“数字孪生”是一种数字化理念和技术手段，它以数据与模型的集成融合为基础，通过在数字空间实时构建物理对象的精准数字化映射，基于数据整合与分析来模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程，最终形成智能决策的优化闭环。
数字孪生技术最早于1969年被NASA应用于阿波罗计划中，NASA构建了航天飞行器的孪生体来模拟其在轨工作状态。20世纪90年代，我国著名科学家钱学森提出了非常接近数字孪生的“灵境”概念，认为其发展潜力巨大。直到2003年，“数字孪生”才被密歇根大学教授迈克尔·格里夫斯正式提出，并逐步开始在军事、工业等领域落地。而伴随着近年来传统产业链全面开启数字化转型，亟需依托新一代信息技术打造全新的发展引擎，数字孪生开始加速与DICT(数字、信息、通讯技术)领域融合，逐渐发展为一种基础性、普适性的技术体系，其在工业、交通、建筑、医疗等领域的应用场景也日益清晰。从应用演进层面看，数字孪生大致要经历四个发展阶段，各阶段均呈现出跨技术领域、跨系统集成、跨行业融合的特点。在第一阶段，数字孪生主要被应用于场景重现，具备展示与描述功能。该阶段数字孪生技术可以基于BIM、GIS、CAD、卫星影像、点云、视频影像等数据源，利用解算、推理、识别等手段，形成三维场景的描述信息和孪生三维场景。第一阶段主要实现由物理世界向孪生世界形成的静态场景映射，完成映射后，数字孪生世界就具备了可视化的能力。第二阶段的数字孪生需要具备实时数据映射能力，即通过IoT和感知设备获取设备实施运行状态信息，如：车的移动、人的行走、灯的亮灭、闸机的开合等。完成该阶段后，数字孪生世界便具备了双向交互的能力，成为一个动态实时的鲜活世界。在第三阶段，数字孪生需要具备可分析和可计算能力，可以通过模拟真实世界的运行规则实现对未来的预测推演计算，或通过统计真实世界的运行数据，来获取有价值的分析结果。完成该阶段后，数字孪生世界便具备了一体化掌控过去、现在和未来的能力，可以为人们提供科学的决策支持依据。而为了构建完整的应用闭环，数字孪生需要进入第四阶段，拥有干预、改造和提升的能力，能够将方案发送到设备上联动真实世界发生改变，同时能够将通知、预警发送到终端上，让人的行为发生改变。此时的数字孪生世界便具备了完整的闭环，且拥有了动态学习验证、循环迭代提升的能力，实现了真实世界和数字孪生世界的合二为一，让人们可以借助数字孪生世界的力量，打造一个更好的物理世界。在交通领域，虽然行业目前已经利用数字孪生技术进行了一定的基础设施和业务系统升级，但由于实时孪生等领域始终没有突破技术瓶颈，导致自动驾驶、车路协同等场景难以实现规模化落地。业内权威专家指出，数字孪生实施路径应该分“能看、能诊、能管、能优”四步走。其中，“能看”指复现物理世界中系统运行的过程，“能诊”指通过建模发现问题，“能管”指运用仿真手段推演系统可能的变化态势，“能优”指找到各种解决方案中的最优解。业内专家认为，循着“四个能”的产业“顶层设计”思路，可以从技术和价值层面建立关联来产生新的发现：其一，数字孪生的落地以感知、分析、计算、AI深度学习等技术为核心支撑，想要实现实时孪生需要进行全链路的技术突破。其二，实现自优化，同时能主动向物理空间传递最优指令是数字孪生在产业中落地的“终极形态”，其核心仍是一种“以人为中心”的服务。京德高速公路基于高速公路交通流时空特性数字孪生系统（以下简称数字孪生系统），实现了实体与虚拟世界的一一映射。通过大数据、云计算、物联网、人工智能、交通优化算法等先进技术，提供“感知、分析、决策、控制、服务”全链路支持。京德高速公路数字孪生系统数据来源是京德高速公路数据中心，数据中心获取雷达、监控、各种传感器等感知设备的数据后进行实时分析，通过消息中间件推送给数字孪生系统的驱动内核，数字孪生系统驱动内核通过各种驱动程序驱动三维场景生成和三维模型调用。感知层为京德高速公路安装的感知设备，是数字孪生系统数据来源的最初源头，数字孪生系统将京德高速公路数据中心的感知数据（含视频监控、车辆监测雷达、情报板、气象传感器、环境传感器等产生的数据）进行收集、分析、梳理后存储，为驱动平行世界的三维场景和模型进行数据准备。数据支撑层是京德数字孪生系统的数据核心，是数字孪生系统内平行世界所有环境的呈现、道路状态的变化、车辆外观的加载、车辆行驶路径的变化等所有动态元素所需要的数据支撑。数据支撑层内的数据主要包括路况数据、环境数据、车辆数据、其他数据等。其中路况数据包括高速公路的实时状况、畅通路段、拥堵路段、事故地点、事故影响范围、封道路段、封道时间、养护数据和道路路段模型等；环境数据包括环境信息、设施数据、天气信息、环境模型等；车辆数据包括车辆外观、位置数据、车牌数据、所在车道、车辆当前速度、车辆运行方向、是否是重点/特种车辆等；其他数据包括预案数据、决策推演数据、应急数据、历史数据、设备交互数据等。数据处理层实现对数据支撑层数据的接收处理，为业务应用提供处理后的数据，包括数据接入及协议转换、数据分析、数据接口服务和数据存储等模块。 数据接入及协议转换主要实现数据中心提供的各类监测数据接入到数字孪生系统内，如车辆位置、各类传感器数据、气象数据等，数据通过消息队列、缓存等实时有序接入，避免消息阻塞。数据接入后通过相关协议转换成数字孪生系统可用的数据。 数据存储包含数字孪生系统自身存储的静态数据和数据中心提供的各类动态数据。自身数据包括系统基础数据和各类静态的模型数据，如用户信息、权限信息、京德高速公路全路段三维模型数据、高速公路基础设施等；动态数据由数据中心提供，包括实时的车辆基本信息、车辆位置信息、气象信息、事件信息、预案结果等。数据存储将以上数据存储到数据支撑层。数据分析功能主要将各类数据进行分析处理，为业务应用层提供支撑，处理数据种类包括天气数据、环境数据、车辆数据等。通过数据接入及转换模块以消息数据队列的形式实时获取后，再进行数据分析和转换，为数据接口服务模块提供数据内容。数据接口服务模块为业务应用提供各类基础的数据接口服务，包括基础信息管理、场景呈现、车辆展示、天气展示、环境展示、事件展示、预案管理、事件处置结果呈现等。核心驱动层是整个数字孪生系统的大脑，负责接收数据处理层提供的各类数据和模型，将数据和模型转换为平行虚拟世界场景。基础功能层按照功能划分包含管理与配置、仿真模型装载、仿真环境生成和数据驱动四部分。- 管理与配置模块主要为基础功能层通过各类信息配置和系统管理的能力，为系统的正常运行提供初始化保障。
- 仿真模型装载主要实现模型加载功能，模型的加载可分为静态加载和动态加载两类。静态加载的模型在系统建设时收到导入，如高速公路路面、路基、隧道、基础设施设备及其周边环境等；动态加载实现模型的动态引入，如气象环境信息、车辆信息、交通事件等，动态加载的模型需要明确具体模型、加载位置、模型朝向等内容。
- 仿真环境生成模块主要为系统提供整体的运行环境，保证各个模型、业务及管理类功能能够正常呈现和使用。
- 数据驱动模块将接收到的数据、动静态模型、环境进行整合，驱动三维模型进行运动，保持虚拟平行世界内的模型运动轨迹、状态变化和物理世界一致。
业务应用层保证数字孪生系统各个业务功能点的实现，为业务展现层提供业务功能的支撑，包括环境孪生、交通路况孪生、车辆监控、事故监测、交通数据分析、设备交互、决策验证、历史回放等功能模块。环境孪生模块实现京德高速公路整体环境的仿真，包括整体场景展示、京德高速公路及其周边环境和设施的展示、气象效果展示等；交通路况孪生实现京德高速公路上各类交通情况的孪生式呈现，包括畅通与拥堵、车流量、机电设施状态等；车辆监控能够监控车辆的运行轨迹、所在车道、时速等，支持点选车辆后进行单独车辆跟踪；事故监测主要针对事故信息进行处理，包括事件的实时呈现、影响分析等；交通数据分析包括流量监测分析、车流平均车速分析、收费站数据分析、设备状态、风险分类分析等；设备交互模块实现通过数字孪生系统控制真实世界的设备，包括监控的控制和呈现、情报板变化等；决策验证将决策推演结果在数字孪生系统中进行呈现；历史回放功能通过时间轴方式将历史事件加以回放，可在虚拟平行世界中再现历史事件。业务展现层由数字孪生系统的载体和数字孪生操作界面组成。京德高速公路数字孪生系统的操作界面为免安装式，开箱即用；呈现载体包括大屏和PC。
参考链接
[1] https://mp.weixin.qq.com/s/vSF3Ess7gxbU5opKz1zvyw[2] https://mp.weixin.qq.com/s/Byo5_ZWgVYYQyEprKq3Ysw本文由《中国交通信息化》编辑部整理编辑
