一文看懂数字孪生：除了让城市更智能，还有哪些新兴应用？

不管你知不知道，数字孪生确实火了。

以它为技术底座的智慧城市增长惊人，2016年的时候，全国有300多个城市在建设智慧城市；2019年，这个数字是500个；又过了一年，试点的城市有700座了。

"数字孪生"的名字起得中肯，把真实世界的物体投射到数字世界中，形成孪生体 ，用以观测、甚至预测该物体的发展，这就是数字孪生。它被广泛运用在工业、智慧城市、智能物流等等领域。

举个例子，假如把它用在健康领域，我们可能会戴上智能手环等数据采集设施，把身体数据实时投射到系统中，系统自动生成我们的3D模型。外貌、骨骼状况、各个器官的健康状况，通过数字3D模型都一览无余。

当然，"观察"只是基础，它最核心的作用是"推演" 。假设国家的新冠疫苗还在实验阶段，不确定是否对人有害，可以在系统中给虚拟的数字孪生体"注射"，数字孪生体模拟出身体的虚拟环境，最终推演出新冠疫苗是否安全。

受限于现有技术，验证药物安全性当然还没有实现，但数字孪生技术在各领域全面开花，是不争的事实。

会思考的城市、会主动进行效率优化的工厂、不用实体车撞击测试也能算出安全指数的汽车研发部门，数字孪生的应用边界突破想象。看似"玄乎"的技术，实际与我们的生活息息相关。

数字孪生：缘起航天航空，落脚各行各业

不少现今被广泛使用的技术，都脱胎于航空航天领域。

比如GPS，来自于美国研制的卫星定位系统，现在被广泛应用于民用定位；比如新型材料，应用在宇航器上的蜂窝铝，因防水防潮且质轻的特性，被制作成卫生间吊顶，走入千家万户。尖端科技的向下渗透，是生活水平提高的源动力。

数字孪生技术同样如此，它的落地应用早于理论，首次实践的是美国国家航空航天局。当时，NASA制造了两个完全一样的空间飞行器，其中一个留在地球，用来投射并预测执行任务的飞行器的状态，辅助宇航员在紧急情况下做出正确决策。值得注意的是，当时的"孪生体"还处于早期状态，仍然是实物。

直到2003年时，迈克尔·格里夫斯提出了"虚拟孪生体"的概念，数字孪生技术才正式有了理论雏形，并开始把形象投射到虚拟世界中。

它很快在工业领域得到了运用。较为简单的应用方式是，工厂建立虚拟装配模型，让工程师更好地了解已有产品的结构和运行状态。更深度一些的应用方式，则需要介入得更早，在研发期就运用数字孪生。 比如ANSYS公司为通用电气做的数字孪生体系，它把每个配件（涡轮、引擎等）都制作成数字孪生体，研发时先装配出虚拟产品，并在虚拟空间进行调试，确认其各项参数符合预期，最后选出效率最佳的方案用在实体模型上。

在开模生产样机之前，就能搞清楚设计模型的缺陷并完成升级，这大大释放了研发的时间成本与资金成本。

（图源《数字孪生》陈根，虚拟装配模型，侵删）

说到这里，或许你也发现了，数字孪生技术与CAD有些许相像，它们都有虚拟实体；但两者绝不相同，数字孪生体是通过传感器不断采集并更新信息的，且它的核心点在于"计算出最优方案"，降低决策成本 ，而非CAD所强调的外观展示。

且不提功能，就单单从技术实现的角度来看，数字孪生也要复杂得多，它是一个集云计算、数据采集、通信、人工智能等技术于一身的组织体。

一个数字孪生体系必须包含数据保障层、建模计算层、功能层、沉浸式体验层。 具体说来，a) 需要先通过传感器完成数据采集，并且通过5G、光纤等方式完成数据传输。b) 数据进入建模层后，通过云计算完成处理。c) 在功能层被包装成符合企业/政府需求的、可落地的功能，比方说流水线各设备的寿命预估，在设备损毁前就触发预警。d) 体验层也就是交互界面，当系统的数据信息非常庞大时，直观可感的交互也需要谨慎设计。

（图源《数字孪生》陈根，数字孪生技术的模型，侵删）

现今，这套系统正在加速落地，在多个行业中获得青睐。以大火的物联网为例，13%的物联网企业实施了数字孪生项目，还有62%的企业正在实施或有计划实施；此外，它在智慧城市及工业领域的普及同样迅速，波音777客机的研发就完全通过数字孪生进行，300多万个零部件，都靠数字仿真实现推演，研发周期缩短30%。

智慧城市虽好，但这些瓶颈还精准卡在七寸

· 相比过去，现在的智慧城市覆盖领域更广，与居民联系更紧密

现今数字孪生最火的应用领域，莫过于智慧城市。为此，各国都全力展开了竞速。

韩国在2004年就提出了u-Korea发展战略，它的设想是用无线传感器，掌握停车场、地下管道等设施的状态。当时韩国供水系统的漏水率高达14.1%，通过传感器实时追踪渗漏情况后，漏水率大为降低，仅在供水系统上，这项革新平均每年为一座城市节约564万美元。而u-环境系统，可以检测空气质量，并自动开启道路洒水系统。

2007～2009年期间，一波智慧城市的尝试接连涌现。美国IBM和迪比克市宣布共建美国首座智慧城市，它很快为全市更换了数控水电计量器；欧盟提出智慧城市建设目标；澳大利亚开启智慧电网改造，希望能快速定位到电力故障的发生地点。

假如我们来复盘这个阶段的智慧城市项目，会发现它们所尝试的领域依然较为单一，运用方式也较为简单。 主要集中在排水管网、电网、燃气管网、路灯等市政设施的管理，通过计算来分析已产生的故障，定位故障点，并派专员处理。

（城市路灯体系，图源版权共享网站Pexels）

2010年后，智慧城市的发展进入新阶段。从应用领域来看，智慧城市的覆盖广度增加，交通效率优化、寻人成为核心发力点；从使用技术来看，自动驾驶、人脸识别、AI技术得到广泛应用，因数据采集与云计算基础建设的完善，推演能力也有了大幅进步。

比如说百度主打的智能红绿灯项目，感知到拥堵情况后，自动调整红绿灯时长，大约能节约30%左右的交通延误时间。

此外，新阶段的智慧城市还有一个重要特征——2010年后4G爆发，移动互联网发展让更多用户触网，也因此智慧城市可以直接辐射C端用户 。如果说此前智慧城市的尝试依然是在封闭系统中的，只能做到电网检测等，这个阶段它被赋予了更多民生需求。

京东数科与首钢基金S-PARK合作推出的"智能停车系统"sonic，就将大兴机场的停车场资源映射到了数字孪生体上，并实时将用户引导至闲置停车位。此外各类政务小程序也被开发出来，居民可直接在线上完成政务事务的办理。

· 但智慧城市的落地依然不够理想，它面临严重的协同问题，以及资金问题。

尽管功能相当美好，但智慧城市的落地其实没那么容易。

落地过程中，协同问题相当严重，企业首先得搞清楚，找哪个政府部门对接。 现在对接的管理部门五花八门，有的在规划建设部门，有的在发展改革部门，有的在工业和信息化部门，各部门对技术与业务的理解都有不同。

就算找到对接部门，打通数据也绝不容易。 根据研究员金江军的说法，我国电子政务系统建设先纵后横、纵强横弱，而纵向信息系统建设又没有给地市、区县留数据接口。结果是，很多数据落在上级部门（省里或国家部委），真正去落地智慧城市的地市、区县，反而缺少核心数据。各层级、各部门各搞一套CIM系统的现象同样常见，烟囱林立，数据难打通，兼且系统重复建设严重。

也有一些企业搞定了前期的一切，在落地时，发现成本比预想的超出太多。 智慧城市需要为每个项目搭建团队，等到落地时，产品测试还得驻扎当地不断调试改进。智慧城市系统还远远无法做成标品，按需定制背后需要整个团队做水磨工夫。

· 技术层面，虚拟实体精细度受限。

现在，智慧城市面临的一大困境是虚拟实体的精细度显著不足。数字孪生的第一层就是数据保障层，但受限于技术或成本，传感器很多时候还做不到对城市数据的全域感知。 而相比于航天航空、工业领域，城市的版图几何级增长，精细化尺度的城市数据采集，自然难上加难。

举个例子，假如智慧城市想建立小区级路网，并准确区分哪些路可供电瓶车行驶、哪些路仅限步行，这个路网该如何建立？ 倘若派出员工去每个小区测绘，人力成本会非常大，数据也做不到实时更新；但传感器所提供的数据，很可能仅止于"城市中人的移动数据"，而且GPS数据还有可能有0～15米的偏差。

想要解决，要么优化传感器，让基础数据就自行区分是何种路面（这在现在是不可能的）；要么研发独特算法来解决。

这种数据采集与应用层面的困境还有不少，但总体类似，要么由于传感器数量限制或损坏，导致数据的量和精确度不够；要么数据种类不同，很难直接处理并生成想要的结果。同样的问题，还发生在交通流、能耗等数据的采集与处理中。虚拟环境是地基，它的不完善会导致后续的模拟推演、人工智能决策被局限。

冲击瓶颈，技术、硬件领域迎来这些突破

目前智慧城市所面临的现实问题里，政务协同需依靠顶层设计推动，目前国家正着力避免数据孤岛与系统重复建设，提高协同效率。

而数据的采集与处理，还需企业来实现突破；此外，硬件的建设，也有助于整个产业的长期发展，目前国内已有相关的进步案例。

① 技术突破-京东数科时空数据处理

还是回归"虚拟实体精细度受限"的问题，其中小区等非主干道的路径优化，已经被京东的时空大数据引擎——JUST所攻克。

所谓时空数据，是企业比较容易获得的脱敏终端数据，它会包括两个要素，终端的空间地理位置与时间，它们叠加在一起形成了行动轨迹。这些终端轨迹是海量的，要将其处理成功能明确的路网地图并不容易，JUST引擎会用"专有AI 算法"过滤掉误差数据，然后对轨迹分段，提炼其中的有效部分。最后再用特征抽取、轨迹数据道路转换、中心线提取、路网整合和精细化的数据处理等手段，完成一张颗粒度极细的小区路网。

由于它是根据终端数据绘制而成，当小区进行路面维修，导致路网变化时，它也能很快更新出新的路径，符合数字孪生体对实时更新的要求。

除了京东数科之外，其它企业同样在数据采集、处理领域做了不少努力，目前较为成熟的是客流数据、物流数据、车流数据等的运用。

② 硬件突破-雄安新区建设超算云

雄安新区是智慧城市的一个标杆，中国移动中标后对它进行了全面的改造。

它已落地的主要成就是完成了"城市物联网统一开放平台"的建设，在去年已经进入试运行阶段。这个平台接入了新区的水、电、气、热、道路交通、建筑的感知设备，可实现统一观测。末端设备的功能也集成得相当全面，单说路灯，就肩负着安防监控等9项功能。

中国移动完成了城市基础设施的管控，中国电信又开始推动底层算力的跃进。智慧雄安所区别于其它城市的，是超算云的建设 ，它由中国电信与雄安合作开发，占地45亩，预计在2022年投产运营。

在国内公有云商用成熟的背景下，政府与企业都能较为轻松地获得无限算力，但它的原理本质上是把计算任务分配给不同服务器处理，中间会产生通信时延。而超算云将超级计算机上云，在高性能计算上更有优势，适合处理数据密集型计算任务。

智慧城市产生的数据是海量的，而雄安打算打造一个"边缘计算、云计算、超算"相结合的计算体系，满足计算需求，在硬件建设层面形成突破。

尾声：数字孪生未来还有哪些可能性？

脱离智慧城市领域，数字孪生技术在其它行业内也有了不少新兴应用方式。

比如达索，它主要服务于飞机制造商，除了对产品本身建模，它把其原材料也数字化了，使用者可以更好地体验不同的外部环境给产品带来的变化，对波音等公司而言，堪称实用利器。

现今数字孪生技术依然运用于2B领域，随着新技术的突破，说不定在几十年后，它会将部分数据开放，并用于个人娱乐。

未来的某一天，或许我们可以靠着数字孪生技术环游世界。戴上一副VR眼镜，直接"空降"到虚拟孪生体中的冰岛，传感器采集到的图片信息实时传输过来，我能看到橘红的夕阳在堆满蓝冰的沙滩徐徐落下。

（用VR感受世界，图源版权共享网站Pexels）

要想实现这个"美梦"，暂且要等VR、数据传输技术有跨时代突破。

无论如何，数字孪生已经实现了一次又一次的版图升级——单个物体-工厂流水线-整个城市——那么未来出现"全球虚拟副本"，也并非遥不可及 。

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电子政务在基层社会治理的作用

在当代的社会治理中电子政务处在相对成熟的地位，全国政府的各大部门及单位都已经运用上电子政务，而电子政务在基层社会治理的作用也是非常显著的。就拿以下例子来说：

一、提高公共行政的绩效

电子政务的实施，改变了行政信息的传递方式和处理手段，克服了各种物流阻碍和组织障碍，部门协作得到加强，政府运作程序和办事流程得到简化，提高了政府管理能力。

二、降低公共行政成本

行政成本可以定义为政府组织在为社会提供公共服务、生产公共产品的活动过程中投入的人力、财力和物力资源。

三、促进政府职能转变

新时期政府职能转变主要是十六个字：经济调解、市场监管、社会管理和公共服务。而电子政务的开展将重新确定政府、企业、社会组织三者的边界，促进政府从包揽一切的做法向管理与服务并重的方向转变。

四、提高公共决策质量

电子政务的建立和发展，为政府决策科学化提供了有力的工具。而且随着电子政务信息技术的运用，决策信息不全、决策参与范围小和决策周期长等弊端得到了有效的改善。

举例的这四点就是电子政务在基层社会治理的作用，当然对于电子政务来说作用是非常多的以上只是举个例子让大家了解到电子政务对基层社会治理的帮助。

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