中国数字孪生城市行业研究报告（44页）

数字孪生城市不是单一技术，而是以积木式组装结合了物联网、大数据、BIM、GIS、人工智能等多项前沿技术的“巨技 术”，其技术复杂性和建设难度不言而喻 ，但与此同时具有一定的历史积累和产业基础。目前前端传感器设备产业链相 对完善，稳定高速的通信随着5G普及有望实现，在技术进步及利好政策驱动下云服务的应用逐渐深入，数字孪生城市亟 需解决的技术难点主要聚焦在数据管理、信息模型和仿真分析三个环节，本章后续页面将针对其中的重点内容展开分析。 多技术融合，自下而上、由实入虚再入实，形成了支撑数字孪生城市技术理念的、运行机制闭环的技术堆栈。广泛布设的传感器设备和全面连接的智能化设备是数字孪生城市建设的基础和前提条件，也是孪生城市动态数据养分的来 源。设备的接入、通信、控制和联动是物联网的基本功，但在孪生全面感知需求下，百分之百的存量/新增设备与平台双 向通信使得建设难度大幅提升。

面对多源异构通信协议，厂商物联网平台主要通过设备直连、网关接入和云云对接三种方 式建立高并发、稳定、可靠、安全的设备通信，以求消除海量终端通信协议的差异、统一标准，但网关接入设备类型受限、 设备接口不标准/被占用/无法新增等难题仍存在，依靠平台侧软件集成的方式解决问题不可避免的造成了项目建设进度的 延后和成本高筑，国家/行业层面亟需出台相关标准，在下一轮设备更新周期中实现物联网通信协议的统一。城市是自然与社会深度耦合的复杂系统，包含了自然资源和人造实体的动态、静态要素，要素的数字化、集约化管理形成 了城市时空大数据资产。下表中，时空基础数据和相关业务专题数据支撑着真实、精准的城市信息模型构建，物联感知数 据沿分布式算力网络流动革新，从“脏数据” 经清洗、加工、标签化逐步蜕变为专题数据以供上层BI分析调用。低质的 输入必然导致低质的输出（GIGO），时空大数据的高效管理对孪生系统的价值释放至关重要，是使能北向应用的数字底 座。此外，海量、多维、实时、非结构化的时空数据累积将对未来城市IT基础设施建设提出新要求。