交通强国建设视域下公路交通数字孪生体系架构、关键技术与实践案例

伍朝辉，徐建达，符志强，蓝梓轩，吕子一

（1.交通运输部科学研究院，北京 100029；2.浙江交投高速公路运营管理有限公司，浙江 杭州 310022）

0 引言

交通强国建设对交通运输领域数字化转型、智能化升级提出了更高要求。2019 年9 月19 日，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》[1]，提出“大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合”。2021 年2 月24 日，中共中央、国务院印发了《国家综合立体交通网规划纲要》[2]，提出“推进交通基础设施数字化、网联化，提升交通运输智慧发展水平”，明确要求“2035 年交通基础设施数字化率达到90%”。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，交通运输部相继印发了《数字交通发展规划纲要》[3]《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025 年）》[4]《数字交通“十四五”发展规划》[5]等系列政策文件，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化发展，为交通强国建设提供支撑。

作为支撑经济社会数字化转型的通用赋能技术，数字孪生在虚拟空间再现真实公路交通运行场景，为公路交通数字化转型升级带来了新的机遇与挑战[6-7]。通过对物理世界的“人、车、路、环境”要素的数字孪生构建，在虚拟空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，物理世界的动态通过传感器被精准、实时地反馈到数字世界，虚拟世界的推演结果与决策指令再被反馈至真实世界，通过虚实互动、持续迭代，实现物理世界的最佳有序运行。

发达国家普遍重视数字孪生在交通领域的应用与发展。美国智能交通系统联合计划办公室于2020 年发布了《智能交通系统战略规划2020—2025》[8]，加速智能交通运输系统（Intelligent Transportation System,ITS）技术普及，应用数字孪生等技术提高交通安全性、移动性和运输效率。美国联邦公路管理局依托自动公路系统（Automate Highway Systems,AHS）[9]，开展了广泛的车路协同、自动驾驶、数字孪生等新技术应用探索。美国得克萨斯州交通局在超大型高速公路系统管理中采用数字孪生技术[10]，要求所有新建桥梁项目采用数字孪生进行数字化交付。英国致力于打造国家级数字孪生体，出台了《英国国家数字孪生体原则》[11]，统一各独立行业开发数字孪生体的标准，促进孪生体之间数据安全高效共享，整合数据资源并充分释放其价值。伦敦M25号高速公路的项目管理中运用了数字孪生技术，实时感知公路运营状态，通过自适应限速调节有效减少高速公路拥堵。德国在工业4.0平台中大力推广数字孪生应用[12]。法国将数字孪生技术运用到了高速公路信息查询系统中，实时掌握巴黎高速公路网的交通流量随季节发生的变化[13]。意大利在自动化公交车系统中运用了数字孪生仿真推演，分析得出公交车辆行驶、停车位置的最优解。奥地利萨尔茨堡市基于数字孪生设计开发了智慧交通管理系统，准确感知道路上的车辆数量、速度，进而进行针对性的优化，避免受到德国旅游交通流的冲击。日本DOCOMO、Comware、Infronia Holding 等企业[13]开展联合研究并引入了“数字孪生道路管理”理念，通过人工智能检测路面裂缝，预测道路资产的老化，计算得出最佳修复时机。

对比发达国家，我国公路建设与改扩建仍处于快速发展阶段，受益于国内数字经济、交通强国建设、交通新基建的政策红利，国内数字孪生应用与发展迅速。长安大学、东南大学、同济大学、武汉理工大学等高校[14-16]，围绕数字孪生公路自动驾驶、车路协同测试、全息隧道管控、道路数字化养护等应用中的关键技术开展了持续研究。蜀道集团、山东高速、浙江交投等行业龙头企业[17-19]在智慧高速建设中，聚焦收费站、跨海大桥、全息路口、特长隧道、服务区等业务对象，开展了广泛的技术验证与试点示范，并已初具规模。受益于丰富的依托工程和应用载体，我国在公路交通数字孪生技术研发、工程应用与规模化推广等方面已经由跟跑、并跑向部分领跑转变，但也存在缺少专业软件、芯片与高端设备受制于人、关键技术仍存在“卡脖子”现象等问题。

目前，国内外研究人员与交通运输企业围绕公路交通数字孪生应用开展了广泛的技术研究与试点应用，已初具成效，但仍存在以下亟待解决的问题：①缺少符合公路交通数字孪生场景与业务特征的基础理论研究；②针对公路交通管理与服务中的具体业务，数字孪生技术应用场景与价值分析不足；③支撑公路交通数字孪生应用实施的体系架构与关键技术亟待深化梳理；④缺少理论研究与案例实践的持续迭代，尚未形成“认识—实践—再认识—再实践”的可持续发展路径。

针对以上问题，论文围绕公路交通数字孪生基础理论、体系架构、关键技术与案例实践展开研究。在分析交通强国建设对公路数字化转型升级要求的基础上，对公路交通数字孪生的内涵、外延、特征和定义等基础理论进行研究；结合数字孪生技术前沿，给出适用公路交通场景的数字孪生平台架构和关键技术体系参考；理论联系实践，对国内公路交通数字孪生典型应用案例进行分析与评价；分析公路交通数字孪生面临的发展挑战与技术瓶颈，对公路交通数字孪生技术可持续发展提出建议。

1 交通强国建设视域下数字化转型要求

交通强国建设和交通新基建的加速部署，对行业数字化转型提出了明确要求。2019 年以来，中共中央、国务院、交通运输部等围绕行业数字化转型升级发布了系列文件，如表1所示。

表1 交通数字化相关政策文件

在交通强国建设视域下，数字化发展的本质目的是支撑行业高质量发展，这也是行业创新驱动、降本增效提质和科技自立的必然要求。数字孪生为交通运输行业的数字化转型升级提供了新的实施理念与实践手段。数字化是在对物理对象进行数字还原的基础上，对其业务逻辑、空间属性、物理属性等相关信息进行数字建模[20-21]。这一过程连通物理空间和数字空间，与“数字孪生”的定义有着天然的相关性。交通运输部高度重视数字孪生技术行业应用与创新，在深圳市、山西省等9 家单位的交通强国试点任务中分别批复了“数字孪生”相关的任务，如表2所示。

表2 交通强国试点任务中数字孪生相关任务

在交通强国试点建设的统一部署下，不同单位分别围绕数字孪生技术在高速公路、车路协同、养护决策、公路运输、设施设备等领域的应用，开展了不同程度的探索，持续推动交通数字孪生理论完善、落地实践与应用创新。

2 公路交通数字孪生的内涵、外延与定义

解决好认识问题是数字孪生技术公路交通应用与创新的基础，在对公路交通数字孪生内涵、外延分析的基础上，梳理公路交通数字孪生的技术、功能与效果特征，给出公路交通数字孪生的定义，并对公路交通BIM、公路交通信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）、公路交通数字化等相近概念进行辨析。

2.1 公路交通数字孪生的内涵与外延

内涵是指一个事物区别于其他事物的属性的总和，是一个事物特有的特征特点属性的总和。外延指的是这一类事物共有的属性的数量或范围。公路交通数字孪生是数字孪生技术在公路交通场景中的具体应用，其内涵与外延如图1所示。公路交通场景中物理实体与虚拟实体之间的“精准映射、双向互动、模拟择优、数据驱动和模型支撑”是公路交通数字孪生最本质的属性表达。分析“公路交通数字孪生”的外延：首先，公路交通数字孪生是一种数字化技术，是一种实现物理与赛博空间交互映射的通用赋能技术[22]；进一步，公路交通数字孪生是一种“模拟择优、持续改进”的方法论[23]，是一种利用数字化技术认识和改造世界的方法论[24]；再进一步，公路交通数字孪生还是一种发展模式，是一种支持公路行业数字化转型升级的发展模式[25-26]，是交通新基建的一部分。

图1 公路交通数字孪生的内涵与外延

2.2 公路交通数字孪生的特征分析

公路交通涉及的对象包括人、车、路、环境4 类要素，结合公路交通业务对象和数字孪生技术特征，对公路交通数字孪生的技术、功能和效果特征进行分析，如图2 所示。技术特征是公路交通数字孪生区别于其他技术的本质体现。公路交通数字孪生的技术特征主要包括[27-29]：精准映射、双向互动、模拟择优、数据驱动、模型支撑、软件定义。技术特征决定了要有相应的系统功能作为服务实现的支撑，公路交通数字孪生的功能特征主要包括[22]：描述、诊断、预测、决策、控制。结合公路交通的“基础设施、载运装备、管理和服务”4 类重点业务，在交通强国建设视域下，公路交通数字孪生的效果特征主要体现为：数字表达、映射互动、先知先觉、价值赋能、持续改进。

图2 公路交通数字孪生的特征

2.3 公路交通数字孪生的定义

公路交通数字孪生并不仅仅是对公路基础设施的数字孪生，还包括交通场景中的运载工具、交通参与者、交通环境及“人-车-路-环境”之间的交互关系。结合数字孪生的通用定义[22,27-29]，本文也给出一种定义：公路交通数字孪生是以数字化方式创建公路交通场景中各类物理实体（包括交通基础设施、运载工具、交通参与者、交通环境）及其关联关系的虚拟实体及其关联关系，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，通过软件定义与服务，描述、诊断、预测、决策、控制公路交通场景中各类物理实体全生命周期过程或全要素运行过程，进而实现物理空间与赛博空间交互映射的技术手段。

2.4 公路交通数字孪生相近概念辨析

公路交通数字孪生与公路BIM、公路数字化、交通仿真、CPS 技术有着很多相关性。下面结合公路交通数字孪生定义、内涵、外延与特征分析，对相近概念进行辨析。

1）公路交通数字孪生与公路BIM。如图3（a）所示，基础设施是公路交通场景的要素之一，公路BIM 是公路交通数字孪生的子集，是退化到只有“描述”功能的公路交通数字孪生的实现。BIM 是公路交通数字孪生的关键技术之一，公路BIM 同时也是公路交通数字孪生的重要组成部分之一。

图3 相近概念辨析示意

2）公路交通数字孪生与交通仿真。交通仿真是支撑公路交通数字孪生规律推演、仿真预测的关键技术之一，如图3（b）所示，但不能简单地认为交通仿真就是交通数字孪生。交通仿真更加关注公路交通场景中载运工具的运行规律，即交通系统“人、车、路、环境”四要素中“车”的运行。

3）公路交通数字孪生与公路数字化。公路交通数字孪生是公路数字化的关键赋能技术之一，是公路数字化的技术子集，如图3（c）所示。公路交通数字孪生有助于更好地实现公路数字化转型升级，但并不是所有的公路数字化都是通过数字孪生技术实现。

4）公路交通数字孪生与交通CPS。公路交通数字孪生与交通CPS 有着较大的共同属性，如图3（d）所示，交通CPS 是依据交通场景中物理对象的确定规律和完整机理来预测虚拟对象的未来，通常针对确定性问题；公路交通数字孪生则可以依据不完整的信息和不明确的机理，通过大数据和机器学习等技术来预感未来，还包括一些对不确定性问题的分析。

3 公路交通数字孪生应用需求、体系架构与关键技术

在理解公路交通数字孪生“是什么”的基础上，还需进一步分析公路交通数字孪生的应用需求、典型场景和价值，回答公路交通数字孪生“为什么”和“怎么做”两个问题。

3.1 公路交通数字孪生的应用需求

公路通常为线状工程，投资额度大、建设要求高、涉及专业广、服役周期长、运维责任重，信息化手段在公路交通管理与服务中的应用不断深化，并在交通新基建加速部署背景下呈现新的特征。

1）公路交通涉及“人、车、路、环境”要素，全要素管理需要新的技术。公路交通场景中包括了道路几何线形、桥梁/隧道结构设施、交通管控信息、车辆运行状况、气象环境信息、机电信息系统等多种要素，“人、车、路、环境”四要素数字化表达与关联关系刻画需要新的数字化技术手段。

2）线状工程数据体量大、专业复杂度高，人本化管理需要直观的管理方式。公路为典型的线状工程，里程通常达到十几、几十甚至上百公里，这就导致公路交通数字化涉及的数据体量通常较大，数据组织、场景理解与数字建模难度较大。道路、桥梁、隧道等典型公路基础设施结构差异性较大，涉及路线、结构、地质、机电、交安、景观、通信等多个专业，“精细管理和精心服务”对管理人员的专业能力要求较高，亟需符合线状工程特征和易于理解的可视化管理方式。

3）传统信息化难以适应智慧高速、车路协同、自动驾驶等新业务的需求。在交通新基建背景下，信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施加速布局，智慧高速、车路协同、自动驾驶、能源自洽服务区等新基建成果不断涌现，传统数字化手段难以适应交通新基建的精准感知、精确计算、精细管理与精心服务的需求。

4）ETC 门架、智能道钉等新型感知终端数据需要新的数字空间表达方式。公路交通场景中毫米波雷达、激光雷达、智能道钉、ETC 门架、红外摄像机、高清摄像头、物联传感器等新型感知设备带来了海量多源异构数据，BIM、GIS等数字表达方式难以直接承载时变数据的集成，需要分析数据类型及数据特征，研究适配新型感知终端数据特征的数字化表达方法。

5）复杂交通问题难以复现，缺少支持模拟择优、持续改进的数字化基础。交通场景中往往存在受时空限制而在现实世界中无法观察和控制的事物和现象，变化太快或太慢的过程，以及有危险性、破坏性和对环境有危害的实验，自动驾驶系统安全评估、综合立体交通网规划评估与优化、应急响应预案优化、安全生产事故溯源、交通碳排放碳中和验证、桥隧结构变形预警等复杂交通问题的分析与解决，亟需支持模拟择优、持续改进的数字化基础。

3.2 公路交通数字孪生的应用价值

立足公路交通“精准感知、精确计算、精细管理与精心服务”的总要求，梳理公路交通数字孪生的典型应用场景、业务目标、已有方案存在的痛点问题和数字孪生应用价值，如表3所示。

表3 公路交通数字孪生典型应用场景

结合公路交通数字孪生应用场景与需求分析结果，对行业管理部门、行业相关企业、交通从业人员、交通参与者等不同主体应用数字孪生的价值进行分析，如表4 所示。行业管理部门应用数字孪生的价值主要体现在支持“行业高质量发展”，行业相关企业应用数字孪生的价值主要体现在“降本增效提质”和“提升研发与持续改进能力”，行业从业人员应用数字孪生的价值主要体现在“掌握提升工作效能的工具”，交通参与者应用数字孪生的价值主要体现在“全过程的信息服务”。

3.3 公路交通数字孪生体系架构

“软件定义”[30-31]是公路交通数字孪生的技术特征之一，数字孪生功能实现需要软件平台作为支撑。本文在借鉴国内外数字孪生经典体系架构的基础上，结合北京航空航天大学陶飞教授提出的数字孪生车间经典五维框架[32-33]，提出公路交通数字孪生体系架构，如图4所示。

图4 公路交通数字孪生体系架构

图4 中的数字孪生体系架构包括公路交通场景中的物理实体、虚拟实体、孪生数据、系统服务、连接等5 类要素。其中，系统服务可分为面向物理实体的服务和面向虚拟实体的服务两类。通过体系架构实现，支持“状态感知-数字体验-辅助决策-优化控制”的公路交通数字孪生平台的构建与应用。结合前文给出的公路交通数字孪生体系架构，借鉴国内外数字孪生系统的经典架构[34-37]，给出公路交通数字孪生系统架构，如图5所示。

图5 公路交通数字孪生系统架构

由图5 可以看出，系统自下而上共有7 层，分别为物理层、感知层、数据层、模型层、推演层、功能层、应用层。

1）物理层主要包括公路交通场景中的物理实体及其关联关系，包括公路基础设施、运行车辆、交通参与者、交通环境及其关联关系等要素，这些对象既是数字孪生需要精准映射的关键要素，又是数字孪生管理与服务的主体。

2）感知层是利用各类物联感知设备对物理层的对象及其变化进行实时状态感知，涉及的感知设备包括高清视频监控相机、毫米波雷达、激光雷达、北斗定位、手机信令、车载定位终端设备、路侧物联传感设备、路侧气象监测设备、电子不停车收费（Electronic Toll Collection,ETC）门架、智能道钉、交通诱导智能终端等，主要目的是对公路交通场景中的动态数据进行采集。

3）数据层主要负责对物理层对象的动静态数据进行汇聚、融合与处理，孪生数据库是数据层的核心，涉及数据分类、数据组织、数据存储、数据清洗、多源数据时空标定、统计分析、大数据分析、正则分析、非结构化数据结构化等。

4）模型层主要负责公路交通数字孪生场景中规律的建模和知识的抽象，支撑公路数字孪生构建与应用的几何、物理和行为模型。

5）推演层主要负责基于感知数据与各类模型进行快速的仿真推演与演化分析，服务于上层数字孪生的功能实现与用户个性化预测分析，包括在线数据驱动的场景仿真、动态演化分析、要素关联分析、交通仿真分析、概率分析、大数据异常感知、预测推演、动态演化、多种方案比选、预操作评价与验证、管控方案优化反馈等，也可基于模型及规律生成模块化推演结果与数据，封装后供功能层调用。

6）功能层主要负责公路交通数字孪生描述、诊断、预测、决策、控制等5项基本功能的实现，进而支撑上层应用。

7）应用层支撑公路交通数字孪生的具体应用，包括远程运维、车联网、自动驾驶测试、智慧公路、运载工具研制与优化、综合交通规划与优化等。

3.4 公路交通数字孪生系统功能

在完成公路交通数字孪生系统架构设计的基础上，对数字孪生系统功能进行设计。功能层共包括描述、诊断、预测、决策、控制等5 项基本功能，其逻辑关系如图6 所示。在每一个时间步长，描述功能实现对真实公路交通场景及其变化的数字化表达；通过外场监测终端对真实场景中“人、车、路、环境”状态进行感知、评价与诊断，及时发现异常状态；针对异常状态，结合用户业务需求和数字孪生模型，开展实体要素运行状态的预测与处置方案比选；基于预测结果，对公路交通业务管理与服务进行辅助决策；联动外场控制终端，对决策结果进行控制，实现业务的管理与服务，并更新状态，进入下一个时间步长。

图6 平台基本功能间的逻辑关系示意

在实现系统基本功能的基础上，结合具体的孪生场景和业务需求，通过模块化组合与功能扩展，形成支持业务层的应用功能。部分应用功能如图7所示。

图7 公路交通数字孪生应用层的功能

公路交通数字孪生构建起在数字空间三维表达的数字底座，业务功能会因由二维到三维的升维变化带来应用功能的变化，这一变化也必将进一步驱动业务模式的变化，以支持数字孪生技术“降本增效提质”核心价值的落地实现。

3.5 公路交通数字孪生关键技术体系

数字孪生系统功能的实现需要关键技术支撑，从公路交通数字孪生平台基本功能实现的角度，对数字孪生构建与应用涉及的关键技术进行梳理，如图8所示。

图8 公路交通数字孪生关键技术体系

1）与“描述”功能实现相关的关键技术包括：BIM、GIS、倾斜摄影、激光扫描、点云重建、新型测绘、计算机图形学、计算机可视化、VR/AR 等，用于支持公路交通数字孪生的场景构建与模型表达。

2）“诊断”用于感知真实交通场景中的状态及变化，并基于规则快速研判其状态是否异常，涉及的关键技术包括物联网、机器学习、深度学习、知识图谱、大数据分析、计算机视觉、边缘计算、分布式网络、5G通信、无人机检测等。

3）“预测”是在洞察的基础上对各要素未来一段时间的状态或行为进行推演，这一功能的实现依赖于人工智能、大数据、交通仿真、有限元分析、动力学仿真、数值分析、云计算、概率统计等关键技术。

4）“决策”是基于数据与模型预测结果，结合业务需要，提供辅助决策的方案支撑，这一功能的实现涉及人工智能、知识图谱、专家系统、最优化、人性化服务、博弈论、人因工程等关键技术。

5）“控制”是将决策的结果反馈回真实场景中，并更新数字孪生场景，实现虚实双向更新迭代。这一功能实现涉及人机交互、远程控制、机电控制、物联网（Internet of Things,IoT）、区块链、嵌入式、网络安全等关键技术。每个功能涉及的关键技术之间往往存在交叉，以上关键技术共同构建起公路交通数字孪生系统实现的技术体系。

4 公路交通数字孪生典型案例分析

下面结合公路交通数字孪生的理论研究与架构分析，对智慧公路、全息路口、全息隧道等数字孪生在公路交通中的典型应用案例进行分析和评价，推动“认识—实践—再认识—再实践”的持续迭代。

4.1 典型案例

4.1.1 南京机场高速公路数字孪生收费站

江苏交控、腾讯公司以南京机场高速公路为试点，打造面向高速公路的数字孪生一体化平台[38-39]，实现物理场站、通行车辆、设施设备的实时数字孪生，依托外场设施、路面感知硬件，结合多元融合算法、数字孪生构建技术，实现了约2 公里路段的雷视感知和数字孪生平台概念验证，如图9所示。

图9 南京机场高速数字孪生试点应用效果[38]

收费站业务场景中，以数字化仿真、分析诊断、学习预测、决策自治等收费站运营管理可视化为目标，通过静态场景建模、动态数据融合、状态交互映射、态势仿真推演，开发面向高速公路管理的实时数字孪生业务系统，如图10 所示，支持直接在虚拟世界中对各类异常事件进行“演练”，从而判断对高速路口通行效率的影响，辅助管理者作出更优的决策，并为准自由流收费提供了新的路径。

图10 南京机场高速公路数字孪生收费站场景[39]

4.1.2 基于数字孪生的智慧公路一体化决策与分析平台

华设集团针对公路运行调度难的痛点问题，集成实时仿真运行时间窗控制、基于路侧检测数据的交通流分配、路网运行态势评估及基于动态交通分配的路径规划决策等算法，研发了基于数字孪生的智慧公路一体化决策与分析平台[40]，如图11所示，使交通数据实时关联，通过多源数据融合分析推演预测短时交通态势，智能化决策出行路径，有效支撑路网运行监测、预测、预警及科学决策的行业应用，实现公路运行“管得好”。目前已在无锡S342 智慧公路、南京S126 智慧公路等重点工程应用。S342 智慧公路采用该平台后，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%。

图11 基于数字孪生的智慧公路一体化决策与分析平台[40]

4.1.3 成宜高速“数字平行世界”

蜀道集团四川数字联合阿里云公司，在成宜高速通过毫秒级数字孪生技术打造了“数字平行世界”[17-41]，如图12 所示，包括全面感知系统、精准时空系统、交通云控平台等3 个部分，对真实高速公路场景中“人、车、路、环境”动静态信息进行实时还原、历史回放与预测推演。鉴于多云雾的特殊通行环境，全线布设273 套雷视融合感知设备以及各类气象感知设备，对高速公路上人、车、环境等对象进行全天候、全过程精准感知。采集全程高精地图，布设北斗高精定位基站，实现全程高精定位及精准同步。汇聚高速公路时空数据、感知数据、业务数据，通过大数据计算，为交通管理和运营服务提供融合计算、仿真预测、辅助决策、车路协同的能力支撑。如图12 所示，通过成宜高速“数字平行世界”的应用，实现了车辆轨迹还原精度大于98%，位置误差小于50 分米；快速识别20 余类交通事件，救援时间较之前缩短50%；通过主动交通管控，车辆通行效率提升了10%，交通事故发生概率降低了30%。

图12 成宜高速“数字平行世界”[41]

4.1.4 数字孪生杭州湾跨海大桥

宁波交投联合阿里云公司，以浙江杭州湾跨海大桥为示范，打造了国内首个基于纯视觉的全天候高速公路数字孪生应用，见图13[18]。大桥在双向间距125 米处设置一个支持AI 事件检测的数字高清摄像机，保障大桥感知能力100%覆盖。完成18 类事件108 种管控策略的编制部署，可实现管控信息“一键即达”。全桥配备1 828 套智能雾灯、40 处全彩诱导屏、346 套定向数字预警广播，提供“车道级”精准交通诱导服务。

如图13所示，通过数字孪生杭州湾跨海大桥的管控应用，实现了实时流量、事件图文、北斗导航、通阻状况、处置进展、实时车流轨迹等要素“一张图”展示，能够在10秒内完成从智能发现、策略匹配到发布的全过程，实现全桥“车道级”的精准交通诱导服务。通过大桥交通事件检测系统，实现应急调度处置的全流程信息化管理。以2022年上半年数据统计为例，杭州湾跨海大桥事故发生率同比下降16.4%，二次事故率同比下降66%，事件检测发现率达99%，施救力量抵达现场时间缩短至20分钟以内。

4.1.5 诸暨市东二环全息路口

诸暨交警与华为公司联合开展了诸暨市东二环八个路口的全息路口试点建设[42]，如图14 所示，以感知路径现状、释放警力资源、满足警民需求为目标，实现更智慧、更高效、更便捷的公路交叉口联合控制与动态配时。基于现场无人机采集的高精地图数据，运用边缘雷视拟合算法打造了智慧路口数字孪生地图，将每个路口、车道的交通情况进行全息数字化聚档，形成智慧路口数据底座；对路口精准的车道级流量、排队长度、车辆速度、行车轨迹等数据进行分析，结合AI 算法模型训练和推理，实现路口红绿灯信号周期相位随路口流量实时调整，避免路口绿灯空放问题。

图14 诸暨市东二环全息路口运行监测场景效果[42]

东二环全息路口投入使用后，南北向车流量较大时绿灯配时逐步增加，绿信比从33%提升到60%；东西向车流较少，则以相位周期运行，减少绿灯空放时间。针对平峰期和高峰期的通行效率，引入了路段线性绿波优化，车辆平峰期行程时间平均压缩了30%，因信号灯所导致的停车次数减少了2 次以上；而在高峰期内，车辆的行程时间则压缩了20%左右。

4.1.6 嘉善县国省道公路数字孪生建养应用

依托320 国道嘉善段整治工程，嘉善县交通运输局组织开展了公路数字孪生建养应用[43]，如图15所示，以解决工程建设期现场管控难、安全隐患多、工程档案多，运维期建管养衔接移交难度大等问题。利用GIS+BIM 技术，实现对工程的孪生重构，搭建统一的数字孪生平台，并以倾斜摄影模型、高精度地图、BIM 模型等为载体，承载时空信息数据，形成数字公路资产，为自动驾驶、车路协同、VR 应急仿真模拟等场景提供数字基底。

图15 国道320嘉善段数字孪生应用[43]

320 国道嘉善段数字孪生应用实现了“孪生公路”场景下对工程建设全过程的精细化管理、智慧化管控，包括：施工过程人员高精度定位轨迹管理，做到现场人员精细化管理、安全异常智能检测；实时监测温度、湿度、噪声、PM2.5、PM10、气压、总悬浮微粒（Total Suspended Particulate,TSP）、风速、风向等公路环境数据，支持基于阈值判定的异常自动预警；通过圈定公路现场作业红线范围，自动设计最优施工组织方案并进行三维呈现，实现“高效、直观、立体”的施工组织等。

4.1.7 京德高速交通流时空特性数字孪生系统

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、安全运营要求，采用Unity 3D 图形引擎，开发了高速公路交通流时空特性数字孪生系统[44]，如图16 所示，构建京德高速公路三维模型，在虚拟世界中进行物理世界的即时呈现，通过外场监测设备的状态感知与远程控制，实现实体与虚拟世界的一一映射，支持高速公路智能化统一监管、数据驱动仿真与辅助决策、历史追溯和复盘等应用。

图16 京德高速交通流时空特性数字孪生系统[44]

京德高速公路交通流时空特性数字孪生系统的主要应用效果包括：整体环境仿真、路况和车辆实时监控呈现、整体交通情况监控、车辆运行监控、对“两客一危”及12吨以上货运车辆等重点和特种车辆的实时跟踪定位再现、道路路况（气象类预警、事件类预警）和车辆违章（车辆超速、长时间占用应急车道、车辆压线等）预警展示、交通事件历史回放等。

4.1.8 济南零碳服务区数字孪生智慧管控系统

数字孪生让“碳数据”可见可管。山东高速集团与金云数据公司以青银高速济南东服务区为试点，开展了“零碳服务区”建设[45]。通过基于数字孪生的零碳智慧管控系统开发（见图17），打造综合数据驾驶舱、碳足迹追踪、直流微网监管等6 大场景模拟，形成全方位多要素的零碳服务区数字孪生系统。基于数字孪生模型，接入碳排放统计分析、可再生能源利用等相关数据，实现了对能源使用与变化状态的数字化管理，为碳排放评估分析、能源决策管理提供数据支撑和服务支撑，助力零碳中和模式的构建。

如图17 所示，零碳智慧管控系统包含了光伏、储能、微网、照明、暖通空调和污水处理等所有间接碳排放源数据，实现了碳排放数据互通和集中管理，在满足服务区内用户舒适度要求的同时，保证服务区可持续碳中和目标的稳定实现。经测算，济南东服务区零碳服务区运行后，年均碳减排约3 400 吨，已远超建成前年均2 300余吨的二氧化碳排放量，可以实现零碳运营，标志着济南东服务区成为国内首个实现自我中和的“零碳服务区”，在全国具有示范意义。

4.1.9 大连路隧道实景数字孪生智能管控应用

本文研究团队联合上海城建城市运营集团，依托上海大连路隧道开展了基于三维视频融合的隧道实景数字孪生智能管控应用研究[19]。立足大连路隧道日常管理中对安全运行监控的现实需求，针对已有监控系统缺乏空间连贯性、易于视觉疲劳、手工操作频繁等问题，通过整合和优化视频资源，利用虚拟现实技术，对离散的具有不同视场角的传统监控视频与监控场景的三维模型进行视频融合，形成场景内不同视频画面之间的空间关联，实现隧道三维全景的一体化监控，有效减轻管理者对实时视频的认知理解压力，提高隧道日常监控、违章取证和应急事件响应的效率，见图18。

图18 大连路隧道实景数字孪生智能管控应用效果[19]

如图18所示，隧道实景数字孪生智能管控系统支持大连路44 路枪机、4 路球机视频流的三维融合，并汇聚风机、照明、广播、信号灯、流量监测等物联传感数据，支持隧道保畅、事故救援、设施管理、应急响应等业务应用。通过隧道实景数字孪生智能管控系统开发与应用，解决了传统分镜头监控画面碎片化、缺乏关联性问题，实现大范围连续区域的整体变化态势掌握；实现隧道自动化视频巡查，降低了人工现场巡查与球机手柄巡检的工作量；实现隧道物联传感数据的三维集成，提升了应急事件的快速发现和二三维联动响应能力。

4.1.10 大梁山隧道视觉引导系统数字孪生驾驶安全评价

本文研究团队联合浙江高运公司，依托浙南大梁山隧道，开展隧道视觉引导系统数字孪生行车安全管控应用。以提升驾驶员隧道行车安全性为目标，构建隧道全线视觉引导系统的数字孪生场景，开展基于虚拟驾驶的隧道视觉引导系统安全识认性评价，形成定量与定性结合的安全识认性评价方法，给出视觉引导系统优化建议，提高司乘人员出行体验，保证车辆行驶安全。图19为大梁山隧道视觉引导系统数字孪生水幕柔性拦截效果示例。

图19 大梁山隧道视觉引导系统数字孪生水幕柔性拦截效果示例

如图19所示，在采集大梁山隧道全景数据的基础上，结合设计图纸构建隧道主体结构与视觉引导实体要素BIM 参数化模型，开发了隧道视觉引导系统数字孪生管控系统，包括水幕预警、隧道内灯光引导、隧道口灯光提示、隧道灯光管理、驾驶漫游、设备信息可视化、设备管理巡检等功能，实现了视觉引导系统设计方案对比、视觉引导系统动态演化分析、视觉引导系统异常状态监测、虚拟驾驶视觉引导系统评估、应急事件柔性拦截联动响应等具体应用。

4.2 典型案例应用效果分析

数字孪生场景中数据连接是双向的、在线的，这是区分是否为数字孪生的标准之一。针对公路交通不同场景的数字孪生应用案例，采用实现的功能作为公路交通数字孪生应用效果评价的依据之一，包括描述、诊断、预测、决策、控制等5 个等级。这5 个等级并不是完全递进的关系，具体应用中可以包括其中的一种或几种功能。从功能特征的角度对以上典型应用案例进行对比分析，结果如表5所示。

表5 典型案例的功能特征

如表5 所示，所有案例都能实现描述和诊断功能，并能根据所关注场景业务需求不同，开展一定程度的预测分析与辅助决策，但能实现5 个功能闭环迭代的案例只占50%，其他5 个案例在预测、决策和控制等不同方面存在缺失。进一步从技术特征的角度对以上典型案例进行分析，结果如表6所示。

表6 典型案例的技术特征

由表6 可知，所有案例都实现了虚实映射、模型表达和软件承载的效果。在虚实映射方面，区别在于是对静态对象、慢变量还是快变量的映射。只有“诸暨市东二环全息路口”是以二维顶视图进行模型表达，大多数案例都是以三维模型对重点场景进行可视化表达，并结合GIS 数据对宏、中观场景进行表达，这也是数字孪生直观可视的典型优势之一。数字孪生应用实效的差异性主要体现在对“双向互动”和“模拟择优”两个特征的实现上。绝大多数案例都实现了对真实场景的数据获取和态势感知，但大多仍停留在场景和数据的可视化上，未能做到基于感知数据将管控策略和决策结果反馈回真实交通场景中，并更新虚拟场景。对于“模拟择优”的实现程度也体现了数字孪生应用的差异性，少数案例实现了一定程度的仿真推演和模拟择优，而在线数据与仿真模拟脱节是目前数字孪生落地实施的痛点之一。

5 公路交通数字孪生发展挑战与技术瓶颈

5.1 公路交通数字孪生发展挑战

目前，公路交通数字孪生的理论研究、技术发展和推广应用仍面临诸多挑战，主要体现在以下4个方面。

1）缺少虚实间有效性验证。公路交通数字孪生应用的基础是虚实映射准确、响应及时、仿真准确、预测可靠、迭代有序，这些效果的实现需要通过大量历史与运行数据对其有效性进行验证，在准确复盘的基础上才能进行可靠的预测与推演。

2）系统融合与兼容性挑战。一方面，公路交通数字孪生通常包括多个子系统，多系统之间需要融合共生；另一方面，公路交通数字孪生还需要与已有的信息化系统兼容，在数据格式、接口方式、使用模式等方面都存在诸多挑战。

3）实践案例数量和深度不足。目前公路交通数字孪生的实践均为关键技术类试点，单点强而全局弱、科技创新多而落地实效少，示范案例的数量和质量均有待提升，亟需形成实践与理论研究的良性交互迭代与螺旋上升。

4）企业主体盈利模式不明。作为公路交通数字孪生应用的重要主体，企业应用数字孪生的最大价值体现在“研发能力和持续改进能力的提升”，但这一价值体现是隐性的，如何平衡企业短期盈利、长期高质量发展的需求，形成盈利清晰的应用模式，也是目前数字孪生行业应用面临的重要挑战之一。

除此之外，公路交通数字孪生研究与应用中还存在安全漏洞、隐私保护、技术标准化、组织文化、数据困难、建模标准、人才不足等诸多挑战。

5.2 公路交通数字孪生技术瓶颈

人工智能、5G、区块链、计算机视觉、大数据等信息与通信技术的快速迭代为公路交通数字孪生的实现提供了技术支持，但在实际公路交通数字孪生构建与应用中仍存在一些亟待突破的技术瓶颈[46-47]，具体如下。

1）在线数据驱动的仿真模拟。目前公路交通场景的模拟推演往往通过仿真工具离线实现，在线感知数据与模拟仿真相互脱节，仿真结果难以反映并响应真实场景的快速变化，亟需设计合理的接口，封装常用或通用仿真模块、过程或结果，突破在线数据驱动的场景仿真与快速反馈等关键技术。

2）交通要素关联关系描述。公路交通场景中“人、车、路、环境”四要素并不是孤立的，不同要素之间关联关系的描述需要通过模型属性、交互设计和几何表达来实现，这部分工作没有现成的方法可以借鉴，是公路交通数字孪生构建中亟待突破的关键问题之一。

3）场景定制化与功能模块化。当前数字孪生系统功能往往通过定制开发实现，解决方案针对性强、可推广性弱，进而导致开发量大、成本高。如何分解公路交通的典型场景，解耦场景构建与功能实现，实现场景定制化、功能模块化集成是公路交通数字孪生实用与推广的关键瓶颈之一。

4）模拟择优功能化实现。已有的公路交通数字孪生应用能够实现对场景建模、感知、识别、行为复现，但应用实效往往停留在可视化展示或与业务逻辑的浅结合，未能较好地体现数字孪生“模拟择优”的技术特征。如何功能化实现“模拟择优”特征是公路交通数字孪生可持续发展必须解决的关键技术问题之一。

除此之外，还存在自动化建模、语义建模、多尺度要素集成、多变量表达等亟待突破的技术。突破以上技术瓶颈将有助于公路交通数字孪生的落地应用与规模化推广。

6 结论与建议

交通强国建设对公路交通数字化转型、智能化升级提出了更高要求。本文围绕公路交通数字孪生的理论与实践展开研究，得出以下主要结论。

1）公路交通数字孪生的核心内涵是“人、车、路、环境”虚实要素的精准映射、双向互动、模拟择优、数据驱动和模型支撑。

2）公路交通数字孪生的核心价值是通过数字还原和数字建模支持公路交通管理与服务中的“降本增效提质”目标的实现，并形成“模拟择优与持续改进”的数字化基础。

3）公路交通数字孪生平台可参考“物理层、感知层、数据层、模型层、推演层、功能层、应用层”的体系架构，可以更好地支撑数字孪生“描述、诊断、预测、决策、控制”基本功能的实现。

4）目前公路交通数字孪生的多数案例都实现了对真实场景的数据获取和态势感知，但大多仍停留在场景和数据的可视化程度，在“双向互动”和“模拟择优”方面与行业期待仍有明显差距。

综合以上，对公路交通数字孪生应用与发展提出以下建议。

1）强化理论研究，构建理论体系。立足交通运输行业现状与需求，结合数字孪生理论演化，强化公路交通数字孪生理论基础研究，构建公路交通数字孪生理论体系，推动行业形成理论与实践层面的普遍共识。

2）优化技术架构，突破关键技术。结合目前主流数字孪生技术系统与架构，结合公路交通场景多要素协同共融特点，形成公路交通数字孪生的经典架构与体系，突破体系架构上的关键技术，推动公路交通数字孪生构建与应用技术创新。

3）实效目标驱动，拓展案例实践。理论与实践需要相互促进、共同发展，选择更多的交通运行场景，确定具体的实效应用目标，开展更多更深入的示范实践与方案验证，形成理论与实践的良性互动和螺旋上升。

4）注重成本效益，优化价值链条。注重公路交通数字孪生应用的成本效益比，明确企业应用数字孪生的盈利模式，不开展没有业务实效的技术应用，立足企业核心价值打造，优化交通数字孪生的价值链条，形成有实效、能盈利、可推广的公路交通数字孪生应用解决方案。

下一步的研究工作将围绕公路交通数字空间表达要素目录体系梳理、公路数字孪生建模规范构建、隧道数字孪生应急管控全过程示范等具体内容展开。