数字孪生技术集成中的风险动态解析：智能基础设施项目的因果分析与策略应对

这篇综述系统剖析了数字孪生（Digital Twin, DT）技术在智能基础设施项目中应用的多维风险，通过混合研究方法（系统文献综述、19位专家验证及模糊决策实验室分析法）识别出15个关键风险因子，涵盖技术性（如算力限制）、治理/伦理（如数据隐私）、社会性（如职业替代）和经济性（如高成本）四大维度，并揭示经济风险为核心驱动因子。研究为政策制定者提供了数据治理、迭代式技术部署等实证策略，推动DT技术可持续落地。

　　

Highlight

数字孪生（DT）技术正通过实时虚拟映射重塑基础设施韧性管理，但其应用伴随多维风险网络。本研究通过模糊决策实验室（DEMATEL）分析，揭示经济风险（如高成本）为中枢驱动因子，而数据隐私漏洞、算力瓶颈、透明度缺失等构成次级风险簇。专家建议采用渐进式技术部署和用户中心设计等策略应对。

Section snippets

数字孪生概念的演进

DT技术最初由NASA提出，旨在整合多物理场仿真与实时数据流，现已扩展至建筑健康监测（如伦敦横贯铁路项目）和无人机-卡车联运系统等场景。

Methodology

研究采用三阶段法：系统文献筛选→专家德尔菲验证→模糊DEMATEL建模，构建风险交互图谱。

Risk factors

识别出4大类15子风险，包括技术类（A1算力不足）、治理类（B2数据主权争议）等，其中经济类风险（D3成本超支）具有最强网络中心性。

Discussion

基于19位英国专家的实地项目经验（如桥梁监测），发现风险存在跨维度传导效应，例如数据治理缺陷会加剧社会信任危机。

Implications

提出首个DT风险动态框架，为决策支持系统（DSS）提供因果链分析工具，助力基础设施全生命周期风险管理。

Conclusion

DT技术虽能提升资产运营效率，但需通过标准化协议和跨学科协作化解风险网络，本研究为《智慧城市发展纲要》提供了实证依据。

（注：翻译部分已去除文献引用标识，专业术语保留英文缩写及大小写格式）