随着数字孪生以及城市信息模型概念的推动，过去两年城市三维又迎来了一波发展的高潮，犹记得我上学的时候三维就是很热门，随着行业领域的融合，现阶段这样的“三维一张图”又被定位为“物理空间的孪生映像”，“城市空间数字化基础设施”等重新大放异彩。
其实对于城市三维为什么在政府信息化行业又流行起来，我是这样理解的：
1、三维符合人类认知客观世界的习惯，我们过去城市空间的表达大多还是基于二维的平面地图，在这样的表达下“空间是被压平的”，“信息表达是被抽象的”，在这种情况下，通过这样的载体，在在意识空间中还原客观世界就需要进一步叠加自己的经验理解，而三维地图则大大减少了这种经验依赖的解译过程，进一步降低了空间认知的门槛。
说道这里，又联想到特斯拉的纯视觉方案（提炼于《干掉ISP，特斯拉“纯视觉路线”的关键一跃》一文），视觉方案中最重要的就是机器能够看懂客观世界，过去的做法是先通过ISP然后再喂给机器，ISP 的全称 Image Signal Processor，即图像信号处理器，是车载摄像头的重要构成组件，主要作用是对前端图像传感器CMOS输出的信号进行运算处理，把原始数据“翻译”成人眼可以看懂的图像，但是这个过程会损失到大量的细节，但是这种处理是为了便于人的理解，不是为了便于机器的理解，所以特斯拉的做法就是去掉了ISP，直接将摄像头传感器获取的原始光子技术喂给神经网络，这样的原始信息可以包含更丰富的信息以及更高的分辨率，进一步提升算法极端情况下的可靠性。
2、数据表达精度对齐，随着更多传感器以及信息系统的应用，管理的场景开始从室外空间延伸到室内空间，甚至到建筑部件以及设备，在这样的现状下，将二维数据升级到三维，丰富基础空间数字化载体的维度就成为了先决条件，让物理空间精细表达数据“有处可落”。
3、空间对象是城市数据融合的最佳载体，随着基础信息化的覆盖，城市数据逐渐从“分散走向集中”，这种集中不再仅仅是“一张网、一朵云、一个目录”，现在更多的成果依然还是“摆地摊”，但是这种数据归集还是远远不够的，需要从数据的内在关联上进一步恢复数据之间的内在关联，而空间语义则是一个很好的融合“抓手”，城市数据或多或少都会存在空间语义，这种语义体现在和城市对象的关联，过去的空间化更多是赋予空间坐标，现阶段的空间化更多的还是强调和城市空间对象以及对象关联的恢复上，所以实景三维中国和自然资源三维立体数据中很重要的就是“实体化”。
同时这些数据经过和空间对象的融合后，就可以实现进一步的空间化，而这种空间化就可以保证了这些丰富的城市数据都可以参与到地学分析模型的计算中，这才是“城市管理决策的关键”，从目前的市场格局上来看，GIS厂商大多在可视化方面没有优势，但是大家通常都忽略了可视化只是整个场景的一个部分，GIS厂商比“后来者”更强的是生态体系的闭环能力，包括从数据管理、数据分析、数据可视化，这些能力是需要历史积累的。
4、基础技术的成熟，其中包括硬件性能的提升、浏览器性能的提升、基于webgl的三维渲染技术应用等，而这些都是上个阶段的三维所不具备的，就像4G技术催生了短视频的兴起一样，这个基础设施的成熟是非常重要的。
目前在小微场景的轻量应用上，其实开发的轮子选择是非常多的，但是在城市的这个场景下，可选择的就更少了，比如针对城市的基础时空平台的建设上，在应用场景上我们不仅仅要顾及“大屏类”的数据表达应用，还有很大的一部分需求是要能够支撑其他应用的建设需求，而这些应用大多还是PC的Web端，所以基于游戏引擎的建设模式还是只能满足一部分的需求，所以现在有一个趋势就是“双引擎”的提法，在一些大屏类的应用使用游戏引擎，在一些共享的场景上使用Web接口支持，所以在引擎的选择上就需要能够照顾到这两方面的需求，但是现在GIS引擎是否都能够很好的支持城市一级的数据处理以及应用？
带着这个疑问我和小伙伴做了一个简单的测试，用来验证一下这个问题，做这件事的最初的需求还是来自于我自身想了解一下目前三维引擎对城市一级场景的支持到底如何？因为对于我们自身来说，我们确实有很长一段时间没有接触过这些引擎了，主要是因为之前在一些项目上应用了某家的引擎导致我们项目出现了非常多的麻烦，那段时间非常痛苦，也算是交了学费把，所以那段时间我们就决定在技术路线上要做一些切换。
针对于本次尝试，我只能说是作为个人的兴趣爱好，是一次非常不严谨不正式的体验尝试，如果效果和厂商的实际能力不相符，那一定是我们的使用方法有问题，具体的技术细节还是要咨询相关厂商正式的技术团队寻求帮助。
一、在数据的选择上，具体情况如下：
1、倾斜数据一部分5cm，一部分2cm， 一共70平方公里，原始大小246GB；
2、人工三维3d Max模型,45平方公里；
倾斜数据和真三维数据是我们目前在实践中以及相关标准中应用最多的两种三维数据形式。
二、在软件选择上，我们选择了我们了解到目前可以做城市级三维数据加工的平台为如下三个：
1、 Esri的ArcGIS/易智瑞的GeoScene Pro，这两个软件在版本上其实存在一定的对应关系，在使用中我们其实也是切换着使用的，比如在数据处理上使用的GeoScene 2.1 SP1，数据发布上使用的是ArcGIS Enterprise 10.8.0；
2、超图的SuperMap 10i（2021）；
3、飞渡的iFreedo_Desktop 3.1；
三、在软件和硬件环境选择上：
1、数据处理软件的软硬件环境：
2、服务发布服务器环境则没有这么统一：
2.1 ArcGIS数据发布环境：
2.2 超图数据发布环境：
2.3 飞渡数据发布环境：
四、在数据处理结果和发布结果上来看：
1、ArcGIS/GeoScene的处理结果其实是有点尴尬的，就是我们没跑完，主要原因是GeoScene 在数据处理过程中比较波折，我们最先用的是ArcGIS自己自带的转换和发布的功能，但是不成功，后来我们经过官方支持团队的指导换用易智瑞团队自己开发的一个工具进行转换，而且这个工具还需要单独的license。
后面出现的结果就是，2cm的倾斜不能显示贴图，而且打开2cm倾斜后需重启server才能查看其它三维服务。
然后真三维的数据，我们也只是跑了大约1/3的成果出来，从效果上来看，也是可以正常加载的，但是配合的小伙伴心态崩了，他说太麻烦了，跟技术支持来来回回好几轮，心累了，然后甩手不干了，然后这份数据其实最终没跑完全，这个其实是我们自己的问题，不够耐心
2、超图的SuperMap，倾斜的和3d MAX最终都能很顺利的跑出来，这份倾斜的数据可以很快的就完成了初始级别的加载，但是后续操作就出现了比较明显的卡顿，对于3d Max这份数据，初始级别加载完成比较缓慢，随着分块模型逐渐加载的过程中，用鼠标去操作场景也是十分的卡顿，以至于换到我的MacBook Pro基本上后面就操作不了了，在另外一台配置了32G内存，1080Ti显卡机器上访问其实这个问题也存在；
3、飞渡的iFreedo，对于飞渡的这个产品说实在话我是有一点点意外的，因为飞渡本身不是传统的GIS平台大厂，但是从效果上，飞渡的场景化简能力比较好，整个发布后的场景可以相对比较流畅的加载，包括倾斜和3d Max的，其实效果都是三家中相对比较好的，但是3d Max数据处理结果中有些一些树木的贴图出现了丢失，同时从这款产品也可以看出飞渡的定位主要是做“空间数据的融合治理”这一块，他上游是各种格式的三维数据，下游是一些标准格式的三维服务，他们目前做中间的管道，生态上没有另外两家的全，我认为当前的能力只能说飞渡是完成了产品“0-1”的过程，我觉得下个阶段还应该补足短板，尽量实现“1-10”，自己生态齐全了才能真正的有生态，最好能够面向最终用户场景提供一揽子解决方案。
这个过程其实没有按照严格的测试流程，同时调整参数处理的周期比较长，我们也没有这么多空闲的时间来跟进这个事情，确实有一些处理起来比较麻烦的我们就放弃了，但是这并不一定能够反映真实的能力，比如要做更细致的参数处理或者数据的预处理等等，所以建议真的要选择还是要跟原厂沟通。
整个处理和加载的过程其实我这边是有很详细的数据的，但是这个问题比较敏感，这些数据我就不开放出来，也不做任何的对比，这不是我的初衷，对于结果没有给录屏更多还是因为数据的隐私角度考虑，同时我只是从一个性格暴躁的用户的角度出发，直观的体验了一下这三款产品，也提出了自己的一些建议和想法，如果任何一家对上述的体验有疑问，欢迎和我沟通，当然在我们相对比较有空的情况下，我们会更详细介绍我么的情况，以还原真实的场景，帮助提升用户体验，促进行业发展，让用户有更多的选择。