（一）核心作用：支撑规划全流程的 “关键纽带”

沟通协调工具：无论是物理模型的 “直观性”，还是数字模型的 “沉浸式体验”，都能有效降低规划方案的理解门槛，促进政府、设计师、公众之间的共识达成。例如，在城市更新项目中，通过模型展示拆迁范围、新建配套设施，可减少公众对规划的误解与抵触。

科学决策支撑：数字模型的 “量化分析” 与 “动态模拟” 能力，让规划决策从 “经验判断” 转向 “数据驱动”。例如，通过生态敏感性模型，可划定生态保护红线；通过交通流量模拟，可提前预测道路拥堵风险，优化路网设计。

实施管控依据：在规划实施阶段，BIM 模型可作为施工交底、质量检查的依据，确保建设成果与规划方案一致；数字孪生模型可实时监控城市运行状态，为城市管理（如交通管控、环境治理）提供动态支持。

教育与展示载体：城市规划模型（尤其是物理模型与 VR 模型）是城市规划教育的重要工具，可帮助学生理解空间布局逻辑；同时，规划展览馆中的模型也是向公众普及城市规划知识、传递城市发展愿景的重要窗口。

（二）面临的挑战：技术与应用的 “双重考验”

数据质量与问题：数字模型依赖多源数据，但部分区域的基础地理数据（如地形高程）精度不足，或专题数据（如人口普查数据）更新不及时，会影响模型分析结果的可靠性；同时，数字孪生模型涉及大量城市敏感数据（如交通监控、能源供应），数据与隐私保护面临挑战。

技术门槛与成本问题：数字模型（如 BIM、数字孪生）的制作与应用需要专业技术人才（如 GIS 工程师、BIM 设计师），而部分中小城市或规划机构缺乏此类人才，技术门槛较高；此外，数字模型的软硬件投入（如高性能计算机、专业软件授权）与维护成本较高，限制了其在中小城市的推广应用。

公众参与的深度问题：虽然 VR/AR 模型提升了公众参与的直观性，但多数公众仍停留在 “体验” 层面，难以深入参与规划方案的讨论与修改；同时，部分规划模型（尤其是数字模型）的操作需要专业知识，公众难以自主使用，导致公众参与的深度不足。