摘 要:当前，城市治理现代化迈入了智能社会治理阶段，核心是使用人工智能技术，构建以数字孪生城市为基础构架的社会有机体。为适应智能社会治理，数字孪生城市建设应在理念原则、数据属性、功能设计方面予以规范。在理念方面，应坚持迭代演化升级、人类知识承载、地理信息统摄等原则；在数据方面，应涵盖行政区划、测绘与地理信息、立体地图、物理传感等数据流；在功能设计方面，应有效承载天文层、气候层、地理层等的治理功能。
关键词:智能社会 社会行为体 数字孪生城市 国家治理现代化
【中图分类号】TP18 【文献标识码】A
人类社会个体属性变迁：叠加分层、复杂上升
社会治理，归根结底是对人的治理。随着社会形态的变化，人类个体自身的属性也在发生重大变化。这种变化，既体现在生物属性方面，也体现在社会属性方面：
在原始的采集渔猎社会，人的属性被其生物能（力）所定义，而且个体很难改变伴随的这种生物能（力）。换言之，个体身体素质、手脚、眼神、思维的好坏，直接决定了其能否为自己、家人、群体获得充足的食物（生存性问题），并决定着其在所属群体（部落）中的社会地位。
到了农业社会时期，人类学会了驯化动物、种植农作物。个体不再单纯依靠自然资源吃饭，而是靠土地从事农业生产，对土地占有的多寡决定着个体的主要属性。但这一时期，人类对土地等自然资源仅涉及初步利用。
在工业社会，人类开始拥有制造工业产品与商品的社会化大生产能力，对物质产品的占有成为个体的主要属性定义。从生产关系角度，这种占有主要指的是对生产资料的占有，并由此区分出资产阶级、无产阶级等。从生活场域角度，这种区分指的是不同阶层、阶级对特定商品的占有多寡，例如有闲阶级、平民阶级等（当然，工业化与资本主义对人的物化与奴役，是马克思所批判的）。
到了信息社会（PC互联网阶段），个体具有了新的属性，即符号性。人类首次在真实物理世界之外，创造了符号的世界，统称为数据化世界，包括数字、字母、文本、图片、视频等多模态存在。区隔个体的新机制，就是数字化存在（如有的人有百度百科，有的人没有）。但需要注意的是，数据化仅实现了个体世界的虚拟化，还不能做到随时随地产生数据、数据流。
在数字社会，个体可以随时随地产生数据、数据流，并基于数据流优化自身的生活、工作、交往等社会活动。区隔个体的新机制，即为数据的流动性——有的人信息获取快（高配置的智能手机），有的人则滞后（手机不够智能）甚至不会用（多为老人）。在数字社会，算法还没有发挥主体作用，因为整个人类社会的数据化进程是一个庞大工程，很难一蹴而就。而且，总是存在“数据孤岛”使得个体与社会的数据化不够彻底。
在智能社会，以上问题将会逐一得到解决。通过智能算法的大规模社会应用，人机物耦合关系越来越密切，人的生物属性也将发生重大改变。人不再是传统意义的生物人，而是人与机（穿戴设备、智能算法、专家系统）的结合态，个体的生命存在与社会活动也被算法流定义、区隔、分层。
到了元宇宙社会，基于智能算法、成熟的脑机接口技术，个体将实现意识的迁移、调取、交流，个体必然会被意识流、意识场的拓扑结构所定义、区隔、分层。
从原始社会到元宇宙社会，这是目前人类社会所经历、能够预见的发展形态。当然，还存在更高阶文明的可能性。在这种更为高阶的社会，个体的存在属性将被映射到更加高维的真实-虚拟融合空间。从人类社会个体属性变迁，我们可以提炼和总结出两个总体性规律：一是叠加性。在新的社会发展阶段，个体新增加的属性维度并不是替代之前的属性定义，而是叠加和分层维度的增加。从古到今，个体的分层属性越来越复杂，并形成了多元化的属性结构的集合。二是复杂性。随着人类个体所具有的分层维度的增加，社会分层的复杂度也将增加。个体之间的社会互动的过程呈现、结果涌现的复杂度，呈现出非线性增长的总体性态势。
构建以数字孪生城市为基础构架的社会有机体
国家治理现代化是一个长期、动态过程，核心是构建社会有机体。党的十八大以来，我国城市治理现代化先后进行了智慧城市建设、城市大脑建设两个阶段的探索。在智慧城市阶段，部门、行业大数据开始应用到政府管理与社会治理之中，处在社会有机体的身体特征刻画阶段。在城市大脑阶段，人们不再满足于描摹社会状态，而是进行主动的“大脑”思考，即将算法应用到社会治理场景。智能社会是人类社会的最新发展形态。2021年6月，中央网信办联合八部门在全国开展智能社会治理基地建设申报工作，标志着我国正式迈入智能社会治理探索阶段。在智能社会治理阶段，人们将实现社会有机体“脑体结合”，进一步提升治理效能。这必然需要采用数字孪生理念，建设社会有机体。
“数字孪生”（Digital Twin）也称为“数字映射”（Digital Mapping），最早应用于自然科学（飞行器、工业生产、装备制造等）。学术界普遍认可的内涵是：基于物理模型、传感器更新、运行历史数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生思想最早由密歇根大学Michael Grieves教授命名为“信息镜像模型”（Information Mirroring Model）。数字孪生是真实、虚拟的结合体，在城市治理、社会生产方面具有重大价值。进入21世纪，美国和德国均提出建立“信息-物理”系统（Cyber-Physical System，CPS），意在实现真实物理世界和数字虚拟世界的交互融合。数字孪生城市是智能社会治理的核心数据底座，同时也是智能社会治理逐项任务设计、开展、运行、反馈、优化的工作基础。
数字孪生城市建设的理念原则
当前，我国数字孪生城市建设进入快车道，笔者认为，应统筹好数字孪生城市与之前相关工作的关系，尤其要秉持以下几项理念原则：
一是迭代演化升级。城市数字化转型一个长期、动态过程，数字孪生城市建设，不应推倒之前有关数字城市建设的工作基础，而应做到对既有智慧城市、城市大脑建设的联通、升级、优化、赋能，以有效避免公共资源浪费，防止运动式建设、“拍脑门”决策。
二是人类知识承载。数字孪生城市建设应有效继承、赓续人类过往的有效知识。就城市而言，这种知识包括共同知识（全局知识）、地方性知识，也包括历史沉淀知识、过往决策知识、当前情境知识、未来规划知识等。
三是地理信息统摄。对接智慧城市与城市大脑工作基础、承载过往有效知识，核心是做好地理信息系统（GIS）的建设工作。GIS系统是统摄、联通、加载、调用一切治理工作的总机关，任何信息都可以按照地理单元进行归并、统计、治理、反馈、优化。
四是天地人融合。基于空间维度（地理信息工作）、时间维度（过去、现在、未来）两方面扎实的工作，我们可以实现社会系统的外向延展，刻画第三维度即图层维度（天地人）。其中，“人”指人类社会，“天”指气象、宇宙等信息要素，“地”指水文生态、地质情况、地下空间等要素。“天”是人类社会的约束性因素，“地”是人类社会的承载性因素，共同构成社会有机体的外围环境。
五是预留多源异构接口。具体包括传感器接口（路灯、井盖等）、应用程序编程接口（GIS软件）、APP接口（支付宝、美团、微信等）、仿真软件接口、部门数据接口（政务云数据）、社会数据接口（社会组织）、独立数据接口（科学研究机构）与元宇宙接口。这些接口构成了城市（社会）有机体的末梢神经网络。
六是治理功能模块设计。数字孪生城市的主要工作是对真实物理世界实现全息数据映射。从国家治理、社会治理角度看，还需要在此基础上设计核心功能模块，涉及人口管理、发展规划、产业布局、社会安全、网络舆情、市民服务等，避免数字孪生城市建设成为“花架子”。
七是预留元宇宙发展空间。数字孪生城市是所在城市的共同数据资产、共有数字资产。基于完善的历史知识、天地人系统、多源数据接口、人类行为数据，人类个体在元宇宙生活的相关条件已经具备。可依据当地经济社会情况，适时开展元宇宙建设，引导人民群众有序进入元宇宙空间生产、生活、休闲、娱乐、康养。
数字孪生城市建设的数据生态
基于上述思想原则，数字孪生系统不再是一个数据底座，而是城市治理现代化（当前是智能社会治理阶段）的生态性底座。这种生态包括数据生态、治理生态两个层面。数据生态指的是如何进行完整、正确的数据映射，治理生态指的是如何设计、优化治理任务。首先，在数据生态构建方面，数字孪生城市建设（全息CIM模型）应重点囊括十种数据场景与映射类型。
一是行政区划数据。国家治理、社会治理以行政区划为主要单元，从省域延伸到街道、社区。数字孪生城市应有完善的多层级行政区划结构，为后期各项社会治理功能的开展、评估、反馈、优化奠定基础。
二是测绘与GIS数据。这是城市的数字总轮廓、全局性边界。百度地图、高德地图、天地图是常用的GIS数据库，对于特定区域，还需要结合测绘数据、手动调整等方法予以辅助。
三是立体地图数据。传统的2D模式已经难以满足城市治理现代化要求，当前需要重点使用3D地图、元宇宙地图、VR地图。其中，建筑物是主要的要素构成，整个数字孪生信息系统的主要部分是建筑信息模型（BIM）。
四是物理传感数据。涉及物联网（IOT）数据、视频数据、高分遥感数据、红外数据、射频数据、光谱数据、雷达数据等，其作用是为城市的物理状态提供全息映射，便于社会管理者了解真实的社会状态。
第五是历史轨迹数据。包括大数据时代的个体行为数据、车辆轨迹数据、物联网数据等，还包括对大数据时代之前的历史数据的电子化（例如地方志、过往报纸、档案数据等），最终通过加载的方式映射到数字孪生城市信息系统。核心目的是实现对人类历史知识的继承、使用，提升社会治理水平。
第六是实时行为数据流。包括人口流动、资金流动、车辆流动、信息流动等，将上述信息实时同步到数字孪生城市，可以把握城市的实时运动状态。与此同时，可以将实时信息动态存储到历史数据库，方便调用、比较、分析、研判。
第七是事件信息。所谓事件，从数据角度可以理解为异常值或异常值的集合，例如人口的异常聚集（群体性事件、社会安全事件）、信息的异常汇聚（网络舆情事件）、车流的异常（拥堵事件）、媒体的推送（重大新闻事件）、政府的行动（专项治理）等。
第八是治理策略集合数据。上一条中特定的数据异常状态，关系到人民生活、产业经济、民主治理、社会发展，因此需要采取相应的干预策略，可以理解为具体的国家与社会治理任务。
第九是“场景-最优策略”数据库。针对发生的具体“事件”，可以分门别类为各种“场景”。每一种场景下，都会对应子类的“策略集合”。通过结果评估，可以获得每一种场景对应的“最优策略集合”。汇聚每一种场景，最终可以获得整个社会治理的最优策略集合。
第十是“泛化场景-模拟”数据库。对每一类场景，不仅需要研究其发生机理、演化机制，还需要进行反事实推断，模拟其他程度（参数）情况下的可能结果和应采取的对应措施。基于场景泛化、常态化模拟，可以实现社会治理的智能化、精准化、实时化、标准化。可以想象，如果各个城市都按照同一个系统技术标准，那么整个国家就会被联通成为一个巨型系统（数字中国），这将是国家治理现代化的标志性实践成果。
数字孪生城市支撑智能社会治理生态
智能社会治理同时还需要构建完备的治理生态任务谱系，这就要求数字孪生城市建设必须要具备十个层面的系统架构与功能模块设计。
第一是天文层功能设计。习近平总书记在主持十九届中共中央政治局第三十九次集体学习时指出：“讲清楚中国人的宇宙观、天下观、社会观、道德观，展现中华文明的悠久历史和人文底蕴，促使世界读懂中国、读懂中国人民、读懂中国共产党、读懂中华民族。”通过该层设计（天文、遥感），我们可以将宇宙、天文、气象等信息传输到智能系统，从精神层面激发中华民族“仰望星空”、善于探索的民族气质。
第二是气候层功能设计。气象是社会有机体的生态圈层，能够显著影响土地产出、植物生长、社会治理、生产生活等诸多方面。通过人工智能技术，可以设计相关功能模块，赋能工业、农业、服务业等产业发展。
第三是地理层功能设计。对城乡地理属性的智能治理，包括土地规划、现代农业、环境保护、片区联动、生态模拟、政策预演、城乡融合、产业规划等治理任务。核心技术优势是通过模拟实验探讨可能的政策工具组合，选择最优策略集合，有效避免资源与效率浪费。
第四是状态层功能设计。基于天文层、气候层、地理层，我们可初步构建社会状态层。同时，还需要加入城市基础设施数据、社会行为体数据等，构建基本的社会有机体状态监测系统。通过该层设计，可以掌握城市的过去、现在、未来，让城市治理更精准。
第五是感知层功能设计。对城市基础设施，需要能够读取、调用、控制所有的传感器，通过数据信息整合传递、动态调配实现全局最优。社会信息方面，需要将人口、经济、产业、法人等信息进行动态关联，并开发全局优化算法，服务人口规划、产业模拟、产业链补足等功能模块。
第六是认知层功能设计。从这一层开始，人工智能算法的属性越来越强，专业性要求也越来越高，需要构建智能专家系统（Intelligent Expert System）。在认知层部分，机器（智能系统）将逐渐构建对整个系统的认知，包括社会总体认知模型、分领域认知模型。这些认知模型将成为所有社会行为体的行为依据。
第七是行为层功能设计。智能社会是人机物高度耦合、深度融合的社会发展形态，人机物都是合法存在的社会成员。在通用人工智能（General Artificial Intelligence）看来，所有社会成员都是社会行动者，可以统称为通用智能体（Agents）。在本层，各类社会行为体的行为受到相关决策规则指导，并依据具体环境与条件进行自适应行为。
第八是价值观层面的功能设计。前一层中，社会行为体包括自然人、法人、建筑物、智能设施等诸多形态。这些社会主体都具有智能属性，这就要求他们形成稳定、稳健的价值观。人的价值观自不必言，需要通过大数据、智能算法去精准计算人的价值观向量值。机器人、智能设施、智能设备的价值观则将通过智能算法训练予以实现。当然，这种价值观应以服务人民为根本宗旨。毕竟智能社会治理的核心是服务人民，以提高人民群众的获得感、幸福感、安全感为要义。
第九是文化层功能设计。价值观具有双重属性，既可以是个体的，又可以是宏观的。但文化则具有宏观性、稳定性、延续性。通过智能社会治理，整个社会有机体将会推动形成新的文化模态。毫无疑问，智能社会将涌现出多姿多彩的文明样态。
第十是平行层理念设计。对社会有机体而言，一次（一段）时间序列进程就是一个宇宙，我们通过仿真模拟可以实现对其他平行宇宙的（可能性）预测。不论对过去的回顾（总结经验教训），还是对未来的前瞻（科学智能规划），这都是非常有意义的。在平行宇宙集合中，通过比较、评估，最终选择最优路径。以数字孪生城市为内核的人类智能社会治理，将会书写波澜壮阔的国家治理现代化历程，在这一过程中，人民群众的获得感、幸福感、安全感会显著增强。
【本文作者为中南大学公共管理学院教授、自动化学院教授，北京大学武汉人工智能研究院副院长，教育部青年长江学者；本文系国家社会科学基金重大研究专项“加快构建中国特色哲学社会科学学科体系学术体系话语体系”（项目编号：18VXK005）、 国家社会科学基金重大项目“新技术应用背景下数字社会特征研究”（项目编号：19ZDA143）阶段性成果】