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來源：中國信息通信研究院和中國互聯網協會

　　《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃綱要和2035年遠景目標》明確提出要“探索建設數字孿生城市”。在先后經歷2017-2018年的概念培育期、2019年的技術方案架構期、2020年的應用場景試點期后，數字孿生城市迎來“整體性落地建設”探索期，各地不同程度地推進數字孿生城市規劃建設和行業應用創新實踐。

　　《數字孿生城市應用案例匯編（2021年）》是中國信息通信研究院聯合中國互聯網協會數字孿生技術應用工作委員會以及數字孿生城市生態圈合作伙伴，基于當前全國數字孿生城市實際應用情況，在推出《數字孿生城市應用案例匯編（2021年）》的同時，綜合研究形成的數字孿生城市應用案例報告。

　　歷時半年時間，經過前期征集、組織座談、初期篩選、專家評議等環節，從案例的技術能力、應用場景、應用成效等維度，在近百個案例中遴選出54個應用場景案例并匯編成冊，覆蓋園區（新區）綜合治理、一網統管類、安全應急類、交通物流類、文體旅游類、能源類等場景，以期為國家及地方政府建設數字孿生城市提供有力借鑒。

　　從本次征集的應用案例來看，主要呈現三個特點：

　　一是當前數字孿生城市建設多聚焦于園區或新區小范圍應用場景，天津濱海新區、三亞崖州灣科技城等地區率先突破，顯著改善治理服務智能化水平。

　　二是數字孿生應用場景不斷拓展，數字孿生技術在防洪內澇、城市級減排動態模擬推演、城市更新等領域應用成效初現，廣州白云湖大道、杭州富陽區等精準還原城市場景，實現改造方案模擬仿真。

　　三是低代碼開發模式得到青睞，數字孿生會展、數字孿生景區、數字孿生場館等易復制、可推廣的數字孿生場景逐漸增多。未來，隨著“國家治理體系和治理能力現代化”“一網統管”“數字化改革”“全生命周期管理”“碳達峰碳中和”等政策及理念廣泛推行，數字孿生城市高價值潛力將充分釋放。 　

來源：全國信標委智慧城市標準工作組

　　城市數字孿生通過在數字空間對城市物理空間和社會空間進行全要素表達、全過程呈現、全周期可溯，實現城市全面感知、虛實交互、智能決策、精準控制，推動城市智能化、智慧化發展。

　　當前，城市數字孿生已經發展成為支撐智慧城市的重要技術手段。為做好城市數字孿生標準化工作整體規劃，有序推動相關標準制定與應用實施工作，全國信標委智慧城市標準工作組組建了城市數字孿生專題組，并聯合相關單位編制了《城市數字孿生標準化白皮書（2022版）》。

　　白皮書在系統研究城市數字孿生內涵、典型特征、相關方等基礎上，構建了城市數字孿生技術參考架構，梳理了城市數字孿生關鍵技術和典型應用場景，總結了城市數字孿生發展現狀、發展趨勢、面臨的問題與挑戰及國際國內標準化現狀。在此基礎上，白皮書探索形成了“城市數字孿生標準體系總體框架（1.0版）”，并提出了擬研制標準建議和標準化工作建議。白皮書構建了城市數字孿生標準化路線圖，為后續相關標準研制、應用實施指明了方向。

　　城市數字孿生典型特征

　　全面感知：城市數字孿生以全面感知為前提。城市是一個復雜巨系統，時刻處于發展變化中，必須時刻掌握物理城市的全局發展與精細變化，實現孿生環境下的數字城市與物理城市同步運行。

　　精準映射是構建數字世界并建立數字世界與物理世界緊密關系的過程。

　　智能推演是城市數字孿生具備智慧能力的體現，是實現對物理城市進行科學預測、指導與優化的關鍵。

　　動態可視：指通過將感知的多源數據進行數字化建模和可視化渲染，城市數字孿生提供了全要素、全范圍、全精度真實的渲染效果，實現全空間信息和城市實時運行

　　虛實互動：指物理空間與數字空間的互操作和雙向互動，借助物聯網、圖形/圖像、AR/VR、人機交互等領域技術的協同和融合，實現城市級虛實空間融合、控制與反饋等能力。態勢的動態展示。

　　協同演進是城市數字孿生具有高階智慧能力的體現。城市數字孿生過程中，物理城市與數字城市在城市運行、數據、技術、機制等方面存在長期協同關系，長期相互反饋、相互影響。

車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網、智慧交通部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

數字孿生是一種“實踐先行、概念后成”的新興技術理念，與物聯網、模型構建、仿真分析等成熟技術有非常強的關聯性和延續性。

來源 | 中國移動通信有限公司研究院（轉載請注明來源）

編輯 | 蒲蒲 數字孿生是一種數字化理念和技術手段，它以數據與模型的集成融合為基礎與核心，通過在數字空間實時構建物理對象的精準數字化映射，基于數據整合與分析預測來模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程，最終形成智能決策的優化閉環。其中，面向的物理對象包括實物、行為、過程，構建孿生體涉及到的數據包括實時傳感數據和運行歷史數據，集成的模型涵蓋物理模型、機理模型和流程模型等。

隨著經濟社會數字化轉型的持續推進，數字孿生逐漸成為產業各界關注的熱點技術。數字孿生起源航天軍工領域，近年來持續向智能制造、智慧城市等垂直行業拓展，實現機理描述、異常診斷、風險預測、決策輔助等應用價值，已成為助力企業數字化轉型、促進數字經濟發展的重要抓手。

《數字孿生技術應用白皮書（2021）》聚焦數字孿生關鍵技術和行業應用發展，梳理數字孿生整體發展情況，深入分析技術體系和典型垂直行業應用場景，旨在為產業界在規劃實施數字孿生相關應用時提供參考借鑒，助力數字孿生技術演進和產業發展。

白皮書指出，從政策層面來看，數字孿生成為各國推進經濟社會數字化進程的重要抓手；從行業應用層面來看，數字孿生成為垂直行業數字化轉型的重要使能技術；從企業主體層面來看，數字孿生被納入眾多科技企業戰略大方向，成為數字領域技術和市場競爭主航道；從標準化層面來看，數字孿生標準體系初步建立，關鍵領域標準制修訂進入快車道。

數字孿生具有四個典型的技術特征：

（一）虛實映射。數字孿生技術要求在數字空間構建物理對象的數字化表示，現實世界中的物理對象和數字空間中的孿生體能夠實現雙向映射、數據連接和狀態交互。

（二）實時同步。基于實時傳感等多元數據的獲取，孿生體可全面、精準、動態反映物理對象的狀態變化，包括外觀、性能、位置、異常等。

（三）共生演進。在理想狀態下，數字孿生所實現的映射和同步狀態應覆蓋孿生對象從設計、生產、運營到報廢的全生命周期，孿生體應隨孿生對象生命周期進程而不斷演進更新。

（四）閉環優化。建立孿生體的最終目的，是通過描述物理實體內在機理，分析規律、洞察趨勢，基于分析與仿真對物理世界形成優化指令或策略，實現對物理實體決策優化功能的閉環。

作為發展數字經濟的重要使能技術，數字孿生近年來備受業界關注，技術體系不斷發展，核心技術快速演進，產業生態持續完備，行業應用走深向實，成為促進工業、城市、交通、網絡等垂直行業實現數智化轉型的重要抓手。

但同時也需要注意，數字孿生作為一項新興技術理念，尚處于發展初期，仍存在許多短板問題亟待破解。

一是實施成本高企。數字孿生技術的實現涉及到企業研發、生產、供應鏈、管理等系統的改造，投資大、沉沒成本高。受限于此，目前數字孿生往往僅能成為大企業“錦上添花”的高端技術應用，而難以成為廣大小企業“雪中送炭”的普適技術應用。

二是產業基礎薄弱。數字孿生產業鏈長、分工細致、碎片化程度高，跨領域之間的技術融合性較差、資源整合難，存在IT企業不懂行業機理、OT企業難以報團的突出痛點，亟需產業整合者的出現。

三是商業模式不成熟。不同垂直行業對數字孿生的需求差異大，垂直行業內需求“長尾效應”顯著，解決方案的可復制性不強，導致數字孿生應用多以項目交付型為主，平臺化、模塊化程度較低，不利于高效推廣。

四是技術短板凸顯。在機理建模、仿真分析、數據集成等方面的技術短板制約了數字孿生技術整體的應用深度，同時部分核心技術被國外龍頭企業壟斷，“安可”有潛在風險。

整體上來看，為進一步促進數字孿生技術融合發展，形成產業合力，推廣技術應用，打造賦能千行百業的通用技術底座，業界需要從頂層設計、技術攻關、生態構建和標準化四個層面重點突破。

一是頂層設計層面，在相關部委指導下聯合產業多方智庫力量盡快研究明確數字孿生中長期發展規劃，為技術產業發展指明方向和路徑。同時建立完備的數字孿生評價體系，從建模精度、數據互通性、同步演進性、智能化程度、系統間數據的共享程度等多種維度構建評價指標，牽引數字孿生向高階演進。

二是技術攻關層面，聚焦數字孿生基礎理論及關鍵核心技術，鼓勵產學研聯合研發，在信息建模、機理建模、模型同步、模型融合、智能決策、智能感知和信息安全等方面突破一批技術瓶頸，形成基礎扎實、穩定成熟的技術體系。

三是生態構建層面，數字孿生產業鏈長，技術體系復雜，垂直行業壁壘高筑，需要產業各方協同創新、優勢互補、形成合力，特別是在基礎設施共建、跨領域技術融合、數據共享互認、能力開放互用等方面形成長效協同機制，依托產業聯盟、創新中心等方式加深產業鏈的交流合作與需求對接，構建優勢互補、協同共贏的產業生態。

四是標準化層面，在技術發展初期，盡快完善術語、通用架構等基礎共性標準，形成統一的話語體系和規范性指導框架。在此基礎上，進一步對信息模型、數據集成、平臺等數字孿生核心要素和垂直行業應用模式進行規范統一，力求快速形成覆蓋數字孿生基礎共性、關鍵技術和行業應用的標準體系。

11月3日，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院聯合相關單位共同編寫的《企業數字化轉型白皮書》（2021版）正式對外發布。美林數據作為國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，擁有多年助力企業數字化轉型經驗，受邀擔任參與編制單位，為企業數字化轉型發展提供借鑒。

數字化轉型是企業發展的必經之路 數字化轉型是在業務數據化后利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、5G等新一代信息技術，通過數據整合，通過對組織、業務、市場、產品開發、供應鏈、制造等經濟要素進行全方位變革，實現提升效率、控制風險，提升產品和服務的競爭力，形成物理世界與數字世界并存的局面。 2021年，全球經濟正在呈現出“反彈”“分化”“不確定性”的多種特征。在這個日益變化的時代，企業如何克服復雜、多變的發展環境？數字化轉型無疑是企業發展的必經之路。 白皮書通過對國內外企業數字化轉型理論與實踐的研究與分析，總結了企業數字化轉型的概念與特征，從國有企業、通信行業、金融行業、制造行業、電力行業、新零售行業、高速公路、政府等八大領域的數字化轉型框架，匯總提煉了企業數字化轉型的發展思路與實踐路徑，并提出了數字化轉型的能力評估模型。

白皮書主要包括了6個部分

（1）概述，說明了數字化轉型的定義、內涵、現狀等；

（2）企業數字化轉型理論探索，從不同行業說明了各個行業的數字化轉型能力框架；

（3）企業數字化轉型發展思路，從目標、基本原則、任務和框架方面進行了數字化轉型說明；

（4）企業數字化轉型實施路徑，從戰略方法、驅動要素、能力保障、方法方面說明了實施路徑；

（5）企業數字化轉型能力評估，說明了能力評估模型、等級、方法等。

美林數據多年來一直深耕行業應用，并積極參與大數據領域的標準化建設工作，目前已經完成參編國家、行業、地方標準20余項，并連續四年參編《工業大數據白皮書》《大數據標準化白皮書》。 此次，美林數據參編《企業數字化轉型白皮書》，就是在多年行業應用和標準化建立經驗的基礎上，進一步提供企業數字化轉型的理論指導、理念指引、頂層規劃到落地踐行等有價值的指引。 未來，美林數據將繼續發揮在工業大數據領域的專業優勢，為更多實體經濟提供標準化、專業化的大數據技術解決方案，推動大數據與實體經濟的深度融合，助力實體經濟的數字化轉型！ 注：白皮書發布單位為全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院

7月27日，由中國信息通信研究院、中國通信標準化協會主辦的“2021年可信云大會”在京召開。中國信通院云計算與大數據研究所所長何寶宏在會上正式發布“2021云計算十大關鍵詞”以及對應的重要發展趨勢。

2021云計算十大關鍵詞分別是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、邊緣計算、零信任、優化治理、數字政府、低碳云、企業數字化轉型。

云原生：云計算架構正在以云原生為技術內核加速重構

隨著我國在“新基建”領域的布局加速，云計算迎來全新的發展機遇，萬千企業數字化轉型提速換擋，也對云計算的使用效能提出新的需求。云原生以其獨特的技術特點，很好地契合了云計算發展的本質需求，正在成為驅動云計算“質變”的技術內核。

何寶宏判斷，在未來的一段時間內，以云原生為技術內核重構IT架構將是大勢所趨。

高性能：云端高性能計算驅動數字經濟發展

當前，算力推動云計算、大數據、人工智能及智慧應用從概念落地到現實，我國的數字經濟也逐步向人工智能、智能芯片、物聯網、大數據、云計算等“算力依賴型”產業聚焦。

隨著云計算不斷發展，云上算力從計算資源、網絡資源、存儲資源三個維度不斷豐富增強，云端高性能算力的大規模調度更為便捷、提供的算力形式更加多樣化、運行任務透明、觸達更多的應用。在此優勢下，云端高性能市場逆勢上漲。

混沌工程：為復雜系統穩定性保駕護航

復雜系統的穩定性難以保障正在成為行業發展的痛點，混沌工程的出現和興起，為復雜系統穩定性保駕護航，保證生產環境的分布式系統，在面對失控條件的時候，仍然具備較強的韌性。

目前，混沌工程雖然已經在互聯網、金融、通信、工業等多個行業逐步落地，但仍處于早期探索階段，亟需標準規范推進行業健康發展。中國信通院已經編制了《混沌工程平臺能力要求》《混沌工程成熟度模型》《軟件系統穩定性度量模型》等標準，并展開了混沌工程相關評估工作，同時還將成立混沌工程實驗室。

混合云：成為企業上云主流模式

隨著十四五規劃的進一步明確，混合云已成為未來國內云計算發展的重點之一。而近幾年混合云技術和方案的快速發展，也使其在各個行業的應用不斷深入，已成為企業上云的主流模式。

從市場接受度來看，全球范圍內有82%的用戶已經應用混合云部署模式；從產業供給來看，公有云服務商、私有云廠商、電信運營商、傳統IT服務商、云管理服務商等眾多廠商被混合云的廣闊前景所吸引，紛紛推出了各自的解決方案；從行業應用來看，混合云的落地實踐和應用場景日益豐富。

邊緣計算：呈蓄勢待發之勢

邊緣計算正在呈現出蓄勢待發之勢，產業關注度不斷提高、技術體系日臻成熟、應用場景日益豐富、標準制定不斷演進。

縱觀整個邊緣計算產業生態，芯片設備、云服務商、運營商、軟件與解決方案商、開源組織等企業和組織紛紛推出相關產品和服務，整個生態日益完善。

中國信通院發布的“2021云邊協同十佳案例”顯示，邊緣計算已經在工業、交通等重點領域得到了應用，未來隨著產業生態不斷完善，技術體系快速發展，邊緣計算將在產業和企業數字化轉型扮演重要角色。

零信任：與原生云安全不斷融合

隨著企業上云進程的不斷加快，傳統以邊界為核心的安全防護體系遭遇瓶頸，零信任、原生云安全等理念興起，為企業建設新一代安全體系提供了指引。

當前，云原生與云安全呈加速融合趨勢。一是在運營階段，零信任作為云安全產品不斷原生化，零信任從私有化部署向SaaS服務演進、SD-WAN通過集成零信任，實現安全訪問服務邊緣（SASE），云上零信任實現了安全性能的彈性擴展，能夠應對海量訪問請求，同時微隔離作為零信任關鍵技術，對云內東西向流量進行訪問控制，彌補傳統安全防護機制在云環境應用的不足。二是原生云安全強調從研發階段關注安全，越來越多的企業開始以零信任原則設計應用系統，云服務或云上應用將實現原生零信任，安全能力得到大幅提升。

優化治理：企業上云加速優化治理需求

隨著企業用云程度的加深，企業關注點從開始上云的咨詢、遷移，逐步地轉到上云后的優化，云優化治理體系逐步形成。

云優化治理體系能夠給企業上云策略制定、線路規劃、采用實施、云上優化進行全生命周期的優化提升，讓企業更懂云、更好的用云，為企業數字化轉型提供新的動力。

數字政府：數字技術使能政府治理創新

提高數字政府建設水平是“十四五”規劃的重要篇章，隨著數字政府迎來藍海市場，企業紛紛加速布局。充分發揮云計算等數字技術的使能作用，推動政府治理流程再造和模式優化，不斷提高決策科學性和服務效率是數字政府未來趨勢。

未來，數字政府建設水平和運營效果成熟度，將會成為行業關注重點。

低碳云：企業數字化與節能減碳齊頭并進的技術引擎

隨著數字經濟加速發展，企業數據中心成為能耗大戶，嚴重制約企業和全社會的綠色發展。低碳云能夠提升資源效能，賦能社會節能減碳。

“低碳云”是指利用云計算實現提高計算、存儲、網絡等資源利用率，全面提升全社會資源效能，并將云計算與大數據、人工智能等技術融合，賦能企業和全社會節能減碳的目標。

企業數字化轉型：從宏觀逐漸到微觀落地

企業數字化轉型是國家推動經濟社會發展的重要戰略手段。2017年，政府工作報告首次提出“數字經濟”概念，至今已累計4次被直接寫入政府工作報告。“十四五”規劃中明確提出“以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革”等一系列重要規劃目標，數字化概念，逐漸從宏觀向企業各個環節的微觀數字化落地。

隨著數字經濟發展的深入，企業的數字化轉型正不斷地從宏觀整體，向企業價值鏈中各環節微觀模塊滲透。

來源：時空人工智能賦能數字孿生城市白皮書編委會

日前，《時空AI賦能數字孿生城市白皮書（2021）》（以下簡稱白皮書）正式發布，這是國內外產學研合作共同針對時空AI的首次系統性闡述，并形成了較為完整體系框架，勾勒出未來可能的發展路徑。白皮書由維智科技創始人陶闖博士主編，由同濟大學、北京大學、武漢大學、威斯康辛大學、明尼蘇達大學等高校教授共同編寫，并由中國科學院、中國工程院李德仁院士，中國科學院周成虎院士，中國工程院郭仁忠院士，英國皇家科學院院士Michael Batty等共同指導完成。

人工智能的發展從感知階段進入認知和預知階段。AI的發展已經滲入到多個應用領域。近年來，尤其是全球疫情的爆發讓大家認識到“時空大數據+AI”在科技抗疫防控中產生了巨大的價值。AI技術與地理空間智能、城市空間智能、時空大數據智能、數字孿生城市的發展產生了深度的融合，推動了AI在認知和預知層面的創新與發展。

這些領域無論在理論方面、還是技術創新和應用實踐方面，一個核心的底層創新是基于時空的人工智能：時空人工智能（Spatio-TemporalAI）。隨著城市數字孿生的發展，時空人工智能（ST-AI）開始受到產學研的廣泛重視，白皮書旨在推動AI技術與城市數字孿生的場景結合，通過場景應用推動技術升級，通過技術創新賦能城市數字化轉型。

01、時空人工智能提出背景

時空大數據意味著對一個城市的豐富知識，如果正確使用，可以幫助解決各類城市化發展以及場景賦能挑戰。通過融合基礎地理信息數據資源池（2D、3D），感知物聯網數據資源池（環境感知數據），維度豐富的時空數據資源池（人、車、物、場），構建統一的地理信息數據、時空數據、業務數據的數據治理框架，以及豐富靈活的時空服務體系框架，能夠支撐海量數據和復雜應急應用的高效率對接。

02、時空人工智能：城市數字化轉型的新引擎

時空人工智能（Spatio-TemporalAI）是人工智能領域的新型創新應用技術，旨在以時空為‘索引’對多源異構數據進行時空化治理和融合，并借力知識工程和AI算法進行智能化分析，從而挖掘知識和輔助決策。時空人工智能是上述提出的地理空間智能、城市空間智能和時空大數據智能等的統一表示，包括從時空感知、認知到決策的多項核心技術。其應用生態領域非常廣泛，包括智慧城市、智能交通、智能園區、智能零售、智能地產、智能商業等多個領域。

其首要核心是推進落實城市新型基礎設施之數字孿生底座建設，通過城市數據時空價值釋放與共享、時空動態數據資產構建等，助力實現新型智慧城市自組織、自學習、自預測的智能泛在愿景。

以“賦能、創新、合作、共享”為理念，推動布局構建開放共享、普惠全球的時空人工智能技術和應用平臺。助力智慧城市各個領域的技術成果轉換、應用場景落地、標準研究和制定以及行業生態建設等方面的發展，加快城市數字化轉型和構筑動態數字孿生城市新范式。

03、關鍵技術

時空大數據應用，涉及采集、接入、存儲、管理、分析諸多流程環節，每個流程環節又有眾多技術路線及其實現框架可供選擇。這些技術和框架疊加與融合，即構成了時空大數據技術體系，支撐時空大數據的多類型應用。

（1）數據接入層主要作為數據入口，負責時空大數據的接入與緩存，并供下游系統消費；

（2）數據存儲和管理平臺負責時空大數據的存儲，并組織相應的索引接口，按訪問模式可分為分布式文件系統型和非關系型數據庫型兩類：分布式文件系統型主要用于面向大規模數據量的聚合分析場景，而非關系型數據庫型主要用于各類數據精確查詢；

（3）數據處理與分析平臺除了提供基本查詢訪問接口之外，進一步提供高性能分析方法，根據數據存在形式和應用場景，分為面向批處理的離線數據分析和面向流處理的實時流計算；

（4）應用層則根據需要，直接調用查詢/處理層的訪問接口與計算分析操作，或者通過二次開發來組合相關方法，以支持時空大數據的高階應用。

04、生態應用

城市智能

城市規劃的誕生可回溯至十九世紀英國《內城地區法案》的誕生，其本質上是協調處理人-地關系的關聯。但由于過去一方面無法在掌握城市空間精細化的形態特征與功能構成，一方面無法了解人的行為使用，使得在過去百年中產生重要影響的城市理論多為定性的經驗歸納，城市規劃、城市設計和城市管理基本都依賴于專家的主觀經驗判斷，研究與實驗往往只能在分析的規模與精度中擇一深入。

而海量時空數據和時空人工智能的結合，有望改變“宏觀尺度”與“微觀細節”難以共存的難點。一方面提供兼具大規模與高精度的全景圖像，另一方面在CIM本底的基礎上通過智能化算法學習專家經驗判斷、解析建成環境領域的復雜問題，進而形成城市感知、城市體檢、更新規劃、精細化城市設計與治理的行業閉環，推動行業范式的革新。

交通智能

城市居民是公共交通出行的組成主體，城市居民的出行活動規律是對城市公共交通運行狀況的反映。因此居民出行活動的規律對于深刻理解城市公共交通具有重要的意義。當前，在大數據爆發的時代背景下，各種類型的時空軌跡大數據用于居民出行模式研究，如浮動車運行軌跡數據、交通智能卡刷卡數據等。

地理智能

隨著時空地理大數據的爆發式增長和信息技術的推動，地理空間建模分析方法與人工智能技術具有廣闊的交叉前景。時空人工智能的思想可以很好地顧及地理規律的復雜性、地理信息表達的多樣性以及地理數據的不完備性等關鍵問題，為構建更加智能化的地理空間建模和分析方法提供扎實的理論基礎和技術支撐，輔助人類更好地理解“人類-環境”復雜系統中的各類地理現象。

園區智能

產業規劃是園區發展的基礎所在。需要深入考慮本地經濟水平、資源優勢、配套支撐、產業基礎等多重因素，傳統基于專家經驗指導的方法耗時長且無法保證能對復雜因素進行全局把控和科學分析，以致許多園區無法形成核心競爭力，呈現粗放發展模式。

基于時空人工智能能夠對尚無產業規劃的園區進行產業規劃推薦，對已有產業規劃的園區進行產業補全建議，聚集把優勢傳統特色產業做大做強、做優。結合知識圖譜技術，將多源數據進行圖譜化，利用圖結構表示學習和相似子圖計算，挖掘數據之間潛在的關聯信息，最終服務于上層業務與客戶。

05、時空人工智能賦能數字孿生城市案例

城市時空智能平臺通過構建專業數學模型，全流程、全方位、全角度、全過程的對城市進行解構分析，對城市狀態進行系統量化，模擬城市系統運行，感知城市體征，監測城市活動，預演各種建設效果對城市帶來的影響，從而實現查看-監測-感知-預警-模擬-評估的全流程。

平臺整體上分為數據層、計算層、應用層和決策支持層等四個部分。

城市狀態量化：以規劃大數據庫為基礎，將各類數據空間化，將城市狀態、描述轉化為可視化的規劃指標。

城市體征可視：開展城市生命體征的量化研究，分專項用數據量化城市運行狀態，在視圖中可視，形成城市“儀表盤”。

城市規劃預演：根據規劃設想進行方案實施模擬與仿真預演，形成規劃“預演室”。

城市評估決策：對城市運行狀態進行動態檢測，對照規劃目標評估，為決策提供依據，形成城市仿真決策的智慧“大腦”。

針對不同的用戶群體的使用需求，城市三維智能信息平臺提供了四套視圖，分別面向城市決策者、業務管理者、規劃管理者以及公眾。

06、結語

總體而言，目前時空人工智能技術在促進城市數字孿生的發展中已經開始起到重要作用。時空人工智能的生態應用已涉及城市的智能感知與設計、交通智能管治理、地理智能分析以及園區智能管理等多個領域，在多級、高頻和高精度的時空大數據與人工智能算法的支持下，可以實現精準化、動態性和高效性的智能城市治理，取得了一定的實踐經驗與成效。

為了進一步適應城市發展的科學性、包容性和彈性需求，未來需要加強時空人工智能技術與城市數字孿生城市發展的深度的融合，從動態數據庫高質量建構、智能算法迭代優化以及應用場景多元拓展等方面持續努力。

近日，在全國信息安全標準化技術委員會2021年第一次工作組“會議周”上，由中國移動通信集團有限公司、中國電子技術標準化研究院、中國信息通信研究院等15家企事業單位共同編制的《5G網絡安全標準化白皮書》（以下簡稱：白皮書）正式發布。該白皮書將作為下一步制定5G相關標準的指導性文件，在5G網絡安全保護工作中扮演重要角色。

　　白皮書介紹了5G的概念、關鍵技術和產業發展情況，梳理了國內外政策法規標準現狀，分析了5G在終端安全、IT化網絡設施安全、通信網絡安全、行業應用安全、數據安全、網絡運維安全等方面存在的安全風險和網絡安全標準化需求。

　　此外，白皮書在充分調研國內外5G網絡安全發展情況的基礎上，針對5G典型應用場景和關鍵環節，研究提出5G網絡安全標準框架，給出了標準化工作推進建議，旨在為5G技術安全應用、5G與產業融合安全有序發展提供標準化技術支撐，為規范引導5G網絡安全標準化工作提供參考。

車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是 5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

本文聚焦車聯網支持實現自動駕駛應用，從“協同感知、協同決策、協同控制”等不同環節，重點研究分析網聯需求、典型應用場景、體系架構和核心關鍵技術。在此基礎上，總結提煉網聯自動駕駛發展面臨的挑戰，包括技術融合、基礎設施建設以及商業運營等方面。最終以協同發展總結全文，希望我國能抓住難得的歷史發展機遇，堅持網聯自動駕駛的協同發展路徑，影響形成全球廣泛認同。

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