从三维模型到全息模型：智慧模型在城市规划中的运用——以巢湖市城市规划辅助系统为例

朱萌，万丽，张媛媛，丁敏生，张云彬

(1.华中科技大学 建筑与城市规划学院，湖北 武汉，430074；2.安徽农业大学 林学与园林学院，安徽 合肥，230036；3.上海交通大学规划建筑设计有限公司，上海，200030；4.宿州市自然资源与规划局，安徽 宿州，234000，5.巢湖市黄麓镇政府，安徽 合肥，238076)

1 智慧城市与智慧模型

智慧城市的概念起源于IBM 提出的“智慧地球”，“智慧地球”是对于如何运用先进的信息技术构建新的世界运行模型的一个愿景[1]-[2]，其基础是城市的智慧管理和运行[3]。王世福提出以战略体系、社会活动体系、经济活动体系、支撑体系、空间体系五大分体系共同构成智慧城市的研究概念体系[1]，在该体系中，精确、客观并全面展现城市现状物理空间和基本运行规律的智慧模型则成为支撑体系中的基本组成部分。当前在大数据技术研究的带动下，智慧模型正逐步成为城乡规划研究的热点之一。

自2012 年首批国家智慧城市试点名单出台起，智慧城市的建设已取得了一定成效，按照建设成果可大致分为公共信息服务平台、“多规合一”平台、工程建设的电子报批系统和智慧模型四方面。公共信息服务平台的建设以国家地理信息公共服务平台“天地图”为代表，“天地图”向各类用户提供包括地理测绘信息、文化教育、医疗卫生、行政区划、人口、国民经济等权威的在线地理信息统计服务，除此之外，很多地市在不断拓展“天地图”的信息服务功能，如武汉市的天地图，还提供选址分析、在建项目查询、规划一张图等服务。“多规合一”平台是通过整合涉及到空间资源管理的不同部门现状统计口径、规划标准技术，建设跨越不同管理机构的空间规划信息共享机制和软件，实现高效监督城市建设和空间资源利用。电子报批是以BIM 技术为基础的城市建设项目审批系统，该系统通过电子校核、签章、备案的方式对待建项目进行审查，提高建设项目的审批效率，统一审批成果，以实现“最多跑一次”的政府服务目标。

在智慧模型建设方面，厦门市早在2009 年开始建设“厦门城市规划三维仿真系统”，至今已完成600 km2的现状及规划三维模型数据，主要共享于公安、城建档案馆、各区政务中心、轨道办等部门(张晓宏，2018)。武汉市至今已建立了都市发展建设区1200 km2的手工三维模型，不仅包括地上建筑物，还包括地下空间和公共建筑室内空间的三维数据(彭明军，2018)。长沙市则于近期尝试利用BIM 和3DGIS 技术建设岳麓区CIM 智慧模型(张鸿辉，2018)，并利用倾斜摄影技术和Smart 3D 建模平台开始建设更大范围的城市实景三维模型[4]，雄安新区在前期规划中，提出“数字孪生城市”的概念，将对应实体空间建设数字虚拟空间，更加协同高效地规划和管理城市[5]。

智慧模型作为智慧城市的载体和支撑体系，在不同发展阶段应具有相对应的特点和内容。当前对智慧模型的理论研究已经从测绘学、地理学、城乡规划学、计算机图形学、信息学科等不同视角进行了描述，但是对智慧城市、城市模型、三维模型、仿真模型、虚拟城市等关键性基础认知，还存在较大的分歧和不系统、不完整的论述。在实践领域，如BIM、CIM 等概念的不断付出实施，智慧模型建设逐步呈现“百花齐放”的状态，但是当前各智慧模型建设还停留在不同“点”阶段，“点”与“点”之间尚未形成一个统一、完整和可持续的系统。本文试图解释并整合相关概念，阐述智慧模型的发展过程，构建当前智慧城市模型的建设框架并在实践中进行运用，夯实进一步研究的基础。

2 智慧模型的发展阶段及现状主要问题

2.1 智慧模型的概念与发展阶段

智慧模型目前还没有普遍接受的明确定义。总地说来，智慧模型是为了直观展示城市空间和描述城市运行规律，在不同时期与同期智慧城市发展的主要目标相对应，其具体内容并不一样。通过相关学者的研究，智慧城市的发展可以大致分为数码城市(cyber city)，数字城市(digital city)，智能城市(intelligent city)到终极目标的智慧城市(smart city)[6]-[11]，根据不同时期智慧城市发展目标，智慧模型可以分为城市三维模型、城市虚拟三维模型、城市虚拟仿真模型和城市全息模型4 个阶段(图1)。

2.1.1 城市三维模型(urban 3D model)阶段

城市三维模型是智慧模型的早期阶段，初步实现了城市整体空间观察和部分静态数据查询的功能，解决了城市模型的从无到有问题。通过手工组建单体模型，并在建模平台上按照一定规则进行部署，同时人工收集单体模型的建设年代、使用功能、物理空间、人口等各种属性数据并进行分类标注，形成属性数据库，在模型中实现简单的查询功能。

图1 智慧模型的四个发展阶段

2.1.2 城市虚拟三维模型(urban virtual 3D model)阶段

城市虚拟三维模型是在城市三维模型的基础上，提高空间环境数字化虚拟的真实程度，并加强模型在规划设计、空间管理和公众参与中的服务作用。在倾斜摄影测绘和激光扫描与测绘(LiDAR)技术的推动下，产生了可以通过软件半自动合成并真实反映城市空间环境的实景三维建模方式，与手工绘制的三维模型相比，更能真实地反映地物的外观、位置、高度等属性[12]-[13]，并能达到可供实时测量、分析及二次开发的要求。新的建模技术对建模平台也提出了更高的技术要求，在新一代虚拟现实开发引擎的帮助下，形成既支持现有数据库，又可融合实景三维等新数据类型的城市虚拟三维模型，再根据不同行业和使用客户的需求，为规划设计过程、空间辅助管理和广泛的公众参与开发模型的各种使用功能和服务端口。

2.1.3 城市虚拟仿真模型(urban virtual simulation model)阶段

城市虚拟仿真模型在城市虚拟三维模型的基础上，加入逐步成熟的各种仿真功能模块，实现对城市运行规律的模拟，满足对城市各种定量研究和高品质城市建设实践需要。在可见光场景建模的基础上，进一步采集城市夜视、声场、红外热成像数据，丰富城市夜景、声景乃至热景(热环境)的多维感知环境。同时随着各种仿真技术的逐步成熟，加载诸如光照、气候、重力、交通等物理仿真和社会活动仿真模块[14]，形成一个不断完善的城市虚拟仿真模型。这是城乡空间研究长久以来所缺乏的实验平台，其可以展现诸如从城市洪水淹没实景演绎到紧急情况下的城市人口疏散情景等过程，为规划设计研究者创造“情境式”的规划设计研究条件，并提高城市发展建设和管理运行的效率。

2.1.4 城市全息模型(urban holographic model)阶段

城市全息模型在城市虚拟仿真模型的基础上，利用数据技术对城市运行全过程进行处理和模拟，实现与真实城市相对应数字孪生城市(Digital Twin-City)。在城市相关大数据技术发展成熟后，借助以深度学习为代表的人工智能技术，形成以全时空感知、全要素联动、全周期迭代(杨保军，2018)的城市全息模型。全息模型将能完全展现城市全景空间和城市基本运行规律，智能地协助城市管理者、设计者和公众应对城市发展和社区生活的各种问题，实现智慧城市的建设目标。

2.2 当前智慧模型发展阶段与主要问题

当前智慧城市实践已在国内广泛开展，但水平并不一致，而多数智慧模型正处于从第一阶段向第二阶段发展的过渡时期，与传统的城市三维模型相比，在建模效率、虚拟真实程度、多源数据处理、功能开发和多设备支持程度等方面均提出了更高的要求。

在建模技术方面，传统建模方式首先建立数据框架定位，然后利用二维矢量数据(例如道路、建筑物、植被等)、地物纹理数据以及属性数据作为数据源，根据现场采集的照片对模型贴图和编辑，绘制几何三维模型[15][16]。这种建模方式优点在于模型场景中的每一处单体及其属性都是通过人工绘制和标注，可以全方位漫游，也能够形成较为丰富的单体属性数据集。但由于几乎完全依靠手工方式，第一将耗费大量人力和时间成本，在频繁更新和快速建设的城市环境中，同步更新维护模型的成本也较大[17]；第二场景的真实程度较差，与现实空间环境存在较大差别。

在建模软件方面，还是延续着“数据生产为中心”的基本架构[18][19]，通过不断添加各类数据完善城市模型。但是不断增加的数据内容使模型的反应和运行速度日趋缓慢，而诸如点云等新型数据的添加则更加让模型运行“雪上加霜”[20]。在较大规模的城市区域，模型建成后只能运行观察和基本的查询功能，同时模型也不能离开特定的高端服务器，这同模型高效、广泛的使用要求产生巨大矛盾，新一代模型需从“以使用者为中心”的角度，采用更加灵活、高效的基本构架。

3 基于UE4 引擎的城市虚拟三维模型建设框架

3.1 虚拟现实开发引擎和UE4

利用最新的虚拟现实开发引擎技术，已经在国内外的室内设计、城市设计和参数化建模等相关领域崭露头角[21]。在以往模型框架构建的过程中，建模人员需要熟练掌握涉及到软件开发、计算机视觉与图形学、VR 和AR 技术等诸多方面的基础代码，而虚拟现实开发引擎将这些基础代码封装为编程框架[22]，使用者可根据使用目的直接调用框架设计，节约了大量开发时间并降低了软件开发的技术门槛，这种编程框架还具有模块化的灵活优点，后期可以根据不同需求加载和调用相关程序模块，从而不断完善充实开发内容，并可根据不同使用需求和硬件设备进行优化，为大范围普及使用提供坚实的基础。

UE4(Unreal Engine 4)则是目前应用最广、性能最佳的虚拟现实开发引擎之一，已经成熟地运用在大型网络游戏、电影场景的制作过程中[23]，目前也已运用在CityEngine、Mars 和Revit 等多款建模和BIM 软件中[13]。UE4 可无缝兼容包括dwg、shp、3ds、skp、jpg 和rvt 等格式的各种绘图数据，实现不同数据的导入输出[24]，方便不同软件之间的协同设计。UE4 具有图形图像优化、海量数据处理、多源数据兼容、灵活的模块架构、多用户协作、多设备平台端口支持的强大特性[24]，能够使城市虚拟三维模型真正成为“以使用者为核心”的模型。

3.2 基于UE4虚拟现实开发引擎的城市虚拟三维模型建设框架

在当前编制国土空间规划的要求下，各种数据源如第三轮地调数据、建筑BIM 数据、空间活动大数据等需要进一步整合，这同样在智慧城市的当前实践中显得尤为重要，而城市虚拟三维模型则成为整合数据、体现国土空间真实现状的重要工具。

在此前提下，当前构建城市虚拟三维模型，首先需要采集地形数据、场景数据和空间属性数据等基础数据，并提高数据结构化水平，方便后期不断更新和扩展。地形数据主要由DEM 和DOM 融合而成，是构建城市三维虚拟模型的“空间索引”；场景数据是主要以倾斜摄影为主，经过LiDAR 数据融合、修正过后空间点云数据，和用于补充这两种数据采集死角的地面全景照片和视频数据，这两种数据通过虚拟现实开发引擎建设成实景三维模型。属性数据则是根据杨俊宴等学者提出的动、静、显、隐性大数据的分类方法[25]，近期主要包括描述地上地下各类构筑物的BIM 信息数据和由公众生产生活等活动产生的行为数据等，再次通过虚拟现实开发引擎将属性数据自动或半自动分类赋予至实景三维模型中，最终创建出城市虚拟三维模型。

根据设计人员对提高城市规划设计水平和效率的需求；管理人员对空间规划和城市建设管理的高效和全覆盖要求；社会公众模型的使用和城市规划积极了解、参与需求，将城市虚拟三维模型开发出不同使用端口：设计人员端口考虑接驳VR 和可穿戴设备，实现沉浸式规划设计和远距离虚拟会商汇报；管理人员端口考虑空间资源的决策、空间规划的实施和城市建设监察，实现规划委员会的决策平台，多规合一统一数据平台，同时可将规划设计指标以图示化数据库落实在模型中，通过无人机、遥感等方式自动更新，并与建设指标数据库自动匹配；社会公众端口主要考虑到作为智慧城市的主要载体，将模型向市政、医疗、公安和抢险救灾等相关行业与企业开放，进一步提高智慧城市的运行效率，同时向市民展示建设现状和未来建设蓝图，并与微信、微博等媒体接驳，实质性地提高公众参与城市规划的兴趣和效果等多种具体功能(图2)。

4 应用案例：巢湖城市规划辅助系统

4.1 系统概况

4.1.1 建设背景

2017 年底，在巢湖政府工作报告中首次提出了建设智慧城市，随后于2018 年上半年出台了《巢湖市2018 年智慧城市建设工作要点》(后简称《工作要点》)，提出以健全公共服务体系为切入点和重点，筹划建设“1+1+N”的智慧城市体系，建设一个“云计算中心”(城市大脑)和一个“智慧城市运营场馆”；“N”是利用全市汇集的数据进行各种应用开发和展示。根据《工作要点》，由巢湖市城乡规划行政管理部门首先建设覆盖总体规划范围内的城市规划辅助系统，同时该系统也作为城市虚拟三维模型为未来城市“云计算中心”提供重要载体。

图2 基于UE4虚拟现实开发引擎的城市虚拟三维模型构建框架

4.1.2 建设现状

基于上述需求，从建设进度、技术成熟度和经济角度方面考虑，确定一期模型建设的场景数据以分辨率为0.05 米的高精度倾斜测绘摄影数据为主，在重要地段和空间节点通过人视角度的全景照片为补充；属性数据则以现有城市三维模型的属性数据进行优化、补充；确定UE4 作为系统开发和二次开发引擎建立模型，并根据当前和未来的需要不断开发和完善相应的功能。

目前完成了中心城区10 km²的测绘和建模工作，桌面版的巢湖市城市规划辅助系统(图3)已投入使用，并在一些重要建设项目的研讨过程和规委会审批环节中发挥作用，移动版本也已进入到运行检测环节中。

图3 三维模型系统界面

4.1.3 技术特点

该模型系统充分利用UE4 的图像动态编辑技术，创造性地将全景照片与规划方案进行融合，以较低成本实现在人视角度形成照片级别的观察效果(图4、9b)，并且与场景模型实施联动，修改后的场景模型立即能在全景照片中显示出来(图9b)。在场景渲染效率方面，模型借助UE4 中的实时渲染技术进行高质量的快速光影计算[24]，该技术会自动根据硬件设备优化显示和处理流程，而不需要占用过多硬件资源[26]，使得该模型除了能在服务器级别的电脑终端上运行，还能在家用电脑、笔记本电脑、乃至平板电脑和手机上顺畅地运行，扩大了使用范围。

图4 人视角度规划项目实时场景

4.2 已实现的主要功能

4.2.1 规划决策辅助功能

以往城市重要建设项目从公众参与到领导决策阶段，大多都是通过基于建筑效果图的静态图片手段进行展示，效果图是建设项目的艺术表达而非展现真实效果，同时这些静态的图片也很难直观的展示建设项目周边整体环境，这点在对城市设计要求严格的地段则尤为重要，对那些不具备专业背景的决策者来说，如何向他们反映建设项目在真实场景中的客观情况是进行科学决策的重要前提。该系统以倾斜摄影和地面全景照片融合的技术形成空地一体的观察形式，并将规划建设项目模型导入，使全体规划决策人员可以通过手机、平板电脑随时随地360 度无死角地观察建设项目及周边实际情况，并评估建成后对周边环境乃至整个城市的带动和影响，为规划决策提供了一个更加客观的平台，目前已经在巢湖第四人民医院等重要建设项目的规委会决策中发挥了重要作用。

4.2.2 规划可视化分析功能

在规划设计中，将以往的规划设计指标和要求以可视化方式直接表达出来，进一步提高了规划设计的效率，目前已经实现的规划可视化功能主要包括：

(1)可视化测量，可将空间和构筑物的尺度、角度和限高直观地显示出来(图5、图6)，测量精度达到厘米级。

图5 建筑高度和道路宽度可视化测量

图6 建筑限高可视化测量

(2)定点观察，以某建筑或者空间为中心定点漫游，通过调整观察高度，可以直接了解建设项目不同高度的视界范围。

(3)建筑界面与视廊的自动生成，通过选择起始点位置和长度，可以自动生成街道两侧建筑界面和建筑天际线(图7)。通过选定观察点和观察距离，便可自动生成视觉廊道结果(图8)，省去了以前拼照片的繁杂步骤。还可在设计实践过程中根据需要实时变换观察点，提高了规划设计前期分析的工作效率。

图7 建筑立面与天际线生成

图8 视廊自动生成

4.2.3 规划设计实时会商功能

在设计讨论会、规划局业务会等方案协调会中，甲乙双方经常需要即时调整方案，在以往的方案会商过程中，与会人员只能依靠口头描述、描画和记录对方案进行讨论，限制了沟通效率。在巢湖城市规划辅助系统中，可以对设计方案进行直接修改，包括位移、转向、拉伸、变形、删除等操作，更重要的是可以在俯视和人视角度的全景照片中实现“所见即所得”修改效果(图9a、图9b)。还支持插入说明文本、图片注释等功能，更加方便设计方案的集体讨论、沟通，并可将修改结论直接发给项目相关设计、建设和规划管理人员，提高了方案会商效率。

4.2.4 公众参与功能

目前该系统已可以通过微信公众号的方式将有关规划公示的内容发送至公众，公众在手机等媒体终端可以更加全面、客观的看到规划设计方案，推动了公众参与的兴趣，下一步将开发巢湖规划辅助系统公众号，更加方便市民参与。巢湖城市规划建设数字化沙盘也在积极制作过程中，制作完毕后，公众将可以通过VR 方式在模型中漫游，真实感受巢湖城市建设和未来规划的蓝图。

图9 a 某规划项目实时修改过程

图9 b 及人视角度实时显示

5 结论与展望

理论方面，本文试图提出与智慧城市发展的不同阶段相对应的智慧模型，分别为城市三维模型(urban 3D model)、城市虚拟三维模型(urban virtual 3D model)、城市虚拟仿真模型(urban virtual simulation model)和最终阶段的城市全息模型(urban holographic model)等概念。在早期阶段，城市三维模型主要是通过手工建模并赋予一定的建筑单体属性信息，能完成一些简单的查询和城市的全局预览工作。由倾斜摄影、LiDAR 技术和相关数据合成建设的城市虚拟三维模型比以往更加客观反映城市真实场景，同时在虚拟现实引擎的帮助下，可以实现对海量多源数据的快速处理，并可针对不同的使用需求，广泛地部署在移动设备上，明显提升了模型的实用价值。在此基础上根据仿真技术的成熟程度，加载不同的物理和社会仿真模块，形成城市虚拟仿真模型，为情境式等定量规划研究提供数据和可视化平台。未来在人工智能和大数据技术的逐步成熟下，产生与真实城市对应的“twin city”——城市全息模型，此模型将能完全模拟现实中的城市运行情景，实现智慧城市的建设目标。

实践方面，本研究认为当前是从城市三维模型向城市虚拟三维模型的过渡时期，并尝试提出基于UE4 虚拟现实开发引擎的城市虚拟三维模型建设框架，在巢湖市的实践中已经初步实现了规划决策辅助、规划可视化分析、规划设计实时会商和公众参与等功能，根据目前模型在使用阶段各方面反馈结果，巢湖城市规划辅助系统提高了规划设计管理效率和空间规划决策的科学性，并且提高了市民参与城市规划的兴趣。下一步工作重点将集中在模型数据的整合和完善，根据行政管理、规划设计和公众参与等不同要求，逐步开发沉浸式的协同设计(Immersive Design)端口，包含建设项目前期条件、专业审查和后期验收的规划项目一体化管理端口，城市空间日常管理和应急管理端口和通过整合微信、网页等全媒体便于的公众参与规划发布端口等功能，尽早完成巢湖市智慧城市的建设目标。

如前文所述，智慧模型是智慧城市建设的重要基础，智慧城市建设实践也在不断促进智慧模型理论和技术发展，然而两者的研究才刚刚开始。本文提出智慧模型发展的四个阶段，但每一阶段智慧模型的具体内涵、实现方式、技术规范等方面有待进一步研究。实践方面则需要根据城市规划实践和研究的重点，不断调整、优化、完善模型的构建框架，为智慧城市的建设提供技术支撑。