0 引言
“十四五”规划纲要中明确指出，要迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。数字孪生作为数字化技术发展的高级阶段，成为推动城市治理数字化转型的重要组成部分。近年来，北京、上海、广东、浙江等多个省市已经探索数字孪生推动城市治理数字化转型的相关实践。如何更好地依托数字孪生推动城市治理数字化转型，不仅需要在技术上的不断突破，而且在提升城市治理能力及治理效果的实现路径方面也亟待探讨和研究。
1 数字孪生推动城市治理发展的现状
1.1 数字孪生的定义及关键要素
随着大数据、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术迅猛发展和融合运用，数字孪生技术愈发获得关注，应用对象由最初的制造业转向更为广阔的空间，在医疗、交通、安全等城市运行领域开展了应用探索。数字孪生的理念最早由Grieves教授于2002年在美国密歇根大学提出，随后，NASA在2012年首次提出“数字孪生”的概念[1]。目前，数字孪生还没有形成明确的定义，一般认为，数字孪生通过多时空尺度、多物理量、多学科的仿真过程集成，实现物理实体在虚拟信息空间的全生命过程镜像映射[2]。
数字孪生主要包括数据、虚拟现实、人工智能、应用场景4个关键要素[3]。数据是数字孪生建设的基础要素。数据是构建数字孪生空间的基础资料，是连接物联空间与数字空间，实现物理空间向数字空间一一映射、数字空间对物理空间进行模拟仿真的必要资源。从广义层面来理解，数字孪生属于大数据涵盖的范畴内，但更聚焦在数据应用层面,主要包括数据建模、数据分析，即通过数据分析应用辅助物理世界决策更加科学。虚拟现实是数字孪生的重要特征。虚拟现实技术依托计算机仿真系统，通过为用户创建一个近乎真实的模拟环境，提供高度沉浸式的体验感受。在数字孪生空间的建设中，虚拟现实技术基于现有数据，参照物理空间的各种元素，在数字空间中“复刻”一个虚拟化的孪生体，形成了各种可看、可控、可互动、可感受的虚拟化场景。人工智能是数字孪生价值的实现关键。数字孪生建设的最终目的是规避物理世界中存在的风险，提供更好的决策指导。所以，构建分析与预测能力是数字孪生建设的重要价值导向。机器学习、深度学习等人工智能技术可以通过数据分析对结果进行预测，并基于用户的个性化需求给予相关的建议指导。因此，可以将人工智能技术视为实现数字孪生目标价值的最佳工具[4]。应用场景是牵引数字孪生的驱动力量。数字孪生的精准映射、虚实交互等特征，决定了其建设的所有实体场景都将在数字空间得到虚拟映射，基于两个空间场景交互能力，通过对数字场景的预警推演，倒逼物理实体场景优化进阶，不断提高数字孪生的实战水平与实用能力。
1.2 数字孪生城市治理技术支撑
城市是一个复杂的开放性巨系统，有着丰富多样的功能，并与外界存在着大量的交互活动，带来了庞大的城市治理需求。数字孪生技术在城市治理领域的应用探索，驱动城市治理的主战场由物理空间向数字平台全面转化，通过数字城市与物理城市的实时映射与虚实交互，形成数字与物理的系统耦合，打造双螺旋式的上升模式，让城市治理逐步向可视化、智能化、精准化、互动化发展，推动治理更加高效、流程更加精简、决策更加科学[5]。
数字孪生城市的技术体系较为复杂，基本融合了当下所有的信息通信技术。总体来看，其技术框架主要包括3个部分[6]。一是基础设施层，用于数据获取与传输，主要包括运用BIM、CAD、GIS、RS等技术，对地面、地下、建筑等城市基础空间的静态信息进行采集；利用传感器、摄像头等多种智能感知设备，对城市运行中的道路交通、能源使用、应急事件等动态信息进行采集；布局5G、光纤、NB-IoT等构建形成泛在高速的城市网络体系，对海量数据进行及时传输。二是信息中枢层，用于数据接收、处理、传导、建模，主要包括数据管理平台，对全域范围内不同来源、不同类型的多源异构全量数据进行汇聚集成，并通过数据流的方式，将治理好的数据传输到数字孪生城市模型平台，经三维建模、数据呈现、综合渲染后，实现对城市状态的可视化表达。三是应用服务层，赋能实际业务场景应用，主要包括建立智能操控体系，对智能化的市政基础设施、交通设施等进行远程化操控；运用自然语言处理、机器学习、知识图谱、计算机视觉等人工智能技术对城市运行状态、运行规律进行整体认知和洞察，生成最佳决策辅助城市规划、建设和管理[7]。
从技术支撑情况来看，数字孪生城市的建设主要依靠五大技术簇[8]相互集成，包括感知和标识技术、空间地理信息技术、建模与渲染技术、算法与仿真技术、交互与控制技术。在这一技术体系下，数字孪生城市形成了九大应用能力[9]：一是物联感知控制能力，用于采集城市运行体征，实时反映城市运行状态；二是全要素数字化表达能力，通过构建语义信息模型，实现数字世界与物理世界的精准化映射；三是可视化展现能力，通过对数字空间环境进行渲染，让数字世界可观可看；四是数据融合供给能力，通过数据治理，提高数据资源的开发利用水平；五是空间分析能力，挖掘三维空间内的要素关系；六是模拟仿真推演能力，预测城市运行状态；七是虚实融合互动能力，实现对物理空间的可观、可控；八是自学习自由化能力，基于算法不断优化风险应对措施；九是众创扩展能力，基于平台的开放性，实现能力和应用的持续扩展与创新。
1.3 数字孪生城市治理运行现状
自2017年数字孪生城市在国内兴起以来，包括河北雄安新区、北京、上海、浙江等在内的多座城市先后提出数字孪生城市（见表1），阿里、腾讯、华为等互联网、通信行业巨头相继入局，“政策+技术”双轮驱动下，数字孪生城市理念和概念逐渐丰富，技术架构和建设路径不断清晰明确。
表1 部分地区数字孪生城市相关政策
从建设情况来看，当前数字孪生城市建设总体处于初级阶段，仅能实现有点范围内的数字化映射能力，距离真正实现数字世界与物理世界的精准映射、虚实交互尚且需要一段时间的努力建设。其中，上海、杭州、深圳等部分城市建设相对成熟，并将其实际应用到城市治理领域，开发了包括疫情防控、交通控制策略模拟仿真、无人机巡航人流密度、垃圾监测预警等在内的数字孪生应用场景，推动城市治理向风险问题可视化、运行趋势可预测和处置力量协同化发展[7]。
上海市徐汇区将数字孪生底座建设作为提升城市治理效能的重要抓手，积极探索数字孪生赋能城市治理的新模式、新路径，目前已初步完成区域内数字孪生基础建设，并逐步向应用场景拓展开放。整体来看，徐汇区数字孪生城市建设分为3个步骤：一是装填海量数据，通过对接人户信息管理、映射标签数据管理，初步实现试点区域内实现从街道、居委、小区到楼栋、户、人的多维度、多层级管理。二是构建全域建筑，基于GIS平台推进三维建筑模型覆盖、完善空间管理单位划分并推动精细化建模，初步建成了覆盖全区的数字孪生底座。三是建设数字孪生场景，在接入事件处置能力以及持续动态更新实有人口、实有房屋等数据的基础上，打造了疫情防控场景，建立了核酸检测、疫苗接种等各类数据标签，大幅提高了数字孪生平台的实战力与便利度，推动实现“以房管人”，赋能常态化疫情防控可观、可控。
上海黄浦区推出数字孪生底板和数据资产的双管齐下模式，以数字孪生为载体打造城市数字治理最小管理单元，汇集各类基础数据、监测数据，构建系统化的数字生命体征。黄浦区先后对历史建筑南京大楼、历史街区田子坊等城市名片和经典地标进行试点，一方面基于数字孪生PaaS平台能力，融合云计算、大数据、AI、边缘计算、5G等多种先进技术，通过空间地理数据、平面/立面/切面/管线CAD图纸、建筑效果图/实拍图等相关资料，对试点地标和周边进行了超精细建模，利用3D渲染引擎实现了建筑外观、内部结构和周边街道的视觉还原。另一方面为了满足市场主体和政府管理主体实时数字化的管理要求，通过接入政府业务数据、专业机构数据、物联感知数据、门店管理数据、环境数据等多维实时动态数据，最后，聚焦客流管控、消防安全、疫情防控、房屋安全、店招店牌管理、高空抛物等高频场景进行开发，通过仿真模型进行推演，在数字场景内驱动行动，实现对事件的处置逐步由经验判断向智能研判升级，让城市安全治理也迈上数字化的新台阶。
2 数字孪生推动城市治理的问题及发展瓶颈
当前，数字孪生城市已经进入了基础建设期，以数字孪生赋能城市治理的建设内容和建设方向逐渐明晰，但综合建设情况来看，仍面临着平台搭建、数据利用、场景应用、标准体系、运行体系等方面的困境与问题。
2.1 顶层设计与落地实施存在脱节
数字孪生城市的最终目标是实现物理世界全域的精准映射，因此，需要站在城市级视角进行筹划，以全局性的思维主导整个建设过程。但是，由于一般的信息化项目涉及环节众多、参与主体复杂，因此在具体的实施过程中，往往容易陷入项目的围墙中，难以跳脱出各个环节来站在整体层面对整个项目进行宏观把控，使得项目推进过程中存在需求上下不匹配、重要内容被忽略等情况，从需求分析、功能设计到建设实施、竣工验收、维护运营等环节难以实现精准对接，造成了孤岛耸立、烟囱拔起的局面，最终导致建设成果脱离规划内容，与愿景蓝图中的设想效果相去甚远。
2.2 建设主体多元造成系统难以互利互通
各类智能设施、物联感知设备是数字孪生城市建设的重要基础，是连接物理世界和数字世界的重要桥梁，但由于涉及的行业主体众多，供应商数量庞大，厂商出于对自身利益的考虑以及受应用场景特征要求的影响，将无可避免地造成各种设备设施产品类型繁杂、系统互利互通难度大、数据类型多，在推进数字孪生城市的过程中，既需要对各方提供的多源异构数据进行统一治理和动态融合，还需要对不同行业知识进行语义分析并完成高效匹配，这对于存在海量数据治理和交互需求的数字孪生城市而言，无疑是一项巨大的挑战。
2.3 赋能城市治理高价值应用场景尚未实现
应用场景是数字孪生城市建设价值的直接体现，是用户感受数字孪生城市建设成果的直接触点。目前，很多城市都在加快数字孪生应用场景的探索，但尚未形成具备全局性谋划、面向长远发展考量的应用场景体系，还未涌现出彰显时代特征、与治理问题紧密结合的高价值应用场景，数字孪生应用场景的主要工作仍是针对静态实体的建模渲染，还没有充分发挥数字孪生技术的虚实互动、智能操控、科学决策等特点优势。此外，由于建设主体的特性影响，场景的开发仍由供给侧进行主导，尚未实现需求导向下的数字孪生场景设计规划，导致应用粘性不高，价值辐射范围有限。针对复杂的城市治理问题，还需进一步加强对需求的把握，加深对数字孪生技术的特征认识，瞄准疫情防控、双碳、应急等综合性强、复杂性大的领域，打造高价值应用场景，精准破解城市治理难题。
2.4 数据融合技术集成等相关标准缺位
CIM平台是数字孪生城市建设的核心，但由于当前仍处于厂商和机构独自建设的分散局面，还没有在时空数据底层架构方面形成统一的表达，也未形成通用性的时空数据标准，因此，对时空数据在GIS空间的坐标转换、三维表达与实时融合造成了较大困难，进而也影响了编码体系的统一性，加大了时空编码与业务数据、时空数据关联的建立，使得多模态数据难以实现精准融合。此外，因为数字孪生城市的构建牵涉到多个专业，而不同专业对于数据的采集或者建模软件不同，因此造成包括栅格数据、矢量数据、点云数据、模型数据等在内的数据格式不一致，使得多元数据在融合处理的过程中存在一定的困难，制约了数字孪生城市的建设进度和效能发挥。
2.5 治理层级之间整体协同力不强
当前，我国政府机构依旧采用条块清晰划分的形式对城市进行管理和服务，这在一定程度上能够快速实现专业力量的有效聚集，实现户籍、税收、信息化建设等独立性业务能够高效率、高质量推进。但随着城镇化进程的加快，城市规模持续拓展、市民体量不断增大，城市发展面临着更加复杂的城市治理问题，诸如疫情防控、交通拥堵、看病难等问题的背后牵涉着许多关联性因素，单纯地采用传统条线部门解决的方式已难以满足市民对于高品质城市生活的需求。目前，治理层级之间还未打破部门、地域、层级的界限，跨部门、跨层级、跨地域的联勤联动机制尚未理顺，数据尚未实现无障碍流转，一体化指挥体系和处置队伍尚未实现真正建立，数字孪生底座难以建立数据协同、技术协同、业务协同能力以赋能城市治理，同时也制约了其数据价值激发、共性支撑能力的作用。
3 数字孪生推动城市治理数字化转型的优化路径
3.1 加强顶层设计与统筹机制，树立全生命周期治理思维，开展全过程咨询谋划
数字孪生城市作为一项系统性、长期性工程，面临着复杂的技术、管理问题，为了避免因环节脱节导致的建设推进困难、建设成效不满意，需要将全生命周期的治理思维纳入到整个建设过程中，以全过程的咨询管理作为重要抓手，解决项目建设的“碎片化”问题，为整个项目推进提供综合性、一体化的支撑。当前全过程工程咨询已经有了较为成熟的体系，如在建设行业，通过综合投资咨询、勘察、设计、监理、招标代理、造价等能力，形成过程项目全生命周期的一体化服务体系，助推工程建设质量和效益提升，促进了行业的健康发展。为了进一步促进数字孪生城市建设发展，建议加快全过程工程咨询能力的培育和运用，围绕前期研究和决策、项目实施、运营等维度，结合学科理论知识、建设实践经验，构建覆盖设计规划、组织、管理、经济、技术等服务能力的全过程工程咨询服务，为数字孪生城市从前期的规划设计、投资策划、可研分析、工程设计、采购与招投标、工程监理到竣工验收、绩效评价、维护运营等提供全生命周期的服务保障，确保信息流不被切断，有助于缩短数字孪生城市的建设周期、降低成本投入、提高工程品质、确保建设进度以及防范项目风险[8]。
3.2 夯实基础，制定数字孪生城市治理领域规范和技术服务认证
组织行业内专家、企业、第三方机构等力量，科学梳理数字孪生城市建设相关的技术、业务、数据、实施等需求，协同研究和制定数字孪生城市治理领域相关技术服务规范。为进一步落实国家关于全面实施质量强国战略的要求，通过构建统一管理、共同实施、权威公信、通用互认的数字孪生城市领域质量认证体系，强化对数字孪生城市质量认证体系建设的统筹规划和顶层设计，完善质量信号传导反馈机制，促进供需对接和结构优化，推动数字孪生城市建设进入质量时代。推动信息技术行业认证机构率先行动，建立数字孪生城市治理领域质量认证规范，探索开展第三方技术服务认证，形成示范性标杆，带动行业整体发展，不断优化行业发展环境[8]。
3.3 开展全链条产业协作，建设数字孪生城市治理整体解决方案
面对需求庞大、高度复杂的城市治理问题，要实现以数字孪生城市赋能城市治理效能提升，必须要依靠一个发展强劲的产业生态，为数字孪生的可持续迭代演进、城市治理能力的不断升级提供不竭的技术支撑、创新支持。数字孪生城市的建设需要物联感知操控、全要素数字化表达、可视化呈现、数据融合供给、空间分析计算、模拟仿真推演、虚实融合互动、自学习自优化等能力加持，因此需要围绕以上能力，协同多方力量开展全链条的产业协作，协同攻关关键技术，实现内生安全环境下的自主创新。需要重点发挥数字孪生领域龙头企业的示范带动作用以及行业协会和科研机构的纽带连接作用，加快构建以市场为导向、企业为主体、产学研相结合的技术创新体系，围绕技术、标准、战略等开展协作[10]。构建高水平的数字孪生城市公共服务平台，为企业提供主动化、精准化、一体化、全过程的企业服务，引导产业链上下游基于平台实现集聚发展，为中小企业的创新孵化、培育壮大提供良好的产业氛围和支撑扶持，加快形成一批独角兽企业、领军企业，加速推动数据、技术、人才等创新要素集聚，进而赋能企业推出更多优质的工具、产品和场景，打造综合性强、覆盖领域广的整体解决方案，支撑数字孪生城市的可持续迭代创新发展。
3.4 坚持需求牵引，以小切口应用探索高价值城市治理应用场景
数字孪生城市的建设涉及到多个部门和行业，难以采取全域全面推进的建设策略。因此，可率先从传统管理手段难以有效管理的领域入手，如地下空间治理、危险品管控等问题，以及其他人工操控难度大、问题复杂程度高、系统难以预见发现、因果关系难以梳理的场景切入，由点及面、逐步拓宽数字孪生的应用范围[12]。一方面，充分利用学校、社区、园区等封闭性小单元在数据协调、管理机制、建设成本方面的优势，将它们作为数字孪生城市建设的切入口开展试点，逐步将价值性高、可操作性强的建设成果向更大范围复制推广，逐步实现城市空、天、地、海全域的全面孪生化。另一方面，基于城市不同区域的数据基础和技术能力的成熟度，综合考虑数据的类型、颗粒度、实效性，以及数据治理、数据集成、模拟仿真、环境渲染等因素，建立精度不同的高、低多种配置版本，为管理者提供多元化的选择。此外，为提高数字孪生城市的建设效率，从规划、建设和治理相关业务部门的需求出发，基于统一的数字孪生平台，统筹构建数字孪生应用体系，为城市业务提供多样化的服务[13]。
3.5 以成效评价为抓手，形成长效持续运营模式
为了进一步加强数字孪生城市底座对于上层应用的支撑能力，确保数据、模型、工具等能够匹配业务应用需求，避免因盲目追求新技术、新理念导致的重复建设、资源浪费,建议围绕实际业务特征和需求，系统梳理数字孪生城市底座能力建设需求，通过构建成效评价机制用于验证业务建设成果是否满足建设目标，推动底座能力与应用融合互促，力争通过最低的投入获得最高的效益回报。此外，随着新技术广泛融入社会生活的方方面面，城市主体的需求亦随之向更多元化、更高品质发展，新的治理需求、服务需求更迭出现。数字孪生城市建设的最终指向在于服务城市主体的发展需求[14]。为了适应这种动态发展的需求演进过程，城市必须联合多方力量参与城市的智慧化演进，推动数据处理、地理信息、算法模型等领域能力和资源注入数字孪生城市建设，迅速建立起可持续的长效运营管理机制，让各方参与者能在服务城市发展的同时，可以各取所需[11]。
4 结束语
新一代信息技术的群体跃迁和交叉融合，推动数字孪生城市从理论畅想逐渐走向落地开花，在各级政府的积极推动和不断探索下，数字孪生与城市治理业务相结合，赋能城市更加安全有序地运行。本文介绍了数字孪生的定义及关键要素，系统梳理了数字孪生城市治理的技术支撑和运行现状，分析了当前以数字孪生赋能城市治理过程中遇到的问题和瓶颈，并在此基础上提出了相应的优化路径，对后期以数字孪生推动城市治理数字化转型提供了一定的意见参考。
