腾讯发布十大科技趋势报告，时空AI将成为数字孪生城市建设基础

近日，腾讯联动百位内部科学家、技术专家和外部院士专家，重磅发布《2023十大数字科技前沿应用趋势》报告，对高性能计算、泛在操作系统、Web3、时空人工智能等前沿数字科技的应用做了预测。报告提出城市复杂系统的时空人工智能应用将普及，并指出了该技术在城市复杂系统的数据资源统筹、城市资源匹配、推理决策三个方面的发展趋势要点。

01/城市复杂系统的时空AI应用将会普及

城市系统是由物理系统、社会系统和信息技术系统耦合而成的复合载体，包含各种领域、多种维度的动态、静态要素，智慧城市建设就是将这些要素在内的城市复杂系统数字化，在其过程中，需要采集和处理大量实时、动态的、多场景、多源异构数据。

时空人工智能是人工智能领域的新型创新应用技术，旨在以时空为“索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借力知识工程和AI算法进行智能化分析，从而挖掘知识和辅助决策，完成城市复杂系统的数字化建设。

时空人工智能是地理空间智能、城市空间智能和时空大数据智能等的统一表示，包括从时空感知、认知到决策的多项核心技术。其应用生态领域非常广泛，包括智慧城市、智慧交通、智能园区、智能建筑等多个领域。

报告指出，未来城市将涌现出城市的信息空间，打破物理空间与社会空间之间的隔阂，并交织重组。未来城市实际上是物理空间、社会空间和信息空间的融合体。基于数字技术实现设施与服务的高效供需匹配，是数字技术背景下未来城市的核心特征。而实现这种基于动态时空的资源供需匹配所需要的核心技术之一，就是时空人工智能。

未来，城市复杂系统的时空AI应用将会普及。

02/三个“趋势要点”，看懂时空人工智能未来发展

时空AI在城市复杂系统应用普及之后，将有利于数据资源的全面统筹，提高城市资源匹配效率，增强城市管理推理决策能力。腾讯在报告相关章节中明确提出了三个趋势要点：

趋势要点1: 时空数据管理能力开始全面统筹城市复杂系统

时空数据的高效管理，是实时、全面、系统地分析和计算的基础。而时空数据具有非结构化特征，数字孪生城市各层级、各系统之间的数据融合、信息共享和业务协同，需要将各类数据统一格式编码。

因此，大规模非结构化时空数据组织能力日益受到关注，时空大数据管理关键技术正在成为城市数据中台重要的基础能力，多源异构数据的融合处理能力成为数字孪生城市建设的基础。

趋势要点2: 时空数据实时计算能力正在实现城市时空资源高效匹配

由于时空资源供需匹配往往具有高频、实时要求，因此传统时空分析和串行算法难以满足规模与效率的要求，这就需要分布式计算与流式计算技术的支持。

以腾讯数字孪生为例，其通过实时数据采集与计算，实现了城市交通需求和交通资源的高效供需匹配，改善城市交通出行效率。

趋势要点3: 时空知识推理与计算持续增强推理与决策能力

时空推理与决策技术体系，以时空大数据资产为支撑，各领域需通过时空知识图谱建立行业知识体系，对异构数据进行集成和融合，建立基于数字孪生底座的特征向量和时空知识归因模型，对城市、园区、社区、企业等归因优化场景做辅助决策支撑。

03/腾讯打造系列解决方案 探索城市空间数字化与交通智慧化

时空人工智能应用的普及，需要推进城市数字孪生底座的建设。腾讯基于三维还原、物联感知、实时通信、时空融合计算、仿真与推演等核心技术能力，围绕数字孪生平台，面向建筑园区、城市孪生、交通孪生等场景，打造一系列行业/领域的数字化解决方案。

腾讯面向智慧城市领域的解决方案——TOD（城市空间治理），构建了城市运营与治理指标系统。数据孪生体与指标体系结合，面向政数、规划、住建、经济产业等提供精细化城市孪生的数据分析、数据运营、辅助决策和智能推演能力，为智慧城市建设推进提供“智慧大脑”。

在交通领域，腾讯基于数字孪生云平台，构建超大城市的数字底座，将数据汇聚呈现在一张孪生地图上，静态呈现公路、轨道、航空等网络和枢纽，动态呈现上面运行的客流、物流；根据信息流和能源流的变化，静态设施也会实时展现不同的特性，根据实时动态的分析，为城市交通调度提供最优资源匹配方式，从而在城市交通的规划、建设、管理、运营和服务全流程中发挥作用。

未来，依托城市空间大数据应用与腾讯数字孪生，这套服务体系还可以延展到海洋、农业、校园、能源、医疗等众多领域，助力千行百业数字化转型。

正如报告序言提到，科技创新的根本目的，是要给用户带来实实在在的价值，相信在各行各业持续涌现的需求驱动下，中国数字科技创新将取得更大的发展。

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