易观分析:随着政策推动、多项标准立项的启动和建模仿真技术的成熟,数字孪生城市的建设将在2022年迎来“整体性落地建设”探索期。目前,中国大部分数字孪生城市的建设还处于机理孪生阶段,但在部分细分场景可以实现精准监测和分析推演的价值。此外,地方政府在建设数字孪生城市的过程中需要加强数字化顶层设计和政府人员数字化运营的能力。
标准驱动,场景变现,孪生城市产业经济全域协作——2022年中国数字孪生城市市场分析
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易观分析:随着政策推动、多项标准立项的启动和建模仿真技术的成熟,数字孪生城市的建设将在2022年迎来“整体性落地建设”探索期。目前,中国大部分数字孪生城市的建设还处于机理孪生阶段,但在部分细分场景可以实现精准监测和分析推演的价值。此外,地方政府在建设数字孪生城市的过程中需要加强数字化顶层设计和政府人员数字化运营的能力。
数字孪生城市的定义和发展背景
数字孪生城市发展现状
数字孪生城市行业产业链
数字孪生城市的价值和场景
城市级的感知设备布设缺乏成熟统一的方案,且部署成本高
可再生能源发电具有波动性、随机性和间歇性的特点,严重制约了可再生能源大范围优化配置
碳足迹追踪:城市数字孪生系统可以实现对个人、企业、车辆等主体进行碳足迹追踪,并构建算法模型,计算各个主体的碳积分,纳入城市碳评价体系
碳中和数字看板:在城市数字孪生系统中可视化呈现城市级碳相关大数据并进行深度分析,推演城市达到碳中和的时间
实现双碳目标:为精准制定碳达峰、碳中和政策提供数据支撑和决策基础,并能模拟推演减排政策,助力实现双碳目标
合理配置资源:根据城市内各区域的碳排放数据,政策制定者可以调整区域内的配额,平衡经济发展和降碳需求
气候变化导致城市极端降水频率和强度的升高趋势显著,“大雨必涝”成为我国一些城市的通病
城市地下空间的统筹规划和综合治理跟不上城镇化发展速度
老城区排水设施老化,难监测
内涝事件模拟:数字孪生CIM底座集成城市内涝灾害推演过程所需的要素和变量,能进行复杂的内涝推演,通过高性能计算预判物理受灾范围
内涝防治决策闭环:城市数字孪生系统支持“设计-验证-反馈-再设计”的灾害整治闭环,可以反复推演验证内涝灾害整治方案的效果
灾害预警:在内涝灾害来临前,提前疏通积水点和转移群众,避免群众遭受财产安全损失
最优治理方案:数字孪生系统能辅助城市决策者以最小的经济和环境成本找到最优治理方案,提升灾害治理效率
各个政府部门、医院、社区等底层数据不通,协同抗疫难度大
防疫人员人力不足,难以应对大规模流调和人群管控
社区联防联控大脑:疫情智能管理系统在社区数字孪生底座之上连接各类“神经元”传感器,全要素感知社区疫情实时动态,对疫情数据进行智能分析和实时监控
疫情态势驾驶舱:实时汇总疫情统计数据,结合疫情传播模型预测疫情发展态势,并且结合附近相关警力、医疗资源,提供决策的数据支撑
提高防控人力效率:数字孪生系统展示居民健康信息状态和隔离状态,辅助社区工作人员精准管控,降低人力成本
精准防疫:疫情传播模型能辅助流调和快速找到密接人员,实现高效且精准的防疫措施
数字孪生城市未来发展趋势
数字孪生城市发展现状如何?未来会有哪些趋势?
数字孪生如何改造高价值场景并通过场景变现?
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