数字孪生城市框架与全球实践洞察(2022)

Gauss松鼠会 探花 2022-05-10 10:53:53

全球数字孪生市场蓬勃发展。据预测,到2030年,数字孪生技术的应用将为城市规划、建设、运营节省成本达到2800亿美元。市场规模方面,2020年全球数字孪生市场规模为31亿美元,预计全球数字孪生市场将以58%的复合年增长率增长,到2026年将达到482亿美元。

中国数字孪生城市建设市场活跃。据统计,2020年中国新型智慧城市投资总规模约为2.4万亿人民币。特别是近年来中国城市信息模型(CIM)建设项目呈现出逐年快速增长趋势,项目数量从2018年2项增长至2021年72项(截止2021年9月),投资总量也随着项目数量逐年攀升。2021年8月,世界经济论坛与中国信息通信研究院联合征集数字孪生城市案例,据本项目案例统计,千万人民币级投资项目占一半以上,百万人民币以上级别投资项目达到89%,项目平均投资达到2800万元人民币。

世界经济论坛联合中国信通院发布的《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》提出了推动数字孪生城市发展的四大技术特点、三个愿景和九个关键要素,以及构建能够应对当前挑战的高质量数字孪生城市的思路和建议。该研究结果对世界各地探索数字孪生城市建设的城市管理者,以及积极拥抱数字孪生技术并推动其应用的企业家和投资者具有启示意义。

数字孪生城市具备四大技术特征

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物理城市与数字城市的精准映射:通过利用物联网技术(IoT)、地理信息系统技术(GIS)、智能建筑模型技术(BIM)等,数字孪生城市可以分层次、分尺度呈现出物理城市运行的全貌,包括城市建筑物、交通道路、植被、水系、城市部件、管线等全要素静态地理实体,以及人、车辆、终端、各类组织等城市动态变化的各类主体。

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数字城市的深度洞察:在数字空间中,基于物理城市采集数据的汇聚整合,可以分析城市拥堵情况、楼宇能耗情况、规划是否合理、地下管线是否需要维修等,洞察城市运行风险,并以数字化模拟的方式呈现出真实场景效果,用户可以通过修改信号灯配时、控制高耗电设施、改变规划选址等,制定策略举措,以改善城市运行状态。

数字城市与物理城市的虚实交互:物理城市在数字空间中得以丰富、延展、扩大,例如城市管理者可以基于数字平台界面与物理城市互动,搜索实体和框选统计分析,改动城市布局,模拟拥堵、生态等各项城市指标变化情况;城市居民借助虚拟现实眼睛,犹如身临其境,获取远程教学、旅游漫游等数字服务。

数字城市对物理城市的智能干预:在数字空间中,数字孪生城市平台可以实时呈现城市运行状态,一旦物理城市出现事故、灾害等警报,城市管理者可以快速地决策部署相应对策,此外,也可以通过深度学习、模拟仿真来预测城市可能发生的问题或风险,加以防御,以降低财产损失,保障人民安全。

数字孪生城市的三大愿景

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城市生产运行高效集约。在数字孪生城市上,实时呈现城市危化品运输动态轨迹、地下管网各项指标、自然灾害推演效果等,在一些高危、高温、高湿等极差生产环境中,全面实现机器替人、无人化作业、远程巡检、远程操控,实现城市生产“零损害”;城市规划者便捷地开展数字化设计,城市建设者远程地调度资源、监控进度,城市管理者随时随地分析推演决策效果,城市运行效率全面提高,人工投入、物料投入、城市能耗等大幅降低,形成一种更加绿色集约高效的发展模式。

城市生活空间宜居便捷。在数字孪生城市中,城市居民动态可视化了解城市拥堵情况以改变出行计划;不论身处何地,都可以身临其境地体验世界旅游胜地;通过虚拟现实技术手段开展例如物理化学等教学实验;增强现实、虚拟互动获取出行导航服务;城市居民随时随地便捷地反馈城市问题与需求,并跟进问题整改情况;实时获取城市应急、灾害等预警信息,快速获取救援服务;缩小线上线下体验的差异,医疗、教育等公共服务通过数字孪生城市惠及更多人群。

城市生态环境可持续。在数字孪生城市中,城市管理者实时动态了解热岛效应、环境污染、气候变化、能源利用等状况,智能分析资源分配的区域鸿沟,自动化制定资源合理流动与最优化匹配策略,如城市绿地面积根据热岛效应快速制定,基础设施部署密度、信号灯配时可以根据人口密度、交通状况动态调整与规划,环境承载力得到极大改善,城市资源布局更加合理与城市发展更加可持续。

数字孪生城市的关键要素

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建设数字孪生城市需要九个要素,即“4+5”框架。

“4”是指四个核心要素,这些要素为数字孪生城市提供了内部动力和数字基础。

  1)基础设施:信息基础设施成为数字孪生城市的数据底座。

  2)数据资源:全时全量数据资源是城市数字孪生体的关键构成。

  3)平台容量:数字孪生城市建设需要一个城市级平台支撑,为数字孪生城市提供统一对话界面、操作系统和开发土壤。

  4)应用场景:数字孪生城市应用已经渗透到城市生产、生活、生态等诸多领域。应用场景是数字孪生城市的活力之源。

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框架中的“5”包括数字孪生城市的五个主要外部支撑要素:

  1)战略和机制:战略与机制的制定将优化数字孪生的政策环境,推动数字孪生城市规范、有序、健康发展。

  2)利益相关者:利益相关方是数字孪生城市重要的设计者、建设者和使用者,将成为数字孪生城市生态系统的重要组成。主要涉及地方政府、ICT服务供应商、市民、监管机构、城市运营商、地产开发商等诸多利益相关方。

  3)资金和商业模式:资金与商业模式是提升数字孪生城市项目资源配置优化、提升建设运营成效的关键手段,也是影响数字孪生效能发挥的重要原因。

  4)标准和评价:标准与评估是数字孪生城市建设遵循的标准规范,也是数字孪生城市项目运营评价的重要参考。

  5)网络安全:数字孪生城市建设覆盖云、网、端整个技术生态体系,数据汇聚、用户规模、用户规模达到前所未有的高度,网络安全的重要性更加突出。

 

来源:世界经济论坛

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内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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