城市信息模型平台顶层设计与实践-CIM-读书笔记

城市信息模型平台顶层设计与实践-CIM-读书笔记

1、地理空间框架

GB/T 30317---2013《地理空间框架基本规定》规定地理空间框架为："地理信息数据及其采集、加工、交换、服务所涉及的政策、法规、标准、技术、设施、机制和人力资源的总称，由基础地理信息数据体系、目录与交换体系、公共服务体系、政策法规与标准体系和组织运行体系等构成。"

地理空间框架的构成

地理空间框架建设是"数字城市"建设的支撑体系与核心内容，其目的是为"数字城市"提供统一、权威的地理空间信息公共平台，实现城市信息资源的整合和共享，避免重复投入、重复建设。同时，地理空间框架还可用来解决定位基准、技术标准不统一导致的信息孤岛等问题，提升信息综合利用的水平和能力，推动城市信息化进程，以及为"数字城市"的发展打下坚实的基础。

2、智慧城市时空信息云平台

在既有数字城市地理空间框架的基础上，实现智慧时空基准、时空大数据、时空信息平台、集约云环境四个方面的提升，促使数字城市向智慧城市发展。

根据《智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲》的规定，时空基础设施建设内容包括时空基准、时空大数据、时空信息云平台、支撑环境。其中，时空大数据和时空信息云平台是智慧城市基础设施建设的核心内容。

随着数字城市地理空间框架转型升级为智慧城市时空基础设施，相应要实现"四个提升"，即空间基准提升为时空基准，基础地理信息数据库提升为时空大数据，地理信息公共平台提升为时空信息云平台，支撑环境由分散的服务器集群提升为集约的云环境。

时空基础设施与地理空间框架的构成与历史联系

数据摆渡，这个词语的概念源自于网络隔离和数据交换的场景和需求。不管是物理隔离、协议隔离、应用隔离还是逻辑隔离，最终目的都是为了保护内部核心数据的安全。而隔离之后，又必然会存在文件交换的需求。

摆渡的意思是，在没有道路的时候，坐船度过这片水域到达对岸。数据摆渡顾名思义，是指在没有物理连接的情况下，数据通过隔离部件从源端到达目的端。再通俗一点，就是通过具有存储介质的工具，将数据从源端电脑转移到目的端电脑。

传统的跨网数据摆渡方式经历了从人工U盘摆渡到光盘摆渡机，再到FTP、网闸等一些方式的过程，现在也出现了很多专业的跨网数据摆渡产品。

在当今的信息化时代，数据是企业的重要资产，如何有效地管理和传输数据，尤其是跨隔离网的大文件数据，是企业面临的一个挑战。跨隔离网文件摆渡是指在不同安全等级或网络环境的计算机之间传输文件的过程。

目前，市场上常见的跨隔离网文件摆渡的方式有以下四种：

1、移动介质拷贝

2、FTP

FTP是一种基于网络的文件传输协议，可以在不同计算机之间进行文件上传和下载。

3、网闸

网闸是一种专用的硬件设备，可以在不同安全等级或网络环境的计算机之间建立一个安全通道，实现文件传输。

4、企业网盘

现在也有不少网盘可以支持内外网的数据交换，但是网盘一般是面向办公文档类型的数据。

5、自研的内外网文件交换系统

内外网文件交换系统支持多种网络隔离架构下的跨网文件交换，支持多个隔离网之间的安全交换逻辑，同时支持审批，追溯原始文件，解决网络隔离条件下，网间数据安全收发、摆渡、共享的理想解决方案。

3、信息模型

GIM：地理空间信息模型

BIM：建筑信息模型

SIM：社会感知信息模型

目前，我国正在城市层面探索建设基于城市时空大数据的云平台，将城市相对宏观静态的地理空间信息模型(GIM)与相对微观静态的建筑信息模型(BIM)和城市动态运营的社会感知信息模型(SIM)有机集成，并在云地理信息系统技术环境下，构建多维度的城市信息模型，旨在实现新型数字孪生城市由单向到双向、由二维到三维、由静态到动态的转化，为城市的智慧空间治理提供时空大数据和空间分析技术支撑。

4、数字孪生城市 Digital Twin City

国际标准化组织将数字孪生定义为具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。

学术界则认为数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。

数字孪生城市是利用数字孪生技术对城市进行抽象建模，基于物理城市再造一个与之精准映射、匹配对应的虚拟城市，形成物理维度上的实体城市和信息维度上的虚拟城市同生共存、虚实交融的城市发展形态。

2018年，《河北雄安新区规划纲要》发布，该文件指出要在雄安新区推进BIM管理平台建设，平台将建立不同阶段的城市空间信息模型和循环迭代规则，采取GIS和BIM融合的数字技术记录新区成长的每一个瞬间，结合5G、物联网、人工智能等新型基础设施的建设，逐步建成一个与实体城市完全镜像的虚拟城市。

2020年，《国家发展改革委　中央网信办印发〈关于推进"上云用数赋智"行动　培育新经济发展实施方案〉的通知》（发改高技〔2020〕552号），首次指出数字孪生体是七大新一代数字技术之一，其他六种技术为大数据、人工智能、云计算、5G、物联网和区块链。

通过CIM平台汇聚数据、构建城市数据资源体系，这将为数字孪生城市建设奠定基础。

融合城市运营动态数据（比如人口普查、社会经济、能源消耗等）和虚拟3D城市信息模型是数字孪生城市的基础与核心，在此基础上虚拟城市与实体城市要建立全面实时的联系，从而实现对城市系统要素全生命周期的数字化记录、对城市状态的实时感知及对城市发展的智能干预和趋势预测。

随着城市数据大脑、城市运营管理平台、时空大数据云平台、国土空间基础信息平台等平台的建设，它们将以CIM平台为基础，有序对接互通，实现城市全域数据的汇聚应用、数字化映射和可视化运行，基于CIM平台的城市数字孪生体也将加快构建，助力形成"联动指挥、协同处置、科学决策"的城市智能化、数字化治理模式。

CIM 与数字孪生城市的关系

5、建筑信息模型

ISO12006---2：2015给出了房屋建筑信息概念模型，该模型是描述用户管理和利用建筑空间，在工程项目全生命周期过程中使用建造资源完成建造的过程。

用户活动和功能需求的文件编制构成了建造过程中所需信息的重要部分；

建造过程有四个主要阶段，即预设计阶段、设计阶段、生产阶段、维护阶段；

建造资源的组成可以是建筑产品、建设工具、建设代理和建设信息；

建筑实体可以满足用户行为和功能要求，它们可以聚合成建筑群。建筑实体由建筑构件组成，建筑构件可以构成建筑群的几个不同层次。

房屋建筑信息概念模型

我国国家标准GB/T 51235---2017《建筑信息模型施工应用标准》将其定义为：在建筑工程及设施全生命周期内，对其物理和功能特性进行数字化表达，并依此设计、施工、运营的过程和结果的总称。建筑信息模型应用示意图如下图：

建筑信息模型应用示意图

6、城市信息模型

通过BIM技术可以有效地实现建筑信息的集成，如果说城市是生命体，那么建筑就是构成生命组织的细胞，因此从BIM到CIM是从单个细胞到复杂生命体的转变。

相比过去的工程建设项目重点关注单体BIM应用，CIM更加强调城市系统整体，包括其空间与实体抽象、可视表达、计算分析、模拟预测和共享应用等。

CIM不但包括工程建设过程中的小尺度（项目级）的规划、建设（施工）和竣工BIM，而且还包括城市大尺度的资源与环境、建筑与设施数字孪生的模型，能够构建城市多尺度多维度立体数字底版，支撑城市能源、环境、交通、基础设施等系统；连接城市真实世界的传感网络，把握城市运行动态，为城市精细化、智能化管理提供支撑。

7、物联网

IBM首席执行官Samuel J.Palmisano提出了"智慧地球"设想，将信息传感设备安装到桥梁、铁路、电网等各种物体并连接网络，实现任何物体的数字化互联。

智慧城市借助物联网强大的监控功能，对城市的建筑与设施、资源与环境动态进行监测，还能动态汇聚城市规划、建设和管理信息，有机整合城市规划空间和运营等信息，可辅助城市规划管理部门开展城市资产统计测量、开发审批等业务。

智能电网将物联网应用于发电、配电和用户用电的环节，可实现对电能的优化配置，有效提高电能的利用率和电网运行的稳定性。

智能交通利用自动控制、传感技术实现对交通的实时指挥和控制，能够很好地减少交通拥堵，降低交通事故的伤亡率，减少汽车尾气排放。

智能物流借助RFID、GPS和互联网技术进行全自动智能配送及可视化管理，帮助企业优化采购、运输及存储环节，从而提高能源利用效率、减少废弃物排放。

此外，物联网技术在医疗管理、生态监控等领域也有较好的应用。

8、人工智能

机器学习与深度学习是人工智能的常用技术，它们可侦测识别城市空间现象，辅助城市设计与决策。使用多源数据与深度学习，可大规模快速识别土地性质，检测城市空间结构，如结合谷歌地图、街景数据与OpenStreetMap可准确描述与预测城市项目的土地使用类别。

在交通领域，人工智能模型可研究路径选择、通行时间、通勤特征等交通行为，提高交通规划的可持续性，如基于随机森林算法分类器，可根据出行特征与土地利用特征预测人们的出行目的，优化线网与土地布局。

还可协助车辆调度、智慧提醒路况、预测交通流量、控制交通信号，以减少拥堵与污染，实现可持续最优通行。

物联网技术提供了城市建设与运行的动态感知数据，云计算与边缘计算提供了城市数据分布式计算分析的算力，人工智能为人们利用众多城市数据实现特定领域决策分析和应用提供了技术手段。

物联网、大数据、云计算和人工智能等技术不断发展进步，这些技术支撑着CIM平台的建设和应用，使城市具有智能协同、资源共享、互联互通、全面感知的特点，推动城市管理向智能化、信息化方向发展。

9、CIM 框架

笔者提出的CIM概念框架如下图所示，笔者认为CIM包括社会实体、物理实体、城市空间、信息实体、过程（协作）和监测感知六个部分，这也基本明确了城市信息模型的范围边界。

CIM 概念框架

在城市规划、建设和管理运营等需求驱动下，社会实体管理和利用城市空间与物理实体；社会实体以不同角色参与规划建设和管理全周期过程，即以工程建设项目为单元开展规划、建设和管理运营的协作过程；社会实体采用物联网技术对建筑与设施、资源与环境、现状与空间进行监测感知，以把握城市运行状态。社会实体、城市空间、物理实体、过程、事件等及相关关系数字孪生形成了信息实体，共存于城市信息模型中。

1、CIM 概念

2020年9月住房和城乡建设部发布的《城市信息模型(CIM)基础平台技术导则》提出了一个CIM定义，即CIM是"以建筑信息模型(BIM)、地理信息系统(GIS)、物联网(IoT)等技术为基础，整合城市地上地下、室内室外、历史现状未来多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建三维数字空间的城市信息有机综合体"

这个概念只是从数据角度基本明确了CIM内容和边界，即CIM数据包括时空基础数据、资源调查数据、规划管控数据、工程建设项目数据、公共专题数据和物联感知数据六大门类，其表明CIM边界与上图 CIM 概念框架 中的框架范围基本吻合。

城市信息模型的构成和特征

2、CIM 分类

考虑到CIM需完整地描述结构复杂的城市系统，以领域扩展思路对CIM采用面分类法进行扩展，包含成果、进程、资源、特性和应用五大维度。其中成果包括按功能分建筑物、按形态分建筑物、按功能分建筑空间、按形态分建筑空间、BIM元素、工作成果、模型内容7种分类，前6种引用GB/T 51269---2017附录A.0.1～A.0.6的分类，模型内容参考GB/T 13923---2022《基础地理信息要素分类与代码》和CJJ 157---2010《城市三维建模技术规范》分类；

进程包括工程建设项目阶段、行为、专业领域、采集方式4种分类，前3种引用GB/T 51269---2017附录A.0.7～A.0.9的分类，采集方式参考《测绘标准体系》；

资源包括建筑产品、组织角色、工具、信息4种分类，引用GB/T 51269---2017附录A.0.10～A.0.13的分类；

特性包括材质、属性、用地类型3种分类，前2种引用GB/T 51269---2017附录A.0.14～A.0.15的分类，用地类型引用自然资源部《国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南（试行）》的用地分类代码；应用包括行业1种分类。CIM分类图如下图：

CIM 分类图

CIM分类可在符合现行国家标准GB/T 7027---2002《信息分类和编码的基本原则与方法》的规定下，依据可扩延性、兼容性和综合实用性原则进行扩展，扩展分类时，相关标准中已规定的类目和编码保持不变。

3、CIM 分级

CIM分级是指所表达的物理实体几何尺度及其信息精细度的区分，要兼顾现有地理信息、建筑模型的分级。城市三维模型分级、CityGML分级和BIM分级对比见下图：

城市三维模型分级、CityGML 分级和BIM分级对比

整合城市三维模型分级、CityGML 分级和BIM分级后的7级 CIM 分类

由上整合分类后的级别可知：

CIM分为地表模型、框架模型、标准模型、精细模型、功能级模型、构件级模型、零件级模型7级，其中：

(1) 地表模型：二维矢量或三维符号：

1级模型是根据实体对象的基本轮廓和高度生成的三维符号，即地表模型，可采用GIS数据生成；

(2) 框架模型：白模：

2级模型是表达实体三维框架和表面的框架模型，实体边长大于10m（含10m）时应细化建模，表现为无表面纹理的"白模"，可采用倾斜摄影和卫星遥感等方式组合建模；

(3) 标准模型：带有材质的粗模/仅带有材质的整体精模

3级模型是表达实体三维框架、外表面的标准模型，实体边长大于2m（含2m）时应细化建模，可采用激光雷达、倾斜摄影和卫星遥感等方式组合建模；

(4) 精细模型：包含室内室外或地上地下的精模

4级模型是表达实体三维框架、内外表面细节的精细模型，实体边长大于0.5m（含0.5m）时应细化建模，可采用倾斜摄影、激光雷达等方式组合建模；

(5)功能级模型：分层分户的精模

5级模型是满足模型主要内容空间占位、功能分区等需求的几何精度（功能级）模型，对应建筑信息模型几何精度为G1～G2级，表面凸凹结构边长大于0.05m（含0.05m）时应细化建模，可采用BIM、倾斜摄影和激光雷达等方式组合建模；

(6) 构件级模型：构件级

6级模型是满足建造安装流程、采购等精细识别需求的几何精度（构件级）模型，对应BIM几何精度为G2～G3级，表面凸凹结构边长大于0.02m（含0.02m）时应细化建模，可采用BIM、激光雷达和人工测绘等方式组合建模；

(7) 零件级模型：零件级

7级模型是满足模型主要内容高精度渲染展示、产品管理、制造加工准备等高精度识别需求的几何精度（零件级）模型，对应BIM几何精度为G3～G4级，表面凸凹结构边长大于0.01m（含0.01m）时应细化建模，可采用BIM和人工测绘等方式组合建模。

4、CIM 平台与 CIM 基础平台

CIM基础平台的建立只是实现城市智慧化运营管理的基础，而在此基础上搭建城市建设管理运营等领域的专项应用系统才能直接服务于城市规划、建设、运营、管理等工作，提升城市数字化管理能力，实现城市运营管理的智慧化。

因此，可以将城市信息模型平台（CIM平台）定义为CIM基础平台和基于CIM基础平台构建的各专项应用（CIM+应用）系统的总和。

CIM平台是涵盖城市规划、建设、运营和管理等领域业务应用的软件平台，构建CIM平台的前提是推进CIM基础平台建设。

CIM基础平台作为支撑城市规划、建设、管理、运行工作的基础性平台，其主要作用是汇聚、融合、管理城市庞杂的数据资源，提供各类数据、服务和基于城市智慧化发展需求的应用接口，是作为城市底层基础平台来建设的，可以认为CIM基础平台是涵盖城市各类信息模型的信息化底座。

CIM+应用是在CIM基础平台的基础上，结合城市发展及智慧城市应用建设需求，通过CIM基础平台提供的服务接口开发的、在城市规划建设管理和其他行业领域使用的各类应用。各类CIM+应用可以对CIM基础平台的数据和服务功能进行调用，其产生的城市基础数据可以沉淀和回流至CIM基础平台，共同组成城市的数据资产。

CIM基础平台是实现服务于城市管理工作的一切智慧应用的基础性平台，CIM+应用是平台主管部门或行业发展的需求驱动。CIM+应用在使用过程中产生的数据反过来为平台提供了源源不断的信息资源，二者相辅相成，通过信息资源的整合提升，共同支撑着CIM平台的发展，不仅能带动相关产业基础能力提升，同时能推动智慧城市建设。

5、CIM 平台特征

CIM平台作为CIM基础平台和CIM+应用系统的总和，结合了平台本身架构体系及应用特点，CIM平台特征可总结归纳为具有基础性、专业性、集成性和应用多元性。

基础性：

CIM基础平台作为平台各类数据汇聚及管理的载体，可以为相关应用提供丰富的信息服务和开发接口，支撑智慧城市应用的建设与运行。

专业性：

具备的专业基本功能包括基础数据接入与管理、模型数据汇聚与融合、多场景模型浏览与定位查询、运行维护和网络安全管理、支撑扩展应用的开放接口等基础功能。在此基础上，各城市根据实际情况开发工程建设项目各阶段模型汇聚、物联监测和模拟仿真等专业功能。

集成性：

可对接或整合城市现有政务信息化基础设施资源。例如，对接智慧城市时空大数据平台、工程建设项目业务协同平台（"多规合一"业务协同平台），集成共享信息资源，深化CIM平台在城市规划、建设、综合管理和社会公共服务等领域的应用。

应用多元性：

CIM+应用体系的丰富多元化：开发基于CIM基础平台的应用在城市体检、城市安全、城市管理、水务、交通、规划、建筑等各大行业领域及一切智慧城市相关领域的CIM+应用系统，以此构建丰富多元的CIM+应用体系。

此外，CIM平台还应具备安全、实用的特性。

6、CIM 平台与其他系统关系

CIM平台的建设不是独立于其他系统的，作为汇聚融合多维信息模型数据的资源集成体，CIM平台的数据库建设及应用开发过程离不开其他现有相关业务系统（平台）的数据支撑。CIM平台通过数据共享接口与相关业务系统交互对接，集成整合相应的业务系统数据资源，同时共享平台自有信息资源给其他业务系统，既能充分利用现有信息化基础设施资源，也支撑着相关系统业务运作提质增效，实现各行业及各部门数据共享、业务协同，进而提高CIM平台共建共享程度，避免形成信息孤岛、数据壁垒。

现阶段，市级CIM平台需对接的主要业务系统有工程建设项目业务协同平台（"多规合一"业务协同平台）、国土空间基础信息平台及智慧城市时空大数据云平台，各系统将其业务数据经过数据治理过程汇聚至城市CIM基础平台，再经互联网、物联网等加工技术整合，形成支撑平台以开发更高层次、更广范围、更智慧化的系列CIM+应用的数据资产。

市级 CIM 平台与其他系统的关系

国家级及省级CIM平台与同级相关业务系统的关系可参考市级CIM平台的关系。

各级 CIM 平台与其他系统的关系

10、CIM 平台设计方法

1、顶层设计

1、系统工程领域的顶层设计概念

顶层设计(Top-Down Design)概念由Niklaus Wirth于20世纪70年代提出，最初是一种大型程序的软件工程设计方法，主要采用"自顶向下逐步求精、分而治之"的原则进行设计，其后逐步成为系统工程学领域一种有效的复杂应用系统的综合设计方法。与之相对应的是自底向上设计(Bottom-Up Design)，两者相辅相成。

顶层设计方法强调复杂工程的整体性，注重规划设计与实际需求的紧密结合，从全局视角出发，自上而下逐层分解、分别细化，统筹考虑各个层次、各个要素，在系统总体框架约束下实现总体目标。与自底向上设计相比，顶层设计更加能够确保系统整体性，结果可控性更强，但对于复杂系统的操作难度较大。

2、宏观政策领域的顶层设计概念

信息化顶层设计解决的是"怎么做"的问题；信息化总体规划是"愿景"，信息化顶层设计是"蓝图"与"路线图"。信息化顶层设计是信息化建设从规划到实施的桥梁，它是在信息化总体规划的统领与指导下，作为信息化总体规划的延续和细化，是信息化实施的前提与依据，是信息化实施的总体框架。

信息化顶层设计就是从全局的视角出发，站在整体的高度，以信息化的思维全面分析机构的各项业务，建立该机构的业务模型、功能模型、数据模型和业务模型，并结合该机构的信息化现状，设计出信息化总体技术方案（蓝图与路线图）。

2、软件架构设计方法论

成熟的体系结构方法包括Zachman框架、EA框架、TOGAFEA框架、FEAF框架、FEA框架、SOA框架等，目前顶层设计实践基于EA框架和SOA框架的较多。

1、Zachman 框架

John Zachman于1987年在IMB Systems Journal期刊上首次提出企业架构的初步概念。他在文章中阐述了系统开发工作中对软件体系结构的看法：系统开发是由具有不同关注试点的若干层面人员共同完成的，在系统开发中，考察对象不应局限于数据和功能，还应包括地点。Zachman理论发展到今天被称为"企业架构框架"，简称为"Zachman框架"，Zachman也被公认为企业架构领域的理论开拓者，现有的企业架构框架大都是由Zachman框架派生而来的。

Zachman 框架

Zachman框架仅仅是内容的分类方法，对架构创建过程的指导性不强，设计结果的展示度不高。

2、TOGAF 框架

开放群组架构框架(The Open Group Architecture Framework，TOGAF)是由The Open Group（一个总部在英国的非营利协会）发起和设计的，最初版本在1995年发布，至今已更新到TOGAF9.1，其一般应用于商业企业，是目前市场占有率最高的企业架构框架。TOGAF将企业架构抽象为以下四个层次。

(1)业务架构(Business Architecture)：为达到目标须要进行的业务过程。

(2)数据架构(Data Architecture)：企业数据如何组织和存储。

(3)应用程序架构(Application Architecture)：如何设计应用程序以达到业务要求。

(4)技术架构(Technology Architecture)：系统软硬件及应用支撑。

同时，TOGAF还提供了一套EA框架开发方法和支持工具，是众多架构理论及架构模型中唯一具有企业架构核心开发理论的模型方法。这套核心开发理论被称为ADM (Architecture Development Method)，在ADM中首先为预备阶段，在预备阶段后依次为架构愿景、业务架构、信息系统架构、技术架构、机会及解决方案、迁移规划、实施治理、架构变更管理的迭代过程，需求管理适用于该迭代过程的所有阶段。

TOGAF 框架模型

TOGAF框架的复杂程度高，存在一定的借鉴难度。

3、FEAF 框架和 EFA 框架

FEAF(Federal Enterprise Architecture Framework)是针对美国联邦政府的架构框架理论，FEAF旨在为美国各联邦机构提供基础性架构，促进横向（美国联邦政府各部门之间）和纵向（美国联邦政府与州政府和地方政府间）的信息共享、互操作及通用业务共享开发，是一个概念化的框架，说明了架构组件的整体结构和彼此之间的关系，包括架构驱动力、战略方向、当前架构、目标架构、过渡过程、架构片段、架构模型和标准8个组成部分。

FEA(Federal Enterprise Architecture)是一套较成体系的顶层设计方法，其是基于业务与绩效、用于某级政府的跨部门的绩效改进框架，FEA框架由5个参考模型组成，它们共同提供了联邦政府的业务、绩效与技术的通用定义和框架。

(1)绩效参考模型：提供一般结果与产出指标测评框架。

(2)业务参考模型：描述机构所实施但与机构无关的业务框架，它构成了FEA框架的基础内容。

(3)服务组件参考模型：是一种业务驱动的功能架构，它根据业务目标改进方式对服务架构进行分类。

(4)数据参考模型：用来描述那些支持项目计划在业务流程运行过程中的数据与信息，描述那些发生在机构与其各类客户和业务合作伙伴之间的信息交换相互作用的类型。

(5)技术参考模型：是一种分级的技术架构，用于描述传输服务构件与提高服务性能的技术支持方式。

FEA框架推动跨部门业务协同、提升政府运作效能的出发点与智慧城市建设高度匹配。FEA框架提出划分架构片段的方法，采用统一的架构模型对各个架构片段进行描述，降低了开发架构的复杂性，并且可以采用增量方式对架构进行开发和维护。在智慧城市顶层设计中可以借鉴这种适应变化的思想，提升可扩展性和标准性。另外，FEA框架重视绩效评估和改进反馈，因此在智慧城市顶层设计中对FEA框架应予以重视。

FEA 五层参考模型

4、SOA 框架

面向服务的体系架构(Service-Oriented Architecture，SOA)是一种粗粒度、松耦合的服务架构，将应用系统的不同功能实体（服务）通过定义精确的接口联系起来，可以以通用的方式进行交互，服务的接口独立于硬件平台、操作系统、网络环境和编程语言。其架构中的功能模块可以分为七层，包括已有系统资源、组件层、服务层、商业流程层、表示层、企业服务总线、辅助功能。

3、智慧城市顶层设计

智慧城市顶层设计是从城市发展需求出发的，运用体系工程方法统筹协调城市各要素，开展智慧城市需求分析，在明确智慧城市建设具体目标的基础上，自顶向下将目标层层分解，在总体框架、建设内容、实施路径等方面进行整体性规划和设计的过程。

智慧城市顶层设计基本过程（引自《智慧城市顶层设计指南》）

4、CIM 平台顶层设计方法

根据《智慧城市　顶层设计指南》，CIM平台顶层设计的基本流程和内容如下:

1、需求分析

基于城市发展战略与目标、需求调研分析及现状评估和其他相关规划等，明确提出CIM平台建设需求，包括但不限于目标分析、数据资源需求及评估、业务应用需求及评估等。

2、总体设计

以CIM平台建设需求为依据，明确CIM平台建设的指导思想、基本原则、建设目标，开展总体架构设计。建设目标宜分总体目标和阶段性目标。

3、架构设计

1、业务架构设计

业务架构设计宜考虑地区的战略定位和目标、经济与产业发展、自然和人文条件等因素，制定出符合地区特色的业务架构。依据CIM建设的业务需求，分析业务提供方、业务服务对象、业务服务渠道等多方面因素，从而形成CIM平台业务架构。

2、数据架构设计

数据架构设计要依据CIM平台数据共享交换现状和需求分析，结合业务架构，识别出业务流程中所依赖的数据、数据提供方、数据需求方、对数据的操作、安全和隐私保护要求等。

数据架构设计的内容包括以下几点：

(1)数据资源框架：对来自不同应用领域和不同形态的数据进行整理、分类和分层。

(2)数据服务：包括数据采集、预处理、存储、管理、共享交换、建模、分析挖掘、可视化等服务。

(3)数据治理：包括数据治理的战略、相关组织架构、数据治理领域和数据治理过程等。

3、应用架构设计

应用架构设计要依据现有应用系统建设现状和需求分析，结合城市业务架构及数据架构要求等，对应用系统功能模块、系统接口进行规划和设计。应用系统功能模块的设计应明确各应用系统的建设目标、建设内容、系统主要功能等，并明确须要新建或改建的系统，识别可重用或共用的系统及系统模块，提出统筹建设要求。应用系统接口的设计应明确系统、节点、数据之间的交互关系。

4、基础设施架构设计

基础设施架构设计要依据基础设施建设现状，结合应用架构的设计，识别可重用或共用的基础设施，提出新建或改建的基础设施，设计开放、面向服务的基础设施架构。可针对以下四种基础设施进行设计。

(1)物联感知层基础设施：包括地下、地面、空中等全空间的泛在感知设备。

(2)网络通信层基础设施：包括公共基础网络、政务网络及其他专用网络。

(3)计算与存储层基础设施：包括公共计算与存储服务中心等。

(4)数据与服务融合层基础设施：包括数据资源、应用支撑服务、系统接口等方面的基础设施。

5、标准体系架构设计

标准体系架构设计要从CIM基础性标准、支撑技术与平台标准、数据标准、管理与服务标准、产业与经济标准、安全与保障标准等维度开展地区标准体系的规划与设计工作。

6、产业体系架构设计

产业体系架构设计要围绕CIM平台建设目标，结合新技术、新产业、新业态、新模式的发展趋势，基于城市产业基础，提出CIM产业发展目标，规划产业体系

4、实施路径设计

实施路径设计包括主要任务和重点工程、运营模式及保障措施等，要结合当地实际现状，对照CIM平台建设目标，依据系统论和结构分析等方法论，以及总体设计和架构设计的内容，提出实施路径设计的主要任务和重点工程。运营模式则从CIM平台推广对接角度出发，提供平台推广应用模式。

保障措施包括组织保障、政策保障、人才保障、安全保障、资金保障等。

5、CIM 平台建设需求

（1）数据汇聚与管理，如工程建设各阶段项目二维GIS数据、三维模型数据或BIM数据汇聚的能力、资源目录管理、元数据管理、前置交换或在线共享方式进行的数据交换等。

（2）数据查询与可视化，如地名地址查询、空间查询、CIM资源加载、集成展示、模型数据加载、可视化渲染等。

（3）平台分析与模拟，如二维和三维缓冲区分析、叠加分析、建筑单体到社区再到城市级别的模拟仿真能力等。

（4）平台运行与服务，如组织机构管理、角色管理、物联感知数据动态汇聚与运行监控、CIM数据服务发布、服务聚合等。

(5)平台开发接口，如丰富的开发接口或开发工具包支撑智慧城市各行业CIM应用，以网络应用程序接口(Web API)或软件开发工具包(SDK)等形式提供开发接口，并包括资源访问类、项目类、地图类、三维模型类、BIM类、控件类、数据交换类、事件类、实时感知类、数据分析类、模拟推演类、平台管理类共12个大类。

6、CIM 平台应用需求

1、工程建设项目审批审查

目前已实现部分指标的机器自动审查及机器辅助审查，但仍存在大量指标须要依靠人工辅助或完全由人力审查。基于BIM报建的开展推进，亟须提升工程建设项目设计方案技术审查的智能化程度，依据BIM提供的丰富信息，运用机器学习等前沿技术，提升计算机智能审查能力。

2、规划编制与成果审查

在CIM平台建设环境及趋势下，基于在线的辅助规划编制、规划成果线上汇交、规划编制成果智能审查是CIM平台设计方案的一项重要内容。

3、建设过程与建筑质量监管

CIM基础平台整合了多维度多尺度的CIM数据和城市感知数据，应用BIM等新技术，构建支撑城市规划、设计、建设、管理的基础操作平台，可为BIM报建审批、工程质量、工程安全和施工管理等提供支撑，是保证建筑业高质量发展的首要技术保障平台。

4、城市基础设施管理与运营

安全运行监测与管理须要结合住房和城乡建设部以及各省市信息化建设现状，汇聚各省市城市运行中的风险信息、隐患信息、运行监测报警信息、处置管理情况等数据，通过对城市运行风险和状况的整体把握，实现对安全事故的及时了解、风险防控的客观评价。面向市政基础设施、建筑施工点、房屋建筑等市政单元，掌握各省市的风险等级分布情况和运行状态，了解各省市市政单元的运行状况、隐患、故障发生情况及处置情况，实现对各省市市政单元安全风险的科学管控、准确评价。

5、城市安全与应急

城市安全与应急业务上的具体需求表现在应急总览、风险隐患、监测预警、日常值守、应急宣教、应急专题（专业领域专题）等方面。

6、行业专题应用

基于CIM基础平台实现征拆现状摸查、线位方案比选、实际效果可视化模拟等功能。例如，在交通运输领域，接入各监控点的实时视频信号，及时应对各种交通的突发事件。在水务领域，须要对接智慧排水云服务、排水建模大数据分析、物联网智慧感知、互联网+河长制系统，提供排水管网检测、水雨情及工情实时感知与远程调度、河长制管理、防洪防汛、应急指挥、运行养护管理等服务。

7、基础设施需求（软硬件环境）、信息安全需求、运行维护需求

11、CIM 平台总体架构

CIM平台总体架构宜采用GB/T 32399---2015《信息技术　云计算　参考架构》和GB/T 35301---2017《信息技术　云计算　平台即服务(PaaS)参考架构》标准，宜符合PaaS功能视图的相关规定，CIM平台总体架构如图：

CIM 平台总体架构

CIM平台总体架构应包括五个层次和两大体系，即设施层、数据层、服务层、应用层、用户层，以及标准规范体系和信息安全与运维保障体系。

省与城市CIM基础平台的衔接关系如图：

省与城市 CIM 基础平台的衔接关系

(1)CIM基础平台宜对接国土空间基础信息平台，集成整合规划管控、资源调查等相关信息资源。

(2)CIM基础平台应对接或整合已有的工程建设项目业务协同平台（"多规合一"业务协同平台）功能，一些未建的功能可基于CIM基础平台开发。

(3)CIM基础平台应对接工程建设项目审批管理系统、一体化在线政务服务平台等系统，并支撑智慧城市其他应用的建设与运行。

(4)CIM基础平台应能支持城市体检、智慧水务、城市更新等跨部门的综合应用，支撑各类智慧城市应用。

CIM 基础平台与其他系统的关系

12、CIM 平台总体技术路线

CIM平台建设的技术路线围绕数据融合、业务办理及信息安全等主线展开。

(1)在数据融合方面，CIM平台对二维及三维数据和BIM数据进行高效管理、发布与可视化分析，其中的技术要点包括大数据分布式存储、BIM兼容及轻量化、多级LOD渲染、多源异构数据融合技术。

(2)在业务办理方面，研究利用SOA多层体系架构、中台技术构建CIM业务中台，CIM业务中台将BIM沉淀过程、各类应用场景的共性能力以组件的形式打包封装，高内聚、低耦合，得到基于CIM平台的工程建设项目报建与智能审批系统、规划辅助编制与智能审查、自然资源业务支撑、数据共享与协同等。

(3)在信息安全方面，利用区块链安全加密技术、网络安全认证技术等对模型数据安全共享、数据的网络传输安全等提供保障。

总体技术路线如图：

总体技术路线

关键技术点

1、大数据分布式存储技术

1、Hadoop 技术

针对海量空间数据在传统关系型数据库存储时存在的查询、检索性能低，非结构化数据存储效率低等问题，设计Hadoop分布式开源平台中的分布式文件系统HDFS空间数据存储模式，以便分布式存储海量空间数据，分散计算机硬盘及处理器的压力。

Hadoop 分布式系统框架图

2、HBASE 技术

虽然Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是受限于MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求，并且HDFS面向批量访问模式，不是随机访问模式。

当数据需求巨大时，采用HBASE来组织数据，HBASE中通过rowkey和columns确定的一个存贮单元称为cell。每个cell都保存着同一份数据的多个版本，版本通过时间戳来索引。

3、空间数据检索技术

技术路线中Hadoop对于空间数据检索效率低的问题可采用Hadoop中的空间操作来进行处理，Hadoop在MapReduce层引入了两个新的组件，即Spatial File Splitter和Spatial Record Reader，利用全局索引和局部索引分别对不同的数据进行高效检索。

4、高性能查询技术

为了实现高性能查询，可采用Mapreduce和Spark等技术实现海量数据的离线和实时查询。

MapReduce是一种分布式计算框架，以一种可靠的、具有容错能力的方式并行处理TB级别的海量数据集，主要用于海量数据查询和海量数据的计算问题。MR由两个阶段（Map和Reduce）组成，即map()和reduce()两个函数，可实现分布式计算。

2、BIM 与 CIM 高效数据融合技术

BIM技术为三维GIS提供了更为精细的三维模型，能够让三维GIS开展更为精细化的管理工作，从而发展和丰富了CIM平台。

要实现BIM数据与三维GIS数据（包括地形数据、三维倾斜摄影数据、视频数据等）融合的一体化服务，需要整合技术框架，建立一套基于Web服务的多源异构数据服务框架体系。

数据融合发布，经过数据资源汇聚、服务聚合发布、平台服务BIM数据与三维GIS数据的二维和三维一体化、应用层这几个环节，首先需将数据进行汇聚，形成数据资源池，对各类异构数据进行数据配置、数据校验、空间化生成、数字签发等，通过标准协议进行服务分发，进入平台里进行服务聚合，服务聚合后通过SOAP接口对外提供统一的服务。

1、文件索引技术及场景组织（金字塔）技术

CIM平台采用文件索引目录方式进行数据服务发布，优化了传统的二维和三维数据的存储模式。

文件组织调度流程

文件索引技术主要采用索引这种结构，逻辑上连续的文件可以存放在若干不连续的物理块中，但对于每个文件，在存储介质中除存储文件本身外，还要求平台另外建立一张索引表，索引表记录了文件信息所在的逻辑块号和与之对应的物理块号。索引表也以文件的形式存储在存储介质中，索引表的物理地址则由文件说明信息项给出。

2、分布式服务

分布式场景应用随着大场景数据的应用及多元数据融合展示，数据量会不断增大，针对数据量大占用空间比较多的问题，后台采用了大数据的思维，采用分布式服务发布的方式进行数据的发布，具体如下：

首先用户登录到集群中的中央服务发布系统，根据用户需求选择数据所在的存储节点，填写相关的发布参数后，后台通过RPC远程调用Webservice接口，将服务发布参数提交给相应的服务主机，服务主机接收到请求后，根据服务参数，配置相应的上下文环境context，并解析对应路径下的数据文件，生成相关的索引index信息，再利用数据中间件mybatis将其写入数据库中；当用户加载对应的服务时，先请求中央服务器，根据服务信息计算服务所需要的索引index信息返回给用户，用户根据索引index信息，到相应的datanode上请求对应的服务数据。这样便实现了分布式服务发布与加载，大大提高了平台的服务发布能力，以及数据加载的效率。

3、服务聚合技术

要实现BIM数据与三维GIS数据（包括地形数据、三维倾斜摄影数据、视频数据等）融合的一体化服务，需要整合技术框架，建立一套基于Web服务的多源异构数据服务框架体系。

同时，在很多情况下，政府部门之间或设计与审批单位之间的电子政务网络是星形网络结构，这就意味着各部门间网络不能互通，只能访问到上一节点的网络，而通过服务聚合技术，可以解决这一问题。

CIM平台设计了逻辑服务，在单个服务发布完成后，用户通过添加逻辑服务可以将多个服务组织成一个逻辑服务，也可以将一个服务拆分成几个服务，然后在逻辑服务内添加需要的服务，并重新发布。用户可根据需要配置自己的逻辑服务。

3、LOD 高效组织与轻量化渲染技术

项目建设的三维模型原始数据具有几何精细、纹理精度高等特点，可直接用来解决数据应用数据加载缓慢、内存显存资源占用高、平台渲染压力大等问题。利用LOD（细节层次模型）技术，LOD层级数据生产技术，基于场景图的LOD组织管理技术及多任务、多机器、多进程、多线程并行的数据处理技术，可以解决三维模型数据资源占用不可控和调度渲染效率低的问题。

LOD技术指根据物体模型的节点在显示环境中所处的位置和重要度，决定物体渲染的资源分配，降低非重要物体的面数和细节度，从而获得高效率的渲染运算的技术。

构建LOD的主要难点在于如何建立几何体的层次细节模型。

构建LOD的难点还包括不同层级细节的自然过渡，以及不同层级数据在场景中的分布。

基于场景图的LOD组织管理技术很好地解决了此难点。

场景图是用于组织场景信息的图或树结构，一个场景图中包含一个根节点、多个内部组织层级节点、多个叶子节点。场景图的各个层级都具备调度信息，调度信息决定了各个层级细节的过渡，也决定了不同层级数据在场景中的分布。基于视点的LOD控制可以根据用户的视点参数来选择满足条件的不同层次细节，有效地控制不同层级细节的自然过渡，以及不同层级数据在场景中的分布。

减少渲染状态切换

光照、材质、纹理表现的就是某一种渲染的状态。平台基于OpenGL开发，而OpenGL是一种状态机，更准确地说，它是一种有限状态机，即它所保存的渲染状态值是预先定制且个数有限的。对于一个使用OpenGL开发的程序，它在每一时刻都会保存多个渲染时可用的状态值，直到下一次用户改变这个状态之前，该状态的内容都不会发生变化。而冗余的渲染状态设置及频繁的状态切换都会导致渲染效率大幅下降。通过调整场景对象的渲染顺序，使相同状态的对象使用同一个状态进行渲染，减少了渲染状态的冗余及切换频率；通过对渲染状态进行排序的方法对场景对象进行有序渲染，这再次减少了状态切换的频率，达到了提升渲染效率的目的。

减少渲染批次

除了减少渲染状态切换，平台使用VBO(Vertex Buffer Object)技术使批量的数据提交可以减少与GPU的交互，降低数据带宽的使用，减少渲染批次，从而进一步提高渲染的效率。

多级 LOD 组织

基于多级LOD组织，可利用多种数据处理(KLCD)算法、空间索引加速技术、数据动态加载及多级缓存等方法提高三维数据调度性能，实现无缓存的高速加载调用。

(1)KLCD算法：提供一种城市建筑模型的渐进压缩和传输方法，根据该方法，一个复杂的城市建筑模型场景能表示成一系列分层的压缩数据组织形式，而且每层的数据流远小于原有模型数据量，有利于网络传输。该算法同时支持纹理的渐进传输技术，将大数据量的纹理通过分层传输技术传输，以提升平台传输效果。

(2)空间索引加速技术：针对大规模城市场景数据（建筑、绿化、部件、地形等），通过空间分布关系，按照一定的区位、密集度、复杂度等要素，通过我们的Builder产品将每对数据对象化，并建立空间索引关系，提高了平台运行效率。

(3)数据动态加载：针对海量数据，在客户端通过多线程进行处理，利用KLCD、LOD、遮挡剔除等技术使当前视野范围内的空间数据通过动态层次加载，同时将一定范围外的数据进行剔除，使机器内存、CPU动态平衡，从而保障整体性能提升。

(4)多级缓存：针对海量数据传输到客户端本地后的存储问题，建立本地的空间文件数据库，并对文件进行加密处理，大大提高了后期的访问运行效率，同时也保障了数据的安全性。

4、多源异构数据融合技术

应用多源异构数据融合技术可以解决多源异构数据融合问题，为CIM平台提供有力的数据支撑，该项技术支持DEM和DOM融合、矢量点线面数据融合、规划成果数据融合、建设项目与倾斜摄影融合、三维实景模型与BIM融合等。

5、SOA 多层体系架构

SOA 软件模型图

SOA的软件模型涉及如下技术：

(1)Web Service（也叫XML Web Service）：Web Service是通过SOAP在Web上提供软件服务，使用WSDL文件进行说明，并通过UDDI进行注册的。

(2)XML(Extensible Markup Language)：可扩展置标语言，面向短期的临时数据处理和万维网络，是SOAP的基础。

(3)SOAP(Simple Object Access Protocol)：简单对象存取协议，是XML Web Service的通信协议。当客户通过UDDI找到WSDL描述文档后，可以通过SOAP调用Web服务中的一个或多个操作。SOAP是XML文档形式的调用方法的规范，它可以支持不同的底层接口，如HTTP(S)或SMTP。

(4)WSDL(Web Services Description Language)：WSDL文件是一个XML文档，用于说明一组SOAP消息及如何交换这些消息，它在大多数情况下由软件自动生成和使用。

(5)UDDI(Universal Description，Discovery and Integration)：是Web Service集成的一个体系框架，它包含了服务描述与发现的标准规范。在使用者调用Web Service之前，必须确定这个服务内包含哪些方法，并找到被调用的接口定义。UDDI利用SOAP消息机制（标准的XML/HTTP）来发布、编辑、浏览及查找注册信息。它采用XML格式来封装各种不同类型的数据，并且发送到服务注册中心或由服务注册中心来返回需要的数据。

6、中台技术

业务中台、数据中台、技术中台。

7、区块链技术

区块链技术是建立在点对点网络上的，利用链式结构验证、存储数据，用分布式节点共识算法生成、更新数据，用密码保证数据传输、访问安全，而自动化脚本代码可组成智能合约操作数据的计算范式。它因为拥有点对点(P2P)、时间戳、智能合约、共识机制和加密算法等核心技术，天然具备去信任、透明可信、防篡改、可追溯、安全可靠等特性，近年来被广泛应用于政府治理领域。

结合区块链分布式、可追溯性和非对称密码加密的中心特点，区块链技术非常适合解决现有的大数据共享困难问题，能够提供安全方面的可行性保障。区块链技术对于大数据的安全共享提供的是一种底层的技术，点对点的分布式存储系统可以帮助海量数据分布式存储；可追溯性的特点可以在数据被共享时追溯数据的原始信息；公钥加密、私钥签名的非对称加密技术可有效防止数据在共享过程中出现泄露现象。

针对CIM数据资源分散共享、交换、传导时的信息不对称、版本控制、安全保密等问题，利用区块链技术的不可篡改、全程留痕、公开透明、分布式存储、算法加密、智能合约等特点，对CIM数据进行分布式加密存储，资源目录（账本）全过程公开，使得规划、施工、竣工各阶段的BIM分享数据不可篡改、不可删除，保证了全过程记录数据的唯一性。采用非对称加密算法，对分块CIM（25km2内）的涉密数据进行加密，只有唯一拥有私钥的人方有权限使用（浏览、引用、复制等），保证数据安全共享。

基于区块链技术的数据安全共享

8、网络安全认证技术

认证指的是证实被认证对象是否属实和是否有效的一个过程。其基本思想是通过验证被认证对象的属性来达到确认被认证对象是否真实有效的目的。被认证对象的属性可以是口令、数字签名，或者像指纹、声音、视网膜这样的生理特征。认证常常被用于通信双方相互确认身份，以保证通信的安全，一般分为身份认证与消息认证两种。

一次口令机制：

一次口令机制采用动态口令技术，是一种让用户的密码按照时间或使用次数不断动态变化，每个密码只使用一次的技术。

USBKey 认证：

USBKey是一种USB接口的硬件设备，它采用软硬件相结合，一次一密的强双因子认证模式，很好地解决了安全性与易用性之间的矛盾。

13、CIM 数据总体架构

CIM 数据总体架构

1、数据共享与保密

CIM平台数据共享包含在线共享和离线拷贝两种方式。

在线共享主要以提供数据服务的方式开展，结合25km2数据保密规定要求，通过设置分级授权进行服务共享。CIM数据在线共享服务的类别主要有网络地图服务(WMS)、基于缓存的网络地图服务(WMS-C)、网络瓦片地图服务(WMTS)、网络要素服务(WFS)、网络覆盖服务(WCS)、网络地名地址要素服务(WFS-G)、索引3D场景服务(I3S)、3DTiles服务。各类数据建议采用的服务类型及数据共享方式参考下图所示的CIM数据共享清单。

离线拷贝可通过移动介质拷贝共享CIM数据。基于区块链技术可以设计海量CIM数据分级授权交易的多层区块链模型，包括身份认证、智能合约、访问控制机制、数据存储模型设计等，实现CIM数据上传、分发安全加密，交易记账信息管理等功能。

CIM 数据共享清单

2、数据存储与更新

数据存储可采用数据中心的方式，分为市数据中心和区（县）数据中心，其中市数据中心的数据存储在市局机房或政务云，采用"逻辑集中、物理分离、服务共享"的方式，区（县）数据中心的数据分布存储在各区（县）机房或区（县）政务云，采用"物理集中、数据汇交、服务调用"的方式。

CIM 平台数据存储架构设计

更新频率低的时空基础类数据由市统一更新维护，并通过时空信息云平台对外（政务版、公众版）提供在线服务，原始数据（25km2内）符合保密要求后授权在政务内网下载。

更新频率低的规划管控的编制成果由各区通过"多规合一"平台在线提交编制成果，在线审查后以服务形式共享调用（审批的依据）。

时效要求高的工程建设项目、资源调查、公共专题、监督监管及业务管理，由各区（县）动态更新维护并自动同步汇聚交至市平台。市级审批项目成果数据也逆向同步至区（县）分局。

从数据更新方式角度分，数据更新主要存在手动定期/不定期更新、自动动态更新两种方式，不同的数据需要采用不同的更新方式：

(1)针对以项目形式产生的数据或以年度方式产生的数据，建议采用手动定期/不定期更新方式；

(2)针对随业务审批产生的业务数据，建议采用自动动态更新方式随审批自动更新。

工程建设项目、业务管理、监督监管需随业务办理实时更新，规划管控类数据随批复版本按需更新，时空基础、资源调查、公共专题等其他数据按需更新。

14、CIM 功能架构设计

CIM平台提供数据汇聚与管理、数据查询与可视化、平台分析与模拟、平台运行与服务、开发接口等基础功能，以及面向"规、设、建、管"领域的应用，为政府各委、办、局提供管理与服务支撑。

应用架构

1、数据汇聚与管理

1、模型轻量化

• 模型导入
• 模型抽取：实现从模型中提取数据的功能，如将所有构建所富有的参数化信息提取出来得到完整的模型信息。
• 碰撞检测
• 数据清洗：利用清洗规则，纠正数据错误，检查数据一致性，处理无效值和缺失值等
• 坐标投影定义
• 格式转换
• 数模分离：模型包含几何数据和非几何数据两部分。几何数据就是我们能看到的二维、三维模型数据，非几何数据通常指模型所包含的分部分项结构数据、构件属性数据等相关业务数据。通过数模分离的处理，模型文件中有20%～50%的非几何数据被剥离出去，导出为DB文件或JSON数据，供应用开发使用。数模分离后，模型仅包含结构信息，但存在唯一的对象标志，从而实现与DB文件或JSON数据的关联。当需要查看模型的属性数据时，再根据这个唯一的对象标志从数据库中读取相关属性。
• 模型拆分子对象
• 删减子对象
• 模型切分：在管道模型中常存在单个管道对象非常长（长度在几千米），并且三角面数为几十万的情况，此时模型就相对非常复杂，不利于使用。对此类型数据的优化通常采用模型切分的方式，将长的模型切分成多段小模型。
• 移除背立面顶点：导出的模型通常存在一些不影响视觉效果的背立面及重复顶点和重复面，这些重复顶点和重复面在渲染过程中是不必要的，会造成资源消耗。在实际操作中要选择模型中需要进行重复点移除操作的对象范围，包括所有对象和选中对象。
• LOD 提取与轻量化：根据BIM的LOD级别进行提取和轻量化，降低模型的大小，以便在大场景里面对模型进行加载和浏览。LOD的划分参考国家标准GB/T 51301---2018《建筑信息模型设计交付标准》4.3.5章节中的几何表达精度的等级划分要求进行划分。进入CIM平台展示的BIM可按G1、G2进行提取与轻量化。

GB/T 51301---2018《建筑信息模型设计交付标准》4.3.5章节中的几何表达精度的等级划分要求

(13)图片材质提取：在LOD提取与轻量化过程中，支持提取模型的图片材质，支持BIM中材质图片数据的存储的索引。

(14)参数化几何描述：参数化几何描述指用多个参数来描述一个几何体，参数化几何描述可以将单个图元做到最极致的轻量化。例如，一个圆柱（见图5-4）可以使用如下三个参数：参数1为底面原点坐标（x、y、z，三个参数）、参数2为底面半径（r，一个参数）、参数3为柱子高度（h，一个参数），使用五个参数即可完成一个圆柱体的搭建，非常精简。

(15)简化三角网：简化模型数据中所有对象或选中对象，简化大量冗余的三角面，降低内存的占用，提高模型在三维场景中的浏览性能。

(16)相似对象提取：将相似的模型图元进行合并，实现数据压缩，只加载基本模型，其他模型在基本模型基础上进行几何参数变换。

(17)图元合并：利用相似性算法自动减少图元数据，实现几何数据的轻量化。如BIM模型中很多桩的形状一模一样，只是位置不一样，可以做图元合并来实现轻量化，即只保留一个桩的数据，其他桩记录一个引用+空间坐标即可。

(18)消息队列：支持消息的缓冲管理，利用消息队列技术实现数据的顺序分发。

2、数据资源加载

3、BIM 数据管理

BIM 检查、模型数据查询、BIM 上传、第三方模型接入、模型发布预览、模型版本更新、BIM 导出、模型文件关联、模型比对分析、BIM 剖切、BIM 测量

4、CIM 平台数据标注管理

标注添加、标注管理、标注共享

5、空间数据管理

元数据管理、数据源管理、专题管理、数据符号库管理、数据清洗、数据转换、数据更新、业务数据表关联管理、字段配置管理、数据资源目录管理、数据专题配置

6、CIM 平台数据交换

交换参数设置、数据检查、交换监控、消息通知、服务浏览、服务查询、服务订阅、数据上传下载

2、数据查询与可视化

查询统计分析（基础属性查询、模型信息检索、关联信息展示、数据统计分析）

视点切换与漫游（视点管理、录制漫游、普通漫游、地下漫游、室内漫游、自定义漫游）

1、数据高效渲染

(1)LOD动态加载：通过多重LOD计算，为同一个构件分别生成轮廓模型与精细实体模型。在三维几何数据的实时渲染阶段，通过实时计算视点与模型的距离，进行动态的轮廓模型与精细实体模型的内存加载与渲染。具体策略如下。

①在小比例尺（1：30000以下）下仅展示影像/电子地图，三维数据不进行加载；通过标记或叠加二维图层来展示地物信息。

②在中比例尺（1：1500至1：30000）下展示白模/倾斜摄影单体化数据/其他格式的三维数据（仅加载建筑/地物的外轮廓），以一栋建筑/一个项目作为一个单体要素。

③在大比例尺（1：1500以上）下仅展示视野范围内以屏幕为中心的一定范围内的BIM详细内部构件，其他BIM只展示白模或建筑外壳。

(2)图像渲染：基于WebGL的图像渲染引擎进行深度开发，基于GLSL开发自主的着色器，提供光照、水纹、云层、动画、粒子效果等诸多功能的底层特性支持，有助于实现逼真的效果，加速图像的渲染。

(3)模型渲染：基于模型的结构化特性，封装参数化的模型构件设计，实现基于构件的对象管理，可有效提升LOD层级的渲染管理。

2、可视化展示

多源融合展示、二维和三维联动展示、地上地下一体化、室内室外一体化、BIM 全流程展示应用、多屏对比、多屏联动

3、平台分析与模拟

天际线分析

净高分析：结合拟建项目实际情况，针对特定楼层、标高、受结构影响空间较窄或较低的区域、管线密集交叉的区域及出管道井和出机房的区域等极易出现净高不满足要求情况的区域，根据净高值按需渲染，输出净高分布图，直观展示不利点，标识出最低点标高值。

控高分析：控高分析是对片区内各地块的建筑高度控制做定量的专项研究。

退线分析：退线分析用于规定建筑物应距离城市道路或用地红线的程度。

视线分析：视线分析将人在地面上或某个建筑的阳台、窗户上的视角点作为眺望点，由平台自动生成并判定眺望点和被观看对象之间（其他任意一点）的可视情况。

视域分析：视域分析是从任意一点出发判断区域内所有其他点的通视情况。

景观可视度分析：应用BIM技术的景观可视度分析是建立在定量分析之上的，通过科学的直观图表表达。其主要分析区域地标性建筑在某区域范围内的空间可视度。基于遮挡分析可以对地标性建筑物的可视面积进行解析。

详细规划盒子分析：详细规划盒子分析以三维形式直观显示详细规划数据，并根据不同用地分类性质渲染形成详细规划盒子，用户可查看详细规划盒子的用地编码、用地性质、详细规划限高值、容积率、地块面积、建筑面积、退线要求等基本信息，加载设计方案后执行分析，验证详细规划盒子内的建筑指标是否超出城市详细规划限制。

标高核查：标高核查用于分析立面图各楼层的标高是否与建筑施工平面图相同，核查建筑施工平面图的标高是否与结构施工图的标高相符；核查门窗顶标高是否与其上一层的梁底标高相一致，对门窗顶标高、露台标高能实现智能定位及可视化展示。

方案比选：支持查看不同设计方案的详细信息

公共服务设施覆盖分析：为反映社区公共服务设施整体覆盖水平，将社区医疗卫生、教育、文化、体育、养老等各类设施按步行15分钟即可到达的覆盖率标准进行叠加，统计分析社区公共服务设施步行15分钟的覆盖率。

人流分析：通过对城市人流的数据统计，对城市人口数量、分布、流动性等要素进行分析，如城市人口分布分析、网络人口分析、总体工作出行分析、指定区域工作出行分析、外地人口数量分析等。

交通流分析：实现交通量、拥挤度及平均车速等多种交通流量统计数据的形象查询和显示。

地块强排方案：强排是为了测算项目成本及利润率，帮助业主判断地块准确价值，研究地块中方案的可行性，针对各方不同要求，为业主提供相应的设计方向。地块强排方案是根据地块的规划指标排布建筑的基本方案，同时满足建筑强制性规范、地方规定及业主要求。地块强排方案包括前期准备、强排设计、审查出图，前期准备中包括规范要点汇总、规划条件输入、营销条件输入、地块特征分析；强排设计中包括合理强排、多方案对比、深度达标等；审查出图包括自审填表、负责人审查。

叠加分析：叠加分析的叠置分析目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专属属性之间的相互关系。

疏散模拟：疏散模拟结合模型中建筑物构件的尺寸、材质物理特性（如保温材质的热传导率、比热以及电阻率等）、疏散人员特征等信息，模拟在紧急情况下的人流疏散情况。用户可加载逃生路径、设置疏散人数等相关参数，得到疏散时间、疏散轨迹、疏散人数曲线图和区域人数变化曲线图，进行可视化和可度量的疏散模拟计算和仿真，确保在安全疏散时间内有效疏散人群，实现个体或群体行为过程的动态模拟。疏散模拟也可以根据预先设置的几种疏散方案进行分别模拟，对比、优化得到最佳的疏散方案。

日照模拟：计算分析某一层建筑、高层建筑群对其北侧某一规划或保留地块的建筑与建筑部分楼层的日照影响情况或日照时数影响情况。

4、平台运行与服务

平台运行与服务将提供平台运维管理、数据服务管理等功能模块。

平台运维管理包括：

单点登录、部门管理、用户管理、角色管理、统一授权管理、行为日志管理等。

数据服务管理包含了地图服务管理，支持各类静态服务与动态服务的接入，并对各类地图服务进行管理，具体包括服务发布、服务注册、服务验证、服务配置、服务管理、服务查询、服务编辑、服务扩展、服务日志、服务监控、服务统计等，并同时提供空间数据引擎接口。

5、平台开发接口

平台开发接口包括需对外部平台提供的接口与需使用或依赖的外部平台接口。

平台开发接口接入方式包括自动接入（前置服务端方式）、Web Service接口方式接入及对外开放接口方式接入等。

接口安全保障：一次性口令认证等方法。

数据共享交换与定制开发：

• 数据共享接口
• 二次开发 API（资源访问类接口、项目类接口、地图类接口、三维模型类接口、BIM 类接口、控件类接口、数据交换类接口、事件类接口、实时感知类接口、数据分析类接口、模拟推演类接口、平台管理类接口）

15、基础设施架构

CIM平台的基础设施架构体系设计的目标是构建云环境下的一体化基础设施架构，打造云环境下政府数据开放共享、资源整合、应用开发新模式，提升新技术、新基础设施条件下政府的治理和公共服务能力。

1、信息网络资源

信息网络资源一般包括政务内网、政务外网和互联网。

2、本地计算存储资源

本地计算存储资源可对边缘端计算存储能力进行补充，同时满足云端对本地数据的调用。本地计算存储资源宜结合实际情况建设，灵活部署本地存储机房。

3、云计算资源

云计算资源承载海量数据信息的汇聚计算，可完成边缘计算节点及本地计算设施无法处理的数据计算任务，进行统一资源部署，可以提供强大的计算能力。云计算资源应建设具备容灾、备份、恢复、监控、迁移等功能，高性能且高可靠性的云数据库和高可靠性的分布式文件系统，提供实时交互与协作能力、配置和使用计算资源能力、传输连接相关网络能力等，支持服务负载均衡和专有网络配置，可根据实际业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源。

4、边缘计算资源

边缘计算是指能在网络边缘处执行计算、存储及提供应用服务的新型计算。边缘计算资源要能够处理云计算资源下发的计算任务和向云计算资源发出请求，传送数据资源时应具备双向性，即数据可以是云服务的下行数据，也可以是智能感知设备、物联设备的上行数据。边缘计算资源可以集成本地存储和外扩存储功能，同时可分担计算需求，在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析。

16、安全体系架构

1、平台运行安全

通过安全组织、安全策略、安全管理、安全技术框架，形成平台运行安全总体架构框架。

2、数据安全

为保证CIM平台的数据安全，平台设计应包含数据存储安全、数据传输安全、数据访问控制、数据完整性保护、数据库系统安全、数据备份与恢复等安全策略。

1、数据存储安全

数据存储安全是针对数据库内存储的数据进行管理，包括数据库用户、密码、数据表空间及表的管理，根据应用系统及存储数据的性质来分配应用使用的用户及密码，划分相应的数据库表结构及表空间。数据存储形式要保持一致。

2、数据传输安全

信息传输信道安全通常是用信道加密的方法实现的。对于不同的网络层次，采用不同的加密方式，如链路层的链路加密、网络层的IP加密及应用层数据加密等。

同时为了在线提交、在线传输材料的安全性，在文件传输过程中，需控制材料文件不是一次上传，而是将数据文件划分为小的数据块，每次向服务器上传约128KB的数据，同时在每次上传的数据中附带了文件大小、起始位置、文件MD5等信息。

采用非对称加密算法，对分块CIM（25km2内）的涉密数据进行加密，只有唯一拥有私钥的人才有权限使用（浏览、引用、复制等），保证数据安全共享。

3、数据访问控制

平台对所有数据进行严格控制，根据用户身份和其在现实工作中的角色和职责，确定访问数据资源的权限，对用户对业务数据的访问权限进行配置。体现最小化授权原则。

4、数据完整性保护

在传统的网络安全技术中，主要是运用边界防护系统对网络数据进行一定的安全保护，通过对数据进行加密，并且选取相应的信任对象，从而实现网络完全防护。然而，数据加密和信任对象时依旧会存在一些漏洞，导致传统的网络安全防护技术出现一定的安全隐患，从而威胁网络数据信息的安全。

区块链技术和传统的网络安全技术有着很大的差别，这种网络安全技术并非完全依赖加密技术和信任对象来进行安全防护工作，而是运用反向链接数据机制及共识机制来进行网络安全防护，从而对存储在区块链系统中的数据的完整性进行更为有效的保护。

5、数据库系统安全

CIM平台数据库系统通过可靠的数据库系统安全设计和数据库加密两种方式保证数据库安全。

在CIM平台数据库系统设计中：

一是应选择具有安全控制功能的数据库系统；

二是采用数据备份与恢复系统对数据库系统的数据做备份，在系统数据库出现故障的时候，通过数据备份与恢复系统对数据库进行恢复。

在数据库系统中采用记录级加密、字段级加密等多种安全保障机制。

数据库加密措施包括数据强加密、字段加密、密钥动态管理等，加密系统的数据操作响应时间应尽量短，在现阶段，平均延迟时间不应超过1/10秒。同时，

6、数据备份与恢复

数据通过备份、历史记录的保存或日志记录来保证数据安全。通过双击容错保证数据不丢失和系统不停机。

数据备份采用本地备份与同城备份相结合的形式，根据数据规模确保两套不同时间点的数据全副本的容量，并预留部分增量数据空间。

双机容错系统通过软硬件的紧密配合，将两台独立服务器在网络中表现为单一的系统，提供给客户一套具有单点故障容错能力，且性价比优越的用户应用系统运行平台。

3、网络安全

1、网络结构安全

网络设备要考虑业务处理的高峰数据流量，要使冗余空间满足业务高峰期需要；

网络带宽要按重要次序、优先级分配；

在网络拥堵时优先保障重要主机；合理规划路由，在业务终端与业务服务器之间建立安全路径；等等。

2、可靠通信

高效利用区块链技术可有效地保障网络通信的安全性和可靠性。

3、国密算法加密

通信传输安全应采用校验技术或密码技术保证通信过程中数据的完整性和保密性。

在数据传输时，采用动态秘钥方式进行数据加密处理等。

4、网络安全审计

网络安全审计系统主要用于监视并记录网络中的各类操作，侦察系统中存在的现有威胁和潜在威胁，实时综合分析出网络中发生的安全事件，包括各种外部事件和内部事件。

在网络交换机处部署网络行为监控与审计系统，形成对出口处网络数据的流量监测并进行相应安全审计，同时和其他网络安全设备共同为集中安全管理提供监控数据，以用于分析及检测。

5、网络设备防护

网络设备防护采用防病毒、防火墙、网络入侵检测、安全扫描等防护技术。

6、通信安全保护

信息的完整性设计包括信息传输的完整性校验及信息存储的完整性校验。

对于信息传输和信息存储的完整性校验可以采用的技术包括校验码技术、消息鉴别码、密码校验函数、散列函数、数字签名等。对于信息传输的完整性校验应由传输加密系统完成。

7、网络可信接入

为保证网络边界的完整性，不仅需要阻止非法外联行为，还要对非法接入进行监控与阻断，形成网络可信接入，共同维护边界完整性。通过部署终端安全管理系统可以实现这一目标。

具体操作比如：

• 在线主机监测
• 主机授权认证
• 非法主机网络阻断
• 网络白名单策略管理
• IP 和 MAC 地址绑定管理

8、可信验证

基于可信根对通信设备的系统引导程序、系统程序、重要配置参数和通信应用程序等进行可信验证，并在应用程序的关键执行环节进行动态可信验证，在检测到其可信性受到破坏后进行报警，并将验证结果形成审计记录。服务器端采用服务器加固系统，构建服务器可信运行环境。

4、政策制度保障

政策制度保障建设包括建立组织保障、人才保障、制度保障、资金保障、技术保障、安全保障等多方面的保障体系，确保CIM平台的建设与运维规范且有序进行。

17、CIM 典型案例

1、工程建设项目审查

工程建设项目审查业务流程

立项用地规划报批审查业务流程

1、建筑设计方案审查

j建筑设计方案报建与审查业务流程示例

2、施工图审查

施工图审查业务流程

3、联合验收与竣工图备案

联合验收与竣工图备案

2、规划辅助编制、审查与实施监督

规划辅助编制、审查与实施监督业务

3、智能建造与监管

智能建造与监管典型应用场景

4、城市运行管理

城市运行管理典型应用场景

5、城市更新规划建设管理

城市更新规划建设管理典型应用场景

6、水务管理

水务管理典型应用场景

7、交通管理

交通动态监控、交通指挥调度、智能停车、交通仿真等。

18、CIM 实施路径

CIM 数据治理与应用闭环

CIM 平台部署方式

授权直接使用模式示意图

接口定制开发模式示意图

自建平台对接模式示意图

企业自建交换模式示意图

CIM 基础平台框架图

CIM 基础平台与其他系统的关系

CIM 数据治理应用功能

CIM 数据治理关系图