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数字孪生城市总体架构与核心平台
时间:2019-10-28    评论:0
    来源:中国信息通信研究院

    (一)三横两纵总体架构

    本质上,数字孪生城市是面向新型智慧城市的一套复杂技术和应用体系,多门类技术的集成、多源数据的整合和各类平台功能的打通是数字孪生城市成功的关键要素。

    因此,数字孪生城市并没有脱离智慧城市的总体架构布局,由新型基础设施、智能运行中枢、智慧应用体系三大横向层,以及城市安全防线和标准规范两大纵向层构成。

    区别在于延展与增强。技术体系内涵延展,新增强化了新型测绘、标识感知、三维建模、仿真模拟等技术应用,核心平台能力增强,强化了全要素数字表达、大数据模型驱动与反向智能控制,应用体系更强调集约一体,突出跨领域、跨行业、全域视角的超级应用地位。

    城市新型基础设施包括全域感知设施(包括泛智能化的市政设施和城市部件)、网络连接设施和智能计算设施。与传统智慧城市不同的是,数字孪生城市的基础设施还包括激光扫描、航空摄影、移动测绘等新型测绘设施,旨在采集和更新城市地理信息和实景三维数据,确保两个世界的实时镜像和同步运行。


数字孪生城市总体架构 

    智能运行中枢是数字孪生城市的能力中台,也是城市大脑,由五个核心平台承载,一是泛在感知与智能设施管理平台,对城市感知体系和智能化设施进行统一接入、设备管理和反向操控;二是城市大数据平台,汇聚全域全量政务和社会数据,与城市信息模型平台整合,展现城市全貌和运行状态,成为数据驱动治理模式的强大基础。三是城市信息模型平台,与城市大数据平台融合,成为城市的数字底座,是数字孪生城市精准映射虚实互动的核心。四是共性技术赋能与应用支撑平台,汇聚人工智能、大数据、区块链、AR/VR等新技术基础服务能力,以及数字孪生城市特有的场景服务、数据服务、仿真服务等能力,为上层应用提供技术赋能与统一开发服务支撑。五是泛在网络与计算资源调度平台,主要是基于未来软件定义网络(SDN)、云边协同计算等技术,满足数字孪生城市高效调度使用云网资源,由于本部分内容发展尚不充分,未纳入本次研究范围。

    智慧应用体系不仅包括基于数字孪生内核的各行业领域应用,如城管、应急、医疗等,更包括凸显数字孪生“一盘棋”管理特征的超级应用,如城市画像、人口画像、虚拟服务、决策仿真等。

    随着城市数据的不断汇聚累积,各类新技术交叉集成创新赋能,以及共性应用支撑能力加大封装力度,数字孪生城市的智能中枢作为连接底层终端设施、驱动上层行业应用的核心环节,在传统智慧城市重大平台的建设基础上,进一步形成泛在感知与智能设施管理平台、城市大数据平台、城市信息模型平台、共性技术赋能与应用支撑平台等核心平台。


 数字孪生城市核心平台与传统智慧城市平台关系

    (二)泛在感知与智能设施管理平台

    泛在感知与智能设施管理平台,是终端设备与智能应用之间的纽带。是数字孪生城市的基础性支撑平台,以全域物联感知和智能化设施接入为基础,以统筹建设运维服务为核心,以开放共享业务赋能为理念,服务于设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维服务者等各参与者,向下接入设备,兼容适配各类协议接口,提供感知数据的接入和汇聚,支持多级分布式部署,推进信息基础设施集约化建设,实现设备统筹管理和协同联动;向上开放共享数据,为各类物联网应用赋能,支撑物联数据创新应用的培育。物联感知平台是数字孪生城市与真实世界的连接入口,泛在感知粒度决定数字孪生城市的精细化程度。

    1、接入管理。针对不同类型感知设备采用的多种传输协议接口,平台提供通用协议适配模块、接口适配模块、协议模型适配模块、插件适配模块等,支持 CoAP、LWM2M、HTTP、MQTT 等多种协议接口,确保各类感知终端设备统一接入。各类行业通常自建的业务系统,可通过 SOA/DOA 等方式接入到城市大数据平台,也可通过部署行业传感器的方式接入到泛在感知与智能设施管理平台。

    2、数据管理。平台根据物联网协议模型和设备插件,对各类感知设备采集的数据进行解析、清洗、预处理,并通过调用开放 API接口,为设备管理、上层应用开发提供高质量数据支撑服务,包括数据协议管理、数据分析、数据统计、数据调用等。

    3、设备管理与反向控制。面向城市能源设施、水利设施、交通设施、通信设施、环卫设施、防灾设施、建设设施、地下管廊等各类设施中的感知终端,平台将根据设备开发者、应用开发者、业务管理者、运维服务者不同业务需求,提供设施设备健康状态监测管理、远程运营维护、设备远程指令控制、故障问题告警等管理和服务能力。

泛在感知与智能设施管理平台功能架构

    通过泛在感知与智能设施管理平台,城市建筑、桥梁、道路、管网、灯杆等公共基础设施可实现“被感知”,从而提高设施的安全性和可维护性;交通违章、违法停车、垃圾满溢、井盖破损等城市运行状态及市容秩序可实现“智能发现”,为非现场执法和政府监督管理提供技术保障,提高城市管理效能,提升城市品位和形象;车辆、人员等位置及移动轨迹可实现“被追溯”,从而提高城市管理力量和资源的科学调度,用数据管理。

    目前,国内的城市物联网平台主要聚焦在设施管理、生态监测、物流运输、智能抄表等领域,城市级物联网平台建设仍处于起步探索阶段,在技术功能、领域覆盖、建设模式等方面有待完善。例如,重庆市巴南区打造的物联网管理平台,覆盖区域面积达 83.08 平方千米,主要对超过 63 万个城市部件进行统一管理。上海市制定出台《新型城域物联专网建设导则》,对全市感知设备的部署进行统筹指导和规范约束,明确泛在感知与智能设施管理平台的技术架构,各区县、街道按照统一架构自行建设区域内平台,实行分级部署和分层管理,形成市-区-街道三级物联感知体系。

    (三)城市大数据平台

    数字孪生城市的数据资源体系具备三个特征:一是从政务信息资源到城市大数据的转变。数据更加多元多源,从政府业务数据扩展到感知数据、互联网数据、企业数据等,实现从封闭自用的政务信息资源到多方共建共享共用的城市大数据的跨越。二是与物理世界动态连续映射。所有主体数据都将叠加时空信息,每个物理实体任何时间、任何地点的状态,均可以映射到数字孪生世界,实现物理实体在时空上的连续精准映射。三是从封闭割裂到有机整体的跨越。以往每一条独立的空间地理数据、建筑数据、业务数据、传感器数据、互联网数据如今均可关联到实体上,形成该实体的全量属性数据,并以实体为基础形成城市知识图谱。

城市大数据平台的功能架构

    数字孪生城市以城市信息模型为底座,以物理实体映射的一个个数字孪生体为对象,将城市大数据作为对象的属性进行叠加。与传统智慧城市相比,数字孪生城市不仅包括传统测绘数据、新型测绘数据等常规 GIS 数据类型,也包括基于倾斜摄影、BIM、激光点云的三维模型数据,基于移动互联网的地理位置数据、基于物联网的实时感知数据等,以及非结构化的视频、图片、文档等。城市大数据平台以城市 BIM 数据为骨架,整合城市规划、建设、管理等数据,同时不断融入物联网感知数据、位置数据和各种运行数据,保证城市数据的实时性,展示城市真实运行状态。除此之外,通过对接已建政务系统、行业系统的政务数据和行业数据,实现城市数据的协同共享。

    城市信息模型的数据组织应基于开放共享的城市信息模型和三维传输交换标准来构建。城市信息模型可参照国际标准组织 OGC 框架下的 CityGML 标准实现。CityGML 核心模块定义了 CityGML 数据模型的基本概念和组件。基于 CityGML 核心模块,每个模块包含一个逻辑上独立的主题组成的 CityGML 数据模型。具有十三个专题扩展模块包括外观、桥、建筑、城市部件、城市目标组类、泛型、土地利用、救援物资、交通、隧道、植被、水体以及纹理面。CityGML数据模型的主题分解可以实现支持任何组合的扩展模块与核心模块。

    扩展模块可以根据应用程序或应用领域的信息需求任意组合。城市三维信息的传输和交换,国际上最常用的有开源的 3D Tiles 格式,国内可采用中国地理信息产业协会审查批准的《空间三维模型数据格式》 (T/CAGIS 1—2019)团体标准,这些格式适用于海量、多源异构三维地理空间数据和 Web 环境下的传输与解析,为多源空间数据在不同终端(移动设备、浏览器、桌面电脑)地理信息平台中的存储、高效绘制、共享与互操作等问题提供了解决方案。

    基础数据需要融合处理。融合处理方法通常包含:一是识别,主要针对空间测绘图像数据和半结构文本类数据。对图像数据目前多采用机器学习中卷积神经网络图片识别的方法进行识别,如识别出空间数据中的道路、桥梁、建筑、井盖等等;对半结构化文本数据多采用语义识别的方法进行识别。二是标识,识别出的数据对象需要进行标签化处理,才能被业务系统使用。数据对象通常会关联到一套标识系统之上,用来对数据标识对象的唯一性进行识别。例如建筑物编号、建筑物内房间编号、房间内门窗编号等等。三是关联,不同数据对象之间存在一定的关联关系,例如井盖对象与部署在井盖内的传感器实时数据之间的关联关系;道路网格数据与部署在道路上的不同视频监控设备关联关系等。四是知识图谱,不同的数据对象关联后形成不同类别的知识图谱。

    城市大数据平台对外提供各层次数据服务。一是基础数据,包含城市各类基础设施等相对不变的结构化文本描述数据,如道路桥梁、人口经济等数据,通过 SOA、DOA 等多种组件模型对外部系统提供统计查询、挖掘分析等服务。二是空间数据,包含城市各类基础设施等相对不变的图形图像数据,以结构化文本方式对外提供显示服务,同时可结合图形处理引擎,以 3D 的方式提供 VR\AR 交互展示服务。三是业务数据,一般是动态变化的数据,包含城市内交通流量、教育医疗、气候环境、城市能耗等数据。四是专题数据,指面向不同专题领域,关联基础数据、空间数据和业务数据的融合数据。

    城市大数据服务平台已初露端倪。部分地区提出建设城市级大数据平台,但内涵与数字孪生城市数据平台仍存在较大差距。数字孪生城市新增城市骨架库、实体信息库和城市运行库等数据库。大部分城市的数据平台以数据库和共享交换平台为主,少数发达地区正在向具有横向贯通、统一运营、一站服务能力的综合性数据服务平台转型。如北京市提出建设统一的市级大数据管理平台,建立共享交换平台、清洗平台、存储平台、数据开放平台等 9 个功能,实现数据资源的全量汇聚编目和按需留存使用,但距离数字孪生城市多源融合的时空全量数据仍有很大差距。

    (四)城市信息模型平台

    实时映射的城市信息模型平台是数字孪生城市建设的核心,是刻画城市细节、呈现城市趋势、推演未来趋势的综合信息载体。城市信息模型平台是指具有城市语义信息的三维模型,是语义建模的数据成果,其核心功能主要由模型数据源采集、模型平台构建、数据呈现与模型渲染三大部分组成。

    1、多源模型数据采集是模型平台构建的基础。目前广泛应用于建筑物、构筑物、道路、地下管线、地质、水体和地表高程属性数据和纹理数据的采集方法有传统三维建模软件、三维激光扫描、航空摄影测量、移动测绘系统等。数据类型主要包括基础地理数据、BIM/CAD 建筑模型数据、城市街景数据、倾斜摄影数据、激光点云数据等多源异构的三维数据。

    2、模型平台是数字孪生城市运行“骨架”(信息载体)。主要是基于城市 GIS 地图,利用影像多视匹配技术、点云构 TIN 技术、纹理映射技术、三维模型存储优化技术等建模技术,按照地形层、道路层、建筑层、绿化层、水域层等顺序逐层从城市大数据平台加载数据组建而成,并对建筑物、桥梁、停车场、绿地等城市部件进行单体化处理。在模型单体化的基础上,利用语义化技术,可以形成一个量化并可索引的城市单体信息模型(类似于传统的 BIM),同步可以接入人口、房屋、公司法人、安防设施、公安警务数据、住户水电燃气信息、交通信息、公共医疗等诸多城市公共系统的信息资源。

    3、实时数据呈现与模型渲染是模型赋能业务应用的核心基础。第一方面是物联网感知数据实时在模型平台上快速加载、融合和实时呈现,实现实时运行监测数据可视化,如实时视频图像、空气污染指数、交通流量、行人轨迹等;第二方面是根据城市地理信息数据源、模型精度、业务场景需求,不同精度标准呈现现实场景,如城市管理应用场景可以按百米级或十米级呈现,交通、应急等特殊场景的模拟仿真和 AI 训练可以按照米级或厘米级呈现;第三方面是对数据模拟和真实场景效果渲染,比如通过图形学技术,对光源、聚光灯、天光等多种光源类型的实时模拟;根据天气动态数据如云层高度、风向、边缘噪波尺寸等,对阴、晴、雨、雪等多种真实天气的模拟;运用动态光追踪距离场阴影技术,实时计算阴影状态,最终模拟还原物理世界的运行情况。

 城市信息模型平台的三层架构

    模型平台全面激活数据资源价值,助力模拟仿真城市运行状态。城市信息模型平台源于智慧城市时空大数据平台,是时空大数据平台的演进和再发展。在数据集成范畴,模型平台集成了与城市经济社会运行的各类数据和物联感知数据,不仅仅局限于城市静态数据呈现;在城市运行模拟上,模型平台运用模拟仿真、深度学习等技术,仿真推演城市发展态势;在实时数据呈现上,模型平台集成了智能终端运行数据,可视化展示城市运行状态,可动态预警城市问题;在支撑政府决策上,模型平台可快速模拟管理者决策效果,支撑城市管理者制定全局最优化决策方案。

    总体上看,四大阵营已初步形成,但整体发展仍处于初级阶段。一是传统地理信息和测绘相关企业基于多年建设时空大数据平台经验,构筑数字孪生城市先发优势,如 GIS 平台产品企业超图公司、提供语义数据服务和全产业链平台的泰瑞数创等;二是传统 BIM 企业扩大建设范畴,逐渐转向城市、园区领域搭建一体化 CIM 平台,如广联达软件、鲁班软件等;三是传统 3D 建模、模拟仿真类企业借助制造业、交通等领域积累的优势,快速进军城市信息模型市场,搭建城市模型平台,如 51VR、达索系统等;四是传统智慧城市厂商、运营商纷纷着手与模型企业合作,开始布局城市信息模型市场,如中国电信、华为等。从建设进展看,各大阵营企业基本搭建完成城市信息模型的“骨架”,但对城市运行机理和规则的实时模拟仿真、对全域数据的深度学习自我优化等方面的能力构筑上,受制于机制、关键技术等因素,仍处于探索阶段。

    (五)共性技术赋能与应用支撑平台

    共性技术赋能与应用支撑平台是城市关键共性技术、应用开发组件和城市模型服务组件的模块化封装集成平台,是整个数字孪生城市的“决策大脑”。

    从核心功能来看,平台为上层的数字孪生应用提供底层技术支撑、元数据集、城市元部件模型等资源,实行自定义分析与调用、灵活配置和高效开发利用。功能架构包括三大类:第一类是核心使能共性技术,包括大数据、人工智能(深度学习)、区块链技术等;第二类是面向应用场景的信息模型服务,包括城市场景服务、数据更新和追踪服务、事件模拟仿真推演服务、自定义渲染服务;第三类是基于底层数据的共性应用服务能力,包括信用服务、身份认证、电子证照、非税支付等。

共性技术赋能与应用支撑平台功能架构

    与智慧城市赋能平台相比,数字孪生城市的信息模型赋能服务体现出四大优势。一是场景服务,提供建筑物、城市部件等基础设施的空间地理信息服务。二是数据服务,可获取移动物体的实时动态数据及更新服务,以及提供位置追溯、轨迹跟踪等历史数据管理服务。三是仿真服务,提供事件、场景、决策预案的过程模拟服务,模拟发展变化过程,实现事件、场景、决策预案数字孪生。四是渲染服务,根据城市地理信息数据源、模型精度和制作预算,按照不同精度要求实施渲染效果。

    业界企业依托自身优势,探索多样化的共性技术赋能与应用支撑平台构建模式。由于应用需求分散和企业技术优势不同,业界独立开发三大要素齐全的共性技术赋能与应用支撑平台的实践较少,多数共性技术赋能与应用支撑平台采取与底层大数据平台、数字孪生模型平台等核心平台一体化建设。如泰瑞数创 SmartEarth 数字孪生底座系统集成了时空信息云、语义平台、城市模拟仿真计算平台等模块;51CityOS 城市可视化平台整合了城市感知数据体系、大数据分析平台、CIM 以及部分上层业务应用;阿里、百度智慧城市大脑则综合集成了城市大数据资源体系、大数据分析平台、上层大数据应用开发环境和交通、安防等特定领域信息模型。


 百度智能云+应用支撑赋能平台架构

    总体上看,共性技术赋能与应用支撑平台的底层核心技术使能实力较强,但面向城市部件、事件、业务流等实时要素的模型服务仍是最大短板。如目前各大主流互联网企业模型服务重点聚焦少数行业领域,例如对交通服务涉及的车辆特征识别、行为轨迹分析等应用模型服务发展较好,但面向城市全量基础模型的综合服务较少,如模型关联分析、基于模型的仿真推演、自定义渲染等;同时对面向超级应用的共性功能组件考虑不足,是共性技术赋能与应用支撑平台未来需要进一步关注和提升的方向。

标签:虚拟现实
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