数字孪生在交通领域中的当下和未来

数字孪生的具体定义源于美国NASA，初始主要应用于飞行器真实运动的镜像仿真模拟，后在工业、游戏、交通等不同的领域中逐渐得到应用。

“十四五”之后，数字一词更是频繁出现在各行各业的建设当中。

据赛文了解，在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，通篇有88处提到了“数字”或“数字化”，62处提到“数据”或“大数据”。

2019年交通运输部印发《数字交通发展规划纲要》，提出建设数字化的采集体系，网络化的传输体系和智能化的应用体系，囊括了数据采集、数据治理、数据传输以及数据应用；《交通强国建设纲要》中，也提及到了数字化、网络化、智能化的内容。

在政策支持和多方的引导下，数字化的升级改造深入整个交通行业，数字孪生相关技术的应用愈发繁多，交通发展迈入数字交通新阶段。

车路协同、自动驾驶、智慧高速等智能交通领域掀起了数字孪生应用热潮，衍生出行业发展新趋势。

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数字孪生与交通

在探讨数字孪生之前，首先要明确数字化、数字孪生的含义。

数字化，是指将任何连续变化的输入如图画的线条或声音信号转化为一串分离的单元，在计算机中用0和1表示。简单的说就是将现实世界的事物信息，转化为计算机计算所用的数据符号。

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

提及数字孪生，就必须介绍与数字孪生关系紧密的仿真技术，因为许多人总是在不经意间将两者混淆。

仿真技术是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验，借助某些数值计算和问题求解，反映系统行为或过程的模型技术，是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的方法，目的是依靠正确的模型和完整的信息、环境数据，反映物理世界的特性和参数。

仿真技术仅仅能以离线的方式模拟物理世界，不具备分析优化功能。

数字孪生则可以在模拟物理世界的同时具备分析优化功能，也可以实时与物理世界进行交互。

数字孪生可以简单划分为三个空间，现实物理空间、智能镜像空间和虚拟数字空间。数字孪生利用传感器收集到的现实物理空间信息数据，在智能镜像空间中建设数字模型，搭建起映射现实物理空间的虚拟数字空间，通过在虚拟数字空间的仿真模拟，对规划情况进行模拟并得到结果，实时反映到现实物理空间，再通过实际的运行情况进行更加深入的优化处理，形成数字孪生闭环。

由此看出，仿真技术不具备数字孪生的实时性、闭环性等特征。

为什么交通需要数字孪生？

交通拥堵、行车难、停车难、公共出行不准时等问题，不仅让普通的交通参与者头疼，更是一直困扰交通管理部门的重点民生问题。

交通参与者也大都经历过这样的事情，比如道路拥挤的路段上，刚在交警的指挥下走过拥堵的路口，没行驶出几分钟，就又跑到了另一段平时并不拥堵，却因其他道路疏通影响下变得严重拥堵的道路上去。

这就体现出当前交通管理中存在的主要问题，应用离散化，信息孤岛化，对交通问题处理的相对单一且割裂，难以顾及及交通运输的整体性。

智能交通兴起于此，在项目建设和运营过程中，更加注重交通数据和系统的互联互通，强调整体解决方案的质量和效果。

具备实时性、闭环性的数字孪生进入交通领域，正好弥补了交通管理和控制的不足之处。

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数字孪生在交通中的应用

随着数字孪生的发展，互联网科技企业的不断深入，数字孪生逐渐深入到交通行业的各个细分领域，项目建设规划、城市交通、高速公路、车路协同、自动驾驶等等。

先看城市交通的建设升级。

在数字孪生的数字空间中，可以利用收集得来的数据进行模型建设，按照相应的需求进行仿真模拟，自动计算城市道路路网密度、干线网密度、人均道路面积等内容，对路网的情况做出分析评价的同时自动优化解决方案，得到最优效果，从而提高道路通行效能。

交通路口是城市交通事故发生的集中地，汇集了多样的交通参与者和城市交通问题。因此，交通路口是交通感知设备布置最多的场景之一。

也正因如此，交通路口作为当下交通行业玩家的主要战略进攻地，百度、华为等互联网科技巨头，先后发布智慧路口、全息路口、全息路网等相关解决方案和系统架构，试图将数字孪生的部分应用率先实现，为更加依赖数字孪生技术的车路协同、自动驾驶等应用场景的进一步发展奠定基础。

感知硬件厂商也先后推出新型产品和解决方案，试图抢占数字孪生带动扩张下的市场份额和市场话语权。

相关部门则通过建设数字空间方面的交通数据中心、交通大脑等等，统筹规划，力争实现对城市交通的全域管控。

智慧高速，也是数字孪生建设和应用的热点之一。

当前高速公路的智慧化建设主要集中在几个方面。

一是高速公路的出入口，不停车收费、不停车治超检测等等；

二是高速公路的行车通行和道路情况的改善，解决雨雾环境、道路病害等问题；

三是高速公路隧道、桥梁等场景下的常见难题。

其中，全天候通行系统就是当前智慧高速基于数字孪生技术建设的重点应用之一。

部分企业利用数字孪生技术，建设全天候通行系统。通过车路两端布设的传感器，将车辆、道路的数据信息进行实时收集并经过数字孪生技术处理后，结合车道级的高精地图将最终的效果实时呈现在车端OBU显示屏上，辅助驾驶人员了解车辆行驶的道路情况和周边过车情况，从而保证车辆在雨雾天气的正常通行。除此之外，车辆行驶过的道路信息还将同步上传至数字孪生可视化平台，帮助交通管理人员对道路通行环境做出预警判断。

车路协同、自动驾驶，是数字孪生技术发展和应用的形象体现。

通过数字孪生技术将感知设备采集得来的交通数据结合高精度地图，并构建自动驾驶数字孪生模型，将真实世界1：1还原到数字孪生中的数字场景，并还原物理世界的运行规律，满足智能驾驶场景下人工智能算法的训练需求，从而提升训练的效率和安全度。

数字孪生依赖AI等科技技术在专业领域上的突破，因此在车路协同、自动驾驶领域建设上，互联网科技巨头是主要的建设推动者，百度、腾讯等科技公司相继进入该领域的建设当中，并且还在持续地加大投入。

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数字孪生在交通中当下和未来

纵看当前基于数字孪生的项目规划和建设，车路协同、自动驾驶、智慧高速、交通路口等领域均已有试点项目或实际项目落地。

但细看落地运行的“数字孪生”项目，依旧停留在对交通状况、问题的离线式“数字仿真”，交通数据应用和系统平台协同打通方面没有突破性进展，落地的“数字孪生”没有真正实现数字孪生所要求的数字世界和现实世界的实时交互，形成现实物理空间与虚拟数字空间的闭环。

导致相关问题出现的主要问题，总结有以下几点：

一是建设和发展不明确，应用场景较为单一且不够深入，缺乏建设推进的目的性。

各交通细分领域都有展开基于数字孪生的项目规划和建设，但在初期的规划和设计方面，依旧停留在解决单个场景下的交通问题，对具体应用场景下的交通问题解决也不够深入，缺乏对道路交通的整体性规划，并且对建设最终的呈现效果没有目的性。

有部分的地区也为了蹭热度，对数字孪生的概念和建设方向都不清楚，从而脱离了项目实际业务需求，盲目跟风数字孪生项目建设，数字孪生有名无实。

二是缺乏明确的建设标准和规范。

数字孪生的建设是涵盖整个行业领域的综合性项目，但归结于现实世界，领域不同，项目背后的需求责任方也不尽相同，常出现对同一区域的重复建设，而应用数据和系统构架的项目建设标准和规范也并不统一，在后续的项目协同处理和整合应用上出现以谁为准进行统一的问题。

比如在数字孪生在城市建设中的应用，住房与城乡建设系统推进的城市信息模型平台，自然资源与国土规划主导的时空大数据平台，公安政法条线依托进行城乡安全和综合治理的城市底图，一座城市存在三张底图，并且每张底图自成体系，一般仅支撑本系统内应用，不能随时按需支持其他部分的工作，系统中的数据积淀时间较久，很难放弃也很难整合。

三是关键技术存在卡脖子风险，亟待创新突破②。

数字孪生诞生于多先进学科技术的爆发式发展，依赖于多种感知手段的快速发展。

但当前数字孪生所涉及的新型测绘、标识感知、协同计算、全要素表达、模拟仿真等多项关键技术自身发展和融合还有待加强，海量数据加载技术、云边计算协同技术、模拟仿真技术等成熟度也有待提高，人工智能、边缘计算对动态数据快速分析处理能力也有所不足。

其中的设计软件大部分有国外企业主导，核心技术自主水平不足，基础研究有待加强，或可以通过构建软件开源生态，带动基础软件创新突破。

GPU芯片、操作系统、驱动中间件与国外存在一定差距，传感器从技术到成本都不能满足全域感知部署需求，需要靠市场来进行培育。

特别是近年来，高尖端技术产业包括交通感知产业，在“缺芯风暴”的影响下，更加感受到了国外掌握的关键技术和产品对行业发展的限制和封锁，也对关键技术的研发和突破的需求日渐增多。

四是孪生场景与动态交通实景互动模型成熟度不高。

数字孪生在交通领域的应用还处于初级水平，各专业领域的算法、模型还有待进一步研发，成熟度不高，因此孪生场景与实际动态交通之间的互动还不够，数字空间的模拟仿真、态势预测价值远未释放，不少应用最终变成传统信息化建设项目。

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结语

数字孪生因感知控制技术而起，因综合技术集成创新而兴①。

结合当下的切实需求，找到合适的应用场景，是数字孪生在交通行业发展的关键所在，也是摆脱“数字仿真”标签的重要一步。

数字孪生相关技术也要再进行新一轮的技术研发，实现自我突破，满足数字交通时代下，交通行业发展的新目标和新需求。

随着数字孪生的发展，数字孪生不再仅是一种技术，更是发展的新模式、新动力。

在新模式、新动力的推动下，虚拟数字世界将不断与现实世界融合，在不久的未来，数字孪生也将为我们架起通往探索数字世界桥梁，也将让我们的生活更加的高效便捷。

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