数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），简单来说，就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”。上一期的“前沿分享”，我们整理了之江实验室高级研究员华炜在“新基建”空中沙龙慧活动中的分享内容，对数字孪生的概念、起源和价值作了科普解读。本期的“前沿分享”，将为大家重点介绍数字孪生的技术框架以及在智慧交通领域的应用。
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数字孪生技术框架
数字孪生技术框架可分为三个层次，即数据接入层、计算仿真层和应用层。
第一个层次是数据接入层，主要指通过静态建模和动态感知来获取数据，构建一个基本的客观世界的镜像模型。感知分为两大类：第一类是静态感知，常用的是CAD/CAE/BIM/CIM技术，如对城市环境的静态部分进行建模；第二类是动态感知，这是比较关键的一点。动态感知的发展，实际得益于物联网、互联网技术的发展，诸如工业互联网、5G甚至未来6G技术的不断发展。在这些技术的支撑下，可以更全面、及时地实现对客观环境的状态感知。
第二层是计算仿真层，主要包含挖掘分析和仿真预测两方面，是为数字孪生上层应用提供技术支撑的关键层次。一方面，要对静态和动态感知所获取数据的初级模型进行深入挖掘，建立更高层的知识模型，即发现一些规律、分布和关联，获取出更高层语义的知识。另一方面，利用这些知识去做仿真演算，从而能够为上层应用实现——通过现实的把握来预测未来。
第三层是应用层，数字孪生的核心应用是决策和控制。在现实中，一系列改造现实世界的步骤可以认为是一种执行策略，或是看成一种决策。通过应用数字孪生系统，可以在多个平行世界中通过推演来验证我们的策略和决策是否合理，再进一步利用各类智能优化技术，不断迭代改进策略和决策，最后再通过控制系统来实施策略和决策，影响改变现实世界的Physical Twin（物理双胞胎），从而构成“感觉-决策-控制-感知”——物理与数字的孪生世界之间信息流动闭环。
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数字孪生技术
模拟出智慧交通最优解
数字孪生将如何赋能智慧交通？华炜老师结合实际场景阐释了数字孪生技术在提升无人驾驶训练效率、助力交通事故分析和交通管控等方面的应用价值。
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提升无人驾驶训练效率
目前，之江实验室融合智能研究中心正在开展智能无人驾驶虚拟训练系统研究，为无人车驾驶算法的道路驾驶安全性和智能驾驶能力提供开放型的虚拟测试与训练平台。该项目的目标是把现实交通场景在数字空间中复现，通过泛化衍生技术为无人车营造一些极端环境和临界的高危场景，大幅提升无人驾驶训练的效率。
基于对静态、动态数据的感知，我们可以构建数字孪生模型，实现基于孪生数据的情景再现，帮助无人车进行虚拟测试和训练。但仅对场景高逼真的数字孪生是不够的，更重要的是对孪生场景进行衍生和泛化，不断丰富无人车的测试场景。衍生泛化是数字孪生技术的关键，既要来源于现实，也要高于现实，对现实情况做出一些变化。之江实验室在系统开发中也基于孪生场景进行了各种案例的泛化仿真，比如增加天气变化、人类驾驶行为和情景案例的泛化。举个情景案例泛化的例子，我们对大卡车轧人的事故场景进行仿真，但做好模型之后就是一个固定的场景，即车辆在固定时间到达固定位置。这时候就需要做一些智能化的处理，比如提高车速，或者增加交通参与者等等，使得情景案例与真实场景较为相似又有所不同。
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交通事故分析
同样以卡车交通事故为例。一旦跟踪并恢复事故场景环境以及交通参与者的轨迹后，就可以从多个视角去观察事故发生的过程。通过定格处理，可以从车内视角发现，卡车司机实际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场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，找到责任人。
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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。其主要涉及四个层面的功能：
一是监控和发现。通过数字孪生系统，可以构建一个信息获取及控制的闭环，实现全程掌控。更重要的是，在一个非常庞大复杂的场景中，能够及时发现一些关键问题并及时做出处理。比如，进入秋冬季节，安徽高速部分路段团雾天气多发，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。利用数字孪生技术，可以通过对动态感知数据进行实时检测，及时发现团雾形成并提供警示。
二是推演和预测。在掌握数据后，可以对一些参与者构建微观行为模型，再通过对大量交通参与者Agent进行仿真计算，获得宏观的模拟结果，推演事态的发展，实现预测功能。
三是评估和优化对策。通过大规模并行计算，可以同时评估多个平行世界的仿真结果。再通过强化学习等技术，不断改进交通管控方案。
四是历史追溯和复盘研究。当一个事件发生了之后，我们可以利用数字孪生系统去还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，是否具备改进空间。这是数字孪生技术的一个特殊能力。
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数字孪生技术展望
首先，随着5G、6G甚至更高级的通信技术的发展，加上端-边-云的协同计算，可以提高数字孪生的实时性，甚至能够不依赖高精地图，实时地对未知领域进行建模。其次，通过改进行为仿真和预测算法，可以让行为预测的推演更加精确，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，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，如何能将仿真做得更好，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，这一过程要做得足够快，而且更需要数据的传输过程安全可靠。融入区块链等相关技术，是使得这一信息闭环过程实现安全可靠的一种可探索的解决方案。
