城市可持续发展目标的实现既依赖数字技术的创新与赋能，也需要政策支持与机制变革。数字孪生城市（Digital Twin City）是物联感知、三维建模、数据分析、模拟仿真等技术在城市领域的集成应用，将有效促进技术集成创新，驱动城市运行机制优化，推动城市产业增速、管理增智、服务增效发展，从而助力城市可持续发展目标的实现。当前，数字孪生城市仍处于初期探索阶段，面临相关利益方理性认识不足、平台模型标准化滞后、技术尚不成熟、商业模式不清晰等挑战，亟需明确数字孪生城市概念和要素框架，为设计方、建设方、实施方等主体共同探索数字孪生城市可持续发展路径提供参考。
2002年，数字孪生概念被首次提出，随后数字孪生相关概念不断迭代完善。2017年，“数字孪生城市”概念被首次提出，随后被政府侧、产业侧广泛认可（见表1）。
2002年，“信息镜像模型”概念被首次提出，数字孪生概念初具雏形。Michael Grieves在美国密歇根大学任教时首次提出“镜像空间模型（Mirrored Spaces Model）”概念，并于2006年发表著作明确提出“信息镜像模型”的定义，即在虚拟空间构建一套数字模型，数字模型可以与物理实体进行交互映射[1]。
2012年，“数字孪生与数字孪生体”定义被首次明确，之后在工业中得到应用。美国国家航天局兰利研究中心E.H.Glaessgen和阿灵顿空军研究室D.S.Stargel受美国航空航天局阿波罗计划启发，首次明确了数字孪生和数字孪生体的定义，提出数字孪生是融合物理模型、传感器、运行轨迹等数据，通过虚拟空间的镜像模型反映呈现物理实体的整个生命周期[2]。
2017年，中国信息通信研究院首次提出“数字孪生城市”概念，即通过数据标识、物联感知、网络连接、 智能控制等技术，在数字空间再造一个与物理城市一一映射的数字城市，推动城市全要素数字化、全状态实时化，实现物理城市与数字城市平行运转、协同交互[3]。
2017年，佐治亚理工学院提出“智慧城市数字孪生体”概念，智慧城市数字孪生体是一个由城市虚拟模型、物联网络、数据和分析计算技术组成的智能自适应的系统，可用于复制、模拟和预测城市运行的变化，促进城市的韧性发展和可持续发展[4]。
2018年，北京航空航天大学陶飞教授初步提出并构建“数字孪生五维模型”。物理实体、虚拟模型、服务、孪生数据和连接构成了数字孪生的五维模型[5]。
2019年之后，“数字孪生城市”理念得到政产学研界广泛认可和推广。2020年，清华大学杜明芳教授研究提出，数字孪生城市三要素是数据、模型和服务，各类城市业务系统数据、物联网感知数据、城市三维模型数据通过有序组合形成了城市的数字孪生体[6]。
综上所述，本文研究认为，数字孪生城市是通过物联网、人工智能、三维建模等数字化技术，将物理空间的城市映射到数字空间，通过实时感知、分析研判、监测预警、辅助决策和远程操控，解决城市规划、设计、建设、运营、管理、服务全过程中的复杂性和不确定性问题，全面提高城市治理效率和服务质量，实现物理城市和数字城市并行运转、虚实互动的城市发展新形态。
数字孪生城市的运行机理包含以下环节。首先，通过物联感知、信息建模、泛在网络等技术采集交通、生态环境、城市运行等实时数据，实现由实入虚的连接与映射；其次，基于城市运行规律知识图谱和大数据分析算法，在数字空间进行分析洞察发现问题，并制定供城市管理者参考的科学合理的决策依据；最后，通过物联网远程控制和交互界面作用于现实城市，实现以虚控实，最终实现对物理城市的全生命周期管理服务、城市运行优化改进和经济可持续性发展（见图1）。
研究认为，数字孪生城市具备四大典型技术特征，即精准映射、分析洞察、虚实融合和智能干预（见图2）。
一是物理城市与数字城市的精准映射，是指通过运用物联网（Internet of Things，IoT）、地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）、人工智能、大数据等技术，数字孪生城市可以实现度数据汇聚，从而分尺度、分实体构建城市数字孪生体，既包括城市建筑、城市部件、道路等静态实体，也包含人流、车流、物流等各类动态实体。二是数字城市的分析洞察，是指在数字空间中，基于物理城市采集的空间地理、物联感知、城市运行等数据，可以通过数据挖掘、智能分析洞察城市运行状态和风险，辅助城市决策，改善城市运行状态。三是数字城市与物理城市的虚实融合，是指物理城市在数字空间中得以延展、扩大，例如城市规划方案动态比选、增强现实服务等。四是数字城市对物理城市的智能干预，是指面对事故、灾害、舆情等情况，数字孪生城市平台将辅助城市管理者敏捷响应、快速决策部署；也可以通过深度学习、仿真推演预测城市问题或风险，预防事件减轻灾害，从而降低城市财产损失，保障人民安全。
在数字空间，城市实体可以自由编辑以改善布局，城市决策可以被图形化推演以展现效果，城市设备可以被远程控制以快速干预，城市问题与风险可以被提前洞察以快速应对，从而助力实现数字孪生城市的三大愿景——城市生产集约高效、城市生活宜居便捷、城市生态绿色可持续发展。
城市生产集约高效。数字孪生技术有助于对要素配置、加工、流通等关键环节进行智能化分析，助力建筑、制造、物流、贸易等行业降本增效。同时，数字孪生城市模型可作为云服务供政府、企业和市民使用，城市规划者便捷地开展数字化设计，城市建设者实现远程调度资源、监控进度，城市管理者实时感知、推演决策效果，有效提高城市运行效率，形成更加集约高效的发展模式。
城市生活宜居便捷。数字孪生技术用于城市交通信号优化[7]、应急预案优化、人员疏散路线改进等场景，改善城市交通拥堵、事件响应滞后等问题，提高市民生活的安全感；开展虚实互动课堂、元宇宙景区等应用，丰富市民文娱生验，提高市民生活的幸福感。以数字化、远程化方式，提高公共服务的覆盖面和均等化水平，提升城市服务包容性。
城市生态绿色可持续发展。数字孪生城市平台将实时感知空气质量、温室气体排放等情况，辅助城市管理者有效制定生态保护政策；城市规划者和管理者可以在数字空间立体化、三维化评估多个城市规划方案，优化城市生态布局。同时，数字孪生将推动能源设施精细化运维、数字化能源管理、碳轨迹追踪、碳中和路径推演,降低城市能源成本，助力城市实现碳中和。
基于数字孪生城市建设实际，研究认为，数字孪生城市建设涵盖九大要素，构成“4+5”的要素框架（见图3）。四大内部要素分别是基础设施、数据资源、平台能力和应用场景，内部要素为数字孪生城市提供内生创新动力。五大外部要素分别是战略与机制、利益相关方、资金与商业模式、标准与评估和网络安全，外部要素为数字孪生城市提供发展环境和外部支撑（见图4）。
“感—联—算—融”基础设施体系构成数字孪生城市的数字底座。“感”是指各类物联感知设施和城市级物联网平台，感知设施是洞察城市运行状况的触手，也为城市部件远程控制提供了入口。“联”是指5G网络、窄带泛在感知网、全光网络等网络设施，为万物互联提供高速数据通道。“算”包含数据存储设施和数据计算设施，其中多级数据存储中心、云数据中心等数据存储设施满足全域全量数据存储的需要；高性能计算、人工智能计算、分布式计算、边缘计算等算力设施，为数字孪生城市提供高效可靠的算力保障。“融”是指数字孪生城市模型、智慧杆柱、车联网、能源互联网等融合基础设施，促进传统设施智能化改造，为数字孪生城市多场景应用提供支撑。
全时全量的数据资源是城市数字孪生体的关键构成。一方面，数据采集设备和能力持续升级，目前通过倾斜摄影、激光扫描自动获取地理数据，通过深度学习等人工智能技术自动提取三维数据，实现高效率、自动化搭建城市数字孪生模型，逐步实现全息测绘。另一方面，丰富的数据资源将支撑复杂场景决策，数字孪生城市汇聚了GIS、BIM、倾斜摄影、激光点云等时空数据，城市各类物联网数据，建筑物、桥梁、道路、市政等传统基础设施数据，形成支撑城市管理与服务的时空知识图谱。
统一集成的城市级平台是数字孪生城市的能力载体。城市级平台是数字孪生城市承上启下的核心枢纽，平台向下连接感知设施、算力设施等各类基础设施，汇聚城市静态数据、动态数据等多种数据资源；平台向上为各类应用开发提供了集约建设、能力共享的开发平台，将帮助政府部门和企业降低孪生应用的开发成本和开发周期，最大化实现底座平台的复用能力和数据共享，同时，平台提供了感知操控、全要素数字化表达、可视化呈现、时空计算、数据融合、推演仿真、自学习自优化、虚实互动、众创拓展等九大能力，为各类孪生应用开发运行和迭代升级提供能力支持。
应用场景是数字孪生城市的创新热点和价值体现。研究认为，当前数字孪生技术将在“高难度”“高危险”“高价值”三大类场景中发挥价值。一是“高难度”场景，如燃气管网管理、地下水保护等人力难及、不易观测的地下空间场景，发挥数字孪生物联感知操控、三维可视化呈现的能力优势，将实现对地下空间的感知监测、动态预警和智能控制。二是“高危险”场景，如地陷、爆炸、火灾、内涝等灾害应急预演场景，发挥数字孪生模拟仿真推演能力优势，在数字空间实现低成本、数字化的应急预案演练、人群疏导演练、救援场景模拟，强化城市应急救援和安全保障能力。三是“高价值”场景，如城市布局规划、区域碳中和推演、城市更新成本分析、产业项目选址分析等场景，将为城市建设、项目决策提供高价值的参考意见，通过发挥数字孪生技术全要素数字化表达、可视化呈现能力，可以实现多种方案在数字空间的对比和选择，助力城市项目建设降低成本、提高效能。
从中外企业提供的案例来看，数字孪生城市每个案例中会涉及多个领域的应用（见图5），当前建设案例中涉及公共服务或管理、社区发展、智能建筑的应用占比位列前。
