数字孪生城市的治理变革与路径优化

摘 要：数字孪生城市作为现阶段探索智慧城市治理的新型模式，其本质是利用智能技术在虚拟空间中对现实的物理城市进行精准复刻，借助克隆的孪生城市进行模拟、预测和干预城市的运营和治理，其主要优势在于造就了一种系统智能化和干预智能化相结合的全过程智能，形成了“全景映射”“极致可视”“虚实融合”“即时交互”的智能治理结构。数字孪生城市的快速发展在催生新一轮城市治理革命的同时，也面临着数字技术发展困境、虚拟现实融合困境与现实治理协调困境等诸多挑战。因此，必须强调数字孪生城市的底层逻辑是对城市属人性本质的不断深化，只有让技术手段和人文关怀共同进步、相得益彰，才能让城市的发展不断满足人民群众日益增长的美好生活需求，将城市治理体系现代化成果真正转化为不断改善的生活品质。

关键词：智慧城市；数字孪生；城市治理；“城市大脑”；虚实融合；平台协作

作者简介：陈良斌，东南大学马克思主义学院教授、博士生导师，东南大学中国特色社会主义发展研究院研究员，主要从事城市哲学与承认理论研究。

基金项目：国家社会科学基金项目“大数据背景下城市治理体系现代化研究”（项目编号：20BKS185）的阶段性成果，并受到江苏高校“青蓝工程”、中央高校基本科研业务费专项资金的资助。

中图分类号：B0；D63 ""文献标识码：A ""文章编号：1001-4403（2024）02-0052-09

DOI：10.19563/j.cnki.sdzs.2024.02.006

习近平总书记指出：“让城市更聪明一些、更智慧一些，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。”①" ①《习近平关于城市工作论述摘编》，中央文献出版社2023年版，第115页。国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》明确提出，深化新型智慧城市建设，因地制宜构建数字孪生城市。②" ②国务院：《“十四五”数字经济发展规划》，https：//www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/12/content_5667817.htm.数字孪生城市作为当前世界各国探索新型智慧城市的主流模式，成为未来城市发展的必然趋势。其本质是利用智能技术在虚拟空间中对现实的物理城市进行精准复刻，借助克隆的孪生城市进行模拟、预测和干预城市的运营，进而开启对城市虚实融合、协同交互治理的全新模式。本文通过对数字孪生城市的技术要素、模式创新以及治理优势的梳理，同时对数字孪生城市在现实中所遭遇的治理瓶颈进行理性反思，在此基础上提出数字孪生城市治理的优化路径与发展愿景，以期对推动现阶段城市治理体系和治理能力现代化提供学理借鉴。

一、数字孪生城市的兴起与城市治理革命的催生

数字孪生（Digital Twins），“是物理实体的数字副本，通过数据的无缝传输来连接物理和虚拟世界，使虚拟实体与物理实体同时存在”①" ①Saddik，A.El.Digital twins：the convergence of multimedia technologies.IEEE MultiMedia，2018，25（2），pp.87-92.。简单来说，数字孪生就是通过技术在虚拟的数字空间中将物理世界的人、物、事件等所有要素克隆出来，然后借助从克隆的虚拟孪生体中获得的仿真数据来服务于物理世界的实体运行，从而降低试错成本，并使实体运行更为准确、安全、高效。该项技术最早脱胎于20世纪60年代美国国家航空航天局（NASA）有关“孪生体”飞行器研究的实验项目。21世纪初，美国密歇根大学的迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）将其运用到数字领域，并正式提出“数字孪生体”的概念模型。②" ②Grieves M.Origins of the digital twin concept.https：//doi.org/10.13140/RG.2.2.26367.61609.此后，数字孪生从抽象的概念模型逐渐转变为一系列具有推广价值的颠覆性技术，开始向一般工业领域拓展应用。随着全球范围内智慧城市建设步伐的不断加快，数字孪生技术以其在模拟、预演、优化等领域的独特优势，被广泛引入城市治理技术升级和集成创新过程之中。

现代城市作为多层次耦合的复杂巨系统，其治理的复杂性、动态性和不确定性远远超乎想象。随着第四次科技革命（智能革命）的到来，智能信息技术日益成为人们把握和治理城市复杂性的关键手段。但是，当前基于ICT技术、物联网、大数据的智慧城市项目大多仍没有摆脱对传统城市条块分割、线性治理模式的机械模仿，并未实现对城市治理系统的结构性变革。因此，智慧城市的技术升级在冠以“智慧”标签之时，往往产生出诸多“不智慧”的治理效应，难以真正实现预期中的智慧式发展。

而数字孪生城市则重新定义了城市治理的核心逻辑，即摆脱从条块到网格治理的线性逻辑，通过对物理城市的虚拟仿真，实现城市运行的极致可视化，从而获得前所未有的顶层视角。在此基础上，通过优化算法、提前预演、迭代升级城市运行方案，形成虚实交互、协同治理的良性系统，从根本上解决以往智慧城市治理过程中所存在的痼疾，进而探索出更合适的资源分配和城市治理模式。可以说，数字孪生城市的到来不会局限于技术层面的智能升级，而是借助技术变革在城市治理思维层面上掀起一场本质性变革。正如高艳丽等人所指出的那样，“从智慧城市到数字孪生城市，又是一次深层次革命，这次革命包含技术革命和管理革命两个部分，并由技术革命倒逼管理革命，由数字孪生技术应用引发的城市治理结构和治理规则的变化将不啻为一场‘海啸’”③" ③高艳丽、陈才：《数字孪生城市：虚实融合开启智慧之门》，人民邮电出版社2019年版，第65页。。

在此意义上，数字孪生技术所催生的新一轮城市治理革命，首先体现在数字孪生城市造就了一种“全景映射、极致可视”的系统化治理结构。传统城市治理的线性化结构或条块化结构其发生逻辑缘于应对城市极端复杂性而采取的化简治理。然而，随着新型测绘技术与定位导航系统的发展，城市的GIS（空间信息系统）集成底板逐渐形成，空间意义上的参照基准就此定位。同时，以RFID（Radio Frequency Identification）为代表的物联感知系统通过电子ID的使用为数字孪生城市提供了实时数据，使其动态化。所谓“全景映射”，意味着数字模拟技术的仿真性已经取得了极致可视化的效果。这其中最为关键的环节就是“多源数据融合”或数据库技术的发展，使得非结构化数据得以共同居于同一底板当中。在数据收集及其处理的基础上，高维实景建模与渲染通过诸如CIM等建模技术与类似OpenGL等渲染引擎的发展得以实现，而模型的动态演化则仰赖于各类仿真算法或深度学习算法。不仅如此，数字孪生城市的“全景映射”还包括城市运转的各个层级，从最高的气候层到具体个人的行为层均在技术的加持之下，得以在数字世界当中重建。空间中的拓展并非“全景”的全部意涵，真正的“全景映射”还包括这一城市过去数据的收集、当下数据的动态交互以及基于模型的未来预测。以上几方面技术共同构成了城市数字孪生的底座，并在基础设施层面逐步实现“泛在化”。这意味着城市以4D建模（在3D模型上集成时间维度）的形态在虚拟世界中获得了其“副本”。进一步而言，长期存在于城市治理中被多种因素所综合影响的“隐性秩序”得以显现，从而打开了全面把握城市这一“巨系统”的可能性。

其次，区别于当前智慧城市的主流治理模式，数字孪生城市治理逻辑的独特性表现在“虚实交互”的融合治理上。众所周知，从“数字城市”到“智慧城市”的发展历程中，利用数字技术或新技术提高现实城市治理效能成为城市治理现代化的主导逻辑。在这背后是贯穿城市治理历史的从“还原论”到“系统论”的发展过程。还原论这一经典思维方式使得城市治理模式出现了“条块化”的特征，进而将数字技术“碎片化”地应用于各个条块部门当中，导致智慧城市治理出现不协调、不兼容的问题。早在1985年，钱学森就已认识到应当把城市作为一种“复杂巨系统”来看待，但受限于当时的技术难以真正将城市加以系统化把握。①" ①钱学森：《关于建立城市学的设想》，《城市规划》1985年第4期，第26-28页。在这个意义上，正是基于“全景映射”的治理结构转化，倒逼着城市治理逻辑实现相应的转化。具体而言，这一治理逻辑实际上是由三个环节所组成的闭环。一是数字孪生城市与物理层的城市具有同步的生命周期。在实时更新的数据当中实现了在虚拟空间中重现物理实体，又在物理空间中展示数字信息。正如约翰·弗里德曼所言，城市复杂理论与现实之间的差距正在于“实践是要面对现实中的城市的，并且有即时性”②" ②约翰·弗里德曼、徐南南：《金字塔式的规划体系可以休矣——约翰·弗里德曼谈城市复杂系统论和区域规划》，《北京规划建设》2017年第3期，第188-196页。。在这个意义上，数字孪生技术的同生共存使得模型与现实之间实现了“即时交互”，极大地增强了数字孪生城市之于现实城市的治理效能。二是数字孪生城市基于“虚实融合”所实现的“城市实验室”功能。如果将前述第一点视为基于现实城市实时构建数字孪生城市的“城市—技术”逻辑，那么“城市实验室”就意味着利用数字孪生城市推进现实城市未来发展的“技术—城市”逻辑。具体而言，4D“全景映射”所产生的“治理结构转化”与“治理秩序显性化”，使得在数字孪生城市当中进行的各类行为，能够极为贴近现实城市的演化逻辑。并且就其各类参数的全面性或数量而言，远高于此前在条块化治理时进行的智能化，具有真正的系统效用。进言之，面对日益复杂的城市规划问题，将城市问题的各种策略置于数字孪生城市中加以实验，观察不同参数下的城市演化路径，能够为城市治理决策提供更多的可靠数据。然而，不论是即时的“生命周期同步”还是未来意义上的“仿真推演”，都是基于对城市治理规律的正确把握，而这些规律都产生于人类的实践之中。在这个意义上，真正的虚实融合必须不断深化对物理城市实践的认识并对之加以数据化。这正是第三点，在“城市—人类—技术”逻辑意义上的“自学习自优化”，通过将数字孪生城市加以众创平台化，或利用人工智能、深度学习（ML）以及知识图谱（DL）等技术，使城市与技术的双重互动逻辑得以长期有效进行。

最后，数字孪生城市在治理过程中的突出优势正是其智能干预功能，但有别于此前“智慧城市”阶段当中的智能行为，它形成了系统智能化和干预智能化相结合的全过程智能。系统智能化意指顶层设计的智能化，此前的智能化作为一种手段尚未能够在顶层设计层面对城市的市政规划以及生态治理等多方面实现统一的智能化设计。在此前的城市治理实践中，智能化作为一种手段使得原本条块化的治理机构得以提高自身治理效能，但科层制固有的壁垒以数据的形式再现于治理实践中。数据孤立、条块林立等特征并不罕见，仅仅是手段意义上的智能化更造成了“城市系统间的协同难度和管理成本由于技术屏障而进一步增高”③" ③周瑜、刘春成：《雄安新区建设数字孪生城市的逻辑与创新》，《城市发展研究》2018年第10期，第60-67页。。换句话说，碎片式智能化造成了个体在城市生活中陷入具体场景智能化与场景转化的“非智能化”的旋涡当中。基于“全景映射”的构建，智能服务以数字孪生城市为虚拟实践场所，从而实现了“智能化”从手段到目标的转变，进而实现了系统层面的智能化，使得多层级多部门的协同治理成为现实。就智能干预行为而言，数字孪生城市在系统智能化的基础上借助庞大的数字孪生底座得以对物理层城市进行全天候的洞察、预测与干预。智能干预主要由“孪生数据”驱动，孪生数据指的是对构成数字孪生城市的物理实体、虚拟实体、功能性服务（F-service）、业务性服务（B-service）与现有规则等数据，进行转换、处理与融合所得到的更具全面性的信息。①" ①陶飞、刘蔚然、张萌等：《数字孪生五维模型及十大领域应用》，《计算机集成制造系统》2019年第1期，第1-18页。在实践层面，智能干预则通过数字孪生底座与“虚实交互”技术实现对现实城市的实时干预，其突出表现于公共安全与危机管理领域。一旦现实城市当中出现诸如火情与交通事故时，数字孪生城市的智能系统就能够通过算法在“人机结合”的双重维度上对治理行为进行干预。以火灾为例，数字孪生城市一方面能在“机-机”维度上结合诸如历史数据、实时物联网数据（如传感器）对火情进行预警，在火灾发生时及时判断火情，进而在系统化背景下对交通信号进行协调与控制；另一方面，在“人-机”维度上能够实时优化包括人力在内的资源配置，并通过网络向附近人群发布警报。进一步而言，随着“脑机接口”与“体感设备”等生命科学和信息技术交叉融合技术（BTIT）的发展，基于系统智能化的智能干预行为将进一步增强城市治理之于个体的效能，使得城市治理真正实现“以人为中心”。

二、数字孪生城市的发展动态与治理瓶颈

数字孪生城市区别于以往智慧城市方案的核心价值在于它能以统一的技术支撑在数字世界中实现对物理世界的实时映射，进而最大限度地发挥智能系统的设计潜力，即在极大算力的支持下对复杂体系变量进行学习、模拟乃至于预测。通常，数字孪生城市的发展可以分为四个阶段，分别是现状孪生、学习孪生、模拟孪生和自主孪生。②" ②陈龙：《数字孪生：为城市和你创造一个虚拟副本》，https：//www.huxiu.com/article/303182.html；向玉琼、谢新水：《数字孪生城市治理：变革、困境与对策》，《电子政务》2021年第10期，第69-80页。不难看出，数字孪生城市的未来指向一个全过程、全方位、全覆盖的城市智能化治理系统。需要指出的是，当前世界范围内的数字孪生城市在整体上仍介于第二阶段与第三阶段之间，距离数字孪生城市的理想化阶段还有很长的路要走。

现阶段国外数字孪生城市治理模式与此前企业主导的智慧城市治理模式不同，体现出以政府为主导、聚焦重点场景、以数据支撑决策为主要途径的阶段性特征；整体上延续着尺度序列发展的路径，形成了“决策导向模式”“政府主导模式”与“公众协商模式”。2019年12月，欧盟创设了“欧洲城市数字孪生”项目，该项目以“基于数据的决策服务”为目标，选取了三座发展程度不同的城市进行试点：法兰德斯地区、雅典以及皮尔森市。在三座城市试点过程当中，重点关注的领域包括公共交通、生态环境以及城市规划。③" ③汤颖颖、盛阳、施雯：《“数字孪生”技术在欧洲城市的应用》，《全球城市研究》2022年第2期，第181-183页。欧盟的城市数字孪生项目展示出明确的问题导向，其解决思路主要基于数据进行决策优化，属于“决策导向模式”。而新加坡作为数字孪生城市的先行者，成为数字孪生项目“政府主导模式”的典型案例。2015年，新加坡与达索系统宣布合作开发“虚拟新加坡”（Virtual Singapore）项目，其过程主要由新加坡政府主导，并向科研机构、企业、公民开放。与此相反，德国黑伦贝格（Herrenberg）的数字孪生城市探索了一条致力于保护小规模社群主权的“公众协商模式”。在实践过程中，黑伦贝格方案不仅表现出模式上的公众参与特征和技术上的VR应用特征，还实现了利益相关者之间的协作，进而形成了一种数据民主化的方案。④" ④Dembski，Fabian，et al.Urban digital twins for smart cities and citizens：The case study of Herrenberg，Germany.Sustainability.No.12，2020，p.2307.

国内对数字孪生城市的探索起步时间相对较晚，呈现出以顶层设计为主导、多元主体参与、数字孪生技术与城市治理系统全过程融合的趋势。尤其是数字孪生城市的顶层设计不断出台，仅2020年至2021年间关于数字孪生的国家部委文件就有10项，各省级地方文件25项。①" ①全国信标委智慧城市标准工作组：《城市数字孪生标准化白皮书》（2022版），https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1721569867384130111amp;wfr=spideramp;for=pc，第21-26页。在具体的城市治理实践中，我国数字孪生城市主要形成了“智慧城区改造”“新区同步建设”与“重点场景应用”三种模式。

具体来说，“智慧城区改造”模式是我国数字孪生城市建设的基本模式，《“十四五”新型城镇化实施方案》就明确将“探索数字孪生城市建设”作为“智慧化改造”的内容之一。②" ②中华人民共和国国家发展和改革委员会：《“十四五”新型城镇化实施方案》，https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-07/12/5700632/files/7e5eda0268744bebb5c1d4638e86f744.pdf.上海市发布的《上海市进一步推进新型基础设施建设行动方案（2023—2026年）》提出，推进城市信息模型（CIM）基础平台建设，持续更新完善全市基础地理信息、标准化地址库等基础数据库，逐步建立城市三维数字模型库，积极拓展城市规划建设、社会治理、政务服务、应急管理等领域应用。南京市以江心洲生态科技岛为试点，实施智能网联化改造，并预计在2025年底全面提升市政基础设施信息化、数字化和智能化水平。③" ③汪广丰：《南京市打造数字孪生智能城市——以AI赋能江心洲数字孪生岛为例》，《城市开发》2023年第6期，第111-113页。

“新区同步建设”模式以河北雄安新区、南京江北新区等新兴综合功能区为代表，突出“适度超前布局”与“同步规划建设”。以雄安新区为例，其规划纲要提出了“坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设”的实践路径。④" ④周瑜、刘春成：《雄安新区建设数字孪生城市的逻辑与创新》，《城市发展研究》2018年第10期，第60-67页。这种“同步性”尤其表现在城市规划的过程当中，雄安新区借助建筑信息模型（BIM）管理平台实现了对城市规划的全生命周期管控，能够基于数字孪生技术对城市建设“先行试验”，并借助智能系统进行编制与审批。

“重点场景应用”模式则是指各地区进行重点建设的数字孪生城市应用场景。在广东广州，“穗智管”城市运行管理中枢以水文、气象、排水设施等数据为基础，结合城市水文学模型（3D仿真）和电子地图，实现了对易涝点积涝演进的可视化模拟，为防洪救灾提供参考。在浙江宁波，“海上防台场景”体现出了因地制宜的数字孪生城市建设思路，“甬江流域数字孪生平台”能够实现对台风及时准确预报、全面精准预警、同步仿真预演等目标。在山东济南，四维地质环境可视化信息系统平台可以实现自动“剖切”，以便掌握轨道交通沿线的地层结构、岩性、岩溶发育特征等信息，为轨道交通线路适宜性分析提供了指导。

总体来看，我国数字孪生技术在对城市治理变革的优化过程中呈现出老城区智慧改造与新区同步建设相结合、基于城市治理痛点重点建设应用场景的综合性路径。虽然数字孪生城市建设在全国范围内正如火如荼地铺开，但是我们需要看到在城市巨系统的复杂性面前，数字孪生城市治理远未成熟。进一步而言，数字孪生技术支撑下的城市治理变革本质上是技术内嵌于治理系统的过程。美国电子政务学者简·芳汀（Jane E.Fountain）的“技术执行理论”区分了“客观的技术”（Objective Information Technologies）和“被执行的技术”（Enacted Technologies），从而将信息技术的发展内置于制度当中。⑤" ⑤Jane E.Fountain.Building the virtual state：Information technology and institutional change.Rowman amp; Littlefield，2004，p.8.结合技术执行理论与我国数字孪生技术在城市治理应用实践中突出的虚实融合特征，可以从三个层面来审视当前数字孪生技术优化城市治理体系的困境：一是数字孪生作为“客观技术”在“技术层”所遭遇的发展瓶颈；二是在这一“客观技术”融入现实城市治理时在“交互层”所面临的融合瓶颈；三是作为“被执行的技术”在“现实层”治理实践中形成的协调瓶颈。

首先，在技术层中，数字技术发展瓶颈本质上是数字孪生技术逻辑的不协调演进，具体表现为技术的同质而不统一、数据规模激增与管理滞后的问题。当前，对数字孪生技术的“全景映射、极致可视”需求尤其突出。因此，大多数技术供给方都针对精细化建模与空间计算能力提供技术解决方案，如利用GIS、BIM、loT、3Dmax等技术所实现的动态高维实景建模与可视化来满足用户需求。但是，这种技术的同质化导致了两个方向上统一性的缺失。一方面，对应于数字孪生城市后期的数据学习、模拟预测以及智能干预的技术明显发展不足，尚未与前期的可视化技术形成贯通的全过程解决方案；另一方面，各个厂商所应用的模型或方案之间缺乏统一的表达方式，多源数据的融合遭到阻碍，进而使得整体性的技术解决方案陷入困境当中。而在数据层面，数字孪生城市对数据规模的需求呈现指数级增长，使得数据的收集、整合、共享、治理受到了严峻挑战。具体而言，数字孪生城市所需求的数据包括历史静态数据和实时动态数据。就历史静态数据而言，不仅需要对原有数据进行补足，更需要对此前条块化的数据进行整合。例如水文、气候等长时间跨度数据的收集与共享难度较大，部分数据尚未数据化或难以数据化。就实时动态数据而言，这要求治理主体建立长效的数据收集与治理机制，在数据的质量把控、更新速度以及统筹管理等方面持续投入。同时，正是由于数据量的激增以及数据化深入个体层面，数据的隐私安全问题日益突出。一方面，当前国内的数字孪生技术方案在不同程度上使用开源软件，各软件厂商的软件产品都存在已知开源软件的中高危漏洞，软件供应链信息安全风险较为严重。①nbsp; ①全国信标委智慧城市标准工作组：《城市数字孪生标准化白皮书》（2022版），第31页。https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1721569867384130111amp;wfr=spideramp;for=pc.另一方面，数据收集的规模愈发庞大、尺度愈加精细，而当下的治理主体对如此大规模且精细化数据管理经验不足，如数据访问权限的赋予、数据收集尺度的下限、数据管理人员队伍建设等，相关规范、条例以及政策制定等方面相较于技术发展均处在滞后的阶段。

其次，在交互层中，虚拟现实融合瓶颈是指数字孪生城市交互逻辑的缺场，主要表现为现实业务与技术应用的脱节以及可持续发展模式的建设问题。换言之，物理世界与现实世界的结合需要以业务为载体并建构持续的动力机制。就现实业务与技术应用的脱节而言，这一方面是由现实业务的复杂性所决定的技术瓶颈，但另一方面也源于城市治理主体对技术应用的“形式化”。在数字孪生城市当中，物理世界与数字世界的融合是通过业务这一载体表现出来的。换句话说，现实世界当中的业务应当在数字世界当中有着精准而实时的反映，这才能使得物理世界与数字世界实现真正的交互共通。然而，数字孪生城市在现阶段甚至出现了“数字物理两张皮”②" ②中国信息通信研究院、中国互联网协会和中国通信标准化协会：《数字孪生城市白皮书》（2022年），第20页。http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202301/t20230111_414086.htm.的现象。一方面，由于数字技术的表达方式与现实业务所产生的数据在底层逻辑上存在本质差别，如何将现实业务中复杂的人类语言或行为转化为数字模型数据，是现阶段技术亟待解决的卡脖子问题。同时，许多业务并非关涉单一职能部门，而是存在于一个大的业务环境当中，它关涉业务规则、行业共识以及一整套业务流程，如何将这些嵌入数字模型当中亦构成了一种技术上的挑战。另一方面，现阶段一部分城市对数字孪生的理解直接等同于“极致可视化”，因此研发重点是通过大量的硬件设施投入来达到可视化效果，却忽略了真正能够解决现实业务的技术投入。进一步而言，数字孪生技术的真正优势在于利用其智能系统对现实业务进行模拟推演、辅助决策乃至于智能干预的能力，而非在于屏幕上所显示的“数字城市图画”。更为重要的是，现阶段的部分数字孪生城市建设事实上缺乏对城市业务的深入调研，使得技术解决方案与现实业务的痛点相脱节，实际上形成了一种“中看不中用”的形式主义技术方案。虚拟现实融合的瓶颈还表现为融合的动力机制不足的问题。现阶段大多数数字孪生城市项目主要由政府投资，然而，推动虚实融合需要持续进行大量资金投入，部分城市受限于财政压力难以承担。在此种情况下，数字孪生城市建设如何在坚持以人为本的导向上充分发挥社会资本的力量，探索可持续发展的商业模式，就构成了亟待破解的关键问题。

再次，在现实层中，现实治理协调瓶颈在根本上源于数字孪生城市实践逻辑的点状化，集中体现在现实合作平台建设的缺失。它自下而上分别表现为统一标准方案、技术融合方案、政府部门共享机制以及多元主体联动体系等四个方面的问题。第一，当前数字孪生城市正处于初级阶段，尚缺乏系统的标准体系规划。这导致了城市全域数据流通、跨行业协同以及建设者协作等方面存在诸多困难。当然，近期国内首个城市数字孪生国家标准启动会已经召开，国家数据局也于2023年10月25日正式揭牌，所以，相关技术和应用的标准有望得到进一步规范。第二，数字孪生城市的整体解决方案尚处于探索时期。由于数字孪生城市的各项功能均依赖于复杂的技术系统，因此技术融合成为一种必然趋势。然而由于此前的标准缺失以及平台搭建的不足，各项技术之间不仅存在同质化的问题，也存在“碎片化”趋势。关键技术的缺失以及现有技术的融合不足，阻碍了包括全领域、全生命周期的整体性技术解决方案的形成，进而导致了作为数字孪生技术核心的模拟仿真、辅助决策等优势难以实现。第三，部门数据的共享共通是现阶段数字孪生城市建设的重要基础。由于大量的数据被条块化地储存在政府的各个部门当中，而现阶段政府各部门之间信息共享共通机制还存在着数据信息不通、模型融合不够以及交互操作系统缺失等问题，①" ①向玉琼、谢新水：《数字孪生城市治理：变革、困境与对策》，《电子政务》2021年第10期，第69-80页。因此使得数字孪生城市出现了与此前智慧城市相同的治理症候。第四，现阶段城市数字孪生的多元治理处在“政府主导，企业各自为战”的阶段，由此导致了数字孪生城市建设力量的分散。政府与企业以及企业与企业之间缺乏沟通的平台，使得政企之间、上下游企业之间行动不协调，进一步使得数字孪生城市各模块之间数据结构不同、运行规则不一，不仅难以实现万物互联，更有可能造成信息传输壁垒。此外，政府与市场之间的关系也亟待厘清。此前所建设的“智能工厂”“智能社区”以及“智能政府”之间存在的相互孤立的状态也反映了当前多元治理平台已然不适应数字孪生城市建设的情况。

三、数字孪生城市治理的优化路径与建设愿景

如前所述，数字孪生城市虽然展现出未来城市治理的可能愿景，但是在具体的技术与制度的融合过程中，其在技术层、交互层抑或是现实层都存在着供给和需求、发展和治理不对称的症结。概言之，数字孪生城市的现实矛盾主要表现为，整体性设计愿景与各层级碎片化现状之间的矛盾以及复杂性现实需求与单一化解决方案之间的矛盾。因此，现阶段数字孪生城市治理亟待从上述矛盾入手，实现全方位的路径优化以推进城市治理体系和治理能力现代化。

首先，在技术层中，需要有序推进新一代数字基础设施建设，加强自主孪生的“城市大脑”建设，以走出数字技术发展瓶颈。数字基础设施是实现数字孪生城市治理乃至走向自主孪生城市治理的前提。新一代数字基础设施主要包括泛在的物联网环境、高效能运算中心和信息安全体系三个方面。新一代物联网环境将以5G通信网络和各类型物联网，构建物理城市与数字孪生城市全面互通互联的神经网络，并根据城市各类建筑、生态景观、市政能源、管廊管线、道路交通等集成业务场景，实现物联网对各类传感器以及终端设备的布设、采集、传输和控制功能。尤其是打造物联核心专网，连接城市的CIM系统，以支持开展各类智慧应用的大数据使用需求。重点抓住城市治理业务场景的突出需求和前瞻性发展的统筹规划，依托区域信息网络基础设施架构，将国家大数据节点、互联网骨干直连点、工业互联网关键节点、区块链关键节点等进行串联建设，构建泛在标识、泛在感知、泛在连接、泛在计算的数字孪生座架。同时，规划建设城市高效能运算中心，包括城市数字中枢平台（CDA）和城市数字化运营中心（COC），以构筑城市治理的“智慧大脑”。毋庸置疑，算力是提升数字孪生城市治理能力的关键，通过搭建云计算、边缘计算等多元普惠的智能城市数据处理中枢，在大数据集成处理的基础上，深化数字孪生“城市大脑”的数据学习、模拟预测以及智能干预的技术发展和关键环节的突破，真正实现全系统数字孪生、数字推演和全景处理的毫秒级响应，为城市数字经济发展和全域智能化管理全面赋能。需要强调的是，数字基础设施并不是投入越多越好，应当综合评估投入与产出的绩效，以避免不必要的重复投资。此外，面对全域全时的孪生数据资源，需要加强从终端、网络、数据、应用等层面建立完善的信息安保体系，对关键的数据实施标签式、分布式的储存，确保整个系统具有抗干扰性，并探索建立数据分类分级管理规范，在采集、汇聚、共享、处理、分析的全周期中保障数据安全和个人隐私。

其次，在交互层中，要以解决问题为导向，坚持以人为本，切实提升数字孪生城市的自主治理效能，以破解虚拟现实融合瓶颈。数字孪生城市本质上作为一种城市社会的新型治理工具，能否提升治理效能是其最根本的测度标准。在此意义上，数字孪生城市的真正价值不在于构建的系统模型对于现实的还原度有多高，也不在于可视化程度上有多直观，而在于面对城市治理的多种应用场景中精准有效地解决现实问题，以及通过数字推演来解决潜在问题，真正做到防患于未然。因此，要解决现阶段的虚拟现实融合瓶颈，必须理顺现实业务需求与数字孪生技术应用指向，加强数字孪生城市的可持续模式的建设，为技术成长提供长效的动力机制，避免出现技术应用方案的“形式化”和过度的可视化。同时，在有效解决问题的前提下，充分彰显以人为本导向，优先布局具有高风险、高难度、高价值的数字孪生城市应用场景，来解决城市治理中迫切的现实需求。尤其是在具有高难度的城市地下管网治理（如水电燃气网络管网等场景）、具有高风险的城市灾害预警治理（如疫情、极端天气防控等场景）、具有高复杂性的城市交通治理（如城市拥堵治理等场景）、具有高价值的仿真试验治理（如碳中和推演、核电站项目选址等场景）等领域，培育和推广一批数字孪生应用场景的解决方案。此外，数字孪生城市的核心竞争力在于其具有迭代学习的自演化能力。现阶段的数字孪生城市之所以出现虚拟现实融合瓶颈，很大程度上是由于城市大数据平台利用数字孪生技术搭建的只是“数据+机械”模型，缺乏自我演化、自主治理的生成性能力。因此，数字孪生城市治理的未来发展方向应当是经过演化迭代，逐步生成具有高度智慧性的“城市大脑”，以适应城市复杂性巨系统的发展规律，形成具有生命力的、“物理城市-孪生城市”相互耦合的有机治理生态。

再次，在现实层中，需要持续深化顶层设计，推进数字孪生城市的平台协作和集成应用，以纾解现实治理的协调瓶颈。为了有效控制数字孪生城市的建设成本，需要对数字孪生城市定制规范化的数字底盘，开展多源数据测绘、收集、融合和应用，打通各地开展的城市数字孪生的技术路径、技术标准、技术平台，在广泛共享基础上，提升数字孪生“城市大脑”的兼容性、安全性及可靠性，并为统一管理城市数据资产提供基础。这更需要在宏观上持续深化顶层设计，不断推进数字孪生城市的政策规范与制度体系建设，以解决跨部门、跨行业、跨系统、跨区域的统筹协调困难。一方面，在政策支持上，应对数字孪生城市建设的原则、性质、路径及职能等予以明确，打通数据链路，解决城市数据管理领域多头管理、交叉分散等问题；另一方面，在统一标准上，相关管理部门应牵头统一数字孪生城市治理进程中所涉及的各级各类技术融合、测绘搜集、安全标准、绩效测算，化解因标准与平台的缺失所造成的多元主体脱节的困境，有效促进数字孪生城市的标准化建设，并且真正推动数字孪生城市各领域的协同联动和一网统管。因为数字孪生城市领先于智慧城市的优势恰恰在于顶层视角，而顶层视角依赖于数字孪生诸系统的集成应用。现阶段数字孪生城市的建设重点应当以重大事件和特殊场景的需求为驱动，基于城市大脑的中枢运算和决策能力，促进城市各领域协同运营，形成统一的城市综合功能运行视图，通过应用枢纽、指挥平台和赋能载体有机统一，真正实现“一屏观天下、一网管全程”的目标，以此构建完整的数字城市生命周期。当然，在加强顶层设计和集成应用的同时，还需要结合城市发展的具体实际，因地制宜，以数字孪生的城市大脑对本地全量全域数据进行加载和推演，建构高精度、多耦合的城市运营模型，实现对城市运行动态的前瞻性预判，进而为改善和优化城市治理路径，形成量身定做的最优治理模式。

众所周知，城市让生活更美好。作为对真实物理城市的全尺度写实，数字孪生城市的底层逻辑仍然需要强调对城市属人性本质的准确把握。因此，数字孪生不是物理城市的简单复制，而是通过新技术赋能来重构城市尺度上的人类生活，全面提升人的感知和认知能力，乃至跨越时间空间的限制，在数字时空中跨尺度地迭代创新，最终实现城市文明内在与外在的和谐统一。正是在此愿景中，推进数字孪生城市的建设与优化，努力实现物理空间和数字空间的“虚实融合”、协同发展，让技术手段和人文关怀共同进步、相得益彰，才能让城市的发展不断满足人民日益增长的美好生活需求，把城市治理体系现代化成果真正转化为不断改善的生活品质。

[责任编辑：倚 楼]