数字孪生概念近两年在智慧城市领域出镜率很高。这个来自于工业领域的概念虽然名字有趣,但其实并没有什么太新的内涵,无非是在数字空间再造实体空间的镜像。对于建筑、规划、地理学科来说,本来我们也要对城市空间三维建模,也就是制作之前所说的数字城市。我们本来就有的CIM(城市信息模型)概念其实基本上与数字孪生就是同义词。
当然,除了描述三维空间信息的GIS和BIM,物联网使万物互联和实时感知成为可能,我们可以实现更多城市运行数据的采集,所有的人、物、流都可以在数字空间里获得数据同步。这样看来,其实我们前几年一直聊的城市大数据,就是在试图用各种数据,尽可能还原一个完整的城市运行状态。除了政府数据、传统的空间数据、互联网数据以外,一个新的城市感知网已经呼之欲出。目前的摄像头、环境监测设备,固然能采集很多的实时数据,但离完整呈现城市运行状态,满足精细化管理的需求,还相去甚远。
谈到数字孪生,大家经常会关注逼格很高的部分,比如像一个沙盒系统可以模拟推演,什么人工智能可以决策判断,甚至还能如Matrix或头号玩家生活在虚拟世界。作为终极目标,这些没毛病,但现阶段聊这些,只能说想多了。
所谓人工智能的逻辑,无论什么机器学习还是神经网络,都先要学习大量历史数据,而我们其实根本没有足够的多维数据去训练城市运行的AI,充其量模拟某些简单系统的运行,勉强整个红绿灯配时。
图:数字孪生城市的四个阶段
所以说,其实实现数字孪生的关键就是定义全域感知的新技术产品,这不是某一个单品,而是一个产品体系,而且必然随着传感器、5G和边缘计算技术的发展不断迭代。高密度部署、高精度感知、实时结构化计算回传,类似无人驾驶高精地图。实时更新的全息城市信息模型除了空间信息,还可以叠加无数个数据维度。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,真的“全息”,数据量和带宽需求都是我们现在无法想象的,但又会是5G时代的常态。当然,“全息”无疑是永无止境的目标,也许是下一个IT领域追求的类似摩尔定律的新周期。
记得当年帮摩拜做魔方平台的时候,访遍了国内的大数据和可视化公司,就没有一家能承载如此海量的实时数据,还要做复杂的计算和可视化,幸好相数的技术解决了这个难题,后来停简单、点我达这些城市服务运营商的出现,也出现了越来越多的物联网大数据平台场景需求,而至今仍然罕有另外的企业能够应对。从这个角度说,所谓现状孪生这第一个阶段尚且还是个概念罢了。
图:制造领域的数字孪生模型图解
(来源:Delotte University Press)
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