1. 新时期城市空间规划的主要挑战
大数据、人工智能等新一轮技术革命正对经济社会和城市运行深度重塑，功能高频更新成为新的重要特征，城市空间规划面临跨层级统筹、多专业协同及适配新质生产力等三大挑战。
一是空间底数不清、数字空间不连续，难以支撑全域跨尺度规划统筹。空间数据分散在多部门，时空基准不一、统计口径不一、属性定义不一，带来地上地下、二维三维、静态动态数据尺度割裂，难以互通，导致全域跨尺度统筹能力不足，多规冲突问题突出。
二是垂类专业模型分散独立、大小模型技术割裂，难以支撑多领域融合精准推演。各专业模型多按自身业务独立构建，数据口径、时空尺度难以对接，大模型和传统专业模型底层机理不同难以整合，导致跨域功能匹配失衡、跨部门决策失准。
三是传统空间规划的单维静态供给模式难以适配新质生产力数实深度融合发展。低空经济、自动驾驶、具身智能等战略性新兴产业急需数字空间仿真推演与物理空间同频联动的双重支撑。
2. 数字孪生技术赋能空间规划的深圳实践
深圳近3年在城市建设、经济运行等多领域开展450余项数字孪生应用，推动了全域数字化转型。在城市空间规划领域，从统一数据底座、关键支撑技术及规划应用模式等3个方面体系化赋能。
一是建设城市级统一数字孪生底座，支撑多尺度空间规划统筹。深圳构建标准底图体系、鸿蒙架构感知组网及SZ-IFC数据标准体系，研发数据智能治理及更新算法，实施BIM/CIM强制报建制度，建立跨部门数据协同更新机制，建成全市域统一时空信息平台，形成规划、土地、海洋等50多类空间数据统一整合与动态更新的国土空间数据底座。近年来，深圳数字孪生底座已支撑深圳市国土空间规划等市域级规划、轨道交通等专项规划、2026年APEC主场地片区规划等600多个重大项目，支撑从宏观规划到片区规划及单体项目的跨尺度整合。
二是构建大小模型分层嵌套技术体系，实现跨领域协同动态精准推演。构建城市科学计算大模型，结合超融合数据库，统一数据口径、时空尺度与模型机理标准，构建大小模型嵌套的协同推演架构，整合通用与垂类专业模型，替代传统单域推理模式。针对节假日交通拥堵痛点，深圳利用大模型研判天气、景区活动、管控措施及经济波动等非常态影响因素，快速预测区域交通并提供全局调优策略，小模型专注关键断面和节点，制定匝道、路口级最优方案，通过大小模型时空关系嵌套实现局部和全局同步优化，显著提升预测精准度和交通调控实效。
三是构建虚实空间“同步供给、同频演进”模式，适配新质生产力发展需求。供给内容上，深圳依托数字孪生底座，既为低空经济、新能源、智能网联等新质生产力配置用地，又提供市域级统一连续数字孪生空间，支持具身智能仿真、虚实协同调度、人机协同等多元交互需求，实现从单维物理空间供给向虚实同步供给的转变。落地模式上，深圳规划建设大鹏、坪山等多个实训场，搭建“虚拟空间仿真推演→实训场地测试验证→空间规划泛化推广”动态实施链路，实现虚实空间共生同频，支持战新产业快速迭代升级。
深圳的实践表明，数字孪生技术可有效支撑城市空间规划从“分散孤立规划”向“全域跨尺度统筹”、从“单一部门决策”向“多部门协同”、从“单一维度一次性供给”向“虚实共生同频演进”转变。