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一文读懂CIM

广联达 有很多人咨询 2023-02-16

   随着经济社会的发展和科技的进步,我国城市化进程不断演进,在这个阶段,一些变化在潜移默化地发生。2019年,我国人均GDP(国内生产总值)突破1万美元,人们的生活理念、生活方式都发生了巨大的变化,开始追求更高质量的现代化生活方式,城市也向着高质量可持续的方向发展。虽然与欧美一些发达国家90%以上的城市化率相比还有一定差距,我们的城市化还有很大的进步空间,但城市交通拥堵、老龄化严重等“城市病”已经开始出现。 
  现阶段,CIM(城市信息模型)平台建设被寄予厚望,被认为是达成“挖掘数据价值、形成科学决策”这一目标的重要路径。CIM广泛融合了新一代信息技术,具有协同性强、模拟效果好、要素信息表达精细等特点,通过统一的数据平台,将各领域、不同维度的数据结构化、标准化整合,再通过人工智能技术进行归纳甚至模拟预测,在推动城市治理和实现城市高质量发展方面日益发挥重要作用。

CIM的发展过程

    在2007年,Khemlani提出City Information Modeling(CIM),也就是城市信息模型这一概念。随着Building InformationModeling(BIM)技术的逐渐成熟,Khemlani希望在城市规划中运用到类似BIM的技术,将信息模型从建筑层次提升到城市层次。因此,在很长一段时间里,CIM被简单理解为是BIM在城市范围的应用。


     在2014年,Xu等人提出通过集成BIM和Geographic Information System(GIS)来建立CIM。具体地,Xu等人拟开发一个兼容IFC(BIM标准)与CityGML(GIS标准)的CIM平台,并将CIM的建模方法分为三种:城市实体测量、集成ComputerAided Design(CAD)和GIS、集成GIS和BIM。其中,实体测量方法工作量大、应用范围有限,而CAD模型又难以包含建筑的多源信息。BIM在建筑信息集成方面具有显著优势,而且日益普及,可提供构件级别的建筑内部信息。如果BIM与宏观GIS数据结合,将形成包含建筑内外的、微宏观的、跨尺度的CIM模型。因此,集成BIM与GIS建立CIM成为重要趋势。


     在2015年,我国同济大学吴志强院士将CIM的概念延伸为City Intelligent Model,即城市智能信息模型。吴院士提出,“城市智能信息模型在城市信息模型的基础上进一步提出了智能(Intelligent)的目标,其内涵不仅是指城市模型中海量数据的收集、储存和处理,更强调基于多维模型解决发展过程中的问题”。在城市智能信息模型的概念下,物联网Internet of Things(IoT)技术也逐渐与BIM、GIS一并成为CIM的主要技术支持。此外,云计算、大数据、虚拟现实、人工智能等先进技术也逐渐应用在CIM当中。


     在2018年11月12日,国家住建部将雄安、北京城市副中心、广州、南京、厦门等列入“运用建筑信息模型(BIM)进行工程项目审查审批和城市信息模型(CIM)平台建设”五个试点城市,这标志着CIM在我国由概念阶段开始正式进入到建设阶段。从这些城市数字化治理的建设目标来看,CIM凭借其全面的信息集成特征会成为智慧城市和数字孪生城市的重要模型基础。


    2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会会议提出,加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。“新基建”战略的实施会为智慧城市以及数字孪生城市提供更加强大的数字动力,加速其建设进程。作为智慧城市以及数字孪生城市的重要模型基础,CIM的重要性日益突出,面临空前的发展机遇。


CIM的特点

 CIM平台是实现精准映射城市运行细节、挖掘洞悉城市发展规律、推演仿真城市未来趋势的综合信息载体与核心平台,也是连接物理城市与数字城市的关键“桥梁”。中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司信息中心副总工程师张文成认为,只有把城市相关的数据和模型进行交互,才能真正形成CIM平台。


   CIM是一个数据的概念,是一个立体的大数据,是一个城市的数字孪生。基于CIM建设的技术平台,应是CIM集成、管理、应用、共享服务的支撑平台,也是智慧城市的基础平台;应是“新基建”中的核心基建,是智慧城市建设的核心基础,在整个城市运行过程中所起的作用尤为重要。所以,CIM是一个智慧城市的核心底座、核心平台。


 简单来看,CIM平台等于CIM模型加上各类多源异构数据。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(建筑信息模型)数据、城市二三维一体化的GIS(地理信息系统)数据以及动态变化的感知信息IoT(物联网)数据。


CIM的研究现状

     整体上,CIM研究在国内外都处于初级阶段。目前,CIM主要研究方向可划分为如图1所示的三大方向:框架设计、数据融合及可视化。

图1 CIM主要研究方向   



2.1 框架设计

       对CIM概念的不同认知使得对CIM结构框架的定义也不尽相同。例如,汪深等人认为CIM是BIM的扩展,二者都包括物质、空间、性能和文化四个组成结构,所不同的是,CIM在BIM架构的基础上又增添了城市基础设施以及地理信息两大部分,并综合了城市全生命周期的管理产业。Lee等人基于洪灾分析情境下,将CIM框架划分为土地、设施以及水体三个模块,但该框架不够全面,适用范围也有限。而相比起汪深和Lee等人提出的架构,Xu等人的架构划分明显更加精细,也更加全面。Xu等人将城市信息模型划分为建筑、运输、水体、MEP(Mechanical,Electrical&Plumbing)、基础设施等多个模块,见图2,然后建立了模块的BIM模型,最后使用GIS将BIM模型定位在具体的城市区域中,这样的框架适用性相对更广。


     虽然以上三个框架精细程度和适用范围不同,但都是将CIM框架根据具体要素进行划分的。而Stojanovski则是从城市形态方面来定义CIM框架。他把CIM的框架定义为是由无数不可再分割的街区构成的,每个街区都有自己的一张属性表和一个有着对应坐标系的3D空间,通过该坐标系在城市空间进行投影,且每个街区都定义边界,不同的街区通过边界建立联系。这样的框架相当于是把一个大的城市模型精分为无数个小的城市模型,仅仅从城市规模出发,忽略了城市内部更细致的信息结构。


     根据CIM框架设计相关的调研可见,目前CIM正处于起步阶段,大部分框架的提出都是基于概念层面或是一定的情景分析,精细度和层次性不够,具有一定的局限性。而框架设计是CIM技术发展的一大基础。因此,一个统一的、多层次的、适用性强的CIM框架依旧是未来CIM领域研究的一大热点。

图2-现有代表性框架


2.2 数据融合

      建立一个集设计、计算、管理、评估于一体的平台是CIM技术发展的关键,而CIM平台搭建的重点和难点在于城市信息数据的融合。这里的城市信息数据包含城市基础信息、建筑内部信息以及物联网信息。其中,城市基础信息以GIS技术为支撑,建筑内部信息的获取则更多的运用BIM和CAD,而城市各个领域底层信息的采集则依赖于IoT技术。因此目前CIM研究领域主要有三种建模方式:基于实体测量建模、基于CAD与GIS建模、基于BIM与GIS建模。根据这三种不同的建模方法又将数据融合方法分为两类,即CAD与GIS的数据融合以及BIM与GIS的数据融合。


      基于CAD的三维建模方法在建筑设计以及城市规划方面已经相当成熟,作为绘图工具,CAD能够准确、直观地呈现城市外观及建筑物内部信息,但CAD缺乏空间及数据的分析和处理的功能,具有一定的局限性。因此,GIS和CAD的数据融合不仅能充分利用CAD提供的模型特征,而且能够对模型信息进行必要的分析处理。早在2000年,Ozel就曾经指出GIS能够为CAD所建立的复杂模型提供全面的空间分析。我国学者朱庆等人也认为CAD技术对GIS的发展至关重要并总结了多种CAD与GIS数据集成的方法。这证明CAD与GIS集成是具可行性的。因此现阶段也有许多基于CAD与GIS融合进行CIM建模的研究。如Gil等人就曾论证过通过开发一种集成GIS空间数据库的CAD工具实现CIM设计和分析的可行性。目前也已有一些用于城市规划设计的软件是在CAD基础上结合GIS数据实现的,如StadtCAD Hippodamo。


      然而,不同的平台和标准使得二者之间的集成存在困难,主要集中在坐标转换、数据格式差异、数据量差异以及一些原始数据错误的问题上。虽然Pu等人利用Database ManagementSystem(DBMS)数据库管理系统方法来解决CAD与GIS之间数据类型差异的问题,但是对于CAD中的自由曲线和曲面等复杂数据类型却无法进行数据类型的转换。而CAD自身所存在的一些如数据叠加等原始数据问题使数据融合变得更为复杂,虽然Badhrudeen等人尝试利用机器学习来识别CAD到GIS转换过程中潜在的错误,以及原始CAD数据中的错误,但是依旧无法完全避免原始数据所造成的错误,而且造成了实际应用过程的耗时费力。最关键的是CAD的协同工作能力不足,这对于以实现协同工作为主要目的的CIM技术来说可用性较差。


      相较于CAD自身存在的一些缺陷,能够实现全流程协同工作的BIM技术使得BIM与GIS的融合更具优势,也成为目前CIM技术领域研究的热点,取得了较快的发展。学术界普遍认为协调语义是实现BIM与GIS集成的最佳途径,它能够实现BIM模型和GIS模型之间低形式化的映射。目前最为流行的两大语义模型分别是IFC和CityGML,因此根据这两种语义模型的转换关系将现阶段的BIM与GIS集成方法分为四类,如表1所示。


      从表1可以看出,尽管基于IFC和CityGML标准的BIM和GIS集成方法已经开展了一定的研究,但不同基础方法的优缺点都比较突出,尚未形成成熟的集成方法,仍有待于进一步的探索。


2.3 可视化

     可视化是CIM发展的一大方向。将建筑信息和地理数据通过计算机处理转化为图像的形式,能够更加直观有效地把信息传递给用户。在目前CIM可视化中,开发可视化平台、结合VR或AR成为热点。


(1)可视化平台

Simstadt是2013年斯图加特技术高等专业学院开发的一个城市模拟平台,基于CityGML可对多细节层次(Level of Detail,LoD)进行建模,导入GIS数据后,可对城市模型进行加强修复,最后通过模拟工具进行多种能源模拟,得到相应的仿真结果和评估指标,在3D城市模型中进行可视化,该平台现主要用于能源方面的模拟和分析。


(2)结合VR技术

     在2018年俄罗斯叶卡捷琳堡国际工业创新展览会上,一家VR开发公司展示了叶卡捷琳堡中心部分信息模型的试点VR项目,通过不断地完善BIM与GIS模型对该项目进行测试调整,来实现VR在CIM上的广泛应用。


(3)结合AR技术

      Urban CoBuilde应用程序通过CIM与AR技术和游戏相结合的方法让用户对城市环境进行探索,让利益相关者参与城市规划,从而收集到城市规划过程中需要涉及的一些信息。

      目前,CIM可视化发展相对较为成熟,许多CIM建模平台同时也具备可视化功能,而与VR或AR技术的结合也使得CIM模型能够传达的信息更加丰富和直观。


CIM主要技术实现平台

      目前,随着5G网络与物联网技术的兴起,很多软件开发商认识到了CIM平台的价值,2020年4月21日,腾讯云推出了“基于CIM的产业互联网平台”———CityBase,虽然还未开放使用,但从产品体系架构来看还是相当完备的。而现阶段世界各国也开发了许多能实现部分CIM技术的平台,表2列出了CIM领域的主流技术实现平台,并对它们的功能和优缺点进行了整理。

表1 基于IFC和City GML的BIM与GIS集成方法


表2 CIM主流技术实现平台    

      从表2可以看出,目前CIM技术实现平台数量虽然不少,但主要功能集中在建模和可视化方面,核心分析功能都比较有限。应该说,CIM技术实现平台尚有很大的发展空间。

CIM典型应用

      杨滔等人曾指出CIM的本质是服务城市全生命周期。围绕城市建筑和市政基础设施全生命周期,即在规划、建设、运维等阶段进行应用。

4.1 规划阶段

      在规划阶段,运用CIM技术能够预览规划成果,优化城市空间布局,促进城市科学规划、高效建设。

4.2 建设阶段

     在建设阶段应用CIM技术,可以进行建设施工场景可视化、工程量计算、项目进度质量管理等,显著提升建设过程精细化监管效能。

4.3 运维阶段

     在运维阶段运用CIM技术,可以消除各系统信息孤岛,实时监控运行态势,及时进行运营维护,可视化应急指挥,保障城市正常运行。

     青岛中央商务区建立了基于CIM的城市综合管理平台,打造交通、综治、产业、安全四大运行指数衡量青岛中央商务区总体运行健康发展态势,实现了中央商务区全生命周期的业务贯通。


     整体来看,目前CIM应用大都只是参与了城市生命周期的特定阶段,几乎未能贯穿整个城市生命周期。从2013年至今,我国已有700多个城市提出或在建智慧城市。而且,随着“新基建”战略的实施,更多的数字孪生城市也将被建立。作为智慧城市和数字孪生城市的模型基础,CIM未来将有很大的应用前景。


CIM还存在的问题

      张文成认为,CIM平台是智慧城市操作底板,全面对接城市空间数据的具体应用,推动服务城市建设、能源、治理等N个城市管理场景,助力城市挖掘数据价值。当新基建全面加速,智慧城市的“乘风破浪”之路也充满希望和挑战。

     场景还需增加。在张文成看来,目前所提到的智慧医疗等并不是应用场景,应用场景应该是用户在一定时间和空间停留并进行情感等的交互。比如未来社区,社区作为城市生活的重要场所,无论是忙碌的白领、买菜的妇女,还是玩耍的儿童,在固定时间、固定空间的典型行为才是场景。截至目前,智慧城市应用场景还不够丰富,更主要的是不够具象化。

     规范数据标准。现阶段,经过前期的智慧城市建设,每个城市、每个领域都汇集了庞大的数据。但是这些数据在分类、存储等诸多方面并不规范,还有很多私人数据或者各领域、各业务部门的数据之间的壁垒尚未打通,这些都导致了数据进行关联应用和综合利用的难度较大。因此建立统一的标准十分必要,要把所有数据有规则地汇聚起来,形成统一的架构以及统一的存储、调用方式,通过算法发挥大数据的作用,支撑多种应用场景的建设。

     加强智能算法的研究。经济发展的三驾马车是投资、出口和消费,那么智慧城市治理能力和治理水平的三驾马车就是算法、算力、算据。这三点可以说是构建智慧城市中枢的重要支撑,也是现阶段城市大脑发挥的作用。算据是需要通过泛载的感知;算力是采取云计算、边缘计算和端处理三个方面相结合的体系构架;目前的人工智能理论基础是基于统计学的算法,也就是深度学习的一种分类。



结论

     CIM的内涵正从City Information Modeling到City IntelligentModel不断发展,而且面临国家“新基建”战略带来的重要发展机遇。

      目前,CIM研究在国内外都处于初级阶段。CIM的框架设计尚不成熟,融合BIM和GIS是其主要建模方法,已有一定研究,但仍有待深化。相比之下,CIM可视化研究较为成熟。

      CIM主流技术实现平台集中在建模和可视化功能,但分析功能尚不成熟;CIM在我国的应用已经分布到城市全生命周期各阶段中,但尚缺乏贯穿城市全生命周期的应用,发展空间广阔。


      整体上,作为智慧城市和数字孪生城市的模型基础,CIM作用不可替代,而且随着国家“新基建”战略带来的5G、IoT等相关支撑技术的普及,CIM将为智慧城市和数字孪生城市创造出高性能、智能化、多方位的应用情景,具有广阔的发展前景。然而,庞大的应用需求与当前初期研究现状是CIM发展面临的重大矛盾,亟待加快、加大、加强CIM研发工作,为我国城市发展与管理提供深度信息化的新支点、新引擎。

       2020年,以大数据、人工智能、工业互联网等为代表的新基建按下“快进键”,也给智慧城市建设带来了新的机遇。智慧城市的实质是利用先进的信息技术,实现城市数字化、智慧化管理和运行,促进城市的可持续发展。随着5G等新一代信息技术的不断突破与发展,数字化的道路越走越宽,新的技术必将带来崭新的生活、工作方式,为社会带来意想不到的创新性变革。


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