城市数字孪生丰富的内涵和特征决定了它的实现具有高度复杂性，涉及一系列复杂技术。其中，感知互联、实体映射、多维建模、时空计算、仿真推演、可视化、虚实交互七个方面的相关技术构成了城市数字孪生关键技术体系。此外，城市数字孪生也离不开基础网络、5G、大数据、人工智能、云计算、区块链等相关技术的支撑。

　　北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年，专注于创新性的“视频孪生(实时实景数字孪生)”技术研发与应用。目前，智汇云舟依托自研“孪舟”数字孪生专属引擎，推出了“披萨”低代码PaaS视频孪生开发平台、“速融咖啡”视频孪生一体机及视频孪生行业解决方案等多个产品线。

　　(1)感知互联

　　面向城市建立全域全时段的物联感知体系，实现城市运行态势的多维度、多层次精准监测，是实现数字孪生城市的关键基础。同时基于感知信息提供针对互联设备间的协同控制，实现万物互联，虚实互动。主要技术包括标识与解析技术、智能感知技术、实时监测技术以及协同控制技术等。

　　标识是数字城市中各物理城市及新建的城市物联感知体系在城市信息模型平台中的唯一身份标识。通过物体全域标识，实现数字孪生城市资产数据库的物体快速索引、定位及关联信息加载。标识解析技术是将物联网对象映射至通信标识、应用标识的过程，通过标识获取有关实际属性信息，如地址、物品、空间位置等。

　　智能感知技术分为采集控制、感知数据处理，主要包括：传感器、条码、RFID、智能化设备接口、多媒体信息采集、位置信息采集等。

　　实时监测技术提供实时动态的感知数据采集、处理和分析技术，通过制定了覆盖物理链路层、传输网络层及应用层的协议，从而实现感知信息的高效传递。

　　协同控制技术通过直接与对象绑定或与对象连接的数据采集器、控制器技术，完成对对象的属性数据识别以及协同控制操作。同时应具备对设备的全方位安全防护，如设备安全加固、设备唯一可信认证、设备安全态势感知及设备安全修复等。

　　(2)实体映射

　　实体映射是建立物理实体与虚拟实体之间的多层次、多维度的映射关系。城市数字孪生基于新型基础测绘和数字化标识等技术和手段，通过地理位置、几何结构、状态等多角度特征提取、属性关联、对象管理、状态查询等服务，使物理实体与虚拟实体在不同尺度(跨尺度)上一一对应。

　　状态指标为虚拟空间实体映射提供标准属性模板以及关键指标记录，实现实体间连接和关系的实时更新和动态持续性维护与管理，实现对虚拟空间中数据资源的有效管理和利用。对象管理是实现对虚拟实体以及数据资源共享共用的基础。通过对虚拟对象的管理实现城市物理对象以及社会对象在实体空间的连接与关系，确保数字对象在数据处理、分析、推演等一系列过程中的可溯性。属性关联以及特征提取技术帮助城市数字孪生获取完整性好、现势性强、精准度高的全域全要素数据关联，通过叠加时空大数据，构建与包含天空地等时空基础数据的一体化的、信息一体化的数字信息底座，保证城市全息数据的完整采集以及关联挂接。

　　(3)多维建模

　　城市数字孪生的实现需要以数据为驱动，以模型为支撑。城市数字孪生的基础是模型和数据的统一。多维模型是物理对象时空数字化还原的载体，基于城市不同层面数据，综合计算机图形学、人工智能、系统动力学等多学科，将城市杂乱无章的海量数据进行空间对应，释放数据资源价值，实现城市数字孪生对物理城市的精准还原。通过对城市进行全要素的数字化和语义化建模，实现从宏观大场景到微观小单元、从室外到室内、从地上到地下的全空间立体还原，形成全空间一体化且相互关联的全域立体模型。多维建模技术包括但不限于时空建模技术、事件建模技术、语义建模技术等。

　　时空建模技术融合三维自动化建模、倾斜摄影数据、激光点云数据、GIS 基础数据、BIM 数据等多源时空大数据，构建集建筑、道路、轨交、桥梁、水系、绿化、地形、地下空间为一体的三维空间场景，完成对物理世界的空间几何建模。

　　事件建模技术通过分析现实世界发生的事件的机理、事件的运行、事件的业务流程等，识别出具有一定特点和运行规律的事件，对事件进行建模，构建数字孪生的事件模型。常见的城市事件建模包括但不限于：城市风环境建模、管网水动力学建模、道路交通流建模、火灾疏散建模、城市内涝建模等。

　　语义建模技术对物理实体的属性和关系进行建模，采用资源描述框架对城市物理实体的空间信息、时间信息、属性信息、构成成分、物理状态(实体在某一时刻的物理特征，如水流速度、流向，路面粗糙度等)和实体关系进行描述，便于机器理解和计算，是提供知识化服务和智能分析的基础，是实现城市数字孪生各项应用不可或缺的重要支撑。

　　(4)时空计算

　　时空计算是建立在城市时空数据与时空模型之上的计算服务能力，它包括时空查询、时空分析、时空解析、时空索引等多重计算服务。

　　时空查询综合了时间及多维空间关系的查询，包括距离(长度)查询、面积查询、缓冲区查询等;时空分析是数字化时空环境中对不同类型要素存在的时间与空间关系、趋势、变化之间的计算与分析，从而判断两个及以上要素之间的时空相关性;时空解析是运用时空大数据与智能技术，对时空对象的运行规律和固有特征变化进行动态解译，从而正向反馈虚拟对象;时空索引是隐藏在时空分析、计算和查询的幕后助力，它是对用于描述时空对象的点、线、面、体(网)、时间点、时间段等对象及组合数据结构的存储及检索设计。

　　时空计算将支撑众多城市数字孪生应用场景的重要能力，比如在城市交通方面，对地点的查询、路径的规划、出行方案的优化;在地下管网方面，对管线埋深、走向的掌握，管网拓扑分析、管线碰撞检查等。时空计算实现对海量城市时空大数据的查询、分析和解析，对于充分释放时空大数据的价值，支撑应用场景时间、空间特性挖掘与体现具有重要意义。

　　(5)仿真推演

　　城市数字孪生中仿真推演技术以城市问题为导向，从城市运行中各活动主体行为与要素流动过程着手，充分利用城市运行中的部件物理模型、物联网感知数据、运行历史数据等，完成多维度、多层次、多学科、多物理量、多场景、多概率的仿真推演，以支撑各行业的业务应用和城市管理决策。城市数字孪生仿真推演可以分为模型集成、引擎构建、引擎优化等核心环节。仿真推演立足数据，结合算法，并以空间计算为重要特征。

　　仿真推演基于各类算法，在数字空间中对物理空间进行实时或仿真计算，为城市规划，建设管理提供参考和决策支持。仿真推演是对城市各类业务领域充分理解之后形成的一套行而有效的算法。仿真推演技术实现的第一步是模型算法的集成。一方面，城市数字孪生涉及到众多建模、映射和时空计算模型算法，针对不同的城市运行场景，通过模型集成可以大幅缩短城市应用场景还原时间。另一方面，通过建立城市场景数字学习的模型库，利用图像识别、AI 等手段，城市数字孪生的构建可以快速搭建各种场景。

　　通过引擎构建，将基于现实的城市运行规律构建行业分析算法模型，提前推演出运行结果，其贯穿城市规划、建设、运行的全生命周期。

　　在城市运行中需要持续对构建的仿真引擎进行完善，提高城市场景仿真的能力，使得仿真任务、结果可控，仿真分析评估的结果经得起验证。这要求构建的仿真引擎具备城市空间的可模拟仿真、事件流程的模拟仿真、综合事件的模拟仿真的能力。城市数字孪生仿真模型引擎承载着模型开发和推演的核心，引擎架构应该契合城市数字孪生的结构特点，才能实现最佳的开发和运行效益。仿真引擎要解决快速构模、高效稳定、人机融合、智能嵌入的复杂巨系统问题，引擎架构的优化是基础。只有将复杂的仿真引擎合理分解为“高内聚、低耦合”的结构，针对不同结构特点采用最佳解决方案，才能达成整体优化。

　　(6)可视化

　　可视化是城市数字孪生一系列建设成果的重要表达方式和直观展示窗口，也是实现用户实现物理空间和虚拟空间关联的重要技术手段。城市数字孪生可视化，不是对城市中数字对象的简单呈现，而是根据具体业务场景，从模型处理、场景编辑、可视化渲染、脚本制作和虚实融合等多方面进行全时空、全过程、全交互、全实时的可视化服务，从而构建起一个更加逼真的虚拟空间。

　　可视化渲染是城市数字孪生可视化技术的核心技术之一。高粒度三维渲染、实时动态渲染、基于风格选择的动态渲染及多重渲染特效、视频与三维模型无缝集成的虚实融合等不同类型的渲染能力已经在城市数字孪生中得到应用和尝试。同时，城市数字孪生的特点决定了对实时性要求较高，因此实时渲染就显得尤为必要。通过 AR、VR 等技术进一步融入到虚拟场景中去，实现“虚实一体”，为城市数字孪生提供了一种全新的实时动态的可交互的互动型可视化。城市数字孪生的三维渲染引擎支持对物理世界的精确还原和逼真表现，支持与物理世界的虚实融合互动，因此将游戏引擎的高渲染能力和三维 GIS 引擎对地理信息的支持能力进行结合是满足城市数字孪生可视化需求的发展方向，也是目前行业内已形成共识的前进方向。

　　游戏引擎、三维 GIS 技术、VR/AR/MR 等技术广泛应用，为城市数字孪生可视化带来了多样性的发展，使得可视化从传统的二维、三维静态可视化发展到如今的多技术融合的实时动态全时空可视化。

　　(7)虚实交互

　　虚实交互技术通过融合数字图像处理、计算机图形学、多媒体、混合现实、增强现实等多种技术，以沉浸式、交互式的方式，实现与物理城市中的物、人、事之间的双向互动。满足数字城市与物理城市的资源共享、动态交互、干预控制等需求，虚实交互技术需通过交互服务开放对外交互能力，实现城市数字孪生不同子系统之间的数据交换和共享、与外部系统的对接和联通、与外部设备的交互和控制。在提供传统的门户、接口、第三方服务的基础上，通过提供开发工具以及应用组件的方式，挖掘探索创新的人机交互界面，使物理城市与数字城市空间融合，实现城市三维空间的全息感知与实景的交互操作以及服务调用。实现跨终端、多模态的交互方式，并进一步基于 AR、VR、MR 技术，通过数字沙盘、大屏、环幕、CAVE、DMS 多点触摸、VR 体验等集成展示等多种方式，提供高逼真、多粒度、多维度的沉浸式体验。

　　(8)其他支撑技术

　　除以上关键技术外，城市数字孪生的实现也离不开基础网络、5G、大数据、人工智能、云计算、区块链等重要的共性支撑技术。

　　城市数字孪生基础网络技术能够以业务需求和城市功能为驱动力，提供面向业务协同的网络基础设施，实现网络资源协同智能调度，为城市数字孪生建设提供高效、可靠的网络服务质量保障。尤其是 5G 商用时代的到来，5G 通信技术的高速率、大带宽、低时延优势，在城市数字孪生中发挥着重要作用，5G 技术应用全面支撑了城市数字孪生的实现，使得面向未来的泛在传感连接和数据传输网络走入现实，进一步推动城市累积数据从量变到质变。

　　城市数字孪生基于网络、连接等技术获取来自物理世界的数据，而这些数据通常具备大数据的特征，即数据实时在线、体量巨大、类型多样、处理速度快、应用价值高，这些都需要新型的数据处理方式，来全面激活和释放数据价值。与大数据技术相伴而生的人工智能技术同样是城市数字孪生的重要支撑技术之一，通过机器学习、深度学习实现对城市海量数据的自动分析和规律获取，并根据规律实现对未知数据的预测，赋予城市数字孪生“先知先觉”的能力。

　　由于在构建城市数字孪生的过程中，需要依赖大量的数据计算，因此其对数据可信性、计算基础设施可信性等都提出了很高的要求。区块链技术的去中心化交易机制的优势得以凸显，利用区块链技术的加密学特性，以区块链为基础的“底层链”，保证城市数字孪生中的数据不被篡改，真正实现数据的安全流动共享和城市数字孪生构建的多方参与。