2023智慧城市數(shù)字孿生應(yīng)用案例

PAGEPAGE100智慧城市數(shù)字孿生應(yīng)用案例2023目錄TOC\o"1-2"\h\u3433智慧城市數(shù)字孿生應(yīng)用案例 723654（一）“回天城市大腦”運(yùn)行指揮中心IOC項(xiàng)目 1118275案例概述 1131488應(yīng)用場景 1219742案例總結(jié) 1928624（二）廣州市城市信息模型（CIM）基礎(chǔ)平臺(tái) 2023754案例概述 2030234應(yīng)用場景 2111045案例總結(jié) 2724765（三）數(shù)字孿生打造“中國V谷”視頻文創(chuàng)新業(yè)態(tài) 319878案例概述 3129567應(yīng)用場景 324374案例總結(jié) 3519073（四）深圳市坪山區(qū)智能社會(huì)治理數(shù)字孿生平臺(tái)及應(yīng) 3632628用 3623414案例概述 368780應(yīng)用場景 376886案例總結(jié) 4128849（五）膠州市農(nóng)村生活污水智慧管控平臺(tái) 4131670案例概述 415097應(yīng)用場景 4217467案例總結(jié) 446771（六）三亞崖州灣科技城數(shù)字孿生（一期）項(xiàng)目 4511379案例概述 456630應(yīng)用場景 46740案例總結(jié) 508408（七）數(shù)字孿生南四湖二級壩一期工程 5213669 52239（八）數(shù)字孿生三河口水庫綜合調(diào)度平臺(tái) 5717774應(yīng)用場景 5831371案例總結(jié) 6111162（九）蘇州工業(yè)園區(qū)奧體大型活動(dòng)安保場景的數(shù)字孿生應(yīng)用實(shí)踐 6224232案例概述 623199應(yīng)用場景 628424案例總結(jié) 6628942（十）中建材新材料瑞昌鄧家山項(xiàng)目 6725325案例概述 671805應(yīng)用場景 682913案例總結(jié) 7221115（十一）地鐵視頻孿生三維可視化管控平臺(tái) 7320062案例概述 7316079應(yīng)用場景 7431264案例總結(jié) 7914194（十二）蘇州市軌道交通數(shù)字孿生警務(wù)指揮作戰(zhàn)平臺(tái) 8012827案例概述 8026865應(yīng)用場景 8021485案例總結(jié) 846315（十三）亞洲杯主體育場（廈門白鷺）智慧建造系統(tǒng) 8523756案例概述 8512044應(yīng)用場景 866995案例總結(jié) 9012442（十四）雄安新區(qū)容東片區(qū)數(shù)字道路智能化項(xiàng)目 916373案例概述 911109應(yīng)用場景 9216126案例總結(jié) 976722（十五）北京地鐵運(yùn)營公司交控線網(wǎng)綜合決策指揮平臺(tái)一期 988232案例概述 9823317應(yīng)用場景 9918792案例總結(jié) 10121070（十六）松山湖功能區(qū)數(shù)字孿生空氣污染源監(jiān)測專題 10126731案例概述 10120057應(yīng)用場景 10213237案例總結(jié) 108一是流程優(yōu)化與業(yè)務(wù)重塑成效顯著?！盎靥斐鞘写竽X”運(yùn)行指IOC二是預(yù)測預(yù)警能力不斷提升。數(shù)字孿生南四湖二級壩一期工程形成防洪“四預(yù)”和工程運(yùn)行管理標(biāo)準(zhǔn)樣板，引領(lǐng)沂沭泗數(shù)字孿生水利工程建設(shè)發(fā)展。三河口水庫綜合調(diào)度平臺(tái)建設(shè)集態(tài)勢感知、監(jiān)測預(yù)警、決策支持、聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)等功能與一體的“數(shù)字孿生水利”，有效實(shí)現(xiàn)水庫預(yù)測預(yù)報(bào)、水庫泄洪預(yù)警、洪水調(diào)度模擬。北京地鐵運(yùn)營公司對不同線路的擁擠度、線路運(yùn)行狀態(tài)、進(jìn)出站客流等信息進(jìn)行模擬仿真推演，提升綜合指揮能力、運(yùn)營服務(wù)水平及應(yīng)急處理能力，事件處理響應(yīng)效率提升30%以上。廈門白鷺）（BuildingInformationBIM）、20CIM+CIM+（本降低30%15%（一）“回天城市大腦”運(yùn)行指揮中心IOC項(xiàng)目案例概述85街道、史各莊街道、龍澤?街道、東小口鎮(zhèn)、天通苑北街道和天通苑南街道，是連接中關(guān)村科學(xué)城、未來科學(xué)城和懷柔科學(xué)城的重要樞紐區(qū)域。龐大的社區(qū)、密集的人口給城市基層治理、社區(qū)管理、交通出行管理帶來了巨大的難題和挑戰(zhàn)。IOC應(yīng)用場景場景1：基于L21級數(shù)字孿生底座推動(dòng)“回天地區(qū)”全景全要素復(fù)現(xiàn)針對城市精細(xì)化管理的業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建數(shù)字孿生城市最重要的是對整個(gè)管理區(qū)域和管理要素進(jìn)行基于三維空間的融合加載展示，完整、精準(zhǔn)定位并真實(shí)反映各類地理要素的空間位置信息和狀態(tài)，為用戶決策研判提供全面、精確的支持和依據(jù)。1L2級室外場景：以三維實(shí)景形式，中等精度表現(xiàn)城市范圍的城市外觀、狀態(tài)，目標(biāo)位置、數(shù)據(jù)分布3公里的數(shù)字孿生場景。IOCL21300圖圖6“回天地區(qū)”L2級數(shù)字孿生底座IOC12345群眾訴求數(shù)據(jù)、網(wǎng)格上報(bào)數(shù)據(jù)、城市部件/場景2：“智”理有數(shù)，城市運(yùn)行數(shù)據(jù)多維度分析研判IOCIOC圖7回天大腦運(yùn)行指揮中心（1）圍繞各個(gè)業(yè)務(wù)場景的態(tài)勢監(jiān)測、分析決策需求，IOC系統(tǒng)綜合數(shù)據(jù)分析駕駛艙和數(shù)字孿生三維空間分析的多維聯(lián)動(dòng)，全面展現(xiàn)回天地區(qū)“數(shù)據(jù)態(tài)勢”，輔助領(lǐng)導(dǎo)掌控實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化態(tài)勢，為管理決策提供科學(xué)依據(jù)。12345（地點(diǎn)）12345個(gè)維度數(shù)據(jù)指標(biāo)梳理建設(shè)及動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)分析，輔助用戶更好的觀測某一指標(biāo)的多維度數(shù)據(jù)態(tài)勢。圖8“回天城市大腦”接訴即辦數(shù)據(jù)分析駕駛艙4IOC10%圖9“回天城市大腦”交通出行數(shù)據(jù)分析駕駛艙場景3：數(shù)字孿生賦能城市治理流程優(yōu)化以往社會(huì)治理領(lǐng)域各條線業(yè)務(wù)平臺(tái)相對獨(dú)立、數(shù)據(jù)分散，社會(huì)治理問題響應(yīng)滯后，聯(lián)動(dòng)處置效率低。IOC發(fā)現(xiàn)預(yù)警信息后可以將信息推送至中屏、區(qū)委辦局指定的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)預(yù)警信息的及時(shí)IOC度指令、智能化指派街道、區(qū)委辦局或相關(guān)網(wǎng)格人員等責(zé)任主體進(jìn)行處置?；谥笓]中心大屏，可對事件處置的工單流轉(zhuǎn)情況進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)測各類事件的接報(bào)情況、響應(yīng)效率、解決率、滿意度等信息，減少了“接報(bào)”到“處置”的中間環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)多源事件智能感知、工單智能分撥、進(jìn)度實(shí)時(shí)跟蹤、事件辦結(jié)監(jiān)管全流程閉環(huán)管理，打破了傳統(tǒng)的自上而下層層調(diào)度的模式，形成精細(xì)化、網(wǎng)格化的調(diào)度管理模式，有效提升城市治理效能，成為觀回天地區(qū)的“觀態(tài)勢”平臺(tái)。IOC直觀呈現(xiàn)準(zhǔn)確完善的圖10“回天城市大腦”城市防汛案例總結(jié)IOC2022711·非9回天地區(qū)作為北京市北部人口密集的超大型居住區(qū)，其社會(huì)治理反映出來的問題，可以作為整個(gè)北京城市運(yùn)行的典型縮影。而回天地區(qū)城市大腦試點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目，作為北京城市大腦在基層治理領(lǐng)域應(yīng)用的前沿探索，賦能用戶進(jìn)行高效、高質(zhì)量基層治理，通過持續(xù)不斷優(yōu)化“回天城市大腦”，最終將融入北京城市大腦體系。（二）廣州市城市信息模型（CIM）基礎(chǔ)平臺(tái)案例概述201832BIM系統(tǒng)進(jìn)行工程建設(shè)（建規(guī)函號BIMBIM報(bào)202181619CIMCIM發(fā)展提供決策支持。目前廣州聚焦新城建任務(wù)，構(gòu)建CIM+應(yīng)用體系，開發(fā)了包括智慧工改、智慧工地、城市更新、橋梁健康、智慧社區(qū)、穗智管、智慧名城等20多個(gè)場景的CIM+應(yīng)用，形成CIM+應(yīng)用生態(tài)。應(yīng)用場景場景1：CIM+智慧工改CIMBIM28580%竣工驗(yàn)收階段，匯集三維建筑模型，推動(dòng)三維建筑模型與工程質(zhì)量驗(yàn)收、測繪驗(yàn)收、消防驗(yàn)收、人防驗(yàn)收等信息掛接，輔助三維數(shù)字化竣工驗(yàn)收備案。圖11CIM+工程項(xiàng)目建設(shè)審批BIM20201012021BIM申報(bào)的項(xiàng)目數(shù)達(dá)到393，參與的建設(shè)單位231家、設(shè)計(jì)單位17321BIMBIM其建筑面積59萬平方米，通過BIM數(shù)字化技術(shù)發(fā)現(xiàn)問題共1733處，減少了不必要的損失。場景2：CIM+智慧工地CIM2000多個(gè)在建CIMCIM在文明施工方面，對揚(yáng)塵，噪聲進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測查，落實(shí)環(huán)保要求。CIM圖12CIM+智慧工地場景3：CIM+城市更新CIM3的數(shù)據(jù)時(shí)間周期由兩個(gè)月縮減至兩周，且作業(yè)成本僅為傳統(tǒng)入戶測量的十分之一，在提高效率的同時(shí)降低項(xiàng)目成本。圖13CIM+城市更新場景4：CIM+橋梁健康CIMCIM圖14CIM+橋梁健康場景5：CIM+智慧社區(qū)基于CIM基礎(chǔ)平臺(tái)的智慧社區(qū)應(yīng)用，整合區(qū)域人、地、物、情、CIMAI圖15CIM+智慧社區(qū)案例總結(jié)6CIM基礎(chǔ)550692410458CIM1284820201012852051BIM43000CIMCIMCIM建設(shè)示范標(biāo)桿，統(tǒng)籌推進(jìn)CIMCIM平臺(tái)建設(shè)工作中發(fā)揮CIMCIMCIM筑風(fēng)貌等城市品質(zhì)化需求提供技術(shù)保障；在建設(shè)施工階段，基于CIMCIM/BIM標(biāo)準(zhǔn)研究與應(yīng)用落地，推動(dòng)新型智慧城市CIMCIMBIM/CIMBIM/CIMBIM3DGIS集成創(chuàng)新基礎(chǔ)上，發(fā)展具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的CIM/BIMCIM標(biāo)準(zhǔn)體系，具備CIMCIMCIMCIM21CIM核心關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)業(yè)，重點(diǎn)發(fā)展CIMCIM+。CIMCIM標(biāo)準(zhǔn)體系，主導(dǎo)編制國內(nèi)第一部CIM平臺(tái)與國家級、省級CIM平臺(tái)的互聯(lián)互通。提出面向智慧城CIMCIM基礎(chǔ)平臺(tái)技術(shù)文件《城市信息模型（CIM）基礎(chǔ)平臺(tái)技術(shù)導(dǎo)則》；編制339CIMCIMBIMCIMCIM基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)提供有力保障，標(biāo)準(zhǔn)成果已納入住建部《城市信息模型（CIM）基礎(chǔ)平CIMCIM數(shù)據(jù)的高效融合、加工、研發(fā)了GIS/BIM/VR-建設(shè)-CIMCIM（三）數(shù)字孿生打造“中國V谷”視頻文創(chuàng)新業(yè)態(tài)案例概述馬欄山（長沙）+有全球競爭力的“中國V?感知端”，通過智能化傳感設(shè)施采集?5G公網(wǎng)、100G5G高效的大容量數(shù)據(jù)傳輸通道，同時(shí)基于?區(qū)“公有云+馬欄山駐地云+5GCIMAI平臺(tái)為核??應(yīng)用場景場景1：園區(qū)數(shù)字孿生智能運(yùn)營管理平臺(tái)以月湖小鎮(zhèn)為試點(diǎn)，對區(qū)域進(jìn)行了數(shù)字孿生三維模型還原，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)一體化的孿生場景建設(shè)。數(shù)據(jù)方面，基于5G網(wǎng)絡(luò)，可通過?區(qū)多維多源多態(tài)的大數(shù)據(jù)支撐整個(gè)平臺(tái)的三維構(gòu)建、動(dòng)態(tài)表達(dá)、仿真模擬和場景應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)融合、交互共生，全方位支撐?區(qū)可持續(xù)運(yùn)營；業(yè)務(wù)方面，通過建立綜合運(yùn)行指標(biāo)體系，從?區(qū)招商、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、安防監(jiān)控、節(jié)能降耗、便捷通行等各方面開展業(yè)務(wù)可視化，一屏打通?區(qū)各項(xiàng)管理工作，讓運(yùn)營管理數(shù)據(jù)在三維的立體空間集中呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)對?區(qū)人、物、事件、安全等重要指標(biāo)細(xì)節(jié)信息的全面查詢和監(jiān)測，以及對?區(qū)全局的把握和資源的綜合調(diào)度。圖16數(shù)字孿生智能運(yùn)營管理平臺(tái)場景2：基于5G確定性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的智慧演播廳5G確定性服務(wù)專網(wǎng)及邊緣計(jì)算，賦能三類視頻生產(chǎn)4K影視內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)字化虛擬拍攝對網(wǎng)絡(luò)的低時(shí)延/移動(dòng)性/穩(wěn)定性/可5GARVRXR技場景3：馬欄山（長沙）視頻產(chǎn)業(yè)園產(chǎn)業(yè)鏈圖譜圖17馬欄山（長沙）視頻產(chǎn)業(yè)?產(chǎn)業(yè)鏈圖譜場景4：手語虛擬數(shù)字人利用5G網(wǎng)絡(luò)、?區(qū)多元計(jì)算能力，千言手語虛擬數(shù)字人能實(shí)時(shí)將中文翻譯成自然流暢的自然手語動(dòng)作，具有高度寫實(shí)外觀、自然的口型表情，是幫助聾人融入社會(huì)的橋梁，目前已在?區(qū)政務(wù)大廳、銀行及郵政網(wǎng)點(diǎn)部署應(yīng)用。圖18手語虛擬數(shù)字人55AIP?400200萬。案例總結(jié)5G6?的??AR/VR+??AIAIAI100倍。IP（四）深圳市坪山區(qū)智能社會(huì)治理數(shù)字孿生平臺(tái)及應(yīng)用案例概述本項(xiàng)目基于坪山智慧城市和數(shù)字政府建設(shè)十四五規(guī)劃，通過完善城市信息模型平臺(tái)和運(yùn)行管理服務(wù)平臺(tái)，打造城市運(yùn)行“一網(wǎng)統(tǒng)管”模式，探索打造智能社會(huì)治理數(shù)字孿生底座，積極建設(shè)數(shù)字孿生城市。N息云平臺(tái)，包括二三維GISAPI16833BIM模景處理、空中全景數(shù)據(jù)生產(chǎn)等；“N應(yīng)用”即迭代開發(fā)的智慧應(yīng)CIM、GIS應(yīng)用場景場景1：基于物聯(lián)感知技術(shù)的城市運(yùn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測IOT1876721841829圖19物聯(lián)視頻場景2：全要素?cái)?shù)字表達(dá)的數(shù)字孿生底座平臺(tái)結(jié)合坪山區(qū)社會(huì)治理的實(shí)際需求，匯聚了建筑單體化數(shù)據(jù)48000個(gè)、BIM數(shù)據(jù)33個(gè)，自建了全區(qū)衛(wèi)星影像22幅，覆蓋全區(qū)16838個(gè)專題圖層，實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化政務(wù)數(shù)據(jù)、物聯(lián)感知數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)的融合，形成坪山區(qū)數(shù)字孿生底座，為“智慧坪山”圖20三維傾斜攝影模型疊加航拍照片場景3：立體化多層級空間數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用平臺(tái)運(yùn)用GISBIMMaxBIM場景4：基于多源數(shù)據(jù)融合的疫情防控應(yīng)用運(yùn)用語義化融合技術(shù)，通過地名地址和房屋編碼匹配的方式，將常住人口、法人企業(yè)、工作場所白名單，重點(diǎn)人員等信息與房屋信息進(jìn)行融合，建立覆蓋全區(qū)的人法房數(shù)據(jù)成果。在疫情防控的流調(diào)工作中，實(shí)現(xiàn)人法房信息快速檢索及統(tǒng)計(jì)分析，包括當(dāng)前區(qū)域或樓棟人員的年齡分布、性別分布、工作人口、居住人口、出租車司機(jī)、黨員數(shù)量等重點(diǎn)人員的統(tǒng)計(jì)，支持將重點(diǎn)人員一鍵導(dǎo)出，作為線下流調(diào)、掃樓核實(shí)、信息比對等工作的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，給領(lǐng)導(dǎo)提供重要輔助決策依據(jù)。運(yùn)用GPS實(shí)融合互動(dòng)。圖21智慧流調(diào)場景5場景6：基于人工智能技術(shù)的違建自動(dòng)識(shí)別應(yīng)用傳統(tǒng)違建的檢查主要通過舉報(bào)或人員巡查方式開展，全區(qū)檢查需要大量的人力和時(shí)間。本項(xiàng)目通過對不同期影像提取的矢量輪廓進(jìn)行疊加，運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖形識(shí)別技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法對無人機(jī)巡查照片進(jìn)行智能檢測，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別疑似違法建筑并預(yù)警提示，幫助監(jiān)管單位高效率完成違建監(jiān)督工作。案例總結(jié)523GB15個(gè)年份223800200717用建設(shè)，服務(wù)調(diào)用量達(dá)5830.63萬次；支持區(qū)級10次疫情防控演練，820（五）膠州市農(nóng)村生活污水智慧管控平臺(tái)案例概述近年來，膠州市深入貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記關(guān)于“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展理念，以打造“秀水鄉(xiāng)村”為目標(biāo)，通過實(shí)施BIM應(yīng)用場景場景1BIM/BIM模型中可直觀1:1真實(shí)還原膠州市污水廠污水處理工藝，可以精確查看從原污圖22污水治理“一張圖”場景2：污水治理指揮可視化調(diào)度指揮可視化調(diào)度結(jié)合GIS、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，對污水運(yùn)輸環(huán)節(jié)進(jìn)行全面跟蹤與調(diào)度。通過查看污水運(yùn)輸車輛的狀態(tài)、實(shí)時(shí)位置及工作規(guī)劃路線，將不同狀態(tài)的車輛用不同顏色區(qū)分，一目了然，并且對有運(yùn)輸需求的村莊、集水池進(jìn)行數(shù)據(jù)展示，跟蹤運(yùn)輸需求的完成狀態(tài)，全面掌握污水運(yùn)輸。在此基礎(chǔ)上，形成污水運(yùn)輸車輛的全生命周期跟蹤，包括車輛狀態(tài)、養(yǎng)護(hù)記錄、維修記錄、運(yùn)行軌跡等。同時(shí)，該場景可看到集水池的位置、當(dāng)前液位及狀態(tài)，達(dá)到液位閾值后，集水池會(huì)產(chǎn)生運(yùn)輸需求的告警，系統(tǒng)進(jìn)行智能調(diào)度。圖23污水治理指揮可視化調(diào)度場景3：污水治理安防態(tài)勢研判BIM圖24污水治理安防態(tài)勢研判案例總結(jié)20219.6298（六）三亞崖州灣科技城數(shù)字孿生（一期）項(xiàng)目案例概述26.1平1212個(gè)先導(dǎo)項(xiàng)目之一。由于三亞崖州灣科技城處于快速建設(shè)期，從科技城的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、建設(shè)到后期的運(yùn)行管理等全生命周期而言，需要通過建立一套標(biāo)準(zhǔn)的管理平臺(tái)對各個(gè)階段業(yè)務(wù)流程進(jìn)行規(guī)范化、智慧化以26.11:1GISAIBIMIoT圖25平臺(tái)架構(gòu)圖應(yīng)用場景場景1：崖州全景全要素?cái)?shù)字化再造利用科技城地理空間數(shù)據(jù)資料，城市規(guī)劃建設(shè)藍(lán)圖，借助信息化手段實(shí)現(xiàn)科技城一磚一瓦、一草一木的虛擬空間還原，實(shí)現(xiàn)科技城同生共長的孿生世界呈現(xiàn)。通過實(shí)時(shí)感知的物聯(lián)數(shù)據(jù)讓孿生科技城有溫度有活力，科技城的運(yùn)營者實(shí)時(shí)掌握今日今時(shí)今刻人、事、物動(dòng)態(tài)。結(jié)合科技城近十年總體規(guī)劃，基于數(shù)字孿生科技城，超前動(dòng)態(tài)搭建科技城未來場景。為城市基建規(guī)劃、項(xiàng)目落位選址、產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局和城市招商引資提供規(guī)劃、模擬、演練底座。圖26全要素還原場景2：創(chuàng)新“工程監(jiān)管”，提升崖州安全圍繞在建工程重點(diǎn)關(guān)注的生產(chǎn)經(jīng)營安全，通過數(shù)據(jù)融合，將“人通過AI2022943715件。圖27在建工程監(jiān)管場景3：創(chuàng)新“AI應(yīng)用”，提升審圖效率BIM21完成9個(gè)項(xiàng)目的試審查，其中4項(xiàng)目未一次性通過圖紙審查，累計(jì)發(fā)現(xiàn)問題20余項(xiàng)。相比專家的人工審圖過程，不但可以減少審圖過程中主觀偏差，并且每個(gè)項(xiàng)目審圖時(shí)間從3-5個(gè)工作日減少到1-2個(gè)工作日，大幅提升了審查的效率和質(zhì)量。圖28BIM規(guī)劃報(bào)建審查審批應(yīng)用場景4：支撐“城市配套設(shè)施”，打造宜居宜住崖州1:1還圖圖29交通配套場景5：加強(qiáng)“數(shù)據(jù)融合”，提升園區(qū)效率該場景通過AI視頻分析能力、圖像識(shí)別、語音識(shí)別等技術(shù)，對?區(qū)內(nèi)人、物等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控與管理，當(dāng)發(fā)生異常情況時(shí)，事件統(tǒng)一匯聚到數(shù)字孿生中呈現(xiàn)，?區(qū)管理人員通過數(shù)字孿生應(yīng)用將事件分派給各事件處理人，處理人能夠在Web端/移動(dòng)端進(jìn)行處置，管理者能實(shí)時(shí)跟蹤處置進(jìn)度和詳情，完成事件的業(yè)務(wù)處置閉環(huán)。無論是巡更管理、后廚管理或?區(qū)管理均敏捷預(yù)警、高效處理，為?區(qū)企業(yè)和員工提供綠色安全的?區(qū)環(huán)境，干凈衛(wèi)生的就餐環(huán)境，高效便捷的物業(yè)服務(wù)。截止本月，累計(jì)預(yù)警事件1.61萬件，主要涉及消防通道侵占、機(jī)動(dòng)車亂停等11類問題。圖30?區(qū)運(yùn)營案例總結(jié)實(shí)現(xiàn)崖州全景全要素的數(shù)字化再造。通過數(shù)字孿生，對轄區(qū)內(nèi)26.11:1、BIM、IoT創(chuàng)新“工程監(jiān)管”，提升崖州安全。基于匯聚的海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建支持知識(shí)推理、概率統(tǒng)計(jì)、深度學(xué)習(xí)等人工智能能力平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨單元的即時(shí)數(shù)據(jù)處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合創(chuàng)新，協(xié)調(diào)各個(gè)系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)支撐各系統(tǒng)有效運(yùn)行，提高在建工程運(yùn)行效率。利用前端攝像機(jī)、傳感器等設(shè)備，對每個(gè)工程內(nèi)的多種安全隱患進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，每一個(gè)設(shè)備相當(dāng)于一雙眼睛，隱患發(fā)現(xiàn)及時(shí)率提升80%以上，節(jié)省人力50%以上。BIMBIM3-51-2個(gè)工作支撐“城市配套設(shè)施”，打造宜居宜住崖州?；趯Τ鞘信涮自O(shè)施的還原，通過數(shù)字孿生對區(qū)域內(nèi)的交通、醫(yī)療、教育、住房進(jìn)行可視化的實(shí)時(shí)監(jiān)管。同時(shí)結(jié)合前端海量數(shù)據(jù)并進(jìn)行自主學(xué)習(xí)及分析，為城市管理人員提供更加有效、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)支撐，輔助城市配套設(shè)施的建設(shè)，提升人民群眾生活質(zhì)量。20%數(shù)字孿生南四湖二級壩一期工程以下簡稱“淮委”）南四湖二級壩水利樞紐作為連接南四湖上下級湖的控制性工程，包含節(jié)制閘、溢流壩、攔湖土壩、泵站、船閘等多類水利工程，具備閘壩運(yùn)行管理的各項(xiàng)功能，在淮河流域眾多水閘工程中具有較強(qiáng)的代表性。且二級壩局現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源較為豐富，基礎(chǔ)較好，因此選擇二級壩樞紐作為先行先試建設(shè)具有較強(qiáng)的代表性和可操作性。本工程著力打造數(shù)字孿生水利工程先行先試標(biāo)桿，形成防洪“四預(yù)”應(yīng)用場景場景1：根據(jù)統(tǒng)籌規(guī)劃、資源整合建設(shè)的數(shù)據(jù)底板本案例搭建南四湖流域L1L2級及閘區(qū)L2+L3（上500mL2級，二級壩樞紐為L3級場景2：基于三維虛擬仿真技術(shù)搭建的可視化模型BIM圖31可視化模型平臺(tái)界面圖場景3：基于AI智能識(shí)別技術(shù)開發(fā)的視頻識(shí)別模型本案例開發(fā)視頻識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)閘區(qū)上下游500m范圍內(nèi)的船只和人員活動(dòng)識(shí)別、漂浮物識(shí)別，對二級壩閘區(qū)范圍內(nèi)各類涉水行為模式進(jìn)行自動(dòng)化學(xué)習(xí)，形成目標(biāo)檢測規(guī)則庫，對常見漂浮物進(jìn)行分類訓(xùn)練，構(gòu)建漂浮物識(shí)別規(guī)則庫。圖32智能識(shí)別應(yīng)用功能界面圖4預(yù)警：將所有的預(yù)報(bào)成果與預(yù)警閾值進(jìn)行對比，如超過預(yù)警閾值，則對南四湖流域重點(diǎn)河道、湖泊、水庫等洪水災(zāi)害或風(fēng)險(xiǎn)對象進(jìn)行水文情勢、工程安全狀況及影響區(qū)域的預(yù)警。預(yù)演：根據(jù)預(yù)警情況，選擇相應(yīng)的水情情勢進(jìn)行分析，并結(jié)合模型進(jìn)行水情推演?；谒乃W(xué)模型計(jì)算結(jié)果，在流域防洪數(shù)字化場景下，對歷史典型洪水事件發(fā)生的關(guān)鍵過程及主要應(yīng)對措施進(jìn)行反演；耦合水文預(yù)報(bào)和水力學(xué)模型結(jié)果，仿真模擬展現(xiàn)數(shù)字流場、河道洪水演進(jìn)及蓄滯洪區(qū)洪水淹沒等洪水過程。預(yù)案：在預(yù)演的基礎(chǔ)上，根據(jù)“預(yù)演”結(jié)果確定的預(yù)案，結(jié)合南四湖流域水利工程運(yùn)行狀況、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展現(xiàn)狀等，分析評估預(yù)演結(jié)果實(shí)施后可能影響的對象、人員、經(jīng)濟(jì)損失等，優(yōu)化完善相關(guān)水工程調(diào)度運(yùn)用，確定優(yōu)化方案。圖33防洪“四預(yù)”應(yīng)用系統(tǒng)界面圖案例總結(jié)90%DEM生成子流域形成山區(qū)產(chǎn)匯流分區(qū)，共劃50542（圣維南方程組53條入湖（二維潛水波方程模擬南四湖湖區(qū)10%220%數(shù)字孿生三河口水庫綜合調(diào)度平臺(tái)N個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景”。一個(gè)數(shù)字孿CIM平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)。CIM平臺(tái)負(fù)責(zé)NN個(gè)景模擬展示的水庫系統(tǒng)，提供多層次、多場景的水庫信息服務(wù)，使多方能以更加全面、動(dòng)態(tài)、直觀的方式對水庫運(yùn)行態(tài)勢進(jìn)行認(rèn)知、設(shè)計(jì)、規(guī)劃和管理。應(yīng)用場景場景1：水庫數(shù)字孿生場景圖34數(shù)字孿生水庫場景2：水利樞紐監(jiān)測AI圖35水利樞紐監(jiān)測場景3：雨水情預(yù)測預(yù)報(bào)場景4：水庫泄洪預(yù)警（或放水）/圖36水庫泄洪預(yù)警場景5：洪水調(diào)度仿真模擬通過防洪形勢分析確定調(diào)度范圍和調(diào)度目標(biāo)，并基于入庫的數(shù)據(jù)開展調(diào)度方案計(jì)算，基于數(shù)字化場景進(jìn)行洪水調(diào)度仿真、洪水演進(jìn)模擬、優(yōu)化調(diào)度方案、下達(dá)調(diào)度指令并反饋?zhàn)鳂I(yè)預(yù)報(bào)，形成洪水調(diào)度產(chǎn)品。圖37洪水調(diào)度仿真模擬案例總結(jié)CIM（九）蘇州工業(yè)園區(qū)奧體大型活動(dòng)安保場景的數(shù)字孿生應(yīng)用實(shí)踐案例概述MapmostAI應(yīng)用場景場景1：場景三維數(shù)字孿生刻畫1:1圖38場景三維數(shù)字孿生刻畫系統(tǒng)圖場景2：安保預(yù)案警力智能點(diǎn)名針對活動(dòng)保障的時(shí)效性和多樣性特征，實(shí)現(xiàn)紙質(zhì)化預(yù)案的系統(tǒng)化管理，重點(diǎn)核實(shí)預(yù)案安保人員到崗情況，結(jié)合融合通信電臺(tái)、語音語義解析、智能識(shí)別技術(shù)，確認(rèn)安保人員到崗情況，快速掌握現(xiàn)場安保人員分布情況和保障區(qū)域，可隨時(shí)調(diào)度現(xiàn)場安保力量。圖39安保預(yù)案警力智能點(diǎn)名系統(tǒng)圖場景3：人員分布聚集自動(dòng)告警圖40人員分布聚集自動(dòng)告警系統(tǒng)圖場景4：異常事件實(shí)時(shí)匯報(bào)監(jiān)測400圖41異常事件告警與詳情系統(tǒng)圖場景5：多部門橫向聯(lián)動(dòng)與調(diào)度通過接入交通管控?cái)?shù)據(jù)、軌道交通等數(shù)據(jù)，打破單一部門保障機(jī)制，通過建立多方協(xié)同管理制度，實(shí)現(xiàn)交警、軌道分局與城市運(yùn)行管理中心之間的多方橫向聯(lián)動(dòng)，可實(shí)現(xiàn)對突發(fā)事態(tài)的全面感知、綜合研判，為警力指揮部署提供科學(xué)的決策依據(jù)，大幅提升安保實(shí)戰(zhàn)能力。圖42多部門協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)支撐案例總結(jié)蘇州工業(yè)?區(qū)奧體數(shù)字孿生安保指揮系統(tǒng)在實(shí)景三維地圖基礎(chǔ)上，從微觀到宏觀，融合展示安保預(yù)案、動(dòng)態(tài)警情預(yù)警信息、交通管控信息、軌道客流相關(guān)信息，同時(shí)融合現(xiàn)場視頻，全方位、立體化在線還原大型活動(dòng)安保管控現(xiàn)場，提升事前部署、事中指揮和事后總結(jié)能力，有效提升科學(xué)決策、應(yīng)急處突水平，通過被動(dòng)無感式方案實(shí)現(xiàn)人群空間態(tài)勢分析，滿足大型賽事的安保需要，為科學(xué)處置提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升大型活動(dòng)態(tài)勢多維全面監(jiān)測能力和安保實(shí)戰(zhàn)效能。（十）中建材新材料瑞昌鄧家山項(xiàng)目案例概述5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算3007（7KM）CAD圖圖43數(shù)字孿生礦山平臺(tái)架構(gòu)應(yīng)用場景場景1：三維實(shí)時(shí)更新還原礦山場景1-3個(gè)月更新一次），提供對場24圖44數(shù)字孿生礦山全景場景2：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)復(fù)雜設(shè)備項(xiàng)目對儲(chǔ)存?zhèn)}庫、推土機(jī)、挖機(jī)、裝載機(jī)、礦卡、喂料機(jī)、廊道運(yùn)輸皮帶、攝像頭機(jī)組、物料流量監(jiān)測、溜井監(jiān)測等關(guān)鍵設(shè)備實(shí)現(xiàn)可視化實(shí)時(shí)還原，支持特種設(shè)備單體化場景與各業(yè)務(wù)系統(tǒng)功能之間的相互聯(lián)動(dòng)，支持設(shè)備單體化資產(chǎn)管理，解決了不同類型設(shè)備模型運(yùn)動(dòng)參數(shù)不同、設(shè)備與設(shè)備之間協(xié)同聯(lián)動(dòng)、設(shè)備與皮帶機(jī)之間協(xié)同聯(lián)動(dòng)、設(shè)備零部件運(yùn)動(dòng)軌跡平滑優(yōu)化等難點(diǎn)問題。同時(shí)，平臺(tái)還實(shí)現(xiàn)了對礦山內(nèi)重點(diǎn)設(shè)備的運(yùn)營狀態(tài)的宏觀及微觀監(jiān)管。圖45礦山皮帶跑偏告警場景3：精細(xì)化開采分析根據(jù)現(xiàn)場勘察礦山地質(zhì)、礦體容量等資料，結(jié)合初設(shè)、勘察數(shù)據(jù)、傾斜攝影數(shù)據(jù)對地質(zhì)進(jìn)行三維建模；在場景中可對礦體進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，多角度查看礦體結(jié)構(gòu)性變化過程，同時(shí)將礦體容量、勘察數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計(jì)劃等各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一呈現(xiàn)，做到開采前的精準(zhǔn)分析。、（HoleCode）Range（num，min，max）（/（）圖46礦山籬笆圖任意剖切場景4：船舶計(jì)劃動(dòng)態(tài)接入模擬開采區(qū)無縫對接開采計(jì)劃、爆破方案數(shù)據(jù)、料堆數(shù)據(jù)、溜井儲(chǔ)量，設(shè)置獨(dú)立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)面板，結(jié)合料堆容量以及爆破形態(tài)進(jìn)行裝載機(jī)、挖機(jī)、卡車等車輛的調(diào)度與分配，實(shí)現(xiàn)無人駕駛與人工駕駛集中調(diào)度。碼頭區(qū)根據(jù)合同訂單數(shù)據(jù)、船舶信息、航行軌跡、錨地時(shí)間、船舶提貨前的條件進(jìn)行泊位與船舶的智能調(diào)度，保障碼頭的高效運(yùn)行。圖47礦山碼頭區(qū)裝卸工作圖48礦山體內(nèi)外運(yùn)輸皮帶透視場景5：綜合態(tài)勢全局總覽智慧礦山綜合態(tài)勢駕駛艙是融合智慧生產(chǎn)、智慧加工、智慧廊道、智慧能源監(jiān)測、智慧安防等駕駛艙模塊重點(diǎn)信息為一體的綜合展示模塊。以便捷交互為基礎(chǔ)目的，能夠做到全局總覽，掌握各子模塊關(guān)鍵信息。界面綜合展示效果與功能兼得，在保證系統(tǒng)綜合性的同時(shí)兼顧高效性。3D圖49礦山全貌透視水晶體案例總結(jié)5G20%35%10%（十一）地鐵視頻孿生三維可視化管控平臺(tái)案例概述17號線、19號線視頻孿生三維可視化管控平臺(tái)以三（3DGIS）360協(xié)同管理提供強(qiáng)有力的支撐。應(yīng)用場景場景1：實(shí)景一張圖基于三維地理信息引擎，構(gòu)建軌道交通視頻孿生底座，對全市范圍內(nèi)軌道交通一網(wǎng)呈現(xiàn)，對每個(gè)站點(diǎn)實(shí)現(xiàn)三維場景掌控。站內(nèi)模型，用于站內(nèi)場景重現(xiàn)，為可視化應(yīng)用做基礎(chǔ)支撐；站外模型，是城市三維地理信息場景重現(xiàn)，用于站內(nèi)突發(fā)事件時(shí)，為站外的應(yīng)急指揮及決策環(huán)境掌控做有效支撐。圖50軌道交通實(shí)景一張圖瀏覽場景2：沉浸式瀏覽通過視頻孿生可視化平臺(tái)，有效解決軌道交通傳統(tǒng)監(jiān)控視頻畫面分散、割裂；基于單個(gè)攝像機(jī)的獨(dú)立視頻畫面，無法反應(yīng)和還原真實(shí)場景信息；監(jiān)控視頻資源較多，無法按需迅速調(diào)閱目標(biāo)瀏覽；監(jiān)控畫面相似度高，位置信息辨認(rèn)困難等問題等現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)。360°圖51實(shí)景視頻融合瀏覽應(yīng)用通過視頻孿生可視化平臺(tái)，有效解決軌道交通傳統(tǒng)監(jiān)控視頻分析及告警數(shù)據(jù)均是基于單個(gè)畫面的獨(dú)立分析和顯示，不能形成宏觀整體觀察，以及告警位置及視頻畫面位置不明確、查看不直觀、處置不及時(shí)等問題。系統(tǒng)支持在地鐵站三維地理信息場景中，對人臉、安檢、客流等監(jiān)測預(yù)警業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，在三維空間立體精準(zhǔn)融合顯示。警情分析主要是通過對警情事件的時(shí)間規(guī)律、空間規(guī)律和案件特征進(jìn)行分析，獲取警情高發(fā)時(shí)間、高發(fā)地點(diǎn)和高發(fā)案別信息，指揮人員不需要再單獨(dú)到每個(gè)子系統(tǒng)上查看相關(guān)信息，所有重要信息都能結(jié)合當(dāng)前全局場景直觀展示，報(bào)警區(qū)域與空間場景統(tǒng)一，及時(shí)精準(zhǔn)定位、掌控和業(yè)務(wù)應(yīng)急指揮，極大提高了工作效率。圖52人臉識(shí)別三維場景精準(zhǔn)定位應(yīng)用通過實(shí)景孿生可視化平臺(tái)，有效解決軌道交通傳統(tǒng)物聯(lián)感知數(shù)據(jù)均是基于圖、表等方式顯示，不能形成場景整體觀察，感知及告警位置不明確，環(huán)境感知差，處置效率低等問題，實(shí)現(xiàn)在地鐵站三維地理信息場景中，對溫度、濕度、氣體等傳感器數(shù)據(jù)，在三維地理信息場景立體精準(zhǔn)融合顯示，感知數(shù)據(jù)及告警區(qū)域與空間場景統(tǒng)一，及時(shí)精準(zhǔn)定位、實(shí)景感知和業(yè)務(wù)可視化掌控。圖53物聯(lián)感知數(shù)據(jù)三維融合應(yīng)用場景3：可視化應(yīng)用地鐵站點(diǎn)三維地理信息場景中，具備警用裝備（如防爆罐、抓捕器、防暴盾牌、滅火器等）部署等警力分配情況三維地鐵站沙盤場景直觀顯示，結(jié)合不同的業(yè)務(wù)，可設(shè)置和保存不同的部署預(yù)案，滿足對不同業(yè)務(wù)需求的警力應(yīng)用。根據(jù)不同的業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)資源部署及資源定位查看，構(gòu)建地鐵站點(diǎn)三維場景指揮沙盤。圖54警用業(yè)務(wù)三維場景可視化指揮調(diào)度在地鐵站點(diǎn)三維地理信息場景中，面向海量的視頻監(jiān)控資源，將每路視頻監(jiān)控探頭的位置進(jìn)行匹配標(biāo)注，并對每路視頻照射范圍進(jìn)行標(biāo)注，視頻監(jiān)控探頭具有分層、分區(qū)、分組等分類顯示管理和檢索查詢定位功能，實(shí)現(xiàn)三維站點(diǎn)場景視角關(guān)聯(lián)，通過多窗口視頻點(diǎn)選方式實(shí)現(xiàn)視頻瀏覽、聯(lián)動(dòng)控制等應(yīng)用。實(shí)現(xiàn)真實(shí)地鐵站三維場景中，從宏觀到具體到局部的一體化直觀精準(zhǔn)掌控，提高日常瀏覽和應(yīng)急調(diào)度能力。圖55宏觀到局部到個(gè)體的視頻監(jiān)控畫面精準(zhǔn)定位掌控案例總結(jié)1719100%1/（十二）蘇州市軌道交通數(shù)字孿生警務(wù)指揮作戰(zhàn)平臺(tái)案例概述1、2、3、4135應(yīng)用場景場景1：全方位的指揮調(diào)度面向蘇州軌道交通公安的建設(shè)要求，創(chuàng)新二三維融合的數(shù)字孿生可視化警務(wù)實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)，系統(tǒng)采用先進(jìn)的3DGIS技術(shù)和空間數(shù)據(jù)庫技術(shù)，建立一個(gè)準(zhǔn)確、高效、全面、規(guī)范的軌交警務(wù)三維指揮作戰(zhàn)系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)管理與空間信息管理融為一體，多層次、多方位直觀顯示相關(guān)數(shù)據(jù)、圖形等信息，提供各種警務(wù)工作元素在空間分布狀況和實(shí)施運(yùn)行狀況，分析其內(nèi)在聯(lián)系，做到資源的合理配置和調(diào)度，提升各系統(tǒng)的可操作性和互動(dòng)性，為操作者提供更加便捷，地上地下一體的三維地圖界面，提高指揮決策水平，建立起快速、高效、一體化的三維警務(wù)管理系統(tǒng)。解決指揮過程中，警力、視頻、車輛、設(shè)備等資源的實(shí)時(shí)獲取問題，解決實(shí)時(shí)信息資源的空間位置融合問題，反應(yīng)軌道交通站點(diǎn)內(nèi)資源空間分布的實(shí)時(shí)情況；解決地上地下警力聯(lián)勤聯(lián)動(dòng)的全空間指揮調(diào)度問題。場景2：蘇州市軌道交通站點(diǎn)三維地圖模塊1234135場景3：安檢機(jī)數(shù)據(jù)可視化模塊安檢數(shù)據(jù)可視化功能旨在三維地圖中展現(xiàn)車站安檢機(jī)實(shí)時(shí)過包視頻數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)等內(nèi)容并進(jìn)行可視化顯示，結(jié)合從安檢系統(tǒng)平臺(tái)接收到的車站安檢報(bào)警數(shù)據(jù)，通過二三維融合地圖可視化分析平臺(tái)在地圖畫面上顯示安檢機(jī)聲光報(bào)警狀態(tài)，并支持視頻聯(lián)動(dòng)、警員4G/5G執(zhí)法記錄儀實(shí)時(shí)回傳數(shù)據(jù)顯示、警員圖標(biāo)高亮顯示功能。圖56安檢機(jī)數(shù)據(jù)可視化場景4：安檢機(jī)預(yù)警與周邊監(jiān)控自動(dòng)觸發(fā)模塊從安檢系統(tǒng)平臺(tái)接收車站安檢報(bào)警情況，自動(dòng)調(diào)閱報(bào)警安檢機(jī)周邊一定范圍內(nèi)關(guān)聯(lián)的監(jiān)控并進(jìn)行高亮預(yù)警，同時(shí)可查看安檢機(jī)報(bào)圖57安檢機(jī)預(yù)警圖場景5：監(jiān)控視頻調(diào)閱模塊監(jiān)控視頻調(diào)閱功能是指在地圖上展示站內(nèi)監(jiān)控?cái)z像頭的位置，并提供站內(nèi)視頻監(jiān)控設(shè)備列表，可以通過點(diǎn)選或框選，調(diào)用一個(gè)或同時(shí)調(diào)用多個(gè)視頻設(shè)備的查看監(jiān)控畫面，在設(shè)備支持的情況下查看歷史視頻。圖58監(jiān)控視頻調(diào)閱圖場景6：人員視頻預(yù)警聯(lián)動(dòng)模塊人員視頻預(yù)警聯(lián)動(dòng)是指系統(tǒng)接收人員視頻預(yù)警或報(bào)警消息后，根據(jù)接收到的報(bào)警信息內(nèi)容，通過地圖展示出當(dāng)前站點(diǎn)相應(yīng)的監(jiān)控?cái)z像頭并自動(dòng)進(jìn)入報(bào)警狀態(tài)，地圖自動(dòng)切換至報(bào)警攝像頭位置，同時(shí)顯示報(bào)警內(nèi)容、攝像頭監(jiān)控視頻內(nèi)容。圖59人員視頻預(yù)警聯(lián)動(dòng)圖場景7：客流預(yù)警可視化分析模塊客流預(yù)警可視化分析功能是指地圖系統(tǒng)將接收到的票務(wù)數(shù)據(jù)、客流數(shù)據(jù)在地圖中進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，地圖能夠查看每個(gè)站點(diǎn)、閘機(jī)的客流數(shù)據(jù)。當(dāng)客流超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)，系統(tǒng)對接收到的客流報(bào)警數(shù)據(jù)在地圖上具體的站點(diǎn)或閘機(jī)入口進(jìn)行預(yù)警可視化提示，反映客流異常情況。場景8：警情數(shù)據(jù)可視化分析模塊警情數(shù)據(jù)可視化分析是指地圖在接收到經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后帶空間坐標(biāo)的警情數(shù)據(jù)的情況下，在地圖界面上顯示警情信息，用戶可以分層查看警情的統(tǒng)計(jì)情況和警情詳情。圖60警情數(shù)據(jù)可視化案例總結(jié)12341352019年129300余名一（十三）亞洲杯主體育場（廈門白鷺）智慧建造系統(tǒng)案例概述中建八局廈門體育場項(xiàng)目I2023-326m350m3.56塌的風(fēng)險(xiǎn)隱患，中建八局采用數(shù)字化平臺(tái)指導(dǎo)鋼結(jié)構(gòu)施工，通過“BIM+CAE+IoT+AI”技術(shù)，通過現(xiàn)場布設(shè)監(jiān)測點(diǎn)位采集結(jié)構(gòu)響應(yīng)BIM模型對預(yù)警應(yīng)用場景場景1：大跨結(jié)構(gòu)施工期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警+BIM根據(jù)設(shè)計(jì)模型，包括各施工階段的施工步驟，導(dǎo)入或建立整體的有限元仿真模型，對局部區(qū)域或整體受力進(jìn)行模擬，輔助施工管理人員對結(jié)構(gòu)施工過程中的實(shí)測結(jié)構(gòu)應(yīng)力和變形情況，與理論計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對比，針對差別較大的位置，進(jìn)行現(xiàn)場問題排查，提升施工過程管理。預(yù)警功能實(shí)現(xiàn)數(shù)字空間與物理空間之間的互操作與雙向互動(dòng)。通過實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)預(yù)警，指導(dǎo)施工管理者在施工期間對結(jié)構(gòu)預(yù)警位置進(jìn)行問題排查和質(zhì)量把控。場景2：大跨鋼結(jié)構(gòu)運(yùn)維期損傷定位在結(jié)構(gòu)運(yùn)維階段，由于結(jié)構(gòu)整體已不再變化，依靠實(shí)測數(shù)據(jù)對仿真模型進(jìn)行校正，通過結(jié)構(gòu)整體數(shù)據(jù)指標(biāo)和局部數(shù)據(jù)指標(biāo)，逐步調(diào)整模型逼近結(jié)構(gòu)真實(shí)狀態(tài)。依托大跨結(jié)構(gòu)施工期已安裝的傳感器，以及結(jié)構(gòu)施工完成后新傳感設(shè)備的安裝。由于場館供電系統(tǒng)施工完成，上部屋面幕墻施工對原有自供電設(shè)備的遮擋，及時(shí)對設(shè)備供電進(jìn)行切換。利用原有線路走線和保護(hù)措施，保障供電線路和數(shù)據(jù)傳輸線路的正常工作。BIM圖61基于數(shù)值仿真損傷定位預(yù)警功能實(shí)現(xiàn)數(shù)字空間與物理空間之間的互操作與雙向互動(dòng)。對于運(yùn)維期的結(jié)構(gòu)物，指導(dǎo)運(yùn)維人員對實(shí)際結(jié)構(gòu)的預(yù)警位置進(jìn)行維護(hù)和檢修。場景3：大跨鋼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化和理論研究通過對結(jié)構(gòu)整體成型后的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和算法開發(fā)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)變形的趨勢預(yù)測，提前感知結(jié)構(gòu)異常情況并準(zhǔn)備相應(yīng)的應(yīng)急處理方案?；跀?shù)據(jù)層面的分析展示，主要包含對比分析、關(guān)聯(lián)分析。對比分析實(shí)現(xiàn)不同監(jiān)測點(diǎn)位的同一數(shù)據(jù)指標(biāo)在相同時(shí)間段內(nèi)的對比，識(shí)別結(jié)構(gòu)不同位置的指標(biāo)變化情況。關(guān)聯(lián)分析主要針對結(jié)構(gòu)同一位置的不同參數(shù)指標(biāo)之間的相互影響關(guān)系，例如溫度變化對結(jié)構(gòu)應(yīng)力水平的影響。圖62數(shù)據(jù)對比分析案例總結(jié)BIMAI90%實(shí)現(xiàn)自95%的交95%80%BIM50%AI（十四）雄安新區(qū)容東片區(qū)數(shù)字道路智能化項(xiàng)目案例概述1537×24×365各//圖63雄安容東片區(qū)數(shù)字孿生道路智能化平臺(tái)總體架構(gòu)應(yīng)用場景場景1：面向數(shù)字道路項(xiàng)目全域全要素場景構(gòu)建15012.7型，提供覆蓋道路全要素的高精度地圖，包括道路標(biāo)志線、道路上設(shè)備設(shè)施等，達(dá)到厘米級精度。圖64雄安容東片區(qū)數(shù)字孿生道路全域全要素場景構(gòu)建場景2：數(shù)字孿生道路智能設(shè)備管理系統(tǒng)可對城市內(nèi)各類設(shè)備資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，構(gòu)建全維度、全資源、全生命周期的、可靈活擴(kuò)建、可自動(dòng)維護(hù)、可便捷操作的資源管理體系，實(shí)現(xiàn)城市集中管理，支持資產(chǎn)盤點(diǎn)、資產(chǎn)可視化等業(yè)務(wù)場景。圖65數(shù)字孿生道路智能設(shè)備管理場景3：基于數(shù)字孿生場景的數(shù)據(jù)融合匯聚管理AI圖66基于數(shù)字孿生場景的數(shù)據(jù)融合匯聚管理場景4：物理世界與孿生空間實(shí)時(shí)映射構(gòu)建智慧路口RSU路側(cè)單元及OBU車載設(shè)備，實(shí)現(xiàn)基于車輛協(xié)同的V2X全息路口將融合感知的目標(biāo)由物理世界映射到數(shù)字世界，支持原始激光點(diǎn)云、視頻的接入和實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，將車輛映射的位置信息、速度信息、航向角信息在孿生模型實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，并基于各類智能算法實(shí)時(shí)預(yù)警并統(tǒng)計(jì)各類事件數(shù)量，在三維空間實(shí)現(xiàn)交通狀態(tài)監(jiān)測、多類型機(jī)動(dòng)車、行人統(tǒng)計(jì)、斷面流量統(tǒng)計(jì)等功能。圖67物理世界與孿生空間實(shí)時(shí)映射構(gòu)建智慧路口場景5：數(shù)字孿生全場景數(shù)字道路智能運(yùn)營中心數(shù)字孿生道路智能運(yùn)營中心，作為數(shù)字道路全場景三維展示和業(yè)務(wù)感知前端綜合中心，綜合數(shù)字道路產(chǎn)生各類信息，面向城市各級管理用戶，以大屏方式提供各類管理功能。在嚴(yán)重交通事故、自然災(zāi)害發(fā)生時(shí)，作為臨時(shí)指揮中心可對道路上各類應(yīng)急事件有序調(diào)度，平時(shí)作為運(yùn)營中心，可對道路交通整體流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。圖68數(shù)字孿生全場景數(shù)字道路智能運(yùn)營中心案例總結(jié)400TB/開發(fā)和利用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營，探索數(shù)字孿生應(yīng)用新手段，數(shù)字道路運(yùn)營新模式。項(xiàng)目建設(shè)采用一機(jī)多用的建設(shè)模式，避免數(shù)字道路路側(cè)設(shè)備多30%（十五）北京地鐵運(yùn)營公司交控線網(wǎng)綜合決策指揮平臺(tái)一期案例概述2012年以來，北京城市軌道交通