在这个阶段，数字孪生系统能通过将感知数据与动态行业词典相结合进行自我学习更新，然后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。以行业为例，这个阶段数字孪生系统拥有了跨时间、跨场景的学习能力，通过历史数据学习，系统可以分析与预测交通拥堵情况和交通事故概率，提供合理诱导方案；可实时了解道路养护的状况，为养护人员提供精细化的指导方案；可根据出入车流量，规划出收费站出入口开关合理方案。到达这一阶段的数字孪生基本可以称为是一个成熟的数字孪生体系。它的“中枢神经”通过对各类智能推理结果的进一步归集、梳理与分析，实现对物理世界复杂状态的预判，并自发地提出决策性建议和预见性改造，并根据实际情况不断调整和完善自身体系。以行业为例，这个阶段数字孪生系统拥有超时空、超场景的上帝视角，它通过分析交通数据、生成现场控制方案及根据反馈评估不断自我优化实现了完整的闭环，且拥有了动态学习验证、循环迭代提升的能力。目前行业数字孪生应用基本步入了“可视”的第一阶段，并根据模型建设和交通信息的实时互动，不断完善可视化效果，但受制于数据、技术、成本及认知等问题，更为重要的可诊、可管、可优等功能仍旧无法实现。数字孪生是一种基于数据驱动的技术，通过数字化采集、模型建立、数据融合、数字孪生交互、数字孪生优化和应用推广等步骤，实现数字孪生系统的构建和应用。在这过程中我们会遇到某些场景下（如车路协同）的数据收集非常困难，且搜集上来的数据质量不高；车辆位置、速度、车牌、地理信息等敏感信息数据，存在安全泄露风险；地图空间、各类传感器、视频监控、基础设施等不同来源、不同类型、不同格式、不同业务的数据，如何进行有效的处理和融合等。数据的采集阶段我们需要采用不同的传感器、设备和技术，如雷达、视频、物联网、无人机等；模型建立阶段需要用到3D建模，BIM建模等；数据融合需要进行数据治理，数据建模、大数据分析等；数字孪生交互需要可视化、交互控制、二三维GIS、VR/AR等技术应用；数字孪生优化需要仿真模型、行为模型以及AI技术应用。数字孪生项目往往是一项复杂的技术工程，需要大量的计算资源、存储空间和人力资源，其建设成本也相对较高，单一业主单位投入与产出往往不成比例。如何避免浪费和确定收益是数字孪生应用落地过程中需要解决的难题，否则缺乏持续创新和应用的土壤。数字孪生与数字化转型概念类似，需要与传统管理生产方式进行整合，这需要组织从组织结构、文化和工作流程等各个方面进行改变，如果管理人员对组织转型压力不足，可能会限制数字孪生系统的应用和推广。数字孪生不是万能的，它只是一种更好的技术手段，能让业务运转更快、更全面、更形象，同时能起到辅助管理的作用。数字孪生并不能实现物理世界的“一比一还原”，越贴近真实成本越高，而且是指数级的增加。数字孪生是一种基于数据驱动的技术，需要业主对业务数据有强大的掌控能力，这其中隐含着大量数据治理和管理的成本。数字孪生不仅仅是一张“数据大屏”，更关键的是底层的智能算法、业务管理与仿真融合，以及结合之后的分析、预测和决策能力。不同于流水线上千篇一律的产品，交通管理是一个开放的体系，是极其复杂的。因此交通数字孪生的建设工作，在今天看来还存在许多独特的挑战，但我们相信技术的进步会逐步解决这些挑战。
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