近期，由清华汽研院自主研发的“数字孪生+智慧交通管控行业大模型一体化平台”在苏州高铁新城示范应用，该平台为清华汽研院首次将“数字孪生+大模型”技术与交通管理相结合，是苏州首个智慧交通云控平台，可以解决交通场景复杂、交通量庞大、交通管控指挥大量依靠人力以及交通行业其他长期存在的长尾问题。

　　该平台以交通大模型为中心、数字孪生为窗口、实时信息为渠道，构建了一个自主预测、提前预警、主动服务的智慧交通管控体系。其中数字孪生技术通过创建物理实体的数字化模型，构建“元宇宙”场景，实现了对交通元素的精确映射和实时监控，为交通结构优化和流量管控提供了直接手段。

　　而大模型的引入，利用人工智能和机器学习技术，能够处理和分析海量数据，为交通管控提供决策支持，极大提高了交通管理的智能化水平。

　　“也就是说，假如苏州高铁新城附近道路上发生交通事故，平台会立即捕捉，在数字化模型中实时展示出交通事故的地点和现场情况，并且通过人工智能和机器学习技术自行决策，启动应急预案，通知相关部门相关人员进行处理，比如通知交警进行事故处理、医护人员进行救援等。同时，平台也会根据历史事件分析接下来的道路交通情况，预警该区域会出现交通拥堵，推荐最佳路线指引周边车辆躲避拥堵。”

　　清华大学苏州汽车研究院相关负责人表示，平台连接苏州高铁新城、交通管理部门、医疗等资源后，可以在现实中实现这一场景，综合多个交通管理平台，迅速处理复杂交通问题，节约处理交通问题的人力资源。

　　据介绍，该平台功能包括空间智能交互、交通态势感知、智能预警、应急处置。

　　智能交互功能通过与真实地理空间的虚实映射，快速响应定位、空间查看、事件落图等需求；

　　交通态势感知功能利用交通监测数据，创建交通基础设施和车辆流动的虚拟镜像，实现实时模拟和趋势预测；

　　智能预警功能基于交通实体数据、历史事件数据和指挥决策数据，实时分析监测数据，提供智能预警，为事件提供更直接、高效的决策建议；

　　应急处置功能结合交通服务、交通管控、交通救援等相关资源数据，以历史的交通指挥决策为参考，自动给出事故处置方案，平台还为事故处置过程提供直接的处置窗口，大大提高了应急处置的效率。

　　接下来，清华汽研院将持续投入研发资源，并与交管部门紧密结合，形成标准化的交通管控知识库，并对已有平台的算法和数据处理能力进行迭代升级，以适应不断变化的交通环境。

　　“我们计划引入更多高级的功能到平台上，比如车辆行为预测、交通政策影响模拟、以及基于无人驾驶的个性化交通服务等，进一步提升平台的智能化水平。同时，探索将平台技术应用于交通规划、车辆测试、环境监测、公共安全等其他领域，实现技术多元化和跨领域服务。”清华大学苏州汽车研究院相关负责人介绍。