什么是CIM模型

CIM的起源

从上世纪90年代开始，中国的城市管理信息化领域引入了GIS技术作为基础工具，并以此提出了城市网格化管理的理念，缓解了城市管理粗放、公共领域缺少管理的局面，取得了良好的效果，极大推进了城市管理精细化和规范化。城市管理者们在城市网络基础上，将城市信息进行业务化分类，为城市信息的融合奠定了基础，并开始地理信息共享平台的探索与建设。

从2010年开始，城市信息化的概念也由"数字城市”向“智慧城市”升级，首先是 3DGIS技术发展迅速，城市的空间表达由二维向三维化升级，通过3DGIS展现城市立体全貌，提供一个比二维地图更加精细的时空应用支撑。城市信息关联到精细的三维对象上，为多个行业提供了更加直观与精细的应用场景。

在应用维度升级的同时，随着行业应用的深入和信息采集维度的丰富，行业应用逐步由单个应用向跨业务的综合应用发展，应急救援等需要整合多个行业信息的综合业务也可以快速构建，而支撑多行业综合应用的时空信息云平台也成为城市建设的新热点和新方向。

近年来，随着物联网、大数据技术的兴起，信息资产已经成为社会管理的核心，城市智慧化的管理愈发需要跨部门、跨领域的信息融合。无论在城市生活还是城市管理中，能够支撑信息融合与信息挖掘的技术也愈发重要，城市的规划、建设、运营都将基于新的信息技术，围绕信息的采集、融合和应用而呈现新的发展动力与发展模式。

CIM城市信息模型概念

信息的实时性提高与智能化程度提升，都推动城市由物理世界向虚拟世界映射，数字驱动实体向着新的发展方向前进。城市信息化形成全要素采集、全专业建模、全生命周期管理、全空间数字化管理、全场景支撑的建设理念，城市信息模型（City Information Modeling，CIM) 的概念也正是在这样的行业发展中被提出。

政策依据

2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》第十六章中提出，“完善城市信息模型平台和运行管理服务平台，构建城市数据资源体系，推进城市数据大脑建设。探索建设数字孪生城市。”明确提出了数字城市建设中要重点发展城市信息模型平台与数字孪生城市，CIM建设成为国家城市治理体系和治理能力现代化的目标和方向之一。

国家各部委近年来也发布政策标准，引导城市信息模型平台的建设落地。

2019年9月，住房和城乡建设部、工业和信息化部和中央网信办联合颁布《关于开展城市信息模型（CIM）基础平台建设的指导意见》，对CIM基础平台建设的定位、建设原则、建设目标、建设内容、运营维护和服务保障等工作进行了全方位的指导。

2020年3月，发改委发布了《加快培育新型消费实施方案》，将CIM定义为新一代信息基础设施建设，要推动城市信息模型（CIM）基础平台建设，支持城市规划建设管理多场景应用，促进城市基础设施数字化和城市建设数据汇聚。

2020年9月，自然资源部发布了《市级国土空间总体规划编制指南（试行）》，在文中提出“……基于国土空间基础信息平台，探索建立城市信息模型（CIM）和城市时空感知系统，促进智慧规划和智慧城市建设，提高国土空间精治、共治、法治水平”。

2020年9月27日，住建部发布《城市信息模型（CIM）基础平台技术导则》作为行业CIM基础平台建设的技术依据。

2021年4月，住建部分别就CIM基础平台建设中的数据加工、规划管理、工程报批、施工图审查、竣工验收备案等方面发布了相应标准规范的征求意见稿，对CIM平台建设提供了行业标准的参照与保障。

一、CIM基础平台的特点与价值

CIM目前重要的建设内容，是通过构建一个基于三维数字空间的现实城市数字化版本，成为连接城市现实世界与数字虚拟世界的桥梁。为城市提供全空间、全要素、全专业、全流程和全生命周期的城市数字化管理能力。这个数字化的版本，称为CIM基础平台，也是未来新一代信息基础设施。

（一）CIM基础平台的特点

传统的GIS技术支撑建设的数字城市，其城市信息管理粒度最大到城市的大型部件。CIM基础平台引入BIM信息后，城市信息管理的粒度从建筑整体延伸到了建筑构件，从而能够构建从城市宏观布局到微观部件的完整全面的城市信息框架，为城市精细化治理提供了数据基础。

住建部发行的《城市信息模型基础平台技术标准》中对CIM进行了明确的定义：城市信息模型，是以建筑信息模型（BIM）、数字孪生（Digital Twin）、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）等技术为基础，整合城市地上地下、室内室外、历史现状未来多维信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的城市信息有机综合体。

三维数字空间城市信息有机综合体，就是将 BIM 在建筑领域设计、施工、运营一体化的全生命周期管理的理念应用到城市中，将以 BIM 技术提供的城市微观信息与 GIS 技术为基础的城市宏观场景信息进行融合，并将城市交通、人群、资金等等动态信息进行结构化整合，形成一个能够同步反映城市完整现状，并且对城市发展进行预测与研究的信息巨系统。

（二）CIM基础平台的价值

1.CIM是空间智慧引导城市发展的切入点

CIM通过支撑构建数字化虚拟城市，实现对物理城市的映射、监管、分析和模拟，是我国数字社会建设中数字驱动发展的建设理念的具体落地实现。

借助对空间对象的分析与挖掘能力，CIM在数字空间中构建城市的信息化模型，通过空间技术对信息的分析、挖掘，能够在数字空间中对现实世界的状态发展、变化趋势、管理响应等进行判断与预测，从而能够准确地把握城市发展，指导制定城市运维管理政策与手段，减少现实中的试错成本，实现将数字成果映射到现实世界，再将数字成果反哺现实世界的双向驱动，达到城市数字驱动发展的战略目标。

2.城市现代化治理需要CIM的空间智慧服务

城市现代化治理中数字治理能力建设是核心和关键。数字治理能力是面向城市不同管理领域、管理模式和管理手段的信息化能力的全面升级，利用数字技术通过对城市信息的采集、存储、计算和程序，实现监控城市运行状态，预测城市发展动向，维护城市稳定运行。

城市数字治理能力的核心是城市空间数字化能力的构建，而CIM建设是城市空间数字化能力的基础支撑与具体实践。CIM平台的总体建设目标，是通过构建城市基础设施数字化资源库，城市设施与业务建模，城市时空信息分析与挖掘能力，在统一的框架下实现城市信息共享互通，支撑城市跨部门、跨层级、跨区域的整理能力，为城市现代化治理提供城市空间的全面表达能力，城市信息挖掘的空间分析计算能力，提升城市治理的数字化水平，最终服务于城市现代化治理的总体目标。

二、CIM基础平台生命力的“3-4-5”

（一）三项关键技术

BIM+GIS+IoT是CIM平台建设的基础能力支撑。

GIS提供城市大尺度空间内的地形地貌、构造布局信息的管理与应用能力，BIM提供城市微观尺度下的部件与构件信息的构造与管理能力。通过 BIM+GIS，整合城市地上 / 地下、室 内 / 室外的空间数据体系，实现宏观 / 微观一体化的管理、展现与分析应用，结合 IoT 技术对城市信息的多维度实时采集，实现历史现状未来多维多尺度信息模型数据和城市感知数据和融合，最终构建起三维数字空间的城市信息有机综合体，并依此推动城市规划、建造、管理的新模式。

（二）四项创新理念

CIM平台是城市数字治理现代化管理理念的落地和创新。

1.城市信息集成创新，通过构建城市全生命周期的数据，记录与挖掘城市成长信息，形成跨行业、跨领域的城市信息集成新模式与新理念。

2.城市状态表达创新，通过构建城市全时空数据模型，让城市多维度信息能够在三维数字空间中进行融合，实现城市信息的新的表达形式。

3.城市管理方法创新，通过采集构建城市全要素、全专业数据，为城市搭建“建-管-养-运”的信息化模型与业务规则，实现城市数字化精确管控。

4.城市信息共享创新，通过采集城市运营全过程数据，支撑成果管理各项业务的开发与协同，促进城市支持信息的全面开放。

（三）五项核心能力

在关键技术支撑和创新理念的指导下，CIM形成聚合、表达、服务、呈现与分析5项核心能力，为城市数字孪生建设提供了基础和支撑：

1.全要素数字化表达能力：对城市空/天/地、室内/室外、 地上/地下的全要素采集、数字化建库，实现二三维一体化、时空一体化城市数字底板。

2.数据融合与建模能力：在城市全要素数字化基础上，以城市时空数据为主要索引，建立跨行业数据模型，实现城市全要素、全过程、一体化的时空数据体系。

3.可视化呈现能力：对城市全貌大场景到城市细节的一体化多级别渲染；提供空间分析、大数据分析、仿真结果等多主体可视化能力，支持大屏、网页、移动端等多种显示场景。

4.空间分析计算能力：是指基于城市三维模型，针对具体业务指标建立分析模型，进行空间数据相关计算、分析、展示的能力。

5.数据服务共享能力：基于CIM的全要素时空数据资源和跨行业建模与分析能力，以数据信息服务的方式提供各业务使用，支持更为精确全面的呈现和表达，更准确地实现动态监测、趋势预判等功能。

三项关键技术与四项创新理念，形成了CIM五项基础核心能力，为城市管理数字化与智慧化提供持续的生命力。

CIM，英文全称controlled interval and memorymodels，即控制区间和记忆模型。在1983年，英国的C.B.Chapman教授首次提出该方法。在工程风险评价中，我们用直方图来表示变量的概率，用和表示概率函数的积分，并按照串联或并联响应模型进行概率叠加，从而解决变量独立和变量相关两种情况下风险的综合估计。

CIM法的精髓是“控制区间和记忆”。“控制区间”指对表示变量的概率分布的直方图通过缩小概率区间来达到减少叠加误差的目的，区间越细分，得到的结果就更加趋于准确。如图3-2所示。“记忆”指对两个以上的变量进行概率分布叠加时，把前变量的概率分布叠加的结果“记忆”下来，运用“控制区间”的方法将其与后变量的概率分布进行叠加，直到所有变量计算完为止。

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