中国信通院陈才等：加快构建CIM平台，助力数字孪生城市建设

1   引言

CIM平台是实现精准映射城市运行状态、挖掘洞悉城市运行规律、模拟仿真城市未来趋势的综合信息载体与核心平台^[1-2]，也是连接物理城市与数字城市的关键“桥梁”。CIM的概念由BIM（建筑信息模型）衍生而来，将BIM的作用对象从建筑物扩大到了城市范畴。

简单来看，CIM平台等于CIM模型加上各类异构多源数据^[3]。前者是指具有城市级语义信息的三维模型和语义建模的数据集成体，是数字孪生城市的核心信息载体；后者涵盖城市建筑构件的结构化信息BIM数据、城市二三维一体化的地理信息系统（Geographic Information System，GIS）数据，以及动态变化的感知信息IoT（物联网）数据。通过在CIM平台上加载各类城市业务数据资源，集成对接智慧城市软件系统，针对典型场景，开展系统化模拟仿真、迭代试错操作，最终形成数字孪生城市雏形。

2   CIM平台的现实意义

具有全域全时、精准映射、虚实交互、仿真模拟的CIM平台，其核心价值和现实意义主要体现在三大方面。

一是CIM平台构筑城市“全周期管理”能力，提高城市韧性。习近平总书记提出，超大型城市要实现“全周期管理”，城市的风险管理、问题处置要做到事前防范、事中控制、事后反思的全周期闭环管理。在事前防范环节，CIM平台可实现在数字空间中的模拟评估、试错调试、有效早期发现问题、提前干预、智能控制、预测预警现实问题、避免在物理空间中犯错、降低城市运行成本；在事中控制环节，CIM平台有助于提早发现问题苗头、自动报警、及时处理；在事后反思环节，CIM平台可有效沉淀隐形经验，使其固化在CIM模型中，以进一步改进、完善城市未来方案。

二是CIM平台构筑空间计算能力，提高城市精准化精细化治理水平。城市的所有固定部件和流动物体之间都存在位置关系，CIM平台具有精确的位置信息以及空间细节，可以快速计算相对位置。如城市规划可以根据空间约束条件，在CIM平台上快速实现积木式规划，实现“一张图”规划；当城市地下管网出现故障报警时，CIM平台可快速定位快速处置，降低灾害蔓延。

三是CIM平台构筑未来预知能力，提高城市应对与决策能力。CIM平台可以基于历史数据，通过深度学习等算法，推演城市未来发展态势并可视化呈现，增强对未来发展的判断力。如城市交通发展态势在空间的推演、人群集聚情况在空间的推演、环境污染情况在空间的推演、疫情接触情况在空间的推演等。

3   CIM平台的架构组成

当前，业界对快速发展的CIM有两方面误解。一方面是过度关注多源数据采集和实景映射，认为数字空间一草一木都要有其对应的数字孪生体，但CIM更应该关注重点场景和重点事件的孪生；另一方面是过度关注渲染技术，认为虚实融合交互、渲染效果逼真是发展重点，但CIM的可视化展现与实景渲染是必要项，而非核心。其核心其实还在于模型，以及基于CIM的仿真推演。

从架构上看，CIM平台主要由数据采集、模型构建、数据呈现与渲染三大部分构成^[4]（见图1）。

图1   CIM平台架构组成

3.1   多源数据采集是模型构建的基础

从二维到三维，从地理空间信息到时空高精度多源信息，是大势所趋，也是CIM的关键要求。地上地下、室内室外、虚实一体、开放鲜活的时空数据资源是数字孪生城市建设最为关键的基础。模型数据采集对象主要包括地理空间信息、建筑物、道路、地下空间管线、城市地质、地表高程等。数据类型主要为城市街景数据、GIS数据、BIM数据、CAD（计算机辅助设计）数据、激光点云数据、倾斜摄影数据等。要建立时空融合的数据管理系统，实现时空信息的有效组织、清洗处理、结构化存储、特征化提取。

3.2   模型平台是数字孪生城市的“骨架”

一是基于城市GIS底图，利用影像多视匹配技术、点云构TIN技术、纹理映射技术等三维建模技术，按照地形层、道路层、建筑层、绿化层、水域层等顺序逐层加载数据，形成结构化的城市分层模型；二是针对建筑物、桥梁、停车场、绿地等城市部件进行单体化处理；三是利用语义化技术，形成一个量化并可索引的城市单体信息模型，并同步接入人口、房屋、公安警务、水电燃气、交通运行、公共医疗等诸多关联语义数据，最终形成全域、全时、全程三维可视、附带丰富属性信息的CIM模型^[1]。

3.3   实时数据呈现与渲染是赋能业务的核心

一是物联网感知数据实时在模型平台上快速加载、融合和呈现,实现实时运行监测数据、经济社会事件的可视化，如实时视频图像、空气污染指数、交通流量、行人轨迹等；二是根据不同精度标准呈现应用场景，如根据城市地理信息数据源、模型精度、业务场景需求，可以按百米级或十米级呈现城市管理应用场景；按照米级或厘米级呈现交通、应急等特殊场景的模拟仿真；三是对数据模拟和真实场景进行效果渲染，比如根据天气动态数据（云层高度、风向、边缘噪波尺寸等）对阴、晴、雨、雪等多种真实天气进行模拟；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^[2]。

从建设路径上看，CIM平台可以基于智慧城市已建的时空大数据平台扩展，后者为CIM在三维空间和时间交织构成的四维环境中提供了时空基础服务，通过应用虚拟现实、大数据、CIM等技术，拓展时空大数据平台精细化可视化管控功能。CIM平台也可独立建设，但应涵盖时空大数据平台的主要能力，如多源数据的融合、数据时空化、数据服务化，以实现基于统一时空基础的规划、分析和决策。

4   CIM平台的产业生态

当前，CIM平台尚处于发展初期。以CIM为核心的数字孪生城市建设正形成城市级的创新平台，带动巨大的技术和产业资源，成为数字经济的重要方向。随着数字孪生城市的不断深入推进，未来产业主体将更加多元，竞中有合，合大于竞，共同推动CIM生态壮大发展。从参与企业的原有主业看，CIM平台产业可分为以下4类。

第一类是传统地理信息、地理测绘等企业，这些企业多年来深耕地理信息、时空大数据等，具有搭建CIM平台的先发优势，其典型的代表企业有超图公司、泰瑞数创、四维图新等。

第二类是BIM类企业，这些企业从建筑领域逐渐转向城市领域、园区领域，扩大信息模型的建设范畴，搭建一体化CIM平台。其典型的代表企业有中国城市规划设计研究院、广联达软件、鲁班软件等。

第三类是建模、仿真类企业，借助制造业数字孪生体系、交通模拟仿真等领域的积累优势，快速进军CIM平台市场，其典型的代表企业有达索系统、51World、班联数城等。此外，还有很多领域小微企业或行业专家，针对行业特点，提供行业分析算法模型，共同助力CIM生态壮大。

第四类是互联网、运营商等企业。互联网企业纷纷跨界，如阿里巴巴与中国城市规划设计研究院合作推进雄安新区CIM平台、科大讯飞与中国建筑科学研究院合作BIM+AI。其他大型企业也纷纷加快布局城市信息模型市场，如腾讯、京东数科、华为、中国电信、四方伟业等。

5   构建CIM平台的建议

5.1   厘清CIM、城市大脑、数字孪生城市的关系

推进数字孪生城市建设需要统筹规划，体系化布局，避免追逐新概念、新技术，另起炉灶。从涵盖范畴看，城市大脑是当前智慧城市建设的核心组成，数字孪生城市是面向智慧城市未来发展的新模式新路径，其新增量主要是“CIM平台”以及CIM对城市业务系统的重构效应。从核心概念看，城市大脑的关键词是“决策调度”，是基于数据融合、分析挖掘和系统级协作的智能决策分析、指挥调度和赋能支持，可以不依赖数字孪生技术，独立运作；数字孪生城市的关键词是“模型仿真”，是基于高精度连续时空数据的仿真模拟、预测反演，降低实体城市的试错成本。从发展阶段看，城市大脑是智慧城市的近期实践，是建设数字孪生城市的前提；数字孪生城市是智慧城市的中远期实现，要以点带面，逐步推行；随着技术的不断演进，城市大脑将会逐渐与CIM平台融合发展，共同推动数字孪生城市落地。

5.2   建立与GIS底图和上层应用松耦合弹性可伸缩的CIM平台

当前，传统的GIS产品非常成熟，具有功能强大的GIS引擎和灵活全面的各类GIS组件，GIS产品可以为CIM提供丰富精准的时空立体城市“数字底图”。CIM平台作为未来城市的新型基础设施，要建立松耦合、弹性开放的架构。一是要兼容底层的不同GIS引擎和底图系统，形成跨平台和网络的移植能力；二是要为上层数字孪生应用提供标准化、组件化的接口服务，为数字孪生城市各类应用场景和共性基础组件实现赋能支撑。

5.3  制定基于异构数据的时空融合标准与统一数据框架

CIM平台的工作难点之一是对异构数据的融合处理^[5-6]。一是要研究制定多层次通用性空间数据标准，形成兼容不同类型、不同机构信息系统的统一时空数据框架，确保空间定位编码一致，实现多源信息准确集成，以及多模态数据融合表达；二是要构建涵盖GIS、BIM、倾斜摄影、激光点云、地质体、传感器等多源异构数据的融合处理能力，提供面向模型的信息资源与空间位置服务；三是要在数据层建立城市级海量感知数据的实时接入服务标准，研研数据动态加载与处理技术，实现跨行业、跨领域的数据实时接入。

5.4   加强自主可控产品研发，强化数字孪生城市内生安全

城市越智能则安全越重要，CIM平台从空间角度整合了城市全量数据资源，城市安全风险随系统和数据集成量呈指数上升，一旦系统平台被攻破或数据泄露，将引发重大的城市安全事故。目前来看，我国在传感、CAD（计算机辅助设计）、CAE（计算机辅助工程）、PLM（产品生命周期管理）、VR/AR（虚拟现实/增强现实）渲染、仿真建模等领域的核心技术依赖国外的现象严重^[7-8]，需进一步加强CIM平台中核心引擎、关键组件的自主研发，确保数字孪生城市建设的内生安全，把握发展主动权。

6   结束语

综上所述，CIM平台作为数字孪生城市建设的基础支撑，总体组成架构已较为成熟，随着数字孪生应用场景需求的不断深化，将会持续释放未来城市模拟仿真价值。

参考文献

[1] 高艳丽, 陈才, 张育雄, 等. 数字孪生城市研究报告(2019年)[R]. 中国信息通信研究院, 2019.

[2] 陈才. 数字孪生城市的理念与特征[N]. 人民邮电, 2017-12-15(06).

[3] 陈才. 新时代 数字孪生城市来临[J]. 中国信息界, 2018(3):74-77.

[4] 高艳丽, 陈才, 张育雄. 数字孪生城市的智能中枢[J].中国建设信息化, 2019(21):13-17.

[5] 陶飞, 刘蔚然, 刘检华, 等. 数字孪生及其应用探索[J]. 计算机集成制造系统, 2018(1):1-18.

[6] Grieves M W. Virtually intelligent product systems: digital and physical twins[ M]//S.Flumerfelt, et al. Complex systems engineering: theory and practice. Reston: American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2019: 175-200.

[7] 吕宜生, 王飞跃, 张宇, 等. 虚实互动的平行城市:基本框架、方法与应用[J]. 智能科学与技术学报, 2019(3):311-317.

[8] 张霖. 关于数字孪生的冷思考及其背后的建模和仿真技术[J]. 系统仿真学报, 2020(4):1-10.

作者简介

 陈 才 

中国信息通信研究院产业与规划研究所信息化应用研究部主任，高级工程师，博士，国际电信联盟（ITU-D）智慧社会研究组（SG2 Q1）副报告人，主要从事信息化发展、智慧城市、物联网等方面的研究工作。

 张育雄 

中国信息通信研究院产业与规划研究所数字孪生城市中心主任，主要从事数字孪生城市、信息化应用、新型基础设施等方面的研究与政策制定工作。

论文引用格式

陈才，张育雄. 加快构建CIM平台，助力数字孪生城市建设[J]. 信息通信技术与政策, 2020(11): 14-17.

本文刊于《信息通信技术与政策》2020年第11期

主办：中国信息通信研究院

《信息通信技术与政策》是工业和信息化部主管、中国信息通信研究院主办的专业学术期刊。本刊定位于“信息通信技术前沿的风向标，信息社会政策探究的思想库”，聚焦信息通信领域技术趋势、公共政策、国家/产业/企业战略，发布前沿研究成果、焦点问题分析、热点政策解读等，推动5G、工业互联网、数字经济、人工智能、区块链、大数据、云计算等技术产业的创新与发展，引导国家技术战略选择与产业政策制定，搭建产、学、研、用的高端学术交流平台。

校  审 | 陈  力、珊  珊

编  辑 | 凌  霄

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