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建立一系列的园区智能交通三维可视化管理平台，搭建了数据汇聚与信息共享的统一入口，架构了园区交通信息公共数据库，实现了与规划建设、公共交通、城市管理等部门的数据对接共享，数字化重构了园区路网，使园区交通进入全息感知时代。
准确全面的信息数据采集是智能交通系统的根基。智慧交通监管可视化通过园区内一条条道路监控的串联，打造出一个园区“天网”，建设一系列信号灯控制，路口卡扣监控、视频监控等多种方法的系统维护，一定程度上可以解决随着园区建设完善后的交通问题，通过HT可视化可对交通态势进行综合掌控，及时发现交通问题。
将大桥当日车流量等收益数据通过2D面板展示，从而建立起内部和外部双层反馈机制。Hightopo可视化技术，管理人员只需点击点击左侧“收益”按钮，即可快速查看大湾区运营业务总效益反馈，总投资、当日过桥车次、过桥费收入一屏全览。右侧面板通过折线图展示经济带动趋势，方便运营人员进行评估；车流量与总收入对比展示，帮助运营人员掌握业务趋势，提高运营效率。
对车站智慧运营模式进行总体设计，实现Web三维高铁站可视化平台。BIM三维建模，使数据和文本集成在统一平台，结合GIS将现实世界中对象的空间位置与相关属性有机结合起来，从而为空间决策提供技术支持，实现可视化表达。
传统车站信息传达不及时、存在延迟情况，处理过程较为缓慢，不能有效的消除产生的问题。本系统可根据情况自由设置告警类型，例如高铁站出入人员体温监测告警、违禁品告警的检测位置和检测时间等，当有问题出现苗头时，可以及时遏制处理，有效防止安全隐患发生。
读取服务器中的相关数据，获取地铁进出站客流量的历史数据，依据不同时段，不同星期，不同月份的客流量数据，依据不同权重比，提前计算预测进出站客流量。在此基础上，可以根据预测客流量合理调派工作人员，以及调整地铁进站安检通道，选择合理的方案以应对地铁站客流高低峰时段，帮助地铁站平稳运营。
①三维可视化。数字孪生打破了通过平面图纸整合建筑信息的传统模式，通过3D建模技术映射物理现实世界的建筑模型。能够逼真还原地铁车站的建筑结构、管道系统、通风空调系统、电梯系统、安全警报系统等，同时涵盖所有的几何、材料和状态信息。
②全生命周期。数字孪生从规划设计到施工再到运维阶段的信息集成，保证了数据的完整性和一致性，贯穿地铁车站全生命周期。改善了传统模式中设计、建造阶段的信息与运维阶段的信息分别储存的弊端，减少了维护成本。
③预测性分析。数字孪生技术的引入为预测性决策和分析提供了基础。利用传感器监测大功率或易燃易爆等危险物品的关键数据；可借助深度学习算法，分析监控采集的乘客行为图像；根据通风空调系统的配置和传感器采集的数据等，分析车站热舒适度，同时预测能耗。
1）机场运维管理可视化
包括机场3D全景、站坪监测、机位分析、场站雷达范围可视化等功能，帮助管理者掌控整体态势，保障机场的运行和管理。
2）航班运行进程可视化
以大兴机场为中心，展示了相关联的全国航班通航状态，对航班计划执行中的各要素支持可视化分析；为航班的安全运行提供了数据保障，航线规划效率得到提升；为机场进、离港排序和协助管理者提供管理决策支撑。
3）应急指挥调度
结合机场的航班流量变化和资源的利用情况进行数据化分析，可以实现机场航班的流量预测与飞机延误、高峰预报、大面积航班延误事件预警等突发事件的智能告警功能，为机场资源优化利用提供有利支撑。还可以协助各联动单位处置突发事件工作的开展，为管理者提供非常及时的正确的应急决策。
随着道路交通环境的日趋复杂，传统的路面管控、事故压降手段已不能适应新形势的需求。转型升级落后的交通管理模式，向科技信息化要战斗力，是助推交通管理工作有效开展的必然要求。
智能交通系统提高了城市交通管理效率，节约了人力资源；有效缓解城市道路拥堵问题；降低了城市交通安全事故发生率，减少伤亡事件和经济损失，推进平安和谐城市的构建。
园区以建设全国一流智能交通工程为目标，以科技创新为动力，以服务实战为导向，以应用成效为追求，全力推动建设了高标准的“园区智能交通系统”，走出了一条符合辖区实际的道路交通管理智能之路。
文|陈龙
本文授权转载自：集智俱乐部
导语
资深智慧城市研究者、华为公司智慧城市高级顾问王鹏，受邀在腾讯研究院×集智俱乐部AI&Society沙龙上发表以“从城市数据到智慧城市”为题的演讲。笔者回顾了王鹏对城市数据及其应用的，并结合清华大学龙瀛团队在人类数字化上的最新研究，提出对城市和个体虚拟化的探讨。讲座视频实录请见文末小程序与网页链接。
源于工业4.0的数字孪生
数字孪生（DigitalTwin）这一概念最早可以追溯到MichaelGrieves教授2002年在密歇根大学PLM（产品生命周期管理）中心对产业界做的一次演讲（虽然没有书面证据，但这仍被广泛认为是数字孪生最早来源）。
2014年，MichaelGrieves在其撰写的“DigitalTwin:ManufacturingExcellencethroughVirtualFactoryReplication”白皮书中进行了详细的阐述。他认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。
在此之后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印等领域。随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。
企业界走在数字孪生的前列。工业4.0下的数字孪生被各大软件厂商赋予了各自的理解，并将其与自身业务融合，致力于打造出现实世界与虚拟世界融合的解决方案。
美国通用电器公司（GE）与ANSYS公司借助数字孪生这一概念，提出物理机械和分析技术融合的实现途径，让每个引擎，每个涡轮，每台核磁共振都拥有一个数字化的“双胞胎”，并通过数字化模型在虚拟环境下实现机器人调试、试验、优化运行状态等模拟，以便将最优方案应用在物理世界的机器上，从而节省大量维修、调试成本。
西门子引用数字孪生的概念，来形容贯穿于产品生命周期各环节间的数据模型。通俗地说，数字孪生就是仿真模拟一些工厂的实际操作空间，从产品设计到产线设计，到设备制造方的机械设计和工厂的规划排产，到最后制造执行和产品大数据。
法国软件公司达索系统在数字孪生创新协作和验证中，不仅重视产品的数字化表现，更试图通过三维体验平台实现设计师和客户之间的互动。
德国软件公司SAP基于Leonardo平台在数字世界打造了一个完整的数字化双胞胎，在产品试验阶段采集设备的运行状况，进行分析，得出产品的实际性能，再与需求设计的目标比较，形成产品研发的闭环体系。
简而言之，工业4.0下的数字孪生，更多是为制造业提供了产品在物理空间和虚拟空间之间的映射关系，以及在实体世界以及数字虚拟空间中记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹的过程。
物理世界和数字副本
数字孪生：催生智慧城市2.0
值得注意的是，数字孪生的概念不仅活跃在工业4.0的制造业，也越来越频繁地出现在智慧城市领域。随着ICT（信息、通信、技术）成为智慧城市发展的主要动能，移动通信、互联网、云计算、传感器、人工智能、量子通信在智慧城市都得到了广泛应用。全域感知、数字模拟、深度学习等各领域的技术发展也即将迎来拐点，这使得城市的数字孪生应运而生。
中国智慧城市数字孪生的发展还有很长一段路要走。数字孪生高度依赖传感器所采集的数据和信息，而就目前的技术水平来看，精细化尺度下城市数据的全域感知和历史多维数据的获取，依旧有难度。物理实体空间的数据不够详尽，将直接导致其数字副本的缺失。现阶段的数字孪生距离想象中的沙盒系统模拟推演、人工智能决策等功能仍有很大差距。
数字孪生在智慧城市发展与建设中的核心价值在于，它能够在物理世界和数字世界之间全面建立实时联系，进而对操作对象全生命周期的变化进行记录、分析和预测。智慧城市中的数字孪生可以分为四个阶段，分别是
对城市现状进行精准、全面、动态映射的现状孪生；
从历史数据中学习、分析、识别、总结并发现城市运行规律的学习孪生；
人工监督下模拟不同环境背景下的发展情景的模拟孪生；
最终通过实时数据接入与人工智能自动决策的自主孪生。
同时，我们也应看到数字孪生在传感器、5g和边缘计算技术不断发展中所具备的巨大潜力。传感器的高密度部署与高精度感知，结合5g和边缘计算的实时结构化计算回传，对城市物理空间的全域感知和实时更新，将是5g时代的常态。一砖一瓦、一草一木、一桌一椅、一人一车，都会以不同的频率更新位置和状态信息，从而实现真正的“全息”虚拟城市。
城市数据：数字孪生的DNA
在智慧城市的建设中，数字孪生的核心在于构建与城市物理空间全面映射的虚拟（信息）空间。不同于制造业产品周期管理中被制造商全面掌握的产品信息化数据，城市作为一个庞大的复杂系统，其包含的物理空间及过程，无时无刻不在产生着多维的海量大数据，这无疑在数据收集、处理、运算、储存和管理上向城市数字孪生提出了挑战。
近年来，以数据为核心的城市生态链构架了智慧城市的顶层设计，形成以共享信息为中心、各行业协同实现的“感知-应用-共享信息”的智慧城市模式。与此同时，在大数据、人工智能、云计算、物联网等新兴ICT技术的推动下，多维的海量城市数据也逐步以不同方式被挖掘并应用在智慧城市的研究和实践中。
传统城市统计数据的电子化与空间可视化是城市大数据发展迈出的第一步。基于GIS平台上对行政边界的勾绘，并将其与传统的年鉴统计数据相匹配，就能实现传统数据的电子化与可视化，并依托GIS空间分析功能实现空间可视化与分析。
Cityeye上对传统统计数据的电子化与空间可视化
互联网大数据的应用标志着城市真正迈入了大数据时代，而互联网大数据也俨然成为近年来城市研究的“宠儿”，无论是学界还是业界都在积极探索互联网大数据为城市研究和发展带来的诸多可能。
互联网大数据最大的优势在于其打破了传统数据自上而下的数据采集壁垒，而是以自下而上的方式提供着精细尺度下的多维数据，如记录城市内所有地理实体空间位置与属性的兴趣点（POI）数据；反映话题热度与用户画像的社交媒体大数据；实时展示人口空间分布的热力图等。
而随着智慧城市的到来，传感器技术的进步与成熟为城市研究提供了另一条数据获取之路。
通过多模块集成传感器在城市内部的架设，可以实现精细尺度下城市环境、人车行为等数据的实时感知与收集。如由CityGrid城市网格数据监测站，可利用多模块传感器网络监测人车流量及环境质量，如风速、风向、光照、温湿度和pm2.5等。CityGrid是一款针对城市空间精细化感知的物联网产品，也是传感器技术应用在城市全域感知、数据采集，乃至实现城市未来微观环境与人车行为预测的经典案例。王鹏团队也曾多次利用CityGrid多次在清华大学校园和白塔寺社区内进行监测布点、数据采集，并针对城市环境和人群行为开展深入分析。
CityGrid城市网格数据监测站
LBS数据（基于位置服务的数据），通过运营商采集用户与基站间不间断的信令数据，来获取移动服务用户相对精确的实时空间位置。因其具备用户量大，覆盖范围广等特征，是描述城市人口数量和空间分布的“终极”数据。
我们把自己数字化了！
DigitalSelf数字自我
在感叹数字孪生如何颠覆性地改变制造业和城市管理与运营的同时，有学者已经开始探索如何打造人类个体的数字双胞胎。
清华大学龙瀛团队的研究助理张昭希近期发表了一篇题为“Applicationofwearablecamerasinstudyinginpidualbehaviorsinbuiltenvironment”的期刊论文，提出创新性地使用可穿戴式相机对个体行为和城市空间感知进行数据收集、分析与模拟。
研究团队利用便携式相机，记录佩戴者正前方每5分钟一张的图片数据，并通过人工识别、计算机视觉分析和色彩识别分析等手段，对佩戴者个体行为特征、时间分配、路径转移、场所事件等要素进行了分析研究。研究结果表明，可穿戴式相机采集到的图片数据具有丰富的个体行为与时空信息，可以有效描述个体在空间中的行为特征。
数字化的“生命日志”
随着大数据在城市研究中的广泛应用和快速发展，基于建成环境层面的形态要素数据（如遥感、街景和POI数据）和多种互联网数据（如微博、点评和手机信令数据）开展的针对大规模群体的研究，为利用大数据解释城市问题提供了大量案例参考，并逐步建立了理论基础。然而，这些基于较粗尺度城市物理空间，抑或是大规模群体的大数据，仍较难被应用于个体的深层剖析和研究解读。
而可穿戴式相机为大规模采集个体数据提供了新的契机，通过记录的图片数据将个人活动信息数字化，形成“数字自我”的电子档案，弥补了现有研究中对个体行为数据采集不够连续、维度不够丰富的问题，这也是从城市环境数据化向个体行为信息化的转变之一。同时，个体行为信息化也将推动研究方法的革新和新技术的介入，从主观的“个体感知”转向客观的“量化研究”。
从数字孪生的角度来看，基于可穿戴式相机记录下的图片数据，通过整理和分析可以剥离出个体在物理空间中的行为特征要素，进一步将这些个体行为特征要素在时空上数字化，从而构建了其在虚拟（信息）空间内的数字双胞胎。同时，图片数据中包含的大量物理空间建成环境要素同样可以被数字化并记录在虚拟空间内，从而反映物理空间和虚拟空间内个体和环境之间的交互。
科技的日新月异不仅使人们的生活方式发生了巨大改变，同时也影响着城市运行的方方面面。不可置否的是，新技术的高速发展给城市研究与实践带来了新的机遇，推动着城市规划技术和工具的突破与创新。如龙瀛提出的数据增强设计，允许规划师们借助多维城市大数据对城市做出更全面、精准的分析与规划设计响应。
同时，在信息通讯技术革新的助力下，数据储存、挖掘、云计算和可视化等技术的完善也为研究城市提供了新视角。人们的思维方式从传统的机械思维向大数据思维转变，认知方式也逐渐向虚实结合的体验过度。城市数字孪生、数字自我的概念也将在第四次工业革命的技术革新下拥有更丰富的内涵。
参考资料
[1]王鹏：展望未来城市，万物皆可运营|智慧城市长文综述
[2]王鹏：城市数据到智慧城市
[3]Long，Y.(2019).(New)UrbanScience:StudyingNewCitieswithNewData，MethodsandTechnologies.LandscapeArchitectureFrontiers，7(2)，8-21.
[4]Zhang，Z.X.，&Long，Y.(2019).ApplicationofWearableCamerasinStudyingInpidualBehaviorsinBuiltEnvironments.LandscapeArchitectureFrontiers，7(2)，22-37.
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