数字孪生城市研究报告.docx

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数字孪生城市研究报告

前言

当前，以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球，物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。

数字世界为了服务物理世界而存在，物理世界因为数字世界变得高效有序，数字孪生技术应运而生，从制造业逐步延伸拓展至城市空间，深刻影响着城市规划、建设与发展。

数字孪生因感知控制技术而起，因综合技术集成创新而兴。

数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变，在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下，建设新型智慧城市的一条新兴技术路径，是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式，也是一个吸引高端智力资源共同参与，从局部应用到全局优化，持续迭代更新的城市级创新平台。

从技术角度看，数字孪生城市涵盖“云-网-端”三大层次，成为数据驱动决策、技术综合集成的智慧城市综合技术支撑体系。

端侧实现群智感知、可视可控；网侧实现泛在高速、天地一体；云测实现随需调度，迭代学习。

其本质是通过数据全域标识、状态精准感知、数据实时分析、模型科学决策、智能精准执行，构建城市级数据闭环赋能体系，实现城市的模拟、监控、诊断、预测和控制，解决城市规划、建设、运行、管理、服务的复杂性和不确定性。

从城市发展看，数字孪生城市是未来实体城市的虚拟映射对象和智能操控体，形成虚实对应、相互映射、协同交互的复杂巨系统，实现孪生城市的“六化发展”，即支撑城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化，实现三类应用场景，城市规划建设一张蓝图管到底、城市治理虚实融合一盘棋、城市服务情景交融个性主动一站式，驱动城市智能运行、迭代创新。

从建设重点看，基于多源数据融合的城市信息模型是核心，城市全域部署的智能设施和感知体系是前提，支撑孪生城市高效运行的智能专网是保障，实现智能操控的城市大脑是重点。

未来，数字孪生城市可在数字化水平相对较高、需要运行机理建模、实现虚实空间协同优化、彰显多维智能决策支撑等方向，如城市规划、建筑、交通、能源等领域优先落地实施，以数字孪生城市为代表的新型智慧城市发展新理念和新模式或将变为现实，成为未来绿地型新城新区高水平建设的必由之路，棕地型城市数字化转型的重要参考。

一、数字孪生城市出现的背景

（一）传统条块化智慧城市建设方式已现疲态

当前全球已启动或在建的智慧城市已达1000多个，我国提出智慧城市规划的城市有300多个，各类型试点城市高达500多个，成为全球智慧城市建设规模最大的国家。

随着理念层出不穷，技术推陈出新，大中城市智慧城市建设不断向纵深推进，区县级智慧城市依托后发优势，也不甘落后。

从特点看，国际上智慧城市建设集中在能源、交通和循环经济方面，注重绿色低碳、节能环保，项目比较单一，缺乏城市级的整体性、系统性的设计和建设。

国内倡导新型智慧城市建设，基础设施、在线政府、信息经济、城市治理、惠民服务全面展开，属于规模化全方位系统工程。

建设模式上，大部分城市走的是边补齐行业和领域信息化短板，边进行资源整合和业务协同的路子，少数城市完成资源整合后率先进入了数据驱动治理的阶段。

建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。

智慧城市建设发展已近十年，至今却无一个城市自我标榜已建成了智慧城市。

事实上，智慧城市面临技术和非技术两大瓶颈难以突破，可谓举步维艰。

所谓技术瓶颈，是指基于云计算和互联网的聚合式的模式创新比较成功，而基于物联网、大数据、人工智能、区块链、量子通信等技术的原始创新极度缺乏，未出现杀手级应用，各功能模块有机融合的ONEICT架构未能实现，造成创新只停留在表面，城市运行和治理的水平有量的提升，但没有质的改变。

所谓非技术瓶颈，表现在智慧城市建设所需的庞大资金问题一直没有找到解决之道，政府和市场边界不好划分，工程周期长投入大充满变数，企业盈利和资本回报前景模糊，观望踯躅之下，推进效果可想而知。

此外，彰显智慧所必须的资源共享与业务协同机制也一直没有建立起来，信息打通仍困难，协同共治难实现。

两大瓶颈悬而未决导致智慧城市疲态尽显停滞不前，现有的建设发展模式亟待突破。

（二）信息技术加速突破驱动集成创新出现拐点

智慧城市是信息技术驱动下的城市创新发展的一种新模式，是信息技术综合运用和集成创新的大平台，但纵观多年来智慧城市中的技术应用，基本上是单点的、割裂的，集成的、融合的少，比如云计算技术用于政务云建设，物联网技术用于城市管理的感知监测和数据采集，互联网技术用于电子政务和公共服务的交互渠道，大数据用于城市治理的决策分析，人工智能则是用于提升各种应用的智能化体验。

这些技术对提升智慧能力的作用毋庸置疑，但技术间缺乏系统架构级的融会贯通，造成应用离散化，信息孤岛化，平台多元化，集成创新的乘数效应尚未释放出来。

形势已随日新月异的技术演进悄然变化，物联网、5G、人工智能、无人驾驶、虚拟现实、深度学习等技术研发和产业化加速突破，掀起数字化网络化智能化新一轮浪潮，深刻影响着智慧城市的规划建设与运行发展。

此外，跨领域技术间的融合创新已成主流趋势，信息通信技术与3D建模、高精度地图、全球定位系统、模拟仿真、虚拟现实、智能控制等技术有机耦合，集成应用驱动创新出现拐点，智慧城市面临的技术瓶颈很大程度上得以破解，数字孪生城市---数字城市与物理城市虚实融合孪生并行，虚拟服务现实，数据驱动治理，一种全新的智慧城市建设路径和实践模式呼之欲出，将引发城市治理规则的重大变革，为非技术瓶颈的破解也带来了曙光，城市信息化或从量变迎来质变。

（三）数字孪生成为城市智能化升级的重要方向

数字孪生是指通过对物理世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，形成物理维度上的实体世界和信息维度上的数字世界同生共存、虚实交融的格局。

数字孪生最早由密西根大学教授Grieves提出，后来NASA用于对飞行器的真实运行活动进行镜像仿真。

最先用于工业领域，尤其是大型装备制造业。

通过搭建数字孪生生产系统，能够实现从产品设计、生产计划到制造执行的全过程数字化。

据统计，全球40%的大型生产商都将应用虚拟仿真技术来为他们的生产过程进行建模。

数字孪生的出现根本在于感知、网络、大数据、人工智能、控制、建模等技术的集中爆发。

尤其是传感器和低功耗广域网技术的发展，将物理世界的动态，通过传感器精准、实时地反馈到数字世界。

数字化、网络化实现由实入虚，网络化智能化实现由虚入实，通过虚实互动，持续迭代，实现物理世界的最佳有序运行。

数字孪生现象是数字化浪潮的必然趋势，是数字化的理想状态，数字孪生城市也成为智慧城市建设发展的必经之路。

数字孪生城市是技术演进与需求升级驱动下新型智慧城市建设发展的一种新理念、新途径、新思路。

虽然数字城市的提出由来已久，但全域数字化一直未能实现，这与技术发展的局限性和成熟度有关，如今数字孪生城市的理念，才真正体现了数字城市意图达到的理想愿景。

数字孪生城市作为狭义数字城市的终点，却是智慧城市建设的起点，它是城市实现智慧的重要设施和基础能力，是城市信息化从量变走向质变的一个里程碑。

二、数字孪生城市的内涵特征

（一）数字孪生城市的内涵

数字孪生城市是支撑新型智慧城市建设的复杂综合技术体系，是城市智能运行持续创新的前沿先进模式，是物理维度上的实体城市和信息维度上的虚拟城市同生共存、虚实交融的城市未来发展形态。

数字孪生城市的本质是城市级数据闭环赋能体系，通过数据全域标识、状态精准感知、数据实时分析、模型科学决策、智能精准执行，实现城市的模拟、监控、诊断、预测和控制，解决城市规划、设计、建设、管理、服务闭环过程中的复杂性和不确定性问题，全面提高城市物质资源、智力资源、信息资源配置效率和运转状态，实现智慧城市的内生发展动力。

图6数字孪生城市虚实融合迭代优化

数字孪生城市基于数字化标识、自动化感知、网络化连接、普惠化计算、智能化控制、平台化服务的信息技术体系和城市信息空间模型，在数字空间再造一个与物理城市匹配对应的数字城市，全息模拟、动态监控、实时诊断、精准预测城市物理实体在现实环境中的状态，推动城市全要素数字化和虚拟化、全状态实时化和可视化、城市运行管理协同化智能化，实现物理城市与数字城市协同交互、平行运转。

（二）与新型智慧城市的关系

新型智慧城市建设以提升城市治理和服务水平为目标，以为人民服务为核心，以推动新一代信息技术与城市治理和公共服务深度融合为途径，包括无处不在的惠民服务、透明高效的在线政府、精细精准的城市治理、融合创新的数字经济、自主可控的安全体系等五大核心要素，分级分类、标杆引领、标准统筹、改革创新、安全护航，注重城乡一体，打破信息藩篱。

数字孪生因感知控制技术而起，因综合技术集成创新而兴。

数字孪生城市一方面准确反映物理实体城市状态，另一方面精准操控、智能优化现实城市，将极大改变城市面貌，重塑城市基础设施，形成虚实结合、孪生互动的城市发展新形态。

数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变，在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下，新型智慧城市建设的一条新兴技术路径，是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式，也是一个吸引高端智力资源共同参与，从局部应用到全局优化，持续迭代更新的城市级创新平台。

（三）数字孪生城市的特征

数字孪生城市有四大特点：

精准映射、虚实交互、软件定义、智能干预。

精准映射：

数字孪生城市通过空天、地面、地下、河道等各层面的传感器布设，实现对城市道路、桥梁、井盖、灯盖、建筑等基础设施的全面数字化建模，以及对城市运行状态的充分感知、动态监测，形成虚拟城市在信息维度上对实体城市的精准信息表达和映射。

虚实交互：

城市基础设施、各类部件建设即有痕迹，城市居民、来访人员上网联系即有信息。

未来数字孪生城市中，在城市实体空间可观察各类痕迹，在城市虚拟空间可搜索各类信息，城市规划、建设以及民众的各类活动，不仅在实体空间，而且在虚拟空间得到极大扩充，虚实融合、虚实协同将定义城市未来发展新模式。

软件定义：

孪生城市针对物理城市建立相对应的虚拟模型，并以软件的方式模拟城市人、事、物在真实环境下的行为，通过云端和边缘计算，软性指引和操控城市的交通信号控制、电热能源调度、重大项目周期管理、基础设施选址建设。

智能干预：

通过在“数字孪生城市”上规划设计、模拟仿真等，将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”。

（四）数字孪生城市的价值

数字孪生城市的核心价值，在于通过建立基于高度集成的数据闭环赋能新体系，生成城市全域数字虚拟映像空间，并利用数字化仿真，虚拟化交互，积木式组装拼接，形成软件定义城市，数据驱动决策，虚实充分融合交织的数字孪生城市体，使得城市运行、管理、服务由实入虚，可以在虚拟空间的建模，仿真，演化，操控，同时由虚入实，改变、促进物理空间中城市资源要素的优化配置，开辟新型智慧城市的建设和治理新模式。

在建设方面，对一张白纸零起步的城区，与物理城市同步规划建设数字城市，规划阶段即开始建模，建设阶段不断导入数据，运营阶段则依托数字城市模型和全量数据管理物理城市。

对已建成并运行多年的城市，通过后天物联网设施的全面部署和对城市进行数字建模，同样可以构建数字孪生城市。

数字孪生模式不仅大大提升城市规划建设的效率、质量，大幅降低时间、人工和物料成本，最重要的，它能够使城市规划建设少走弯路、不留遗憾。

在治理方面，数字城市与物理城市两个主体虚实互动，孪生并行，以虚控实。

通过物联感知和泛在网络实现由实入虚，再通过科学决策和智能控制由虚入实，实现对物理城市的最优管理。

优化后的物理城市再通过物联感知和泛在网络实现由实入虚，数字城市仿真决策后再一次由虚入实，这样在虚拟世界仿真，在现实世界执行，虚实迭代，持续优化，逐步形成深度学习自我优化的内生发展模式，大大提升城市的治理能力和水平。

此外数字孪生模式下，通过数字空间的信息关联，可增进现实世界的实体交互，实现情景交融式服务，真正做到信息随心至、万物触手及。

三、数字孪生城市的总体架构

（一）技术框架

数字孪生城市建设依托以云、网、端为主要构成的技术生态体系，端侧形成城市全域感知，深度刻画城市运行体征状态。

网侧形成泛在高速网络，提供毫秒级时延的双向数据传输，奠定智能交互基础。

云侧形成普惠智能计算，以大范围、多尺度、长周期、智能化地实现城市的决策、操控。

图7数字孪生城市运行机理

图8数字孪生城市总体框架

1.端侧群智感知、可视可控

城市感知终端“成群结队”形成群智感知能力。

感知设施将从单一的RFID、传感器节点向更强感知、通信、计算能力的智能硬件、智能杆柱、智能无人车等迅速发展。

同时，个人持有的智能手机、智能终端将集成越来越多的精密传感能力，拥有日益强大的感知、计算、存储和通信能力，成为感知城市周边环境以及居民的“强”节点，形成大范围、大规模、协同化普适计算的群智感知。

基于标识和感知体系全面提升传统基础设施智能化水平。

通过建立基于智能标识和监测的城市综合管廊，实现管廊规划协同化、建设运行可视化、过程数据全留存。

通过建立智能路网实现路网、围栏、桥梁等设施智能化的监测、养护和双向操控管理。

多功能信息杆柱等新型智能设施全域部署，实现智能照明、信息交互、无线服务、机车充电、紧急呼叫、环境监测等智能化能力。

2.网侧泛在高速、天地一体

提供泛在高速、多网协同的接入服务。

全面推进4G、5G、WLAN、NB-IoT、eMTC等多网协同部署，实现基于虚拟化、云化技术的立体无缝覆盖，提供无线感知、移动宽带和万物互联的接入服务，支撑新一代移动通信网络在垂直行业的融合应用。

形成天地一体综合信息网络支撑云端服务。

综合利用新型信息网络技术，充分发挥空、天、地信息技术的各自优势，通过空、天、地、海等多维信息的有效获取、协同、传输和汇聚，以及资源的统筹处理、任务的分发、动作的组织和管理，实现时空复杂网络的一体化综合处理和最大有效利用，为各类不同用户提供实时、可靠、按需服务的泛在、机动、高效、智能、协作的信息基础设施和决策支持系统。

3.云侧随需调度、普惠便民

边缘计算及量子计算设施提供高速信息处理能力。

在城市的工厂、道路、交接箱等地，构建具备周边环境感应、随需分配和智能反馈回应的边缘计算节点。

部署以原子、离子、超导电路和光量子等为基础的各类量子计算设施，为实现超大规模的数据检索、城市精准的天气预报、计算优化的交通指挥、人工智能科研探索等海量信息处理提供支撑。

人工智能及区块链设施提供泛在智能嵌入城市运行与合约执行。

搭建支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能统一计算平台和设施，形成具有知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力的智能支撑能力。

建立定制化强、个性化部署的区块链服务设施，支撑各类应用的身份验证、电子证据保全、供应链管理、产品追溯等领域商业智能合约的自动化执行。

部署云计算及大数据设施。

建立虚拟一体化云计算服务平台和大数据分析中心，基于SDN技术实现跨地域服务器、网络、存储资源的调度能力，满足智慧政务办公和公共服务、综合治理、产业发展等各类业务存储和计算需求。

（二）运行机理

与工业领域数字孪生体构建模式类似，数字孪生城市是在更大范围、更多场景下，整合全域感知、历史积累、运行监测等多元异构数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，集成指挥调度、运行决策、民生服务等智慧应用，共同构建与现实城市同生共存、虚实交融的复杂巨系统，反映现实城市运行全过程。

数字孪生城市，以全域数字化标识和一体化感知监测为数字孪生基础，以全域全量的数据资源（数据）、高性能的协同计算（算力）、深度学习的机器智能平台（算法）为城市信息中枢，以数字孪生模型平台为城市运行信息集成展示载体，操控城市治理、民生服务、产业发展等各系统协同运转，形成一种自我优化的智能运行模式，实现“全域立体感知、万物可信互联、泛在普惠计算、智能定义一切、数据驱动决策”。

图9数字孪生城市总体框架运行机理

1.全域终端数字化标识

数字化标识是万物互联的基础，是数字孪生城市构建的前提条件，是数字空间中用于区分实体身份的基础信息。

数字孪生城市模式下，是一个实现物理世界与数字世界完全对应、融合和演进，并驱动整个世界数字化、智能化的过程，为了给城市构建准确的数字孪生模型（CIM），实现数字信息和实体之间的精准匹配、建立连接和管理控制，数字化标识城市的每一个实体是必然趋势，在城市范围内所有智能终端具备唯一的全局身份标识，类似人的身份证号，作为数字孪生城市的唯一索引，记录智能终端所有身份信息，便于数据实时采集、反馈，终端的远程操控。

2.一体化感知监测体系

一体化感知监测体系是万物感知、万物互联、万物智能的通道、入口和“神经系统”，是数字孪生城市实现物理世界到虚拟世界转化的“连接器”。

一体化感知监测体系主要包括感知设备、感知网络、感知平台等，设备层提供各类智能终端具有物联网感知模块，成为设备数据源；网络层建立极速传输网络，为城市各类传感设备提供更深更广的网络覆盖、更可靠更大量的并行连接，使得感知数据从设备层高速传输到平台层；平台层汇聚所有感知数据，为城市大数据分析洞察提供支撑，进而为城市治理、民生服务、产业发展等提供综合数据服务。

一体化感知监测体系在全域终端数字化标识体系下，通过感知器件和互联互通设施，感知和传送城市环境和城市部件等监控对象的状态信息，并实现受控的反向的远程控制，最终实现物理空间和数字空间的双向映射，达到万物互联、虚实交融的效果。

3.全域全量的数据资源

全域全量的城市数据是数字孪生城市构建的基础，为深度学习自我优化功能提供“数据”要素（人工智能三要素之一）。

在数字化标识和一体化感知监测体系下，整合政府信息系统、行业领域信息系统、第三方社会机构信息系统等多元数据，形成城市全域数据，如基于统一物联网感知平台的智能终端数据、基于卫星遥感的城市地理信息、基于各种传感设施的设备运行数据、面向手机和车辆等移动设备的动态数据、基于政府信息系统的业务数据、基于公用事业单位信息系统的业务数据、基于通信运营商和互联网服务提供商等商业信息系统的数据等。

搭建统一的数据管理平台，实现数据的采集、汇集、清洗、分类、开放、共享，实现城市范围内的数据的一致性保障、可靠性保证、快速定位和高效获取，构成有效决策的数据基础。

4.高性能的协同计算能力

高性能的协同计算是数字孪生城市构建的效率保障，为深度学习自我优化功能提供“算力”要素（人工智能三要素之一）。

在数字孪生城市模式下，城市实现高度数字化，同时产生海量数据资源，高性能的协同计算将提供算力支撑，主要包括强大的数据处理中心和边缘计算中心，在城市的所有网络节点中根据需求部署云计算中心和边缘计算设施，为孪生城市的高效运行提供运行决策。

以自动驾驶车联网应用为例，通过车辆获得的车辆周边感知数据和车路协同基础设施获得的路况数据，在边缘计算中心进行环境理解、导航规划、高精地图更新等数据处理及决策，然后在交通部门的云计算中心进行指挥交通控制决策。

5.深度学习机器智能平台

深度学习的机器智能平台是数字孪生城市构建的运行决策保障，为深度学习自我优化功能提供“算法”要素（人工智能三要素之一）。

基于海量“数据”和高性能“算力”，全面构建融合大数据、人工智能、区块链等先进技术引领的深度学习机器智能平台，应用机器学习和深度学习等机器智能算法，更好的实现有效采样、模式识别、行动指南和规划决策，将人类智能和机器智能相结合，把专业经验和数据科学有机融合，利用机器学习驱动的交互可视分析方法迭代演进，不断优化，提升智能算法执行的效率和性能，保证数据决策的有效性和高效性，以适应不断变化的城市各种服务场景。

如，运用大数据技术推动政企协同、定制化数据开发、大数据公共服务等使能；运用人工智能技术提供人工智能基础服务、自主无人系统智能支撑、群体智能服务等使能服务；运用区块链技术，提供基础数据安全可信的共享开放、简化金融物流供应链等业务流程等定制化区块链服务等。

6.实时映射的孪生模型平台

实时映射的孪生模型平台是构建数字孪生城市综合信息载体平台，是城市统一“展示窗口”“决策中心”。

通过加载全域全量的数据资源构建城市多维数据空间，利用GIS系统实现城市从地下到地上地理信息的数字化，利用BIM和CIM模型构建城市的三维数据空间画像，同时，整合城市遥感、北斗导航、地理测绘信息、智能建筑等城市空间数据，在数字空间模拟仿真组建出虚实映射的数字孪生城市模型。

数字孪生城市模型集中可视化呈现全域智能终端信息、城市运行效果、所有决策效果等，并且可通过操控系统远程控制城市运行状态。

简而言之，是在万物互联、万物感知、万物智能的基础上，打破传统设计规则，在静止的二维平面中加入动态演示与模拟，由以往形态上的平面化、静态化开始逐渐向动态化、立体化、智能化延伸。

7.智能操控现实的应用体系

智能操控现实的应用体系是构建数字孪生城市的“总控开关”“指挥中心”。

在数字孪生城市中，所有的服务场景都将在网络空间拥有对应的虚拟场景映射，智能操控现实的应用体系，可作为所有数字孪生城市下应用场景的操控平台，在实体场景中完成的服务可以在线上的虚拟场景中通过信息的传输开展，打破了时空的界限，在提高服务效率、水平的同时，也将大大缓解服务资源不平衡的问题。

智能操控现实的应用体系全面集成和融合安全、能源、交通、制造、医疗健康、物流、治理等城市各领域的运行平台，形成集城市运行态势监控、灾害预警、应急指挥、信息发布等功能于一体的数字孪生城市总控平台、运行指挥平台，助力实现城市资源配置自动优化，城市预警推演的毫秒级响应。

四、数字孪生城市的典型场景

数字孪生模式下，提供了一种能力，包括实时、动态、精准、定位、可视化展示，仿真、验证、回溯，协同、联动等。

城市的运行状态将与以往大为不同，可以肯定的是，未来科学发现和智慧应用将会不断涌现，使我们的生活充满了惊喜体验。

（一）“规建管”协同管控，助力一张蓝图干到底

数字孪生城市模式下，加载了数据和软件的城市信息模型成为城市最重要的基础设施之一，最典型的应用场景首推“规建管”全生命周期的协同管控，实现城市规划布局仿真可计算、城市建设运行全程可操控、城市管理服务要素资源可调配，全面提升城市规划、建设、管理的一体化运作水平，真正实现城市“一张蓝图绘到底、建到底和管到底”。

在规划前期，基于数字模型摸清城市家底、把握运行脉搏，推动规划有的放矢提前布局。

通过快速的“假设”分析和发展推演，以更少的成本和更快的速度推动创新型城市顶层设计落地。

科学评估规划影响，避免不切实际的规划设计浪费时间，防止在验证阶段重新进行设计。

在勘察阶段，基于数字模型进行数值模拟、空间分析和可视化表达，构建工程勘察信息数据库，实现工程勘察信息的有效传递和共享。

在规划阶段，通过全面整合导入城乡、土地、生态环境保护、市政等多方规划数据，在数字孪生空间实现合并叠加，解决潜在冲突差异，统一空间边界控制，形成多规合一的“一张底图”，以此为基础进行规划评估、多方协同、动态优化与实施监督。

在充分保证“一张图”实时性和有效性的前提下，通过对各种规划方案及结果进行模拟仿真及可视化展示，实现方案的优化和比选。

在设计阶段，基于数字模型对设计方案进行性能和功能模拟、优化、审查和数字化成果交付，开展集成协同设计，提升质量和效率。

在建设阶段，基于数字模型对工程项目从图纸、施工到竣工交付全过程进行监管，对重大项目进度、资金、质量、安全、绿色施工、原材料、劳务和协同协作进行数字化监管，实现动态、集成和可视化施工管理，确保重大工程项目的按时、高质、安全交付。

让每一个竣工的建筑、基础设施等建设主体，都包括物理实体和数字虚体两大成果，可实时追踪、定位、分析工程施工、交付、监管等环节的质量，实现各建造方的实时沟通、多方协同，建设成果的模型预先比对、实体多轮迭代，确保城市建设的提质降本、绿色低碳、保障安全。

在运行管理阶段，基于数