23页|华为数字孪生城市白皮书

何为“数字分身”？虚实之间的“镜像平面”

何为数字孪生城市？简言之，它是一个运用新一代信息技术（如IoT、GIS、大数据、仿真等），在网络空间打造的、与现实城市相匹配、同生共长的精密“数字化双胞胎”。

其核心是实现“虚实映射”：物理世界中的人（居民、管理者）、物体（建筑物、管网）、场景（工业园区、商圈）、事件（拥堵、庆典）都会被精准洞察、数据赋能，并在数字世界中形成对应的数字模型。二者并非静态对应，而是通过一个名为“数字孪生镜像平面”的介质（由智能感知终端、高速泛在联接网络与统一数字平台构成），实现数据的动态双向流动——物理世界的状态实时投射到数字空间，而数字空间的模拟、分析结果又可反过来指导、优化物理世界的运行。

因此，数字孪生城市的根本目标，是为城市治理提供一个前所未有的“全局性实验沙盒”和“决策增强器”。

为何需要它？从“看见”到“预见”的价值跃迁

在传统模式下，城市管理往往面临“信息孤岛”、数据静态、决策滞后等挑战。数字孪生城市的建设，致力于实现三个层面的价值跃迁：

1. 精准监测，从“局部可见”到“全域可知”：通过物联网感知体系与数据融合，城市管理者可以摆脱对碎片化报表的依赖，实现对交通流、能耗、环境质量、公共安全等城市生命体征的实时、精细化、一体化监测，建立起对城市运行状态的“上帝视角”。

1. 仿真推演，从“事后补救”到“事前预判”：这是数字孪生的高阶价值。面对诸如“调整信号灯配时方案，会对全区通勤效率产生何种影响？”“新引入的产业项目，对周边社区环境和就业结构有何长期效应？”等复杂问题，可以在数字“沙盒”中进行无数次低成本、零风险的模拟仿真与方案推演，寻找最优解，极大降低公共决策的试错成本和未知风险。

1. 协同优化，从“单点智能”到“系统智能”：它能将城市的交通、应急、环保、城管等子系统在一个统一的时空框架（城市信息模型CIM）中进行关联分析与协同模拟，实现跨部门、跨层级、跨业务的综合治理能力。最终，目标的终极形态是实现物理城市与数字城市的全域智能协同联动。

如何构建它？方法论与分级路径是关键

盲目追求将城市万物全部数字化，既不经济也不现实。成功实施的核心是 “价值驱动，按需孪生” 。一套在实践中总结的“DOS”工程方法论颇具参考意义：

• “识别”阶段：明确核心问题与孪生对象。首先要精准界定孪生所要解决的核心问题（例如提升交通效率），据此识别涉及的关键物理实体（如路口、车辆、信号灯）、数据、相互关系及系统边界。

• “优化”阶段：基于数据驱动模拟调优。通过数据监测，在数字空间中不断分析并优化实体间的关系结构、资源配置方式及外部干预条件（如调控策略）。

• “场景试错”阶段：释放创新潜能。将数字“沙盒”变为城市管理新理论、新方案的“低成本试验场”，在仿真中迭代验证创新思路的可行性。

同时，业界通常依据互动深度与能力层级，定义了从 L0到L4的五级演进模型：从基础的静态建模呈现（L0）、物理到数字的单向实时监测（L1），发展为双向的单点智能控制（L2）、跨域的智能联动与预测（L3），直至最终的全域深度智能协同与自主决策（L4）。清晰的路径划分，有助于各城市因地制宜、分步推进，评估自身所处阶段与建设方向。

从“实验室”走向“第一城”：实践已然开始

理念正在落地。国内外已有先行区域通过构建数字孪生平台，描绘了可感的未来：

例如，有的区域打造了 “全景实验室” ，融合高精度GIS地图、重点建筑的BIM模型与全域物联网感知数据，形成了1:1的数字孪生底座。基于此，管理者不仅能通过无人机、机器人、5G+AR眼镜等“城市之眼”实时巡查，更在交通治理等场景中，利用AI视频分析动态优化信号灯配时，实现了通行效率的显著提升。

更有新区明确提出打造 “孪生第一城” 的蓝图，旨在通过构建高精度的全域城市信息模型（CIM），推动城市要素的全数字化映射与虚拟化。从规划阶段的蓝图推演，到建设期的进度与质量管控（如无人机自动巡检工地），再到运营阶段的“智慧城建”、“智慧城管”，数字孪生技术贯穿城市全生命周期，提升了管理的精细化与服务的预见性。

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