用作规划工具的数字孪生模型结合了城市环境的空间建模，基于数学描述的电气和机械系统建模以及从IoT设备获得的实时传感器数据。
什么是数字双胞胎？
数字孪生，也叫数字双胞胎，是物理系统的虚拟副本，可用于运行模拟物理事物。数字孪生概念始于制造。当生产线中的飞机发动机或电动机等设备出现问题时，制造商将求助于数字孪生机器以了解情况。
制造商还可以使用数字孪生模型来模拟设备或设备在不同环境中的性能。从此类数字孪生模拟获得的信息可用于设置预防性维护计划或更改产品设计。
数字孪生概念越来越多地扩展到其他应用领域，并且变得越来越复杂。现在，许多实施使用物联网数据、人工智能、建模和分析。使用这些技术，可以执行更逼真的仿真。在某些情况下，数字孪生可以尝试模仿已部署设备的实时状况。
数字双胞胎为智能实时监控提供了独特的优势，尤其是来自传感器和物联网设备的数千个遥测流。通过为所有数据源维护动态背景信息并受益于自动事件关联，数字双胞胎可以在毫秒内跟踪并响应这些遥测流。此外，数字双胞胎为聚合分析提供了基础，可以从数千种设备中识别出几秒钟内的发展趋势，从而检测出模式并增强总体态势感知。
使用数字双胞胎让城市运营现代化
根据全球技术市场咨询公司ABI Research的数据，预计到2025年，城市数字双胞胎部署的安装基础将从现在的少数早期实施增长到500多个。
“数字孪生概念现在正在传播到智慧城市环境中，” ABI Research终端市场副总裁Dominique Bonte说。 “但是，它不会是整个城市的单一数字孪生，而是针对智能建筑、交通基础设施、能源网格和水管理等系统的特定领域数字孪生的聚合和集成。”
建模的好处很多，范围从预防性维护到运营效率和成本节省，改善的居民服务，增强的安全性。它们还可以用于从环境方面改进设计。例如，数字孪生模型可能会尝试使整个社区的太阳能效率最大化。
垂直行业的关键应用包括人员流动和紧急疏散的仿真、洪水风险建模、通过占用跟踪的智能建筑设计和能源管理、道路交通建模和仿真、空气质量监测和预测、绿色基础设施建模和城市循环经济以及网络威胁分析等等。
但是，采用方面的挑战可能会延迟部署。挑战主要与城市范围建模的复杂性以及缺乏支持跨垂直数据交换的标准有关。其他阻碍因素包括对收益和投资回报率的认识不足，与城市政府孤立的组织结构有关的挑战以及对隐私和网络威胁的担忧。
尽管面临挑战，但城市建模和数字孪生提供了协同特性，可以帮助城市朝着更高效地运行智慧城市的方向发展。
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