“十四五”CIM驱动城市数字化转型
2021-01-28杜明芳
文|杜明芳
2020年12月21日召开的全国住房和城乡建设工作会议明确指出:持续深入学习贯彻习近平总书记关于住房和城乡建设工作的重要指示批示精神,贯彻落实党的十九届五中全会和中央经济工作会议决策部署,重点抓好八大任务,第一条是“全力实施城市更新行动,推动城市高质量发展”。在部署年度重点工作任务时提出,要加快构建部、省、市三级CIM 平台建设框架体系。
CIM 一体化规划建设管理体系
CIM 一体化规划建设管理体系总体思路:采用系统思维和方法,综合考虑治理理念、制度规范、一体化新老基建资源体系建设、CIM智脑、CIM 数字孪生体等领域要素,从全局优化的视角对每一部分均进行最优化规划设计实施,制定定性与定量相结合的评价指标体系,以可计算的评价结果为考核依据,构建并实施全局最优的城市治理和管理体系。
新基建在城市体系中的应用集中落地于CIM 中,CIM 与新基建融合后构建出可持续生长的城市数字生命体。(如图1)
CIM 智脑
CIM 智脑是基于系统思维和方法,以数据为线索,以多模型为中心,以城市部件对象多目标关联优化综合指标最优为目标,融城市大数据资源体系、智能知识体系、反馈管控体系、动态迭代优化体系于一体,在新基建时期海量实时大数据的驱动下进行大规模网状智能计算,采用多核异构芯片、模块化并行AI 云、智能边缘计算装置等智能硬件进行算力提升,采用知识图谱、数据挖掘、深度学习、系统仿真等先进理论进行算法提升和模型改进,实现三维或更高维建筑信息模型(BIM)与建筑及城市自动化管控系统的有机叠加与模型层融合,具有算力、算法、算量综合指标最优特征。城市数字生命体CIM 总体架构中CIM 云脑和CIM 边缘脑均属于CIM 智脑的组成部分。
图1 城市数字生命体CIM 总体架构
CIM 智脑是全局优化的核心,因此应特别对数据中心进行优化设计,将数据集成、数据质量管理、数据生命周期规划、元数据管理、主数据管理、数据全生命周期运营管理、数据资产管理、团队建设、数据隐私保护等涉及到数据治理体系高质量建设发展的要素统筹考虑,在构建高质量一体化城市大数据资源体系的同时,高质量构建城市大数据治理体系。全局最优城市治理体系的实施将有效破解当前城市管理与治理中遇到的难题,助力城市的高起点建设与高质量发展。(如图2)
图2 CIM 智脑理论模型
图3 数字孪生系统机理模型描述
CIM 数字孪生体
1.数字孪生系统机理模型
数字孪生的主要理论渊源和基础是:系统工程及系统建模与仿真理论,现代控制理论,模式识别理论,计算机图形学,数据科学。从系统工程的视角来看,数字孪生系统的构建是一项典型的系统工程,涉及到目标确立、需求分析、技术开发、理论研究、场景应用等实现环节。数字孪生系统的构建与开发奠定了数字孪生系统论的基石。
CIM 数字孪生体是数字孪生理论在城市领域的应用。CIM 数字孪生体的构建与开发应遵循数字孪生系统机理和模型,思路和方法描述如下:在多规合一基础上,一方面模拟人类认知世界的经验、规律、知识,另一方面广泛深度应用数据智能、机器学习方法,采用定量和定性相结合的方式打造满足现代城市应用的智能控制与决策复杂巨系统。城市以数字孪生系统需求为导向,设计数字孪生系统软件架构,研发数字孪生系统软硬件平台与技术,在数字空间和物理场景中进行同步测试与验证。物理实测信息反馈到虚拟仿真系统,仿真系统与物理系统进行实时或事件驱动下的不定时比对与匹配,得到二者误差,再以误差作为虚拟系统控制算法的输入,通过自动控制策略实现误差的迭代削减,直至衰减为零。整个CIM 数字孪生信息物理系统的运行是一个动态平衡与自主优化的过程。(如图3)
2.CIM 智脑与CIM 数字孪生体模型
城市信息模型(CIM)广泛融合了信息基础设施新基建,具有协同性强、智能性高、模拟性好、要素表达精细等特点,在推动城市治理智慧化和城市管理自动化,进而实现城市高质量发展方面将发挥越来越重要的作用。尽管CIM 高度融合了BIM、GIS、IoT、AI 等多种信息技术,但未来的CIM 将在“BIM+GIS 一张图”的基础上更加倾向于朝着数据智能化、业务模型化、流程自动化、管理智慧化方向发展演进,并基于以上新方向的交叉融合构建形成CIM 智脑及CIM 智脑统一管控和指挥下的CIM 数字孪生体。CIM 智脑和CIM 数字孪生体将成为驱动中国城市经济乃至中国数字经济发展的革命性力量,为中国新经济双闭环格局的形成奠定基础。(如图4、5)
通过CIM 数字孪生体的实时支持,城市可最大限度降低全生命周期管理风险,做到预警、预防、预测,从而做到尽最大可能提升城市韧性。
3.基于CIM 的数字孪生城市概念模型
城市环境是一个复杂的多维度立体环境,包含建筑、道路、自然景观、地下空间、地质矿藏等组成部分。基于城市环境形成的城市网络是一个包含天基、空基、地基、地下基的复杂立体感知与管理网络。物理城市和信息空间中的虚拟城市构成了数字孪生城市,也可以理解为数字镜像城市。孪生城市之间是相互控制关系。智慧城市中的核心要素城市、信息、人及其相互之间的关系,可用智慧城市赛博物理空间描述。本文提出基于CIM 的数字孪生城市概念模型。在两个“城市体”之间,信息双向传输:当信息从物理城市传输到数字城市,来自传感器的数据可用于观察城市运行情况;反之,当信息从数字城市传输到物理城市,数据和模型可用来监视、控制、修正、改进物理孪生城市,加上人工智能算法,可用于挖掘、预测、仿生、学习物理城市的特征和行为,帮助构建更加智能的物理城市。
4.CIM 智脑与CIM 数字孪生体模型的开发实现
CIM 智脑与CIM 数字孪生体模型的开发实现要依据数字孪生驱动的CIM 闭环生态模型。
数字孪生驱动的CIM 闭环生态模型以数据为线索,衔接城市全要素,打通城市微循环体和宏观循环体,构建出数字孪生驱动的CIM 闭环体系。(如图6)
图4 CIM 智脑与CIM 数字孪生体模型
图5 CIM 数字孪生体总体框架
CIM 闭环生态模型系统建模思路:以“业务需求”为导向,以“服务于人”为根本,从数据源萃取提炼以下几类核心主题:人、机、物、料、环、法。以数据为线索,构建包括以下四大组成部分的CIM 数字孪生体闭环生态模型:(1)CIM 平台;(2)数据源;(3)数据总线;(4)应用生态;(5)数据和事件反馈线。CIM 平台主要包括数据库、知识库、模型库体系及其业务应用。
图6 数字孪生驱动的CIM 闭环生态模型
CIM 驱动城市数字化转型
1.城市能力体系驱动的CIM 动态模型体系
管理与决策模型演进的总体趋势为:从静态特征为主到动态特征为主的模型体系。CIM 则是典型的以动态特征为主的模型体系。(如图7)
CIM 数字孪生体在城市能力提升方面的作用:通过动静态一体化模型的构建与融合,促进城市能力全面提升。随着CIM 的深度应用,城市将聚焦于核心能力体系构建及核心能力提升。在供给侧和需求侧的动态平衡下取得高质量发展。
CIM 动态模型体系反映出城市数字化转型过程中城市的目标体系、战略体系、资源体系、能力体系、资产体系等要素体系间的关系,各要素通过频繁或间隔性相互影响,共同构建出以城市能力体系构建为目标的CIM 动态模型体系。
图7 以城市能力体系构建为核心的CIM 动态模型体系
图9 数字孪生“三步走”模式
2.CIM+促进城市数字化转型
通过CIM+促进城市更新,进而实现城市数字化转型的方法,即CIM+城市数字化转型逻辑。(如图8)
信息技术体系作为核心驱动力(转型引擎)引发能力体系产生系统性变革。信息技术作为通用使能技术,引发城市系统内创新体系、生活方式、生产方式、产业结构、管理模式等发生体系化变革与重构。
通过CIM+促进城市数字化转型要落实到企业层面,其本质是技术、业务、数据、人等城市全要素的有机交织融合。
3.数字孪生发展模式
基于数字孪生城市、CIM 可进一步构建出数字孪生发展模式。数字孪生发展模式集中体现了微系统、单元、单系统、系统的系统(体系)的系统观,也是以系统观指导实践的一个具体案例。(如图9)
基于“网络+区块链协同”和“数据智能”两条线索,交叉后支撑数字孪生城市及数字孪生生态建设。探索具有地方特色的数字孪生发展模式。引入完整的数据资源维度,把散落在城市里各个角落的数据,包括政府数据、企业数据、社会数据、居民数据、产业数据,全部整合起来,通过大数据、人工智能的方法对数据进行融合计算,打造一个数据智能驱动的CIM 智算平台,并基于此平台衔接应用生态,进而打造出一个全局一体化智能的数字孪生城市。
结合智能计算、数字孪生理论的CIM 智脑和CIM 数字孪生体为城市发展、城市更新提供了新方法、新手段、新路径,可有效解决长期以来制约行业发展和城市转型中的众多瓶颈问题,在系统架构、数据共享、行业平台等方面均可提供极富实用性和创新性的方案,有可能是大规模城市实时计算时代最具理论价值和实用价值的方法。