数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变，在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下，建设新型智慧城市的一条新兴技术路径，是城市智能化、运营可持续化的先进模式。然而，面对当前城市管理中的众多挑战，如何突破传统智慧城市的禁锢，逐步转变升级为“数字孪生城市”呢？优锘ThingJS来给你支支招。
数字孪生城市的核心就是模型和数据，建立完善的数字模型是重要的起点。 而对于当前传统智慧城市建设的应用，其各领域仍有数据割裂，今天就来对比一下实现数字孪生城市前后的异同。
实现前：各领域数据割裂，现有智慧城市存在技术补丁
我们认为，一般城市至少存在三张底图，即住房与城乡建设系统推进的城市信息模型平台，自然资源与国土规划主导的时空大数据平台，公安政法条线依托进行城市安全和综合治理的城市底图。每个底图自成体系，一般仅支撑本系统内应用，无法随需、随时支撑其他部门调用，且数积淀已久，难以放弃也难以整合。
实现后：完善数字模型，采集越来越多的城市治理数据
城市信息模型（CIM）基于数字孪生技术而生，包含了建筑信息、地理信息、新型街景、实景三维等方面的要素。其核心围绕全域数据端到端管理运营，包括数据采集、接入、治理、融合、轻量化、可视化、应用。优锘ThingJS提供3D城市应用模板，从可视化角度一目了然城市资源数据（如下图）。总而言之，可视化有助于业务决策和人类理解，支撑集成多种应用。
北京东城区教育可视化
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实际上，在数字孪生工具和平台建设方面，当前的工具和平台大多侧重某些特定的方面，缺乏系统性考量。 但是打造城市规划、建设和管理全过程可视化，采集城市“脉搏”数据，反映城市实时运行状态，提供面向信息资源共享、整合、有效利用和跨部门业务协同的根源性解决方案，数据孪生技术大有可为。
数字孪生城市也是城市信息化建设不断发展的产物，是城市信息化发展的高阶阶段。与物理城市相对应的数字孪生城市，充分利用前期形成的城市全域大数据，为城市综合决策、智能管理、全局优化等提供平台、工具与手段。
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