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从水利部 2021 年 11 月 29 日颁布的《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》 中可以看出，在顶层规划上，智慧水利的工作目标可以分为三个阶段： 到 2025 年，通过建设数字孪生流域、“2+N”水利智能业务应用体系、水利网络 安全体系、智慧水利保障体系，推进水利工程智能化改造，建成七大江河数字孪 生流域，在重点防洪地区实现“四预”，在跨流域重大引调水工程、跨省重点河 湖基本实现水资源管理与调配“四预”，N 项业务应用水平明显提升，建成智慧 水利体系 1.0 版。 到 2030 年，具有防洪任务的河湖全面建成数字孪生流域，水利业务应用的数字 化、网络化、智能化水平全面提升，建成智慧水利体系 2.0 版。 到 2035 年，各项水利治理管理活动全面实现数字化、网络化、智能化。 所以“智慧水利”以及“数字孪生流域”是一件节奏感比较清晰的事情。 另外如果我们将数字孪生流域按照建设内容进行打开，可以发现数字孪生流域主 体分为：数字孪生平台和信息基础设施建设，其中水利感知网也是关键建设内容， 所以这部分也是呼应了上面山东的那个项目，但是对于数字孪生相关的厂商来 说，这个事情有多大的机会可以争取或者以什么样的方式去争取是值得讨论的， 从当前的中标结果上来看，能够承担这类的项目的厂商主要还是以勘测、设计类 的研究院公司为主，数字孪生厂商更多的应该还是在下游做具体的支持，在这一 点上“数字孪生流域”的行业属性可能比城市信息模型基础平台的行业属性更强， 对于 GIS 公司来说距离感也更强，所以从商务模式上来说，这是第二个不简单。 246

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从建设内容上来看，数字孪生的三大块组成，其中数据底板相应的业务属性不强， 主体的框架和其他的“新基建”数字孪生平台差别不是很大，比较特殊的就是模 型平台和知识平台，这两块的专业属性比较强，一般的数字孪生公司或者 GIS 公 司承担的难度都比较大，尤其是类似于水利专业模型以及智能模型的建设，从要 求上来看，主要是建设标准统一、接口规范、分布部署、快速组装、敏捷复用， 其中包括水利专业模型、智能模型、可视化模型和数字模拟仿真引擎，这是从“看 一看”到“用一用”的过度，从技术难度上来说，这是第三个不简单。 之前也也和相应的行业人聊过，针对这种情况，他们的意见大多还是只做可视化 层面，向下的难度会比较大，投入和产出会不成正比，但是从技术角度而言，数 字孪生如果想实现更大层面上的宏大叙事，对于各行业物理规律的集成和耦合还 是非常有必要的。 一般情况下数值模型的建立过程是遵循如下的过程： （1） 建立反映工程问题或物理问题本质的数学模型。 （2）寻求高效率、高准确度的计算方法，即建立针对控制方程的数值离散化方 法，如有限差分法、有限元法、有限体积法等。 （3）编制程序和进行计算，这部分工作包括计算网格划分、初始化和边界条件 的输入、控制参数的设定等。 （4）显示计算结果。 所以基于这个过程，从《水沙数学模型与可视化系统的集成研究》这篇论文可以 看出常见的水利专业模型和可视化的集成可以分为：前处理、计算模块和后处理 三部分，虽然这篇论文久远，但是这应该是最容易实现的一个过程，相关的计算 模块封装成单独的动态链接库或者是可执行程序，可视化程序在输入和输出两个 环节上进行交互控制，驱动计算模块进行执行，相互之间松散耦合。 248

但是这种集成本质上还是三张皮、“数据、计算模块、可视化”都是彼此独立的， 第一个问题、比如在数据上，数据底板平台只是负责输出平台的空间数据、然后 水利计算模块还是会按照原有的流程进行处理、最后再将结果的数据转换成可视 化能够接受的模式进行可视化；第二个问题、计算过程是黑盒、可视化程序其实 很难反映计算过程； 所以要形成一体化的平台就需要在数据模型、接口集成以及可视化集成方面都应 该有所打通； 一、首先在数据模型方面，数值模型通常使用计算网格来进行数据的组织，这种 网格很类似于 GIS 栅格数据及不规则三角网空间数据结构，所以在网格生成上 的数据模型以及技术的融合则成为了可能，万洪涛在 2001 年就开始尝试使用 GIS 网格生成方法应用到二维洪水模型网格的建立上， 249

通过这样的集成和融合是可以实现在前处理阶段进行二者的打通，同时基于一致 化的网格模型构建能力，还可以实现模型与模型之间的耦合和交换，对于地下水 模型，可以使用规则或不规则的二维或三维网格，而河流模型通常使用一维网格， 地下水模型网格由 GE1、GE2、GE3 和 GE4 四个元素组成，这些元素的类型为 Polygon，这些多边形的每个角都是一个顶点，每个顶点都有坐标。 河流模型的网格每个分支都是 PolyLine 类型的元素。每个折线元素将有两个顶 点，在线的每一端都有一个。 假设要将河流模型和地下水模型链接起来，以便将有关地下水泄漏的信息从河流 模型传输到地下水模型，就需要地下水模型调用河流模型泄漏量时，河流模型必 须返回表示在请求的时间内进入地下水模型中每个元素的泄漏量，而这就可以通 过一些插值或者是映射转换来实现，而这些都在 GIS 的能力范围之内，所以完全 可以将 GIS 的能力作为中枢实现上层模型数据的互通。 250

二、接口集成方面，其实对于很多专业的水利模型的开发本身也是只服务于项目 目的，之前和一个做水文的团队合作，他们还是习惯于使用 Matlab 做方法验证， 然后使用 Fortran 进行程序的开发，过程中也没有考虑组件化或者服务化的共享， 所以这也就造成了在后期模型之前的互通是存在问题的。 在 2001 年 ， 为 简 化 相 关 水 文 模 型 之 间 的 联 接 , 欧 盟 委 员 会 资 助 一 个 名 为 HarmonIT 的研究项目， 以开发和应用一个欧洲开放建模接口规范，2007 发布了 OpenMI 规范的更新版本。 OpenMI-规范(开放式模型界面)定义了一个接口规范, 它允许相关模型之间在运 行时在内存中交换数据。符合 OpenMI 规范的数学模型之间可以-边运行边共享 信息(例如在每个时间步段)，使得在模型在运行阶段的集成成为可能。开发 OpenMI-规范的目的在于方便模型的集成，这有助于理解和预测相关物理过程的 相互影响，并提供了环境管理的综合方法，单独的模型适合成为 OpenMI 组件， 然后组装成组合，OpenMI 基于“请求和回复”机制和基于拉取的管道和过滤器 架构，它由通信组件（源组件和目标组件）组成。 2014 年 7 月 1 日，开放地理空间联盟 (OGC®) 成员已批准开放建模接口标准版 本 2 (OpenMI) 作为 OGC 标准，所以在这点上，OpenMI 成为水文和 GIS 互通的 251

一个接口规范。 二、最后一个可视化集成上，基础三维数据的表达方式分为这下几种：表面网格、 体素模型、点云模型、多视图合成模型（NeRF 就是属于这个类型，目前是个热 点）；当前大多数数据可视化方面采用的数据模型还是以能够更好的呈现可视化 效果的表面模型为主，但是这类模型在表达离散数据表达上，包括分析支持上其 实并不一定都合适，对于数值分析的结果大多数还是以时序化的离散的网格数据 为主，这些网格数据可以是标量也可以是矢量，所以在表现手段上就需要扩展矢 量场以及标量场的表达方式，这边想多说一点的就是体素模型的支持上，所谓的 体素模型其实就可以简单理解为三维的栅格，这种模型结构简单，可以隐式表达 拓扑所以可以支持一些比较高效的计算，但是分辨率高的情况下数据量比较大， 针对一些三维的标量场的输出就需要借助这种表达方式进行模拟结果呈现，体素 模型目前在 SuperMap 以及 ArcGIS 中都已经支持。 252

所以，总的来说，由于一些行业专业知识的壁垒，导致数字孪生或者 GIS 厂商对 于数字孪生流域会产生一定的距离感，但是从更大的视角上去看，数字孪生流域 可以更深度的促进感知、物理模式以及地理信息的充分融合，根本上不简单，但 是长远来看是一件值得探索的事情~ 253

15.行业解决方案|数字孪生流域解决方案 资料名称 ✦ Data name 《数字孪生流域解决方案》 资料导读 ✦ Reading guide 智慧水利等相关政策的出台，要求按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升 能力”要求，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，以构建数字孪生流域为核心，全面推进算据、算法、算力建 设，加快构建具有预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系。 《数字孪生流域解决方案》从数字孪生水利政策理解到数字孪生流域平台的建设 内容及技术关键点都做了详细的阐述，供广大智慧水利从业者学习参考。 254

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16.\"坝\"气！数字孪生助力打造超级水电站 01 数字孪生赋能智慧水电站 我国的基建工程技术已经处于世界领先水平，世界前十二大水电站中就有五座在 中国： 1 三峡工程 位于湖北省宜昌市三斗坪镇，总装机容量 2250 万千瓦，排名世界第一。2003 年 6 月，首批机组开始发电。 2 向家坝水电站 位于四川省宜宾市和云南省水富市交界，装机容量 640 万千瓦，排名世界第十一。 首批机组于 2012 年 11 月投产发电。 3 溪洛渡水电站 位于四川省凉山彝族自治州雷波县和云南省昭通市永善县接壤的金沙江峡谷河 段，总装机容量 1386 万千瓦，排名世界第四。电站首批机组于 2013 年 7 月投 产。 4 乌东德水电站 位于云南省禄劝县和四川省会东县交界，总装机容量 1020 万千瓦，排名世界第 七。2020 年 6 月，电站首批机组投产发电。 5 白鹤滩水电站 位于四川省凉山州宁南县和云南省昭通市巧家县境内，总装机容量 1600 万千瓦， 位居世界第二。2021 年 6 月 28 日首批机组发电，2022 年工程完工。 水电监控系统是水电站的“神经中枢”，可实现机组的自动启停、负荷及运行的 智能调整，是保障安全稳定运行的重要基础。 数字孪生可以通过传感器采集数据，借助大数据分析，实现智慧电站的全生命周 期监测，并通过机器学习预测原本无法直接测量的指标，完成评估、诊断、分析、 模拟、预测和决策等操作，解决运行管理问题。 数字孪生水电站不仅支持在线查看制水设备的档案、维保、检修等数据，实现资 产数字化，还能够查看水厂门禁、视频监控、周界等安防数据，查看各工艺车间 设备状态、自控、监测仪表等的实时数据，利用同步和交互等技术，提前发现问 题并及时修复。 270

02 智慧水利数字孪生可视系统 数字孪生水电站建设是水电行业大力推进数字化转型的成功落地，以数据连接物 理世界和虚拟世界的两个维度的水电站，提供物理和虚拟空间中的基础设施运行 过程的全生命周期数字表达和集成可视化，实现数字孪生水电站达到数字化、仿 真、预测、诊断、实时优化控制、寻优决策和精准决策的目标。 智慧水电站数字孪生可视化架构如下： 1 运行驾驶舱 运行驾驶舱为各级生产运营管理层人员提供统一的各功能模块管理入口，在驾驶 舱页面上对全站工作进度及各项指标数据进行图形化显示，为管理层对全厂运营 绩效评估、辅助决策提供科学有效的数据依据。 2 KPI 统计和分析模块 以多维度统计图表的方式展现绩效结果，识别水电站运行管理薄弱环节，为水电 站运行管理优化提供丰富的数据展示企业门户和决策支持。展现形式可通过柱 状、饼图、雷达、仪表、地图等方式进行表现，支持大屏输出展示水处理情况、 设备管理情况、生产安全指标、效率指标等。 3 运行监控与管理 运行监控和管理主要是结合视频监控等其他数据监测和相关数据分析维度，进行 得整体的全局管理；数字孪生水电站监测平台包含视频监控、运行监控、报警监 测、数据分析、业务报表、数据管理、业务报表、系统配置等功能。 4 设备管理 各类管理所有生成设备，统计设备运行时间，分析设备健康状况；设备台账管理， 对设备的文字、卡片、图纸等各类资料进行收集、分类管理；检修保养管理，对 邻近的检修、润滑计划进行提醒；支持设备维修记录、检修保养记录查询。 5 应急预案管理 将水厂现有的全面风险管理体系和应急预案融入到水厂运营管控平台中，通过在 管理上建立规范的水电站应急预案制度并结合全数字化管理手段，让智慧水电站 的运营更有保障，应急状态下的处置也更灵活。 03 打造全要素多精度孪生场景 上海漂视网络股份有限公司（以下简称“漂视”）致力于以数字孪生技术赋能智 271

慧水利建设。平台融合多源数据，兼容卫星遥感数据、倾斜摄影数据、GIS 数据、 BIM 模型等主流数据格式，将多精度全要素场景作为孪生数据底座，实现数字世 界对流域变化、设备运行、流程监测和行为的实时映射，为决策提供优化依据， 提升分析决策效率。 1 水工程设计建设全过程管控 工程状况一览无余 完善流域内水利工程建筑物、机电设备运行工况在线监测，实现水工程建设全过 程数据的采集和管理。对于新建、改扩建和除险加固工程，加强自动化监控设施 和智慧管理系统设计，为实现数据采集打下较好基础。同时将隐藏在水利工程内 部的建筑设备进行数据建模，为后续设备维修养护提供数据支撑。 2 水利综合态势监测 监测数据可视化 平台可以多种角度直观展示水利工程的运行状态信息，对江河湖泊流域、水库、 电站、重要水电基地、关键流域控制测站等管理要素进行综合监测。实时展示大 坝主体，水库水位情况，机房，发电机组，闸门泄水建筑物等重点管理对象的运 行态势。同时对坝体的结构应力应变信息，周边气象、渗流、水质等信息等进行 实时监测，实现水利管理综合运营态势一屏管控。 3 地下管网孪生管理 水资源的高效利用 通过全要素三维场景的构建，平台可将地下管网线路进行不同层次的展示，并在 已有的管网上通过箭头标记的形式展现水流方向，使管内流向可视化。将各个地 下管网监测点位的流量计、压力表、水质仪表等设备实时监测数据和具体位置进 行展示，并且将各类传感器超阈值的告警信息进行重要提醒。 4 272

防台防迅预警决策 数据汇总 科学决策 以水利系统中元数据库结合数据资源目录的方式实现数据的标准化管理，实现多 水源多用户水资源联合调度、洪水资源利用、风险管理等分析，为面临台风，洪 迅等灾害天气时领导科学决策提供支持。通过信息数据支撑，以及决策依据方法 及过程的科学化，使得水利部门领导的决策更加准确、合理、可行，形成科学化 决策。 04 漂视数字孪生世界 上海漂视网络股份有限公司（以下简称“漂视”）是专注于数字孪生技术领域的 平台型企业，致力于通过领先的数字孪生技术为智慧城市领域高效赋能，促进各 行业数字化转型、智能化升级，打造物联、数联、智联的数字孪生世界，通过数 字孪生系统实现可视化、智能化、人性化的创新管理，加速数字新基建进程。 273

17.企业布局城市大脑特征及启示 引言 城市大脑作为城市运行的智能中枢，是支撑城市可持续发展的新型基础设施，是新型智 慧城市建设的热点领域和高价值环节，是提升城市治理体系和治理能力现代化的重要抓手 [1]。在“政策+需求+供给”的驱动下，目前我国有超过 500 个城市明确提出了智慧城市相 关的建设需求，并在政务服务、交通运行、城管治理、疫情防控等诸多领域开展了城市大脑 实践[2]。当前城市大脑相关领域的文献多围绕其概念、现状、架构、应用以及单个企业城 市大脑解决方案，缺乏产业内企业布局的整体视角。本文在分析当前我国城市大脑建设的背 景后，引用相关统计数据，重点从企业布局城市大脑视角展开特征和趋势分析，进而总结出 我国城市大脑建设面临的困境，并给出相关建议。 1 当前我国城市大脑的建设背景 1.1 政策驱动 政策持续加码，多省市政策频出。国家层面，“十四五”规划明确提出“分级分类推进 新型智慧城市建设，完善城市信息模型平台和运行管理服务平台，推进城市数据大脑建设”。 地方层面，浙江、广东、山东、安徽等省走在前列，紧锣密鼓出台相关政策和标准。通过梳 理典型省市近年“城市大脑” 相关政策及其要点（见表 1），可以看出当前我国“城市大脑” 政策关注的重点正逐步由顶层规划转向行动计划、应用场景、数据治理、建设管理规范等领 域。 表 1 典型省市“城市大脑”相关政策及其要点 1.2 需求驱动 政府城市数智治理需求旺盛，城市大脑建设提速。一方面，城市大脑市场空间大且进入 274

高速增长期，其已全面融入到新型智慧城市更新建设中，建设潜力巨大。根据中国信息通信 研究院预计，城市大脑作为新型智慧城市的核心智能中枢，其项目未来几年可能保持 100% 以上增速[3]，可以预见“十四五”时期将是城市大脑建设的高速增长期。另一方面，城市 大脑有助于推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，有助于大幅提升城市管理效率， 有益于持续提升城市精细化、集约化和智能化管理水平，有利于激发数据要素价值，是城市 治理体系和治理能力现代化的必由之路[4]。据此，我国各省市纷纷加码城市大脑，在政务、 交通、医疗、旅游、应急等领域打造全国“样板”。如在医疗领域，郑州市城市大脑通过建 设“120 智慧生命通道”平台，使急救 120 突发心梗救治时间最快用时仅 11 min，比黄金救 援的 120 min 缩短了 90%。在交通领域，合肥市应用“交通超脑”，让市民享受更便捷的出 行。高德地图《中国主要城市交通分析报告》[5]显示，2020 年我国 50 个主要城市中，合肥 市高峰行程延时指数下降率排名第 10，同比下降 3.1%。 1.3 供给驱动 技术持续演进迭代，企业供给力旺盛。一方面，随着技术的不断创新，5G、AI、物联网、 大数据、云计算、CIM、数字孪生等新一代信息技术集群突破的态势愈加清晰，推动城市大 脑技术架构持续演进升级。另一方面，企业的供给力不断加强。自阿里巴巴于 2016 年发布 “ET 城市大脑”后，科技巨头、运营商、设备商也争相入局，纷纷基于自身核心优势和行 业能力，打造各具特色的城市大脑“名片”（见表 2），如阿里巴巴“城市大脑 3.0”、腾讯“WeCity 未来城市 2.0”、华为“市智能体”、百度“城市大脑”、科大讯飞和中国移动“城市超脑”、 京东“城市操作系统”以及 360“城市安全大脑”等[4,6,7]。 表 2 企业布局城市大脑的情况 2 企业布局城市大脑的特征和趋势 2.1 占领新型智慧城市建设的价值高点是企业布局城市大脑的目的 （1）城市大脑是新型智慧城市的中枢。城市大脑平均单价高，笔者通过整理中国政府 采购网城市大脑相关招标信息发现，近两年头部互联网科技企业（如百度、阿里巴巴、华为、 275

腾讯）参与的综合型城市大脑相关项目均价过亿元，且项目可持续性较强。 （2）抢占智慧城市建设的制高点。企业通过城市大脑建设抢占城市入口平台和核心数 据资源，城市大脑向下连接感知层做数据汇入整合，向上定义应用接口，通过布局城市应用 接口，抢先占领城市入口并掌握城市核心数据资源，进而获得发展的主动权。 （3）城市大脑具有示范作用，同时也能承载企业业务生态的延伸。一方面城市大脑对 平台、技术、数据、AI 等多方面综合能力要求高，最能体现企业的综合实力，对于企业来 说具有标杆和示范的意义。另一方面企业在城市大脑项目的建设过程中，往往会将自身的业 务生态向其迁移，从而实现业务生态的扩展和延伸。 2.2 从竞争格局看，呈现头部企业垄断竞争格局 根据中国政府采购网及其他网站公开资料，笔者整理了近 2 年多企业中标超过 5000 万 元的城市大脑相关的 102 个项目（检索关键词涵盖城市大脑、城市运营管理平台、智慧城市 数字平台、交通大脑等），涉及金额近 300 亿元，单个项目平均中标金额约 2.6 亿元（见图 1）。通过分析发现，头部企业在市场份额、中标金额、采购方式和项目类型方面都表现出绝 对优势。 图 1 近 3 年企业中标 5000 万元以上“城市大脑”相关项目情况 （1）市场份额方面，头部企业占据半壁江山，中标项目 59 个，市场占有率 58%，其 中阿里系企业累计中标 21 个项目，占比 20%；华为系企业累计中标 16 个项目，占比 16%； 腾讯系企业累计中标 14 个项目，占比 14%；百度系企业累计中标 8 个项目，占比 8%。运 营商和集成商市场占有率均约 11%，其他企业（涉及设备商、中小科技企业等）中标 21 个 项目，占比 20%。 （2）中标金额方面，5000 万元~1 亿元项目占比 34%，1 亿~5 亿元项目占比 53%，中 标金额超过 5 亿元的项目占比 13%。头部企业中标总金额近 60%，其中阿里巴巴中标金额 最大，其次是华为和腾讯，百度相对较弱。 （3）采购方式方面，公开招标、单一来源和竞争性磋商占比分别为 53%、38%和 9%。 头部企业控标能力强，阿里巴巴、华为和腾讯近 7 成项目来自单一来源和竞争性磋商，百度、 运营商、集成商等其他中小企业的控标能力相对较弱，且多采取公开招标形式。 （4）项目类型方面，主要分为综合型城市大脑（如城市大脑、数字政府、新型智慧城 市等）和单领域型城市大脑（如公安、交通、政务等城市大脑），头部企业热衷运作综合类 型城市大脑项目，其他企业结合自身优势专注于细分领域城市大脑建设。 2.3 从业务布局看，企业均结合核心优势强势入局 （1）基于“云数”优势，通过打造城市级“云数”平台，面向生态企业打造“合作生 态”。如阿里巴巴依托阿里云和飞天操作系统，打造城市大脑超级计算平台，覆盖数据的获 取、存储、管理、分析和应用的“全生命周期”。 276

（2）基于 AI 核心技术，提供具有“AI 思维”的解决方案。如百度基于百度大脑、阿波 罗平台、百度自动驾驶、智能云等核心能力，打造 AI 智能城市；科大讯飞依托 AI 智能语音 等打造“城市超脑计划”。 （3）基于城市服务平台汇聚公众优势，依托平台用户，打造便民服务场景应用，扩容 升级城市大脑。如腾讯以腾讯云的基础产品和能力为底层，利用大流量的社交优势与政府部 门合作推出公众号和服务，在电子政务、交通旅游、医疗卫生等领域发力。 （4）基于一体化解决方案优势，集成商、运营商等通过对产业链供应链的整合，提供 从设计到建设到运营服务等一体化的解决方案能力。如中国系统以 4.2 亿元中标智慧黄石建 设运营项目。 2.4 从运营模式看，呈现企业总包、政企合作和领军企业生态圈建设 3 种主流模式 （1）企业总包建设。城市大脑由某家企业总负责建设运营，总包企业多为与该城市签 订战略合作协议的领军 ICT 企业。如海口市城市大脑项目由阿里云作为总包供应商。 （2）政企合作组建公司开展建设运营。如济南交通大脑建设服务项目由智慧泉城智能 科技公司承担，该公司是政府和浪潮联合组建的公司。 （3）领军企业生态圈建设。城市大脑由某个领军企业负责总体架构和核心模块建设， 并汇聚一批专业化企业共同参与城市大脑不同模块的建设。如华为联合中软国际开展江都区 智慧城市数字平台及城市大脑建设[8]。 由于城市大脑建设投入资金大、技术更新迭代快、平台系统复杂度高、运营服务时间长、 涉及方众多，导致运营模式相对复杂、各有利弊，现在仍处在探索阶段。企业总包建设模式 因受限于总包企业的能力，在一些细分的专业领域缺乏建设经验；政企合作建设模式运作流 程长，且政企职责界面划分不清晰；领军企业建设模式依托于领军企业的生态管控能力，沟 通和协作成本大。 2.5 从技术架构看，企业多构建“基础底座+能力中台+N 个应用”通用架构 典型的城市大脑技术架构由新型数字化基础设施、大脑平台（计算平台+数据平台+算法 平台）、行业系统、超级应用构成。企业围绕城市现代化治理体系需求，基于自身技术、数 据和生态，多构建“基础底座+能力中台+N 个应用”的通用技术架构。阿里城市大脑 3.0 主 要由稳定的“云”（统一基础平台+飞天云平台）、强大的“脑”（两中台+中枢+城市管理中心 流程再造+N 大应用领域）和灵活的“端”（政务移动端+企业移动端+个人移动端）构成。阿 里城市大脑 3.0 强化了感知和 AI 能力，采用智能化手段对城市全部场景进行穿透式感知和 反馈，实现了城市治理与服务的全局化、数字化、精细化、实时化。腾讯 WeCity2.0 技术架 构通过构建全域数字底座，打造一体化融合引擎，升级六大领域（如服务、协同、监管、决 策、治理、产城）能力并打通泛在终端入口，全面提升城市综合能力。华为的“城市智能体” 定位云网边端协同的一体化智能系统，包含智能交互、智能联结、智能中枢和智慧应用 4 层架构。 2.6 从生态布局看，企业借投资并购补齐生态“短板” 企业借投资并购补齐产业链“短板”，构建从底层到平台层再到应用层的城市大脑生态 圈。阿里巴巴在解决方案领域投资了润和软件、奥哲网络、DataArtisans、长亭科技、九州 云腾等；在 AI 领域投资了深度学习平台商汤科技和人脸识别公司旷视科技；在智能交通领 域投资了千方科技和明觉科技；在与政府组建合资公司方面，成立了数字郑州、数字海南、 数字浙江、数字宁波等。腾讯在中台投资了中大凯旋、飞渡科技等，搭建起城市的应用中台、 数据中台；在前台投资了东华软件、北明软件、奥格智能、天阙科技等公司，在数字政务、 城市治理、城市决策等方向上布局；未来将重点投资精细化城市治理、科学城市规划及决策 等方向上的优质企业。百度在云计算领域投资了汉得信息，在解决方案提供商领域投资了东 277

软集团、东软医疗，在 AI 领域投资了人脸识别公司阿波罗智行。华为成立了哈勃科技投资 公司，重点聚焦半导体细分领域，投资庆虹电子、思瑞浦微电子、常州富烯科技、江西灿勤 科技等公司，旨在补齐产业链短板环节。 3 城市大脑建设面临的困境 （1）政策标准有待进一步完善。国家、省市层面缺少城市大脑领域的标准和规范，各 地在城市大脑的建设过程中，更多依赖中标企业城市大脑的建设标准和方案，存在跨系统、 跨行业、跨地域建设标准规范不一致的问题，尤其在跨地域层面难以形成一个协同工作整体。 （2）赋能城市治理的能力有待提高。目前，城市大脑更多拥有的是展示功能，后台深 度学习和模拟预测能力不够，在面对新冠肺炎疫情、郑州暴雨时应对略显失控。此外，城市 大脑在领域协同方面能力不足，应用有待进一步深化，目前多局限在交通、网格化管理等单 一业务单元，而在公共安全、生态环境、应急管理等方面与赋能新时代城市精细化治理存在 差距。 （3）数据要素价值不能有效凸显。目前，城市大脑初步具备数据汇聚、数据治理、数 据开发、数据共享能力，但是由于系统壁垒以及先期建设的平台城市态势感知能力不足，导 致数据共享开发和利用程度不够，数据要素价值不能有效凸显，数据协同治理效能有待进一 步提升。 （4）数据和网络安全面临挑战。部分城市大脑建设由于政府主导能力有限，易造成头 部企业垄断公共数据资源，导致政府、企业、市民的数据存在安全隐患的问题。 4 启示和建议 4.1 企业层面 建议企业基于自身资源禀赋，从标准、能力、生态、运营四大方面助力城市大脑建设。 （1）积极参与标准制定，主导或参与城市大脑、综合管理服务平台等相关国家和省市 标准制定。 （2）增强“城市大脑”能力，发挥自身核心优势，提供模块化工具化能力，构筑数字 技术融合贯通的“城市大脑”平台，拓展公安、交通、社区、安全、应急等细分领域城市大 脑建设，打造城市大脑创新业务应用和产品。 （3）构筑优势互补的“生态圈”，从顶层设计、解决方案、中台能力、技术研发、业务 应用等多方面引入优质合作伙伴，补齐能力“短板”。 （4）创新商业运营模式，探索以投资、并购、合资、政府和社会资本合作 （Public-Private-Partnership，PPP）、房地产投资信托基金（Real Estate Investment Trusts，REITs） 等方式入局城市大脑，与政府和生态链企业建立共赢的生态关系。 4.2 政府层面 建议政府从政策标准、数据治理、数据安全、平台生态四大方面推进城市大脑建设。 （1）突出政策标准引导。加快出台以城市大脑为主的标准和指导意见，涵盖数据资源、 数据治理、网络安全、项目建设、技术攻关、场景应用等方面，用于规范和指导全国的城市 大脑建设[9]；同时，对城市大脑先行试点地市给予政策和资金扶持，推广标杆城市在建设 方案、应用创新、运营模式上的最佳实践案例。 （2）提升数据治理能力。加大数据共享的开发力度，实现部门、地域数据互联互通， 提升数据的可靠性和安全性[10]。增强政府对公共和个人数据的监测和掌控能力，发挥大数 据在城市管理、经济运行、交通出行、公共安全、生态环境、应急管理等领域的预警监测、 278

综合分析、智能决策等功能，提升政府精细化治理能力。 （3）打造数据安全能力。加强关键信息基础设施安全保护，强化关键数据资源保护能 力，增强数据安全预警和溯源能力，建立规范合理的数据治理体系，加强公共和个人数据安 全和隐私保护，注重区块链、量子、云安全等技术在网络安全领域的创新，打造零信任安全 体系，保障城市大脑数据安全。 （4）搭建平台创造生态。搭建城市大脑建设平台，与各类数字企业共同建设城市大脑 合作生态圈，提供平等竞争的市场环境。支持社会主体参与交通出行、智慧社区、智能泊车 等盈利强的城市大脑场景建设。与企业共同探索城市大脑新运营模式，适当“授权”但不“放 权”，激发各类主体的市场活力。 5 结束语 在百年变局叠加世纪疫情的背景下，各大城市提速数字治理，城市大脑建设迎来新机遇。 城市大脑建设是一个复杂的系统工程，需要政府、企业、公众等多方参与、协同治理，因此 亟待打造政府引导、市场主导、公众参与的多主体协同建设运营的生态体系，共同推进我国 城市大脑建设，助力城市治理体系和治理能力现代化。 279

18.从二维到三维，自然资源信息化还有哪些新机会? | 实景三维观察 数字应用从二维到三维的整体趋势，正在影响着自然资源信息化治理模式。 “新型基础测绘”“实景三维中国”“自然资源三维立体时空数据模型”“自然资 源三维立体‘一张图’”等建设，催生出了“自然资源实体”“三维立体时空数据 模型”“语义化”等新名词。 面对不断更新迭代的三维项目和产品，业界人士难免生出“眼花缭乱”之感。 但回看 2019 年 11 月自然资源部发布的《自然资源部信息化建设总体方案》会发 现，无论是二维还是三维，自然资源信息化建设的内核未变，自然资源“两统一” 的整体趋势也未变。 除了“三维”，自然资源信息化领域仍有许多工作要做。 自然资源监管“一盘棋” 随着各级政策文件、技术标准不断推出，自然资源信息化的框架已逐渐清晰。 4 月 18 日，自然资源部办公厅印发新一批新型基础测绘与实景三维中国建设技 术文件，包括《基于 1∶500 1∶1 000 1∶2 000 基础地理信息要素数据转换生 产基础地理实体数据技术规程》《基础地理实体数据采集生产技术规程》及《基 础地理实体语义化基本规定》，为实景三维中国建设全面提速再次夯实标准基础。 同时，实景三维数据生产及更新、时空数据库建设及维护等工作，也被列入了各 省市基础测绘规划及重点任务当中。 从二维到三维，测绘与地理信息工作正在发生包括体制机制、工作流程、技术能 力的全方位变化。而自然资源大部门的整合以及自然资源信息化建设的推进，是 这一切变化的起点。 2018 年 3 月，自然资源部获批成立，将发展改革委、国土资源部、环境保护部、 住房城乡建设部、农业部等多个相关职能部门整合，肩负起了统一行使全民所有 自然资源资产所有者职责，统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职 责，实现山水林田湖草整体保护、系统修复、综合治理的重任。 2019 年 11 月自然资源部发布的《自然资源部信息化建设总体方案》（下文简称 《方案》）中，明确提出建立三维立体自然资源“一张图”，推进三维实景数据库 建设、强化三维数据的管理、展示和应用。 280

目前，自然资源信息化建设已经进入深化建设阶段。按照《方案》，到 2025 年 将建成以自然资源“一张图”为基础的自然资源大数据体系，基本形成“数据驱 动、精准治理”的自然资源监管决策机制。 自上而下，“山水林田湖草沙”监管正逐渐被纳入统一的“一张网、一张图、一 个平台、三大应用体系”当中。包括新型基础测绘、实景三维中国及三维立体时 空数据库的建设工作，都在围绕这一目标推进。 不久前，自然资源部国土测绘司司长武文忠阐明了“新型基础测绘”、“实景三维 中国”、“时空大数据平台”三者之间的关系。他表示，新型基础测绘是要构建我 们的能力基础，实景三维中国是要构建我们的数据基础，时空大数据平台是要构 建我们的服务基础。 所以，新型基础测绘是构建实景三维中国的能力支撑体系，而实景三维中国是新 型基础测绘的标准化产品之一，它又是时空大数据平台的基础时空数据集，而时 空大数据平台则是新型基础测绘和实景三维中国的服务窗口。三者是相互关联、 相互依存的上、中、下游关系。 透过“三维”看本质 各个三维信息化建设项目虽然名称不同，但殊途同归。 “站在技术支撑单位的角度来理解，无论业务数据、规划数据、土地数据还是基 础地理信息数据，无论是实景三维中国还是自然资源三维立体时空数据库，最终 都将汇集于三维自然资源‘一张图’，并基于此对外提供服务。”易智瑞高级副总 裁康铭向泰伯网表示。 “基于这样的理解，会发现虽然涉及三维的条线很多，但本质需求是不变的。” 康铭表示：“作为平台企业，我们在这一领域的关注点也围绕两个核心不变：一 是继续研发和加强市场所需的三维核心技术，加快产品研发和升级换代；二是紧 紧围绕用户核心需求，研究从二维到三维迭代过程中能解决哪些新的问题。” “不过，针对不同业务条线、不同环节的需求也各不相同，因此在数据生产、数 据处理、流程整合、平台搭建等具体工作上，仍然有细微差异。” 以目前关注度最高的实景三维中国建设和三维立体时空数据库建设为例，二者之 间存在密切关联，但工作内容有所差异。 自然资源部国土测绘司武文忠司长表示，实景三维中国建设是未来各类时空数据 建设的时空基底。国家基础地理信息中心原副主任刘若梅此前表示，将把三维立 体时空数据库建设为自然资源调查监测各类空间数据成果的集成平台和应用服 务平台。 281

武大吉奥副总裁凌海锋向泰伯网介绍：“实景三维中国建设和三维立体时空数据 库建设都采用了实体化的理念，建立基础地理、自然资源的实体化数据体系，强 调数据的对象化、三维化、实体化、时序化，强调三维场景的应用。” 凌海锋表示，实景三维中国建设形成的地形级、城市级数据成果是三维立体时空 数据库建设的基础。三维立体时空数据库则更专注于支撑自然资源调查监测成果 的管理，实景三维中国成果是三维立体时空数据建设的重要基础。 在凌海锋看来，三维立体时空数据库建设，是自然资源数据管理模式的一种创新， 其难点在于如何落实“基于全国统一的三维空间框架，构建自然资源三维立体时 空数据模型，准确表达地上、地表、地下各类自然资源空间关系及属性信息”， 同时建立三维立体时空数据库与自然资源已有数据体系的联系。 而被看作时空基底的实景三维中国建设过程中，也面临着不少难点，在包括顶层 设计、技术路线、应用效果、可持续运营等方面，都还存在讨论的空间。 机遇不只源于“三维” 自然资源一体化、立体式监管的模式变化，以及产业升级的迫切需求，为从业者 带来了全新的挑战和巨大机遇。业界应理清思路，用整体眼光看待自然资源信息 化建设，以便更好地融入自然资源信息化的整体建设进程当中 凌海锋表示：“从业者需要认清测绘地理信息工作面临的新形势、各方的新需求、 承担的新职能，围绕构建统一空间基准、统一本底数据，升级改造测绘地理信息 业务与技术体系。” “面向已有成果，探索基础测绘数据、土地利用现状数据、基础地质数据、基础 海洋数据的融合，面向‘山水林田湖草沙冰’自然资源‘生命共同体’，找出数 据中的‘同’和‘异’，统筹整合一套空间上涵盖地上、地表、地下，时间上可 贯通过去、现在和未来的自然资源一体化现状实体数据，实现真正的融合现状一 张底图。” “同时，探索实体化技术服务自然资源数据治理。基于业务流程和关系，构建知 识图谱，以地块为单元，通过给地块赋予唯一编码，建立时空、业务、社会信息 等关联，实现自然资源数据一码统治。” 康铭表示：“现阶段，三维相关的项目仍处于起步阶段，需要一定时间理清思路。 同时，三维项目成本相对较高、建设周期也相对更长，应用场景有待探索，短时 间内不可能完全替代原有二维应用。” “从二维到三维的数据量将产生爆发性增长，庞大的数据增量将对业务架构、数 据管理、系统搭建及应用开发带来更高的挑战。同时，三维数据的标准体系仍在 完善过程当中，不同来源的数据融合方面存在大量工作，各种数据的标准化和统 282

一化将是三维相关建设工作中最大的挑战。另外三维领域还需要时间形成完整的 产业业态，让三维从展示深入到真正的行业应用之中。” 康铭认为，在未来较长的时间内，二维数据仍然是业务应用的主体，并将在应用 中逐步实现从二维到三维的过渡。 “虽然三维是现在自然资源领域的一大风口，但并不意味着只有三维领域才有机 会，实际上，行业中需要做的工作还非常多。” 康铭表示：“自然资源部是由多个部门整合而成的新部门，经过一段时间，各部 门的业务逻辑已经逐渐理顺，但业务流程尚未完成深度整合。运用数字化手段， 促进业务流程深度整合再造，加速实现自然资源监管与利用的‘一盘棋’，我认 为是未来一段时间自然资源领域中最大的机会。” 凌海锋也表示：“相继出台的实景三维中国建设、调查监测体系建设、空间规划 和用途管制、不动产数据质量提升、耕地保护、生态修复等管理工作要求，都将 需要信息化提供更有效的支撑。” “在推进自然资源信息化的过程中，需要业内企业共同协作，避免不健康竞争， 形成良性的生态。业内企业也需要调整心态，迎接大型互联网企业入局带来的错 位竞争。” 凌海锋提示：“疫情可能会成为一个新的常态，如何在常态化的疫情下改变服务 客户的模式，也将成为未来一段时间的挑战。” 283

19.从空间数据标准化到应用分析，三维 GIS 持续助力 实景三维中国建设 2 月 24 日，自然资源部印发《关于全面推进实景三维中国建设的通知》，明确实 景三维中国建设是面向新时期测绘地理信息事业服务经济社会发展和生态文明 建设新定位、新需求。为支撑实景三维中国建设，MapGIS 在全空间数据建模、 融合、处理、可视化、分析等方面进行了技术创新。 一、全空间三维 GIS 数据格式标准化 空间数据规范化和标准化可使各种数据结构得以统一，海量数据可以相互共享， 减少重复劳动，便于地理信息的管理和应用。MapGIS 通过开放的《 全空间三维 模型数据格式及服务接口规范 》( M3D ) 标准实现景观模型、倾斜摄影模型、 BIM、激光点云、地质体等多源异构数据与服务的全面融合、共享、与标准化； 通过 WebGL、虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR)、游戏引擎多种终端来实现三维数 据的交互与输出，推动全空间的新一代三维 GIS 应用。 三维全空间 GIS 技术体系结构图 二、数据生产—全空间数据建模 了解世界最直观的方式是通过我们的眼睛看到的五彩缤纷的三维客观世界，但是 从早期的纸质地图到电子地图呈现给我们的都是一个平面的世界，是对客观世界 的抽象表达，与真实的地理环境有较大的差距。而三维客观世界的绚丽展示则是 以大量的三维模型数据为前提，MapGIS 提供了丰富的建模方法，来构建多样且 精确的三维数据。 1► 外部模型导入 现在市面上存在各种建模软件，如 3DMAX、Smart 3D、Revit 等，MapGIS 支持将 其他软件的建模成果进行导入管理，包括 BIM 模型数据、倾斜摄影数据、点云 284

数据、*.3ds、*.obj、*. dae、*. osgb、*.x、*.fbx 和*.xml 等模型，同时支持模型 数据的参照系矫正和批量导入。实现模型数据由地上地表到地下的完美表现，由 室外到室内的细节变化。实现海量数据的加载预览。 285

BIM 模型 2►地上景观建模 地上景观建模可分为二维矢量数据建模和三维数据建模两类。基于二维矢量数据 或 CAD 数据，提供符号化的景观建模方法，实现从地上、地表到地下空间的城 市部件三维模型快速、批量、自动化、低成本构建。 倾斜摄影模型很真实，具有“照片化”的渲染效果，但是它实质上是一个表面模 型，不是实体模型，无法进行分析查询，因此，MapGIS 提供倾斜摄影单体化功 能，将倾斜摄影变成一个个单独的、可以被选中的实体，可以附加属性，可以被 查询统计等，基本思想是将倾斜摄影变为正射影像-影像半自动提取矢量区-静态 切割单体化倾斜摄影。 286

倾斜摄影单体化 3►地表地形建模 三维地形建模能够真实的反映地表特征和地表现象，能基于等高线或者 DEM 的 数据进行地表三维建模可视化。 地表地形建模 4►地下空间建模 地下空间建模分为管网建模和地质体建模，管网建模典型应用场景是地下三维管 线，三维的地下管线不仅直观逼真，并能正确展示竖直管段等二维图形中不便于 表示的部件，能够更清楚地识别管线与管点设备之间的连接情况。 287

地质体构建可根据建模数据的不同，提供钻孔自动建模、钻孔约束分区建模、剖 面交互建模、层位自动建模、属性建模、矢栅一体、实际材料图建模等多种建模 功能。 288

5►M3D 数据生产 M3D 数据的生产可以通过融合工具来实现空中、地上、地表、地下数据的融合， 将融合后的数据通过开放的 M3D SDK 开发包及丰富数据优化处理工具，就可以 生产高效的 M3D 数据。 289

三、数据展示—全空间数据融合渲染 随着技术的发展，各种城市信息会越来越多，体量会越来越大，对 GIS 平台来说， 如何将各种城市信息对齐，如何解决多源数据的统一管理，如何解决大体量数据 浏览效率的问题，都是全新的挑战。 对于新的挑战，MapGIS 提供了专业的融合工具，通过坐标转换、数据配准、裁 剪、镶嵌等技术，支持景观、BIM、倾斜摄影、管线、地质体、地形影像等一体 化管理，实现全空间数据的一体化融合，满足实际应用需求。在数据接入方面， 兼容国内外多种时空数据标准（M3D、BDS、GPS、IOT 协议标准等），全面支持 智慧城市“全空间”、“二三维”、“动静态”的基础地理、公共专题、行业专题、 物联感知、互联网数据接入。 290

对于大体量数据的展示，借助 MapGIS Datastore 分布式数据库引擎，M3D 数据与 第三方独立 Spark 分布式计算框架无缝集成，实现数据在各类终端的高效渲染。 并新增了基于 UE4 的三维 GIS 游戏引擎插件，全面支持加载景观模型、M3D 缓 存、动画特效等，可实现三维场景的逼真展示。 291

四、数据分析—全空间数据分析 空间分析是 GIS 软件的核心，MapGIS 支持地上下一体化的通用分析功能，为城 市规划建设、基础设施管理等提供立体、动态的空间辅助决策。同时，融合地学 大数据提供专业的三维分析工具，实现地下空间适宜性评价、资源量估算、地温 地热分析、地面沉降模拟、水流向分析、水污染模拟等，辅助城市空间规划、环 境监测和保护、资源的开发利用和保护。 随着国家的政策发布，多元数据的发展以及市场的应用等，三维 GIS 的市场前景 也会越来越好。而中地也将致力于提高三维方面的能力，为实景三维中国的建设 保驾护航。 292

20.一个底座+多类应用，实景三维成果赋能数字孪生 城市 随着 2022 年 2 月自然资源部《关于全面推进实景三维中国建设的通知》的发布，各地实景 三维中国建设也陆续拉开帷幕。该文件对实景三维成果的应用提出了明确的要求：“到 2025 年，地级以上城市初步形成数字空间与现实空间实时关联互通能力，为数字中国、数字政府 和数字经济提供三维空间定位框架和分析基础，50%以上的政府决策、生产调度和生活规划 可通过线上实景三维空间完成；到 2035 年，实景三维成果的应用从地市延伸到县级城市， 应用普适度要从 2025 年的 50%提升到 80%”。那么如何实现这样的目标？本文将结合南京国 图信息产业有限公司（下文简称“国图信息”）在智慧城市基础空间底座（下文简称“空间 底座”）及三维应用方面的实践经验，分享“实景三维成果如何赋能城市应用”。 一、总体思路 《实景三维中国建设技术大纲(2021 版)》（下文简称《大纲》）明确了实景三维中国对于智慧 城市的定位：“为数字中国建设提供统一的空间基底”。《大纲》里提到的“空间基底”其实 对大家来说并不陌生，可以追溯到数字城市地理空间框架、时空大数据平台等概念。所以， 对于智慧城市来说，实景三维中国的建设可以理解为原来智慧城市空间底座的升级，包括两 方面：数据升级和平台升级。 国图信息针对“空间底座升级”提供了软数一体化的解决方案：数据方面，提供了包括地形 级、城市级和部件级实景三维数据采集和建库解决方案；形成实景三维数据库后，原有的空 间框架无法满足管理需求，因此需要升级空间底座。国图信息结合时空大数据平台、新型测 绘成果基础支撑平台、CIM 基础平台等项目的实践经验，围绕实景三维成果如何赋能各类城 市应用，形成了“一个底座+多类应用”数字孪生产品体系，为实景三维成果的管理、展示、 共享及应用提供支撑。 二、实施方法 结合城市实景三维成果和基础空间底座信息化现状，方案遵循“兼容并包、按需建设、分布 实施”的原则，以实景三维空间对象为载体，关联融合各类属性、感知及文件信息，构建能 够感知城市运行、呈现城市发展、具备城市仿真模拟能力的孪生底座及应用赋能城市全生命 周期管理。 01 兼容并包 空间底座尽可能复用已有的实景三维数据和信息化成果，并以此为基础，进行数据治理、融 合及平台建设，通过扩充已有空间资源池、提升基础空间底座能力，以“小代价、高效率” 的方式构建实景三维成果与城市各类应用的桥梁。 02 按需建设 方案遵从“承载平台按需、服务范围按需、应用方向按需”的原则，构建符合客户需求、具 有地方特色的数字孪生产品体系。 承载平台按需：空间底座作为承载实景三维成果的基础平台，其核心定位是实景三维成果的 应用、共享。这在一定程度上依赖城市空间底座现状、智慧城市的顶层设计以及主体牵头建 293

设部门（一般是自然资源局、大数据局或者市级信息中心）。国图信息智慧城市基础空间底 座不仅能够满足实景三维成果应用共享的核心定位，同时也能兼容目前各个主流基础空间底 座（时空大数据平台、CIM 基础平台等）。 服务范围按需：产品根据不同行政区划级别提供对应版本的空间底座：行政区划级别越高， 平台资源池越偏于宏观（地形级、城市级），平台能力越注重资源共享、空间分析、仿真模 拟基础能力；反之，平台资源池越偏向于微观（城市级、部件级），平台能力越注重可视化、 综合监管、辅助决策等应用能力。截止目前，国图信息已经积累了涵盖城市级、区县级、园 区级的多个空间底座和应用案例。 应用方向按需：实景三维成果应用方向从时间维度上涵盖城市规划、建设、管理全生命周期， 应用对象包括政府、企业、公众。应用方向应结合城市信息化现状、建设优先级、服务对象 等因素按需建设。 03 分布实施 分布实施主要与城市现状、智慧城市建设步调相关，遵循“从无到有，从有到优”的实施步 调。空间底座资源池按需逐步丰富，空间应用能力先做到支撑“可看”、“可用”；随着应用 的不断丰富，归集到空间底座的数据资源和能力不断提升，从而形成应用和空间底座之前的 良性循环，孪生底座也因此不断积累更多时序数据和语义信息。这样结合业务模型，借助二 三维一体化、时空大数据、人工智能等技术手段，空间应用能力逐渐向“可思考”层面拓展， 实现从数据服务、信息服务到知识服务的跨越，为城市仿真模拟、综合监管以及辅助决策提 供支撑。 三、成果特色 新型测绘技术为实景三维数据的采集、建库提供了保障，最终形成的实景三维成果，不管是 数据体量、数据种类或者数据之间的关联复杂度都要远甚从前，国图信息将从“多融合、优 表达、全兼容、重应用”四方面为实景三维成果的管理、可视化表达、共享应用提供全面支 撑，赋能数字孪生城市。 01 多融合 “多融合”主要包括数据融合和技术融合。 通过空间数据融合（数字高程模型和正射影像、BIM 和三维场景、地上空间和地下空间数据 等），构建静态的空间底座；通过空间对象和业务属性、感知监测的融合，给空间对象关联 各类属性，形成动静一体的孪生底座。 技术融合是指在地理信息技术的基础上，融合大数据、游戏引擎、物联网及人工智能等技术， 综合提升在可视化表达、城市综合监管以及辅助决策等方面的能力，以更好地服务各类城市 应用。 城市空间基础多源数据融合匹配 294