《数字中国建设整体布局规划》提出，要推动数字技术和实体经济深度融合，在交通领域加快数字技术创新应用。今年，“加快推进智慧交通建设”也被写入《加快建设交通强国五年行动计划（2023—2027年）》。作为智慧交通技术领域前沿探索，数字孪生正在交通行业生根发芽。

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以虚映实 广泛试点精准可视

“十四五”规划纲要提出，探索建设数字孪生城市。目前，交通已成为数字孪生技术落地的重要领域。作为智慧交通典型应用，政策和市场都在为孵化这一技术打造“暖床”。

从市场看，高速公路运营、城市交通管理等领域数字化转型需求愈加迫切，在降低管理成本、提升效率方面存在大量诉求。同时，自动驾驶、车路协同等新兴复杂场景也对数据平台搭建和数据获取精度提出更高要求。

在政策和市场双重驱动下，数字孪生技术发展迎来机遇期。同济大学交通运输工程学院教授孙剑表示，随着近年来激光雷达等新型数据采集手段应用，车辆每0.1秒的运动轨迹都能被识别并投射到虚拟空间内，虚拟世界已经可以较为真实地反映现实世界，大部分公司都已完成了初步阶段的数字孪生。

交通运输部科学研究院副研究员伍朝辉也表示，从交通数字孪生技术五个基本功能——描述、诊断、预测、决策和控制来看，多数方案现在已能实现描述和诊断功能，即在数字空间中形成交通场景物理实体的“虚体”，并且能结合历史和实时数据及时发现人、车、路、环境等要素的异常状态。

“区别于过去以可视化为主的数字孪生技术路线，腾讯的实时孪生更加关注实时可计算，本质上就是把复杂的交通对象尽可能鲜活、逼真地还原出来。”腾讯智慧交通副总裁施雪松介绍，从技术落地初期基于BIM、GIS、视频影像等数据源，以及解算、推理、识别等手段，实现由物理世界向孪生世界的静态场景映射，到目前通过IoT和感知设备获取人、车、灯、闸机等要素实施运行状态信息，腾讯打造的孪生世界已具备双向交互能力，成为动态实时的鲜活世界。

伍朝辉提到，数字孪生目前已应用于隧道、桥梁、高速公路、道路交叉口等多个典型交通场景中。在隧道，数字孪生技术可以帮助更加高效、直观、准确地发现和处置各类应急突发事件；在道路交叉口，依托数字孪生技术打造的全息路口可以帮助优化绿信比、信号配置。此外，还有部分高速公路运营单位创新利用这一技术来支持能源自洽的计算，核算碳排放是否达到碳中和目标。

以虚控实 模拟择优自我进化

“有了更全面的检测数据后，怎么去发现新的问题，这是很多公司还不太具备的能力，也是正在努力的方向。”孙剑认为，迈过初级阶段后，数字孪生技术需要进一步向服务管理决策、实现控制优化的新阶段迈进。

伍朝辉也表示，多数应用在预测、决策和控制三个功能上还有待突破，在切中行业痛点、解决具体业务问题上的逻辑尚不清晰，离最终达到“以虚控实”的目标还有距离。“模拟择优是交通数字孪生的核心价值，即利用虚实双向映射和预测推演，对不同方案进行模拟分析并给出最佳方案，这一功能如何实现是当前面临的关键技术问题之一。”

在孙剑看来，从交通行业技术层面来说，首先要解决雷达或雷视一体机等传感器在安装条件有限的情况下，检测盲区内个体轨迹重构的问题。他认为，可以考虑利用众包数据，比如地图导航企业的数据，将全部车辆或出行者的轨迹重构出来，一定程度上降低设备投入，并让“可视”做得更精准。另外，还要建立交通系统事件的诊断图谱，在加载管控措施等约束条件基础上探索利用仿真与数据深度融合做推演，为科学决策提供支持，以及推动解决基于海量数据快速优化的问题，让优化能够实现“自进化”。

企业也正朝此方向努力。腾讯整合了自身在游戏、仿真、5G等方面的技术，打造“实时孪生”平台，重点关注感知、分析、计算和AI深度学习领域的核心技术创新，先通过高精度三维重建精准还原现实世界，打造三维可计算空间，再基于机理模型、数据驱动模型进行实时仿真计算和自动化动态优化，同时利用高保真云渲染能力和智能终端触达能力，帮助用户进行实时监控、系统交互操作和设备自动控制，最终形成服务闭环。

在公路领域，基于全链路的能力升级，实时孪生平台同时为交通管理者和驾驶员开启了“上帝视角”，前者可以更全面地掌握交通信息，将交通管理从被动响应变成主动管控，后者则能轻松获取道路基础设施静态信息及运营动态信息，享受安全便捷出行体验。

以需应实 需求牵引前景可期

伍朝辉谈到，在实现预测、决策和控制功能方面，现在具有普遍价值且成本可控的方案还比较少，下一步需要更多地联系业务需求，在以业务目标、实际问题和具体场景为导向做试点的基础上，尽快聚焦一些有规模化潜力的方向，由点及面推广，把数字孪生领域带动起来。

在广东惠州，腾讯深度参与了当地的“畅通工程”项目，联合生态伙伴打造了全国首个大范围实施融合感知、全息路网、数字孪生和C端服务的创新交通管理体系，覆盖了140个路口和300公里路网。经过实践检验，实际应用这套体系的路口，无论是通行量还是通行效率，都获得了很大的提升。

在公路领域，腾讯基于全路网车辆精准轨迹跟踪和交通大数据，对车道、路段、路网三个层级进行一体化仿真推演，从而满足事故车道关闭、车道级的动态限速、应急车道疏导以及车道级导航等功能，通过路段的动态流量控制以及区域路网的引导分流，实现全路网的负载均衡，达成数字决策和迭代的闭环。

在孙剑看来，将现实世界更好地映射成为虚拟空间，并在虚拟空间中洞察肉眼难以发现的现象及成因，是数字孪生技术“提质”的一种体现。在增效层面，“效”不仅体现在交通本身，也可以是基于数字孪生技术提供的信息服务，给出行者带来的获得感。

“任何一个技术的前景首先取决于大规模推广，技术的性价比最为关键。”孙剑认为，检测成本是一个重要变量，设备成本如果能从百万元、几十万元的级别降到万元级别，或者检测技术发生变革，都将给行业带来深远影响。另一个影响变量是出行服务。如果能打通车端应用，将检测结果推送给出行者，提升行车安全保障，数字孪生技术也将获得更广阔的应用空间。

在四川，腾讯与蜀道四川数字合作，在成都第二绕城高速公路上打造了业界首个纯雷达感知技术体系，减少了对视觉感知的过度依赖，实现了全天候、免维护的实时感知，并通过毫米波雷达感知交通流信息，以车机和手机为载体，为用户推送服务信息，将交通信息实时孪生呈现，在可视条件不佳的天气情况下，提供及时和准确的交通引导服务。

伍朝辉表示，相对于BIM和元宇宙，数字孪生是适合当下交通行业数字化转型的一种模式，企业需要紧抓行业痛点，深挖技术应用价值，打造符合行业用户实际需求的产品，形成有实效、能盈利、可推广的交通数字孪生应用解决方案，从而降低装备、算力等方面的成本，实现可持续发展。

孙剑也认为，数字孪生恰逢其时，现阶段要扎实推进关键技术研究。“产业数字化的过程是不可逆的。数字孪生技术契合今天交通行业的数字化进程，需要持续投入和关注。”