻辑才是技术背后更加关键的基石。

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