2月18日，以“规划有形 智慧无境”为主题的国地云讲堂在广州召开。在“智慧+”专场，长江学者、西南交通大学地球科学与环境工程学院教授朱庆作了题为《从实景三维建模到数字孪生建模》的演讲。本文根据现场录音整理（已经本人审阅）。

实景三维中国建设是“十四五”时期我国测绘行业的重要工作，同时也是面临的前所未有的发展机遇和巨大挑战。

目前的实景三维建模对象偏重于自然实体和人造实体，提供的信息有限，然而生产实践却需要更多信息，尤其是山水林田湖草沙这些关键要素之间缺乏语义关联。测绘行业只提供了分散的、独立的要素信息，没有表达相互之间的耦合关系，特别是面对自然资源的安全、生态、质量和效益等存在的链式影响。

毋庸置疑的是，实景三维是测绘行业的基本任务，应满足从国家到地方多层级管理和建设的需要，不同的管理层级对粒度的要求有所不同。具体有三个基本的衡量指标。

首先是精细化，决定了不同层级做什么；其次是高精度，它的权威性关系到经济、安全等；第三是现势性，满足建设发展的快速变化。

对于实景三维建模而言，并不是把世界完整地搬到计算机里，事无巨细地对所有地理场景要素建模。建模的目的是要让计算机帮助进行分析和计算，这就意味着从现实世界里要有所选择和取舍。即使是数字孪生，也没有要求把一草一木原原本本地复制下来，而是把干扰计算机分析和计算的一些因素剔除，保留最核心的要素。这些模型要能反映事物的本质特征，而把那些在分析计算中并无积极作用的细节和机制隔离出来。

因此，实景三维针对不同管理层级和不同专业的需求，需提供不同粒度不同模态不同尺度的模型。同时，实现标准化才有可能大规模推广。

举两种典型的实景三维模型，一种是农村地区，因为人们的居住比较分散，建筑物没有复杂的房间、楼层等，地下也没有交错的各类管线设施，因此它的单体化、语义化和结构化在逻辑上就很简单。另一种就是城市地区，地上地下室内的公共空间很多，需要将物理边界梳理得很清晰。所以，这两种典型的不同场景，实景三维建模精度不一样，细节程度不一样，现势性更不一样。

面对如何整体、系统地治理所有自然资源要素，研究了新的实景三维的表达模型，不仅要表达看得见的表征数据，更要表达机理模型。例如对于水体，不仅需要关注面积，还需要关注水质等；对于建筑物，不仅需要关注楼层数量、建筑面积，还需要关注它的结构、材料、功能等。这样实体才有真正的意义，否则只是物理单元和空间而已。这样才能承载更多的专业信息，支撑最重要的预测、诊断和决策，否则就是个地图上的参考，价值很有限。

实景三维若要成为领导离不开的决策工具和依据，就需要模型具有更丰富的内涵——自然资源要素相互关系的描述，刻画关键要素之间的语义关联和时空耦合关系。

例如，我们在浙江德清开展数字孪生赋能乡村振兴，针对当地自然风貌、人文景观和生产生活生态的特点，提出“一图承载海量网格信息，一应知晓实时动态”，帮助解决乡村长期以来面临的隐蔽性、危险性和复杂性问题，推动乡村治理，真正帮助村民改善生活，成为美丽和谐乡村。

还有一项很重要的工作就是自然灾害隐患防范。以往我们多属于被动地应急救灾，拘泥于标准化，缺乏针对性和自适应。我们在测绘数据分辨率方面，与发达国家如美国等，还存在较大的差距。达不到相应分辨率，就无法区分河流重要堤防设施和影响流域的关键特征，决策依据就可能存在很大的偏差。同样，高位隐伏灾害隐患点的可靠排查需要更精细的DEM。

我国幅员辽阔，实景三维正在全国大规模推广，但是在不同地区面临的挑战会不一样，因此需要发展更有效的手段，不断推动测绘技术的进步，面对新的需求。

实景三维尚在路上，数字孪生又来了。它与实景三维最大的区别就是不仅针对自然实体与人造实体，还要针对人机物三元空间的其他要素进行建模，反映它们的行为，即实时、动态。

为什么要做数字孪生？它的本质区别在于，知识代表了预测能力和决策能力，而数据只代表了一种表征。数据本身没有意义，只有与实际生产生活结合，而且具备整体性才能产生意义。因此，从数据到信息再到知识，最大的变化是人们决策的需求，只有知识才能进行决策。我们过去忽视了知识的重要性，它取决于整体观和系统观。然而，我们长期习惯于还原论：你做林业，他做水利，我做工程，各自做完了，以为就做好了，结果却发现是彼此间是矛盾的，靠数字孪生这样的理念和方法进行统筹和综合。

从实景三维建模到数字孪生建模，数字化需求升级，实现从数据到信息到知识再到智慧。例如，阿里巴巴提出的“城市大脑”，最早是以治理城市交通拥堵为主要目的，后来发现即使做到极致，城市交通拥堵效率提升10%左右就无法再提高了，因为治理解决交通拥堵是综合的影响因素。所以，阿里巴巴将主要目的由“治堵”改为“治城”。将城市治理好了，交通拥堵自然解决了。这种综合的整体观，就是数字孪生最大的价值。数字孪生带来的变化是促使城市大脑持续升级，从局部最优到全局最优，从部分认知到整体认知，从显性特征到隐性规律的发掘。

数字孪生模型与已有各种数字表示如CAD、BIM和GIS等相比，最大的特点是融合人机物三元空间全生命周期实时数据持续不断的迭代优化。数字孪生模型除了精准映射物联感知获得的表征数据所反映的物理实体特征，还要精准映射其行为规律和相互之间互馈作用的机理，尤其是许多时候由于感知手段局限所能获得的表征数据不够完备、不够精细、不够准确、不够及时，只有同时依靠模型知识进行推断。

数字孪生模型反映了不断迭代的过程。例如隧道施工，需要把多种要素全部提取出来，分析它们之间的关系，这样才能知道需要什么数据、什么技术，以及如何处理，然后才能有效地控制质量、进度、效益。因此，对于城市而言，数字孪生模型是虚与实不断迭代演绎的系统，是规划建设本身的演绎，而实景三维建模则完全不一样。

元宇宙是什么？无论它对社会和行业的发展有多大影响，通过分析它的价值链，我们可以看到，如果元宇宙要真正发挥价值，服务于地球和人类，最核心和最重要的就是空间计算。

空间计算来自于更精细的孪生场景，更精确的孪生场景，更实时、接近于现实的孪生场景。如果抓住这个本质，我们就能知道测绘行业该如何发展。就是需要持续推进，而且在元宇宙里面，人们更需要一种接近于真实的体验。这种体验来自于空间思维，也来自于孪生场景。

从实景三维建模到数字孪生建模，做到全国性的广泛的普及推广和标准化应用，光靠高大上的技术不够，我们需要更有针对性的，而且是多学科交叉融合的智能化、自动化，尤其是低成本技术。

获取数据不是目的，数据要发挥价值，需要多细节层次的实景三维模型数据与物联网传感网实时感知数据的高效利用，需要数据-模型-知识集成处理技术，形成通用的智能，将很多机理模型与人们的知识、经验等融合在一起。