问题——智慧城市进入“运营期”，数据要素“用起来”成为新课题。近年来，各地持续推进智慧城市建设，城市治理、公共服务和产业运行沉淀了海量数据资源。但不少场景中，数据仍处于“分散存储、各管一摊”的状态，跨部门、跨层级、跨行业协同不足，难以实现全域一张图、运行一盘棋。同时，数据资源如何从“管理对象”转化为可计量、可定价、可交易的要素，仍要同时面对制度和技术两上挑战。原因——三类瓶颈制约数据要素市场化。一是融合难。政务、交通、水务、能源等系统长期按条块建设，标准不统一、接口不互通，数据孤岛较为突出；二是评估难。数据资产缺少统一的质量评价、成本归集、价值衡量和风险评估方法，影响数据入表、融资及产业化转化；三是流通难。确权、授权、合规使用、定价机制、交易规则及安全责任边界等，仍需继续细化完善。多重问题叠加，使得数据资源普遍面临“看得到但用不顺、用得上但算不清、想流通却不敢动”的矛盾。影响——数字孪生从“可视化工具”走向“数据要素基础设施”。蓝皮书提出，深圳正加快建设数字孪生先锋城市，CIM平台已形成全域覆盖的数字孪生底座，为经济运行、城市治理、应急安全等六大领域提供支撑。业内认为，数字孪生的关键价值在于：将物理城市的空间、设施、人口与运行状态纳入统一的时空框架并映射到数字空间，通过实时感知与动态仿真，让数据在虚拟环境中先融合、先验证、先运行，从而为数据要素计量、定价与交易提供更可落地的路径。对城市治理而言，数字孪生可提升预测预警和协同处置能力；对产业发展而言，有望形成面向交通优化、能耗管理、园区运营、应急调度等领域的数据产品与服务供给，推动数据要素与实体经济更深融合。对策——以“底座统一、场景牵引、安全为先”推动数据价值释放。一是夯实时空底座，推动数据全域汇聚与统一映射。构建“天空地水工”一体化感知体系，强化多源数据采集与治理，形成覆盖城市运行全要素的数据目录和可追溯链条，减少重复建设与信息断点。二是坚持场景驱动，推动数据从资源走向产品。围绕交通、能耗、安防、城市更新等高频需求，建立“预报—预警—预演—预案”闭环机制，将算法模型、业务规则与管理流程嵌入数字孪生系统，沉淀可复制的解决方案，并探索服务化、产品化供给方式，提升数据可用性与可交易性。三是筑牢安全底线，推动合规流通与自主可控。针对政务和公共数据安全要求高、合规边界严格的特点，在系统适配、数据安全、访问控制、审计追踪等上同步完善，健全分级分类、脱敏处理、可信执行与风险评估机制，为数据要素流通提供可监管、可追责的安全环境。前景——从“试点示范”走向“制度+技术”协同创新。蓝皮书提出，到2030年初步建成数字孪生先锋城市。受访业内人士表示，下一阶段城市数字化转型将从“项目建设”转向“长期运营”，数据要素价值释放更依赖统一底座、标准体系与市场规则的共同推进。一方面，应加快建立跨部门数据协同机制和统一标准，提升公共数据供给质量与共享效率；另一方面，应鼓励企业在智慧园区、智慧校园、城市更新等场景开展可复制的运营实践，探索数据产品定价、交易与收益分配模式，推动数据要素市场在规范中发展、在发展中完善。随着涉及的制度逐步健全，数字孪生有望成为城市治理现代化与数字经济增长的重要支点。
数字孪生不仅是技术工程，更关乎治理方式和要素配置方式的系统性调整。把数据从“存量”变“增量”，关键不在数据规模，而在统一底座、场景闭环与安全规则能否形成合力。深圳蓝皮书给出的路径表明：当城市具备可映射、可推演、可运营的“数字镜像”，数据要素才能在合规可控前提下更充分释放价值，为高质量发展提供更坚实的数字支撑。