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数字孪生城市面临的挑战
2022-12-07 13:58

01  科学认识与价值认知的挑战

● 产业和社会缺乏对数字孪生城市客观理性的认识

数字孪生城市尚处于探索阶段,其整体成熟度、技术综合性、理论创新性等依然处于发展演进过程中。如果依懒单一技术视角,容易形成类似盲人摸象的片面理解。例如,过度倚重城市的立体化三维建模、对城市部件的可视化呈现,而同等重要甚至更能凸显数字孪生特性的模拟仿真推演、虚实融合互动等未能得到相应重视,数字孪生城市出现“跛脚”发展。

02 依赖可视化建模技术而忽略仿真推演与优化现实的最终价值

● 数字孪生城市的发展与成熟,不仅由供给决定,更要关注本质需求

部分城市在推进数字孪生城市建设中过于注重通过高精尖技术对“一山一石”“一城一景”的精细化复现,缺乏对应用需求与目标的深入分析,导致数字孪生技术城市规划、建设、管理、服务等业务脱节,造成数字孪生技术沦为华而不实的“花瓶”。短期内,城市影像逼真呈现对城市名片打造具有一定现实意义,但中长期看,随着技术演进和投入持续增加,这种认知模式无法挖掘释放数字孪生城市把控时空、精细管控的核心价值。

03 数据治理与隐私安全的挑战

● 城市物联感知数据采集有限造成应用深度不足

数据的采集能力参差不齐,底层关键数据无法得到有效感知,多维度、多尺度数据采集不一致,尤其1oT等物联感知设施建设不均衡,将导致数字孪李生城市发展呈现事前模型居多、模拟演示居多、虚拟仿真居多,而在实时动态感知、城市空间尺度李生互动的应用上深度不够。

● 城市多源异构数据规范化治理不足

目前由于数字孪生城市正处于探索期,标准规范滞后于产业界实践。数字孪生城市七国八制、缺乏规范,更多依赖各厂商解决方案,系统互联互通性很差,没有相对统一的技术架构共识和数据加入标准,较难实现多元异构数据的集成、融合和统一处理,进而造成数据质量不高、治理效能不足等弊端。

● 海量数据集中化处理导致数据安全和隐私泄露风险加大

数据来源点多面广,数据存储与处理高度集中于城市智能中枢等中心化机构,可能在黑客入侵、安全攻击等网络风险下导致陷入城市运行瘫痪。此外,数字孪生城市很多视频数据采集、轨迹分析等涉及部分公民隐私,如果不能有效匿名化处理,设立合理权限管控数据,容易造成个人隐私滥用。

04  支撑资源与商业可持续性挑战

● 复合型人力资源不足

要准确完整理解数字孪生城市,认识并挖掘实践路径和发展潜力,亟待综合城市管理、需求分析、数字技术、算法模型等多方人才和团队,研究提炼科学理论问题,联合攻关共同发掘孪生虚实互动规律。目前,数字孪生城市主要以IT、测绘等专业从业者为主,对模型算法、业务分析等领域的复合人才需求量大,但人才队伍支撑不足。

● 城市内行业算法模型资源欠缺

数字孪生城市涉及多维多行业系统,在数据、模型和交互各环节,亟需行业领域的专业知识库和行业模型。目前除交通、建筑等领域有相对成熟的模型库外,很多城市治理领域缺乏互联互通的基础知识库和行业仿真模型,对数字孪生的深化发展造成一定障碍影响。

● 商业模式过度依懒政府投入

数字孪生城市高昂的研究投入难以转化为实际应用收益,因此,政府成为数字孪生技术发展的主要资金来源。待数字孪生技术体系化成熟时,亟待吸引更大范畴的市民、机构等市场主体参与,创新数字孪生城市商业模式,形成风险共担、利益共享发展格局。

 

PLtwin数字孪生拥有Unity游戏引擎与GIS&BIM地图的两条技术产品,包含3D建模与开发的独立数字孪生团队,利用三维建模技术还原真实场景,模拟仿真运行状态,打通业务数据,实现数字化"一张图"的多种应用场景。广泛应用于智慧社区、房地产、智慧城市、智慧工厂、数字产线、工艺仿真等诸多领域。

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