传统城市治理依赖静态规划与线性响应，难以应对城市生命体多系统耦合、跨尺度涌现的复杂挑战，亟需构建全周期数字孪生体系。
城市监测数据因采集范围、精度与隐私限制普遍缺失，制约孪生模型真实性。
交通、能源、信息等多子系统深度耦合，传统单一建模难以刻画连锁反应。
现有数字孪生多停留在物理映射与展示层面，缺乏面向城市病的预警与反事实推演能力。
提出面向城市生命体全周期治理的数字孪生技术框架，涵盖数据补全、多系统建模、协同仿真与推演预警。
采用贝叶斯推断、图扩散模型与LLM推理，补全静态属性与动态时空序列，构建完备孪生数据底座。
贝叶斯推断 图扩散模型 大语言模型级联网络模型刻画基础设施耦合，CIM表达城市空间结构，智能体模型模拟社会要素行为。
级联网络 CIM 智能体模型融合动力学模型与LLM智能体，建立物理-社会要素双向耦合仿真机制，并实时数据驱动更新。
动力学仿真 多智能体 持续学习基于时空基础模型实现多指标预测与异常检测，结合反事实推演评估治理方案效果。
时空基础模型 反事实推演 提示学习将物理规律作为软约束引入损失函数，提升仿真精度与物理一致性，尤其适用于数据稀缺场景。
CPU负责逻辑耦合，GPU集群加速智能体推理，任务编排提升跨系统仿真并行度与实时性。
通过居民行为模拟、多目标流量预测与城市更新推演三个案例验证框架有效性。
| 指标 | 原始规划 | 人类专家 | 推演结果 |
|---|---|---|---|
| 设施可达性 | 0.445 | 0.493 | 0.648 |
| 居民满意度 | 0.685 | 0.761 | 0.940 |
| 弱势群体满意度 | 0.704 | 0.769 | 0.941 |
| 设施公平性 | 0.728 | 0.754 | 0.808 |
基于LLM智能体的居民行为模拟在回转半径、访问地点数等指标上JS散度全面优于TimeGeo、MoveSim等基线。
时空基础模型在人流量、通信流量、交通流量三任务上MAE/RMSE均优于STResNet、PatchTST等专用方法。
推演方案在居民满意度(0.940)与设施公平性(0.808)上显著超越人类规划专家(0.761/0.754)。
本文为复杂性科学指导、数据驱动的城市生命体数字孪生构建提供了系统技术路径，未来将向高效计算与仿真-现实闭环演进。
提出从感知、建模、仿真到推演的系统技术路径，支撑城市生命体全周期治理。
融合CIM、级联网络与智能体模型，搭建面向城市多子系统的统一建模框架。
基于时空基础模型与反事实推演，构建城市病预警与策略评估的闭环体系。
为智慧城市提供关键基础设施，支持交通、能源、环境等多领域治理方案模拟评估与优化迭代。
面临计算复杂度高、仿真-现实迁移困难等挑战，需发展代理模型、异构计算与人在回路协同决策机制。