数字孪生在新型智慧城市建设中可以进行数字孪生流域建设、数字孪生排水管网、数字孪生桥梁防撞指挥等应用场景，进行数字化、精细化、可视化管理。
一、数字孪生流域政策环境：
2021年12月23日水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，水利部部长李国英提出：“数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化”，同时强调以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。
二、水利信息化发展现状：
①透彻感知能力不足：
水利感知的覆盖范围和要素不全，对于水文信息、环境信息、工程信息等方面的监测能力已经不能满足现有业务发展和管理需要，虽然现在能够通过地面、水上、航空、航天等技术与设备进行信息采集工作，但整体智能化水平仍处于相对较低的程度。对于将要建设的数字孪生流域体系要求仍有较大的距离，物联网技术与设备也没有得到充分的利用，且通信基础能力较为薄弱，在网络带宽、应急措施方面均有不足。
②信息基础设施“算力”欠缺：
现有水利业务网中，仅有6个省（自治区）的水利业务网能够通达到乡镇级水利单位，对于工程管理单位来说联通率更低，严重阻碍了水利业务应用“三级部署、多级应用”的发展原则。骨干网络不能满足现有数据传输、服务调用的需要。面对现在越来越多的影像、图像等数据的快速增长，缺乏大数据处理、云计算与数据存储能力。
③信息资源开发利用有待提升：
水利内部信息系统缺乏整合，导致现有水利设施基础信息不全、准确性不高、基础数据不统一、对象代码不统一、数据标准不统一等问题，各类业务和各级部门间存在数据“重采、重存”的现象。同时对所需要的如地质信息等联系紧密的外部信息缺乏共享，联动不足。
④业务应用智能化水平差距较大：
现有水利信息系统中的水利工程、水资源开发、水灾旱灾防御、水土保持等业务均存在业务与信息技术融合不深入，智能化水平不足，对于5G、AI、大数据、物联网等新兴技术未能充分应用，最终导致信息系统对业务发展支撑能力薄弱的问题。
三、水利数字孪生，实现物理空间数字化映射与智慧化模拟
广东地空智能科技有限公司协同水利专业机构，在智慧水利领域进行了相关的钻研和实践，通过感知层抓取实时监测数据，基于全数字测量、大数据、云计算、地理信息、三维虚拟模型、人工智能、区块链等十余项高新技术，整合水利各项基础数据，以水利时空数据为重点研究对象，聚焦于水利数据的管理、展示与分析，对水利空间进行精细、全面、动态的模拟，构建水利业务横向共享、纵向联动，以此实现各级水利部门间信息联通，真正打通涉水信息孤岛，打破涉水业务分割，为管理者进行安全分析评估、工程运维管理、防汛调度管理、综合展示等提供可视化的便捷支持。数字孪生水利信息化监管平台集成数字孪生流域管理系统、数字孪生模拟仿真系统和数字孪生知识服务系统三大系统，融合与汇聚了多源数据，建立全时空、多维度、多粒度的水利全时空资源池，实现水利数据资产的一体化管理；一方面升级与拓展水利一张图，建设基础数据统一、 监测数据汇集、 二三维一体化、三级协同贯通的数字底板，提供水利场景的高保真、高稳定、高质量模拟仿真；另一方面集成耦合多维多时空尺度的水利专业模型和AI智能模型，提供集分析-模拟-表达-决策于一体的“四预”能力，为“2+N”业务提供智慧化服务。
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数字孪生水利信息化监管平台聚焦数字孪生，以物理流域为单元，以水利时空数据为底座，以流域数据集成和可视化、水利模拟仿真为核心，以水利知识为驱动，运用物联网、大数据、人工智能、虚拟仿真等技术，实现物理空间内全域、全要素、全过程的数字化映射与智慧化模拟，支撑水利精准化决策。
四、整合数据，搭建数字孪生水利大数据中心：
基于水利行业相关的数据标准与规范，梳理水利数据资源目录，接入并整合多时空、多粒度、多维度水利数据，包括基础地理空间数据、业务管理数据、监测感知数据、跨行业共享数据等，经标准化处理，形成数字孪生水利大数据中心，为用户提供统一标准的数据服务。
五、分类入库，形成水利时空大数据全景图：
分类融合与汇聚多时空、多粒度、多维度水利数据，构建标准一致的水利数据资源池，形成水利时空大数据全景图，为用户提供全方位、多时空、多粒度的全时空数据资源服务。
子系统一：数字孪生流域管理系统
数字孪生流域管理系统是数字孪生水利信息化监管平台的基础，主要是建设数据底板，为模拟仿真、知识服务提供海量数据支撑。系统构筑统一门户，接入多源水利时空数据，打破数据壁垒，实现数据统一管理；建立物理空间到数字空间的虚拟映射,构建水利时空全景一张图；综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能、地理信息等新型信息化技术手段，提供海量数据分析能力，实现对水利空间的精细、全面、动态模拟，为精细化管理提供支撑。
①多源异构数据接入，实现数据统一管理
②“物理-数字”全映射，形成水利资源“一张图”：
③软、硬件加持，助力海量数据分析：
子系统二：数字孪生模拟仿真系统
数字孪生模拟仿真系统是数字孪生流域管理系统的升级，主要是提供高保真、低延时、高稳定的三维可视化场景，为提供细化、量化、动态、直观的计算分析提供支撑。系统基于大场景高效率图形可视化技术，借助轻量化+webp+块存储+子域等一系列技术，提升整体加载效率与浏览流畅度，实现多源、多维度、多粒度数据的高保真、高质量空间化表达与仿真建模。
子系统三：数字孪生知识服务系统
数字孪生知识服务系统是数字孪生水利信息化监管平台的核心内容与最终目标，主要是集成耦合多维多时空尺度的数据模型，提供“四预”能力。系统在共享水利部本级、流域管理机构各类计算模型与计算成果的基础上，按需构建水利专业模型、人工智能模型和水利知识模型，形成数字孪生水利模型库，提供工程调度、安全监测、知识挖掘等智慧化服务，实现“预报、预警、预演、预案”功能的综合决策指挥。
①集成水利专业模型，推进水利精准模拟：
聚焦智慧水利与空间智能领域，广东地空智能科技有限公司致力于打造专业的水文-水动力-水质耦合模型，支撑流域、区域的防洪抗旱、水资源水环境的调度管理、智慧城市的防洪排涝与水环境治理、大江大河的水污染应急调度指挥等，推进水利精准化模拟与分析。
②引入AI智能模型，助力水利智慧决策：
利用遥感AI、视频AI等技术，对遥感影像进行自动解译和加工处理，对雨水情、工情、险情、旱情、水土流失、水质水环境、非法采砂、水域岸线占用等实现大尺度的动态监测预警，提升水利安全监测能力。
③建立水利知识模型，支撑水利知识服务：
以模型库、知识库为驱动，快速分析研判，优化完善应急方案，配合人员终端信息交互，为单位内部以及与流域管理机构、水利部的异地多方会商、相关人力、物力资源应急调度指挥等提供支撑。
数字孪生，为建设新型智慧城市引入新理念、新模式、新路径，作为城市构建的基础设施，以数字化的虚拟映射来模拟城市全要素和时空全过程，从而打通智慧产业集群之间的信息互联互通，推动新基建大潮下各领域的数字升级。
1、智慧交通
对路况进行实时监控，分析道路拥堵情况，及时疏导车辆，引导车主选择更合理便捷的路线，达到车路协同，缓解城市交通压力。
对隧道内进行监控，可查看不同位置的监控器画面，实时监测设备运行状态及时维护，甚至可远程调控隧道内排风设备与照明设备以满足不同需求。
2、万物互联
依托于5G、传感器、仿真、云计算等先进技术，数字孪生城市可实现“万物互联”。每一个物理世界的物体，都在数字世界拥有数字身份，各行各业的海量数据无壁垒联通，使“城市大脑”既可以掌握整体运行状态和规律，也能迅速聚焦细部，精准决策。
万物互联将搭建起“生产、消费、城市管理”三大场景：
生产型物联网场景，以物理信息系统（CPS）为依托，在研发、采购、制造、管理、服务、物理等环节全部数字化，提升生产效率和产品性能；
消费型物联网场景，则依托各类智能硬件、可穿戴设备，实现人与物、人与消费空间、物与消费空间的互联，无人驾驶汽车、智能机器人服务、眼镜点餐等都将成为现实；
城市管理场景，则通过众多终端传感器、边缘计算等技术，使城市自动感知、快速反应、科学决策。比如，自动预测暴雨，并通过智慧平台将防洪方案传输给河道管理终端，自动启动相关设备，预防洪水。
万物互联，万物共生，协同发展。
3、城市管廊智慧管理
城市管廊将通过设置内置式传感器，与“城市大脑”相连，在线监控系统以设备状态监测、故障诊断、分析决策为主线，集成了设备和环境监控、视频监控等子系统。通过集成系统，提供一个完整、统一的监控平台，提升运行管理效率，降低系统的控制难度，达到专业安全运行的可控和预控。
在未来，一座城市的资产，将不再仅仅是物质资产，更是技术资产和数据资产，新一代信息技术向各行业加速渗透，并实现全域、全行业、全维度融合。
具体而言，数字孪生的实质是建立现实世界物理系统的虚拟数字镜像，贯穿于物理系统的全生命周期，并随着物理系统动态演化。数字化精确建模和状态信息实时传感的基础上，建立传感数据与数字化模型的连接映射，使得数字化模型能够实时、真实反映物理系统的行为。
近年来，随着5G、物联网、云计算、大数据、人工智能和混合现实等新一代信息技术的发展，数字孪生与产业技术的深度融合，推动了相关产业数字化、网络化和智能化的发展进程。
数字孪生技术作为新型智慧城市建设的创新引领性技术，有利于打造孪生城市运行空间，强化城市大脑基础能力，实现全域时空数据融合。数字孪生技术在推动智慧城市建设方面的作用已越来越受到重视。
在城市管理调度中，选择通过构建城市的数字孪生，可以实现城市全景可视化和动态智能管理。打造互联、开放、赋能的智慧中枢，完善城市信息模型平台和运行管理服务平台，探索建设数字孪生城市。
如今的城市布满了各种各样的传感器、摄像头。借助包括第5代移动通信技术在内的物联网技术，这些终端采集的数据可以迅速被提取出来。因此，在数字孪生城市中，基础设施（水、电、气、交通等）的运行状态，市政资源（警力、医疗、消防等）的调配情况，人流、物流和车流的安全运控，都会通过传感器、摄像头、数字化子系统采集出来，并通过包括第 5 代移动通信技术在内的物联网技术传递到云端和城市的管理者。基于这些数据以及城市模型可以构建数字孪生体，从而更高效地管理和运营城市。
例如，通过数字孪生对城市交通数据进行实时分析，可精准预测城市交通拥堵的关键节点，进而提前进行交通管制，缓解交通压力。未来的城市，将建立在数字孪生的基础上，具备自主学习的能力，演变为具有高度智慧的城市新形态。
数字孪生如果运用到城市中，就是在建筑信息模型和城市三维地理信息系统基础上利用物联网技术把物理城市的人、物、事件和水、电、气等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之完全对应的“虚拟城市”，形成物理维度上的实体城市和信息维度上的数字城市同生共存、虚实交融的格局。
在疫情防控常态化时代，我们要抓好基于数字孪生的智慧城市的各种智能化应用，特别是智慧政务、公共安全与智慧养老、智慧交通与智能驾驶、智慧能源与智慧环保、智慧城管与灾害应急管理等，推动新型智慧城市升级发展。
除了上述领域之外，智慧医疗、智慧物流、智慧农业以及安全应急等众多行业领域都在大力发展数字孪生技术，数字孪生应用场景非常广阔。
本回答被网友采纳层次一，也是目前较为常见的，便是对城市等场景的高逼真复现，同时叠加部分有限的功能。这个层次的作用在于让使用者、观览者等能够更加直观的看到三维立体结构，从而快速将所有人的认知达到统一，同时通过标签挂载数据流等方式，将现场的部分传感器数据、视频信号等予以点击呈现，从而能够催化人们认知对于现场的熟悉程度。
以上阶段，是数字孪生的入口，能够达到将该概念广而告之，并且催化相关业主甲方进一步思考如何利用其来降本增效提升运营效能，但受限于其底层的引擎等组件，例如往往采用游戏引擎、开源的WebGL引擎叠加优化过的材质贴图来实现高逼真效果，其对数据方面的支持十分有限，这就为后续的如何“用数据”设置了底层能力的障碍。
层次二，便是在层次一的三维共识上，实现对数据更加深层次的应用，例如目前在水坝、隧道等特种工程中，便实现更多元的数据应用，而对应其要求的数据体量、数据格式的多样性就呈现爆炸性，因此往往要求云计算适配的三维数据引擎等组建支持，开发集成系统。
在层次二中，例如水坝建设初期，通过对现场岩体、实景、物探等多手段的数据采集，从而了解现场的解理地质等情况，数据反补BIM模型从而形成一比一还原物理世界的模拟系统，从而在其中根据专家组的意见进行数学计算，以了解最佳的实际施工方案；而在大桥等重大工程中，通过对现场风速、测斜等传感器数据的采集，监测单位自有数学逻辑系统，将其现场数据水平在BIM模型中进行模拟分析，从而确认当前情况是否会对大桥整体结构产生负面影响，从而决定是否启动联动预案，例如交通管制、检修运维。
我们看到，层次二的应用深入离不开数据完整的基础，这其中包含了BIM模型数据、传感器数据、数学关系模型等重要方面，而承载如此多源异构巨量数据的底层组件往往需要适配云计算。
层次三，则是突破层次二中的具体场景需要具体专业逻辑，将人工智能导入其中，让系统深度学习从而得出具体解决方案。例如在物流仓的自动化中，过往的机器人承托货架行进路线，其设定往往按照人类解决方案的思维设定，但人类受限于认知水平，往往无法充分利用每一寸的空间资源，而在Omniverse英伟达提供给亚马逊的系统中，我们可以看到其在机器人的行进路线上，只是充分还原了机器人、物流仓、货架等客观物理于数字孪生系统中，而关于具体的路线则让人工智能以虚拟的机器人在虚拟的物流仓中无限次试错学习，从而自行得出最佳的解决方案，而最终再落实到具体物流仓的建设、机器人路线的设定之上。
因此，层次三的关键就在于客观数据层次二的充分建构之后，充分引入人工智能等科技，从而在其中反补人类无法认知触达的细节，最终最高效的利用时空资源。
层次四，我们认为应该便是与区块链NFT之间的互补，其将极大的改进目前的现有商业模式。现有的商业模式依然“一手交钱一手交货”，例如设计院的数据当交付之后便归属甲方所有，而甲方持有BIM模型等在运维阶段依然会困惑如何更好的使用，但矛盾的是那些需要数据来支持某个项目单位却无法获得数据支持，例如学术的课题研究、商业的效率模拟、军警的安全方案等。
通过对数据进行NFT化，从而能够真正实现虚拟世界和物流现实的平行存在，其一方面可以实现在任意时间、任意地点，只要其位置实现了数字孪生的覆盖，那么便有对应的数字资产予以存在，根据不同的权限，具体人可以对当前时空的具体数据予以查看，并且实现区块链永久性、不可篡改的记录，例如市政团队对于地下管道隐蔽工程的检查，例如游戏团队可以将某些寻宝类活动搭建在实景位置上，从而实现更深的社交互动；另一方面，以上提及的需要调用数据的项目，其只需要向数据NFT的持有者进行申请，根据不同数据的开放权限程度予以使用，那么项目团队能够得到相应的数据支持，而持有者也能得到资产性的收入，例如可能学术团队要对某个区域的建筑物耗能情况予以模拟分析，其需要的BIM数据很可能持有于某个甲方业主手中，那么便可以申请调用数据予以支持，全程由NFT区块链记录，而后续含有BIM数据的学术文章如果被应用，甲方单位又可能再收到一笔调用付款。
如上，可以看到智慧城市的数字孪生，核心在于数字孪生的层次，而层次的关键在于数据完整及价值提炼方式，而数据完整基础于充足算力的支持，因此反观具体项目的底层支持商，或许云计算、国产自主便是重要的考量指标，特别站在更常规生命周期的运维管理角度。本回答被网友采纳
数字孪生城市是一个应用场景，数字孪生城市主要利用数字孪生技术，在网络空间构建一个与物理世界相匹配的孪生城市，它以数字为基础，对城市治理进行运营、决策。
借助智能大屏、城市仪表盘、领导驾驶舱、数字沙盘、立体投影等形式，数字孪生城市可一张图全方位展示城市各领域综合运行态势，并根据不同主题分级分类呈现，实现某些重要场景的运行监测、管理、处理、决策等治理领域。
交通可视化
对路况进行实时监控，分析道路拥堵情况及时疏导车辆。达到车路协同，缓解城市交通压力。对道路进行监控，可查看不同位置的车辆情况，实时城市路网运行状态，及时维护。
仓储物流可视化
在这次疫情下，体现出其重要性。因为无法正常复工，物流行业采取远程操控监督仓储，做到及时发货，根据实时更新数据做出规划，达到减少人力需求，减少货物囤积的状况。
智慧能源管理
在可视化的加持下，可直观的看见发电设备占比，当月发电量以及发电计划与完成度比较，为智慧能源策略提供了大量的数据基础。
想要实现数字孪生需要用到的软件有四个方向：unity3D 、UE4、WebGL、专业的工业仿真软件等，这些都需要强大的电脑算力才可以流畅运行。
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