智能交通的现状与未来（火热质疑）

一年前，笔者在《数字孪生在交通领域中的当下和未来》一文中，简单概述了数字孪生起源和概念，与仿真技术的区别，以及数字孪生技术当下存在问题及未来发展在技术快速发展的当下，一年后的今天，数字孪生技术更加深入应用到了智能交通行业的各个方面，似乎进入了下一个阶段，今天小编就来说说关于智能交通的现状与未来?下面更多详细答案一起来看看吧!

智能交通的现状与未来

一年前，笔者在《数字孪生在交通领域中的当下和未来》一文中，简单概述了数字孪生起源和概念，与仿真技术的区别，以及数字孪生技术当下存在问题及未来发展。在技术快速发展的当下，一年后的今天，数字孪生技术更加深入应用到了智能交通行业的各个方面，似乎进入了下一个阶段。

数字孪生，毫无意外地成为了当前智能交通行业建设的热点之一，在车路协同、智慧高速、智慧城市等领域掀起了数字孪生应用热潮，各种产品和解决方案层出不穷。

因此我们可以看到，在7月底长沙举办的高速公路信息化大会和8月底杭州举办的智能交通市场年会上，诸如智慧隧道解决方案、智慧高速数字隧道解决方案、全息数字高速解决方案、数字孪生平台等等，成为了霸占企业展台、论坛和参会人员眼球的重要关键词。

数字孪生到底是不是伪需求。数字孪生只是在炒概念、数字孪生到底孪生了什么、与传统仿真到底有哪些异同等质疑、讨论声，也随着数字孪生的火热应用在行业中越来越多。

01、数字孪生在智能交通中的价值

数字孪生到底是一种怎样的技术，能满足交通建设发展的哪些需求，为智能交通的发展带来什么。

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。

简单且直白的来说，数字孪生技术是通过架设各类传感器对现实世界的多元信息进行收集，并在虚拟数字空间将信息重新整理构建为数字模型，使得现实世界与虚拟数字世界的环境、设备等多元信息一一链接并完成实时交互。

同时，数字孪生还可以根据过往的大量数据信息进行整合处理，分析甚至预测出未来某种情况或一段时间内将要发生的事情，从而留出能够提前干预现实世界达到预计设想目的的时间。

而这种模拟、交互、优化、预测的动态实时技术能力，正好可以填补当下交通工程建设以及后续管理运维发展的行业需求。

特别是随着我国公路路网建设的逐步完善，汽车保有量的迅速增加，我国交通发展的重心已经逐渐从建设转向管理，如何更好地管理维护已有庞大路网，提升车辆的交通通行效率，预防交通事故发生，完成缓堵保畅等交通管理任务，已经成为当前的交通管理部门正在面临的行业难题。

数字孪生的价值于当前智能交通建设，能够通过数字空间的实时模拟交通路网运行情况，提升对路网的可视化效果；利用大量数据信息对过往发生事件进行分析优化，找出各类事件引发起因因素，从事件源头进行预防调控；在事故发生前后，能够通过信息交互实时调整现实世界的道路运行情况，确保应急保障措施的顺利实施。

正因如此，数字孪生技术从进入智能交通行业中起，就被给予了很高的期待。

02、当前的数字孪生发展现状

近两年来，数字孪生技术快速发展并落地应用，众多智能交通行业企业先后推出了基于数字孪生技术的产品和解决方案，成为行业关注讨论的热点。

例如中控信息推出了全息数字孪生交通体，由道路交通基础数字化还原、设施装备数字化在线以及交通状态全息感知构建，赋能隐患治理、公交优先、综合治理、AI信号优化、车路协同等业务；

百度在河北京雄高速的建设中，研发应用了基于数字孪生技术的高速公路运行管理平台，聚焦基础设施管理、状态监测、态势感知、设施设备运维等方面；

腾讯智慧交通推出了自动驾驶数字孪生仿真测试平台TAD Sim，关注智能网联汽车测试；

中交国通推出“全时空数字孪生智能公路运营平台--智行Go Tech 2.0”，集中于公路运、管、服功能属性需求；

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其中，当下最受行业和企业关注的，无疑是智慧高速领域的投资建设，以及以隧道、路口为代表的细分场景，数字孪生产品和解决方案同样也聚焦于此。

腾讯先后推出“数字安途”智慧高速解决方案以及“实时孪生 交通OS”双轮驱智慧高速解决方案2.0；

华为推出了全息路口、全息路网，应用于智慧高速、智能隧道等领域建设的全息感知数字化产品和解决方案；

百度继续完善其智慧高速解决方案，涵盖车路协同、准全天候通行、运营管理等方面；

阿里云推出“阿里云产业智能OpenTrek”，利用数字孪生技术，实现高速公路道路、车辆、交通设施设备、地貌气象等要素数字化还原；

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数字孪生愈发火热，则行业它的期待也水涨船高。

03、质疑声源于产业“新生”

数字孪生技术的快速发展，离不开近两年来5G、大数据、人工智能等新技术的升级爆发，其扎根于智能交通领域，也离不开近两年来AI视频、毫米波雷达、激光雷达、路侧边缘计算等新设备，在新基建、数字交通等政策的支持引导下的大规模推广。

质疑声就诞生于行业快速发展，进入智能交通行业的新设备和新技术，这些产业“新生”的应用中。

例如毫米波雷达、激光雷达的应用，交通管理部门仍在斟酌车路两端的雷达频段频率的划分；大数据、5G、AI等新技术的应用，系统平台搭建、算力算法等内容并不完善；部分交通管理部门人员对新技术、新设备仍旧抱着观察态度。

数字孪生是集综合技术集成创新而兴，新技术、新设备应用的效果也将直接影响到数字孪生的应用表现。

部分行业者指出，当前引进应用的众多新技术和配设的新设备还处在调试阶段，并不适合继续构建更为高级的应用系统；另一方面，有关设备标准和设备运维等难题尚未解决，数字孪生应用没有保障。

同济大学孙剑教授将交通数字孪生技术的发展应用分为四个层级阶段：能看、能用、能管、能优化。

从目前的实际应用情况来看，数字孪生基本步入了“能看”的第一阶段，已跳出了最初的仿真阶段，但也只是完成了虚拟数字空间的模型建设和车辆信息的实时互动，完善了可视化的提升，更为重要的实时优化调控、预测预警等功能仍旧无法实现。

04、数字孪生还需时间

从技术角度看，数字孪生具有很强的综合性，特别是交通本质就是实现城市人和物的流动，智能交通的建设也逐渐成为智慧城市建设考虑的首要因素。而城市管理领域不同，背后的需求责任方也不尽相同，自然而然的会出现重复建设、数据不通等问题，各类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。

因此首先要明确交通项目建设的最终目的，并更多的考虑整体交通建设需求，而不是一味的以细分场景为主建设，避免最终无法进行统一管理。还要注意数字孪生相关产品缺乏标准，整体建设也缺少规范，也是阻碍行业健康发展急需解决的难题。

其次，数字孪生诞生于多学科技术的爆发式发展，依赖于多种感知手段的快速发展，数据模型的研究，因此它也受限于多学科的发展限制。

当前数字孪生的仿真推演软件大部分仍旧以国外品牌软件为主导，核心技术自主水平不足；感知设备的芯片，软件操作系统在当前国际环境影响下，关键技术和产品受到较大的限制和封锁；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。

面对这些问题，近年来国内各大企业更加专注于自主技术的开发，并不断通过构建软件开源生态，试图带动基础软件创新突破。

例如深圳市交通数字孪生平台的建设，基于BIM构建建模技术、TIM技术、城市级全要素知识图谱构建等技术内容，已经实现了持续监测城市建设用地变迁、长期动态追踪人、车、轨要素个体出行活动规律等应用效果。

我们也可以看到当前众多的智慧隧道、全息路口等基于数字孪生的解决方案，已经初步实现了交通运行情况的实时孪生，交通运行场景可视化的效果初显。

但数字孪生在交通数据应用和系统平台协同打通方面仍旧处于探索阶段，目前尚未真正实现智能交通对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。

尽管当下的数字孪生解决方案很多，问其优劣、差异，一个是数据质量、硬件设备质量，以及数据融合的技术差异；另一个是全链条的服务能力，包括感知，融合，情景再现，分析，仿真推演，决策等；第三个是大规模应用，成体系实战，技术有挑战，实战有难度。

数字孪生还需要行业给予更多的时间。

05、结语

再说行业对数字孪生价值的讨论，有观点认为数字孪生职责是情景再现，领导工程；也有观点认为数字孪生有雾区行驶、车路协同辅助驾驶、隧道安全管控等场景应用，其价值的释放需要继续寻找高频应用场景，需要综合考虑场景功能实现的性价比。

但无论怎么说，面向B端的数字孪生需要高频业务场景支撑，面向C端的数字孪生需要百姓的体感，获得感。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。

就目前情况而言，数字孪生在隧道、城市路口等细分场景的建设发展已经取得了一些成果，如何把这些成果规范化、规模化地推广应用，是行业需要走出的下一步。

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。

数字孪生，其发展任重而道远。

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