郭興海，龐曉靜，鄒俊燕，隋澤昱，黃崇軒，彭新潮（北京電信規(guī)劃設計院有限公司，北京 100080）

0 引言

智慧城市建設正處在如火如荼的爆發(fā)增長期，城市數字孿生作為智慧城市建設的先決條件［1］，面臨著城市建筑物類型繁多、體量宏巨、管理流程基礎信息錯漏缺失，數字孿生城市建設成本不斷提升，效率低下、周期漫長、更新困難，城市數字孿生過程更多的依賴于人工處理，質量和標準難以把握，各專業(yè)協(xié)同管理難等諸多難題。本文基于業(yè)內AI+建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）融合的建筑快速建模AutoML算法技術平臺，探索研究其在智慧城市領域的多場景應用及延伸應用。

1 應用研究背景

在智慧城市建設過程中，基于BIM 的智慧城市建筑數字孿生技術主要有3種。

第1 種方式利用三維軟件正向建模，如美國歐克特公司的Revit、英國奔特力工程軟件有限公司的Microstation、Bentley Bridge 系列產品、法國達索CATIA 系統(tǒng)等，國內有廣聯(lián)達BIM、品茗BIM、魯班HIBIM 等產品。

第2 種方式通過儀器設備參照點云數據逆向建模，主要設備包括三維激光掃描儀與無人機2 種。其中三維激光掃描主流設備包括瑞士徠卡、美國天寶、日本拓普康、德國Z+F 等，三維激光掃描設備如圖1 所示。三維激光掃描形成的點云數據處理軟件包括芬蘭TerraSolid Oy 公司基于Microstation 平臺開發(fā)的TerraSolid 平臺、美國天寶公司的Realworks、徠卡公司的Cyclone、奔特力公司的Pointtools、Orbit Mobile Mapping 等，國內科研院所和公司開發(fā)的工具軟件包括武漢天擎的LiDAR Suite、西安煤航的LiDAR-DP、北京數字綠土的LiDAR 360，三維激光掃描點云模型數據如圖2 所示。無人機廠商主要包括大疆創(chuàng)新科技、美嘉欣、億航智能、零度智控、華科爾等，傾斜攝影無人機設備如圖3 所示。傾斜攝影建模軟件包括Acute3D 公司 的Smart 3D ContextCapture、瑞 士Pix4D 公 司 的Pix4Dmapper、AGISOFT 公司的Photoscan、德國INPHO公司的inpho等，無人機傾斜攝影成果如圖4所示。

圖1 三維激光掃描設備

圖2 三維激光掃描點云模型數據

圖3 傾斜攝影無人機設備

圖4 無人機傾斜攝影成果

第3種方式利用圖像或者視頻來進行建筑逆向建模，目前國際上微軟公司、Autodesk 公司、斯坦福大學和麻省理工學院等機構在基于圖像的三維形體快速重建方面有良好的研究成果，但是僅僅是實驗室研究成果，還無法實現商用。其中加拿大公司FOTO3D 等對基于圖像的三維重建系統(tǒng)進行了市場推廣，但是需要大量的手工交互，對照片的拍攝環(huán)境和拍攝精度有相當高的要求。在國內，該技術仍處于學術研究階段，北京大學、清華大學、中科院自動化所、北京航空航天大學、香港理工大學等科研院校正在開展前沿研究，僅有Autodesk 123D Catch、北科光大3DCloud 平臺等極少市場化產品。

本文主要研究方向為基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術，屬于上述3類方法中第1類和第3類方法的結合，研究目的在于快速推進基于AI+BIM 的快速建模技術實踐，縮短智慧城市建設數字化周期，提高城市建筑物數字化效率和模型數據質量，降低建模成本和難度。國內目前主要研究方包括騰訊、阿里、萬科、中交集團等，該技術尚處在發(fā)展完善階段，相關算法模型和流程尚處于商業(yè)機密，典型產品如阿里云全息空間BIM、萬科VBIM 等。通過機器自動學習、深度學習、大數據訓練等一系列過程，深度結合BIM 全專業(yè)類型軟件，逐漸發(fā)展成為全專業(yè)、功能全面的城市數字孿生能力開放共享平臺，實現智慧城市全場景全領域自動化高精度建模的宏偉目標。

2 基于AI+BIM的快速建模技術原理和步驟

2.1 AI+BIM快速建模技術原理

在傳統(tǒng)BIM 建模過程中，人工建模方式在圖紙數據收集整理、樣板及空間坐標建立、數據導入建模檢查、BIM 模型數據成果輸出這4 項流程上會花費大量時間精力，機械重復該流程。而且不同工程師有不同的操作習慣，導致模型數據成果質量、進度、建模效率不同，給后期模型數據整合、深化應用帶來不便，甚至返工重建耽誤進度。

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術的原理和核心是基于AI 算法的圖符識別、圖元數據提取和處理，圖元數據匯聚和基于BIM 的3D 模型自動構建［2］。首先是標準化圖紙，通過經驗豐富的工程設計人員，將不同專業(yè)、不同類型的圖紙進行分類和標準化處理，處理過程包括獨棟建筑物圖紙歸集、獨棟建筑物圖紙專業(yè)∕類型分類、獨棟建筑物圖紙標準化、圖元分解標注等。其次是基于AI的AutoML 算法平臺深度學習［3］，將海量圖紙數據輸入AI 算法模型，直到系統(tǒng)能夠較全面識別圖紙圖文信息，在該步驟中需要人工手動選擇建筑棟數。機器識圖的過程如下：首先識別建筑平面圖，提取數據生成數據包模型；然后識別立面圖生成數據包模型；最后識別剖面圖生成數據包模型。將3種數據包模型進行整合剪切生成最終數據包模型。舉一個簡單例子，墻上面有一個門，通過平面圖可以定位到門的寬度尺寸和位置信息，算法會記錄到這些信息生成模型數據包；通過立面圖獲得門的位置和尺寸信息，生成模型數據包，然后對這2個數據包模型進行融合，將有用的信息整合起來。最后是模型生成，AI 算法根據BIM 建筑建模軟件的建模數據規(guī)則將數據抽取、融合處理成標準數據包，也就是組成獨棟建筑數據包，最后一鍵生成模型，數據包內建筑數據會按照建模軟件數據規(guī)則自動搭建模型，自動檢查模型完整性。

2.2 AI+BIM快速建模標準流程

基于AI+BIM的建筑快速建模流程共分4步。

a）拆分圖紙框架。將標準化后的圖紙上傳至AutoML 平臺，進行圖紙框架拆分，圖紙拆分成功后可點擊預覽檢查，重新框選命名。

b）設置軸網標高。系統(tǒng)平臺自動勾選默認圖紙和樓層數據設置為軸網標高，也可點擊圖紙自定義軸網標高并修改軸網標高數據。

c）識別圖紙內容。勾選相應樓層圖紙即可識別圖紙內容，可點擊任意一張圖紙在線3D 預覽，點擊2D模式并且打開圖紙顯隱，疊加圖紙和3D模型檢查圖元是否有錯漏部分，圖紙框架拆分和3D 預覽分別如圖5和圖6所示。如有錯漏可點擊設置圖層進行手動圖元歸類，在圖層類型中查看構件類別，將錯漏的圖元歸類至相應的類別，重新識別該圖紙，刷新模型，得到更新后無圖元錯漏的模型圖，并將所有圖紙的坐標點調整成一致。檢查圖紙坐標點，查看每張圖紙所對應的模型是否處于同一個位置，如果不一致則需糾偏；如果一致則無需糾偏。

圖5 圖紙框架拆分

圖6 3D預覽

d）選擇建模范圍，模型生成。勾選所需建模的構件及圖紙，可篩選建模圖紙內的專業(yè)分類，如建筑、結構等，點擊開始建模即可生成模型?？蓪崟r查看模型生成狀態(tài)、模型搭建進度。機器建模需要將整理好的圖紙導入云端，經算法計算生成模型數據包。這個過程有2個部分的工作需要人工完成，第一是圖模一致性的審查，對模型中建模錯誤的問題和算法識別錯誤的問題進行修改，比如對門窗族匹配錯誤等情況進行更改；第二是對機器生成的報告進行整理，并對圖紙表達不清楚或無法識別的問題進行整理，合并一起生成最終問題報告，報告中的問題需要用戶進行明確，明確后將模型修改完成。

2.3 AI+BIM快速建模系統(tǒng)業(yè)務架構

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術是基于AI算法解析二維建筑設計圖紙（CAD）形成建筑數據包進行三維模型構建，支持生成建筑、結構（含鋼結構）、機電等專業(yè)，可快速生成BIM，還原建筑空間信息。BIM模型生成效率、精度高，支持無縫對接主流BIM∕CIM軟件與平臺，廣泛應用于建筑樓宇、園區(qū)、社區(qū)和城市的數字化建設與智慧化管理等多個場景［4］。基于AI+BIM 融合的建筑快速建模AutoML 算法平臺技術系統(tǒng)的業(yè)務架構示意如圖7所示。

圖7 業(yè)務架構示意圖

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術AutoML算法平臺系統(tǒng)業(yè)務架構分為設備層、通信層、云基礎、數據層、平臺層、應用層共6層。設備層主要是數據采集設備，包括室內∕室外掃描設備、環(huán)境掃描設備、傳感器、人體掃描設備等；通信層主要包括物聯(lián)網、無線網、4G∕5G、光纖網絡，保障在系統(tǒng)運行中數據傳輸穩(wěn)定通暢；云基礎層主要包括虛擬化主機和資源管理調度系統(tǒng)，負責云資源的分配、調度、使用和管理；數據層包括BIM 數據、二維CAD 圖紙數據、歷史數據、實時數據、地理信息數據、物聯(lián)網數據等；平臺層是核心層，主要包括AI+BIM 三維建筑自動高精度建模算法、XR 融合算法、建筑大數據AutoML 平臺、GIS 平臺等；最頂層為應用層，目前應用場景包括智慧工地、智慧樓宇、智慧建造、智慧社區(qū)、智慧場館、智慧消防、智慧展會等。

目前系統(tǒng)架構為基于BIM 三維建筑建模算法架構，使用傳統(tǒng)網絡和服務器。未來隨著智慧城市創(chuàng)新業(yè)務拓展延伸和新技術不斷發(fā)展完善，將會融入5G、MEC 邊緣云、區(qū)塊鏈等前沿技術，使數字建筑數據成果更加安全、便捷、穩(wěn)定，系統(tǒng)架構也會擴展支持更多專業(yè)和更廣泛領域。

3 應用場景

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術，在智慧城市領域應用場景十分廣泛，重點支撐智慧城市數據融合、資源匯聚、數據分布式管理、模擬仿真、大數據可視化、數據資源池等方面的建設［5］。

在智慧城市領域，目前比較成熟的典型應用包括基于數字孿生城市的規(guī)建管一體化的城市CIM 平臺［6］，平臺涵蓋城市規(guī)劃、建設、管理三大階段，充分利用BIM 和3DGIS、云計算、大數據、物聯(lián)網和智能化等先進信息技術，構建統(tǒng)一的CIM城市信息模型，在城市建設之初同步形成與實體城市“孿生”的數字城市。打通規(guī)劃、建設、管理的數據壁壘，改變傳統(tǒng)模式下規(guī)劃、建設、城市管理脫節(jié)的狀況，將規(guī)劃設計、建設管理、竣工移交、市政管理進行有機融合，管理需求在規(guī)劃、建設階段就予以落實，積累城市大數據資產，為智慧城市更為廣闊的應用領域奠定基礎，真正實現智慧城市“一張藍圖繪到底”、“一張藍圖干到底”和“一張藍圖管到底”。

3.1 規(guī)劃階段：數字藍圖創(chuàng)新設計協(xié)同共享

3.1.1 兼容多專業(yè)設計規(guī)范，提高設計協(xié)同效率

在新型智慧城市建設中，涉及到多個專業(yè)、多個參與方，不同設計單位、不同專業(yè)在設計環(huán)節(jié)采用的設計軟件不同、形成的設計習慣和設計規(guī)范不同，設計協(xié)同難度大、問題多。同時，城市級的規(guī)劃設計協(xié)同所涉及的BIM 建模工作量大，傳統(tǒng)人工建模難以滿足新型智慧城市建設的需求。

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術，一是兼容不同設計單位、不同專業(yè)的設計文件，解決不同設計軟件互不兼容，以及因設計規(guī)范不同導致的識圖效率低下等問題，實現了多專業(yè)多參與方基于同一元數據模型的協(xié)同。二是相對全面且時效性較高地匯聚了管網［10］、周邊建筑物、道路路網等相關元素的設計文件，提高了不同專業(yè)設計人員的協(xié)同效率；同時便于設計人員及時掌握相關區(qū)域的設計內容和設計進度，避免因為不了解周邊環(huán)境而導致設計方案沖突。例如在城市道路路網設計中，由于地域范圍大，通常由不同的設計單位完成各自區(qū)域的道路設計，存在不同區(qū)域的設計標高與市政管網對接的問題。三是由傳統(tǒng)的二維圖紙轉換為三維可視化，一方面更加直觀地為設計人員、審核人員等相關人員提供了設計方案的展現工具，便于決策人員快速完成設計方案的比選；另一方面，便于設計方案與市政設施數據相關聯(lián)，快速融合到城市數字模型中，實現道路水平、垂直方向上與排水、供電、供氣等市政設施的對接［11］。

3.1.2 構建城市三維模型，提高城市規(guī)劃審批效率

傳統(tǒng)的規(guī)劃審批和管理大多以二維圖紙等形式為主，規(guī)劃審批人員難以有直觀的感受。通過基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術構建高精度BIM 模型，從控制性詳細規(guī)劃和修建性詳細規(guī)劃2 個層次建立基于相同數據結構并且包含了所有規(guī)劃體系的三維和多維模型［12］?；贏I+BIM 融合的建筑快速建模技術與城市規(guī)劃管理平臺相結合，一方面給審批管理人員更加直觀的感受，另一方面提供了真實的地理空間數據，可以進行空間分析和計算，為城市規(guī)劃審批和管理提供可量化分析的技術手段。其次，BIM 模型為三維模型，審批人員、設計人員可以實時查看三維模型，并在三維城市空間模型中實時檢查和修改各項審批參數，提高溝通和審批效率［13］。最后基于BIM 模型可以對方案微環(huán)境進行仿真模擬和評估，使得城市設計更加合理。

3.2 建設階段：數字建設打造新未來

城市建設日新月異，推進城市數字化建設，打造未來美好智慧城市，城市建設階段建設水平決定著未來智慧城市管理運營的效率和成本。城市建設階段體量龐巨、關聯(lián)方繁雜、專業(yè)領域廣大、周期跨度長、信息海量，對城市管理者提出了更高的管理和監(jiān)督要求，如何保證城市建設穩(wěn)步有序、可管可控、安全高質量，是所有城市管理者面臨的一大挑戰(zhàn)。

3.2.1 CIM時空大數據打造數字孿生城市建設云

在城市建設階段，基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術有助于快速構建城市CIM 時空大數據，通過高度融合BIM+GIS+IOT 等核心前沿技術，將城市建筑物、環(huán)境、設備等信息實時關聯(lián)匯聚，以時空引擎與計算引擎將城市建設管理規(guī)則貫穿到城市建設階段的每一個流程和細節(jié)，將海量城市建設數據積累沉淀，最終形成數字孿生城市建設云。通過對城市建設云進行深度挖掘分析與開放共享，賦能整個城市建設管理相關部門核心業(yè)務和整個城市建筑產業(yè)鏈。對于建設企業(yè)主體，可多快好省地完成工程項目建設審批備案、項目開竣工申請、項目信息變更申報、重大項目施工模擬預演等核心工作流程。對于政府，可提升政府住建管理部門對城市建設項目精細管理的效率和質量，有助于城市住建部門精準把握城市建設進度和環(huán)節(jié)［14］，提高政府科學施策和精準監(jiān)管能力，推動城市工程項目建設數字化管理落地，實現數字城市向智慧城市演進。

3.2.2 構建智慧建造管理體系，推進城市數字化進程

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術可分層分級分專業(yè)融入到城市智慧建造系統(tǒng)內。系統(tǒng)借助BIM數據良好的可視化、協(xié)調性、模擬性、優(yōu)化性、可出圖性等特性，可實時追蹤、記錄、呈現工程項目建設過程中實際進度、安全、質量、物資、環(huán)境等全要素信息。在項目建設前期完成建筑各專業(yè)協(xié)調，例如BIM 圖審、凈高分析、碰撞檢查、管線綜合調整、鋼結構∕幕墻∕市政深化設計、園林景觀排布、BIM+AR∕VR∕MR 虛擬質量樣板等應用，可避免項目各專業(yè)錯漏碰撞和變更調整，加快建設進度，提高建設質量和標準；在項目建設中期可完成項目信息匯聚、資源調整、重大決策科學輔助，例如項目重要施工工序模擬、重要工藝三維交底演示、重要工程項目節(jié)點推演、新技術新工法實施模擬仿真等應用，輔助工程項目建設資源優(yōu)化配置、科學決策模擬推演，避免耽誤進度和資源浪費，降低建設安全風險消除隱患；在項目建設后期借助基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術，可實現工程項目竣工驗收BIM 模型數據與物理實體一致性，輔助工程項目質量檢查驗收、工程建造變更查詢追溯、工程建造過程信息補充錄入等，將完整真實有效的高精度城市工程建設項目信息統(tǒng)一移交，真正做到工程項目BIM模型一張圖竣工交付［15］，節(jié)省項目建設成本和資源，提高建設質量效率，輔助城市建筑業(yè)精確數字化轉型，推動建筑業(yè)朝數字化、智能化發(fā)展，助力城市數字化進程。

3.3 運營階段：AI+BIM助力智慧城市管理運營

3.3.1 基于AI+BIM 大數據技術提升交通管理水平

近年來，隨著城市交通快速發(fā)展，路網規(guī)模不斷升級，運輸服務水平明顯提高，交通出行需求急劇增加，運行監(jiān)管壓力不斷加大，建設一套能夠高效進行路網運行監(jiān)測和應急處置的運維管理系統(tǒng)，是保障城市交通系統(tǒng)穩(wěn)定運行的重要手段。通過基于AI+BIM融合的建筑快速建模技術賦能交通大數據平臺，擴展交通領域直接產生的靜態(tài)和動態(tài)數據、公眾互動交通狀況數據、相關行業(yè)數據和重大社會經濟活動關聯(lián)數據，以信息化促進傳統(tǒng)行業(yè)轉型的思維，形成地面公交、出租汽車、軌道交通、路網建設、汽車服務等領域的一體化智能管理。協(xié)調發(fā)展各種交通元素，構建智慧交通平臺，并實現其智能化。例如，基于大數據融合挖掘和基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術，結合交通運行狀況，可對未來1 h 的交通運行狀態(tài)進行短時預測模擬，提前知悉道路交通變化趨勢，實時識別與預測擁堵路段，實時推送擁堵預警信息，為快速、高效的擁堵治理提供支持。通過在BIM 系統(tǒng)中接入道路稱重傳感器數據，結合道路設計荷載數據、路面病害數據、養(yǎng)護數據，分析判定病害高風險路段，并在BIM 平臺中綜合展示，可根據道路設計參數和養(yǎng)護部門的當前承載能力參數判斷是否出現了超重碾壓狀況，并在BIM 平臺中按照超重碾壓發(fā)生的實際道路位置顯示超重標記。通過在BIM 系統(tǒng)中接入養(yǎng)護部門道路養(yǎng)護數據，包括道路養(yǎng)護時間、養(yǎng)護措施、養(yǎng)護路段范圍、道路鋪設材料、道路病害情況等，可實現養(yǎng)護數據自動關聯(lián)至對應的道路模型，點擊道路便可查詢所選道路的詳細養(yǎng)護數據。通過上述措施，可全面提升交通管控和決策水平，實現道路高效有序運行。

3.3.2 基于AI+BIM 快速建模技術構建智慧消防

城市中高層建筑、大型綜合建筑、地下建筑的數量不斷增加，消防安全形勢異常嚴峻。消防安全監(jiān)督管理部門人員有限，僅僅依靠傳統(tǒng)的消防排查和管理手段，無法及時發(fā)現、消除、整改重大火險隱患，而且缺乏三維立體化的手段，著火點位置、被困人員位置、疏散路徑以及救援方案等都無法被直觀看到，很大程度上制約了消防救援的效率。通過將基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術與智慧消防相結合，可以構建一種先進的消防管理及預警模式，為消防管理提供一個三維可視化的建筑形體和數字化的環(huán)境，將火災發(fā)生的位置、人員疏散的路徑、被困人員的位置以及消防人員的營救路徑都通過三維可視化的方式模擬出來，并與實時的物聯(lián)網前端數據進行綁定，實現可視化的智慧消防監(jiān)控及預警工作。例如，通過AI+BIM+物聯(lián)網將建筑信息進行集成并且融合到一起，高效地收集底層信息，并對其進行感知和傳遞、監(jiān)控。BIM 對傳遞過來的異常設備信息進行可視化集成和快速定位展示，對設備維修與維保工作做到了有效協(xié)調與管理。通過基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術還可以對火災緊急疏散進行模擬，一旦火災發(fā)生，根據三維數據模型的呈現，可以快速地計算出人們疏散和逃離的時間、線路，從而有效地配合消防部門指導人們進行疏散，保證人們在最短的時間內逃離火災現場，減少人員傷亡。對出現的緊急事件，系統(tǒng)會對所擁有的預案進行分析，進而幫助相關人員進行輔助配合救援。因此，將AI+BIM 融合的建筑快速建模技術技術引入到智慧消防中能夠很好地解決監(jiān)控和預警不直觀的問題，極大提高消防管理的效率和可視化水平。

3.3.3 基于AI+BIM 模型提高社區(qū)運營管理水平

在目前的智慧社區(qū)運營管理過程中，由于開發(fā)商與運營管理單位相互分離，造成大量的圖紙信息流失，給智慧社區(qū)運營管理的工作帶來諸多不便。若將基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術與智慧社區(qū)運營管理工作相結合，以BIM 模型為載體，將社區(qū)建設全過程的信息數據關聯(lián)到智慧運維系統(tǒng)中，將大大提高工作效率和運營管理水平，降低對人力的依賴。例如，通過將BIM 模型與相應傳感器構件相關聯(lián)，可實現對社區(qū)內能源消耗情況的自動統(tǒng)計，通過對系統(tǒng)后臺收集的信息進行分析，將異常能源使用情況在BIM模型中相關的構件位置等進行注明，便可實現數據多維度追溯分析和異常用能的可視化追根溯源，并及時推送用能報告，幫助社區(qū)有重點地、快速、高效地解決能耗問題，實現能源及設備的合理調整，不斷提升用能效率。利用攝像頭、5G傳輸等技術將外部信息接入BIM 模型，對社區(qū)內車輛進出狀況、實時數據、屬性信息等進行綜合展示，實時對社區(qū)內車輛的進出情況、停放情況進行監(jiān)控管理，對違規(guī)停放的車輛進行標記，自動提示車主并通知管理人員，進而實現社區(qū)車輛管理的無人值守和實時可視化管理，大幅降低人工成本，提高車輛管理效率。利用BIM 三維真實場景與視頻智能分析技術拼接，形成視頻圖像鑲嵌動態(tài)地圖，便可實現如越界檢測、跨鏡頭定位追蹤、入侵探測報警等功能。結合5G+巡邏機器人，便可實現遠程巡邏，一旦視頻巡邏發(fā)現異常，還可在BIM 動態(tài)地圖中進行實時標記，并及時通知機動崗進行處理，在為社區(qū)居民生活提供便利服務，推動社區(qū)防護工作的同時，還將有效強化社區(qū)安防體系，降低社區(qū)安防管理成本。

4 結束語

智慧城市建設在我國已進入爆發(fā)增長期，隨著數字中國戰(zhàn)略推進落地，數字經濟發(fā)展日漸提升，智慧城市中BIM、CIM、AI 作為數字經濟發(fā)展核心驅動要素，未來發(fā)展空間更加廣闊，前景更加光明，任務也愈發(fā)艱巨。通過積極探索AI和BIM 等技術的融合創(chuàng)新，不斷深化人工智能機器學習，拓展應用領域場景和邊界，在未來積極融入5G∕6G、MEC邊緣云、物聯(lián)網、區(qū)塊鏈、量子通信等新術，能夠真正解決智慧城市建設過程中城市數字化難題，突破核心關鍵技術瓶頸，創(chuàng)造價值、創(chuàng)新方法、創(chuàng)立典范，必將為智慧城市領域創(chuàng)新發(fā)展帶來全新的生命力和無限可能，真正做到服務于城市里每個群體，智慧覆蓋每個角落，實現智慧城市一圖到底、一鍵漫游，讓智慧城市萬物無限廣域連接，創(chuàng)造更美好的未來生活空間。