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“云上”的城市

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“云上”的城市

数字孪生城市离我们还有多远?正在以什么方式进入生活?

文 | 立方知造局 刘铮

编辑 | 小材

“还没大城市命,就犯大城市病。”

七年前,我在高架地面段遭遇大堵车。1公里的路程要开1个小时。同车同事果断抛弃了我,留下这句吐槽。

关于“什么是好城市”这个问题,无论是在超一线还是小县城中生活的人们,可能都会有非常一致的答案:环境优美,功能丰富,没有早晚高峰的堵车,办事简单高效——总之,能让人生活得舒适且方便。

未来城市将以怎样的方式运作?答案就藏在你经常听见的四个字中——“数字孪生”。

每座城市都有虚拟和现实两种形态,互为镜像。城市问题最终成为可视的数据问题,辅以数字孪生城市进行治理。

目前来说,数字孪生城市的相关应用在辽阔的中国版图上只是一个个稀疏的小点,甚至有些只是某座城市中的一个细小环节,但在未来,这些点将串联成线和面,交织成中国智慧城市的形态。  

今天,立方知造局对话京东科技数字城市群城市操作系统负责人莫雄剑,探讨以下问题:

1. 数字孪生城市离我们还有多远?正在以什么方式进入生活?

2. 数字孪生技术,中国还缺什么?我们还需要做什么?

1. 数字孪生城市,距离美好设想还有多远

数字孪生城市,以及未来终极形态的智慧城市,留给人们磅礴的想象空间:

比如整座城市,包括其中的每个细节,在云端都有一摸一样的“复制体”,实时展现建筑、车流、人流的动态,甚至对未来一段时间的动态进行推演,让城市管理者想看哪里点哪里;

城市的政务、医疗、教育等公共事业,变得更加智能和高效,减少人们办事的烦忧;

而城市内的交通、工业、能源等环节都被打通,能够统筹管理,甚至每个人都能成为城市治理的参与者。

数字孪生城市能够预测未来的城市动态  图源:京东城市操作系统白皮书

“终极”的理念需要一步步实现——目前的数字孪生城市距离美好设想还有多远,是我们要弄清楚的第一个问题。

Q  立方知造局:

智慧城市与数字孪生城市之间有必然的关联性吗?数字孪生技术在城市中的运用,都是奔着“全城一张图”的目标去的吗?

A  莫雄剑:

智慧城市从概念提出距今已经有十余年的时间,各地政府都已经或正在进行智慧城市的建设。而数字孪生概念虽然提出已久,但数字孪生城市是近几年才提出的说法。

我认为数字孪生城市是实现“智慧”城市的一种方式,当前智慧城市的建设或多或少也有体现或使用数字孪生的技术。很多城市在进行智慧城市规划时也开始逐步提出数字孪生城市的建设愿景。

不同地区进行智慧城市建设的侧重点不同——比如京东在芜湖、大同、南通三座城市中进行的智慧城市建设时,使用的数字孪生技术侧重点也不一样:

芜湖建设的整体方向叫做“城市大脑”,搭建“城市大脑”数字中枢,提供数据、算法、物联、时空、安全、应用等方面的共性支撑,赋能芜湖城市运行管理平台及各领域的数字应用。这就非常贴合人们想象中数字孪生城市“全城一张图”的理念。

换到大同,在数字孪生技术层面则会更加关注当地的古城做出完整的三维建模和传感器的接入,为古城建立一套动态且完整的数字孪生城市模型。

在南通,则关注数字孪生技术中数据融合以及空间分析计算能力,为当地危化品产业的存储、运输、销售等环节进行全链条跟踪,同时监测预警异常情况,最终建立监管服务平台。

除了大型、综合性的城市外,数字孪生技术还会应用于园区、展会等领域。

Q  立方知造局:

这种分项目、分领域的数字孪生城市业态是怎样形成的?“全城一张图”的设想受到怎样的限制因素?

A  莫雄剑:

智慧城市建设涉及的方面很多,数字孪生提供了一个新的解题思路,还在探索和发展阶段。

真正的数字孪生城市不仅仅只是三维仿真,而是物理世界和虚拟世界能够实时映射、智能分析、决策建议——因此必然依赖基础设施的完善,比如感知体系的建设,数据的安全融合打通,智能分析计算能力的突破。

当前这些基础设施较为薄弱,即便是某些一线城市,现在还处于感知体系建设的规划阶段。对于更小一些的城市来说物联传感设施的铺设和规划就更加薄弱了。

目前,能做到完整的实现数字孪生城市的基本没有,大同、南通、芜湖等的都是在做到某个特定领域的闭环场景实现了“数字孪生”。也有城市借助数字孪生技术探索服务于城市管理、市民服务等。

Q  立方知造局:

互联网企业建设数字孪生城市,有着怎样的优势?能摸索出一套通用化的解决方案,应用于其他城市吗?

A  莫雄剑:

互利网企业的优势在于“快”,能够快速响应,快速迭代,快速学习,快速使用最新的技术。

我个人认为数字孪生城市建设不存在完全通用的解决方案,一定是要需要结合当地的实际情况和特色的。

然而,数字孪生城市建设虽然无法完全通用,但存在共性部分——无论是智慧城市还是数字孪生城市,本质上都是数据建设工作。也就是利用各种数据的信息,从感知、存储、建模、分析再到服务的全流程体系。

京东的城市计算理论体系就是围绕数据感知、组织、存储、分析的一套方法论,将具体的业务抽离后是能够总结出共性的,并且具备通用的能力。

​因此,也许不存在一套完全百分百通用的数字孪生城市的解决方案,去解决所有的问题,但可以再通用公共服务的基础上,结合当地的实际情况和特色,按需制定。

2. 技术,无法回避的突破与选择

城市是一个综合型的复杂系统,而数字孪生城市所依赖的“数字孪生”也是一项复杂的技术,在可视化、工业软件和云计算等组成数字孪生的核心技术中,我们还需要什么?

另一方面,互联网企业在数字孪生城市的建设中,优势分别在哪里?互联网企业又有哪些需要加强的地方?

立方知造局梳理了四家互联网企业相关动作:

百度:融合百度的基础地理数据、时空大数据、高精度地图,构建真三维数字孪生体。提供定位检索、路线规划、轨迹服务、地址解析、空间分析、三维分析等服务。

阿里:2022年7月发布超融合数字孪生平台,并进入芯片、物联网、3D建模、图像处理、高性能数据传输和处理等相关技术的研发。

京东:注重时空数据处理、AI平台体系搭建、应用层的建设运营,重点自研的技术是时空数据引擎和时空智能引擎。

腾讯:着力打造数字孪生城市相关应用,比如建筑行业的腾讯云BIM协同平台、微瓴智能建造平台;基于腾讯云的真三维高渲染可视化平台、数据服务系统等。

制图:立方知造局

注:本图中的企业遴选标准为:该企业从事与此技术相关的业务;囊括该技术的所有核心企业及其他主要企业

Q  立方知造局:

目前来看,数字孪生城市在技术层面,还有哪些亟待突破的难点?

A  莫雄剑:

需要解决的技术问题比较多,个人认为比较重要的有以下三点:

1 关键技术存在卡脖子风险

数字孪生城市依赖的设计软件、渲染使用的GPU芯片,主流程序运行的操作系统,驱动中间件,传感器等自主水平不足、与国外存在差距,需依托生态和市场进行培育。

2 数据融通标准缺失

不同传感器的传输协议,不同厂商基础设施采集数据的格式,BIM模型格式也不统一、数据的处理、存储等方式,缺乏统一的融通标准和表达,对接机制不健全,导致数据融通困难技术难以突破。

3 协同计算能力不足

数字孪生城市建设需要实现多源数据融合,跨领域数据的协同计算,以及面向应用场景领域的模型建立,目前距离自我学习自优化,辅助城市管理决策的目标还存在较大的差距。

Q  立方知造局:

数字孪生城市在技术上有三端:基础设施端、信息中枢端、应用服务端。在这三端,未来需要加强哪些方面?

A  莫雄剑:

数字孪生城市是物理世界和虚拟世界的桥梁,需要实现:物理世界到虚拟世界的精准还原、动态数据的实时叠加智能决策建议,利用AI决议指导物理世界决策调度等几个层面。

在基础设施端:需要更加关注传感网络和感知体系的建设,在技术和成本的综合考量情况下,实现对城市全域状态的感知,为数字孪生城市奠定基础。

在信息中枢端:需要关注数据融合标准与协同计算能力的增强,实现多源数据的融合,并实现大体量、高实时数据的高效查询、管理、融合计算和智能分析。

在应用服务端:需要从实际应用场景出发,充分考虑不同城市的数据源质量、区域大小和属性,抓住小切口,实现大突破,真正发挥数字孪生技术的优势,解决城市中的实际问题。

对于京东来说,在数字孪生城市领域还得加强两方面:

一是深化核心竞争优势,以时空数据、云计算等互联网熟悉的领域为基础,继续去深化竞争壁垒;

二是完善生态体系,并不是说数字孪生城市领域需要什么,就什么多做。未来数字孪生城市赛道,肯定不是一家独大,专业领域的公司所在的主航道与互联网并非一个体系,也不一定适合互联网企业。

只有把自身优势做强,并且与生态结合得更加紧密,才能为城市与合作伙伴提供更开放、更全面、更有竞争力的数字孪生全场景解决方案——如此,自身优势才是真正被扩大了。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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文 | 立方知造局 刘铮

编辑 | 小材

“还没大城市命,就犯大城市病。”

七年前,我在高架地面段遭遇大堵车。1公里的路程要开1个小时。同车同事果断抛弃了我,留下这句吐槽。

关于“什么是好城市”这个问题,无论是在超一线还是小县城中生活的人们,可能都会有非常一致的答案:环境优美,功能丰富,没有早晚高峰的堵车,办事简单高效——总之,能让人生活得舒适且方便。

未来城市将以怎样的方式运作?答案就藏在你经常听见的四个字中——“数字孪生”。

每座城市都有虚拟和现实两种形态,互为镜像。城市问题最终成为可视的数据问题,辅以数字孪生城市进行治理。

目前来说,数字孪生城市的相关应用在辽阔的中国版图上只是一个个稀疏的小点,甚至有些只是某座城市中的一个细小环节,但在未来,这些点将串联成线和面,交织成中国智慧城市的形态。  

今天,立方知造局对话京东科技数字城市群城市操作系统负责人莫雄剑,探讨以下问题:

1. 数字孪生城市离我们还有多远?正在以什么方式进入生活?

2. 数字孪生技术,中国还缺什么?我们还需要做什么?

1. 数字孪生城市,距离美好设想还有多远

数字孪生城市,以及未来终极形态的智慧城市,留给人们磅礴的想象空间:

比如整座城市,包括其中的每个细节,在云端都有一摸一样的“复制体”,实时展现建筑、车流、人流的动态,甚至对未来一段时间的动态进行推演,让城市管理者想看哪里点哪里;

城市的政务、医疗、教育等公共事业,变得更加智能和高效,减少人们办事的烦忧;

而城市内的交通、工业、能源等环节都被打通,能够统筹管理,甚至每个人都能成为城市治理的参与者。

数字孪生城市能够预测未来的城市动态  图源:京东城市操作系统白皮书

“终极”的理念需要一步步实现——目前的数字孪生城市距离美好设想还有多远,是我们要弄清楚的第一个问题。

Q  立方知造局:

智慧城市与数字孪生城市之间有必然的关联性吗?数字孪生技术在城市中的运用,都是奔着“全城一张图”的目标去的吗?

A  莫雄剑:

智慧城市从概念提出距今已经有十余年的时间,各地政府都已经或正在进行智慧城市的建设。而数字孪生概念虽然提出已久,但数字孪生城市是近几年才提出的说法。

我认为数字孪生城市是实现“智慧”城市的一种方式,当前智慧城市的建设或多或少也有体现或使用数字孪生的技术。很多城市在进行智慧城市规划时也开始逐步提出数字孪生城市的建设愿景。

不同地区进行智慧城市建设的侧重点不同——比如京东在芜湖、大同、南通三座城市中进行的智慧城市建设时,使用的数字孪生技术侧重点也不一样:

芜湖建设的整体方向叫做“城市大脑”,搭建“城市大脑”数字中枢,提供数据、算法、物联、时空、安全、应用等方面的共性支撑,赋能芜湖城市运行管理平台及各领域的数字应用。这就非常贴合人们想象中数字孪生城市“全城一张图”的理念。

换到大同,在数字孪生技术层面则会更加关注当地的古城做出完整的三维建模和传感器的接入,为古城建立一套动态且完整的数字孪生城市模型。

在南通,则关注数字孪生技术中数据融合以及空间分析计算能力,为当地危化品产业的存储、运输、销售等环节进行全链条跟踪,同时监测预警异常情况,最终建立监管服务平台。

除了大型、综合性的城市外,数字孪生技术还会应用于园区、展会等领域。

Q  立方知造局:

这种分项目、分领域的数字孪生城市业态是怎样形成的?“全城一张图”的设想受到怎样的限制因素?

A  莫雄剑:

智慧城市建设涉及的方面很多,数字孪生提供了一个新的解题思路,还在探索和发展阶段。

真正的数字孪生城市不仅仅只是三维仿真,而是物理世界和虚拟世界能够实时映射、智能分析、决策建议——因此必然依赖基础设施的完善,比如感知体系的建设,数据的安全融合打通,智能分析计算能力的突破。

当前这些基础设施较为薄弱,即便是某些一线城市,现在还处于感知体系建设的规划阶段。对于更小一些的城市来说物联传感设施的铺设和规划就更加薄弱了。

目前,能做到完整的实现数字孪生城市的基本没有,大同、南通、芜湖等的都是在做到某个特定领域的闭环场景实现了“数字孪生”。也有城市借助数字孪生技术探索服务于城市管理、市民服务等。

Q  立方知造局:

互联网企业建设数字孪生城市,有着怎样的优势?能摸索出一套通用化的解决方案,应用于其他城市吗?

A  莫雄剑:

互利网企业的优势在于“快”,能够快速响应,快速迭代,快速学习,快速使用最新的技术。

我个人认为数字孪生城市建设不存在完全通用的解决方案,一定是要需要结合当地的实际情况和特色的。

然而,数字孪生城市建设虽然无法完全通用,但存在共性部分——无论是智慧城市还是数字孪生城市,本质上都是数据建设工作。也就是利用各种数据的信息,从感知、存储、建模、分析再到服务的全流程体系。

京东的城市计算理论体系就是围绕数据感知、组织、存储、分析的一套方法论,将具体的业务抽离后是能够总结出共性的,并且具备通用的能力。

​因此,也许不存在一套完全百分百通用的数字孪生城市的解决方案,去解决所有的问题,但可以再通用公共服务的基础上,结合当地的实际情况和特色,按需制定。

2. 技术,无法回避的突破与选择

城市是一个综合型的复杂系统,而数字孪生城市所依赖的“数字孪生”也是一项复杂的技术,在可视化、工业软件和云计算等组成数字孪生的核心技术中,我们还需要什么?

另一方面,互联网企业在数字孪生城市的建设中,优势分别在哪里?互联网企业又有哪些需要加强的地方?

立方知造局梳理了四家互联网企业相关动作:

百度:融合百度的基础地理数据、时空大数据、高精度地图,构建真三维数字孪生体。提供定位检索、路线规划、轨迹服务、地址解析、空间分析、三维分析等服务。

阿里:2022年7月发布超融合数字孪生平台,并进入芯片、物联网、3D建模、图像处理、高性能数据传输和处理等相关技术的研发。

京东:注重时空数据处理、AI平台体系搭建、应用层的建设运营,重点自研的技术是时空数据引擎和时空智能引擎。

腾讯:着力打造数字孪生城市相关应用,比如建筑行业的腾讯云BIM协同平台、微瓴智能建造平台;基于腾讯云的真三维高渲染可视化平台、数据服务系统等。

制图:立方知造局

注:本图中的企业遴选标准为:该企业从事与此技术相关的业务;囊括该技术的所有核心企业及其他主要企业

Q  立方知造局:

目前来看,数字孪生城市在技术层面,还有哪些亟待突破的难点?

A  莫雄剑:

需要解决的技术问题比较多,个人认为比较重要的有以下三点:

1 关键技术存在卡脖子风险

数字孪生城市依赖的设计软件、渲染使用的GPU芯片,主流程序运行的操作系统,驱动中间件,传感器等自主水平不足、与国外存在差距,需依托生态和市场进行培育。

2 数据融通标准缺失

不同传感器的传输协议,不同厂商基础设施采集数据的格式,BIM模型格式也不统一、数据的处理、存储等方式,缺乏统一的融通标准和表达,对接机制不健全,导致数据融通困难技术难以突破。

3 协同计算能力不足

数字孪生城市建设需要实现多源数据融合,跨领域数据的协同计算,以及面向应用场景领域的模型建立,目前距离自我学习自优化,辅助城市管理决策的目标还存在较大的差距。

Q  立方知造局:

数字孪生城市在技术上有三端:基础设施端、信息中枢端、应用服务端。在这三端,未来需要加强哪些方面?

A  莫雄剑:

数字孪生城市是物理世界和虚拟世界的桥梁,需要实现:物理世界到虚拟世界的精准还原、动态数据的实时叠加智能决策建议,利用AI决议指导物理世界决策调度等几个层面。

在基础设施端:需要更加关注传感网络和感知体系的建设,在技术和成本的综合考量情况下,实现对城市全域状态的感知,为数字孪生城市奠定基础。

在信息中枢端:需要关注数据融合标准与协同计算能力的增强,实现多源数据的融合,并实现大体量、高实时数据的高效查询、管理、融合计算和智能分析。

在应用服务端:需要从实际应用场景出发,充分考虑不同城市的数据源质量、区域大小和属性,抓住小切口,实现大突破,真正发挥数字孪生技术的优势,解决城市中的实际问题。

对于京东来说,在数字孪生城市领域还得加强两方面:

一是深化核心竞争优势,以时空数据、云计算等互联网熟悉的领域为基础,继续去深化竞争壁垒;

二是完善生态体系,并不是说数字孪生城市领域需要什么,就什么多做。未来数字孪生城市赛道,肯定不是一家独大,专业领域的公司所在的主航道与互联网并非一个体系,也不一定适合互联网企业。

只有把自身优势做强,并且与生态结合得更加紧密,才能为城市与合作伙伴提供更开放、更全面、更有竞争力的数字孪生全场景解决方案——如此,自身优势才是真正被扩大了。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。