艾瑞咨询:2023年中国数字孪生城市行业研究报告-44页.pdf
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1、虚实相生中国数字孪生城市行业研究报告2023.1 iResearch Inc.2随着城镇化进程加快、城镇化与信息化的广泛渗透和深度融合,城市治理和运行水平有所提升,但各种城市病仍然存在甚至局部加剧。不是城市信息化建设失效了,而是过往的技术方案无法匹配城市日新月异的发展速度和需要。在新型城镇化建设和新型智慧城市建设的新阶段,数字孪生提供了一种全要素、全天候、全生命周期、实时感知监测、交互控制、推演预测、科学决策的颠覆性的创新理念,迅速成为了我国以及世界各国、各地区城市运营管理的抓手。数字孪生城市从概念提出至今不足十年,期间世界各国虽积极推动建设,但目前仍处于单场景、部分功能实现的起步探索阶段。我
2、国早在2018年雄安新区规划纲要中就提出了数字孪生城市的概念,而后“十四五”规划纲要中明确提出完善城市信息模型平台,探索建设数字孪生城市,为数字孪生城市营造了良好的发展环境,引导全国各省市加速建设落地,数字孪生城市市场机遇与挑战并存。得益于和行业专家、企业的多方交流,艾瑞咨询撰写了中国数字孪生城市行业研究报告,内容包括数字孪生城市的定义内涵、技术体系、市场环境、建设进展等理论内容和市场现状分析,针对高价值应用场景展开研究,最后对阻碍行业发展的难点卡点进行思考与呼吁。希望同行业多方分享和探讨我们对数字孪生城市的认知和理解,共同推进数字孪生城市行业的发展。写在前面报告撰写艾瑞咨询产业研究十三部32
3、023.1 iResearch I摘要来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。概念定义:数字孪生城市是指在数字世界中创建一个同物理实体城市外观一致、行动一致、思想一致的数字虚拟城市,实现对现实世界的监测、诊断、回溯、预测和决策控制,用于实体城市的规划、建设、治理和优化等全生命周期管理,提高城市运行效率和市民居住体验技术体系:数字孪生城市不是单一技术,而是以积木式组装结合了物联网、大数据、BIM、GIS、人工智能等多项前沿技术的“巨技术”,其难点主要聚焦在数据管理、信息模型和仿真分析三个环节,数据接入环节亟需政府层面统一标准,模型层面需要脱离形式主义,关注语义建模,仿真层面需要多领域建立模
4、型库,提升算法的商业化落地能力发展现状:市场环境:多方施策与标准制定双管齐下,市场环境整体积极向好发展产业格局:产业链处于整合发展初期,玩家巨头化特征显著,市场格局未定市场规模:2022年中国数字孪生城市市场规模为51亿元,年复合增长率达50%,城市信息模型基础平台和场景化应用同步落地应用场景:综合技术匹配度、规模化潜力和市场规模三个维度评价数字孪生城市场景化应用价值,城市交通、地下管廊和产业园区是三大价值场景,其中全景路口结合自动驾驶有望实现规模化落地;地下管廊和数字孪生技术具有先天的适配性,中长期具有发展潜力;数字孪生助力产业园区数字化转型、加速产城融合思考与呼吁:亟需推进标准统一、商业模
5、式创新和市民应用开发等方面的工作进程SMS4定义内涵与技术体系1行业现状2应用场景3思考与呼吁45拉齐共识什么是数字孪生城市?62023.1 iResearch I“数字孪生”从何而来现处于行业应用探索期,数字孪生城市具有规模应用潜力注释:1、PLM,ProductLifecycleManagement,产品生命周期管理;2、AFRL,AirForceResearchLaboratory,美国空军研究实验室。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。概念萌芽:物理孪生NASA,阿波罗计划1960s构建多个地面半物理模拟器,用于宇航员和任务控制人员的操作培训和故障处理理论支撑:镜像模型Mic
6、haelGrieves,密歇根大学2002年发表“PLM”概念设想,并先后提出“镜像空间模型”、“信息镜像模型”概念,对数字孪生的基本框架做出了清晰的表达和高度的归纳概念定义:数字孪生AFRL,机身数字孪生(ADT)2009&2011年发起ADT项目并做出“DigitalTwin”这一表述。机身生命周期健康管理,致力于提升运维效率和使用寿命。于2011年发表相关文献NASA,数字孪生2010在技术路线图TechnologyArea11中首次提出“DigitalTwin”这一概念并作出定义n CAD/CAE系列软件等预先技术为工业+数字孪生奠定了技术基础n 工业4.0、工业互联网、智能制造战略提
7、供了创新发展的机遇民用落地GE、西门子、达索等2015年工业软件巨头陆续发布数字孪生产品及解决方案覆盖电力、能源、制造业、汽车等细分行业探索起源于:航天航空领域率先商用于:工业国家级战略新加坡,VirtualSingapore2015年三维动态城市模型和协作平台,用于城市规划、部门协调、公共服务等中国,“十四五”规划2020年&2021年在全国各级城市全面推进数字孪生建设,探索建设数字孪生城市英国,国家级数字孪生体2020年发布英国国家数字孪生体原则,指导国家数字孪生发展建设,设定国家级标准欧盟,目的地地球倡议2022年建立一个全面和高精度的数学孪生地球,监测和模拟气候发展、人类活动和极端事件
8、等数字孪生的前世今生:发展历程与应用领域数字孪生这一概念发源于NASA,广泛应用于工业,并迅速成为了各地政府城市运营和管理的抓手。随着数字孪生技术完善和行业渗透,孪生对象从微观的资本密集型产品/设备向宏观的大型复杂城市空间拓展,数字孪生城市市场机遇与挑战并存。扩展应用于:城市72023.1 iResearch I如何理解“数字孪生城市”数字孪生概念在城市空间的应用,服务于城市全生命周期无论是数字孪生还是数字孪生城市,其定义都在专家、学者和相关从业人员的研究与实践中不断的优化调整。相较于数字孪生,数字孪生城市圈定了“城市”这一地理空间范围,内涵定义脱离了抽象理念,扎根于“智慧城市”这一优渥土壤,
9、数字孪生城市的原理、功能、预期用途和受益方也更为清晰明朗。通过融合、提炼现有报告内容成果,解构数字孪生城市的内涵特征,艾瑞认为数字孪生城市是指在数字世界中创建一个同物理实体城市外观一致、行动一致、思想一致的数字虚拟城市,实现对现实世界的监测、诊断、回溯、预测和决策控制,用于实体城市的规划、建设、治理和优化等全生命周期管理,提高城市运行效率和市民居住体验。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字孪生城市的定义梳理中国信通院,数字孪生城市研究报告(2018)数字孪生城市基于数字化标识、自动化感知、网络化连接、普惠化计算、智能化控制、平台化服务的信息技术体系和城市信息空间模型,在数字空间再
10、造一个与物理城市匹配对应的数字城市,全息模拟、动态监控、实时诊断、精准预测城市物理实体在现实环境中的状态,推动城市全要素数字化和虚拟化、全状态实时化和可视化、城市运行管理协同化智能化,实现物理城市与数字城市协同交互、平行运转佐治亚理工学院,Smart city digital twins智慧城市的数字孪生是一个智能的、支持物联网(IoT)的、数据丰富的城市虚拟平台,可用于复制和模拟变化发生在真实城市中,以提高城市的复原力、可持续性和宜居性世界经济论坛&信通院,数字孪生城市:框架和全球实践数字孪生城市是“数字孪生”概念在智慧城市建设中的新应用模式即在数字空间中重建一个复杂的、巨大的系统,与现实世
11、界进行映射和交互,实现城市物理维度和数字维度之间的交互全国信标委智慧城市标准工作组,城市数字孪生标准化白皮书城市数字孪生是利用数字孪生技术,以数字化方式创建城市物理实体的虚拟映射,借助历史数据、实时数据、空间数据以及算法模型等,仿真、预测、交互、控制城市物理实体全生命周期过程的技术手段,可以实现城市物理空间和社会空间中物理实体对象以及关系、活动等在数字空间的多维映射和连接82023.1 iResearch I数字孪生城市和智慧城市的关系二十余年来,我国城市信息化发展经历了数字城市、智慧城市到新型智慧城市三个阶段,城市信息化也从数字化向网络化、智能化发展。新型智慧城市总结了前期建设中存在的问题(
12、数据烟囱等),强调以人为本,以数字孪生城市为核心理念,以城市信息模型为新型智慧城市建设的核心支撑,以智慧空间治理、解决城市病为核心应用,赋能新型城镇化发展。简单的说,新型智慧城市包含了数字孪生城市,数字孪生城市是新型智慧城市建设的组成部分和当前最优解决方案,是数字城市、智慧城市乃至城市信息化的高级阶段,是未来新型城镇化建设的工作重点。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。智慧城市的新高度,新型智慧城市建设的最佳助力城市信息化 第一阶段数字城市1998城市信息化 第二阶段智慧城市2012n 核心理念:新型数字孪生n 核心支撑:城市信息模型n 核心应用:智慧空间治理城市信息化 第三阶段新型
13、智慧城市2015城市信息化发展阶段-单纯将城市各部门、各行业信息的传统物理媒介(纸质文件资料等)转变成可计算存储的数字系统-零散的、单向的、静态的电子副本-通过物联网实现对物理城市的全面感知,以解决各方面的智能化决策支撑问题-局部的、双向的、动态的智能系统-借由数字孪生技术,实现全量信息的汇聚和管理,城市全生命周期的科学管理-全面的、双向的、实时的复杂巨系统以人为本智能感知全面互联深度融合资源共享协同运作智能服务激励创新9加深理解数字孪生城市如何实现?102023.1 iResearch I数字孪生城市的技术体系总览具有多学科交叉会聚、多技术跨界融合的典型特征数字孪生城市不是单一技术,而是以积
14、木式组装结合了物联网、大数据、BIM、GIS、人工智能等多项前沿技术的“巨技术”,其技术复杂性和建设难度不言而喻,但与此同时具有一定的历史积累和产业基础。目前前端传感器设备产业链相对完善,稳定高速的通信随着5G普及有望实现,在技术进步及利好政策驱动下云服务的应用逐渐深入,数字孪生城市亟需解决的技术难点主要聚焦在数据管理、信息模型和仿真分析三个环节,本章后续页面将针对其中的重点内容展开分析。多技术融合,自下而上、由实入虚再入实,形成了支撑数字孪生城市技术理念的、运行机制闭环的技术堆栈。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制数字孪生城市的技术堆栈物联采集传感器RFID视频监控智能化设备LBS
15、与高精度定位城市信息模型CIM渲染WebGLUE/Unity低代码引擎场景建模3DGISBIM语义模型物理对象人车道路建筑环境事件其他城市部件数据管理数据标准与接入数据融合与治理数据存储与计算数据挖掘与分析数据安全与开放场景应用空间规划城区交通地下管廊安全应急环保水务园区社区计算存储网络IT基础设施仿真分析城市交通仿真排水防涝仿真城市宜居环境仿真能耗仿真消防仿真风环境仿真数据通信WiFiZigbee蓝牙4G5GNBIoT关键技术环节数据层模型层仿真层连接层应用层感知层112023.1 iResearch I关键技术环节重点解析数据层物联网平台设备接入能力是孪生城市建设的基础广泛布设的传感器设备
16、和全面连接的智能化设备是数字孪生城市建设的基础和前提条件,也是孪生城市动态数据养分的来源。设备的接入、通信、控制和联动是物联网的基本功,但在孪生全面感知需求下,百分之百的存量/新增设备与平台双向通信使得建设难度大幅提升。面对多源异构通信协议,厂商物联网平台主要通过设备直连、网关接入和云云对接三种方式建立高并发、稳定、可靠、安全的设备通信,以求消除海量终端通信协议的差异、统一标准,但网关接入设备类型受限、设备接口不标准/被占用/无法新增等难题仍存在,依靠平台侧软件集成的方式解决问题不可避免的造成了项目建设进度的延后和成本高筑,国家/行业层面亟需出台相关标准,在下一轮设备更新周期中实现物联网通信协
17、议的统一。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。数字孪生城市设备接入方案2基础数据层本地设备ModbusOPCBACnetRS485BLEZigbee自定义协议标准协议,直连上云,双向交互云云对接网关/边缘设备协议转换数据分析数据存储用于具备蜂窝模组、WiFi模组及有线网卡的直连设备,如物联网电表(3G/4G)等适用于局域网设备或出于网络安全考虑不能直接接入互联网的设备,工业和楼宇自动化领域的行标设备接入为典型应用。此外,LoRa设备需经由LoRa网关接入。串口、网口专用接口标准协议代理交互第三方异构平台/内部系统自定义协议IP设备MQTTHTTP(S)CoAPAMQP已接入第三方平台
18、的设备和数据已上传本地IT系统的设备数据安全动态注册一型一密一机一密数据接入设备安全认证设备端SDK泛化连接数据预处理数据清洗数据转换数据融合高质量可用数据13设备直连网关接入云云对接122023.1 iResearch I关键技术环节重点解析数据层Garbage In,Garbage Out,时空数据的高效管理至关重要城市是自然与社会深度耦合的复杂系统,包含了自然资源和人造实体的动态、静态要素,要素的数字化、集约化管理形成了城市时空大数据资产。下表中,时空基础数据和相关业务专题数据支撑着真实、精准的城市信息模型构建,物联感知数据沿分布式算力网络流动革新,从“脏数据”经清洗、加工、标签化逐步蜕
19、变为专题数据以供上层BI分析调用。低质的输入必然导致低质的输出(GIGO),时空大数据的高效管理对孪生系统的价值释放至关重要,是使能北向应用的数字底座。此外,海量、多维、实时、非结构化的时空数据累积将对未来城市IT基础设施建设提出新要求。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。时空基础数据资源调查数据规划管理数据工程建设项目数据公共专题数据物联感知数据数据内容-行政区-测绘遥感数据-三维模型-国土调查-地质调查-耕地资源-水资源-房屋建筑普查-市政设施普查-重要控制线-国土空间规划-专项规划-已有相关规划-立项用地规划许可数据-建筑工程规划许可数据-施工许可数据-竣工验收数据-社会数据-
20、法人数据-人口数据-兴趣点数据-地址数据-宏观经济数据-建筑检测数据-市政设施检测数据-气象监测数据-交通监测数据-生态环境监测数据-城市安防数据数据类型矢量/栅格/影像/信息模型矢量/文档矢量/信息模型矢量/结构化数据/文档/信息模型矢量/结构化数据/非结构化数据非结构化数据更新频次1-6个月,不超过一年实时调用,无更新频次概念根据数据采集频率实时自动更新,毫秒小时静态动态宏观微观数据来源测绘采集相关业务系统数据一般直接接入、实时查询调用,用于训练的数据需拷贝至本地端侧设备采集接入数字孪生城市时空数据的构成与特点静态动态宏观微观中观132023.1 iResearch I关键技术环节重点解析
21、模型层可视化交互具有必要性,服务于机器学习是建模的根本目的提到信息建模,有人将其与可视化大屏划上等号,这无疑是管中窥豹,关注了数字孪生的表象与形式,忽视了其本质与内涵。数字孪生城市信息模型(简称CIM)由实景三维模型和语义模型共同构成。空间几何建模是对物理世界三维立体结构和外观的数字表达,是服务于人类浏览和理解的人机交互界面,更注重模型的精度、还原度和准确性。语义模型是在三维模型基础上对物理世界的深度理解,提炼信息、总结规律、构建时空知识图谱,满足AI算法开发和信息检索。实景三维模型是CIM的空间基底,语义模型是CIM建设的根本目的,服务于高阶的机器学习算法训练。几何建模在摄影测绘和计算机辅助
22、设计等领域已有长期的技术和实践经验积累,技术难点在于高精度模型的成本控制;语义建模技术尚不成熟,有待行业实力玩家探索定义。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。高质量结构化数据模型实景三维模型自动化建模工具卫星遥感倾斜摄影激光点云街景测绘采集3DMAXWebGLUE4Three.JS规划设计图物联数据“做场景”根据场景规模、精度和现势性选择实时渲染2D3D2.5D游戏级物理世界原始数据非结构化图像仿真算法训练业务/行业应用几何语义分割与提取获取实体对象的几何形态、类型等基本和附加属性信息时空知识图谱在地理信息知识图谱的基础上引入时间属性,动态的描述时空构成关系和层级关系(语义关系),构
23、建语义网络语义模型物模型对设备功能的抽象化语义表达城市信息模型构建的流程1几何建模:服务于人眼2语义建模:服务于机器142023.1 iResearch I由实入虚-以虚映实监测对城市全域或局部场景运行情况的自动化映射,用于实时可视化监测定位基础层级L1L1关键技术环节重点解析仿真层多领域构建仿真算法模型库,实现孪生应用价值层级的跃升注释:数字孪生城市各价值层次间存在先后顺序和价值高低,高价值层次的实现需建立在低价值层级的基础之上。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。以虚控实控制对人、物、事件等城市要素进行运程运维与操控。这一过程可基于局部智能化进一步提高效率当前阶段L2L2以虚预实
24、预测基于仿真算法对城市未来运行过程的可视化预演和对运行结果的预测。用于城市规划建设和预判风险隐患高阶目标L3L3数字孪生城市的成熟度模型以虚优实自主决策基于数据分析与挖掘,对异常情况、突发事件、不良事件等自主推理、预测和诊断,提供潜在优化措施和最优决策理想形态L4L4初次接触数字孪生概念,人们多惊艳于其水晶球般的先知预测力,而不是实时监控。过往城市治理方案或理论的可行性验证多受限于客观物理条件,数字孪生城市提供了一条低成本试错之路,通过历史及实时数据、假设条件的输入和仿真算法的运行,以确定最优的可用策略,支撑决策制定。我国数字孪生城市现处于由L2“理解现状”向L3“防微杜渐”跃升的关键阶段,但
25、城市内部行业算法模型缺乏,除交通领域有比较成熟的模型库外,多数城市治理领域尚处于起步阶段,主要为单一、分散的场景应用,长此以往数字孪生城市价值挖掘和未来发展将因此受阻。152023.1 iResearch I关键技术环节重点解析仿真层注释:上图为微观场景技术理论分析,不代表实际案例。来源:公开资料,艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。突破仿真算法发展瓶颈,赋能决策“谋定而后动”物理世界数字世界仿真算法发展瓶颈由多因素构成,技术侧首要原因是数据积累不足,需要基于数据形成丰富的CIM模型供算法训练。其次,部分场景下,如桥梁运力、隧道稳定性、空间气体分布等,实时仿真模型参数量计算量大、耗时长、无法规模化落
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- 咨询 2023 年中 数字 孪生 城市 行业 研究 报告 44
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