来源:芯兔兔
在智慧城市建设的背景下,为了更加客观、直观地分析评估、模拟推演和辅助决策城市建设活动,公司结合自身规划业务,探索大数据定量研究、数字孪生可视化等技术手段,在地上空间聚焦城市画像模型的应用、在地下空间聚焦数字孪生技术的拓展,实现在更精细的空间和更连续的时间尺度上感知城市体征、推演城市发展,及时发现问题,为科学决策提供参考。
(资料图片)
基于城市画像与数字孪生的智慧城市信息平台是在建立数据底座的基础上,基于精细化的指标体系与多维度的算法模型,借助数字孪生与城市画像技术实现对地上地下空间的三维可视化展示、空间方案的模拟推演、城市或社区精细化管理、园区社区的智慧运营提供技术支撑。
平台主要是应用于城市的规划、建设、运营管理等领域,在城市或社区的尺度上建立数字底座、监测运行体征、推演规划计划、统筹建设实施等方面提供技术支撑。
一是在数字底座上,建立全要素的数字孪生底座与综合性的体征指标表。针对城市或社区内地上空间的人、地、物、业、产和地下空间的市政管网等要素,基于数字孪生技术建立数字底座进行可视化展示,结合城市画像的运行生命体征指标,实时评估城市或社区运行健康指数。
二是空间规划上,建立了多元化空间算法模型。以数字底座为基础,在数量、空间的角度建立多维度的空间算法模型。地上空间聚焦社区生活圈建设、要素选址、文物保护、低效用地识别等方面从人群活动、空间价值、经济价值等角度更加科学有效的识别短板要素、空间潜力、选址效率等,为多方案比选与模拟推演提供支撑。地下空间聚焦管线综合的设计与实施,从合理性、经济性的角度综合评估和模拟推演道路开挖、智能选线、碰撞分析、成本估算等功能,保证方案的可行性和落地性。
新型基础设施建设成为高质量发展的重要着力点,发展数字经济也已上升为国家重大战略,当前打造智慧城市的政策正密集推出。新基建是数字经济发展的物质基础,而智慧城市是数字经济的重要应用场景,本文将重点探讨智慧城市涉及的领域和产业链基本要素,并展望智慧城市可能的优先落地方向。
云计算服务商是智慧城市在数据存储和处理中必不可少的一环,随着智慧城市应用场景的丰富,数据量正迎来爆发式增长,这也导致数据存储、数据传输、数据处理的需求呈现指数级增长,目前云计算、边缘计算部署与信息通信网络架构优化演进深度融合也在积极推进中。根据中国信通院预测,“十四五”末云计算市场规模将突破1万亿元,22-25年期间复合市场规模将达36.8%。此外,系统集成、运营服务也是智慧城市的重要子领域。智慧城市建设要充分利用原有城市信息化建设成果,并将通信技术、互联网技术等进行融合,此过程中将涉及到大量的系统集成,因此系统集成在智慧城市建设中具有重要意义。系统集成是面向政务、企业及个人实现交付的产业环节,将各个分离的信息、单元、设备、功能集成到相互关联、统一协调的系统中,实现应用的集中、高效、便利。而运营服务是智慧城市建设的后期市场,由于智慧城市覆盖场景扩大、数据量增多,数据处理和信息管理需求扩大,运营服务市场也将逐步延伸。
我们知道智慧城市的本质是将所有的数据都数字化、网络化后通过数据中心进行智能分析判断,再进行相应的控制操作。那么,首先第一步需要做的就是收集环境中所有可能的数据,智能尘埃作为一种微小粒子可以渗透到环境中的每一个角落,从而获取到更多、更细节的数据,从而其智慧城市智能化发展提供支持。
人类已利用智能尘埃来勘测新行星的地形地貌、监控相邻区域或战场,精确计算臭氧波动来进行天气预报,以及监控地球深海的神秘世界。智能尘埃为人类带来了解世界的最佳机会!
看到这里,你也许要问,智能尘埃这么好,我怎么没有听说过?确实,智能尘埃目前的应用场景还是比较有限,主要受两个方面原因地限制,一是智能尘埃的大小还没有达到理想的(微米、纳米)级别,所以现在的智能尘埃只能被称为“智能粒子”。
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