中国信通院张竞涛等：数字孪生城市成熟度模型和评估方法研究

0   引言
近年来，我国在数字孪生城市建设方面取得了显著进展，各地纷纷探索建设数字孪生城市项目。然而，目前对于数字孪生城市项目仍缺乏统一的评价模型和评估方法，难以客观评估数字孪生城市项目的建设效果，不利于指导数字孪生城市有序建设。因此，有必要构建一套科学合理、操作简便、适用广泛的数字孪生城市成熟度模型为数字孪生城市建设评估提供参考。本文基于国内外成熟度研究基础，结合专家咨询和实地调研，构建了数字孪生城市成熟度模型，明确了数字孪生城市成熟度的评估维度、等级划分和等级要求，有助于数字孪生城市项目评估、能力认证和改进升级。
1  数字孪生城市成熟度研究的价值与内涵
1.1  数字孪生城市成熟度研究的价值数字孪生城市是指运用物联网、大数据、人工智能（Artificial Intelligence，AI）、建筑信息模型、地理信息系统等技术，在数字空间中构建与物理城市相互映射的数字城市，提升城市治理效率和服务体验，实现物理城市与数字城市同步运行、并行运转、虚实互动的城市发展新形态^[1-2]。
近年来，数字孪生城市项目数量及投资规模逐年攀升。然而，数字孪生城市项目仍缺乏统一的评估模型及评估方法，难以有效衡量数字孪生城市项目建设水平。从需求侧看，由于缺乏统一的评估模型，政府部门、企业等在评判数字孪生城市平台能力和建设成效时面临一定的挑战与风险；从供给侧来看，数字孪生城市技术路线不一、产品形态多元，由于缺乏评估框架，也无法对数字孪生项目进行科学合理的等级评估和能力认证，产品优劣难以区分，制约了数字孪生产品的规模化发展。因此，亟需从城市、园区整体需求出发，加快形成涵盖数据、技术、能力、人才、运营等多维度的数字孪生城市成熟度共性模型，为数字孪生城市成熟度评估提供参考。
1.2  数字孪生城市成熟度的研究背景1.2.1  国外成熟度应用率先起步成熟度是评估研究对象发展水平的一项综合指标，一般用等级或百分数表示。成熟度模型是一套评估事物发展水平的方法论，通常将事物的发展过程划分为几个有限的级别，每个级别有明确的特征和条件，体现了事物从一个层级提升至下一个层级，逐步升级发展的过程。国内外学者对成熟度开展了充分研究，已广泛应用于软件开发、数据治理等领域。
20世纪70年代，美国航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）提出了技术成熟度等级（Technology Readiness Level，TRL）。TRL分为9个等级，用于评估技术从基础研究到实际应用的成熟程度，有助于技术开发者、投资者和用户在技术创新和采购过程中进行科学管理和决策^[3]。1987年，美国卡内基梅隆大学软件工程研究所提出了软件能力成熟度模型（Capability Maturity Model for Software，CMM）^[4]。CMM把软件开发过程划分为5个等级，有助于组织建立和有效实施软件开发管理制度，降低软件开发风险和成本。2009年，美国国防部发布了制造成熟度等级（Manufacturing Readiness Level，MRL）^[5]，将制造能力划分为10个等级，有助于企业和项目管理者合理制定技术发展计划，并指导制造技术从实验室向生产线的转化。TRL、CMM、MRL等成熟度模型的研究及应用，为数字孪生城市成熟度研究提供了参考。
1.2.2  国内成熟度研究发展加快近年来，我国成熟度模型研究进展加快。2018年，我国发布了首个数据管理领域国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T36073-2018），提出了数据管理能力成熟度5等级模型^[6]，有助于企业评估自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度。2020年，我国提出了智能制造能力成熟度5等级模型^[7]，有助于企业研判自身智能制造水平，发现问题和差距，推动智能制造能力升级。2021年，工业4.0研究院从孪生精度的角度提出了数字孪生水平（Digital Twin level，DTL）5等级划分^[8]，分别为几何模型、数据描述、数据融合、动态孪生和自主孪生，为数字孪生单体精细度划分提供了参考。2021年，住房和城乡建设部印发的《城市信息模型（CIM）基础平台技术导则》从模型精细度出发，提出了城市信息模型7等级规定，为数字孪生城市模型数字化表达、可视化能力的等级划分提供了参考。2022年，北京航空航天大学陶飞教授提出了数字孪生成熟度6等级模型^[9]，并率先应用于数字孪生机器人和数字孪生车间的成熟度评估。
整体来看，目前产学界从孪生精度、场景效果等维度出发，提出了数字孪生等级划分模型，但尚未从城市、园区整体出发，提出涵盖数据、能力、应用、运营、安全等多维度评估模型，亟须建立数字孪生城市成熟度共性模型，为供需两侧开展数字孪生城市项目评估提供参考。
1.3  数字孪生城市成熟度模型的概念数字孪生城市成熟度是评估某一时间节点下数字孪生城市发展水平的综合指标，用等级表示。数字孪生城市成熟度模型是用于评估数字孪生城市发展水平的一套方法论^[10]。经综合研究，数字孪生城市成熟度模型包含5大评估维度、5个等级和19项指标（见表1）。5大评估维度分别为数据、能力、应用、运营和安全。
表1  数字孪生城市成熟度评估指标体系

数字孪生城市成熟度模型的评估对象是数字孪生城市项目，属于项目级评估。项目既可以来源于城市级、园区级、街道级等政府部门需求单位，也可以是信息通信企业等供给单位。目前，一般委托第三方机构对数字孪生城市成熟度进行评估。
2  数字孪生城市成熟度的等级划分
经过深入研究和专家研讨，结合数字孪生城市建设特点，借鉴国际软件能力成熟度模型和我国新型智慧城市评价指标，本文认为数字孪生城市成熟度可划分为5个等级，自低向高分别为：起始级——外观孪生、实景呈现；应用级——机理孪生、点状应用；集成级——孪生互动、综合集成；优化级——智能优化、动态推演；引领级——虚实共生，创新引领，如图1所示。

图1  数字孪生城市成熟度等级

3  数字孪生城市成熟度的等级要求
经综合研究，数字孪生城市成熟度模型包含19项二级指标，本文分别对19项二级指标提出了5个等级的要求，为数字孪生城市项目评估提供参考。
3.1  数据维度等级要求数据维度主要从数字孪生体、数据管理、数据质量3个指标进行评估（见表2）。数字孪生体主要评估项目是否探索构建城市数字孪生体，是否按照城市数字孪生体元数据规范管理城市数据，以及是否提炼形成地方或行业标准；数据管理主要评估项目数据资源管理规范、流程、标准的建立情况和执行效果；数据质量主要评估项目数据库建设、数据与业务融合、数据调用等方面的效果。
表2  数据维度等级要求

3.2  能力维度等级要求能力维度主要对数字孪生城市9大能力进行评估^[11]（见表3）。物联感知操控能力主要评估平台采集城市实时运行数据、反映城市生命体征状态的能力。全要素数字化表达能力主要评估项目构建城市语义信息模型，实现数据模型与物理实体相互映射的能力。可视化呈现能力主要评估项目在数字空间的渲染效果，以及属性可视、流程可视、逻辑关系可视等能力。数据融合供给能力主要评估项目治理数据资源、建立数据资源关系、促进数据资源高效开发利用的能力。时空分析计算能力主要评估项目在一定区域范围内，对三维模型空间关系精确计算的能力。模拟仿真推演能力主要评估项目基于城市运行规律，构建行业分析算法模型，在数字空间进行模拟仿真的能力。虚实融合互动能力主要评估项目从数字空间观测物理空间、远程操控物理设施，以及通过终端设备随时进入数字空间的能力。自学习自优化能力主要评估项目运用人工智能技术，智能分析预测城市问题，制定、改进和优化应对方案的能力。众创扩展应用能力主要评估项目利用公共服务平台属性，支撑政府、行业组织、企业和市民等主体，协同开发行业应用，持续创新的能力。
表3  能力维度等级要求

3.3  应用维度等级要求应用维度包含应用效果、服务协同、客户体验3个二级指标（见表4）。应用效果主要评估在项目场景中，静态数据、动态数据与时空模型的融合程度，场景虚实交互的效果等。服务协同主要评估项目中各类服务数字化程度以及与现有业务协同化程度。客户体验主要评估满意度评价机制、客户反馈闭环管理、主动推送服务等能力。
表4  应用维度等级要求

3.4  运营维度等级要求运营维度由项目管理、人才支撑、运营模式3个指标组成（见表5）。项目管理重点考察在数字孪生城市项目建设中合理使用人力、物力、财力，有效进行项目进度、质量、成本的优化改进程度。人才支撑主要从团队组建、团队能力等维度进行评估。运营模式主要从系统运维、平台化运营、数据资产化运营等维度，评估数字孪生城市项目的运营效果。
表5  运营维度等级要求

3.5  安全维度等级要求安全保障贯穿数字孪生城市规划、建设、运营、维护和使用的各个环节，安全保障指标主要评估数字孪生城市项目建立安全管理体系，保障网络安全、数据安全的能力（见表6）。
表6  安全维度等级要求

4  数字孪生城市成熟度评估方法
4.1  评分方法以第三方专家组走访调研、资料反馈等方式开展数字孪生城市成熟度评估工作，根据项目效果进行打分。数字孪生城市成熟度的评分如公式（1）所示。

其中，S表示数字孪生城市成熟度最终评分；m表示评估维度的数量；α_i表示第i个评估维度的权重；n表示某一评估维度下的二级指标数量；β_ij表示第i个评估维度下第j个二级指标的权重；s_ij表示第i个评估维度下第j个二级指标的具体分值。
专家组将数字孪生城市项目建设效果与等级要求进行对照，二级指标全部满足一级要求得1分，全部满足二级要求得2分，以此类推，每项二级指标满分为5分，等级要求满足程度与得分如表7所示。
表7  等级要求满足程度与得分对应表

4.2  指标权重数字孪生城市成熟度评估指标体系经过多名专家研究，指标权重采用层次分析法确定，供数字孪生城市项目评估参考（见表8）。
表8  数字孪生城市成熟度评估指标权重

4.3  等级判定结合数字孪生城市成熟度最终评分S，判定数字孪生城市项目成熟度的等级，最终评分与等级对应关系如表9所示。
表9  评分与等级的对应关系

5  数字孪生城市成熟度模型应用建议
当前，开展数字孪生城市成熟度评估在政产学研界逐步达成共识，但数字孪生城市成熟度落地应用进程仍需加快，成熟度咨询服务与生态协同仍需加强。未来，可从以下四方面发力，推动数字孪生城市成熟度模型落地应用，促进数字孪生城市高质量发展。
5.1  加快标准编制，凝聚多方共识近期，要以构建模型为重点，参考成熟度模型相关的国家标准，加快推动编制一批数字孪生城市成熟度领域团体标准、行业标准及国家标准。中远期，需以落地应用为重点，推动形成评估细则和实施指南，为各地开展数字孪生城市成熟度评估实践提供参考。
5.2  征集评估试点，推广实践经验分级分类征集一批数字孪生城市试点项目，率先对基础较好、落地生效的数字孪生城市项目进行评估。依托行业协会、高峰论坛等，总结数字孪生城市最佳实践案例，面向全球推广高价值、可复制的建设经验。
5.3  丰富咨询服务，助力地方孪生城市有序升级鼓励并支持苏州工业园区、上海临港新区等数字孪生城市先行区开展成熟度第三方评估，帮助地方政府研判数字孪生城市项目建设等级，为数字孪生城市下一步发展方向提供指引，为数字孪生城市项目优化升级提供参考。
5.4  加强生态协同，打造数字孪生城市全过程服务联合专业水平高、技术能力强、市场服务优的机构，探索数字孪生城市规划咨询、等级评估、测评认证、改造实施等全链条服务模式。针对数字孪生复合型人才需求，构建层次多样、虚实互动的培训体系，打造数字孪生技术、产业、成熟度等系列课程，赋能各地数字孪生城市规划、建设和发展。
6  结束语
数字孪生城市已经成为城市数字化转型、构筑城市竞争新优势的战略选择。本文明确构建了数字孪生城市成熟度模型，提出了数字孪生城市5等级特征、5大评估维度和等级要求，为数字孪生城市项目评估、能力认证和迭代升级提供了参考。未来，将结合技术应用进展，迭代完善数字孪生城市成熟度研究，进一步加强数字孪生城市高价值场景研究，推动数字孪生城市高质量、可持续发展。

作者简介

张竞涛  

中国信息通信研究院产业与规划研究所工程师，长期从事城市数字化转型、数字孪生城市、数据要素领域的政策理论、行业研究和咨询工作。

闫嘉豪   

中国信息通信研究院产业与规划研究所工程师，长期从事城市数字化转型、数字孪生城市、智慧社区等领域的政策理论、行业研究和咨询工作。

陈才   

中国信息通信研究院产业与规划研究所正高级工程师，长期从事智慧城市、数字孪生城市、信息化领域的政策理论、行业研究和咨询工作。

霍小军   

苏州工业园区大数据管理中心副主任，高级工程师，长期从事数字政府、智慧城市、大数据以及数字孪生城市等领域的咨询、建设和管理工作。

张育雄  

中国信息通信研究院产业与规划研究所高级工程师，长期从事智慧城市、数字孪生城市、信息化领域的政策理论、行业研究和咨询工作。

崔颖  

中国信息通信研究院产业与规划研究所高级工程师，长期从事智慧城市、数字孪生城市、信息化领域的政策理论、行业研究和咨询工作。

论文引用格式：

张竞涛, 闫嘉豪, 陈才, 等. 数字孪生城市成熟度模型和评估方法研究[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(8): 8-17.

本文刊于《信息通信技术与政策》2023年 第8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。

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校  审 | 谨  言、珊  珊

编  辑 | 凌  霄

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