数字孪生如何让城市智慧化？总结2个价值点ThingJS
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- 数字孪生体的应用价值
- 城市治理背后的大数据
- 数字孪生用于预测未来
简介：数字孪生发端于美国国家航天航空局（NASA）的阿波罗项目，作为人类首次的太空探索行动，有很多未知的技术难题，如何提前预知风险并做好准备，让宇航员能够安全返航？为此，“孪生体/双胞胎”概念被考虑进来，给优锘ThingJS的数字孪生城市应用带来了不小的启发。
数字孪生体的应用价值
在该项目中，NASA需要制造两个完全一样的空间飞行器，留在地球上的飞行器被称为“孪生体”，用来反映（或做镜像）正在执行任务的空间飞行器的状态。在飞行准备期间，被称为“孪生体”的空间飞行器被广泛应用于训练；在任务执行期间，利用该“孪生体”在地球上的精确仿太空模型中进行仿真试验，并尽可能精确地反映和预测正在执行任务的空间飞行器的状态，从而辅助太空轨道上的航天员在紧急情况下做出最正确的决策。
因此，制造领域中的“数字孪生体”实际上是通过仿真实时反映对象的真实运行情况的样机或模型。除了通过数字化手段构建一个在数字世界中一模一样的实体，还借此来实现对物理实体的了解、分析和优化。
数字孪生城市是数字孪生技术在城市层面的广泛应用，是与物理城市一一映射、协同交互、智能互动的虚拟城市。想要让城市“智慧化”，首先要构建城市的数字孪生体，即对城市进行三维信息模型（CIM）构建。优锘ThingJS提供3D可视化开发组件，Citybuilder+ThingJS，低门槛快速搭建城市级可视化场景并轻松开发3D脚本，更多3D源码（http://www.thingjs.com/guide/?m=sample）供参考。
那么，数字孪生技术如何让城市智慧化？
一、城市治理背后的大数据
毋庸置疑，基于数字孪生技术建立的城市信息模型（CIM）正是智慧城市的重要基础，借助物联网技术，依据城市市政、交通、社区、安防等领域需求，安装布置充足的传感器和摄像头等数据采集设备，进行动态、准确的数据采集。其核心围绕全域数据端到端管理运营，包括数据采集、接入、治理、融合、轻量化、可视化、应用，其根本在于实时动态数据能够反映出根源性问题。如果想经历一个完整的可视化项目，优锘ThingJS的在线开发工具体验一下，其项目开发过程简化为4个步骤（场景搭建-3D开发-接入数据-项目发布），降低开发门槛。
模型+数据就有了决策依据，于是，依据城市数字孪生体做出的决策指令，能够反作用于城市物理空间。比如，交通拥堵的疏解指令能够及时传递到城市交通指挥系统、污染减排控制措施能够及时传递到交通限行、厂矿限产、医疗预备等现实领域。
二、数字孪生用于预测未来
在美国国家航天航空局（NASA）的阿波罗项目中，利用空间飞行器的“孪生体”进行仿真试验是一个很好的先例。数字孪生不是神仙手中的法器，但是它一样能够预测未来、影响未来的进程。数字孪生必须通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。
数字孪生城市一样获益于此，实现对系统的超现实状态表征和建模，根据物理实体生成的数字模型和仿真过程，预测城市未来状态和寿命，并且随着实体数据的搜集，依据同步速率进行收敛。
其实，城市发展至今还存在诸多问题，现实状态证实了传统的发展模式越来越不可取。通过在“数字孪生城市”上规划设计、模拟仿真等，对城市可能产生的不良影响、矛盾冲突、潜在危险进行智能预警，并提供合理可行的对策建议，以未来视角智能干预城市原有的发展轨迹和运行，进而指引和优化实体城市的规划、管理，改善市民服务供给，赋予城市生活“智慧”。
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