交通強國建設視域下公路交通數字孿生體系架構、關鍵技術與實踐案例

伍朝輝，徐建達，符志強，藍梓軒，呂子一

（1.交通運輸部科學研究院，北京 100029；2.浙江交投高速公路運營管理有限公司，浙江 杭州 310022）

0 引言

交通強國建設對交通運輸領域數字化轉型、智能化升級提出了更高要求。2019 年9 月19 日，中共中央、國務院印發了《交通強國建設綱要》[1]，提出“大力發展智慧交通。推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通行業深度融合”。2021 年2 月24 日，中共中央、國務院印發了《國家綜合立體交通網規劃綱要》[2]，提出“推進交通基礎設施數字化、網聯化，提升交通運輸智慧發展水平”，明確要求“2035 年交通基礎設施數字化率達到90%”。為貫徹落實黨中央、國務院決策部署，交通運輸部相繼印發了《數字交通發展規劃綱要》[3]《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案（2021—2025 年）》[4]《數字交通“十四五”發展規劃》[5]等系列政策文件，加快交通運輸信息化向數字化、網絡化、智能化發展，為交通強國建設提供支撐。

作為支撐經濟社會數字化轉型的通用賦能技術，數字孿生在虛擬空間再現真實公路交通運行場景，為公路交通數字化轉型升級帶來了新的機遇與挑戰[6-7]。通過對物理世界的“人、車、路、環境”要素的數字孿生構建，在虛擬空間再造一個與之對應的“虛擬世界”，物理世界的動態通過傳感器被精準、實時地反饋到數字世界，虛擬世界的推演結果與決策指令再被反饋至真實世界，通過虛實互動、持續迭代，實現物理世界的最佳有序運行。

發達國家普遍重視數字孿生在交通領域的應用與發展。美國智能交通系統聯合計劃辦公室于2020 年發布了《智能交通系統戰略規劃2020—2025》[8]，加速智能交通運輸系統（Intelligent Transportation System,ITS）技術普及，應用數字孿生等技術提高交通安全性、移動性和運輸效率。美國聯邦公路管理局依托自動公路系統（Automate Highway Systems,AHS）[9]，開展了廣泛的車路協同、自動駕駛、數字孿生等新技術應用探索。美國得克薩斯州交通局在超大型高速公路系統管理中采用數字孿生技術[10]，要求所有新建橋梁項目采用數字孿生進行數字化交付。英國致力于打造國家級數字孿生體，出臺了《英國國家數字孿生體原則》[11]，統一各獨立行業開發數字孿生體的標準，促進孿生體之間數據安全高效共享，整合數據資源并充分釋放其價值。倫敦M25號高速公路的項目管理中運用了數字孿生技術，實時感知公路運營狀態，通過自適應限速調節有效減少高速公路擁堵。德國在工業4.0平臺中大力推廣數字孿生應用[12]。法國將數字孿生技術運用到了高速公路信息查詢系統中，實時掌握巴黎高速公路網的交通流量隨季節發生的變化[13]。意大利在自動化公交車系統中運用了數字孿生仿真推演，分析得出公交車輛行駛、停車位置的最優解。奧地利薩爾茨堡市基于數字孿生設計開發了智慧交通管理系統，準確感知道路上的車輛數量、速度，進而進行針對性的優化，避免受到德國旅游交通流的沖擊。日本DOCOMO、Comware、Infronia Holding 等企業[13]開展聯合研究并引入了“數字孿生道路管理”理念，通過人工智能檢測路面裂縫，預測道路資產的老化，計算得出最佳修復時機。

對比發達國家，我國公路建設與改擴建仍處于快速發展階段，受益于國內數字經濟、交通強國建設、交通新基建的政策紅利，國內數字孿生應用與發展迅速。長安大學、東南大學、同濟大學、武漢理工大學等高校[14-16]，圍繞數字孿生公路自動駕駛、車路協同測試、全息隧道管控、道路數字化養護等應用中的關鍵技術開展了持續研究。蜀道集團、山東高速、浙江交投等行業龍頭企業[17-19]在智慧高速建設中，聚焦收費站、跨海大橋、全息路口、特長隧道、服務區等業務對象，開展了廣泛的技術驗證與試點示范，并已初具規模。受益于豐富的依托工程和應用載體，我國在公路交通數字孿生技術研發、工程應用與規?；茝V等方面已經由跟跑、并跑向部分領跑轉變，但也存在缺少專業軟件、芯片與高端設備受制于人、關鍵技術仍存在“卡脖子”現象等問題。

目前，國內外研究人員與交通運輸企業圍繞公路交通數字孿生應用開展了廣泛的技術研究與試點應用，已初具成效，但仍存在以下亟待解決的問題：①缺少符合公路交通數字孿生場景與業務特征的基礎理論研究；②針對公路交通管理與服務中的具體業務，數字孿生技術應用場景與價值分析不足；③支撐公路交通數字孿生應用實施的體系架構與關鍵技術亟待深化梳理；④缺少理論研究與案例實踐的持續迭代，尚未形成“認識—實踐—再認識—再實踐”的可持續發展路徑。

針對以上問題，論文圍繞公路交通數字孿生基礎理論、體系架構、關鍵技術與案例實踐展開研究。在分析交通強國建設對公路數字化轉型升級要求的基礎上，對公路交通數字孿生的內涵、外延、特征和定義等基礎理論進行研究；結合數字孿生技術前沿，給出適用公路交通場景的數字孿生平臺架構和關鍵技術體系參考；理論聯系實踐，對國內公路交通數字孿生典型應用案例進行分析與評價；分析公路交通數字孿生面臨的發展挑戰與技術瓶頸，對公路交通數字孿生技術可持續發展提出建議。

1 交通強國建設視域下數字化轉型要求

交通強國建設和交通新基建的加速部署，對行業數字化轉型提出了明確要求。2019 年以來，中共中央、國務院、交通運輸部等圍繞行業數字化轉型升級發布了系列文件，如表1所示。

表1 交通數字化相關政策文件

在交通強國建設視域下，數字化發展的本質目的是支撐行業高質量發展，這也是行業創新驅動、降本增效提質和科技自立的必然要求。數字孿生為交通運輸行業的數字化轉型升級提供了新的實施理念與實踐手段。數字化是在對物理對象進行數字還原的基礎上，對其業務邏輯、空間屬性、物理屬性等相關信息進行數字建模[20-21]。這一過程連通物理空間和數字空間，與“數字孿生”的定義有著天然的相關性。交通運輸部高度重視數字孿生技術行業應用與創新，在深圳市、山西省等9 家單位的交通強國試點任務中分別批復了“數字孿生”相關的任務，如表2所示。

表2 交通強國試點任務中數字孿生相關任務

在交通強國試點建設的統一部署下，不同單位分別圍繞數字孿生技術在高速公路、車路協同、養護決策、公路運輸、設施設備等領域的應用，開展了不同程度的探索，持續推動交通數字孿生理論完善、落地實踐與應用創新。

2 公路交通數字孿生的內涵、外延與定義

解決好認識問題是數字孿生技術公路交通應用與創新的基礎，在對公路交通數字孿生內涵、外延分析的基礎上，梳理公路交通數字孿生的技術、功能與效果特征，給出公路交通數字孿生的定義，并對公路交通BIM、公路交通信息物理系統（Cyber-Physical Systems,CPS）、公路交通數字化等相近概念進行辨析。

2.1 公路交通數字孿生的內涵與外延

內涵是指一個事物區別于其他事物的屬性的總和，是一個事物特有的特征特點屬性的總和。外延指的是這一類事物共有的屬性的數量或范圍。公路交通數字孿生是數字孿生技術在公路交通場景中的具體應用，其內涵與外延如圖1所示。公路交通場景中物理實體與虛擬實體之間的“精準映射、雙向互動、模擬擇優、數據驅動和模型支撐”是公路交通數字孿生最本質的屬性表達。分析“公路交通數字孿生”的外延：首先，公路交通數字孿生是一種數字化技術，是一種實現物理與賽博空間交互映射的通用賦能技術[22]；進一步，公路交通數字孿生是一種“模擬擇優、持續改進”的方法論[23]，是一種利用數字化技術認識和改造世界的方法論[24]；再進一步，公路交通數字孿生還是一種發展模式，是一種支持公路行業數字化轉型升級的發展模式[25-26]，是交通新基建的一部分。

圖1 公路交通數字孿生的內涵與外延

2.2 公路交通數字孿生的特征分析

公路交通涉及的對象包括人、車、路、環境4 類要素，結合公路交通業務對象和數字孿生技術特征，對公路交通數字孿生的技術、功能和效果特征進行分析，如圖2 所示。技術特征是公路交通數字孿生區別于其他技術的本質體現。公路交通數字孿生的技術特征主要包括[27-29]：精準映射、雙向互動、模擬擇優、數據驅動、模型支撐、軟件定義。技術特征決定了要有相應的系統功能作為服務實現的支撐，公路交通數字孿生的功能特征主要包括[22]：描述、診斷、預測、決策、控制。結合公路交通的“基礎設施、載運裝備、管理和服務”4 類重點業務，在交通強國建設視域下，公路交通數字孿生的效果特征主要體現為：數字表達、映射互動、先知先覺、價值賦能、持續改進。

圖2 公路交通數字孿生的特征

2.3 公路交通數字孿生的定義

公路交通數字孿生并不僅僅是對公路基礎設施的數字孿生，還包括交通場景中的運載工具、交通參與者、交通環境及“人-車-路-環境”之間的交互關系。結合數字孿生的通用定義[22,27-29]，本文也給出一種定義：公路交通數字孿生是以數字化方式創建公路交通場景中各類物理實體（包括交通基礎設施、運載工具、交通參與者、交通環境）及其關聯關系的虛擬實體及其關聯關系，借助歷史數據、實時數據以及算法模型等，通過軟件定義與服務，描述、診斷、預測、決策、控制公路交通場景中各類物理實體全生命周期過程或全要素運行過程，進而實現物理空間與賽博空間交互映射的技術手段。

2.4 公路交通數字孿生相近概念辨析

公路交通數字孿生與公路BIM、公路數字化、交通仿真、CPS 技術有著很多相關性。下面結合公路交通數字孿生定義、內涵、外延與特征分析，對相近概念進行辨析。

1）公路交通數字孿生與公路BIM。如圖3（a）所示，基礎設施是公路交通場景的要素之一，公路BIM 是公路交通數字孿生的子集，是退化到只有“描述”功能的公路交通數字孿生的實現。BIM 是公路交通數字孿生的關鍵技術之一，公路BIM 同時也是公路交通數字孿生的重要組成部分之一。

圖3 相近概念辨析示意

2）公路交通數字孿生與交通仿真。交通仿真是支撐公路交通數字孿生規律推演、仿真預測的關鍵技術之一，如圖3（b）所示，但不能簡單地認為交通仿真就是交通數字孿生。交通仿真更加關注公路交通場景中載運工具的運行規律，即交通系統“人、車、路、環境”四要素中“車”的運行。

3）公路交通數字孿生與公路數字化。公路交通數字孿生是公路數字化的關鍵賦能技術之一，是公路數字化的技術子集，如圖3（c）所示。公路交通數字孿生有助于更好地實現公路數字化轉型升級，但并不是所有的公路數字化都是通過數字孿生技術實現。

4）公路交通數字孿生與交通CPS。公路交通數字孿生與交通CPS 有著較大的共同屬性，如圖3（d）所示，交通CPS 是依據交通場景中物理對象的確定規律和完整機理來預測虛擬對象的未來，通常針對確定性問題；公路交通數字孿生則可以依據不完整的信息和不明確的機理，通過大數據和機器學習等技術來預感未來，還包括一些對不確定性問題的分析。

3 公路交通數字孿生應用需求、體系架構與關鍵技術

在理解公路交通數字孿生“是什么”的基礎上，還需進一步分析公路交通數字孿生的應用需求、典型場景和價值，回答公路交通數字孿生“為什么”和“怎么做”兩個問題。

3.1 公路交通數字孿生的應用需求

公路通常為線狀工程，投資額度大、建設要求高、涉及專業廣、服役周期長、運維責任重，信息化手段在公路交通管理與服務中的應用不斷深化，并在交通新基建加速部署背景下呈現新的特征。

1）公路交通涉及“人、車、路、環境”要素，全要素管理需要新的技術。公路交通場景中包括了道路幾何線形、橋梁/隧道結構設施、交通管控信息、車輛運行狀況、氣象環境信息、機電信息系統等多種要素，“人、車、路、環境”四要素數字化表達與關聯關系刻畫需要新的數字化技術手段。

2）線狀工程數據體量大、專業復雜度高，人本化管理需要直觀的管理方式。公路為典型的線狀工程，里程通常達到十幾、幾十甚至上百公里，這就導致公路交通數字化涉及的數據體量通常較大，數據組織、場景理解與數字建模難度較大。道路、橋梁、隧道等典型公路基礎設施結構差異性較大，涉及路線、結構、地質、機電、交安、景觀、通信等多個專業，“精細管理和精心服務”對管理人員的專業能力要求較高，亟需符合線狀工程特征和易于理解的可視化管理方式。

3）傳統信息化難以適應智慧高速、車路協同、自動駕駛等新業務的需求。在交通新基建背景下，信息基礎設施、融合基礎設施和創新基礎設施加速布局，智慧高速、車路協同、自動駕駛、能源自洽服務區等新基建成果不斷涌現，傳統數字化手段難以適應交通新基建的精準感知、精確計算、精細管理與精心服務的需求。

4）ETC 門架、智能道釘等新型感知終端數據需要新的數字空間表達方式。公路交通場景中毫米波雷達、激光雷達、智能道釘、ETC 門架、紅外攝像機、高清攝像頭、物聯傳感器等新型感知設備帶來了海量多源異構數據，BIM、GIS等數字表達方式難以直接承載時變數據的集成，需要分析數據類型及數據特征，研究適配新型感知終端數據特征的數字化表達方法。

5）復雜交通問題難以復現，缺少支持模擬擇優、持續改進的數字化基礎。交通場景中往往存在受時空限制而在現實世界中無法觀察和控制的事物和現象，變化太快或太慢的過程，以及有危險性、破壞性和對環境有危害的實驗，自動駕駛系統安全評估、綜合立體交通網規劃評估與優化、應急響應預案優化、安全生產事故溯源、交通碳排放碳中和驗證、橋隧結構變形預警等復雜交通問題的分析與解決，亟需支持模擬擇優、持續改進的數字化基礎。

3.2 公路交通數字孿生的應用價值

立足公路交通“精準感知、精確計算、精細管理與精心服務”的總要求，梳理公路交通數字孿生的典型應用場景、業務目標、已有方案存在的痛點問題和數字孿生應用價值，如表3所示。

表3 公路交通數字孿生典型應用場景

結合公路交通數字孿生應用場景與需求分析結果，對行業管理部門、行業相關企業、交通從業人員、交通參與者等不同主體應用數字孿生的價值進行分析，如表4 所示。行業管理部門應用數字孿生的價值主要體現在支持“行業高質量發展”，行業相關企業應用數字孿生的價值主要體現在“降本增效提質”和“提升研發與持續改進能力”，行業從業人員應用數字孿生的價值主要體現在“掌握提升工作效能的工具”，交通參與者應用數字孿生的價值主要體現在“全過程的信息服務”。

3.3 公路交通數字孿生體系架構

“軟件定義”[30-31]是公路交通數字孿生的技術特征之一，數字孿生功能實現需要軟件平臺作為支撐。本文在借鑒國內外數字孿生經典體系架構的基礎上，結合北京航空航天大學陶飛教授提出的數字孿生車間經典五維框架[32-33]，提出公路交通數字孿生體系架構，如圖4所示。

圖4 公路交通數字孿生體系架構

圖4 中的數字孿生體系架構包括公路交通場景中的物理實體、虛擬實體、孿生數據、系統服務、連接等5 類要素。其中，系統服務可分為面向物理實體的服務和面向虛擬實體的服務兩類。通過體系架構實現，支持“狀態感知-數字體驗-輔助決策-優化控制”的公路交通數字孿生平臺的構建與應用。結合前文給出的公路交通數字孿生體系架構，借鑒國內外數字孿生系統的經典架構[34-37]，給出公路交通數字孿生系統架構，如圖5所示。

圖5 公路交通數字孿生系統架構

由圖5 可以看出，系統自下而上共有7 層，分別為物理層、感知層、數據層、模型層、推演層、功能層、應用層。

1）物理層主要包括公路交通場景中的物理實體及其關聯關系，包括公路基礎設施、運行車輛、交通參與者、交通環境及其關聯關系等要素，這些對象既是數字孿生需要精準映射的關鍵要素，又是數字孿生管理與服務的主體。

2）感知層是利用各類物聯感知設備對物理層的對象及其變化進行實時狀態感知，涉及的感知設備包括高清視頻監控相機、毫米波雷達、激光雷達、北斗定位、手機信令、車載定位終端設備、路側物聯傳感設備、路側氣象監測設備、電子不停車收費（Electronic Toll Collection,ETC）門架、智能道釘、交通誘導智能終端等，主要目的是對公路交通場景中的動態數據進行采集。

3）數據層主要負責對物理層對象的動靜態數據進行匯聚、融合與處理，孿生數據庫是數據層的核心，涉及數據分類、數據組織、數據存儲、數據清洗、多源數據時空標定、統計分析、大數據分析、正則分析、非結構化數據結構化等。

4）模型層主要負責公路交通數字孿生場景中規律的建模和知識的抽象，支撐公路數字孿生構建與應用的幾何、物理和行為模型。

5）推演層主要負責基于感知數據與各類模型進行快速的仿真推演與演化分析，服務于上層數字孿生的功能實現與用戶個性化預測分析，包括在線數據驅動的場景仿真、動態演化分析、要素關聯分析、交通仿真分析、概率分析、大數據異常感知、預測推演、動態演化、多種方案比選、預操作評價與驗證、管控方案優化反饋等，也可基于模型及規律生成模塊化推演結果與數據，封裝后供功能層調用。

6）功能層主要負責公路交通數字孿生描述、診斷、預測、決策、控制等5項基本功能的實現，進而支撐上層應用。

7）應用層支撐公路交通數字孿生的具體應用，包括遠程運維、車聯網、自動駕駛測試、智慧公路、運載工具研制與優化、綜合交通規劃與優化等。

3.4 公路交通數字孿生系統功能

在完成公路交通數字孿生系統架構設計的基礎上，對數字孿生系統功能進行設計。功能層共包括描述、診斷、預測、決策、控制等5 項基本功能，其邏輯關系如圖6 所示。在每一個時間步長，描述功能實現對真實公路交通場景及其變化的數字化表達；通過外場監測終端對真實場景中“人、車、路、環境”狀態進行感知、評價與診斷，及時發現異常狀態；針對異常狀態，結合用戶業務需求和數字孿生模型，開展實體要素運行狀態的預測與處置方案比選；基于預測結果，對公路交通業務管理與服務進行輔助決策；聯動外場控制終端，對決策結果進行控制，實現業務的管理與服務，并更新狀態，進入下一個時間步長。

圖6 平臺基本功能間的邏輯關系示意

在實現系統基本功能的基礎上，結合具體的孿生場景和業務需求，通過模塊化組合與功能擴展，形成支持業務層的應用功能。部分應用功能如圖7所示。

圖7 公路交通數字孿生應用層的功能

公路交通數字孿生構建起在數字空間三維表達的數字底座，業務功能會因由二維到三維的升維變化帶來應用功能的變化，這一變化也必將進一步驅動業務模式的變化，以支持數字孿生技術“降本增效提質”核心價值的落地實現。

3.5 公路交通數字孿生關鍵技術體系

數字孿生系統功能的實現需要關鍵技術支撐，從公路交通數字孿生平臺基本功能實現的角度，對數字孿生構建與應用涉及的關鍵技術進行梳理，如圖8所示。

圖8 公路交通數字孿生關鍵技術體系

1）與“描述”功能實現相關的關鍵技術包括：BIM、GIS、傾斜攝影、激光掃描、點云重建、新型測繪、計算機圖形學、計算機可視化、VR/AR 等，用于支持公路交通數字孿生的場景構建與模型表達。

2）“診斷”用于感知真實交通場景中的狀態及變化，并基于規則快速研判其狀態是否異常，涉及的關鍵技術包括物聯網、機器學習、深度學習、知識圖譜、大數據分析、計算機視覺、邊緣計算、分布式網絡、5G通信、無人機檢測等。

3）“預測”是在洞察的基礎上對各要素未來一段時間的狀態或行為進行推演，這一功能的實現依賴于人工智能、大數據、交通仿真、有限元分析、動力學仿真、數值分析、云計算、概率統計等關鍵技術。

4）“決策”是基于數據與模型預測結果，結合業務需要，提供輔助決策的方案支撐，這一功能的實現涉及人工智能、知識圖譜、專家系統、最優化、人性化服務、博弈論、人因工程等關鍵技術。

5）“控制”是將決策的結果反饋回真實場景中，并更新數字孿生場景，實現虛實雙向更新迭代。這一功能實現涉及人機交互、遠程控制、機電控制、物聯網（Internet of Things,IoT）、區塊鏈、嵌入式、網絡安全等關鍵技術。每個功能涉及的關鍵技術之間往往存在交叉，以上關鍵技術共同構建起公路交通數字孿生系統實現的技術體系。

4 公路交通數字孿生典型案例分析

下面結合公路交通數字孿生的理論研究與架構分析，對智慧公路、全息路口、全息隧道等數字孿生在公路交通中的典型應用案例進行分析和評價，推動“認識—實踐—再認識—再實踐”的持續迭代。

4.1 典型案例

4.1.1 南京機場高速公路數字孿生收費站

江蘇交控、騰訊公司以南京機場高速公路為試點，打造面向高速公路的數字孿生一體化平臺[38-39]，實現物理場站、通行車輛、設施設備的實時數字孿生，依托外場設施、路面感知硬件，結合多元融合算法、數字孿生構建技術，實現了約2 公里路段的雷視感知和數字孿生平臺概念驗證，如圖9所示。

圖9 南京機場高速數字孿生試點應用效果[38]

收費站業務場景中，以數字化仿真、分析診斷、學習預測、決策自治等收費站運營管理可視化為目標，通過靜態場景建模、動態數據融合、狀態交互映射、態勢仿真推演，開發面向高速公路管理的實時數字孿生業務系統，如圖10 所示，支持直接在虛擬世界中對各類異常事件進行“演練”，從而判斷對高速路口通行效率的影響，輔助管理者作出更優的決策，并為準自由流收費提供了新的路徑。

圖10 南京機場高速公路數字孿生收費站場景[39]

4.1.2 基于數字孿生的智慧公路一體化決策與分析平臺

華設集團針對公路運行調度難的痛點問題，集成實時仿真運行時間窗控制、基于路側檢測數據的交通流分配、路網運行態勢評估及基于動態交通分配的路徑規劃決策等算法，研發了基于數字孿生的智慧公路一體化決策與分析平臺[40]，如圖11所示，使交通數據實時關聯，通過多源數據融合分析推演預測短時交通態勢，智能化決策出行路徑，有效支撐路網運行監測、預測、預警及科學決策的行業應用，實現公路運行“管得好”。目前已在無錫S342 智慧公路、南京S126 智慧公路等重點工程應用。S342 智慧公路采用該平臺后，公路管理效能提升了18%，公路管理成本降低了25%，公路通行能力提升了10%。

圖11 基于數字孿生的智慧公路一體化決策與分析平臺[40]

4.1.3 成宜高速“數字平行世界”

蜀道集團四川數字聯合阿里云公司，在成宜高速通過毫秒級數字孿生技術打造了“數字平行世界”[17-41]，如圖12 所示，包括全面感知系統、精準時空系統、交通云控平臺等3 個部分，對真實高速公路場景中“人、車、路、環境”動靜態信息進行實時還原、歷史回放與預測推演。鑒于多云霧的特殊通行環境，全線布設273 套雷視融合感知設備以及各類氣象感知設備，對高速公路上人、車、環境等對象進行全天候、全過程精準感知。采集全程高精地圖，布設北斗高精定位基站，實現全程高精定位及精準同步。匯聚高速公路時空數據、感知數據、業務數據，通過大數據計算，為交通管理和運營服務提供融合計算、仿真預測、輔助決策、車路協同的能力支撐。如圖12 所示，通過成宜高速“數字平行世界”的應用，實現了車輛軌跡還原精度大于98%，位置誤差小于50 分米；快速識別20 余類交通事件，救援時間較之前縮短50%；通過主動交通管控，車輛通行效率提升了10%，交通事故發生概率降低了30%。

圖12 成宜高速“數字平行世界”[41]

4.1.4 數字孿生杭州灣跨海大橋

寧波交投聯合阿里云公司，以浙江杭州灣跨海大橋為示范，打造了國內首個基于純視覺的全天候高速公路數字孿生應用，見圖13[18]。大橋在雙向間距125 米處設置一個支持AI 事件檢測的數字高清攝像機，保障大橋感知能力100%覆蓋。完成18 類事件108 種管控策略的編制部署，可實現管控信息“一鍵即達”。全橋配備1 828 套智能霧燈、40 處全彩誘導屏、346 套定向數字預警廣播，提供“車道級”精準交通誘導服務。

如圖13所示，通過數字孿生杭州灣跨海大橋的管控應用，實現了實時流量、事件圖文、北斗導航、通阻狀況、處置進展、實時車流軌跡等要素“一張圖”展示，能夠在10秒內完成從智能發現、策略匹配到發布的全過程，實現全橋“車道級”的精準交通誘導服務。通過大橋交通事件檢測系統，實現應急調度處置的全流程信息化管理。以2022年上半年數據統計為例，杭州灣跨海大橋事故發生率同比下降16.4%，二次事故率同比下降66%，事件檢測發現率達99%，施救力量抵達現場時間縮短至20分鐘以內。

4.1.5 諸暨市東二環全息路口

諸暨交警與華為公司聯合開展了諸暨市東二環八個路口的全息路口試點建設[42]，如圖14 所示，以感知路徑現狀、釋放警力資源、滿足警民需求為目標，實現更智慧、更高效、更便捷的公路交叉口聯合控制與動態配時?；诂F場無人機采集的高精地圖數據，運用邊緣雷視擬合算法打造了智慧路口數字孿生地圖，將每個路口、車道的交通情況進行全息數字化聚檔，形成智慧路口數據底座；對路口精準的車道級流量、排隊長度、車輛速度、行車軌跡等數據進行分析，結合AI 算法模型訓練和推理，實現路口紅綠燈信號周期相位隨路口流量實時調整，避免路口綠燈空放問題。

圖14 諸暨市東二環全息路口運行監測場景效果[42]

東二環全息路口投入使用后，南北向車流量較大時綠燈配時逐步增加，綠信比從33%提升到60%；東西向車流較少，則以相位周期運行，減少綠燈空放時間。針對平峰期和高峰期的通行效率，引入了路段線性綠波優化，車輛平峰期行程時間平均壓縮了30%，因信號燈所導致的停車次數減少了2 次以上；而在高峰期內，車輛的行程時間則壓縮了20%左右。

4.1.6 嘉善縣國省道公路數字孿生建養應用

依托320 國道嘉善段整治工程，嘉善縣交通運輸局組織開展了公路數字孿生建養應用[43]，如圖15所示，以解決工程建設期現場管控難、安全隱患多、工程檔案多，運維期建管養銜接移交難度大等問題。利用GIS+BIM 技術，實現對工程的孿生重構，搭建統一的數字孿生平臺，并以傾斜攝影模型、高精度地圖、BIM 模型等為載體，承載時空信息數據，形成數字公路資產，為自動駕駛、車路協同、VR 應急仿真模擬等場景提供數字基底。

圖15 國道320嘉善段數字孿生應用[43]

320 國道嘉善段數字孿生應用實現了“孿生公路”場景下對工程建設全過程的精細化管理、智慧化管控，包括：施工過程人員高精度定位軌跡管理，做到現場人員精細化管理、安全異常智能檢測；實時監測溫度、濕度、噪聲、PM2.5、PM10、氣壓、總懸浮微粒（Total Suspended Particulate,TSP）、風速、風向等公路環境數據，支持基于閾值判定的異常自動預警；通過圈定公路現場作業紅線范圍，自動設計最優施工組織方案并進行三維呈現，實現“高效、直觀、立體”的施工組織等。

4.1.7 京德高速交通流時空特性數字孿生系統

河北雄安京德高速公路有限公司立足京德高速公路智能化、便捷化、安全運營要求，采用Unity 3D 圖形引擎，開發了高速公路交通流時空特性數字孿生系統[44]，如圖16 所示，構建京德高速公路三維模型，在虛擬世界中進行物理世界的即時呈現，通過外場監測設備的狀態感知與遠程控制，實現實體與虛擬世界的一一映射，支持高速公路智能化統一監管、數據驅動仿真與輔助決策、歷史追溯和復盤等應用。

圖16 京德高速交通流時空特性數字孿生系統[44]

京德高速公路交通流時空特性數字孿生系統的主要應用效果包括：整體環境仿真、路況和車輛實時監控呈現、整體交通情況監控、車輛運行監控、對“兩客一?！奔?2噸以上貨運車輛等重點和特種車輛的實時跟蹤定位再現、道路路況（氣象類預警、事件類預警）和車輛違章（車輛超速、長時間占用應急車道、車輛壓線等）預警展示、交通事件歷史回放等。

4.1.8 濟南零碳服務區數字孿生智慧管控系統

數字孿生讓“碳數據”可見可管。山東高速集團與金云數據公司以青銀高速濟南東服務區為試點，開展了“零碳服務區”建設[45]。通過基于數字孿生的零碳智慧管控系統開發（見圖17），打造綜合數據駕駛艙、碳足跡追蹤、直流微網監管等6 大場景模擬，形成全方位多要素的零碳服務區數字孿生系統?；跀底謱\生模型，接入碳排放統計分析、可再生能源利用等相關數據，實現了對能源使用與變化狀態的數字化管理，為碳排放評估分析、能源決策管理提供數據支撐和服務支撐，助力零碳中和模式的構建。

如圖17 所示，零碳智慧管控系統包含了光伏、儲能、微網、照明、暖通空調和污水處理等所有間接碳排放源數據，實現了碳排放數據互通和集中管理，在滿足服務區內用戶舒適度要求的同時，保證服務區可持續碳中和目標的穩定實現。經測算，濟南東服務區零碳服務區運行后，年均碳減排約3 400 噸，已遠超建成前年均2 300余噸的二氧化碳排放量，可以實現零碳運營，標志著濟南東服務區成為國內首個實現自我中和的“零碳服務區”，在全國具有示范意義。

4.1.9 大連路隧道實景數字孿生智能管控應用

本文研究團隊聯合上海城建城市運營集團，依托上海大連路隧道開展了基于三維視頻融合的隧道實景數字孿生智能管控應用研究[19]。立足大連路隧道日常管理中對安全運行監控的現實需求，針對已有監控系統缺乏空間連貫性、易于視覺疲勞、手工操作頻繁等問題，通過整合和優化視頻資源，利用虛擬現實技術，對離散的具有不同視場角的傳統監控視頻與監控場景的三維模型進行視頻融合，形成場景內不同視頻畫面之間的空間關聯，實現隧道三維全景的一體化監控，有效減輕管理者對實時視頻的認知理解壓力，提高隧道日常監控、違章取證和應急事件響應的效率，見圖18。

圖18 大連路隧道實景數字孿生智能管控應用效果[19]

如圖18所示，隧道實景數字孿生智能管控系統支持大連路44 路槍機、4 路球機視頻流的三維融合，并匯聚風機、照明、廣播、信號燈、流量監測等物聯傳感數據，支持隧道保暢、事故救援、設施管理、應急響應等業務應用。通過隧道實景數字孿生智能管控系統開發與應用，解決了傳統分鏡頭監控畫面碎片化、缺乏關聯性問題，實現大范圍連續區域的整體變化態勢掌握；實現隧道自動化視頻巡查，降低了人工現場巡查與球機手柄巡檢的工作量；實現隧道物聯傳感數據的三維集成，提升了應急事件的快速發現和二三維聯動響應能力。

4.1.10 大梁山隧道視覺引導系統數字孿生駕駛安全評價

本文研究團隊聯合浙江高運公司，依托浙南大梁山隧道，開展隧道視覺引導系統數字孿生行車安全管控應用。以提升駕駛員隧道行車安全性為目標，構建隧道全線視覺引導系統的數字孿生場景，開展基于虛擬駕駛的隧道視覺引導系統安全識認性評價，形成定量與定性結合的安全識認性評價方法，給出視覺引導系統優化建議，提高司乘人員出行體驗，保證車輛行駛安全。圖19為大梁山隧道視覺引導系統數字孿生水幕柔性攔截效果示例。

圖19 大梁山隧道視覺引導系統數字孿生水幕柔性攔截效果示例

如圖19所示，在采集大梁山隧道全景數據的基礎上，結合設計圖紙構建隧道主體結構與視覺引導實體要素BIM 參數化模型，開發了隧道視覺引導系統數字孿生管控系統，包括水幕預警、隧道內燈光引導、隧道口燈光提示、隧道燈光管理、駕駛漫游、設備信息可視化、設備管理巡檢等功能，實現了視覺引導系統設計方案對比、視覺引導系統動態演化分析、視覺引導系統異常狀態監測、虛擬駕駛視覺引導系統評估、應急事件柔性攔截聯動響應等具體應用。

4.2 典型案例應用效果分析

數字孿生場景中數據連接是雙向的、在線的，這是區分是否為數字孿生的標準之一。針對公路交通不同場景的數字孿生應用案例，采用實現的功能作為公路交通數字孿生應用效果評價的依據之一，包括描述、診斷、預測、決策、控制等5 個等級。這5 個等級并不是完全遞進的關系，具體應用中可以包括其中的一種或幾種功能。從功能特征的角度對以上典型應用案例進行對比分析，結果如表5所示。

表5 典型案例的功能特征

如表5 所示，所有案例都能實現描述和診斷功能，并能根據所關注場景業務需求不同，開展一定程度的預測分析與輔助決策，但能實現5 個功能閉環迭代的案例只占50%，其他5 個案例在預測、決策和控制等不同方面存在缺失。進一步從技術特征的角度對以上典型案例進行分析，結果如表6所示。

表6 典型案例的技術特征

由表6 可知，所有案例都實現了虛實映射、模型表達和軟件承載的效果。在虛實映射方面，區別在于是對靜態對象、慢變量還是快變量的映射。只有“諸暨市東二環全息路口”是以二維頂視圖進行模型表達，大多數案例都是以三維模型對重點場景進行可視化表達，并結合GIS 數據對宏、中觀場景進行表達，這也是數字孿生直觀可視的典型優勢之一。數字孿生應用實效的差異性主要體現在對“雙向互動”和“模擬擇優”兩個特征的實現上。絕大多數案例都實現了對真實場景的數據獲取和態勢感知，但大多仍停留在場景和數據的可視化上，未能做到基于感知數據將管控策略和決策結果反饋回真實交通場景中，并更新虛擬場景。對于“模擬擇優”的實現程度也體現了數字孿生應用的差異性，少數案例實現了一定程度的仿真推演和模擬擇優，而在線數據與仿真模擬脫節是目前數字孿生落地實施的痛點之一。

5 公路交通數字孿生發展挑戰與技術瓶頸

5.1 公路交通數字孿生發展挑戰

目前，公路交通數字孿生的理論研究、技術發展和推廣應用仍面臨諸多挑戰，主要體現在以下4個方面。

1）缺少虛實間有效性驗證。公路交通數字孿生應用的基礎是虛實映射準確、響應及時、仿真準確、預測可靠、迭代有序，這些效果的實現需要通過大量歷史與運行數據對其有效性進行驗證，在準確復盤的基礎上才能進行可靠的預測與推演。

2）系統融合與兼容性挑戰。一方面，公路交通數字孿生通常包括多個子系統，多系統之間需要融合共生；另一方面，公路交通數字孿生還需要與已有的信息化系統兼容，在數據格式、接口方式、使用模式等方面都存在諸多挑戰。

3）實踐案例數量和深度不足。目前公路交通數字孿生的實踐均為關鍵技術類試點，單點強而全局弱、科技創新多而落地實效少，示范案例的數量和質量均有待提升，亟需形成實踐與理論研究的良性交互迭代與螺旋上升。

4）企業主體盈利模式不明。作為公路交通數字孿生應用的重要主體，企業應用數字孿生的最大價值體現在“研發能力和持續改進能力的提升”，但這一價值體現是隱性的，如何平衡企業短期盈利、長期高質量發展的需求，形成盈利清晰的應用模式，也是目前數字孿生行業應用面臨的重要挑戰之一。

除此之外，公路交通數字孿生研究與應用中還存在安全漏洞、隱私保護、技術標準化、組織文化、數據困難、建模標準、人才不足等諸多挑戰。

5.2 公路交通數字孿生技術瓶頸

人工智能、5G、區塊鏈、計算機視覺、大數據等信息與通信技術的快速迭代為公路交通數字孿生的實現提供了技術支持，但在實際公路交通數字孿生構建與應用中仍存在一些亟待突破的技術瓶頸[46-47]，具體如下。

1）在線數據驅動的仿真模擬。目前公路交通場景的模擬推演往往通過仿真工具離線實現，在線感知數據與模擬仿真相互脫節，仿真結果難以反映并響應真實場景的快速變化，亟需設計合理的接口，封裝常用或通用仿真模塊、過程或結果，突破在線數據驅動的場景仿真與快速反饋等關鍵技術。

2）交通要素關聯關系描述。公路交通場景中“人、車、路、環境”四要素并不是孤立的，不同要素之間關聯關系的描述需要通過模型屬性、交互設計和幾何表達來實現，這部分工作沒有現成的方法可以借鑒，是公路交通數字孿生構建中亟待突破的關鍵問題之一。

3）場景定制化與功能模塊化。當前數字孿生系統功能往往通過定制開發實現，解決方案針對性強、可推廣性弱，進而導致開發量大、成本高。如何分解公路交通的典型場景，解耦場景構建與功能實現，實現場景定制化、功能模塊化集成是公路交通數字孿生實用與推廣的關鍵瓶頸之一。

4）模擬擇優功能化實現。已有的公路交通數字孿生應用能夠實現對場景建模、感知、識別、行為復現，但應用實效往往停留在可視化展示或與業務邏輯的淺結合，未能較好地體現數字孿生“模擬擇優”的技術特征。如何功能化實現“模擬擇優”特征是公路交通數字孿生可持續發展必須解決的關鍵技術問題之一。

除此之外，還存在自動化建模、語義建模、多尺度要素集成、多變量表達等亟待突破的技術。突破以上技術瓶頸將有助于公路交通數字孿生的落地應用與規?；茝V。

6 結論與建議

交通強國建設對公路交通數字化轉型、智能化升級提出了更高要求。本文圍繞公路交通數字孿生的理論與實踐展開研究，得出以下主要結論。

1）公路交通數字孿生的核心內涵是“人、車、路、環境”虛實要素的精準映射、雙向互動、模擬擇優、數據驅動和模型支撐。

2）公路交通數字孿生的核心價值是通過數字還原和數字建模支持公路交通管理與服務中的“降本增效提質”目標的實現，并形成“模擬擇優與持續改進”的數字化基礎。

3）公路交通數字孿生平臺可參考“物理層、感知層、數據層、模型層、推演層、功能層、應用層”的體系架構，可以更好地支撐數字孿生“描述、診斷、預測、決策、控制”基本功能的實現。

4）目前公路交通數字孿生的多數案例都實現了對真實場景的數據獲取和態勢感知，但大多仍停留在場景和數據的可視化程度，在“雙向互動”和“模擬擇優”方面與行業期待仍有明顯差距。

綜合以上，對公路交通數字孿生應用與發展提出以下建議。

1）強化理論研究，構建理論體系。立足交通運輸行業現狀與需求，結合數字孿生理論演化，強化公路交通數字孿生理論基礎研究，構建公路交通數字孿生理論體系，推動行業形成理論與實踐層面的普遍共識。

2）優化技術架構，突破關鍵技術。結合目前主流數字孿生技術系統與架構，結合公路交通場景多要素協同共融特點，形成公路交通數字孿生的經典架構與體系，突破體系架構上的關鍵技術，推動公路交通數字孿生構建與應用技術創新。

3）實效目標驅動，拓展案例實踐。理論與實踐需要相互促進、共同發展，選擇更多的交通運行場景，確定具體的實效應用目標，開展更多更深入的示范實踐與方案驗證，形成理論與實踐的良性互動和螺旋上升。

4）注重成本效益，優化價值鏈條。注重公路交通數字孿生應用的成本效益比，明確企業應用數字孿生的盈利模式，不開展沒有業務實效的技術應用，立足企業核心價值打造，優化交通數字孿生的價值鏈條，形成有實效、能盈利、可推廣的公路交通數字孿生應用解決方案。

下一步的研究工作將圍繞公路交通數字空間表達要素目錄體系梳理、公路數字孿生建模規范構建、隧道數字孿生應急管控全過程示范等具體內容展開。