摘要：党的二十届三中全会明确提出，实施深化城市安全韧性提升行动。近年来，我国以新型城市基础设施为基础的韧性城市建设面临多层次、多维度的复杂挑战。随着新一代信息技术的快速发展，以人工智能为代表的数智科技，具有跨学科整合能力和精细化治理潜力，是破解当下韧性城市建设瓶颈、

本文选自中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第4期

作者：王志如，韩国权，邓兴瑞，岳清瑞，张慧，李晓卓，李萌，田源，顾栋炼，许镇，施钟淇

党的二十届三中全会明确提出，实施深化城市安全韧性提升行动。近年来，我国以新型城市基础设施为基础的韧性城市建设面临多层次、多维度的复杂挑战。随着新一代信息技术的快速发展，以人工智能为代表的数智科技，具有跨学科整合能力和精细化治理潜力，是破解当下韧性城市建设瓶颈、支撑未来长期可持续发展的关键。

中国工程院岳清瑞院士研究团队在中国工程院院刊《中国工程科学》2025年第4期发表《数智科技赋能韧性城市建设发展战略研究》一文。文章以我国数智科技赋能韧性城市建设的实际需求为导向，在全面分析国内外主要发展趋势的基础上，结合我国国情，系统梳理了当前我国数智科技赋能韧性城市建设过程中面临的突出问题与挑战。针对关键问题，提出了以数智科技赋能为核心的韧性城市建设工程科技发展思路、总体战略框架与战略目标，重点围绕理论优化、数据治理、技术创新与装备管理等层面凝练了科技发展方向。最后，从科学研究、政策支持及产业发展三个维度，提出了数智科技赋能韧性城市建设的发展建议，为我国数智科技赋能城市韧性提升提供系统规划与科学支撑。

一、前言

城市是人类生产、生活的主要聚集空间。随着人类社会的代际发展，城市体量与复杂性指数级增长，城市建成环境呈现人口高度密集、财富高度集中、国家安全要素高度聚集、城市运行系统高度耦联的“四高”特征。同时，重大自然灾害和突发事件趋于常态化，新型风险不断涌现，极易引发链式反应和叠加效应，对城市运行安全构成重大威胁。在这一背景下，推进韧性城市建设不仅是防范化解复杂风险、保障城市安全的必要举措，更是建设国家安全体系和实现中国式现代化的重要组成部分。党的二十届三中全会明确提出“城市安全韧性提升”，强调了将韧性理念融入城市安全运行的必要性。同时，联合国“建设韧性城市2030”倡议也为全球韧性城市建设提供了重要指导。总结而言，推进韧性城市建设，是应对当前城市灾害风险的重要举措，是推进国家安全体系和能力现代化的应有之义，对于贯彻“建设更高水平的平安中国”具有重要意义。

《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》进一步明确指出，对城市基础设施进行数字化改造，构建智能高效的新型城市基础设施体系，是提升城市韧性的重要手段。然而，在实践中，以新型城市基础设施为基础的韧性城市建设正面临多层次、多维度的复杂挑战：阶段性目标与系统化规划不完善，使资源配置与策略实施难以聚焦；多元治理目标之间的协同不足，导致政策在环境保护、经济增长、社会福祉等领域相互掣肘；数字化与智能化程度偏低、数据标准缺失和信息碎片化现象严重，无法有效支撑风险监测与决策优化；应急与救援装备的抗灾适应性以及全生命周期管理能力亟待提高。这些问题交织叠加，传统的单点治理与被动应对手段效果欠佳。

面对愈加频繁和复杂的突发灾害风险情境，以人工智能（AI）为代表的数智科技以其跨学科整合能力和精细化治理潜力，成为破解韧性城市建设瓶颈、支撑长期可持续发展的关键。

在此背景下，本文从我国韧性城市建设的实际需求与问题出发，基于国际态势分析和本土实践经验总结，以数智科技赋能为主线，构建韧性城市建设的发展思路与路径框架。首先，围绕突出问题提出数智科技赋能开展韧性城市建设的工程科技发展思路与战略目标；在此基础上，从韧性城市理论优化、数据治理与标准化体系建设、技术创新与应用、装备研发与全生命周期管理四个层面，系统阐述提升城市韧性的科技发展战略；最后，为确保战略落地与目标达成，提出相应的数智科技赋能韧性城市建设发展建议，为我国更高层次的安全与可持续发展奠定坚实基础。

二、数智科技赋能韧性城市的发展现状与面临的突出问题

近年来，大数据、AI、物联网（IoT）、区块链等新兴技术的快速发展，推动了数智科技在韧性城市建设中的深度融合。从理论研究到实践应用，国内外在风险预测、动态模拟、资源配置等领域均取得显著进展，但仍面临阶段性目标不清、跨部门协同不足等挑战。以下从理论探索、实践探索及面临的突出问题三方面展开分析。

（一）韧性城市理论研究中的科技探索

在理论层面，科技为韧性城市建设提供了丰富的研究工具和创新视角，主要体现在以下几个方面。

1. 数字孪生（DT）技术：破解城市系统复杂性

DT技术通过构建虚实映射的动态模型，为城市系统仿真提供新范式。以北京为例，北京作为超大型城市，交通、能源、水资源等系统复杂多样，DT技术能够集成多维数据来构建城市全局模型，也可以模拟复杂事件（如洪涝、地震）的影响传播路径和资源调度方案。

在风险传导与耦合关系分析方面，借助DT技术，可以识别城市内部不同系统（如基础设施、社会服务）之间的耦合关系，研究风险传导机制。例如，在极端天气条件下，DT可以模拟地铁关闭对城市交通和经济运转的影响，从而为应急策略提供指导；北京的地铁网络庞大，一旦某条线路因灾中断，将对周边区域的人员流动、商业活动等产生连锁反应，运用DT技术则能提前预测并制定应对策略。

2. AI算法：驱动风险预测与决策优化

在精准风险预测方面，AI算法能够基于历史灾害数据和多源信息，识别风险发生的概率与时空分布特征。例如，基于气象数据与地质特征的深度学习模型可用于预测暴雨引发的山洪位置及时间，为提前部署资源提供支持。

在复杂决策优化方面，AI算法（如强化学习、遗传算法）可在多变量约束下优化决策路径，特别是在资源有限的情况下设计救援队伍分配、物资调运等问题。在城市中多点同时发生灾害时，AI算法可提供最优调度方案以最大化提升救援效率。

此外，AI与可视化技术结合，可以将复杂的风险预测结果转化为易于理解的动态态势图，使决策者能够直观掌握风险分布和发展趋势。

3. 大数据技术：支撑情景推演与韧性评估

在情景推演与模拟方面，通过整合多源数据（如历史灾害记录、实时环境监测数据、社会经济数据），利用大数据技术能够支持灾害情景的动态推演。例如，基于人口密度、建筑分布和交通流量的综合分析，可模拟地震发生后特定区域的疏散情况。

在区域韧性指标体系构建方面，利用大数据技术，可对区域的韧性状况进行量化分析。例如，通过挖掘建筑强度、基础设施分布、社区应急能力等多维数据，建立综合韧性指标体系，用于评估不同区域在灾害中的抗风险能力。

在风险分布与关键点识别方面，大数据技术还可挖掘不同灾害类型的空间分布规律，并识别影响韧性建设的关键节点，如地质脆弱带、高风险建筑群等，为规划者提供科学依据。例如，针对北京西山一带存在的地质脆弱区域，大数据技术可以精准定位并提示在城市规划和建设中加强防范。

4. 跨学科框架：贯通风险治理全链条

在风险识别与分类方面，通过地理信息科学、气候学、社会经济学等领域的结合，建立灾害风险的分类模型。例如，综合考虑北京的气象、地质、基础设施老化程度等因素，划分高、中、低风险区，为资源分配提供精细化基础。

在资源配置与优化方面，跨学科理论框架通过结合工程学、管理学与数学优化模型，研究资源的动态分配问题。例如，在特定灾害情境下，如何最优分配救援队伍、物资和资金，以实现最短时间恢复和最小损失。

在风险 ‒ 韧性动态耦合理论方面，跨学科研究正在探索风险发生与韧性提升的动态交互机制，提出了一系列基于反馈闭环的治理理论。这些理论不仅关注单一风险的应对，还强调城市系统在灾害中的适应性和长期韧性建设。

（二）数智科技赋能韧性城市实践

数智科技赋能已成为全球韧性城市建设的重要驱动力。通过DT、AI、大数据等前沿技术，国内外在灾害监测、风险评估、资源调度等领域取得显著进展。

1. 国际实践进展

在灾害预警与智能应急系统方面，美国构建了基于大数据和AI的全国性灾害预警与应急响应系统（如美国联邦应急管理局的灾害管理平台），通过整合气象数据、地震监测数据及社会网络信息，实现了灾害前、中、后的全周期响应能力。欧洲在跨国灾害应对中，通过“智慧城市计划”和“气候适应城市项目”，推动城市级应急平台与区域性灾害管理网络的智能化衔接，提升了多城市协同韧性。

在智能化基础设施监测与优化方面，荷兰借助DT技术，在防洪韧性建设中实现了对大坝、河堤的实时动态监测与智能优化，为全球韧性基础设施建设提供了示范。日本在地震多发地区通过IoT与高精度传感器，对关键基础设施（如高铁、核电站）进行24 h实时监控，确保灾害发生时能迅速做出响应。

在社区层面的韧性提升方面，新加坡通过“智慧国家计划”，依托智能感知设备和社区预警系统，构建了灾害敏感社区，居民可通过移动端实时接收定制化风险信息，从而提高了社区层级的自主应急能力。澳大利亚通过跨学科研究与社区参与，推动了以气候适应为核心的“韧性社区示范项目”，实现了从社会治理到技术应用的全面整合。

2. 国内实践进展

在灾害监测与数据整合平台方面，我国基于IoT、遥感技术和大数据分析，建成了覆盖全国的灾害监测网络（如地震预警系统和气象灾害预警系统），为台风、地震、洪涝等灾害的早期预警提供了高精度支持。“天地图”（https://www.tianditu.gov.cn/）等地理信息系统（GIS）平台的建设，为地方韧性城市规划提供了动态数据支持和可视化管理工具。

在韧性城市试点建设方面，在京津冀、长江三角洲等重点区域，韧性城市试点项目逐步开展。例如，北京通过整合DT与建筑信息建模（BIM）技术，实现了城市级防灾基础设施的智慧化管理；上海在其“十四五”规划中提出，推进智能化风险评估系统建设，推动城市风险态势的全域监测和动态管理。

在装备研发与部署应用方面，应急管理部部署了应急机器人攻关等关键技术，开展了关于救援机器人抗恶劣环境能力的相关研究，如适用于严寒、高湿等极端环境的智能装备（水下机器人、无人机通信设备），部分产品已应用于北京等城市高危场景的应急救援中。目前，装备体系的模块化升级初具雏形，针对地震救援、高空作业等特定灾害场景开发的智能化工具大幅提高了作业效率和安全性。

（三）数智科技赋能韧性城市实践面临的突出问题

先进数智技术的引入不仅推动了韧性城市理论的多维度拓展，也显著提升了实践效率，为应对城市风险、优化资源分配、增强协作能力提供了坚实保障。但鉴于我国现代城市新特征、安全风险新态势与城市治理新要求，在实际应用中，仍存在一些亟待解决的瓶颈与不足。

1. 目标体系缺乏动态适配性

从宏观层面看，现有理论侧重城市韧性建设的共性目标，如抗灾能力提升或资源优化，而对不同发展阶段的差异化目标设计缺乏系统框架，难以回应城市特征、风险态势和治理要求的差异，亟需完善具有“区域适配”的短、中、长期目标体系，避免“一刀切”式的政策。以北京为例，在举办大型国际活动期间和日常运行期间，对城市韧性的需求和重点有所不同，需要有针对性地制定阶段目标。从微观层面看，韧性城市建设的全过程治理理论尚未形成动态闭环，规划、监测、应急、恢复、更新环节衔接不足，阶段性任务缺乏动态调整机制，导致目标割裂。科技应用虽然在单一场景模拟和资源优化上表现出色，但多集中于静态分析和单点突破，未能有效融入分阶段目标体系和动态适应的全过程治理设计。

2. 多元治理跨部门协同机制缺位

虽然在理论层面，DT、AI算法等技术为城市系统复杂性、风险传导与耦合关系分析提供了支持，但因多元治理目标协同不足，使韧性建设难以同时兼顾智慧城市、低碳城市、高质量发展、现代化城市治理目标等多重诉求。由于缺少统一框架、标准和指标，各部门往往独立行动，导致资源配置重复、错位、政策实施相互掣肘。例如，北京在推进智慧城市建设中，信息部门侧重于信息基础设施建设和数据采集处理，而环保部门在低碳城市建设中关注能源消耗和污染物排放控制，两者之间缺乏有效的协同机制，易导致资源浪费和政策冲突；整体决策因此缺乏系统性与前瞻性，数智化转型和数据标准化工作难以顺利展开。装备优化与升级方向也因缺乏多方协同支撑而难以确立，这种缺少协调机制的局面延缓了韧性提升的整体进程。

3. 数字化、智能化技术应用深度不足

数字化、智能化技术应用程度不足，使城市无法对复杂动态因素（如灾害、资源、人口变化）进行高效感知、分析与判断。缺少智能平台与统一数据基础，各部门难以及时掌握风险态势和关键瓶颈，决策往往仍以经验为主，缺乏灵活性和前瞻性。这不仅降低了资源配置效率，也使装备研发和技术创新方向缺乏数据支撑，同时增加了实现多元目标协同和数据标准化建设的难度，进一步削弱了城市韧性提升的潜力。

4. 数据资源碎片化与标准缺失

数据资源碎片化与标准缺失导致“信息孤岛”现象严重。不同格式、标准和缺少元数据描述使数据无法在统一平台下实现互通和综合分析。决策者无法从全局角度洞察城市风险与资源分布，也难以为装备优化与技术应用提供有力的数据基础。例如，北京的城市规划部门、交通部门、环保部门等各自拥有大量的数据，但这些数据的格式和标准不一致，难以进行整合和共享，影响了城市韧性建设的整体规划和决策。此类信息环境削弱了数智技术应用的成效，并为后续多元目标协同和全生命周期决策制定造成障碍，最终制约韧性城市的整体发展空间。

5. 装备抗灾适应性与维护能力有待提升

装备在应对极端气候与复杂地理条件时缺乏足够适应性，维护和升级机制也未完善，导致在突发事件中难以迅速发挥作用。部分装备缺少基于技术创新的设计优化与模块化升级体系，寿命周期管理不到位，维修周期长、成本高。例如，一些户外救援设备在低温环境下可能出现故障，而维修保养又需要较长时间和较高成本，这不仅限制应急响应能力，也使数智技术在实战场景中难以高效应用，从而削弱了城市整体韧性。该问题在一定程度上是前述目标不清、协同不足、数据缺失与技术薄弱的综合体现。

三、数智科技赋能韧性城市建设的战略构想

（一）发展思路

问题导向，分层递进：从明确韧性城市建设的阶段性目标与路径入手，对多元治理目标进行系统梳理与协同整合。在此基础上，利用数智技术夯实城市数字底座，实现数据资源互通与标准化，为决策优化与装备升级奠定坚实基础。

数智赋能，全程渗透：在理论研究、制度设计和实践路径中全面融入科技要素，用前沿的生物识别与情感计算、DT、AI、IoT、边缘计算与云边协同等手段，引导目标设定、评估治理成效、提升决策效率与装备适应性。通过技术与理论、数据、装备的深度融合，形成互为支撑的闭环生态，使韧性城市建设具备灵活演化和自我优化能力。

动态迭代，持续优化：对阶段性目标、协同机制和技术路线进行适时调整，推动韧性城市治理体系从初级适应向高级智能跃升，基于“人 ‒ 三度空间”的城市整体承灾体，从人的需求出发，构建城市安全基础夯实、适应优化、全面提升的三阶段需求模型，实现数智科技赋能韧性城市建设随环境变化与技术进步不断完善的动态过程。

（二）战略目标

1. 构建科学完善的韧性城市理论框架

建立以人为本、以阶段性目标为核心的韧性建设理论体系，明确不同建设阶段的重点任务与评价标准，实现多元治理目标的系统集成，为后续数智化与装备创新提供原则指导。

2. 实现多元目标协同下的数智化治理转型

打造覆盖全域的数据基础设施与标准化体系，推动决策支持从经验判断走向数据驱动；利用智能决策模型与动态仿真手段，实现对复杂风险情境的高效识别和资源精准配置。

3. 提升装备抗灾适应性与全生命周期管理水平

利用科技创新驱动装备的模块化、智能化与柔性化升级，确保其在多变的灾害场景中保持高效性能与快速迭代能力，并借助前沿技术实现维护与使用全过程的预测和优化。

4. 形成可持续创新生态与人才支撑体系

在政策引导、科研协作与市场机制下，构建持续创新的科技生态，推动研究机构、产业部门与决策机构协同发力；强化人才培养与知识传递，为韧性城市的长期演化发展储备智力资源。

基于上述目标，本文提出数智科技赋能韧性城市建设的总体战略框架，如图1所示。在图1所提出的框架中，数智科技赋能不仅是一项辅助措施，更是构建动态理论框架、优化数据治理生态、驱动智慧决策支持与装备创新升级的核心力量。理论方面的完善应以通用技术为基础，以“数据链、技术链、装备链”三链为工具，使理论研究能主动吸收数据反馈与情景模拟结果；构建以数据链为核心驱动、通用技术为基础支撑的“数据链引导 ‒ 技术链创新 ‒ 装备链应用 ‒ 业务过程决策”体系，从而实现从理论 ‒ 数据 ‒ 技术 ‒ 装备 ‒ 决策的完整闭环，共同推进韧性城市建设的系统性提升。

图1 数智科技赋能韧性城市建设的总体战略框架

四、数智科技赋能我国韧性城市建设的发展方向

（一）拓展前瞻维度，系统优化韧性城市理论

韧性城市理论体系在数智科技赋能下需具备动态迭代、全周期涵盖和多目标协同的综合属性（见图2），从而为韧性城市建设的整体战略制定与实施，提供更具前瞻性、系统性与适应性的理论支撑。

1. 构建纵深 ‒ 协同的韧性城市治理理论新架构

面向快速演变的城市风险格局和复杂多元的治理诉求，韧性城市治理理论应以人为本，面向由人与物理空间、信息空间、社会空间构成的城市生命体，精准分析人与物理、信息、社会空间的互动关系，强化对“人 ‒ 三度空间”模型在风险治理中的应用，从而在微观和宏观层面推动纵深与协同的全面跃升。在纵深维度上，基于UNDRR框架中的“认知、规划、实施”三阶段，将韧性治理贯穿到适灾规划、防灾预警、监控诊断、风险治理与应急管理、策略优化与更新演进的全生命周期，并结合“源 ‒ 体 ‒ 力”城市安全理论，提出以“人 ‒ 三度空间”构成的城市生命体安全需求模型，提升减灾力和城市生命体的动态适应性；在协同维度上，结合“建设韧性城市2030”倡议和我国城市治理现状，将智慧城市、低碳发展、高质量转型等目标视为韧性建设的重要组成部分，利用数智化技术、数据驱动的决策模型及虚拟仿真手段，推动跨领域、跨部门的治理耦合，实现结构优化、过程有序、目标一致的治理格局。基于“人 ‒ 三度空间”模型的纵深 ‒ 协同韧性治理理论，为韧性城市治理提供前瞻、科学和可落地的理论基础，为构建高韧性、高适应性的未来城市奠定坚实基础。

图2 纵深-协同韧性城市治理理论新架构

2. 构建韧性城市建设阶段演进理论

为实现韧性城市建设的有序推进与持续优化，有必要从理论层面建立初级基础夯实、中期适应优化、远期全面提升的分阶段目标框架和路径指引，完善具有“区域适配”的短、中、长期目标体系。在此过程中，科技创新提供动态情景模拟、智能决策分析及数据可视化等工具，以及智能化软／硬件与相应的物理基础设施平台，帮助决策者识别各阶段的重点任务与瓶颈问题。基于多元要素与差异化需求，可提炼出系统化、可演进的理论范式，并通过迭代优化持续提升其普适性与可迁移性。分阶段的演进理论为数智科技赋能韧性城市建设绘制清晰的路线图，并提供了一条循序渐进的方向指引，避免资源分散和策略重复，使城市在长期发展中实现从初步适应到持续优化的合理演进，促进战略布局在长期发展中更加稳健和高效。

3. 深化多目标协同，提升韧性城市理论格局

韧性城市建设理论的完善需突破单一维度。一方面，需深化风险抵御与恢复能力的纵深研究和阶段化路径研究；另一方面，需强化与智慧城市、低碳城市等目标的协同耦合。因此，需在理论层面对韧性建设与智慧城市、低碳城市等城市治理的多元目标进行系统整合。利用大数据分析、知识图谱构建和智能优化算法等技术手段，可为多目标协调提供模型支持与评估基准，为治理决策提供综合优化方案，从而克服资源配置上的割裂与决策过程的盲区。通过这一协同过程，韧性城市理论将形成宏观统筹、权衡有序的立体化治理格局，有效避免各治理领域间相互掣肘、资源浪费和目标冲突。为后续政策设计、技术应用和装备优化提供高层次的战略指引，为应对未来城市发展的不确定性和多元挑战奠定坚实的理论基础。

（二）夯实数据基础，系统构建标准化治理体系

以数据底座构建、标准化规范、自适应治理与安全保障为核心构件，使数据治理与标准化体系在数智科技赋能下成为韧性城市建设的稳固支柱。不仅为解决碎片化数据与标准不足的问题提供宏观策略，也为多元目标协同、智能决策与装备全生命周期管理奠定坚实的数据和技术基础。

1. 构建多源融合的城市数据底座与基础设施

面向韧性城市建设中数据碎片化、标准缺失的问题，亟需从战略层面推动数据底座的统一化与高质量整合。通过云计算、边缘计算、数据湖与区块链等前沿技术手段，将来自基础设施监测（如地铁、桥梁等重要设施的运行数据）、灾害预警（如气象灾害、地质灾害预警数据）、社会经济活动（如商业活动、旅游流量等数据）的多源数据纳入统一管理框架。同时配套建立和完善数据中心及其相关水电管网等基础设施系统，形成相关建设标准，保障数据底座的正常运转。该数据底座有助于实现跨部门、跨行业、跨地域的信息互通，为风险识别（如精准定位城市内易涝区域）、决策优化（如优化城市资源调配）和装备维护（如根据设备运行数据提前安排维护）提供坚实的信息基础与前瞻性数据支持。

2. 推进数据标准化与互操作性规范

为强化数据资源在韧性治理中的实用性，应从标准化层面入手，制定覆盖数据采集、存储、传输、处理与应用的全流程标准和协议体系。通过国际通用标准的引入、本地化适配以及与国家级数据政策接轨，确保数据可比、可用、可信。借助智能语义分析、知识图谱构建与自动化标注技术，实现数据间的互操作性与语义一致性，形成支撑多元目标协同与数智化决策的统一数据语言与规则。

3. 构建面向动态需求的自适应数据治理架构

在韧性城市的建设过程中，数据需求、风险态势与资源配置不断变化，需建立自适应的数据治理模型。在AI、机器学习（ML）及DT驱动下，实现数据治理的动态调优与弹性扩展。当应急情境或技术边界发生变化时，数据治理架构能自动感知、灵活调整参数与策略，为阶段性目标调整、装备迭代升级和决策优化提供及时、精准的数据服务。

4. 强化数据安全与隐私保护的综合保障体系

面对数据全域整合与标准化带来的潜在安全与隐私风险，有必要以体系化思维在战略层面设计数据安全与隐私保护方案。通过零信任网络架构、隐私计算、差分隐私和加密算法等技术，确保数据在传输与应用中实现风险可控与可追溯，同时辅以相关规范化、标准化的物理基础设施，为韧性城市建设提供长久稳定的数据生态环境，使信息基础真正发挥数智科技赋能下的决策支撑与装备优化潜力。

（三）激发技术创新动能，系统推进数智化应用

从智能决策到智慧感知，从自适应迭代到知识传递，形成贯穿多环节、多领域的技术创新与应用生态，在全局视野下实现对城市韧性建设的数智科技赋能，为城市在不确定性挑战中提供坚实而前瞻的技术后盾。

1. 推进智能决策与情景优化的技术前瞻性布局

面向复杂多变的风险态势与多元目标协同挑战，在战略层面强化先进算法、ML、AI与DT技术深度融合。打造动态仿真与优化平台，精准支持城市风险识别、资源配置与应急响应。通过前瞻性技术布局，推动情景模拟与智能优化在城市规划与治理中的应用，实现数据驱动的动态策略调整闭环。构建灵活的决策优化系统，助力城市高效应对环境、技术与需求变化，提升应急处置决策能力，为韧性城市建设提供可持续的技术支撑。

2. 深化智慧感知与全场景监测的系统化升级

针对城市建设、运维与灾害预警环节的数字化与智能化不足问题，聚焦提升城市数字化与智能化能力，推动多源传感器网络、边缘计算、遥感监测及IoT终端的深度融合与优化应用。构建智慧感知体系，实现城市基础设施施工与运维等场景下的物理设施、自然环境与社会运行的全场景可视化、实时监测与动态预警，提高数据治理与应急管理的精准性与效率。通过技术创新驱动智慧感知能力的全面提升，为复杂城市系统的高效管理与风险防控提供关键支撑，助力技术应用向更加智能化和协同化方向迈进。

3. 构建自适应技术迭代与协同创新机制

为应对技术快速更新与需求变迁，在战略上推动建立自适应的技术迭代机制，通过开源平台、标准化接口与模块化技术架构，确保新技术快速融入现有城市运行与治理体系。在产业、科研与公共部门协同创新的环境中，需及时将前沿技术成果转化为实践应用，同时需要持续优化系统性能，为装备、数据与决策生态提供持续升级、灵活扩展的技术支撑。

4. 因地制宜，分类推进技术创新与应用

针对北京等特大型城市、克拉玛依等资源型城市、拉萨等高海拔城市、漠河等高寒城市的特定风险与需求，推动分类化的技术创新与实践应用。围绕高人口密度的特大型城市、产业依赖的资源型城市、地质灾害频发的高海拔城市及极端气候下的高寒城市，探索差异化技术方案。依托DT、智慧感知、AI等领域技术，建立区域适配性的韧性建设体系，实现灾害监测、资源配置、应急响应的“一城一策”精细化治理，推动各类城市在自身条件下实现韧性能力提升。

5. 强化技术生态与知识传递的长效建设

从宏观视角，通过政策引导、人才培养与跨领域学科交叉研究，构建可持续的技术创新生态。从战略高度保证知识传递、经验沉淀和技术扩散，为未来的韧性治理与城市现代化建设源源不断地注入新生动能。借助数智化培训平台和学术产业合作，加强城市决策者、规划者、工程技术人员与科研人员的知识共享与能力提升。

（四）强化韧性根基，系统完善装备全生命周期管理体系

围绕建设韧性城市的核心目标，以装备全生命周期管理为切入点，推进从前瞻性设计、智能制造、数据驱动维护到标准化保障与人才培养的全链条跃升。通过与韧性城市理论优化、数据治理标准化及技术创新应用的战略协同，共同塑造高韧性、高适应性的城市系统。

1. 前瞻性研发布局与场景适配化设计

立足复杂多变的风险环境与多元承灾体需求，从战略层面将装备研发嵌入前瞻性与场景化框架中。以DT、虚拟仿真和高精度数据分析为核心技术，构建适应性评估与优化框架，精准识别装备在极端气候、地理变异及灾情快速演化中的技术短板。通过数智科技赋能的场景化研发路径，提高装备在不同环境中的动态适应力，全面提升其性能韧性，为应对未来复杂风险和动态变化提供科学决策依据和技术保障。

2. 先进材料与智能制造驱动的模块化升级路径

在装备材质与制造工艺上引入新型功能材料、增材制造及智能组装技术，以实现装备模块化、通用化与轻量化的迭代路线。通过与数据平台和智能检测算法的联动，装备可根据实时反馈和预判结果进行功能拓展与部件快速替换，从而在面对环境变化和灾害冲击时始终保持高效稳定的运行状态。

3. 数据驱动的全生命周期状态感知与维护策略

依托IoT传感器、第五代／六代移动通信（5G/6G）、云边协同及AI算法，对装备运行数据进行全周期采集、清洗、融合和分析。在宏观层面构建预测性维护模型和自适应优化机制，使装备在生命周期的各个阶段均能获得针对性的维护策略与性能调优方案。通过数据驱动的数智科技赋能，使装备从被动维护转向主动适应与动态升级。

4. 标准化评估体系与综合培训支持的长效保障

将装备研发与管理纳入统一的标准与评估体系中，以国际通用标准、国家规范以及行业检测认证体系为参考，对装备韧性指标、性能参数及维护流程进行量化管理。同时，通过建立数字化培训平台与专家智库，对操作人员和维护团队进行定期能力提升与经验传递，使人机协同与知识循环在全生命周期中持续优化。

五、数智科技赋能韧性城市建设的发展建议

研究层面聚焦理论与技术源头创新，政策层面侧重制度与机制保障，加上必要的管理与产业助推，能够为韧性城市建设的发展战略实施提供稳健支持，确保从问题识别到思路设计、从目标设定到战略规划、最终到政策与实践闭环的全程联动和有效落实。

（一）研究层面

1. 提升跨学科协同与基础研究

针对韧性城市建设的复杂特征与多维挑战，鼓励学界、科研院所与智库开展跨学科协同攻关。结合“十四五”规划中的创新驱动发展战略，通过定期发布的跨学科研究项目招标，支持针对数智科技赋能韧性城市挑战的具体研究方向，如“城市韧性科技创新专项基金”等，支持前沿数据分析、情景模拟等技术研究，推进数智技术驱动的跨学科协同与基础研究提升。

2. 应用导向的科技创新与试点验证

在已有理论成果的指导下，探索新型城镇化战略下的应用导向科技创新，围绕解决“数据碎片化”和“装备适灾性不足”问题，开展重点技术研发项目。围绕理论与技术的实施，探索符合数智科技赋能需求的物理基础设施建设标准。设立韧性城市建设试验区或综合示范工程，在真实场景中验证新技术、新装备与新治理方案的有效性和可行性，为政策制定与产业应用提供实证依据和经验证据。以北京为例，可以利用北京发达的信息技术产业优势，如中关村科技园区内众多的高科技企业资源，加快新技术、新装备的研发与应用推广。

3. 构建知识传递与人才培养体系

结合国家对高技术人才培养的政策支持，建立韧性城市研究人才培养与交流机制，培养具有新一代信息技术、工程建设、城市管理、城市安全等多学科知识的复合型创新人才，支持研究生联合培养计划及国际学术交流。通过政府资金支持的国际合作交流项目，鼓励高校和科研机构之间的联合培养计划，确保科研成果与先进技术能够快速转化为实践智慧和人力资本储备。

（二）制度层面

1. 完善法律法规与标准体系

结合“十四五”规划中的标准化建设要求，修订或出台与韧性城市建设相关的法律法规和行业标准，明确韧性城市建设涉及的数据治理、信息安全、装备质量认证及应急响应流程，并给出明确的制度性引导。设立“韧性城市建设法律标准委员会”，定期修订行业标准，通过立法和标准化推动，确保战略目标与发展战略具有可靠的制度保障。

2. 设计多元协同治理与激励机制

构建跨部门、跨区域、跨行业的协同机制，在政策层面设立协调机构或平台，鼓励多方参与信息共享。通过财政支持、税收优惠、专项补贴与成果转化奖励等激励措施，引导企业、研究机构和社会组织积极参与韧性城市建设，为数据标准化、技术创新和装备研发提供持续动力。

3. 营造数据与技术生态

在政策层面推动数据资源整合、标准化协议和数据安全保障机制的建立，以支持前文提出的“数据治理与标准化体系建设”目标。制定鼓励数字化转型与智能化应用的政策指南，为AI、大数据、云边协同及IoT等技术的应用创造有利环境，确保“技术创新与应用”战略方向的顺利实施。以北京为例，凭借其强大的信息技术产业基础和数据资源优势，推动数据的流通与共享，促进相关技术在城市交通管理（如智能交通系统缓解交通拥堵）、环境监测（如利用IoT技术监测空气质量）等领域的广泛应用。

4. 制定全生命周期装备监管与推广政策

针对装备抗灾适应性与维护问题，在政策层面设立装备全生命周期管理制度，对关键装备的研发、制造、认证、维护与升级过程予以监测、审查和支持。通过政策引导，鼓励企业采用先进材料、模块化设计和智能检测技术，提升装备品质与实战价值。

（三）管理与产业层面

1. 设立韧性建设专责机构与评估机制

在城市管理层面成立专门的韧性城市建设领导小组或常设办公室，统筹规划，推进和监督韧性目标的分阶段实施，并建立动态评估指标体系，定期评估韧性目标达成情况，确保目标执行的有效性。引入独立评估机制，采用具体的关键绩效指标和评估报告，定期对目标达成情况、资源配置效率及治理效果进行动态评估，推动政策的透明化和社会监督体系。

2. 强化“产学研用”深度融合

推动建立韧性产业联盟，汇聚企业、研究机构和技术开发者，形成技术创新与产业化推广的协同机制。建设创新孵化基地，优先支持灾害监测装备、智慧感知系统等技术的研发与商业转化，打造面向韧性技术的产业链集群。鼓励设立韧性技术专项基金，吸引社会资本参与，为新技术应用、装备研发升级提供稳定的资金支持。

3. 构建韧性科技国际合作平台

建立国际韧性城市合作平台，与发达国家和多边机构在技术标准、装备研发和数据治理方面开展深度合作。定期举办国际韧性城市峰会，促进最新技术成果展示与经验分享，为全球韧性治理积累经验。通过国际合作吸收先进经验，同时推动本土技术和装备走向国际市场，提升国内韧性技术的国际竞争力。

4. 推动技术孵化与市场对接

推动科技与市场的高效对接，构建“技术+市场+资本”一体化对接平台，为装备迭代、技术转化和应用推广提供全链条支持。加强企业试点示范政策，通过市场化手段推广优质韧性技术与装备，加速形成规模化应用。

注：本文内容呈现略有调整，若需可查看原文。

作者简介

岳清瑞

工程结构专家，中国工程院院士。

主要从事工业与民用建筑诊治及碳纤维土木工程应用研究。

注：论文反映的是研究成果进展，不代表《中国工程科学》杂志社的观点。

来源：中国工程院院刊