方兴未艾的数字孪生城市变革的不仅是传统城市规划建设，而且助推城市治理体系和治理能力现代化。城市治理可望向“智”理升级，城市病可望被“智”疗，未来城市治理和公共服务将不再是盲人摸象。

而通过数字孪生技术，将会从多个方面赋能智能交通，以满足未来出行的需求。

据半月谈报道，在多地探索中，交通拥堵、停车难等问题，通过数字治理得到了缓解。如在杭州，浙大一院和浙大二院周边交通曾经异常拥堵，这两家医院日门诊量近3.3万人次,日入院近8.8万人次，就诊停车需求每天超1万辆。在高峰时段，有400余辆车围绕两家医院排队等候。

当地从医院周边2.5公里范围，摸排出16个停车场和1个公共道路的泊位3309个，设计6条最优停车轨迹，打造15分钟停车圈，通过智能规划“算”出“最快停哪里”。“智”理之下，医院高峰时的车队长龙不见了，就诊车辆平均停车时间从90分钟降至15分钟。

根据同样的逻辑，未来数字孪生还将在城市生态、教育、适老化改造等方面发挥神奇功效。

数字孪生和道路交通

在道路交通中应用，数字孪生技术不仅可以实现物理实体的虚拟化映射，利用多种传感器和网络通信技术，还可以实现道路基础设施生命周期的动态监测，以及路面上交通参与者的精准还原。

依据交通行为判断和预测可能存在的交通事件和事故风险，依据交通状态分析道路交通通行状况，为道路通行诊断和交通管理决策提供精确依据。

数字孪生与交通仿生

交通仿真作为研究交通微观和宏观行为最重要的工具，通过搭建模型环境和运行完整的信息参数，反映现实世界交通状况特性。

但交通仿真软件数据的精确匹配和实时性都存在偏差，只能依托历史数据去做分析和推测，而无法准确地和物理世界相关联进行及时的研判分析。

智慧交通中数字孪生的构建

在智慧交通的实际构建当中，以基础设施和多源异构物理感知的数字化为底座，通过以多种低时延的网络组合作为通道，将数据上传到具备孪生功能的计算平台进行建模重构和精确感知。

从而将数字化结构化的数据应用到交通的各项业务当中，即时数据可通过边缘计算迅速实现交通行为还原和检测，利用大数据实现交通状态推演和自动分析预测功能

感知层

基于高精地图采集的三维模型将路网、道路、标志标线、建筑物、杆件等数字化，并匹配相应的特征信息，如地理位置信息、物理属性等。多源异构的交通检测传感器可以识别各类交通参与者的精准位置、轮廓、大小、速度、航向角等信息和交通事件、交通行为。

结合诸多物联网传感器，将路面、路基、设备等状态和生命周期等数据通过多种网络组合方式提供尽可能低时延的方式同步到计算层，实现物理世界和虚拟世界的时间空间同步。

数据层

将不同途径采集到的数据按照业务需求进行不同分发、存储以及管理。

功能层

面向业务体系，在机器语言自动识别处理的基础上，实现交通场景的孪生重现，交通参与者的目标识别跟踪和还原，智能化分析目标行为和交通状态，从而根据目标进行态势分析和交通事件预测。

数字孪生在交通中的应用价值

数字孪生的核心在于将物理道路、基础设施和交通目标全部转化为带有特征信息的数字，从而转化成供机器自动读取和识别的语言。

在该基础前提下，我们可以获取道路和设备全生命周期状态过程，并将含有位置、速度、角度、轮廓、类型的交通参与目标直接提供给计算单元读取，自动判别目标行为。

区别于传统视频监控，数字孪生在立体多维呈现不受光线条件的影响，可直观全面地了解实时交通状态，灵活切换任意视角，迅速查看交通事件发生情况。从路网的交通态势到微观车辆的行为，可一目了然。

一方面，城市管理当中依托机器自动识别读取，可以极大提高交通管理效率，识别到交通异常自动报警并评估对道路通行的影响规模。通过分析交通态势自动下发应急预案，人工只需要二次确认事故并确认处置方案，较传统交通管理模式更为便利高效。

另一方面，依托低时延网络，对于微观交通行为的预测，依据交通参与者的空间位置、速度、方向等判定碰撞可能性并为车辆或行人提供预警。长期的精准数据分析，也可为交通管理策略、交通应急处置预案优化提供更精准的依据。

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