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The rise of digital twins
数字孪生的兴起
Nature Computational Science 2024年3月最新一期主题为The rise of digital twins。人们对使用数字孪生来加速科学发现并帮助研究人员和利益相关者完成关键决策任务的兴趣和热情日益高涨。各个科学领域（包括但不限于工程、气候科学、医学和社会科学）已经意识到数字孪生的潜力，为无数应用带来价值和创新。然而，在研究界能够实现数字孪生的承诺之前，仍有许多挑战需要解决。本聚焦重点介绍了数字孪生在不同领域开发和使用的最新技术、挑战和机遇，旨在促进计算科学界对这一新兴领域的讨论和合作。
这其中一篇Reviews城市模型以及智慧城市领域的著名学者Michael Batty（伦敦大学学院教授、英国科学院院士、英国皇家科学院院士、伦敦大学学院高级空间分析中心CASA主席，2023年当选为中国科学院外籍院士）：尽管数字孪生最初起源于物理系统的模型，但它们正在迅速应用于城市等社会系统。本观点讨论了数字孪生在城市规划中的开发和使用。
Digital twins in city planning
作者：Michael Batty 迈克尔·巴蒂
自然计算科学 volume4,pages192–199 （2024）
Batty, M. Digital twins in city planning. Nat Comput Sci 4, 192–199 (2024). https://doi.org/10.1038/s43588-024-00606-7
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在这里，我提供了一个关于城市数字孪生的观点，涵盖了广泛的不同类型的应用，从总体经济和行为过程到更具体的基于代理的、细胞和微观模拟。这些应用中的一个关键元素是我们作为科学家、政策制定者和规划者在理解、预测和设计方面与现实城市的互动方式。我注意到了一系列空间模型，从对本地社区的分析模拟到城市和城市系统的大规模系统，并简要描述了城市中地理空间应用所带来的计算挑战。
“数字孪生”这个术语充满了模糊性。大约20年前，它作为一个计算机表示出现，代表了一个通常形式上是物理的现实世界系统。从这个意义上说，一个数字孪生（或简称“孪生”）是一个数字模型，尽管在孪生与其设计要代表的系统的一致性方面存在限制。如果我们将模型定义为一种简化，那么我们总是可以将孪生与连接模型和理论的底层数字抽象联系起来。实际上，数字孪生的隐含思想可以追溯到多年前，尽管关于其实际起源的混淆不少。迈克尔·格里夫斯，他通常被认为是数字孪生概念的最初推广者，他将这样的孪生定义为一个“镜像空间模型”，呼应了大卫·盖勒特纳的“镜像世界”概念。
因此，数字孪生是决定物理系统如何运作的过程的计算机表示，从这个意义上说，它们与原始系统紧密耦合，使得信息能够在系统及其孪生之间双向共享。这种信息共享定义了孪生的关键目的，即作为原始系统的传感器、控制器、监视器、预测器和/或设计者。因此，孪生可以说是保持系统“按部就班”，在其最雄心勃勃的形式中，它可以使系统得到控制或重新设计，以保持其专注于原始目的或将目标定位于实现新的目标和目的。当真实系统是物理系统时，“实体到数字”或“实体到模型”的这种耦合通常是强大且形式化的，但当为社会、经济和组织系统构建孪生时，这种耦合则要弱得多且松散得多，其中真实系统与其孪生之间的信息传递通常是非自动化的，有时甚至是非数字化的。
物理或社会系统的数字孪生
目前有数百种模型应用大致属于数字孪生的范畴，其中大多数是形式和功能主要为物质性的系统的孪生。在这样的背景下，真实系统的物理表示可能基于传统的机电形式，这些系统可能是制造出来的，或者是生物学上自然发展的。物理系统与其数字孪生可能截然不同，尽管真实与数字之间的交互是一个主要要求，但仍然有一种感觉，即真实系统可能包含的功能要比其孪生中包含的多得多。然而，我们对这一概念的迷恋部分在于，真实与数字以多种不同的方式融合的许多可能性，传统的标志性表示继续丰富着对真实的整个建模过程。
到目前为止，我们对数字孪生的隐含定义的问题在于，我们在这里关注的核心系统本质上是社会的，而不是物理形式的。城市只是最表面的形式，是物理的，因为我们对它们的认真理解主要是从人口和活动通过无数城市过程运作的方式，这些过程在结构和行为方面是社会和经济的。尽管它们是实时运作的，这通过无数的运动模式和经济流动表现出来，他们专注于非常短期的变化是“智慧城市”的本质，而大多数城市规划在公共政策中制度化，都与更长期的变化有关。短期和长期的变化都表现为不同类型的经济和社会行为，这些行为总是具有空间和物理痕迹。城市似乎具有很强的可预测性，因为人们以每分钟或更长的时间间隔从事常规活动。然而，当我们检查我们可以预测它们未来形式的程度时，这种可预测性就消失了我们目前对许多社会过程的预测目前并不比两到三天的天气预报好。简言之，尽管人们普遍认为城市很容易解释，但事实并非如此，而且并非完全正确。
气候变化的影响、住房负担能力问题、交通拥堵和高居住密度、空间隔离、剥夺、排斥、移民、老龄化和健康等关键挑战都定义了我们城市面临的无数问题。半个世纪前，里特尔和韦伯将城市问题描述为“邪恶的”：一旦解决的问题变得更加难以解决，当我们试图缓解它们时，问题会变得更糟而不是更好。因此，使用数字孪生似乎根本无法解决城市问题，但这远非如此。事实上，正是在这些政策领域，数字孪生作为模型的需求，甚至可能比它们起源的物理科学领域更需要。这与马克·卡克（Marc Kac）的深刻观点相呼应，即“……模型的主要作用与其说是解释或预测——尽管最终这些是科学的主要功能——不如说是使思维两极分化并提出尖锐的问题。
将人置于循环中
到目前为止，我们的讨论中缺少的一个关键因素是我们作为科学家在开发此类模型中所扮演的角色：是科学家定义了真正的感兴趣系统，并启动了如何将系统建模为双胞胎或双胞胎。在城市规划中，规划师和城市分析师对于操纵我们用来理解真实系统、做出预测和改进设计的双胞胎至关重要。我们还接受单个双胞胎如何成为更广泛的双胞胎生态的一部分，这是一个可以存在于由许多利益相关者组成的多个层面的联盟。从这个意义上说，我们说的是“循环中的人”。这通常是参与和公民参与过程所固有的，这也是众包的基础。与较难科学和工程领域的许多数字孪生不同，从城市规划的角度来看，社会和政策科学涉及现实、非数字、数字和我们自己作为调解人、科学家、设计师、政治家、管理者和许多其他角色，这些角色定义了我们如何进行城市规划，以建设更可持续、更有弹性的城市。
这个增强系统的吸引人的图形是戈登·帕斯克（Gordon Pask）在60多年前绘制的卡通图（图1a）。帕斯克描绘了一个真实系统，基本上是一个他描绘为“黑箱”的城镇交通流模式，其中各种传感器测量其流动动态的一些方面，由意图解释和控制其输出与输入关系的科学家进行监控。这个循环中的人类试图使用一个隐式的“数字”模型来理解系统，在这个模型中他们混合了定性和定量的见解。此外，黑箱显然提供了一个控制、管理和设计未来系统的环境；实际上这个箱子并不是完全黑色的，而是有灰度的阴影。因此，我们可以直接使用我们的人类感官通过非数字形式观察模型（通过图1a中的窗户看），我们也可以使用数字手段感知它，这在连接到系统的传感器网络中有所暗示。用更抽象的术语来说，我们还以图解形式在图1b中展示了模型、孪生和人类的交汇点。
a, 这张图片展示了数字孪生环境的关键组成部分，描绘了一个黑箱——两座产生和吸引交通的塔楼——其工作机制对于围绕机器聚集的科学家群体来说大部分是模糊不清的。科学家们通过连接到箱子的传感器的操作来监控交通流，他们也可以通过窗户观察物理交通。整个环境是隐性的数字和非数字的。b, 我们从几个数字孪生中抽象出真实系统，说明了建模者、科学家和/或政策制定者作为“环中的人类”的角色。图a经许可从参考文献19改编，Radius Books出版。
虽然真实的系统、数字孪生和人为在环路中如图所示。1、这三个要素在双胞胎和利益相关者的更广阔环境中纠缠并多次复制。事实上，我们甚至可以将真实系统本身细化为许多系统或子系统，从而形成一个分析、控制和预测的生态，由数字孪生和许多不同类型的科学（和科学家）组成，将这个复杂的环境形式化。就城市而言，已经作为不同模型存在的这种环境被耦合在一起，并在不同的空间和时间尺度上使用，其中信息和数据在其各个元素之间交换。简而言之，在社会系统中，我们可以定义许多类型的双胞胎，这些双胞胎反映了多种理论观点，每种观点都反映了真实系统的不同特征。在这种情况下，开发了多个孪生体，可能会出现模型层次结构，这些模型需要以丰富我们对不同类型的模拟如何扩展我们控制真实事物的能力的理解的方式进行耦合。这种类型的数字孪生环境代表了不同模型的生态或联盟，这些模型可以以不同的方式耦合和集成，并说明了只能通过多种范式理解的城市等系统的复杂性。为了预测我们所勾勒的数字孪生环境的局限性，我们的模型主要旨在为规划专业人士和决策者之间的对话提供信息，他们沉浸在为更好的城市制定新设计中，从而实现更好的生活质量、更大的弹性和城市可持续性。这反映了 Kac 在上面提到的口头禅，即模型是“使思维两极分化并提出尖锐的问题”。
随着现代科学的兴起，我们对城市的理解只是在工业革命开始时才开始出现的，在许多当代解释中，我们目前对它们如何运作以及我们自己如何构成它们所定义的城市文明的内在组成部分的知识仍然相当原始。然而，我们以最简单的方式抽象其形式的能力可以追溯到史前史、洞穴壁画和简单的标志性模型22刻在粘土板上的第一幅地图上的城市形状，这些地图是在古代苏美尔新石器时代城市出现时产生的。地图和模型不仅用于导航，还用于表示城市生活的组织方式。事实上，非数字的标志性模型仍然主导着城市规划，因为它们为以最直接的方式可视化城市提供了一种基本手段，并且可以很容易地修改它们以找出新建筑和相关基础设施的美学和视觉影响23,24.事实上，中国许多大城镇都在继续建设这样的物理模型，并辅以数字技术，为探索可持续的城市未来提供了环境25.各种数字层可以集成在其中，并且正在迅速出现用于增强公民参与方式的创新方案26.直到大约 50 年前，计算机首次达到图形用户界面成为显示数据的首选媒介的地步，城市模型仍然是非数字化的，从那时起，越来越多的与城市形式和功能方式相关的元素和过程已经体现在数字模型中。
数字或非数字地图以不同的比例体现了城市的关键特征，最简单的是在二维 （2D） 平面中。关于地图是否是模型，或者模型是孪生体存在争议，有些人认为地图永远不可能是孪生体。但是，一旦地图转换为其第三维空间，人们就会更加一致地认为，这可以成为数字孪生。事实上，大多数城市数字孪生的直接和明显示例都是尽可能接近地图的城市形态的三维 （3D） 表示。此外，数字地图及其 3D 等效物也是比例尺决定不同类型城市模型的优秀例子。当我们改变地图或模型的比例时，我们会改变细节，直到比例与真实地形收敛，地图成为真实的东西，至少在概念层面上是这样。从刘易斯·卡罗尔（Lewis Carroll）到豪尔赫·路易斯·博尔赫斯（Jorge Luis Borges），许多评论家都用这个想法来说明开发不同规模的模型所带来的困境27.
在过去的 40 年里，我们代表城市的媒体从非数字到数字，从 2D 到 3D 发展得非常快，3D 数字模型作为应用程序在网络浏览器中广泛使用。大多数标志性的传统 3D 模型仅代表城市的表面几何形状，尽管有人试图在位置（兴趣点）以及社会和经济空间过程的表示方面将社会和经济信息层嵌入此类系统中，但大多数 3D 模型的视觉价值仍然有些肤浅。1984 年，大型 3D 模型由建筑事务所 Skidmore、Owings 和 Merrill 演示28美国最大的 9 个城市，重点是高层建筑的视觉体量和美学影响（图 1）。大约在同一时间，在局部邻域尺度上生成了更简单的桌面版本（图2b）。2一个)29.越来越多的数据可以分层到这些模型上，从而迫使这些模型采用新的方式来表示城市中的地理空间过程。图2c示出了污染表面（PM10;直径为 ≤10 μm） 的粗颗粒分层在伦敦市中心的 3D 表示上30.
城市最流行的数字孪生是 3D 数字模型，它用作包含地理空间数据的框架。答：早期的模型是为非常简单的建筑群建造的，使用桌面软件制作了1978年生成的英国村庄。b，1984 年由 Skidmore、Owings 和 Merrill 为整个中央商务区开发的芝加哥市中心的线框。c，伦敦市中心，如基于GIS的软件所示，该软件使不同的数据层能够链接到3D城市景观。所示图层是反射 PM 的污染表面10颗粒物浓度（红色，高浓度;蓝色，低浓度）。面板 a 经参考许可转载。29，爱思唯尔。
这些模型中的分析功能主要包括构建视域、可达性和相关几何形状的工具，尽管它们与建筑信息模型（BIMs）的融合缓慢，并且它们的概括到城市（城市信息模型，或CIMs）。基于代理的模型开始将交通和其他类型的移动引入这样的3D景观中，但主要限制之一是不同的功能在城市的几何形状上的空间表示方式。然而，以数字形式表示的城市的3D物理框架为构成城市的许多特征和属性的位置提供了一个编目系统，正如我在下面指出的，这类模型仍然是我们许多人认为城市的数字孪生的关键支柱。值得强调的是，尽管用于构建3D模型的3D几何框架对它们的结构至关重要，但在许多情况下，它远远达不到我们对数字孪生的要求，因为许多这样的例子不包含任何定义城市形成和功能的地点和互动过程。从这个意义上说，我们对城市的数字孪生可能有明确的限制，尽管我已经说过关于这种定义的模糊性的一切。
数字孪生可以为城市的许多不同空间特征定义，首先是跨越从最本地的邻里到大都市的一系列规模，然后到超级城市群——定义世界上最大城市聚集体的城市场系统。在时间尺度方面，城市的发展与演变可以跨越许多不同的时间段进行阐述，从精细尺度的分分钟间隔到年、十年、时代和亿万年。我们对城市的理解与为解释城市如何在空间和时间上构建而形成的理论有关，尽管由于识别其适当动态的困难，存在一种将城市描述为处于永恒平衡状态的偏向。
构成城市的元素——社会和经济活动、土地使用、人口和就业集群等——涉及工作、休闲、旅行、健康和社会互动等聚合和离散过程，这些过程对过去一个世纪发展起来的许多相关理论至关重要。这些元素可以组合成各种系统和子系统集，在定量方面可以生成同一物理、空间和社会系统的几种不同类型的数字孪生。实际上，有许多理论以定性而非定量的术语解释城市，因此无法数字化表示，但它们在我们理解和规划城市的形式和功能方面仍然发挥着重要作用。这引入了使用数字孪生的通用主题，并与城市规划中使用多种类型的定性和定量见解的事实相关，包括数字和非数字孪生以及涵盖广泛数学结构和逻辑的各种类型的城市分析。专注于定量表示的应用程序在城市规划中可能不是规则而是例外，就像在许多其他社会经济应用中的数字孪生一样。
最初的城市模型模拟了土地使用和交通的位置，这在20世纪中叶的城市问题中被认为至关重要，特别是就新交通系统的需求而言，具体来说是对高速公路的需求。这些模拟所开发的框架被称为土地使用-交通互动（LUTI）模型。这些模型为一系列更细化的模型提供了基础，这些模型从城市系统的不同部门获取了越来越多的细节，并使它们能够扩展到包含简单的时间动态。关于这些模型有几篇评论文章，其中Rolf Moeckel的文章是最最新和最易访问的。
在这里，我无法详细介绍产生数字孪生体的城市模型及其过程的全部范围——数量太多了，文化和地理背景也太多样化了——但我需要让读者了解孪生体的范围以及它们是由什么组成的。最发达的模型的基础在于它们起源于19世纪出现的区位理论，该理论解释了人口和工业在空间中的位置和原因。这些理论试图解释不同活动之间在空间中的相对竞争，也与牛顿物理学经典思想的应用有关，这些思想体现在引力和势能模型中。这些想法与经济集聚、规模和扩散有关的概念相吻合。它们导致了一系列聚合空间模型，这些模型预测了各种类型人口的位置和相互作用，并产生了相关的模式，这些模式以暗示操纵位置的不同方法描述城市形态，以实现可持续性、公平性、弹性和效率的目标。
这些模型已经以聚合的计量经济学形式发展起来，在基于代理的表示方面，作为细胞发展模式，通过合成微模拟方法，以及通过更具归纳性的方法，涉及数据驱动的城市空间结构模型。网络结构也为整合位置、互动、密度和动态提供了一个框架。目前，这一领域正在通过开发从日益增长的大数据中估计出来的统计模型而得到扩展。有关城市组织的功能的综合体正在被嵌入到这些多变量风格的模型中，其中基于关系如神经网络的因果结构正在被实施。这些类型的模型及其后续发展起源于20世纪50年代和60年代的北美、西欧和澳大拉西亚，但在过去三十年里它们在亚太地区和南美广泛传播。然而，不同类型的模型大量涌现，很少会聚于特定形式，世界上有些地区，特别是全球南方，它们的开发远远落后。但是，只要这些模型是数字孪生——我们这里的偏见是，它们是这种工具更广泛组合的一部分——那么这正说明了数字工具如何大规模增长并扩展，以包含不同理论但属于同一系统的广泛阵列。
正如我之前讨论的，城市模型主要依赖于其空间结构和几何形态的配置方式，这主要是因为人们普遍认为，为了提高城市的生活质量和可持续性，城市规划涉及操纵它们的物理形态。这一主导范式与相关的焦点并行，这些焦点不一定是空间的，但它们是非空间的和与空间无关的，然而通过社会和经济行为过程与空间和物理形态有着内在联系。我已经注意到，数字表示是如何在计算机图形学的支持下出现的，首先是二维计算机制图，然后是与计算机辅助设计相关的三维数字模型，并且最近还有卫星遥感技术的发展。这些发展与分析的规模直接相关，其中这些数字模型有潜力几乎无限地扩展到更细的粒度和定义城市形态的点分布。从这个意义上说，空间尺度如何产生大量城市位置，在计算上持续存在挑战。此外，一旦表示从点和线转变为多边形和体积，这些物理部分之间潜在的相互作用在所需的处理能力和内存方面呈指数级增长。
虽然二维和三维表示提供了城市系统定义的各种特征或属性的位置——人口普查区、区域、地块、点、网格、建筑物等，并且这些可以扩展到包括时间维度，但是大多数关注于表示城市物理特征的理论和模型在其意义上相对简单。这就是为什么这样的地理信息对于大众来说在视觉上相对容易理解，但是一旦我们深入研究这些表示，就会有许多更复杂的过程定义了城市如何在空间和时间上运作，这些过程并不容易立即理解。现在存在许多简单模型，但大多数仅用于纯粹的可视化，尽管有些模型如“虚拟新加坡”正在开发中，包含与土地开发、公用事业、水系统等相关的许多技术功能。然而，最佳开发的模型将城市过程表述为人流、商品、想法、信息等在不同地点之间的流动，这种流量通常难以观察和提取，很多仍然对直接观察不可见。这些过程决定了城市变化的局部动态，通常使用市场经济学来解释，其中流量大小取决于资源的分配方式。这些反映在住房市场的清算方式、工资率的确定、税收的征收等方面，以及通过社会互动，其中“谁和什么”相互关联也影响了不同城市位置发生的事情。目前这种建模的前沿涉及模拟整个个体代理人群的越来越精细的规模，其中土地利用交通相互作用（LUTI）模型正在与基于代理的交通和住房市场模型如MATSIM、UrbanSim、SimMobility及相关结构合并，这些结构纳入了城市变化的短期和长期动态。这种建模得到了更广泛的空间分析功能的支持，有时被称为模型或本身就是数字孪生，它们描述和解释了城市揭示的统计景观。这些工具和方法有助于组织和澄清构建数字孪生所必须的数据。
使用社会物理学和位置理论对城市运作方式至关重要的互动类型，如图3所示。这不是单个城市的数字孪生，而是英国所有城市的数字孪生：它包括所有由城市发展定义的定居点，在这里我们展示了不同地点的就业如何产生交互（流动）和可达性（潜力），例如基于通勤和其他许多流动模式及活动地点。这些模型部分基于物理系统的类比，以及我上面提到的社会引力，与人们如何对不同距离起点的活动做出反应有关。这样的流动发生方式依赖于机械和数字过程，涉及的成本直接关联到当前面临的能源、气候变化和实现净零排放的挑战。有许多这样的模型通常以计量经济学术语表述，揭示了我们如何使城市更可持续和宜居，这些模型可以从总体人口规模发展到个体代理，如家庭。
a，使数字孪生用户能够探索和可视化数据的标准界面。a，b，计算英国每个地方与就业的相对接近程度的可访问性界面 （a） 和放大大伦敦地区，该触摸屏设备之一也用于显示和运行模型 （b）。c，可视化平均旅行量及其从每个空间区域到所有其他空间区域的主要方向，使用英国各地的工作旅程提供就业活动移动的图像。用户可以通过运行 http://quant.casa.ucl.ac.uk/ 的基本模型来创建所有这些。
我提到的许多模型都是静态的，它们被塑造成一个无时无刻不在反映城市在时间横截面上空间结构的状态，但现在慢慢出现了各种更注重城市随时间发展实际演变过程的模型，这些模型反映了复杂性理论中的思想，其中动态可以是丰富且不可预测的。基于代理的模型在精细的空间尺度上，将代理建模为个体和家庭，本质上是基于局部决策构建的动态模型，例如离散选择理论和微观模拟。通过定义使用细胞自动机结构的发展中的连续变化，也可以模拟更宏观的动态，这包括出生、死亡、迁移和再生。这些可以与更精细的基于代理的模型以及基于社会物理学中的引力定律的更宏观的人口、就业和可达性动态联系起来。
这一模型组合是现在通知这门科学发展的更广泛复杂性理论领域的一部分。城市自下而上发展的概念已经重新激活了系统方法，该方法最初阐述了城市是如何被结构化和形成的，就好像它们是从上到下制造的一样。城市发展类似于生物系统的想法开始取代城市与机器之间的类比，大约在同一时间构建了第一个计算机模型，并且只有在过去的二十年中，这些模型才开始接受进化动力学、规模变化和非线性增长。这些发展正在进一步扭转数字孪生的概念，因为真实系统与其孪生之间的联系本身正在成为进化过程的一部分，其中真实系统随着孪生本身的改变而改变，它们之间的关系也在改变，加强或减弱。从这个意义上说，城市的数字孪生本身变得更像真实的城市，因为它们组成的数字元素更深入地嵌入在推动真实城市系统动态的过程中。
在构建城市孪生体时，存在明显的计算挑战，这些挑战主要与孪生体能够表示的过程类型以及构建模型的规模有关。在空间和流动性方面表示人类行为数据很难识别和收集。通常，此类数据使用了不充分的代替数据，例如来自社交媒体的数据，并且此类数据集中的偏见以及隐私和机密性问题很多。此外，不断增加的新数据量与当代城市的日益复杂性密切相关，这不断考验着我们理解城市系统和城市生活的能力。就寻求更精细的空间表达所需的计算资源而言，最简单的模型所需的计算机时间和内存的增加通常是线性的，但大多数城市模型还包含位置之间的交互，导致处理时间和内存存储呈指数级增长。
标准的土地使用-交通模型构成了图3中所示的数字孪生的基础——该模型正在为英国构建——它基于位置和规模之间的互动或流动，与位置数量的平方有关。这个模型基于8,436个区域或位置，即使是在最快的地方硬件上运行的最简化版本的模型，也能生成大约7100万次出行（或互动），运行时间大约为20秒。当这个模型扩大约5倍时，潜在的出行次数可能增加到17亿4100万次，随着区域数量增加到41,729个（包括全国覆盖的普查单位数量），模型的规模大约增加了25倍。计算机时间也相应地增加。只有随着基于GPU芯片的新硬件的出现，才使得考虑使这样的孪生变得可操作成为可能，即便如此，所需的数据规模之大仍然难以获取和管理，更不用说在分析意义和完整性方面吸收这些数据了。这些问题仍然是挑战性的。由于计算机时间和数据随着规模的超线性增长，单一模型运行所需的总时间很快就会变得令人望而却步，超出了可用的计算机资源。这自50多年前城市数字孪生诞生以来就一直是构建过程中的主要问题，而且随着我们继续增加模型的细节，这种情况似乎没有停止的迹象。
迄今为止，大多数城市模型尚未尝试阐明三阶相互作用，即相互作用之间存在相互作用。这以最简单的方式反映在任何两个位置之间的运动中，这些运动产生从初始交互中分离出来的运动，例如反映在多模式旅行模式中的运动。经济互动自发产生的经济活动之间的类似联系导致了类似的相关性和复杂性。为了模拟这种有序效应，需要新的城市模型理论形式。随着这些类型的模型以越来越精细的比例构建，他们开始接近基于智能体的模型，其中仍标记为地块（或区域）的单元合并到与个人相关的位置。从这个意义上说，空间表示从一组固定的物理资产的位置转变为倾向于具有自己动态的个体的位置。目前这样的发展很少，但该领域正在迅速朝着这个方向发展。目前，大多数城市模型没有明确处理动力学，但那些处理动力学的模型倾向于将动力学添加为线性过程（在时间上），这只会以累加形式扩展模型。时间段之间的交互作用是时间上向前的简单线性链接，但到目前为止，还没有处理不同时间间隔之间 n阶交互作用的模型。然而，来自远程卫星的实时传感有可能为我们提供物理土地利用和城市数据的更新，这些数据可能会被纳入数字孪生中，从而在一定程度上了解城市在日常频率周期中的物理变化。这也将大大增加数据量，随之而来的计算限制，再次确定可能的建模规模。这越来越有可能，但真正的挑战是将这些代表性与社会和经济过程联系起来，而社会和经济过程是城市空间变化的最终驱动力。
可视化是数字孪生的基本特征，其中空间表示是理解决定城市结构的过程和动态的关键。现在有相当多的资源可以可视化大数据、模型结构和模型预测，这些资源都与数字孪生相关，但在理解大数据并将其纳入城市模型的最合适方式方面仍然存在挑战。我在上面已经指出了为我们的国家数字孪生，即QUANT模型开发的框架或平台（图3）。像这样的数字孪生的新发展取决于我们如何定义和构建数据，以及我们表示空间行为的方式。随着我们的模型变得越来越详细（由于我们的数据越来越大），以及我们对模型要求的规模越来越大，这导致了更好的模型，但面对日益增加的复杂性时，进展缓慢。用于理解城市和为规划提供明智预测的数字孪生意味着将理论与实践联系起来的新方法，而组织孪生生态的平台的出现为解决未来城市在可持续性和生活质量方面的关键问题提供了新的挑战。从社交媒体中提取大数据和移动交互留下的痕迹的发展，以及通过人工智能自动化模型设计的新方法，可能会在未来十年丰富城市规划的数字孪生理念。然而，由于与这些数据和理论相关的准确度水平较低，实现所有这些问题的挑战仍然令人望而却步。
我已经暗示过，除非真实系统在理论上与其更广泛的环境隔绝开来，否则数字孪生无法成为完美的模拟器。尤其是当没有主导的理论范式来解释所讨论的系统时，以及存在多种模型可以用来构建对所讨论系统的全面理解时，情况更是如此。这并不否定数字孪生的理念，但实际上，这类挑战使得这种方法变得更加重要。城市计算机模型已经存在了70年，其中一些最早的模型是为20世纪50年代中期的底特律和芝加哥构建的，但它们的表现一直参差不齐。随着新技术不断发明，城市变得越来越复杂，尽管我们的模型试图反映这一点，它们的预测能力始终是有限的。一旦我们开始模拟那些人类行为对其结构和动态至关重要的系统，它们的固有可预测性就变得可疑。如果我们处理的是不可预测的系统，是否应该构建数字模型的问题总是与城市规划师简·雅各布斯关于“城市是一种什么样的系统”的说法紧密相关。但是，数字孪生对于如何设计更可持续、高效、公平和有韧性的城市的辩论来说，变得更加必不可少。
我在这里没有空间来列举和评估数字孪生在城市规划中的许多不同应用，但我可以指引读者到不同的应用领域去评估孪生的适用性。大约50年前，Douglass Lee 对最初的模型进行了严厉的批评，他指出早期的努力受到了数据质量差、计算能力有限和应用组织混乱的困扰。随着大数据和计算速度的发展，这些问题中的许多已经得到或正在得到解决，在智能城市中对非常短期变化的关注现在与长期城市规划并存。但理论问题仍然存在。因此，在这一领域，我们需要将数字孪生的理念适应到那些固有不可预测的环境中。一旦我们向这种不确定性敞开大门，数字孪生的概念——大多数经典物理过程的孪生都源于此——就开始改变，因为我们进入了一个总是需要不止一个孪生的世界，没有任何单一的孪生可以被认为是最好的。
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原文始发于微信公众号（城市数据派）：【自然子刊最新发表】Michael Batty：城市规划中的数字孪生丨城市数据派
规划问道
