文 |陳龍

本文授權轉載自：集智俱樂部

導語

資深智慧城市研究者、華為公司智慧城市高級顧問王鵬，受邀在騰訊研究院×集智俱樂部 AI&Society沙龍上發表以“從城市數據到智慧城市”為題的演講。筆者回顧了王鵬對城市數據及其應用的，并結合清華大學龍瀛團隊在人類數字化上的最新研究，提出對城市和個體虛擬化的探討。講座視頻實錄請見文末小程序與網頁鏈接。

源于工業4.0的數字孿生

數字孿生（Digital Twin）這一概念最早可以追溯到Michael Grieves教授2002年在密歇根大學PLM（產品生命周期管理）中心對產業界做的一次演講（雖然沒有書面證據，但這仍被廣泛認為是數字孿生最早來源）。

2014年，Michael Grieves在其撰寫的“Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication”白皮書中進行了詳細的闡述。他認為通過物理設備的數據，可以在虛擬（信息）空間構建一個可以表征該物理設備的虛擬實體和子系統，并且這種聯系不是單向和靜態的，而是在整個產品的生命周期中都聯系在一起。

在此之后，數字孿生的概念逐步擴展到了模擬仿真、虛擬裝配和3D打印等領域。隨著物聯網技術、人工智能和虛擬現實技術的不斷發展，更多的工業產品、工業設備具備了智能的特征，而數字孿生也逐步擴展到了包括制造和服務在內的完整的產品周期階段，并不斷豐富著數字孿生的形態和概念。

企業界走在數字孿生的前列。工業4.0下的數字孿生被各大軟件廠商賦予了各自的理解，并將其與自身業務融合，致力于打造出現實世界與虛擬世界融合的解決方案。

美國通用電器公司（GE）與ANSYS公司借助數字孿生這一概念，提出物理機械和分析技術融合的實現途徑，讓每個引擎，每個渦輪，每臺核磁共振都擁有一個數字化的“雙胞胎”，并通過數字化模型在虛擬環境下實現機器人調試、試驗、優化運行狀態等模擬，以便將最優方案應用在物理世界的機器上，從而節省大量維修、調試成本。

西門子引用數字孿生的概念，來形容貫穿于產品生命周期各環節間的數據模型。通俗地說，數字孿生就是仿真模擬一些工廠的實際操作空間，從產品設計到產線設計，到設備制造方的機械設計和工廠的規劃排產，到最后制造執行和產品大數據。

法國軟件公司達索系統在數字孿生創新協作和驗證中，不僅重視產品的數字化表現，更試圖通過三維體驗平臺實現設計師和客戶之間的互動。

德國軟件公司SAP基于Leonardo平臺在數字世界打造了一個完整的數字化雙胞胎，在產品試驗階段采集設備的運行狀況，進行分析，得出產品的實際性能，再與需求設計的目標比較，形成產品研發的閉環體系。

簡而言之，工業4.0下的數字孿生，更多是為制造業提供了產品在物理空間和虛擬空間之間的映射關系，以及在實體世界以及數字虛擬空間中記錄、仿真、預測對象全生命周期的運行軌跡的過程。

物理世界和數字副本

數字孿生：催生智慧城市2.0

值得注意的是，數字孿生的概念不僅活躍在工業4.0的制造業，也越來越頻繁地出現在智慧城市領域。隨著ICT（信息、通信、技術）成為智慧城市發展的主要動能，移動通信、互聯網、云計算、傳感器、人工智能、量子通信在智慧城市都得到了廣泛應用。全域感知、數字模擬、深度學習等各領域的技術發展也即將迎來拐點，這使得城市的數字孿生應運而生。

中國智慧城市數字孿生的發展還有很長一段路要走。數字孿生高度依賴傳感器所采集的數據和信息，而就目前的技術水平來看，精細化尺度下城市數據的全域感知和 歷史 多維數據的獲取，依舊有難度。物理實體空間的數據不夠詳盡，將直接導致其數字副本的缺失。現階段的數字孿生距離想象中的沙盒系統模擬推演、人工智能決策等功能仍有很大差距。

數字孿生在智慧城市發展與建設中的核心價值在于，它能夠在物理世界和數字世界之間全面建立實時聯系，進而對操作對象全生命周期的變化進行記錄、分析和預測。智慧城市中的數字孿生可以分為四個階段，分別是

對城市現狀進行精準、全面、動態映射的現狀孿生；

從 歷史 數據中學習、分析、識別、總結并發現城市運行規律的學習孿生；

人工監督下模擬不同環境背景下的發展情景的模擬孿生；

最終通過實時數據接入與人工智能自動決策的自主孿生。

同時，我們也應看到數字孿生在傳感器、5g和邊緣計算技術不斷發展中所具備的巨大潛力。傳感器的高密度部署與高精度感知，結合5g和邊緣計算的實時結構化計算回傳，對城市物理空間的全域感知和實時更新，將是5g時代的常態。一磚一瓦、一草一木、一桌一椅、一人一車，都會以不同的頻率更新位置和狀態信息，從而實現真正的“全息”虛擬城市。

城市數據：數字孿生的DNA

在智慧城市的建設中，數字孿生的核心在于構建與城市物理空間全面映射的虛擬（信息）空間。不同于制造業產品周期管理中被制造商全面掌握的產品信息化數據，城市作為一個龐大的復雜系統，其包含的物理空間及過程，無時無刻不在產生著多維的海量大數據，這無疑在數據收集、處理、運算、儲存和管理上向城市數字孿生提出了挑戰。

近年來，以數據為核心的城市生態鏈構架了智慧城市的頂層設計，形成以共享信息為中心、各行業協同實現的“感知-應用-共享信息”的智慧城市模式。與此同時，在大數據、人工智能、云計算、物聯網等新興ICT技術的推動下，多維的海量城市數據也逐步以不同方式被挖掘并應用在智慧城市的研究和實踐中。

傳統城市統計數據的電子化與空間可視化是城市大數據發展邁出的第一步。基于GIS平臺上對行政邊界的勾繪，并將其與傳統的年鑒統計數據相匹配，就能實現傳統數據的電子化與可視化，并依托GIS空間分析功能實現空間可視化與分析。

Cityeye上對傳統統計數據的電子化與空間可視化

互聯網大數據的應用標志著城市真正邁入了大數據時代，而互聯網大數據也儼然成為近年來城市研究的“寵兒”，無論是學界還是業界都在積極 探索 互聯網大數據為城市研究和發展帶來的諸多可能。

互聯網大數據最大的優勢在于其打破了傳統數據自上而下的數據采集壁壘，而是以自下而上的方式提供著精細尺度下的多維數據，如記錄城市內所有地理實體空間位置與屬性的興趣點（POI）數據；反映話題熱度與用戶畫像的社交媒體大數據；實時展示人口空間分布的熱力圖等。

而隨著智慧城市的到來，傳感器技術的進步與成熟為城市研究提供了另一條數據獲取之路。

通過多模塊集成傳感器在城市內部的架設，可以實現精細尺度下城市環境、人車行為等數據的實時感知與收集。如由City Grid城市網格數據監測站，可利用多模塊傳感器網絡監測人車流量及環境質量，如風速、風向、光照、溫濕度和pm2.5等。City Grid是一款針對城市空間精細化感知的物聯網產品，也是傳感器技術應用在城市全域感知、數據采集，乃至實現城市未來微觀環境與人車行為預測的經典案例。王鵬團隊也曾多次利用City Grid多次在清華大學校園和白塔寺社區內進行監測布點、數據采集，并針對城市環境和人群行為開展深入分析。

City Grid城市網格數據監測站

LBS數據（基于位置服務的數據），通過運營商采集用戶與基站間不間斷的信令數據，來獲取移動服務用戶相對精確的實時空間位置。因其具備用戶量大，覆蓋范圍廣等特征，是描述城市人口數量和空間分布的“終極”數據。

我們把自己數字化了！

Digital Self 數字自我

在感嘆數字孿生如何顛覆性地改變制造業和城市管理與運營的同時，有學者已經開始 探索 如何打造人類個體的數字雙胞胎。

清華大學龍瀛團隊的研究助理張昭希近期發表了一篇題為“Application of wearable cameras in studying inpidual behaviors in built environment”的期刊論文，提出創新性地使用可穿戴式相機對個體行為和城市空間感知進行數據收集、分析與模擬。

研究團隊利用便攜式相機，記錄佩戴者正前方每5分鐘一張的圖片數據，并通過人工識別、計算機視覺分析和色彩識別分析等手段，對佩戴者個體行為特征、時間分配、路徑轉移、場所事件等要素進行了分析研究。研究結果表明，可穿戴式相機采集到的圖片數據具有豐富的個體行為與時空信息，可以有效描述個體在空間中的行為特征。

數字化的“生命日志”

隨著大數據在城市研究中的廣泛應用和快速發展，基于建成環境層面的形態要素數據（如遙感、街景和POI數據）和多種互聯網數據（如微博、點評和手機信令數據）開展的針對大規模群體的研究，為利用大數據解釋城市問題提供了大量案例參考，并逐步建立了理論基礎。然而，這些基于較粗尺度城市物理空間，抑或是大規模群體的大數據，仍較難被應用于個體的深層剖析和研究解讀。

而可穿戴式相機為大規模采集個體數據提供了新的契機，通過記錄的圖片數據將個人活動信息數字化，形成“數字自我”的 電子檔案，彌補了現有研究中對個體行為數據采集不夠連續、維度不夠豐富的問題，這也是從城市環境數據化向個體行為信息化的轉變之一。同時，個體行為信息化也將推動研究方法的革新和新技術的介入，從主觀的“個體感知”轉向客觀的“量化研究”。

從數字孿生的角度來看，基于可穿戴式相機記錄下的圖片數據，通過整理和分析可以剝離出個體在物理空間中的行為特征要素，進一步將這些個體行為特征要素在時空上數字化，從而構建了其在虛擬（信息）空間內的數字雙胞胎。同時，圖片數據中包含的大量物理空間建成環境要素同樣可以被數字化并記錄在虛擬空間內，從而反映物理空間和虛擬空間內個體和環境之間的交互。

科技 的日新月異不僅使人們的生活方式發生了巨大改變，同時也影響著城市運行的方方面面。不可置否的是，新技術的高速發展給城市研究與實踐帶來了新的機遇，推動著城市規劃技術和工具的突破與創新。如龍瀛提出的數據增強設計，允許規劃師們借助多維城市大數據對城市做出更全面、精準的分析與規劃設計響應。

同時，在信息通訊技術革新的助力下，數據儲存、挖掘、云計算和可視化等技術的完善也為研究城市提供了新視角。人們的思維方式從傳統的機械思維向大數據思維轉變，認知方式也逐漸向虛實結合的體驗過度。城市數字孿生、數字自我的概念也將在第四次工業革命的技術革新下擁有更豐富的內涵。

參考資料

[1] 王鵬：展望未來城市，萬物皆可運營 | 智慧城市長文綜述

[2] 王鵬：城市數據到智慧城市

[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.