芯耀
与非AI
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随着智慧城市建设从增量建设转向存量优化，如何盘活既有信息化基础设施，已经成为城市数字化转型的重要议题。过去十余年，城市在政务、交通、城管、应急、住建等领域形成了大量业务系统，积累了较为丰富的数据和应用能力，但系统之间相对独立、数据标准不一、空间关联不足等问题也逐渐显现。
在这一背景下，数字孪生城市并不是对传统智慧城市进行简单“再建设”，更不是以三维可视化替换原有系统，而是以统一时空框架重新组织既有数据、系统和感知能力，使分散的数字资源逐步形成与现实城市相对应的数字空间。
2024年，国家发展改革委、国家数据局等部门印发《关于深化智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的指导意见》，明确提出整体性重塑智慧城市技术架构，并鼓励有条件的地方推进城市信息模型、时空大数据、国土空间基础信息、实景三维等基础平台功能整合，为城市数字化转型提供统一时空框架，有序探索数字孪生城市建设。
这为存量智慧城市向数字孪生平台升级提供了清晰方向。
从“系统建设”转向“城市数字空间建设”
传统智慧城市的建设逻辑，大多以业务需求为牵引。交通建设交通平台，城管建设城管平台，应急建设应急平台，各系统在特定时期解决了实际问题，但随着城市治理复杂度不断提高，单一业务系统已经难以覆盖跨部门、跨区域、跨场景的综合治理需求。
因此，存量系统升级的第一原则不是推倒重来，而是保留成熟业务能力，重构系统之间的连接关系。
数字孪生平台更像是一层新的城市数字基础设施：通过统一的数据标准、空间基准和接口体系，将原有业务系统逐步纳入统一框架。成熟系统继续承担专业业务，数字孪生平台则负责空间承载、数据关联、状态映射和跨系统协同。
这种方式既能够保护既有信息化投资，也能够避免重复建设。
从政策趋势看，CIM平台正在由单纯的三维空间数据平台向城市治理数字底座演进。2025—2027年相关行动方案明确提出，将CIM平台作为城市治理数字底座的重要组成部分，强化与其他基础时空平台的功能整合，并深化其在城市更新、防灾减灾、城市体检等领域的应用。
因此，存量系统改造的核心并不是增加一个“大平台”，而是形成统一的城市数字空间。
统一时空底座是升级的关键
数字孪生能否真正发挥作用，首先取决于城市各类数字资源能否在同一空间体系中建立关系。
过去的城市信息化中，GIS、BIM、物联网、视频监控和业务数据库往往各自运行。即使数据实现交换，也未必能够回答“这个数据对应城市中的哪个对象”“这个对象当前处于什么状态”“这个事件会影响周边哪些对象”等问题。
因此，存量系统升级需要从数据治理进一步走向空间关系治理。
一方面，应建立统一的城市空间对象体系，将建筑、道路、桥梁、管线、设备等实体建立唯一、稳定的数字标识；另一方面，应将时间维度纳入空间对象管理，使对象不仅“有位置”，还能够持续记录状态变化。
在此基础上，交通、城管、应急、住建等业务数据才能真正挂接到同一城市空间之中。
住房城乡建设领域相关政策也提出，要汇聚基础地理、建筑物、基础设施等三维数据和城市运行管理数据，搭建城市三维空间数据模型，提高城市规划、建设和治理的信息化水平。
由此可见，数字孪生平台的基础并非“把城市做成三维”，而是建立一套能够承载城市对象、状态和关系的统一时空体系。
视频孪生：补足数字孪生的动态感知能力
如果说GIS、CIM和实景三维解决的是城市空间表达问题，那么视频解决的则是城市运行状态感知问题。
当前城市已经部署了大量摄像机，但传统视频系统主要围绕“看视频、调录像、查事件”展开，视频资源与城市空间模型之间仍然存在一定距离。
这也是视频孪生的重要价值所在。
在产业实践层面，智汇云舟率先提出并研发“视频孪生”技术体系，将视频感知、视频三维重建、空间计算与数字孪生进行融合，使视频不再只是独立的二维画面，而能够进入城市统一空间进行关联、计算和分析。
这一技术路线改变了传统“模型+视频”的简单叠加方式。
在视频孪生体系下，视频中的人、车、设备和事件，可以进一步与道路、建筑、设施等空间对象建立关联。城市管理者关注的不再只是某个摄像头拍到了什么，而是某一空间位置发生了什么、影响了哪些对象以及不同事件之间存在怎样的关系。
因此，视频孪生实际上承担了数字孪生城市的动态感知层，使数字孪生从静态空间表达进一步走向实时状态映射。
从“看得见”走向“理解得了”
数字孪生平台的下一步升级，还需要解决一个更加关键的问题：平台拥有大量数据之后，能否真正理解城市运行规律？
过去的城市数字化更多解决“数据采集”和“状态展示”，而人工智能的发展正在推动城市数字空间从感知、识别走向理解和推理。
智汇云舟围绕这一方向提出空间理解大模型，将空间计算、视频三维重建、空间语义理解、动态态势感知和智能推理等能力结合起来，探索让人工智能从“识别对象”进一步走向“理解空间”。
这一变化具有重要意义。
城市治理面对的往往不是单一目标识别问题，而是复杂的空间关系问题。例如，一辆车辆处于什么位置，与周边道路和建筑是什么关系；某一异常事件发生后，可能影响哪些区域；不同风险因素叠加后，应该采取怎样的处置策略。
这些问题本质上都需要空间关系、时间变化和业务规则共同参与。
因此，数字孪生平台的智能化升级，不应简单理解为增加一个AI算法，而应形成“空间数据—动态感知—语义理解—智能推理”的能力链条。
在这一技术演进过程中，空间智能正在成为连接数字世界与物理世界的重要方向。智汇云舟以视频孪生为技术实践基础，并进一步向空间理解大模型等能力延伸，所探索的正是从数字映射走向空间理解的新阶段。
存量改造应坚持“小步迭代、场景验证”
对于已经完成较大规模信息化建设的城市而言，数字孪生升级不宜追求一次性完成。
更可行的路径是首先开展存量系统和数据资源盘点，明确哪些系统继续保留、哪些能力需要整合、哪些数据需要治理；其次建设统一时空底座，逐步接入GIS、BIM、实景三维、视频和物联网数据；再围绕城市安全、交通治理、应急管理、城市更新等跨部门场景进行验证。
经过场景验证后，再将成熟的数据、算法、模型和接口沉淀为公共能力，逐步扩大数字孪生平台覆盖范围。
这种模式的核心，是把数字孪生建设从“大平台项目”转变为持续演进的城市数字基础设施建设。
从智慧城市走向数字孪生城市，本质上是一场城市数字基础设施和治理方式的重构。
对于存量城市而言，真正需要改变的不是过去建设的系统本身，而是这些系统之间彼此割裂的关系。通过统一时空底座连接既有系统，以CIM承载城市空间，以视频孪生增强动态感知，再以空间智能提升理解和推理能力，原有信息化建设才能从相互独立的“系统集合”逐步转变为具有统一空间认知能力的数字孪生平台。
这也意味着，未来城市数字化建设的重点将逐渐从“建设更多系统”转向“让已有系统形成更强的协同能力”。
从这一趋势看，视频孪生解决的是数字孪生城市如何实时感知现实世界的问题，空间智能进一步解决的是如何理解这个世界的问题。二者与CIM、时空大数据等基础能力融合，将推动数字孪生城市从三维可视化和数据汇聚阶段，逐步进入以空间理解、智能推演和虚实协同为特征的新阶段。
对于正在进行数字化升级的城市而言，这或许比重新建设一个全新的平台更具现实价值：不是抛弃过去，而是让过去积累的系统、数据和感知能力，在新的城市数字空间中重新连接并持续产生价值。
