数字孪生城市建设存在的主要误区有 三维实景数据量过大、摄影模型缺少语义、更新困难、建模成本高等 。
很多人觉得模型越越精细越好，其实精细是为了解决问题，而不解决问题的精细是多余的。
智能化时代，数字化转型成为社会发展的核心议题之一。要想做优做强信息通信业，为推动经济社会高质量发展提供坚实支撑，加大人工智能、区块链、数字孪生等前沿技术研发力度至关重要。
“80%的数字孪生是没有用的，管用才是第一要义。”
国际欧亚科学院院士、中国城市科学研究会理事会、住建部原副部长仇保兴在WGDC2023第十二届全球地理信息开发者大会上对数字孪生城市及其应用进行了详细阐述。
在仇保兴看来，数字孪生正从局部走向城市场景应用，结合人工智能和大规模生成模型（如ChatGPT），未来数字孪生城市将呈现出广阔的发展前景。
数字孪生诞生于上世纪60年代，最初围绕着小系统展开研究。这一概念的出现使得在小系统的研究、风险测试和改进过程中不再需要实物，而是可以通过模型来捕捉主要的关键点，从而极大地加快了复杂小系统改进和成功的概率。
到2003年，数字孪生系统逐渐扩大，演变成一个更为强大的景象空间模型，进一步增强了信息处理能力。2011年，数字孪生首次应用于城市领域，通过将其从小系统扩展到大系统，真正推动了数字孪生的发展。2014年，数字孪生正式引入国外高等院校，并被美国国防部、NASA、西门子公司广泛接受和应用，成为这些研究机构的重要课程。 2019年，全球著名咨询机构Gartner将数字孪生城市列为当年十大战略科技发展趋势之一 。随着元宇宙的爆发，数字孪生进入了元城市阶段。结合人工智能和大规模生成模型（如ChatGPT），数字孪生城市呈现出广阔的前景。
数字孪生城市的发展历程表明，它具有一个总体框架，该框架是基于城市的实际问题展开的。例如，所有城市问题都需要关注城市的安全运行，解决城市的实际问题。因此，将城市、建设和管理一体化，并提供创新化的服务，成为首次应用的场景。
地理信息服务变得越来越精细、精准、真实和智能化，而人工智能的计算能力也越来越终端化。
这使得城市居民、专家和未来的预测家们感知到的信息叠加在一起。
城市规划与数字孪生城市的相互融合、共同发展以及相互验证，可以满足现代城市产生的越来越多问题的需求。
通过数字仿真和虚拟化的交互，数字孪生城市逐渐变得实用起来，能够解决问题，能够进行预测，并能够提出相应的对策。这也说明，一个有用的东西必然需要在实践场景中得到锻炼和发展。如果我们不认识到这种局限性，就等于没有发展的未来。
数字孪生城市应用在解决城市问题上具有前瞻性和全局性的特点。它通过专题分析、模拟仿真、动态评估、深度学习等多种手段，实现了对城市问题从定性到定量的分析，真正做到了对城市问题的可见、可触及和可解决。
其中，机理模型在数字孪生城市的应用中起着关键作用，各学科领域的机理模型为解决城市问题提供了不可替代的支持。
数字孪生城市的应用场景广泛，包括城市规划建设管理、历史文化街区漫游、应急管理等。它在城市管理中提供数据支持和决策参考，帮助实现城市的精细化管理和问题解决。此外，数字孪生城市在应急管理方面的应用也展现出了强大的潜力，通过虚拟场景和模拟仿真，能够为灾害应对提供指导和支持。
总之，数字孪生城市的应用对于城市管理和问题解决具有广泛的潜力。它可以促进城市的可持续发展，提高城市管理的效率和质量，同时为决策者提供可靠的数据和方案支持。通过数字孪生城市的应用，我们可以实现更好的城市规划、更新、常态管理和应急管理，从而建设更宜居、宜业、宜游的城市环境。
数字孪生城市建设存在的主要误区有 三维实景数据量过大、摄影模型缺少语义、更新困难、建模成本高等 。很多人觉得模型越越精细越好，其实精细是为了解决问题，而不解决问题的精细是多余的。
80%的孪生都是没有用的、多余的，所以在这些问题上一定要记住，管用是第一要义。数字孪生工具仅仅是一个新的工具，它就是一本电子笔记本，谁都可以用，你可以用来打游戏机，可以用来建模，可以用来管理，不要考虑谁管。所有的这些东西都要基于应用，而不是说这个东西好看。
我们一定要在能解决问题的前提下， 追求孪生城市快（实时）、准（准确时空定位）、韧（分布式存储） ，是生成的，这是非常重要的孪生城市的发展方向。
数字孪生城市是多种，而且是无限种数字技术组合融合的复杂系统，它的结构和语义构成与数据和系统的生成相互融合。孪生城市没搞好，根本原因不在缺乏顶层设计，没有人能够对之进行顶层设计，它是无数个应用场景生成的。只 有自 我迭代、不断演化，我们才能最终从问题中间学、从干中学，从而推动中国的数字孪生走在世界前面。
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