数字工程 | 剑桥大学：数字孪生助力可持续城市发展：作用、挑战与方向

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DIGITAL TWIN

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Reflecting city digital twins (CDTs) for sustainable urban development: Roles, challenges and directions

Qian-Cheng Wang ^a, Maoran Sun ^b, Xuan Liu ^c *, Fei Tao ^d e, Dujuan Yang ^c, Ronita Bardhan ^b

a Department of Land Economy, University of Cambridge, Cambridge, CB3 9EP, United Kingdom

b Department of Architecture, University of Cambridge, Cambridge, CB2 1PX, United Kingdom

c Department of the Built Environment, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, 5600 MB, the Netherlands

d Digital Twin International Research Center, International Institute for Interdisciplinary and Frontiers, Beihang University, Beijing, 100191, China

e School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China

摘要

城市数字孪生（CDTs）正逐渐成为可持续城市发展的有力工具，其可为城市提供数字化呈现形式，从而实现监测、分析以及决策制定。本文探讨了城市数字孪生在城市治理中的作用、面临的挑战以及未来发展方向。我们明确了城市数字孪生的四个关键功能特性，即异构数据整合、多系统交互、动态变化预测以及与实体城市运营的双向交互。基于这些特性，我们提出了一个综合性的系统架构，该架构通过七个相互关联的层级，将城市数字孪生的实体、技术以及治理等方面衔接起来。这项研究揭示了在城市数字孪生发展过程中观察到的主要挑战，并提出了相应的战略视角。这些研究成果有助于丰富有关智能城市治理的讨论内容，并为城市数字孪生的实施提供了实用的见解。

城市数字孪生，城市治理，数据整合，多系统交互，可持续城市发展

Fig. 2. A general system architecture of CDT.

研究背景：

1. 研究问题：城市数字孪生体（CDTs）作为城市模拟模型，如何在可持续城市治理中发挥作用？它们在发展和应用中面临哪些挑战，未来的发展方向是什么？

2. 研究难点：CDTs在城市治理中的应用需要处理复杂的异构数据集成、多系统交互、动态变化预测以及与物理城市操作的双向交互。这些功能特征要求CDTs具备跨学科理论支持、复杂的系统模拟和多源数据集成能力。此外，CDTs需要管理更复杂的数据异质性，并且要适应更广泛的利害关系人，这可能对弱势群体产生不成比例的影响。

3. 文献综述：文章回顾了数字孪生体的定义及其在制造业、航空航天、医疗保健、农业和能源管理等领域的应用。同时，文章也探讨了城市模型和城市分析在城市研究中的兴起，以及物联网（IoT）、大数据和人工智能（AI）等新技术如何使城市规模模型能够捕捉城市动态和复杂性，从而使得CDTs的发展成为可能。

城市数字孪生体的功能特性

1. 异构数据集成：城市数字孪生体（CDTs）需要处理来自多个来源的复杂、异构数据。数据融合技术使得不同来源和类型的数据能够被整合和分析，揭示数据之间的相互关系和依赖性，为决策模型提供坚实基础。

2. 多系统交互：城市由多个相互连接的系统组成，如建筑环境、交通、能源和工业生产。CDTs能够捕捉这些复杂系统的交互作用，帮助决策者理解不同部门决策的整体效果，促进政策回溯和跨部门政策组合的制定。

3. 动态变化预测：CDTs能够进行多维度和多场景模拟，为物理实体提供准确和动态的数字表示。与传统城市模型依赖于历史数据不同，CDTs可以整合动态数据源，自动更新数字孪生模型，有助于捕捉城市环境的时间变化。

4. 双向交互：双向交互是CDTs的另一重要功能特性，它确保物理世界的变化能够准确反映在数字模型中，同时数字模型中的见解可以指导和影响物理操作。这种反馈循环有助于迭代改进和精细化城市治理策略。

城市数字孪生体的系统架构

1. 治理方面：代表城市决策过程和受这些决策影响的利益相关者。包括三个层次：发展目标层、决策层和利益相关者层。发展目标层涵盖城市在不同领域的目标，决策层代表城市发展的决策过程，利益相关者层包括参与城市决策过程的各方。

2. 技术方面：代表用于开发CDTs的技术、数据和模型，包括模型层、数据管理层和软硬件技术层。模型层包括用于CDTs开发的各种模型和地理信息系统平台，数据管理层整合数据管理过程，软硬件技术层包括实现CDTs所需的所有软件和硬件技术。

3. 物理方面：代表整个城市环境的物理操作，是整个模型的数据来源。包括城市物理层，涵盖从城市环境中收集数据的各个方面，不仅包括物理设施和基础设施，还包括社会、经济、人类和环境元素。

挑战与反思

1. 数据集成与互操作性：城市系统的复杂性导致数据孤岛和系统间互操作性降低，给CDTs的发展带来挑战。解决这些挑战需要数据的标准化、集成和有效使用。CDTs应管理多种数据源、格式和分辨率，并处理数据集之间的相互关系以促进有效数据集成。

2. 联合城市部门：城市代表了由多个相互连接的部门组成的复杂系统。现有城市框架主要在孤立的学科领域内发展，限制了捕捉城市系统内部复杂多级互动的能力。CDTs的复杂性还因不同部门的目标和战略优先级而加剧。

3. 社会正义与公平：CDTs的发展展示了提高城市管理和提供服务效率的潜力，但也引发了关于社会正义和公平的担忧。隐私安全和包容性是CDTs应用中需要考虑的关键问题。

CDTs在城市可持续性中的应用

1. 技术革新：数据集成在实现可持续导向的CDTs中扮演重要角色。集成异构数据的能力增强了AI分析、深度学习、可再生能源模型和气候适应模拟等先进技术的潜力。

2. 跨部门整合：通过整合不同部门的数据和模型，CDTs能够识别协同效应，并促进同时考虑环境、社会和经济目标的政策制定。加强可持续导向的CDTs中的跨部门整合有助于城市实现与可持续发展目标（SDGs）一致的平衡和公正过渡。

3. 包容性多利益相关者合作：未来的CDTs可能会从与地方政府、企业和公民的参与中受益。这种协作方法有助于确保CDTs能够解决多样化的城市需求，同时促进社会包容性和环境正义。

总体结论

1. 技术与数据集成创新：为了支持智能和可持续的城市决策，CDTs需要继续在技术与数据集成方面进行创新。集成异构数据的能力增强了先进技术的潜力，如AI分析、深度学习、可再生能源模型和气候适应模拟。

2. 跨部门整合：通过整合不同部门的数据和模型，CDTs能够识别协同效应，并促进同时考虑环境、社会和经济目标的政策制定。加强可持续导向的CDTs中的跨部门整合有助于城市实现与可持续发展目标（SDGs）一致的平衡和公正过渡。

3. 伦理与正义治理：为了确保CDTs在促进社会包容性和环境正义方面发挥积极作用，需要在伦理和正义治理方面进行持续创新。通过与实际需求对齐的发展方法，城市可以更有效地解决多样化的城市挑战，同时促进社会包容性和环境正义。

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