Nikt nie lubi definicji. A potem każdy mówi o czymś innym.

Wydaje się, że o smart city i bliźniakach cyfrowych powiedziano już wszystko. Oba pojęcia odmieniono przez wszystkie przypadki, wykorzystano w niezliczonych prezentacjach i przypisano do najróżniejszych rozwiązań. Ich znaczenie rozciągano przy tym do granic możliwości. Mam jednak wrażenie, że właśnie dlatego warto zatrzymać się na chwilę i pewne kwestie usystematyzować.

To dobry moment. Nabór „Inteligentne miasto” w ramach Funduszy Norweskich przywołuje wprost koncepcję Smart City 4.0, wskazuje cyfrowe bliźniaki jako jeden z kierunków działań i wiąże projekty z realizacją Celów Zrównoważonego Rozwoju ONZ. Przygotowanie takiego przedsięwzięcia wymaga przełożenia tych pojęć na konkretne potrzeby miasta, zadania pracowników i oczekiwane efekty dla mieszkańców.

Dla mnie określenie Smart City 4.0 opisuje sposób myślenia o mieście, któremu jestem wierny od lat i pisałem o tym od początku prowadzenia tego bloga. Technologie mają sens wtedy, gdy pomagają lepiej zarządzać, rozsądniej gospodarować zasobami i poprawiać jakość życia, a mieszkańcy mają wpływ na kierunek zmian. Dbałość o środowisko naturalne jest tutaj kluczowym aspektem. Podobnie patrzę na cyfrowego bliźniaka: jego wartość ujawnia się w decyzjach, które pozwala przygotować, działaniach, które wspiera, i efektach, które pomaga ocenić.

Smart City 4.0 i SDG 11

W naborze „Inteligentne miasto” w Programie „Rozwój Lokalny”, finansowanym z Funduszy Norweskich, Smart City 4.0 oznacza model rozwoju miasta, który „wykorzystuje nowoczesne technologie cyfrowe, angażuje mieszkańców w procesy podejmowania decyzji oraz przyczynia się do realizacji Celów Zrównoważonego Rozwoju ONZ”. Dokumentacja wskazuje, że projekt ma przyczyniać się do realizacji przynajmniej Celu 11.

SDG 11 – Zrównoważone miasta i społeczności – brzmi w polskiej wersji:

Z tej definicji wynika dla mnie praktyczna zasada: technologię, współdecydowanie mieszkańców i wkład w rozwój miasta należy projektować razem. W praktyce projekt cyfrowy powinien pokazywać, jak nowe możliwości przełożą się na dostępność usług i przestrzeni, bezpieczeństwo, gospodarowanie zasobami czy odporność na zmiany klimatu.

Dla mnie Smart City 4.0 opisuje podejście, któremu jestem wierny od lat. Tak właśnie powinno być rozumiane smart city: jako zintegrowane zarządzanie miastem, w którym technologie i dane służą jakości życia, efektywnemu gospodarowaniu zasobami i zrównoważonemu rozwojowi, dbałości o środowisko naturalne, a mieszkańcy uczestniczą w podejmowaniu decyzji.

We wpisie „Smart City” z 2016 roku przywoływałem definicje łączące technologie z kapitałem ludzkim, partycypacją i potrzebami obecnych oraz przyszłych pokoleń. Podkreślałem wtedy znaczenie zintegrowanego zarządzania i zrównoważonego rozwoju. Te priorytety pozostają aktualne.

W tym podejściu ważne miejsce zajmuje cyfrowy bliźniak miasta, który może łączyć dane o przestrzeni, infrastrukturze i miejskich procesach z planowaniem oraz codziennym zarządzaniem. Jego wartość widać wtedy, gdy pomaga przygotować decyzję, usprawnić pracę urzędu i ocenić efekty działań. Może wspierać cele rozwojowe miasta, w tym Cel 11 ONZ dotyczący miast i społeczności sprzyjających włączeniu społecznemu, bezpiecznych, odpornych i zrównoważonych.

Czym jest cyfrowy bliźniak miasta?

Najczęściej definiuje się cyfrowego bliźniaka (ang. digital twin) jako cyfrowe odwzorowanie rzeczywistego obiektu, procesu lub systemu, powiązane z nim poprzez aktualizowane dane. Umożliwia poznawanie jego stanu i funkcjonowania, analizowanie zmian, a przy wykorzystaniu odpowiednich modeli również symulowanie scenariuszy.

Moja definicja bliźniaka cyfrowego miasta jest następująca:

W tej definicji istotne są zarówno aktualne dane i współpraca systemów, jak i związek między wiedzą a działaniem. Przykładowo: dane pokazują przegrzewające się miejsca, model pomaga ocenić warianty zazielenienia, miasto przeprowadza wybrane interwencje, a kolejne pomiary pozwalają sprawdzić ich efekty. Zakres odwzorowania i analiz wynika z pytań, na które miasto potrzebuje odpowiedzi.

Wyobraźmy sobie, że pracownik miasta wskazuje na mapie budynek szkoły. Może sprawdzić jego geometrię, stan techniczny, zużycie energii i planowane prace. Te informacje można powiązać z liczbą uczniów, prognozami demograficznymi i dostępnością transportową. Dodając odpowiednie modele, można porównywać warianty modernizacji lub rozbudowy. Wspólna przestrzeń cyfrowa pomaga zrozumieć konsekwencje decyzji dla różnych miejskich zadań.

Bliźniak miasta jest więc systemem systemów. Korzysta z miejskiego GIS, rejestrów, systemów dziedzinowych, modeli infrastruktury i narzędzi analitycznych. Model 3D może być jednym z jego elementów. O przydatności całości decydują również informacje o obiektach, procesach, zmianach w czasie i relacjach z otoczeniem.

Jakie rozwiązania i technologie tworzą cyfrowego bliźniaka

Poszczególne rozwiązania pełnią w tym ekosystemie różne role:

• GIS czyli system informacji przestrzennej, łączy dane przez lokalizację.
• Modele BIM opisują budynki i infrastrukturę wraz z ich właściwościami.
• Dane satelitarne, zobrazowania lotnicze i lotniczy skaning laserowy dostarczają danych o środowisku miasta
• Dane mobilne mapowanie 3D poziomu ulicy dostarczają danych o przestrzeni ulic, infrastrukturze geometrii i zagospodarowaniu przestrzeni.
• Rejestry i systemy dziedzinowe zawierają informacje o majątku, jego stanie, użytkowaniu, remontach i planach inwestycyjnych.
• Dane z usług miejskich zapewniają informacji o wykorzystaniu, jakości i zapotzrebowaniu na nie
• Czujniki Internetu Rzeczy (IoT) dostarczają pomiarów, np. ruchu, temperatury, wilgotności czy zużycia energii.
• Modele (np. ruchu, hydrologiczne, demograficzne) pozwalają analizować zależności i scenariusze. Sztuczna inteligencja może wspierać diagnozę, wykrywanie zmian i prognozowanie.
• Interfejsy API i otwarte standardy umożliwiają wymianę danych pomiędzy rozwiązaniami różnych dostawców.

Spójność zapewniają wspólne identyfikatory obiektów, uzgodnione znaczenie danych i zasady aktualizacji. To praktyczny wymiar interoperacyjności. Potrzebny zakres technologii wynika z zastosowania. Dla części zadań wystarczy aktualizacja po zmianie w terenie, inne wymagają bieżących pomiarów. Znaczenie integracji danych i standardów dla miejskich bliźniaków podkreśla również Open Geospatial Consortium.

Poziomy dojrzałości cyfrowego bliźniaka

Dla praktyki miejskiej proponuję rozróżnić cztery poziomy rozwoju funkcjonalnego, obejmujące także przygotowanie podstaw do budowy bliźniaka:

1. Odwzorowanie rzeczywistości. Powstają mapy, zdjęcia, chmury punktów i modele 3D. Pozwalają zobaczyć i zmierzyć przestrzeń. To fundament, który trzeba powiązać z aktualnymi informacjami o mieście i procesami pracy. Dla pracownika urzędu oznacza to łatwiejsze rozpoznanie lokalizacji, geometrii i otoczenia obiektu oraz przygotowanie materiałów do dalszych prac.
2. Integracja i praca operacyjna. Obiekty są połączone z rejestrami, informacjami o stanie, historią zmian i aktualizacjami. Bliźniak wspiera pomiary, kontrole, utrzymanie i współpracę jednostek. Praktycznym rezultatem może być przygotowanie sprawy na wspólnych danych, ograniczenie powtarzanych pomiarów i części dodatkowych wyjazdów.
3. Symulacje i prognozy. Odpowiednio przygotowane modele umożliwiają ocenę wariantów, np. wpływu nowej zabudowy na ruch albo zmian zagospodarowania na odpływ wód. Wyniki wymagają sprawdzenia względem danych i znajomości ograniczeń modelu. Urzędnik zyskuje podstawę do porównania konsekwencji różnych decyzji i przedstawienia ich decydentom oraz mieszkańcom.
4. Rekomendacje i kontrolowana automatyzacja. System może porównywać scenariusze według przyjętych celów, rekomendować działania i wspierać sterowanie wybranymi urządzeniami. Efekty zasilają kolejne analizy, przy jasno określonej odpowiedzialności za decyzje. Wyniki mogą przyjąć formę rankingu interwencji lub harmonogramu prac uwzględniającego ustalone kryteria i dostępne zasoby.

To oczywiście pewne uproszczenie, każde miasto jest inne i warto zakres prac dopasować do potrzeb miasta. Różne zastosowania mogą wymagać różnego zaawansowania. O dojrzałości świadczą także jakość danych, kompetencje ludzi i wykorzystanie wyników w codziennej pracy.

Punktem wyjścia do projektu może być identyfikacja wyzwań np.:

W każdym z tych przykładów trzeba najpierw określić problem i oczekiwaną zmianę w funkcjonowaniu miasta. Dopiero na tej podstawie można ustalić, jakie dane, integracje i analizy będą rzeczywiście potrzebne.

Cyfrowy bliźniak pomaga zestawiać te perspektywy. W przygotowaniu inwestycji wspiera porównywanie wariantów i rozpoznawanie ograniczeń. W bieżącym zarządzaniu ułatwia ustalanie priorytetów utrzymania majątku, koordynowanie działań i ponowne wykorzystywanie raz pozyskanych danych.

Istotną korzyścią może być również ograniczenie liczby wizji terenowych. Aktualne zobrazowania i dane pomiarowe pozwalają część pytań dotyczących lokalizacji, wymiarów czy otoczenia obiektu rozstrzygnąć z biura. Ułatwiają też przygotowanie wyjazdu: pracownik wie wcześniej, co wymaga sprawdzenia i jakie informacje należy uzupełnić. Oszczędności mogą dotyczyć czasu pracy, dojazdów i ponownego zbierania tych samych danych, ale także pracy wielu osób w oparciu o jedno źródło prawdy.

W Smart City 4.0 istotne jest również uczenie się na podstawie efektów. Stan wyjściowy i wskaźniki powinny odnosić się do celów miejskich: dostępności usług, bezpieczeństwa, odporności czy gospodarowania zasobami. Kolejne dane pozwalają oceniać rezultaty i korygować działania.

Zrozumiałe analizy mogą wspierać udział mieszkańców w wyborze rozwiązań. Ich doświadczenia pomagają ustalać priorytety i interpretować wyniki. Wymaga to zasad współpracy, odpowiedzialności za dane i kompetencji pracowników. Rozwój bliźniaka staje się wówczas częścią rozwoju zdolności miasta do zarządzania.

Bliźniak cyfrowy ulicy jako przykład

Praktycznym przykładem jest street-level digital twin, czyli bliźniak cyfrowy ulicy. Ulica łączy funkcje transportowe, społeczne i przyrodnicze oraz stanowi korytarz infrastruktury technicznej. Jej bliźniak jest rozwiązaniem przekrojowym, wspierającym drogi, mobilność, zieleń, dostępność i ład przestrzenny.

Zdjęcia sferyczne, mobilny skaning laserowy i ortofotomapy jezdni dostarczają szczegółowego odwzorowania ulicy. Powiązanie ich z inwentaryzacjami, rejestrami GIS i historią zmian daje różnym jednostkom wspólną podstawę do pomiarów, kontroli i planowania. Dane mogą też zasilać miejskie modele analityczne.

Załóżmy, że miasto chce poprawić warunki poruszania się pieszych i zwiększyć udział zieleni. Wiedza mieszkańców pomaga wskazać uciążliwe miejsca, a dane pozwalają ocenić bariery, szerokości chodników, położenie drzew i możliwości rozszczelnienia nawierzchni. Zestawienie ich z dokumentacją sieci i planami inwestycji wspiera uzgodnienie wariantów. Po realizacji aktualizacja danych wspomaga utrzymanie i ocenę wykonanych zmian.

Od przykładu ulicy do pełnej koncepcji projektu

Takie przedsięwzięcie warto zaprojektować jako powiązany zestaw działań. Diagnoza określa bariery, potrzeby użytkowników i stan wyjściowy. Pozyskanie oraz integracja danych tworzą wspólną podstawę analiz. Uzgodnione kryteria, np. dostępność, bezpieczeństwo, stan infrastruktury i możliwość połączenia prac, pomagają wybrać priorytety.

Projekt powinien przewidywać również sposób współpracy zarządcy drogi, zespołu zieleni, planistów i osób odpowiedzialnych za dostępność, szkolenia użytkowników oraz zasady aktualizacji danych. Jeżeli obejmuje zmiany w przestrzeni, analizom towarzyszą przygotowanie i realizacja wybranych interwencji. W trakcie i po realizacji oceniamy rezultaty: zarówno poprawę warunków korzystania z ulic, jak i usprawnienie pracy miasta.

Zależnie od potrzeb miasta bliźniak może być jednym z komponentów szerszego przedsięwzięcia dotyczącego dostępności, adaptacji do zmian klimatu czy zarządzania majątkiem. Jego zakres warto opisać poprzez zadania, które umożliwi, użytkowników, którzy będą z niego korzystać, oraz trwałą zmianę, jaką ma wspierać.

Rybnik – przykład działającego wdrożenia

Dobrym polskim przykładem jest Rybnik. W komunikacie podsumowującym wdrożenie w lutym 2026 roku miasto opisuje bliźniaka obejmującego niemal 500 km dróg, powiązanego z miejskim GIS. Udokumentowanym rezultatem jest m.in. inwentaryzacja ponad 260 tys. obiektów w pasie drogowym, w tym drzew i elementów odwodnienia.  Przykład wysokorozdzielczych danych przedstawiono poniżej:

Projekt był prezentowany podczas Smart City Expo World Congress 2025 w Barcelonie.