政策指引

《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃綱要和2035年遠景目標》明確提出，要以數(shù)字化助推城鄉(xiāng)發(fā)展和治理模式的創(chuàng)新，全面提高運行效率和宜居度。其中，探索建設數(shù)字孿生城市成為了重中之重。

孿生賦能

數(shù)字孿生城市是利用物聯(lián)網(wǎng)、地理信息和智能建筑城市模型等先進技術(shù)，將現(xiàn)實城市轉(zhuǎn)化為虛擬數(shù)字城市模型。通過模擬運營，實現(xiàn)實時監(jiān)測效果，進而達到預測、分析、優(yōu)化等功能。相比傳統(tǒng)智慧城市概念，數(shù)字孿生城市在頂層設計上將虛擬和現(xiàn)實相結(jié)合，實現(xiàn)物理實體與對應孿生體重疊，達到虛實互動。數(shù)字孿生應用場景廣泛，已經(jīng)在交通、園區(qū)、城市應急等領域具備較為成熟的實踐案例。

解決方案

古河云科技的數(shù)字孿生城市構(gòu)建方案是一個全面的規(guī)劃和實施策略，依賴于信息和通信技術(shù)，有效提升城市的運行效率，優(yōu)化城市內(nèi)各種資源利用，提升城內(nèi)居民生活的質(zhì)量。數(shù)字孿生城市注重實體測繪和底圖服務，專注于建筑建模和城市要素管理，與地理信息和物聯(lián)網(wǎng)功能兼容；設備屬性與模型緊密結(jié)合；城市仿真，側(cè)重于在數(shù)字空間使用算法和數(shù)據(jù)進行模擬推演，同時擁有建模和交互能力。為建設數(shù)字化、智能化、可持續(xù)發(fā)展的城市提供強大的技術(shù)支持。

基礎設施建設

通過將物理實體進行抽象化建模、數(shù)字化描述和云端虛擬化呈現(xiàn)，為用戶提供標準化、易于掌握的應用開發(fā)環(huán)境。圍繞物模型打造的IOT服務平臺，通過建設云端標準化的服務資源池，為物聯(lián)網(wǎng)應用提供統(tǒng)一的訪問接口、開發(fā)工具和增值服務，打破信息在設備和平臺間流動的壁壘，推動物聯(lián)網(wǎng)向更多行業(yè)延伸發(fā)展。完善城市間基礎設施的鏈接，包括寬帶的覆蓋、傳感器的安裝、物聯(lián)網(wǎng)的基礎設施等。這些基礎設施是后續(xù)各種智能化應用的重要支撐。

數(shù)據(jù)中心建設

建立數(shù)據(jù)中心來存儲、管理和分析大量的城市數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以包括交通流量、環(huán)境指標、居民健康數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)中心需要具備高效的數(shù)據(jù)處理能力和良好的數(shù)據(jù)安全保障措施。

智能交通系統(tǒng)

通過智能交通系統(tǒng)來優(yōu)化城市交通流動，減少交通擁堵和污染。該系統(tǒng)可以包括智能交通信號燈、智能公共交通調(diào)度系統(tǒng)、車輛自動駕駛技術(shù)等。

智慧能源管理

通過智能能源管理系統(tǒng)來提高能源利用效率和能源供應的可持續(xù)性。如智能電網(wǎng)、能源監(jiān)測和調(diào)控系統(tǒng)、智能建筑節(jié)能技術(shù)等。

智慧環(huán)境監(jiān)測

利用傳感器和監(jiān)測設備對城市環(huán)境進行實時監(jiān)測和預警，包括空氣質(zhì)量、噪聲污染、水質(zhì)監(jiān)測等。并建立相應的應急響應機制，以保護居民的健康和安全。

智慧公共服務

通過智能化技術(shù)提升城市公共服務的質(zhì)量和效率，包括智能化公共安全系統(tǒng)、智能社區(qū)管理系統(tǒng)、數(shù)字化政務服務等。

數(shù)據(jù)共享和隱私保護

在數(shù)字孿生城市建設過程中，要合理處理城市數(shù)據(jù)的共享和隱私保護問題。確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，同時充分利用城市數(shù)據(jù)提供更好的公共服務。

創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)支持

數(shù)字孿生城市建設需要鼓勵和支持創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)，吸引企業(yè)和人才參與到數(shù)字孿生城市建設中來，推動智慧經(jīng)濟的發(fā)展。

方案優(yōu)勢

數(shù)字孿生城市的應用主要集中在交通、社區(qū)和建筑等行業(yè)，能夠?qū)崿F(xiàn)城市級別的減排動態(tài)模擬、能耗告警監(jiān)測分析、以及碳軌跡感知追蹤。未來，零碳城市和能耗監(jiān)測將成為數(shù)字孿生城市的重點應用場景，為城市的可持續(xù)發(fā)展帶來更多可能性。

通過機器學習技術(shù)，我們能發(fā)現(xiàn)城市的隱藏規(guī)律，并據(jù)此制定出更加精準的決策，自動優(yōu)化城市管理的預案并迅速執(zhí)行，從而顯著提升城市管理的效率，并為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供強大的支持。同時，我們將運用多源時空數(shù)據(jù)挖掘和基于人工智能的時空圖譜技術(shù)，根據(jù)園區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)鏈全景，以及企業(yè)的發(fā)展風險情況，提供多種場景、組合條件的企業(yè)篩選，確保與園區(qū)的發(fā)展需求精確匹配，助力園區(qū)的精準招商和補鏈強鏈。

隨著科技的不斷進步，5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等新一代信息技術(shù)的崛起，仿真推演技術(shù)也正在經(jīng)歷著翻天覆地的變革。以往僅針對單點區(qū)域研究的模擬仿真，現(xiàn)在正逐步轉(zhuǎn)向大尺度、跨學科和多維度的方向發(fā)展。通過城市級別和跨領域的因果交互分析，我們可以推演出城市的整體發(fā)展趨勢和演化問題，為城市的治理和規(guī)劃提供數(shù)據(jù)化、科學化和綜合化的決策支持。