根据城市规划、城市建设道路交通、社区管理、应急安全等不同领域的应用需求，CIM（城市信息模型）基础平台动态接入或建设各类智慧应用场景，在不同业务中保障信息精度一致性与数据时效性，使得城市运营管理更高效。

回顾CIM及CIM+近年来的技术实现路径和应用场景，基于CIM的智慧城市建设及相关应用场景的体系构建已在逐步突破以下瓶颈：

一是通过打通数据来源，打破行业数据壁垒，消除数据孤岛与筒仓效应，避免各行业、各部门治理各自为政。在数据收集过程中，面对跨部门、跨系统、跨平台的数据未设立统一的建设标准，数据清单、数据来源、数据格式、数据交付流程、数据管理规范等基础内容很多是缺失的，这为CIM平台数据治理带来数倍的工作量。同时，城市各数字化业务系统相关基础时空数据（如地理、建筑、管路、道路信息等）存在重复建设情况。通过CIM平台逐步建设统一的数据底层、数据资源目录、数据编码体系以及数据接口和分发机制建设，在数据贯通和避免数据资源遗漏浪费等方面取得了一定程度的成效。

二是强化数据治理综合能力，实现城市时空大数据汇聚并进行数据分类，建立高效便捷的数据汇聚及共享机制。CIM平台建设及应用贯穿城市规、建、管全过程，涉及城管、环保等众多领域，数据内容包括基础时空数据、规划数据、建设数据、运营数据、公共专题数据等，种类繁多、质量参差不齐，数据的汇聚更新机制建立难度大。通过CIM平台建设统一的数据架构体系和治理规范，在数据治理过程中，实现城市级海量数据的承载和处理，对多源BIM数据进行统一的解析与重构。

三是实现数据分布式存储、引擎融合及可视化加载呈现，支撑城市建设管理高效便捷化。CIM平台应用领域跨多个专业及部门，数据应用场景及使用频率高，对平台并发能力及数据资源快速调用能力提出较高要求，需对基础时空数据快速加载及分析技术进行深入研究，实现数据的可视化加载、快速共享。目前市面上的引擎无法实现GIS（地理信息系统）、BIM（建筑信息模型）数据的完美承载，各大院校、企业及研究机构近年来在CIM平台底层引擎研究上，开展了基于多引擎平台研发技术沉淀，二三维模型融合、多源异构数据存储与管理、可视化与空间分析，逐步通过多引擎及“转场”等方式实现对空天、地表、地下及室内外的一体化表达。基于虚幻引擎（UE4）提升城市信息模型的可视化表达就是其中的一个例子。

四是打造开放共享的GIS+BIM城市数字底板，使城市业务数据与数字底板进行挂接关联，基于城市时空大数据库挖掘行业算法，促进城市运营管理智能化。CIM+所涵盖的智能算法经过城市应用场景训练，与人工智能、大数据等技术相结合，提供城市安全防范预警机制、应急问题处理机制、城市运营管理优化机制等，辅助并优化城市管理者的相关决策。

在加速发展的过程中，虽然取得了一些技术性的突破和应用场景的丰富，但行业内仍然有不同的声音。我们要认识到其中存在的问题，逐步去攻克和解决。结合当前行业发展的现状，CIM平台以及CIM+生态体系的持续建设除了要继续加强相关技术瓶颈的突破，未来仍需持续强化以下几种核心能力建设：

一是物联感知操作能力，集成发展新一代感知、网络、算力等数字基础设施，研究建设城市资源标识解析系统，提供城市资源全面AIoT化（人工智能+物联网）的统一规范，通过采集城市IoT数据，反映城市实时运行状态。

二是全要素数字化表达能力和可视化呈现能力，构建城市语义信息模型，打造城市数字底座标准体系，坚持标准引领，建立统一、开放、可操作的数字底座建设标准体系，实现现实世界与数字世界精准映射。

三是数据融合供给能力，打通各专项数据之间的关联，形成有机数据整体，有序治理数据资源，建立数据资源关系，促进数据资源高效开发利用。

四是空间分析计算能力和模拟仿真推演能力，呈现广域范围内万物三维空间精确关系。还有基于城市运行规律构建行业分析算法模型，数字空间提前推演运行效果。

五是虚实融合互动能力和自学习自优化能力，从数字空间观看实体空间情况和控制实体空间设施，通过实体空间设备随时进入孪生城市空间。通过机器学习算法，预警城市发展问题，制定应对措施并持续优化。

六是安全保障能力，CIM建设中涵盖城市建设多方面数据，部分数据涉及保密问题，通过设置不同用户查看权限或引入脱敏脱密机制、分阶段提供不同精度数据等多种手段来保障数据的安全。

数字先行，未来已至。随着“新城建”以及数字化改革不断深入、数字孪生应用场景需求不断深化，可以预见的是，聚焦智慧场景构建，CIM平台将会不断创新破局，引领新型城市建设浪潮，让城市焕发新生机。

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