我们可以把自己虚拟化了！数字孪生如何改变城市与个人？

文 |陈龙

本文授权转载自：集智俱乐部

导语

资深智慧城市研究者、华为公司智慧城市高级顾问王鹏，受邀在腾讯研究院×集智俱乐部 AI&Society沙龙上发表以“从城市数据到智慧城市”为题的演讲。笔者回顾了王鹏对城市数据及其应用的，并结合清华大学龙瀛团队在人类数字化上的最新研究，提出对城市和个体虚拟化的探讨。讲座视频实录请见文末小程序与网页链接。

源于工业40的数字孪生

数字孪生（Digital Twin）这一概念最早可以追溯到Michael Grieves教授2002年在密歇根大学PLM（产品生命周期管理）中心对产业界做的一次演讲（虽然没有书面证据，但这仍被广泛认为是数字孪生最早来源）。

2014年，Michael Grieves在其撰写的“Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication”白皮书中进行了详细的阐述。他认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。

在此之后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印等领域。随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。

企业界走在数字孪生的前列。工业40下的数字孪生被各大软件厂商赋予了各自的理解，并将其与自身业务融合，致力于打造出现实世界与虚拟世界融合的解决方案。

美国通用电器公司（GE）与ANSYS公司借助数字孪生这一概念，提出物理机械和分析技术融合的实现途径，让每个引擎，每个涡轮，每台核磁共振都拥有一个数字化的“双胞胎”，并通过数字化模型在虚拟环境下实现机器人调试、试验、优化运行状态等模拟，以便将最优方案应用在物理世界的机器上，从而节省大量维修、调试成本。

西门子引用数字孪生的概念，来形容贯穿于产品生命周期各环节间的数据模型。通俗地说，数字孪生就是仿真模拟一些工厂的实际 *** 作空间，从产品设计到产线设计，到设备制造方的机械设计和工厂的规划排产，到最后制造执行和产品大数据。

法国软件公司达索系统在数字孪生创新协作和验证中，不仅重视产品的数字化表现，更试图通过三维体验平台实现设计师和客户之间的互动。

德国软件公司SAP基于Leonardo平台在数字世界打造了一个完整的数字化双胞胎，在产品试验阶段采集设备的运行状况，进行分析，得出产品的实际性能，再与需求设计的目标比较，形成产品研发的闭环体系。

简而言之，工业40下的数字孪生，更多是为制造业提供了产品在物理空间和虚拟空间之间的映射关系，以及在实体世界以及数字虚拟空间中记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹的过程。

物理世界和数字副本

数字孪生：催生智慧城市20

值得注意的是，数字孪生的概念不仅活跃在工业40的制造业，也越来越频繁地出现在智慧城市领域。随着ICT（信息、通信、技术）成为智慧城市发展的主要动能，移动通信、互联网、云计算、传感器、人工智能、量子通信在智慧城市都得到了广泛应用。全域感知、数字模拟、深度学习等各领域的技术发展也即将迎来拐点，这使得城市的数字孪生应运而生。

中国智慧城市数字孪生的发展还有很长一段路要走。数字孪生高度依赖传感器所采集的数据和信息，而就目前的技术水平来看，精细化尺度下城市数据的全域感知和 历史 多维数据的获取，依旧有难度。物理实体空间的数据不够详尽，将直接导致其数字副本的缺失。现阶段的数字孪生距离想象中的沙盒系统模拟推演、人工智能决策等功能仍有很大差距。

数字孪生在智慧城市发展与建设中的核心价值在于，它能够在物理世界和数字世界之间全面建立实时联系，进而对 *** 作对象全生命周期的变化进行记录、分析和预测。智慧城市中的数字孪生可以分为四个阶段，分别是

对城市现状进行精准、全面、动态映射的现状孪生；

从 历史 数据中学习、分析、识别、总结并发现城市运行规律的学习孪生；

人工监督下模拟不同环境背景下的发展情景的模拟孪生；

最终通过实时数据接入与人工智能自动决策的自主孪生。

同时，我们也应看到数字孪生在传感器、5g和边缘计算技术不断发展中所具备的巨大潜力。传感器的高密度部署与高精度感知，结合5g和边缘计算的实时结构化计算回传，对城市物理空间的全域感知和实时更新，将是5g时代的常态。一砖一瓦、一草一木、一桌一椅、一人一车，都会以不同的频率更新位置和状态信息，从而实现真正的“全息”虚拟城市。

城市数据：数字孪生的DNA

在智慧城市的建设中，数字孪生的核心在于构建与城市物理空间全面映射的虚拟（信息）空间。不同于制造业产品周期管理中被制造商全面掌握的产品信息化数据，城市作为一个庞大的复杂系统，其包含的物理空间及过程，无时无刻不在产生着多维的海量大数据，这无疑在数据收集、处理、运算、储存和管理上向城市数字孪生提出了挑战。

近年来，以数据为核心的城市生态链构架了智慧城市的顶层设计，形成以共享信息为中心、各行业协同实现的“感知-应用-共享信息”的智慧城市模式。与此同时，在大数据、人工智能、云计算、物联网等新兴ICT技术的推动下，多维的海量城市数据也逐步以不同方式被挖掘并应用在智慧城市的研究和实践中。

传统城市统计数据的电子化与空间可视化是城市大数据发展迈出的第一步。基于GIS平台上对行政边界的勾绘，并将其与传统的年鉴统计数据相匹配，就能实现传统数据的电子化与可视化，并依托GIS空间分析功能实现空间可视化与分析。

Cityeye上对传统统计数据的电子化与空间可视化

互联网大数据的应用标志着城市真正迈入了大数据时代，而互联网大数据也俨然成为近年来城市研究的“宠儿”，无论是学界还是业界都在积极 探索 互联网大数据为城市研究和发展带来的诸多可能。

互联网大数据最大的优势在于其打破了传统数据自上而下的数据采集壁垒，而是以自下而上的方式提供着精细尺度下的多维数据，如记录城市内所有地理实体空间位置与属性的兴趣点（POI）数据；反映话题热度与用户画像的社交媒体大数据；实时展示人口空间分布的热力图等。

而随着智慧城市的到来，传感器技术的进步与成熟为城市研究提供了另一条数据获取之路。

通过多模块集成传感器在城市内部的架设，可以实现精细尺度下城市环境、人车行为等数据的实时感知与收集。如由City Grid城市网格数据监测站，可利用多模块传感器网络监测人车流量及环境质量，如风速、风向、光照、温湿度和pm25等。City Grid是一款针对城市空间精细化感知的物联网产品，也是传感器技术应用在城市全域感知、数据采集，乃至实现城市未来微观环境与人车行为预测的经典案例。王鹏团队也曾多次利用City Grid多次在清华大学校园和白塔寺社区内进行监测布点、数据采集，并针对城市环境和人群行为开展深入分析。

City Grid城市网格数据监测站

LBS数据（基于位置服务的数据），通过运营商采集用户与基站间不间断的信令数据，来获取移动服务用户相对精确的实时空间位置。因其具备用户量大，覆盖范围广等特征，是描述城市人口数量和空间分布的“终极”数据。

我们把自己数字化了！

Digital Self 数字自我

在感叹数字孪生如何颠覆性地改变制造业和城市管理与运营的同时，有学者已经开始 探索 如何打造人类个体的数字双胞胎。

清华大学龙瀛团队的研究助理张昭希近期发表了一篇题为“Application of wearable cameras in studying inpidual behaviors in built environment”的期刊论文，提出创新性地使用可穿戴式相机对个体行为和城市空间感知进行数据收集、分析与模拟。

研究团队利用便携式相机，记录佩戴者正前方每5分钟一张的数据，并通过人工识别、计算机视觉分析和色彩识别分析等手段，对佩戴者个体行为特征、时间分配、路径转移、场所事件等要素进行了分析研究。研究结果表明，可穿戴式相机采集到的数据具有丰富的个体行为与时空信息，可以有效描述个体在空间中的行为特征。

数字化的“生命日志”

随着大数据在城市研究中的广泛应用和快速发展，基于建成环境层面的形态要素数据（如遥感、街景和POI数据）和多种互联网数据（如微博、点评和手机信令数据）开展的针对大规模群体的研究，为利用大数据解释城市问题提供了大量案例参考，并逐步建立了理论基础。然而，这些基于较粗尺度城市物理空间，抑或是大规模群体的大数据，仍较难被应用于个体的深层剖析和研究解读。

而可穿戴式相机为大规模采集个体数据提供了新的契机，通过记录的数据将个人活动信息数字化，形成“数字自我”的 电子档案，弥补了现有研究中对个体行为数据采集不够连续、维度不够丰富的问题，这也是从城市环境数据化向个体行为信息化的转变之一。同时，个体行为信息化也将推动研究方法的革新和新技术的介入，从主观的“个体感知”转向客观的“量化研究”。

从数字孪生的角度来看，基于可穿戴式相机记录下的数据，通过整理和分析可以剥离出个体在物理空间中的行为特征要素，进一步将这些个体行为特征要素在时空上数字化，从而构建了其在虚拟（信息）空间内的数字双胞胎。同时，数据中包含的大量物理空间建成环境要素同样可以被数字化并记录在虚拟空间内，从而反映物理空间和虚拟空间内个体和环境之间的交互。

科技 的日新月异不仅使人们的生活方式发生了巨大改变，同时也影响着城市运行的方方面面。不可置否的是，新技术的高速发展给城市研究与实践带来了新的机遇，推动着城市规划技术和工具的突破与创新。如龙瀛提出的数据增强设计，允许规划师们借助多维城市大数据对城市做出更全面、精准的分析与规划设计响应。

同时，在信息通讯技术革新的助力下，数据储存、挖掘、云计算和可视化等技术的完善也为研究城市提供了新视角。人们的思维方式从传统的机械思维向大数据思维转变，认知方式也逐渐向虚实结合的体验过度。城市数字孪生、数字自我的概念也将在第四次工业革命的技术革新下拥有更丰富的内涵。

参考资料

[1] 王鹏：展望未来城市，万物皆可运营 | 智慧城市长文综述

[2] 王鹏：城市数据到智慧城市

[3] Long, Y (2019) (New) Urban Science: Studying New Cities with New Data, Methods and Technologies Landscape Architecture Frontiers, 7(2), 8-21

[4] Zhang, Z X, & Long, Y (2019) Application of Wearable Cameras in Studying Inpidual Behaviors in Built Environments Landscape Architecture Frontiers, 7(2), 22-37

智慧园区是在园区全面信息化基础之上实现园区的智能化管理和运营，是信息化不断纵深发展的综合性表现，市场规模突破2200亿。2019年，我国国家高新区数量达到169个，其中，华东地区国家级高新区数量排名第一，华中地区排名第二，园区区域分布不平衡。从高新区排名来看，位列2020年综合排名前4的国家级高新区是中关村科技园区、张江高新区、深圳高新区、苏州工业园区。

高新区数量持续上升，智慧园区市场呈V字增长态势

国家级高新区是经国务院批准建立或者各地政府建立，国务院批准升级的为发展高新技术为目的而设置的特定区域。主要依靠知识密集、技术密集、区域经济实力、地理位置以及对外开放等优势，集中发展国家政策支持和鼓励的高新技术产业。

科技部数据显示，2008年全国国家级高新技术产业开发区仅为54个，2019年达到169个。国家级高新区十年间增加数量超过100个，远高于2008年前二十年的增长。

据赛迪顾问测算，2020年我国智慧园区市场规模约达到2417亿元，同比增长65%，受整体经济下行压力加大以及新冠肺炎疫情影响，园区智慧化建设投资有所波动，近两年智慧园区市场增幅略有收窄。

预计未来3-5年内，园区原有传统基础设施与园区高质量发展需求不匹配的矛盾将显现，随着我国智慧城市建设加速和园区信息化发展趋向成熟，智慧园区建设需求将持续增大，市场规模恢复较高增长态势，到2022年将超过3000亿元，未来发展空间广阔。

区域格局：园区主要分布在东部和中部地区，区域智慧园区建设加快

从国家级高新区区域分布情况来看，根据中国开发区网数据显示，截至2021年3月，华东地区国家级高新区数量占比达32%，排名第一，华中地区占比213%，排名第二。由此可见，我国国家级高新区主要分布在东部和中部地区，西部地区数量较少。

从空间维度来看，目前，我国智慧园区已经形成了“东部沿海集聚、长江中部联动、西部特色发展”的空间格局。环渤海、长三角、珠三角凭借雄厚的产业基础及良好的园区载体平台，成为智慧园区的重要聚集区域;

长江中部地区借助长江中游城市群联动发展势头，大力发展智慧园区建设;西部地区依托产业转移机遇，结合各自区域特点和园区产业发展基础，加快智慧园区建设。整体来看，全国智慧园区建设多点开花、各具特色。

中关村科技园区、张江高新区、深圳高新区、苏州工业园区位列国家级高新区前四

由科技部火炬中心组织实施的对全国国家高新区的考评包括4个一级指标：知识创造和技术创新能力(权重30%)、产业升级和结构优化能力(权重30%)、国际化和参与全球竞争能力(权重20%)、高新区可持续发展能力(权重20%)。

根据科技部火炬中心评价结果显示，位列2020年综合排名前4的国家级高新区是中关村科技园区、张江高新区、深圳高新区、苏州工业园区。其中，张江高新区顺利拿下亚军，是历次评价的最好名次，其4个一级指标排名总分也是历年最好成绩。

苏州工业园区从2016年的第9位、2019年的第5位跃升至2020年的第4位，超越了成都高新区、杭州高新区、武汉东湖高新区等。此外，多家高新区拿下历史最佳排位，包括广州高新区、紫竹高新区、珠海高新区、南昌高新区、南通高新区等。

智慧园区投资建设提速，带动相关产业发展

随着全球物联网、移动互联网、云计算等新一轮信息技术的迅速发展和深入应用，园区信息化、智慧化建设已成为发展趋势。近年来，我国的产业园区也向着智慧化、创新化、科技化转变。随着国家相关政策的支持，智慧园区试点工作的推进，我国智慧园区建设投资掀起了一波热潮。根据前瞻汇总整理，中国部分智慧园区投资情况如下：

更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国智慧园区建设规划布局与招商引资策略分析报告》

用来传输感知层采集到的数据的模块，是连接设备单片机和互联网服务器的东西,帮助两者通信,也称为数据透传。
通信模块使得各类物联网终端设备具备联网信息传输能力，是各类智能终端得以接入物联网的信息入口。
它是连接物联网感知层和网络层的关键环节，所有物联网感知层终端产生的设备数据需要通过无线通信模块汇聚至网络层，进而通过云端管理平台对设备进行远程管控，同时经过数据分析，带来管理效率的提升。

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