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全球數位孿生技術在防災領域的應用現況、願景與挑戰：邁向韌性智慧城市

執行摘要

數位孿生技術正成為全球防災策略的核心驅動力，透過創建物理世界的虛擬複本，實現即時監測、情境模擬與預測分析。從城市級別的綜合管理到特定災害的精準應對，數位孿生已在地震、洪水、火災及極端天氣事件等領域展現巨大潛力。其主要效益包括提升決策效率、優化資源分配、強化基礎設施韌性及加速災後復原。未來願景指向更深化的智慧城市整合、跨領域協作與以人為本的設計，以構建具有高度韌性的社會。然而，數據品質、系統整合、高昂成本、網路安全及專業人才短缺等挑戰仍需克服。本報告將深入探討各國實踐案例，剖析關鍵技術與創新，並提出政策與實務建議，以期加速數位孿生在防災領域的全面應用。

第一章：引言

1.1 數位孿生技術概述

數位孿生（Digital Twin, DT）是一種數據驅動的電腦模型，旨在創建實體物件、系統或流程的虛擬複本 ¹。這些虛擬模型能夠即時反映其物理對應物的行為，透過整合來自感測器、歷史記錄和預測分析的數據，提供動態、數據驅動的表示 ²。其核心功能包括即時監測、診斷、優化性能和行為 ²。

在實體產品生產前，可以在虛擬環境中開發和測試想法，以了解其潛在影響；一旦這些想法進入現實世界，便可以透過將數據回饋到數位孿生中，形成一個持續改進的循環 ¹。這種能力不僅推動了永續創新，也減少了對實體原型的需求，從而節省了自然資源 ¹。

數位孿生的關鍵在於其即時雙向互動與模擬能力。這意味著虛擬模型不僅能反映現實世界的現狀，更能預測未來可能的情境，並在無風險的虛擬環境中測試各種干預措施的有效性 ¹。這種「數位預演」的能力是傳統方法無法比擬的，它允許城市在災害發生前進行「壓力測試」和「情境規劃」，從而將被動響應轉變為主動預防和優化，這是實現「韌性城市」的核心。

1.2 防災領域的挑戰與數位孿生的潛力

全球正經歷著日益頻繁和強烈的極端天氣事件與自然災害，對關鍵基礎設施和城市運作構成巨大威脅 ⁵。傳統防災方法往往受限於靜態預測、缺乏即時數據整合能力，以及不同部門間協調效率不足等問題 ³。這導致在災害發生時，決策者難以快速獲取全面且精確的資訊，進而影響應變效率和資源分配。

數位孿生技術的引入，為解決這些挑戰提供了革命性潛力 ⁹。它能夠整合分散在不同部門或系統中的資訊，提供一個共享的、視覺化的概覽，從而實現無猜測的規劃 ⁸。在緊急情況下，數位孿生能幫助應急團隊即時定位公用設施、規劃最佳通行路線，並評估現場的即時狀況，這使得應變行動能夠更快、更安全、更有效 ⁸。

數位孿生在防災領域的潛力，不僅止於技術層面的提升，更在於其能夠促進跨部門、跨領域的協作與決策優化。它將碎片化的數據和孤立的知識整合到一個統一的虛擬平台中，打破了傳統的資訊壁壘，為「循證治理」（evidence-based governance）提供了強大工具 ⁸。這種整合能力使得不同利害關係人能夠共享資訊、協同工作，從而實現更全面、更協調的防災管理。

1.3 報告目的與結構

本報告旨在蒐集、整理並分析世界各國在防災領域應用數位孿生的實際案例、願景與構想。報告將深入探討其關鍵技術、未來趨勢，並提出所面臨的挑戰及相應的政策與實務建議，以期為推動韌性智慧城市建設提供參考。

報告結構將依循從宏觀到微觀、從現狀到未來的邏輯，首先概述全球城市級別的綜合應用，繼而細分至特定災害類型，然後深入分析支撐這些應用的關鍵技術，展望未來發展趨勢，最後總結挑戰並提出建議。

第二章：全球數位孿生防災應用案例分析

2.1 城市級別的綜合防災應用

新加坡

新加坡在數位孿生應用於城市管理和防災方面處於領先地位。其核心專案 Virtual Singapore 是一個詳細的城市級別3D數位孿生，整合了道路、建築物、公用設施和環境元素等即時數據 ¹¹。它不僅是一個模型，更是一個動態、數據驅動的平台，協助城市決策 ¹¹。該平台用於實時模擬人口密度和交通流量的潛在影響 ¹¹。在災害管理中，它透過模仿火災或洪水等自然災害來幫助當局更好地準備和應對 ¹¹。此外，它還用於環境監測，幫助城市規劃者優先考慮永續發展和減少碳排放 ¹¹。據估計，透過預測極端天氣對市政運營的影響，新加坡可避免數百萬美元的潛在損失 ¹¹。

新加坡的 Cooling Singapore 2.0 專案利用數位孿生緩解都市高溫，透過建立城市模型，蒐集植被覆蓋率、交通模式、工業排放熱量及氣流等數據，預測不同都市計畫對氣候與溫度的影響 ¹²。該計畫未來預計拓展至防災管理，在災難發生時即時蒐集空間與人流數據，分析安全區域、接入點、替代路線，並快速規劃資源分配及疏散路線，以減少人員傷亡 ¹²。新加坡的案例展示了數位孿生在城市治理中從單一功能（如災害應變）向多功能、綜合性平台（如城市規劃、環境永續、災害管理）演進的趨勢。這不僅提升了城市應對災害的韌性，更將防災融入日常運營和長期發展策略中，體現了「預防優於治療」的智慧城市理念。將多個看似獨立的城市管理職能整合到一個數位孿生平台上，顯示了數位孿生作為一個「通用操作系統」的潛力，它能夠為城市管理者提供一個統一的視角和決策工具，從根本上提高城市的整體韌性。

紐西蘭威靈頓

紐西蘭首都威靈頓建立了一個與實體城市共生的「數位孿生城市」，並在彭博基金會2021年全球市長挑戰賽中勝出 ¹³。該數位孿生複製了444平方公里的地景，整合了來自政府與非政府組織的實時數據，包括遍布城市的物聯網感測器、地理空間資訊、基礎設施、建築、交通、污染、溫度和天氣等 ¹³。威靈頓市府利用數位孿生進行模擬，以預見新政或建設對真實世界的衝擊和影響 ¹³。特別是，他們計畫用數位孿生解決氣候變遷帶來的挑戰，視覺化其衝擊，建立互動模型，促進市民參與氣候規劃，並探索2050年零碳首都的解方 ¹³。經歷地震和瘟疫的考驗，數位孿生為威靈頓提供了反覆實驗的機會，以應對極端氣候 ¹³。威靈頓未來將開放數位孿生的程式碼，嘉惠其他沿海城市 ¹³。威靈頓開放數位孿生程式碼的舉動，預示著未來城市級數位孿生將朝向「開源協作」和「知識共享」的方向發展。這不僅能加速技術的普及和創新，也能降低其他城市導入數位孿生的門檻，從而促進全球範圍內的城市韌性建設。這種做法暗示了數位孿生技術的標準化和模組化潛力，以及其作為公共財的價值，有助於形成一個全球性的城市網絡，共同應對氣候變遷和災害。

土耳其伊斯坦堡

土耳其伊斯坦堡的「防災數位孿生專案」榮獲CEB社會凝聚力獎，該地區極易受地震和洪水影響 ¹⁴。該專案創建了伊斯坦堡的虛擬複本，由即時數據、人工智慧和物聯網感測器驅動 ¹⁴。它增強了災害韌性，能夠預測風險、改善應急響應協調並保護弱勢群體 ¹⁴。該系統具備可持續、可擴展的基礎設施，被視為災害準備和智慧城市整合的典範，為歐洲其他城市提供可複製的解決方案 ¹⁴。伊斯坦堡大都會市政府的代表表示，該專案旨在為全球建立更具韌性、可持續的城市提供全球路線圖 ¹⁴。該數位孿生整合了超過200萬個感測器、10萬多個攝影機、GIS數據、BIM模型和AI引擎，並利用遊戲引擎進行即時情境渲染，以管理城市規模的複雜性 ¹⁵。它圍繞風險緩解、即時響應和復原三個關鍵災害階段設計，能即時顯示可能倒塌的建築物、預測道路封閉並定位安全集結區 ¹⁵。伊斯坦堡利用「遊戲引擎」來處理大規模城市數據並進行即時情境渲染，這揭示了非傳統技術在數位孿生領域的創新應用。這不僅解決了巨量數據處理的計算挑戰，也提升了模擬的視覺化和互動性，使其更易於決策者理解和操作，從而加速了防災決策的效率和準確性。

韓國首爾與仁川

韓國首爾的「Virtual Seoul (S-Map)」以3D形式呈現整個城市，包括超過60萬棟建築物和龐大的地下基礎設施網絡 ¹¹。它支援公共安全、基礎設施管理和城市規劃 ¹¹。仁川的數位孿生已擴展到六個專案領域，包括火災應變管理、交通、城市衛生、設施管理、城市發展和城市復興 ¹⁶。首爾和仁川的案例顯示，數位孿生在城市級別的應用正從單一的防災功能，擴展到更廣泛的城市服務管理，如交通、衛生和設施管理。這表明數位孿生是實現「智慧城市」願景的基礎設施，而防災只是其多個應用層面之一，這種多功能性是其長期價值所在。這種廣泛的應用範圍表明，數位孿生並非僅為防災而生，而是作為一個整合城市數據和服務的平台，其在防災上的效能是其整體智慧城市戰略的自然延伸。

歐洲主要城市 (赫爾辛基、阿姆斯特丹、馬德里、佛羅倫斯、都柏林、雷恩)

歐洲城市在數位孿生應用方面也展現了多樣性。赫爾辛基利用數位孿生模擬交通網絡、城市發展和環境影響，促進更好的決策和永續城市發展 ¹¹。阿姆斯特丹將數位孿生技術應用於環境監測、垃圾管理和能源分配優化，支持城市的永續發展和智慧電網 ¹¹。阿姆斯特丹史基浦機場也實施了名為「通用數據環境 (CDE)」的數位孿生，管理超過8萬個室內外資產，包括跑道、照明系統和滅火器 ¹⁶。馬德里的數位孿生結合3D建模、物聯網和AI，創建虛擬城市圖像，實現有效的交通控制、環境監測和城市規劃 ¹¹。佛羅倫斯運用Snap4City平台創建數位孿生，整合即時數據進行城市管理，支援基礎設施、交通和污染的規劃模擬 ¹¹。

都柏林消防隊正在推動「應急響應數位孿生 (DTER)」專案，利用Bentley Systems的iTwin Experience建立城市景觀的雲端數位孿生 ¹⁸。該平台整合建築佈局、無人機影像、感測器輸入、消防栓位置等多樣數據，使消防員能即時獲取關鍵資訊 ¹⁸。預計可將高風險場所的預案規劃時間從7500小時減少到1500小時，並讓消防員在12秒內獲取必要資訊 ¹⁸。DTER還將數位孿生與虛擬實境(VR)結合，用於消防員在高風險情境下的訓練 ¹⁸。雷恩大都會區利用虛擬孿生應對當前氣候影響的下游預測、上游新影響的預測，並根據公共發展政策、營運需求和公民諮詢來管理和改造其景觀 ¹。歐洲城市的案例顯示，數位孿生在防災領域的應用不僅限於應對自然災害，更廣泛地融入了日常的城市運營管理，特別是與「永續發展」和「效率優化」緊密結合。都柏林消防隊的案例則突顯了數位孿生在「提升應急人員效率」和「實戰訓練」方面的直接、可量化效益，這對於提升城市整體應急響應能力至關重要。

美國城市案例 (奧蘭多、卡森市、查塔努加、拉斯維加斯、鳳凰城、紐約市)

美國各級政府正開始利用數位孿生技術改善基礎設施、城市規劃和公民參與 ¹⁹。預計到2025年全球將部署超過500個城市數位孿生，且短期內將顯著增長 ¹⁹。奧蘭多正利用數位孿生優化能源效率和水資源管理 ¹⁹。內華達州卡森市已實施其水系統的數位孿生，以解決水資源短缺並改善資源管理 ¹⁹。田納西州查塔努加使用數位孿生技術建模和緩解交通擁堵，其數位孿生整合了來自500個不同來源的資訊，包括交通攝影機、911數據、雷達探測器和氣象站 ¹⁹。內華達州拉斯維加斯正在開發其市中心的數位孿生，以優化能源使用並支持永續發展倡議 ¹⁹。亞利桑那州鳳凰城也承諾創建其市中心區域的數位孿生，以加強城市規劃並減少環境影響 ¹⁹。紐約市承諾建立其市中心區域的虛擬模型，以制定減少碳排放和提高能源效率的策略 ¹⁹。美國城市案例的廣泛性，從水資源、交通到能源管理，顯示數位孿生在「日常城市運營」中扮演越來越重要的角色，而非僅限於災害發生時的「應急工具」。這表明數位孿生正從一個利基的防災應用，轉變為一個全面的「智慧城市管理平台」，其防災效益是其整體效率提升的附帶結果。

表1：全球數位孿生防災應用案例概覽

位置/國家	主要災害類型/應用領域	具體應用/專案名稱	關鍵技術	主要效益	資料來源
新加坡	綜合城市管理/氣候變遷/洪水/火災	Virtual Singapore, Cooling Singapore 2.0	3D建模, 即時數據, AI, IoT	城市規劃模擬, 災害應變準備, 環境監測, 緩解都市高溫, 減少潛在損失, 優化疏散	¹¹
紐西蘭威靈頓	氣候變遷/地震	數位孿生城市	物聯網感測器, 地理空間, 3D模型	預見新政影響, 視覺化氣候衝擊, 促進市民參與, 探索零碳解方	¹³
土耳其伊斯坦堡	地震/洪水	防災數位孿生專案	即時數據, AI, IoT, 3D建模, 遊戲引擎	增強災害韌性, 預測風險, 改善應急協調, 保護弱勢群體, 即時情境渲染	¹⁴
韓國首爾	城市規劃/公共安全/基礎設施	Virtual Seoul (S-Map)	3D建模, 即時數據	基礎設施管理, 公共安全, 城市規劃	¹¹
韓國仁川	綜合城市管理/火災/交通	數位孿生專案	數位孿生平台	火災應變管理, 交通優化, 設施管理, 城市復興	¹⁶
義大利 Massa	洪水	DT-EWS (數位孿生和早期預警支援系統)	預測模型, 即時感測器數據, 天氣預報, 高解析度地圖	監測即時狀況, 模擬極端天氣, 評估洪水影響, 提供即時警報, 提升城市韌性	²⁰
英國 Hull	洪水	FLOODTWIN	數位孿生平台, 多部門共同生產	水相關災害預測, 決策支援, 情境分析, 提升韌性	²¹
英國 Plymouth	海浪災害	SPLASH	地球觀測數據, 海浪越頂測量	預測海浪災害, 建立海岸預警工具, 評估波浪影響	²¹
美國紐約市	洪水 (地鐵系統)	數位孿生洪水風險管理	即時環境/結構數據, 模擬工具	評估結構彈性, 分析進水率, 識別高風險區段, 提升預測性維護	²²
美國伊利諾大學	交通網絡/洪水/颶風	AI驅動的交通網絡數位孿生	圖神經網路(GNNs), 即時遙感數據, 感測器輸入	增強交通韌性, 優化疏散路線, 提升公共安全, 減少經濟損失	⁵
美國Alvaka Networks	IT災害恢復	數位孿生災害恢復	虛擬複本, 預測性建模	追蹤系統性能, 預測問題, 無風險測試變更, 確保業務連續性	⁴
格瑞那達	山體滑坡/洪水/風暴潮	數位孿生國家模型	地形光達, 高解析度影像, 3D建模	創建易受性地圖, 測試基礎設施影響, 洪水/風暴潮建模	¹⁶
日本仙台	地震	地震韌性數位孿生	即時地震感測器數據, 城市基礎設施模型, 預測模擬工具	提高態勢感知, 提升決策效率, 優化緊急路線	²³
台灣AI Center	地震	多維度地震防災與應變平臺, 三維災區建模與災損辨識	3D-GIS, UAV, LiDAR, AI影像技術	災損模擬, 救災資源推估, 即時災情辨識, 快速災損評估	²⁴
台灣桃園市	洪水	智慧防災淹水解方	AI, 數位孿生, 物理模式, 地下室淹水決策模組	建立風險地圖, 提升預警能力, 系統性災後復原, 優化抽水機派遣	²⁵
台灣內政部國土署	洪水 (下水道)	下水道水位監測系統	AIoT, 即時水位感測器, 影像辨識	即時水位預警, 排水瓶頸分析, 快速調節排水系統, 降低積淹水風險	²⁶
台灣宇瞻科技	火災 (長照機構)	物聯網火災防災解決方案	IoT感測器, 軟體整合, 專利通報系統	自動偵測, 即時通報, 減少人力風險, 多元聯繫方式	²⁸
都柏林消防隊	火災應變	應急響應數位孿生 (DTER)	雲端數位孿生, 數據整合, VR	減少預案規劃時間, 即時資訊獲取, 消防員實戰訓練	¹⁸

本表格將報告第二章中分散的案例資訊進行集中、結構化的呈現，使讀者能夠一目了然地比較不同國家在不同災害類型上的數位孿生應用。它不僅能快速傳達資訊，更能透過橫向比較，幫助讀者識別全球趨勢、技術共性以及各國的獨特創新點。對於政策制定者而言，這提供了快速了解國際最佳實踐的工具，有助於其制定或調整本國的數位防災策略。

2.2 特定災害類型的數位孿生應用

2.2.1 地震韌性與應變

日本仙台

日本因頻繁的地震活動，持續推動防災創新 ²³。仙台市應用數位孿生技術增強地震韌性，建立了一個混合系統，結合即時地震感測器數據、城市基礎設施模型和預測模擬工具，以複製城市規模的應對情況 ²³。該數位孿生模型透過歷史地震情境進行測試，評估其應對準確性、早期預警能力和緊急路線優化能力 ²³。結果顯示，與傳統系統相比，它顯著提高了態勢感知能力和決策效率 ²³。物聯網和雲端分析的整合進一步增強了模型的即時響應能力 ²³。這項研究突顯了數位孿生系統在地震帶城市災害管理中帶來革命性變革的潛力，並為日本智慧韌性城市的國家戰略做出了貢獻 ²³。仙台的案例強調了數位孿生在「複合數據整合」和「預測性應變」方面的關鍵作用。將實時感測器數據與靜態基礎設施模型結合，並透過歷史情境進行「數位預演」，這不僅提升了單一災害的應對能力，更為未來「多重災害」情境下的複雜應變提供了方法論基礎。

台灣

台灣AI Center提及數位孿生在地震防災中的應用，主要體現在「多維度地震防災與應變平臺」和「三維災區建模與災損辨識」兩個研究項目 ²⁴。

多維度地震防災與應變平臺整合國土測繪中心的三維建築物模型、建築物耐震屬性資料庫、斷層及敏感地質資料、防救災據點等圖資，透過3D-GIS進行視覺化呈現 ²⁴。平台可結合台灣地震損失評估系統 (TELES) 進行模擬，推估災損和所需救災資源 ²⁴。地震發生後，整合應變管理資訊系統 (EMIC) 的即時災情回報和災情辨識成果，提供即時準確的災情資訊，提升災害管理效率 ²⁴。

三維災區建模與災損辨識利用無人航空載具 (UAV) 和光學雷達 (LiDAR) 蒐集三維空間資訊，透過電腦視覺技術對災區影像進行二維與三維的快速災損評估，有助於迅速了解建物災損並進行震損分類（如紅黃單）²⁴。相較傳統方法，此方法效率更高、所需人力更少 ²⁴。未來期望建立智慧化、自動化的災後快速災損評估流程 ²⁴。台灣的應用案例突顯了數位孿生在「災前預防」與「災後快速評估」兩端的重要性，尤其是在數據採集與分析的自動化方面。UAV和AI的結合，不僅提升了評估效率，也減少了人員風險，這對於地震等突發性、高風險災害的應變至關重要。這也暗示了未來防災將更多地依賴於自動化數據採集和AI分析，以取代傳統的人工巡檢和判斷。

國際研究合作案例

波士頓大學與日本東北大學合作，透過一項為期三年、耗資100萬美元的國際研究合作計畫，創建「災害數位孿生」城市，以提升現實世界的社區韌性 ²⁹。該計畫結合地理空間和以人為本的數據，深入了解災害影響，從而制定更明智的應對措施 ²⁹。他們特別關注海嘯和野火等危機對老年弱勢群體的影響，這些群體在危機中具有特殊需求 ²⁹。研究目標是開發一個框架和工具，以幫助指導應對決策和政策 ²⁹。最終形成的數位孿生潛在地可用於廣泛的自然災害情景 ²⁹。國際合作案例強調了數位孿生在防災領域的「人本」維度，特別是關注弱勢群體。這表明數位孿生不僅是技術工具，更應融入社會科學和人文關懷，以確保防災策略的包容性和公平性，這對於提升社會整體韌性至關重要。這說明了數位孿生在防災應用中，從「物」的模擬向「人與環境互動」的模擬延伸，這對於制定更具同理心和實用性的防災政策具有深遠意義。

2.2.2 洪水與水患管理

義大利 Massa

義大利Massa應用SCORE專案的數位孿生和早期預警支援系統（DT-EWS）於洪水管理 ²⁰。該系統旨在監測即時狀況、模擬極端天氣事件並評估潛在的洪水影響，以提高城市韌性 ²⁰。

關鍵技術 DT-EWS結合預測模型與來自感測器和天氣預報的即時數據 ²⁰。它包含使用者情境評估（USE）和早期預警支援（EWS）兩個主要組成部分 ²⁰。USE提供洪水風險視覺化、氣候情境模擬和自然解決方案有效性測試；EWS則根據感測器讀數和天氣預報提供即時警報 ²⁰。數據來源包括高解析度地圖、土地利用資訊、河流幾何形狀和氣候數據 ²⁰。該系統透過「協同設計」方法與當地利害關係人合作開發，確保滿足用戶需求 ²⁰。Massa的案例展現了數位孿生在「預測性建模」與「即時響應」結合的優勢，尤其是在自然解決方案的評估上。這表明數位孿生不僅能預測災害，還能評估不同減災策略（包括生態方法）的效果，從而支持更全面、更永續的洪水管理決策。

英國 Hull

英國研究與創新局（UKRI）資助的FLOODTWIN專案，由赫爾大學領導，將為赫爾和東約克郡地區建立一個用於水相關災害預測和決策的數位孿生，該地區受水文氣象災害（如洪水）嚴重影響 ²¹。洪水的數位孿生將允許利益相關者嘗試不同的管理方法並進行情境分析 ²¹。此專案透過與多部門終端用戶共同生產數位孿生，並參與到數據整合和更複雜的環境生態系統（水文和洪水）中 ²¹。赫爾的FLOODTWIN專案強調了「共同生產」和「多部門終端用戶參與」的重要性。這表明數位孿生的成功實施不僅依賴於技術，更依賴於跨學科、跨部門的協作，以及將最終用戶納入設計和開發過程，確保解決方案的實用性和可接受性。

城市洪水數位孿生框架 (鄭州與倫敦)

一項研究提出了城市洪水數位孿生（UFDT）系統框架，並在中國鄭州和英國倫敦進行了應用和評估，以展示其在不同空間尺度（城市、區域和街道層面）下的可行性 ³⁰。

概念模型 UFDT概念模型支持動態同步、構建、模擬、修改和交互的原則，包含連接層、數據層、虛擬層、應用層及物理與利害關係人層 ³⁰。該框架旨在解決當前城市數位孿生對靜態模型依賴、缺乏多模態數據整合標準化框架、以及原型停留在理論層面等挑戰 ³⁰。

應用方面實驗設計考慮了城市密度差異，並提供物理上合理且直觀的解釋，適用於模擬和預測區域洪水趨勢、潛在危險區域和範圍，並協助用戶部署和規劃區域人員和資源 ³⁰。該框架支持用戶、UFDT、前線響應人員和物理維護場景之間的雙向同步和修改，並透過用戶友好的界面自動化複雜的生成過程 ³⁰。鄭州和倫敦的UFDT框架測試，特別是其在不同城市密度和空間尺度下的性能評估，揭示了數位孿生在「複雜性管理」和「可擴展性」方面的深層挑戰。這表明數位孿生並非一體適用，其設計和實施需要根據城市具體特徵進行高度定制，這也對其普及應用提出了更高的技術和資源要求。

台灣桃園市與內政部國土署

台灣桃園市運用AI與數位孿生技術解決淹水問題，發展三大重點：建立風險地圖（模擬極端情境、淹水深度）、提升預警能力（AI提前部署防災機組）、系統性災後復原（結合地下室資訊、推算災害程度、派遣抽水機）²⁵。該方案整合河川、區域排水、雨水下水道，重現極端潮位及雨量情境，並透過數位孿生實現建物與淹水的可視化效果 ²⁵。創新指標包括首創整合河川/排水/下水道模擬、整合物理與AI模式、首創地下室淹水決策模組 ²⁵。

內政部國土署推動下水道水位監測系統，導入AIoT技術，提供即時水位預警、排水瓶頸分析與都市防汛操作依據 ²⁶。該系統結合多元水情與遠端智慧調控技術，可快速調節排水系統及滯洪池水位，增加庫容提升減洪效益，降低積淹水事件風險 ²⁶。實際案例顯示可降低淹水高度、縮短淹水時間 ²⁶。國土管理署也推動全國雨水下水道管線普查，建置下水道資料庫，普查長度已超過2,918公里，數位化GIS建置達95%以上，並配合即時監測水位和氣象署降雨產品，提供全臺都市溢淹示警資訊 ²⁷。台灣在洪水管理上的數位孿生應用，特別是桃園市對「地下室淹水決策模組」的創新，以及國土署對「下水道AIoT」的推動，顯示了防災策略從「宏觀區域」向「微觀建築」和「地下空間」的精細化轉變。這反映了城市化進程中，災害影響的複雜性增加，需要更細緻的數據和模型來保護城市脆弱的「神經系統」。

紐約市地鐵系統

一項研究利用數位孿生技術模擬洪水情景，評估紐約市地鐵系統在不同洪水強度下的結構彈性 ²²。透過整合即時環境和結構數據，分析進水率、應急響應效率，並確定地鐵內的高風險區段 ²²。模擬結果顯示，在百年一遇的洪水事件中，應急水泵不堪重負，導致大量殘留水和長時間排水 ²²。高風險區段（靠近哈德遜河和東河）的洪水風險水平較高，強調了水泵容量升級和結構加固的必要性 ²²。這突顯了數位孿生技術在透過預測性維護和即時災害響應方面提高防洪彈性的潛力 ²²。紐約市地鐵的案例凸顯了數位孿生在「關鍵基礎設施韌性」評估和「預防性維護」中的獨特價值。它不僅能模擬災害影響，更能識別系統的「薄弱環節」並提供具體改進建議，從而將防災從應急響應提升到長期的基礎設施戰略規劃層面。

2.2.3 火災安全與應變

智慧建築與消防員訓練

數位孿生在消防安全中，可模擬火災行為（火焰和煙霧蔓延），識別潛在火災危險（電氣系統過熱、易燃材料），並優化虛擬應急響應路線 ³¹。AI演算法分析來自熱感應器、空氣品質監測器和物聯網（IoT）消防警報的數據，實現早期火災風險檢測、自動消防抑制啟動、即時監控和即時警報 ³¹。透過消防安全BIM模型和虛擬火災安全模型，建築師和安全工程師可以在施工前測試火災情景，改善建築設計，並在逼真、無風險的環境中訓練消防員和應急人員 ³¹。

西門子（Siemens）的Fire Digital Twin™ 軟體可以虛擬模擬整個火災警報系統，包括控制面板、轉發器、電源和所有周邊設備 ³²。它能模擬操作、編程邏輯、事件條件（警報、故障），並進行虛擬故障排除，提高技術人員的配置和編程專業知識 ³²。這有助於在安裝前驗證系統配置，進行預施工審查和批准，並提供虛擬化培訓 ³²。都柏林消防隊的DTER專案利用數位孿生與虛擬實境（VR）結合，用於消防員在高風險情境下的訓練，讓他們熟悉危險環境 ¹⁸。數位孿生在火災安全領域的應用，從「建築設計階段」的預防性模擬，到「施工現場」的安全監控，再到「消防員實戰訓練」和「系統維護」，形成了一個完整的生命週期管理。這表明數位孿生不僅用於災害發生時的應急，更將防災理念前置到設計和建造環節，並延伸至持續的運營和人員能力建設。

長照機構火災預防 (台灣宇瞻科技)

台灣宇瞻科技利用物聯網技術在長照機構進行火災防災，旨在解決照護人力不足導致的風險死角 ²⁸。該方案透過自動偵測和即時通報，讓人力專注日常照護工作 ²⁸。它整合了照護場域內的監視和消防系統，以軟體介面統一管理資訊，並透過獨有的「事件點直擊」專利，將監視器畫面連動Line傳送給管理階層，同時透過語音電話輪播通知遠端管理層，現場則有響鈴和音箱廣播通知現場人員，實現多元聯繫方式 ²⁸。宇瞻科技將對人的關懷轉向照護領域，並根據機構可接受的價格和功能提供「剛剛好」的服務，透過軟體整合既有和新設硬體，提供基礎和進階選項 ²⁸。宇瞻科技的案例展示了數位孿生技術在「特定脆弱場景」和「資源受限環境」下的適應性應用。這不僅是技術的部署，更是對社會痛點的精準回應，證明數位孿生可以根據實際需求進行「客製化」和「分級服務」，從而實現更廣泛的社會效益。

2.2.4 氣候變遷與極端天氣事件預測

全球氣象數位孿生

Nvidia Earth-2 和歐盟委員會的DestinE專案都利用AI驅動的數位孿生預測天氣災害，特別是颱風 ³³。這些數位孿生透過AI處理海量數據，分析歷史趨勢和來自全球監測工具的即時資訊，模擬多種情境以預測可能的結果 ³³。與傳統天氣模型不同，Earth-2和DestinE複製整個地球，提供更全面、可靠的全球氣候變化視角 ³³。Earth-2能實現更快的預報更新（幾秒內），並偵測傳統方法可能遺漏的細微變化 ³³。台灣中央氣象署（CWA）是首批部署Earth-2的機構之一，用於更早獲知颱風並評估其強度，從而改善應急響應，包括疏散、防洪屏障和資源調度 ³³。DestinE能預估山洪和其他極端天氣事件的大小、強度和持續時間 ³³。長期效益包括氣候變遷緩解策略、政策影響模擬和農業適應 ³³。然而，這些專案面臨環境影響（AI訓練的碳排放）和高成本/複雜性等挑戰 ³³。地球級別的數位孿生（如Earth-2和DestinE）代表了數位孿生技術應用的最高層次，從局部系統擴展到全球系統。這不僅是技術能力的飛躍，更是對「氣候危機」這一全球性挑戰的戰略回應，預示著未來防災將從國家層面協調走向全球協作，以應對超越國界影響的極端天氣事件。

英國環境科學相關專案

英國研究與創新局（UKRI）資助的數位孿生試點專案，旨在利用地球觀測數據和數位孿生技術轉變環境科學，重點領域包括氣候變遷、生物多樣性與生態系統以及自然災害 ²¹。

專案案例

SyncED-Ocean：由普利茅斯海洋實驗室領導，開發沿海海洋生態系統數位孿生，結合衛星地球觀測和海洋自主機器人數據，提高有害藻華（HABs）及其對海洋氧氣濃度影響的預測能力 ²¹。
SPLASH：由普利茅斯大學領導，創建海浪越頂的數位孿生，建立海岸預警工具，預測海浪災害，並分析沿海波浪場和海浪越頂測量數據 ²¹。

英國的環境科學專案顯示，數位孿生在防災領域的應用正從單一災害預測，拓展到「生態系統健康」和「生物多樣性」的保護。這表明防災的範疇正在擴大，將環境保護和生態韌性納入考量，從而實現更全面的「地球健康」管理。

台灣國家災害防救科技中心 (NCDR)

台灣國家災害防救科技中心（NCDR）積極投入人工智慧（AI）在氣象預警的應用，旨在提高預警的準確性和即時性 ³⁴。具體應用包括提高預報雨量解析度與準確度（有助於提早預警和疏散），離島機場能見度監測與預警（提高飛航安全），以及天氣分類判識 ³⁴。NCDR還利用無人機進行災害現場勘災、建立數位災害數據、分析災害規模和追蹤災害變化 ³⁴。衛星監測用於山坡地災害，透過合成孔徑雷達分析山坡地位移趨勢 ³⁴。NCDR的案例顯示，台灣在防災科技發展上，正積極整合多源數據採集技術（無人機、衛星、AIoT）與AI分析能力，以構建一個「多維度、立體化」的災害監測與預警體系。這反映了對台灣複雜地理環境和多發性災害的適應性策略，即透過技術的深度融合來彌補地理脆弱性。

2.2.5 其他災害與關鍵基礎設施韌性

交通網絡韌性 (伊利諾大學)

伊利諾大學開發了AI驅動的數位孿生，以增強交通網絡的韌性，特別是應對極端天氣事件如洪水和颶風對關鍵基礎設施的影響 ⁵。該數位孿生採用圖神經網路（GNNs）模擬和預測網絡條件動態變化下的移動性狀況 ⁵。它整合即時遙感數據（如洪水地圖）和感測器輸入，支援情境模擬（颶風、洪水），並快速評估網絡韌性及優化疏散計畫 ⁵。透過快速識別高效疏散路線，減少到達避難所和醫院的延誤，最大限度降低人員生命風險 ⁵。同時優化資源分配，減少交通網絡停機時間，降低經濟損失 ⁵。交通網絡數位孿生強調了「動態應變」和「跨系統互聯」的重要性。在災害中，交通網絡的癱瘓會引發連鎖反應，影響救援和復原。數位孿生能模擬這些複雜的相互依賴關係，從而提升整體城市系統的韌性，這預示著未來數位孿生將從單一系統模擬走向「系統之系統」的整合。

IT災害恢復 (Alvaka Networks)

Alvaka Networks 利用數位孿生技術增強IT災害恢復計畫，透過建立IT基礎設施的虛擬複本（網絡、數據中心、關鍵技術資產）⁴。該數位孿生追蹤系統性能，預測潛在問題，並在無風險的虛擬環境中測試變更的影響 ⁴。它提供高保真、即時的沙盒，用於細緻測試各種災害情境，而不會危及即時系統 ⁴。這種預測性建模為更智慧、敏捷和有遠見的災害恢復解決方案奠定了基礎，確保業務連續性、數據完整性和客戶信任 ⁴。IT基礎設施的數位孿生應用，揭示了數位孿生在「非物理性災害」（如網路攻擊、系統故障）中的應用潛力，以及其對「業務連續性」的關鍵支持。這擴展了防災的傳統定義，將數位安全和企業韌性納入考量，強調了數位孿生在現代社會穩定運作中的基礎性作用。

山體滑坡預防 (格瑞那達)

格瑞那達利用地形光達和高解析度影像，大規模創建了一個數位孿生，精確描繪了道路、建築物、電線、溪流和植被等 ¹⁶。該數位孿生用於創建易受性地圖，以測試基礎設施將如何受到山體滑坡的影響 ¹⁶。它也成為洪水和風暴潮建模的基礎，使格瑞那達能夠精確看到在不同情境下哪些建築物和基礎設施會受到影響 ¹⁶。格瑞那達的案例展示了數位孿生在「地理脆弱性地區」的應用價值，特別是對於「地形災害」的預防和影響評估。這強調了數位孿生作為一種地理空間分析工具，能夠將複雜的自然環境數據轉化為可操作的防災資訊，這對於地理條件複雜的國家（如台灣）具有重要的借鑒意義。

第三章：數位孿生在防災領域的關鍵技術與創新

3.1 即時數據整合與物聯網 (IoT)

數位孿生的核心在於其能夠整合來自多種來源的即時數據，包括物聯網（IoT）感測器、地理空間數據、建築資訊模型（BIM）和歷史記錄等 ²。IoT感測器在防災中扮演關鍵角色，例如監測城市各處的物聯網感測器、地理空間、基礎設施、交通、污染、溫度和天氣數據 ¹³；或在建築中持續監測火災風險的熱感應器、煙霧探測器、氣體洩漏感測器、空氣品質監測器和電氣故障探測器 ³¹。即時數據整合使得數位孿生能夠自動更新情境，提供精確的預測和快速響應，這與傳統方法難以快速調整的局限性形成對比 ³。

即時數據的「多樣性」和「高頻率」是數位孿生從靜態模型轉變為動態預測的基礎。這不僅提升了防災響應的速度和準確性，更為城市管理者提供了前所未有的「態勢感知」能力，使其能夠在災害發生前或初期就掌握全面的資訊，從而實現更精準的「預防性干預」。例如，威靈頓的數位孿生整合了遍布城市的物聯網感測器、地理空間、基礎設施、建築、交通、污染、溫度、天氣等數據 ¹³。同時，地球級別的數位孿生如「地球水文數位孿生平台」則強調新的高解析度衛星觀測數據和更頻繁、更高解析度的數據採集（每公里一次，每小時一次）³⁵。這種數據的「廣度」和「深度」是數位孿生能夠提供準確、即時預測的基石，將城市從「事後分析」帶入「實時洞察」。

3.2 人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML) 的賦能

AI和ML是數位孿生預測分析能力的核心驅動力 ²。AI演算法能夠分析複雜變數，提供比傳統趨勢研究更可靠的預測 ³。例如，AI驅動的數位孿生可以預測天氣災害，透過分析歷史趨勢和即時資訊來模擬多種情境 ³³。在地震防災中，AI影像技術用於快速評估建物耐震性能和災損等級 ²⁴。在火災安全中，AI演算法分析感測器數據，實現早期風險檢測和自動抑制啟動 ³¹。

生成式AI（GenAI）的整合進一步豐富了數位孿生，提升其預測能力並模擬更真實、互動的情境，甚至能夠創建合成數據以模擬廣泛的潛在結果 ³⁹。AI和ML的深度整合，將數位孿生從單純的「鏡像」提升為「智慧預測與決策輔助系統」。特別是GenAI的應用，預示著數位孿生將能夠「自主生成」災害情境和應對策略，這不僅加速了規劃過程，也為探索「未知風險」和「最佳解」提供了無限可能，從而實現了從「數據驅動」到「智慧驅動」的轉變。GenAI能夠創造新的、從未發生過的情境，這對於預測「黑天鵝事件」或「複合型災害」的影響至關重要，極大地提升了防災規劃的「前瞻性」和「創造性」。

3.3 3D建模、地理資訊系統 (GIS) 與建築資訊模型 (BIM)

3D建模是數位孿生的基礎，用於創建整個城市、基礎設施或建築物的虛擬複本 ¹。地理資訊系統（GIS）提供了空間數據的整合和分析能力，將現實世界的地理數據和環境資訊與虛擬世界結合，進行多視角的時空模擬 ¹⁵。建築資訊模型（BIM）則將火災風險評估直接整合到建築設計過程中，利用即時模擬測試防火材料、煙霧控制系統和緊急出口，並優化灑水裝置和火災警報系統的佈局 ³¹。

3D、GIS和BIM的融合，使得數位孿生能夠在「不同尺度」和「不同專業領域」之間無縫切換，從城市宏觀規劃到建築微觀設計，再到地下管線的精細管理。這種「多尺度、多維度」的整合能力，是實現全面防災管理和城市韌性的關鍵，它打破了傳統規劃和工程領域的界限。例如，Virtual Singapore是一個廣泛的3D數位孿生 ¹¹，而台灣AI Center則整合了國土測繪中心的三維建築物模型和3D-GIS ²⁴。BIM則將火災風險評估直接整合到設計過程中 ³¹。這些應用說明了數位孿生從城市級別的宏觀視角到建築級別的微觀細節，再到地下基礎設施的深度，實現了空間維度的全覆蓋。這種多層次的數據整合和模型建立，使得防災決策能夠從戰略層面精確到操作層面。

3.4 模擬、預測分析與虛擬實境 (VR)

數位孿生能夠透過模擬各種情境來預測潛在的災害影響，例如颶風、地震、火災或工業事故 ²。這種逼真的模擬允許組織識別脆弱性並在安全、受控的環境中測試應變計畫 ²。預測分析是數位孿生的核心能力，透過分析來自感測器和物聯網設備的即時數據，開發預測模型，預測災害對物理基礎設施和系統的影響 ²。

虛擬實境（VR）與數位孿生結合，為消防員和應急人員提供逼真的、無風險的訓練環境 ¹⁸。例如，消防員可以在虛擬環境中練習導航複雜的建築佈局，識別危險並完善其響應策略 ¹⁸。VR模擬也可用於建築物居住者的疏散訓練，幫助他們了解火災的快速移動性質以及如何在壓力下做出反應 ³¹。模擬、預測分析和VR的結合，將數位孿生從純粹的分析工具提升為「沉浸式決策支援與訓練平台」。這不僅提高了決策的準確性和速度，更透過「體驗式學習」顯著提升了應急人員和公眾的防災能力，縮短了理論知識到實踐應用的轉化週期。這種從「預測」到「演練」的完整閉環，使得防災不再是紙上談兵，而是可以在虛擬世界中反覆實踐和優化。VR的沉浸式體驗，尤其能有效提升人員在壓力下的決策能力和應變速度，這對於災害發生時的黃金時間至關重要。

3.5 地球數位孿生概念與其影響

地球數位孿生概念代表了數位孿生技術應用的最高層次，從局部系統擴展到全球系統。Nvidia Earth-2 和歐盟委員會的DestinE專案都利用AI驅動的數位孿生預測天氣災害，特別是颱風 ³³。這些數位孿生透過AI處理海量數據，分析歷史趨勢和來自全球監測工具的即時資訊，模擬多種情境以預測可能的結果 ³³。與傳統天氣模型不同，Earth-2和DestinE複製整個地球，提供更全面、可靠的全球氣候變化視角 ³³。

這種全球尺度的模擬，遠超出了單一城市或國家的能力，反映出對氣候變遷和極端天氣這種「全球性公共財」問題的認識。台灣中央氣象署（CWA）部署Earth-2的案例，也說明了即使是國家級氣象機構，也需要依賴全球性的數位孿生平台來提升其預警能力 ³³。這預示著未來氣象防災將是全球協作的模式。英國的環境科學專案也顯示，數位孿生在防災領域的應用正從單一災害預測，拓展到「生態系統健康」和「生物多樣性」的保護 ²¹。這表明防災的範疇正在擴大，將環境保護和生態韌性納入考量，從而實現更全面的「地球健康」管理。

第四章：挑戰與未來展望

4.1 主要挑戰

儘管數位孿生在防災領域展現出巨大潛力，但在其廣泛應用和普及過程中仍面臨多重挑戰：

數據複雜性與品質：數位孿生的基礎是數據，但這些數據必須精確、及時且格式可訪問 ⁴¹。管理來自多個來源的數據複雜性並確保其品質是一項艱鉅的任務 ⁴¹。在災害情境下，數據來源的可用性可能因通訊網絡損壞、停電、系統超載或感測器故障而受到嚴重限制 ⁴²。
系統整合與互操作性：數位孿生並非孤立實體，它們必須與現有技術和系統整合 ⁴¹。這種整合通常涉及將新軟體與未設計為相互通訊的傳統系統結合，這帶來了顯著的挑戰 ¹⁷。確保不同平台、設備和數據源之間的互操作性對於無縫運行至關重要 ¹⁷。
技術專業知識與人才短缺：數位孿生的應用存在嚴峻的學習曲線 ⁴¹。尋找或培訓熟悉這些系統創建和操作複雜性的人員非常困難，導致專業人才的短缺 ⁴¹。
成本與投資回報：實施數位孿生需要大量投資於訓練和新技術 ⁴¹。企業和政府機構經常難以獲得預算批准，評估投資回報，並證明其高昂的費用 ⁴¹。例如，全球氣象數位孿生專案（如Earth-2和DestinE）成本高昂，可能導致較小組織或較不富裕國家難以實現類似成果，進而產生「數位鴻溝」 ³³。
網路安全與隱私：隨著連接性增強，網路安全風險也隨之增加 ⁴¹。確保數位孿生的安全性以及機密信息的保護是企業和政府面臨的關鍵問題 ¹⁷。
文化阻力與制度適應：變革往往會遇到阻力 ⁴¹。在內部，那些習慣於更傳統方法的人可能會抵制數位孿生等新技術的引入 ⁴¹。此外，將數位孿生整合到現有城市治理結構中，需要機構層面的適應和能力建設 ⁶。
可擴展性與長期維護：雖然從小規模開始實施相對容易，但將數位孿生軟體擴展到整個組織或多個產品可能具有挑戰性 ⁴¹。擴展會帶來資源管理和一致性的挑戰 ⁴¹。同時，數位孿生需要持續的維護才能保持其準確性和實用性，這種長期承諾可能很困難，特別是當業務需求和技術不斷變化時 ⁴¹。

4.2 未來趨勢與願景

儘管面臨挑戰，數位孿生在防災領域的發展前景廣闊，以下是幾個關鍵的未來趨勢與願景：

智慧城市深度整合：數位孿生將成為綜合城市管理的核心，不僅限於防災應變，更將整合交通、能源、環境監測、公共服務等各種城市功能 ⁶。它將作為城市運營的「神經中樞」，實現更高效、更永續的城市管理。
跨領域協作與開放平台：隨著技術的成熟，公私部門、學術界之間的合作將更加緊密 ¹⁹。開放數位孿生程式碼（如威靈頓的案例 ¹³）和推動開源部署（如伊利諾大學的倡議 ⁵）將加速技術普及和創新，降低導入門檻，促進全球範圍內的城市韌性建設。
人本設計與社會韌性：未來的數位孿生應用將更加注重「人」的因素，特別是弱勢群體的需求 ²⁹。透過整合以人為本的數據，數位孿生將幫助制定更具包容性和公平性的防災策略，提升社區的整體社會韌性 ⁸。
複合型災害與級聯效應模擬：隨著氣候變遷導致複合型災害（如地震引發海嘯、強降雨導致山體滑坡與城市內澇）日益頻繁，數位孿生將發展出更強大的能力來模擬關鍵基礎設施之間的複雜相互依賴關係和級聯效應 ³。這將使決策者能夠預見並應對更複雜的災害情境。
AI與GenAI的持續進化：人工智慧，特別是生成式AI，將持續賦能數位孿生，使其能夠自主生成災害情境、優化應對策略，甚至在數據不足的情況下合成數據進行模擬 ³⁹。這將推動防災從「數據驅動」邁向「智慧驅動」，實現更高層次的預測和決策能力。
全球協作與地球級別模擬：地球數位孿生（如Nvidia Earth-2和歐盟DestinE）的發展，預示著未來防災將從國家層面協調走向全球協作 ³³。這將使人類能夠更有效地應對超越國界影響的全球性氣候危機和極端天氣事件，共同構建一個更具韌性的地球。

第五章：結論與建議

5.1 結論

數位孿生技術已在全球防災領域展現出革命性的潛力與應用廣度。從新加坡、威靈頓、伊斯坦堡等城市的綜合管理平台，到日本仙台的地震韌性、義大利Massa的洪水預警，以及台灣在地震、洪水和火災預防上的精細化應用，數位孿生正將防災策略從被動響應轉變為主動預防、精準應變和智慧復原。其核心價值在於整合海量即時數據、運用AI/ML進行預測分析、透過3D建模和GIS/BIM實現多尺度可視化，並結合VR提供沉浸式訓練。地球級別數位孿生的興起，更將防災視野擴展至全球氣候變遷的宏觀應對。數位孿生不僅提升了決策效率和資源分配，更強化了基礎設施韌性，並促進了跨領域的協作與創新。

然而，這項技術的全面推廣仍面臨數據品質、系統整合、高昂成本、網路安全、專業人才短缺以及文化制度適應等多重挑戰。克服這些障礙將是未來實現韌性智慧城市的關鍵。

5.2 政策與實務建議

為加速數位孿生技術在防災領域的全面應用，本報告提出以下政策與實務建議：

建立國家級數位孿生戰略：政府應制定清晰的國家級數位孿生發展戰略，明確其在防災領域的定位、目標和實施路徑 ⁹。這應包括提供充足的資金投入、政策支持和法律框架，以引導技術研發、應用示範和產業生態系統的形成。
強化數據基礎設施與標準化：投資建設高質量、多源、即時的數據採集基礎設施，並建立嚴格的數據治理框架，確保數據的準確性、一致性和安全性 ⁴¹。同時，推動數據格式和互操作性標準的制定，以促進不同系統和平台之間的無縫數據流動和整合。
培育跨領域人才：針對數位孿生、人工智慧和防災管理領域的複合型人才短缺問題，應加強教育和培訓投入 ⁴¹。鼓勵大學開設相關專業課程，並推動在職人員的技能提升計畫，培養具備技術開發、數據分析和災害管理實務知識的專業隊伍。
促進公私部門與學術界合作：鼓勵政府、企業和學術研究機構之間建立緊密的合作夥伴關係 ⁵。透過共同設計、聯合研發和開放源碼等模式，匯聚各方專長和資源，加速技術創新和應用推廣，例如威靈頓開放程式碼的模式值得借鑒 ¹³。
推動試點專案與分階段實施：鑒於數位孿生技術的複雜性和高成本，建議從高影響、可量化的試點專案開始 ¹⁹。透過小規模的成功案例，驗證技術可行性、展示實際效益，並逐步積累經驗和能力，為後續的大規模推廣奠定基礎。
重視倫理與社會影響：在數位孿生系統的設計和部署過程中，應充分考慮數據隱私、倫理規範和社會公平性 ⁶。特別是關注弱勢群體的需求，確保防災解決方案的包容性，並透過透明的溝通機制，提升公眾對數位孿生應用的信任和參與度。

2025年6月20日 星期五

全球數位孿生技術在防災領域的應用現況、願景與挑戰(Gemini Deep Research生成)