基于CIM的智慧城市建设的关键技术主要包含城市各领域模型的深度融合、多源异构数据的采集和传输、海量数据的分析与处理、高性能计算四个方面。

城市各领域模型的深度融合

利用CIM技术，建立城市虚拟数据模型，仍需要与城市运行其他领域模型进行深度集成融合。各信息模型融合的深度会制约智慧城市仿真应用的能力。从现状看，多领域建模均存在一定的技术瓶颈，尤其涉及模型的时空维度，以及不同模型的耦合范围，对数据维度和传感器精度的要求都是亟待解决的问题。

多源异构数据采集和传输

多源异构的大数据是整个智慧城市系统的数据基础，需要高精度传感器进行数据采集和高效稳定的传输。只有及时、准确地收集城市的各类数据，才能够较为真实地复原城市运行状态。传感器采集的精度、安全可靠性以及数据传输的稳定性仍需要进一步提升。

海量数据的分析与处理

城市运行产生的海量数据为智慧城市系统分析提供了大量样本数据，通过数据分析实现对城市运行状况的判别、状态回溯、应急预案的仿真等，将为智慧城市系统设计优化提供支撑。海量数据存储和管理均需要较大的服务器空间，目前，多数构建以私有云为核心的数据中心，通过分布式服务器和冗余存储，进一步优化数据架构、存储方式和检索方法，以便及时获得可靠的数据。

高性能计算

智慧城市建设发展建立在新一代信息技术能力之上，信息的处理和运算能力直接制约智慧城市系统的功效发挥。CIM与物理实体城市的实时映射，对系统计算资源和性能的要求很高。综合考虑现阶段信息技术和计算机发展水平，强制提升运算性能，难度较大且不经济。因此，目前通常采用分布式计算的云平台，配合高性能的计算系统，来提高运算效能。

智慧城市是面向城市全域的，具有精准映射、模拟仿真、虚拟交互、智能干预等特点，它与BIM/CIM技术仿真模拟、可视化预警、协同作业等优势相结合，将更有利于推动智慧城市建设。基于CIM的智慧城市研究方向主要包括全息感知体系、城市大脑和零碳园区三个方面。

全息感知体系

通过遍布城市的感知设备，多维度采集各类传感信息，利用泛在网络接入环境，结合智能云计算，实现各类感知数据云端存储、分析与计算能力。该研究与物联网发展密不可分，除了在实现技术、覆盖范围、建设方式等方面仍需完善外，打破各类传感信息数据的割裂与孤立现状，才能进一步发挥全息感知体系的价值。

城市大脑

以杭州城市大脑为例，将智慧城市理念应用在城市交通管理中，有效应对道路交通分散、随机性和不确定性强等问题。城市大脑汇总各方道路信息数据和出行者信息，再融合人工智能、云计算等处理分析数据，预测当前交通运输状况并给出最优的交通预案。基于CIM的虚拟空间，结合交通信息数据和高精度地图，构建实时性、可模拟预测、可控制物理实体的智慧交通体系，将是未来研究的新方向。

零碳园区

作为智慧城市的重要实践之一，智慧园区建设已经在园区规划、建设、运营、安防和业务管理等方面取得一定的成效，辅助园区管理降本提效。随着“双碳”战略的推进，零碳园区的概念随之产生。在园区级CIM的基础上，通过传感实时采集碳排放相关数据，结合人工智能模拟，预测碳排放和能效监控等，早日实现园区的“双碳”目标。

发展趋势

现阶段，基于CIM的智慧城市建设仍面临诸多挑战。智慧城市建设需要海量数据作为支撑，收集和处理相关数据信息需要持续投入人力和时间；数据权属分割，运营实施难度大，系统应用难以及时获得充足、准确的数据信息；海量数据的存储和处理需要大量的运算资源，软硬件环境的配套成本随之大增。目前，智慧城市建设以政府为主导，其系统难以“自平衡”，盈利前景不明晰；智慧城市越复杂，其系统越脆弱，一旦遇到紧急突发状况，失能的风险会大大提高；冗余建设受制于经济性，往往难以发挥功效。

2022年3月，住房和城乡建设部印发《关于全面加快建设城市运营管理服务平台的通知》，要求建设住建领域统一大平台，加快本领域各项管理业务“一网统管”。一网统管已成为城市治理、提质增效的主要手段，结合智慧城市以人为本的特征，一网统管将更加注重实用实效。同年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进以县城为重要载体的城镇化建设的意见》，进一步明确智慧服务平台向县域下沉的趋势，推动县域地区智慧城市建设；同年7月，住房和城乡建设部、国家发改委发布《“十四五”全国城市基础设施建设规划》，要求开展城市基础设施智能化建设行动，持续推进城市基础设施高质量发展。可以预见，智慧城市将在精细治理、平台运营、“新基建”、数据价值和技术应用上出现新变化。

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