如何构建数字孪生城市治理的技术场景?ThingJS

数字孪生城市概念分析及建设方案详解 一、数字孪生城市的内涵 (一)数字孪生 据美国航空航天局(NASA)权威性定义,数字孪生就是指充分运用物理模型、传感器、运作历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的模拟仿真全过程,在虚拟空间中完成映射,进而反映相对应的实体设备的生命周期全过程。简而言之,数字孪生便是将现实世界的物理体、系统及其流程等复制到赛博空间,形成一个“克隆体”,两者最终构成一个“数字双胞胎”。 数字孪生在虚实之间具有一种双向映射、动态交互和实时联系的特性。双向映射即本体向孪生体输出数据和建设模型,与此同时孪生体向本体反馈信息 阅读详情
  1. 从基础设施建设方面,提升城市管理监测水平
  2. 实现重点场景管理,智能化模式初现端倪
  3. 大数据构建城市大脑,历经三大发展阶段
一、 从基础设施建设方面,提升城市管理监测水平

若要实现数字孪生,必须借助传感器运行、更新的实时数据来反馈到数字系统,进而实现在虚拟空间的仿真过程。也就是说,物联网(IoT)的各种感知技术是实现数字孪生的必然条件。优锘ThingJS提供在线可视化开发组件,一直领先于数字孪生技术开发领域。

城市管理和社会治理场景对于基础设施建设而言,通过部署端侧标识与各类传感器、监控设备,利用二维码、RFID、5G等通信技术和标识技术,对城市地下管网、多功能信息杆、充电桩、智能井盖、智能垃圾桶、无人机、摄像头等城市设施实现全域感知、全网共享、全时建模、全程可控,提升城市水利、能源、交通、气象、生态、环境等关键全要素监测水平和维护控制能力。也就是说,数字孪生与物联网(IoT)技术的关联性是很强的(推荐了解这篇文章:《数字孪生与物联网(IoT)底层伴生技术的强联系》)。

二. 实现重点场景管理,初级智能化模式初现端倪

物联网(IoT)技术充分参与到数字孪生城市的基础设施建设中,随着模型+数据不断优化,形成了海量信息,因而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析,实现对重点场景的决策管理。

对于城市交通调度、社会管理、应急指挥等重点场景,均通过基于数据孪生系统的大数据模型仿真,精细化数据挖掘和科学决策,出台指挥调度指令及公共决策监测,全面实现动态、科学、高效、安全的城市管理任何社会事件、城市部件、基础设施的运行将在数字孪生系统实时、多维度呈现对于重大公共安全事件、火灾、洪涝等紧急事件,依托数字生系统,以秒级时间完成问题发现和指挥决策下达,实现“一点触发、多方联动、有序调度、合理分工、闭环反馈”。

优锘ThingJS提供3D城市可视化应用模板,2D数据面板+3D场景相结合,让城市资源可视化更加全面。利用ThingJS开发平台(https://www.thingjs.com/guide/?m=sample)对接实时数据源,用于城市相关管理场景的业务决策。
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三. 大数据构建城市大脑,历经3大发展阶段

数字孪生城市是数字孪生技术在城市层面的广泛应用,通过构建城市物理世界、网络虚拟空间的一一对应、相互映射协同交互的复杂巨系统,在网络空间再造一个与之匹配、对应的“孪生城市”。基于城市大数据的智能应用层出不穷,以杭州城市大脑为代表的城市智能运营指挥中心,已成为初级智能化城市治理模式的主要代表,从发展历程来看,总体上先后经历综合监控、感知预警、数据融合三大阶段。

(1) 综合监控。

城市智能运营指挥中心发展初期主要以实现集中管理、综合监测、指挥调度为主。围绕应急指挥、城市治理等业务,实现自动反馈事故和自动发布指令,通过技术效率提升城市协同治理水平。

(2) 感知预警。

城市智能运营指挥中心发展中期主要以实现主动感知预警、数据融合、精细管理为主。通过汇聚政府和社会数据资源,实现对城市运行状态的全面感知、态势预测、事件预警和决策支持,提高城市协同指挥能力。

(3) 数据融合。

城市智能运营指挥中心发展后期主要以社会化参与、智慧协同服务、智能决策仿真为主。典型代表为杭州城市大脑,其以交通为具体抓手,运用智能视频识别分析、人工智能等技术,率先实现路线优先调度、在线信号控制优化、重点车辆精准管控和异常事件主动感知的全自动化运转;人工在城市大脑中的角色主要为监督,初步实现城市交通运行管理基木依赖计算机自动决策管理。

优锘ThingJS 推出的3D城市模板涵盖20多种城市级模板,涉及交通、医疗、园区等资源的数据可视化。当然模板是可以复制的,关键还是在于大数据本身,只有模型+数据有了生动的结合,才能够让城市大脑运转。
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结尾

城市治理模式必将向基于海量数据和大规模计算的数字孪生城市模式转变,未来数字孪生城市的建设推进将重塑城市治理模式和优化再造城市治理流程,我们也将期待 优锘ThingJS 有更多新模式、新应用出现,让人们生活更加智能更加美好。

推进实施数字孪生城市的三个技术性挑战ThingJS 全量大数据是重要基底 城市底图数据共享整合 数字孪生城市可视化开发 数字孪生城市的推进实施建议,分为全量大数据、城市底图数据和数字孪生可视化开发三个方面来探讨。 全量大数据是重要基底 加快多元异构数据资源整合。数字孪生城市在城市信息模型之上集成了城市的全量大数据,包括动态数据和静态数据,政务数据和社会数据,历史数据和推演数据,这些多元异构数据统统作为实体的属性加载到城市信息模型(CIM)之上。 基于数字孪生技术建立的城市信息模型(CIM)是数字孪生城市的重要基础,其核心正是围绕这些全量大数据端到端管理运. 阅读详情

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