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李德仁|李德仁院士：建数字孪生智慧城市，北斗精准定位可助力抗疫

_原题为 李德仁院士：建数字孪生智慧城市 ， 北斗精准定位可助力抗疫
8月18日 ， 中国科学院、中国工程院院士李德仁在全球地理信息开发者大会（WGDC2020）上表示 ， 基于数字孪生的智慧城市将实现在网络空间对物理空间的现实城市的智能运控与管理 ， 为城市交通、电力监测、公共卫生管理等能力均带来提升与突破 。
李德仁|李德仁院士：建数字孪生智慧城市，北斗精准定位可助力抗疫
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中国科学院、中国工程院院士李德仁在全球地理信息开发者大会（WGDC2020）上发言
“（新冠）疫情爆发后 ， 通过封城实现了物理空间的隔离 ， 是一件了不起的事情 。 但未来希望通过地理空间信息技术的应用 ， 例如北斗、遥感等 ， 用网络空间的精准管理取代封城 。 ”李德仁在大会论坛上表示 。
事实上 ， 目前在北斗导航系统和地面基准站一起工作的条件下 ， 通过三维地理信息SDK（开发包）已经可以让手机达到亚米级的导航精度 。
李德仁建议 ， 随着物联网技术的不断发展升级 ， 室内导航卫星定位等将带来技术保障 ， 应在公共场所建立高精度定位系统 ， 在发生重大公共卫生事件时 ， 精准跟踪确诊者或疑似患者的密切接触者 ， 用这种方式取代“封城” ， 将减少无人空间的损失 ， 更好保证人民正常的生产生活和健康安全 。
在主题演讲中 ， 李德仁表示 ， 数字城市的最高阶段是数字孪生的智慧城市 。 所谓数字孪生 ， 是指充分利用物理模型和物联网传感器采集的全生命周期的运行历史等数据 ， 集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程 ， 在虚拟空间完成映射 ， 从而反映相对应的实体对象的全生命周期过程 。
简单来讲 ， 就是通过物联网、人工智能等手段将物理实体和系统的属性、状态、功能和行为映射到虚拟世界 ， 形成高保真的动态 。
而数字孪生城市 ， 就是让物理城市的所有动态静态的要素数字化 ， 在网络空间再造一个与之对应的虚拟城市 。
在这一基础上 ， 当公共疫情再次发生时 ， 就可以用网络空间的数字孪生城市的监控来代替对物理城市的封城 。
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李德仁表示 ， 具有深度学习能力、虚实融合、迭代进化的数字城市 ， 相比于工业制造的产品生命周期 ， 城市的生命周期更长 ， 效益将更大 。
我国多地对于数字孪生的智慧城市早部署 。 今年6月8日 ， 武汉市政府常务会审议了《武汉市新型智慧城市顶层规划（2020—2022）》（送审稿） 。 规划提出 ， 用三年时间构建城市“超级大脑” ， 打造新型智慧城市 。
早在2015年 ， 浙江嘉兴就被列入全国新型智慧城市“标杆市”试点 。 智慧嘉兴时空大数据与云平台截至2018年1月已经汇集了共8000多万条数据 ， 包括市监法人、社保人口、税务纳税、发改楼宇、用水电气等信息 。
电力、交通、公共卫生管理、生态灾害管理等方面都是数字孪生与智慧城市的重点应用方向 。
李德仁称 ， 智能电网的数字孪生非常重要 ， 将能够反映整个电网全生命周期的过程 ， 把实体的事件进行良性感知 ， 进而做仿真分析的决策 。 此外 ， 随着人工智能的发展自动无人机将代替人工巡线 ， 最大程度安全、高效、智能地替代人检的模式 ， 实现“把机器人放在地上 ， 全天无人职守”的效果 。
在智慧城市交通大脑方面 ， 李德仁团队和公安部一起进行了智慧交通管理和智慧应急管理的实践 。 在武汉 ， 智慧交通应急管理大脑把手机数据、视频轨迹数据、交通地铁刷卡数据、汽车、驾驶员、相关企业数据一体化24小时监测管理 。 实践表明 ， 这一“交通大脑”在拥堵缓解方面成效明显 。 2017年1月至2018年3月 ， 武汉市全国拥堵排名实现从23位降至53位 ， 交通拥堵事故处置平均时间从7分钟减少至90秒 。
李德仁称 ， 构建这样的“虚拟城市”首先需要解决的问题就是在物理实体维度 ， 面对通过遥感、导航等方式产生的大量数据 ， 如何获得准确的数据并让人工智能进行感知；二是在虚拟模型维度空间时 ， 如何保证验证模型与物体实体的一致性、真实性、有效性；三是在孪生数据维度上 ， 如何实现城市海量大数据和异常小数据的变频采集 ， 实现深度融合和综合处理 。
此外 ， 数字孪生的智慧城市目前还存在数据模型应用的迭代交互问题 ， 如何满足不同领域、不同业务应用需求等问题 。
李德仁表示 ， 要建设基于数字孪生的智慧城市 ， 就要从制定标准和顶层设计开始 ， 做到政策法规与标准明确 ， 多部门协同负责城市信息资源共享与城市运行的集中监控 。
(本文来自澎湃新闻 ， 更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)


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