数字孪生是一种以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，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。主要通过对物理世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，形成物理维度上的实体世界和信息维度上的数字世界同生共存、虚实交融的格局。物理世界的动态，通过传感器精准、实时地反馈到数字世界。数字化、网络化能实现由实入虚的目的，网络化、智能化可实现由虚入实的目标，通过虚实互动，持续迭代，实现物理世界的最佳有序运行。简单来说，数字孪生就是利用信息技术，在计算机虚拟数字空间中重塑物理世界的真实运行状态。

　　交通拥堵、行车难、停车难、公共出行不准时等问题，不仅让普通的交通参与者头疼，更是一直困扰交通管理部门的重点民生问题。具备实时性、闭环性的数字孪生进入交通领域，正好弥补了交通管理和控制的不足之处。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。

　　一、车路协同、自动驾驶

　　通过数字孪生技术将感知设备采集得来的交通数据结合高精度地图，并构建自动驾驶数字孪生模型，将真实世界1：1还原到数字孪生中的数字场景，并还原物理世界的运行规律，满足智能驾驶场景下人工智能算法的训练需求，从而提升训练的效率和安全度。

　　现阶段，智能研究中心正在展开智能无人驾驶虚拟训练系统研究，为无人汽车驾驶算法的道路驾驶安全性和智能驾驶能力提供开放式的虚拟测试与训练平台。该项目的目标是把现实交通情景在数字空间中复现，通过泛化衍生技术为无人汽车营造一些极端环境和临界的高危情景，大幅度提升无人驾驶训练的效率。

　　基于对静态、动态数据的感知，我们可以创建数字孪生模型，实现基于孪生数据的情景再现，帮助无人汽车进行虚拟测试和训练。

　　二、交通事故分析

　　利用数字孪生追踪并复原事故情景环境以及交通参与者的轨迹后，就可以从多个角度去观察事故发生的过程。通过定格处理，可以从车内角度发现，货车司机实际上完全看不到有人骑着自行车经过。因此，数字孪生技术在交通事故分析情景下有很大的应用价值，能够帮助追溯、分析事故发生的具体原因，找出责任人。

　　三、交通管控

　　运用数字孪生技术，模拟出城市交通的状况，再通过评估推演来优化交通管控的策略，这是数字孪生赋能智慧交通的重要应用场景，其主要涉及到下面四个层面的功能。

　　1、监控和发现

　　通过数字孪生系统，可以创建一个信息获取及控制的闭环，实现全过程掌控。更重要的是，在一个非常庞大复杂的场景中，可以及时发现一些关键问题并及时作出处理。比如说，进入秋冬时节，安徽高速部分路段团雾天气频发，团雾具有能见度低、突发性强、气象预报困难的特点，易引发交通事故。运用数字孪生技术，可以通过对动态感知数据进行实时检测，及时发现团雾产生并出示警示。

　　2、是推演和预测

　　同步可视、模型推演，实现数据驱动决策。数字孪生将会实时采集数据、同步交通运行可视，并为交通模型推演提供试验空间，实现预测功能，完成数据的驱动决策。

　　3、是评估和优化对策

　　全城视野、全局规划，寻找治理拥堵的最优解。城市区域路面复杂，交通流量变化，准确量化城市交通动态画像，是现代交通的难点。数字孪生可通过对全要素数据汇聚，进行城市画像，可以实现对城市交通动态的洞察。

　　4、历史追溯和复盘研究

　　当一个事件发生了之后，我们可以运用数字孪生系统去复原这件交通事故发生的全过程，探究当时的每一步应对是否做得足够好，是否具备改善空间。

　　四、展望

　　首先，伴随着5G、6G甚至更高级的通信技术的发展，加上端-边-云的协作计算，可以提高数字孪生的实时性，甚至可以不依赖高精地图，实时地对未知领域进行建模。

　　其次，通过改善行为仿真和预测算法，可以让行为预测的推演更为精准，算力更强的话，甚至可以一次性地推演更多的平行世界。再者，伴随着V2X技术的发展，交通参与者的类型会更多，场景也会更复杂，怎样能将仿真做得更好，也是非常值得研究的方向。

　　最后，在实时决策、远程操控个体方面，对整个孪生系统的要求会更高。比如说数据能否实时、安全地传输到云端和后端，通过态势感知，把操控命令再传回到物理世界，这个过程要做得足够快，而且更需要数据的传输过程安全稳定。融入区块链等相关技术，是使得这个信息闭环过程实现安全稳定的一种可探索的解决方案。

　　数字孪生虽然作为智慧交通的前沿趋势，但距离真正的全局管理、同步可视、虚实互动的数字孪生交通系统仍存在一定差距。不过在5G、6G甚至更高级技术变革和需求升级的共同驱动下，数字孪生技术为智慧交通提供了新思路、新途径、新理念，在未来将会持续发展并最终形成一套完整的技术运行体系。