编者按：西安公路研究院南京院院长姬建岗在第二十三届中国高速公路信息化大会上作题为《数字孪生技术在高速公路信息化管养中的应用》的报告。姬建岗认为，数字孪生不仅仅是技术，更是行业发展的新模式、新路径、新动力。他对数字孪生在交通行业中的“规建管”协同管控、资产管理、交通信息管理、设备监测、重大构造物监测与巡查等应用进行了探讨分析。以下为姬建岗的部分报告内容，《中国交通信息化》作了不改变原意的编辑及整理。
2019年9月中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》；2021年3月，十三届全国人大四次会议表决通过了关于“十四五”规划和2035年远景目标纲要的决议。这两份文件，都强调了数字化、数字产业、智能交通、智慧交通。
数字孪生综述
数字孪生的理念可追溯到1969年，而其明确的概念则普遍认为是在2003年由美国密歇根大学的迈克尔﹒格里夫斯(Michael Grieves)教授提出，当时被称为“与物理产品等价的虚拟数字化表达”；2003-2005年间，数字孪生一直被称为“镜像的空间模型”，2006-2010年被称为“信息镜像模型”。美国空军研究实验室与NASA在2011年开展合作，提出了飞行器的数字孪生体概念，数字孪生才有了明确的定义；2012年，NASA发布“建模、仿真、信息技术和处理”路线图，数字孪生概念正式进入公众视野。
随着工业4.0，智能制造等技术和发展战略的不断出台，数字孪生技术逐步成为智能制造的一个基本要素，并得到了各方的普遍关注。洛克希德马丁公司于2017-11将数字孪生列为2018年未来国防和航天工业顶尖技术之首；英国国家基础设施委员会于2017-12发布《数据的公共利益报告》(Public Good Report)，提出创建一个与国家基础设施相对应的数字孪生体，并于2019-01启动相关计划；Gartner公司连续3年(2017-2019年)将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。
如何理解“数字孪生”？
数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。
基本概念：当前，数字孪生在工业界和学术界有多种不同的定义和理解，但从根本上讲，数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现。
技术定义：“工四100术语编写组”对数字孪生进行了较为全面的概括，将数字孪生技术定义为：是充分利用物理模型、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。
数字孪生体：
是什么：实体或逻辑对象在数字空间的全生命周期的动态复制体。
做什么：基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，实现对对象状态和行为高保真度的数字化表征、模拟试验和预测。
为什么：对物理或逻辑空间的对象实现深入的认知、正确的推理和精准的操作。
仿真和数字孪生的区别
数字孪生是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。
仿真只是实现数字孪生诸多关键技术中的一部分，不能将数字孪生与仿真混为一谈。仿真是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本正确地反映物理世界的特性和参数。
数字孪生体不仅仅是物理世界的镜像，也要接受物理世界实时信息，更要反过来实时驱动物理世界，而且进化为物理世界的先知、先觉甚至超体。
数字孪生的核心能力与特征
数字孪生的核心能力包括：扩展应用能力、自优化能力、模拟仿真推演能力、空间计算分析能力、融合互动能力、全要素数字表达能力、可视化呈现能力、物联感知操控能力。
数字孪生的特征包括：智能干预、软件定义、虚拟交互、精准映射。
数字孪生系统能力等级
L1：描述。感知数据采集，对物理世界各要素进行动态监测和描述。
L2：诊断。感知数据、历史数据加工分析，检测、监测系统性能、功能变化。
L3：预测。数据深度价值发掘，揭示各类模式关系，突发事件预测、预判。
L4：辅助决策。在分析过去、预测未来的基础上，对物理世界行为进行指导。
交通行业应用探讨
“规建管”协同管控
规划前期：基于数字模型，分析推演，推动顶层设计落地，科学评估规划影响。
勘察阶段：进行数值模拟、空间分析和可视化表达，构建工程勘察信息数据库，实现工程勘察信息有效传递和共享。
规划阶段：全面整合规划数据，在数字空间实现合并叠加，形成一张底图，进行规划评估、多方协调、动态优化与实施监督。
设计阶段：对设计方案进行性能和功能模拟、优化、审查和数字化成果交付，开展集成协同设计，提升质量和效率。
建设阶段：基于数字模型对工程项目从图纸、施工到竣工交付全过程进行监管。
运营管理阶段：基于数字模型和标识体系、感知体系及各类智能设施，实现对运行状况的实时监测和统一呈现，提升综合能力。
项目效益评价：基于数字孪生体系及可视化系统，建模分析各维度交通数据、实现交通数据挖掘分析，评判项目建设效益。
资产管理
资产管理包括资产台账、资产维护、资产保养、资产统计。
按照地形地貌影像、高速公路主路、互通立交、收费站、服务区、桥梁、隧道、出入口匝道、监测设备、标志标线、里程桩牌、情报板、照明设施、降噪设施、隔离带、反光设施等分层提供三维模型展示，实现高速公路基础设施的可视化巡查浏览，并可根据设备编号或桩号快速定位查询设备属性信息，为高速公路资产管理提供支撑。
交通信息管理
交通运行信息管理主要通过接入高速公路监控视频数据、交通流监测数据等动态交通信息，实现可视化的状况监察，并利用采集获取的各路段、各构筑物(桥隧)的限高、限宽等数据为特种车辆的通行提供智能指引。
设备监测
包括设备养护及更换自动提醒、通信光缆在线监测等。
设备监测系统接入（机械设备、弱电设备），设备定位（BIM构件定位、二维码定位），状态监测（设备信息、实时信息、维修维护信息）。
道路监测
包括路面状况评测、道路病害标注、养护作业区布置等。
重大构造物监测、巡查
包括桥梁健康监测、隧道健康监测等。
应急预案演习
在数字孪生道路、隧道等环境下，模拟应急事件发生时的预案行动情况，模拟应急疏散、救援，辅助应急指挥，使应急预案更贴近实战。规划最佳逃生路线，做好防护工作。
事故复盘
数据、操作具有可追溯性，模拟交通事故情景，进行事故复盘、推演，辅助交警部门。
实际应用
交通智能仿真
交通智能仿真的作用在于对现有系统或未来系统的交通运行状况进行再现或预先把握，从而对复杂的交通现象进行解释、分析、找出问题的症结，最终对所研究的交通系统进行优化。与传统的交通分析技术相比，交通仿真技术的优点在于：
1、模型机制的灵活性和柔软性。仿真模型对系统内各基本要素的变化规律及相互作用关系的描述与系统的实际运行过程紧密对应，具有灵活性和柔软性较强的模型机制。
2、模型描述的准确性和灵活性。微观仿真模型以交通系统最基本的要素，如单个的车辆、车道、信号灯等为建模单元，因而能准确、灵活地反映各种道路和交通条件的影响。
3、交通分析的开放性。借助于计算机技术，通过良好的用户输入输出界面，模型的运算结果可方便地与用户交互，增强了模型应用的实用性和方便性。
4、强大的路网动态交通状态描述功能。交通仿真技术可有效地体现交通流的随机因素，按设想要求实现对动态交通状况的重现，从而大大降低了现场试验要求。
MR体验教学
数字孪生提升智能驾驶试验精度。通过搭建真实世界1:1数字孪生场景，还原物理世界运行规律，满足智能驾驶场景下人工智能算法的训练需求，大幅提升训练效率和安全度。如通过采集激光点云数据，建立高精度地图，构建自动驾驶数字孪生模型，完成厘米级道路还原，同时对道路数据进行结构化处理，变现为机器可理解的信息，通过生成大量实际交通事故案例，训练自动驾驶算法处理突发场景的能力，最终实现高精度自动驾驶的算法测试和检测验证。
车路协同仿真
构建交通仿真的数字孪生可视化与交互系统“一张图”，再现中观和微观的交通流运行过程，支持交通仿真决策算法研发，为拥堵溯源等交通流难题提供可靠的工具，为管理者提供可靠的决策依据。平台包括数据融合对接、基础设施云平台、大数据中心、车路协同业务监督管理等功能，打造规范化、系统化、智能化的智能网联业务应用展示中心以及监督管理运营中心；主动自动化预判与风险识别能力，最大降低运营安全隐患。
作者|姬建岗（西安公路研究院南京院院长）
来源|第23届中国高速公路信息化大会
