数字孪生+交通

这些年来,信息技术的发展有了明显变化。


以云计算、大数据、人工智能为代表的算力技术演进,以及以全光网络、4G/5G、Wi-Fi 6为代表的联接力技术飞跃,使得人们对数字技术提出了更高的期望。


人们希望在信息化的基础上,进一步实现数字化、网络化、智能化,将澎湃的数字动能从个人消费领域转向包括工业制造、交通物流、教育医疗等在内的各个垂直行业,实现全行业及整个社会的数字化转型。


换句话说,数字技术除了帮助消费者更好地社交、娱乐之外,还要帮助企业升级制造工艺、改进经营流程,进一步提升生产力。


此外,信息技术还要帮助政府提升治理能力、优化管理效率,改善居民的城市生活质量。



数字技术的三大服务对象



数字孪生技术,就是基于这样的时代背景诞生的。


2011年3月,美国空军实验室首次提出了数字孪生(Digital Twin)。当时,他们将这一概念用于战斗机维护工作的数字化。


不久后,另外两家公司关注到了数字孪生,并决定将它在民用领域发扬光大。这两家公司,分别是美国的通用电气(GE),以及德国的西门子(Siemens)。


通用电气和西门子是世界级的工业巨头,长期关注工业的自动化和数字化改造,也一直在研究工业4.0。


对他们来说,数字孪生信息技术发展到新一阶段的产物,是典型的工业数字化技术,代表了工业制造手段与数字科技深入融合发展的未来方向。为此,他们投入了大量的资源,全力进行数字孪生技术的研发,并将其推向全球各个领域。



█ 什么是数字孪生


说了半天,到底什么是数字孪生呢?


数字孪生的官方概念非常拗口,是这么说的:


数字孪生,是综合运用感知、计算、建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、 诊断、预测、决策,进而实现物理空间与赛博空间(Cyberspace,可以理解为数字虚拟空间)的交互映射。


删掉描述,提炼骨干,会变得简单一些:“数字孪生,是物理空间和数字虚拟空间的交互映射。”


更简单来说,数字孪生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”。这个“克隆体”,也被称为“数字孪生体”。





对于很多人来说,数字孪生很容易与“数字建模”混淆。毕竟,数字建模也是建立了一个仿真克隆。


但实际上,数字孪生和“数字建模”是有很大区别。数字孪生的特性,概括起来就是4个词——“动态”、“全生命周期”、“实时/准实时”、“双向”。


所谓“动态”,是指本体的实时状态、还有外界环境状态,会通过传感器等手段,复现到数字孪生体上。也就是说,孪生体不是静止的,而是变化的。


“全生命周期”,则是指数字孪生贯穿于产品的整个生命周期,包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收等。它并不仅限于帮助企业把产品本体造出来,还在于帮助企业使用和维护本体。


“实时/准实时”,很好理解,就是前面所说的“动态”数字反应,是实时/准实时实现的,没有大的时延,没有明显滞后性。


“双向”这个特性非常关键。传统建模往往是单向的——建立模型,然后依据模型制造本体。数字孪生完全不同,孪生体除了接收本体数据之外,还可以反向给本体输送数据。企业可以根据孪生体反馈的信息,对本体采取进一步的行动和干预。


站在技术的角度来看,数字孪生的技术体系是非常庞大的。它的感知、计算和建模过程,涵盖了感知控制、数据集成、模型构建、模型互操作、业务集成、人机交互等诸多技术领域,门槛很高。



数字孪生的技术架构



数字孪生的技术竞争,实际上是云计算、大数据、3D建模、工业互联网及人工智能等ICT先进技术综合实力的博弈。



█ 数字孪生的应用价值


从本质上来说,数字孪生是一项借助数字空间孪生模型,对物理空间真实本体进行模拟的技术。


之所以要模拟,无非是两个原因:


其一,物理本体的造价昂贵,试错成本太高,超过了承受能力。


其二,就是物理本体独一无二,不支持物理复制,没有试错的机会。


前面提到的美国空军实验室和通用电气公司,最早的数字孪生对象,就是造价昂贵的飞机及飞机发动机。


截至2018年,通用电气就已经积累开发了120万个数字孪生体。根据他们自己的说法,他们已经为每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振都创造了一个数字孪生体。


建立了数字孪生体之后,他们采集物理本体的运行数据,放在孪生体上。然后,他们可以大胆创新,充分试错,进行产品设计改动,进行模拟仿真试验,观察效果,从而判断是否执行实际产品的改动。


这样一来,试错的成本和风险大幅下降,也缩短了产品的研发周期。


什么样的系统,是独一无二、不支持物理复制的呢?


当然是那种大型的、真实的、公共的、正在使用的系统。大家应该都想到了,我们每天生活着的城市,就是这样的一个系统。


城市是极为复杂的。在城市里,有百万甚至千万级的人口,有不计其数的建筑、车辆,还有交织密布的基础设施网络(道路、水电煤气、通信)。


我们没有办法直接在城市里做试验,也没办法复制一个物理城市来做试验。所以,我们需要借助数字孪生技术,构建一个数字空间的虚拟城市,进行仿真、试验和试错,提升城市的管理和运营效率。



█ 数字孪生赋能智慧交通


交通是一个城市最重要的功能之一。我们以腾讯数字孪生平台为例,详细看一下数字孪生技术是如何赋能智慧交通行业应用的。



腾讯数字孪生平台



首先,我们看看城市交通数字孪生体的搭建。


腾讯利用城市级三维重建技术,基于自己的高精度地图数据,可以真实还原出整个城市的楼宇、道路等主体要素。然后,是树木绿化、公交站台、交通标记、交通标线等静态元素。



三维重建,离不开高质量高性能的实时渲染和云渲染能力



静态元素有了,车辆、行人等动态元素怎么办?难道像电脑游戏里面一样,随机生成?


当然不是。


数字孪生平台是通过路测摄像头,实时采集真实道路监控中的影像,检测和感知各个目标(车辆、行车等),然后将目标数据“提取”出来,模型化之后,同步融入到数字孪生环境中。





这样一来,才算真正实现了真实路面交通和虚拟环境的深度融合。实时交通流大数据,在数字空间被真实还原了。


在整个城市的大规模车道级实时仿真下,交通流数据可以像我们使用地图导航APP一样,通过颜色(交通热力图),进行可视化呈现。城市交通的拥堵情况,一览无余。



交通热力图



交通数字孪生体搭建完成之后,我们站在上帝视角,可以做的事情就很多了。


首先,我们可以进行特殊情况下的交通车流变化推演。模拟出现交通事故,或主办大型赛事或演出,观察车流的变化,考验交通路网的承受能力,为城市交通主管部门制定应急预案提供决策依据。


其次,可以模拟交通信号灯的设计优化方案,为管理部门优化交通管理调度提供技术支持。


还有,基于虚拟环境,为救护车、消防车等紧急车辆提供路线动态规划,挽救生命。


在数字孪生环境中,腾讯还引入了游戏引擎相关技术,自由模拟各种天气状态,评估天气对交通路网系统运能带来的影响,提前做好灾害天气环境下的应急预案。



模拟天气变化



值得一提的是,交通数字孪生平台并不是封闭的。它可以对合作伙伴开放低成本低门槛的API接口,方便他们进行业务系统集成调用,做大做强交通产业生态。


除了城市交通之外,城际高速公路也是交通数字孪生的重要应用场景。


在这个场景中,数字孪生技术强调的是主动运营,也就是把整个高速公路管理起来。

通过ETC、摄像头、车联网终端、RSU(路侧单元)、蜂窝基站甚至卫星,可以实现数据的传输。通过云端或现场MEC(边缘计算节点),可以进行数据的计算和处理。



高速公路的精细化主动运营



对于高速公路的管理部门来说,基于感知到的车流、路面、天气、事故数据,可以轻松实现对高速公路全要素全时空的主动安全式精细管控,例如车道级定位及引导,动态路径编排,交通基础设施调控,等等。



广清高速智慧孪生项目

(注意看,孪生环境中的车辆路径和真实环境是一致的)



对于驾驶员来说,交通数字孪生技术具备准确率达到95%的精准感知能力,以及300ms端到端时延的通信能力。它可以将异常事件告警以视觉和声音的方式,发送到驾驶员的孪生终端上,提高驾驶员的安全通行能力。


尤其是在恶劣天气(例如大雾、暴雨等)以及黑夜情况下,驾驶员的视线受阻,可以通过孪生驾驶员端获取实时精准的周边路况情况。


基于交通数字孪生技术,系统还可以为车主提供LBS伴随式服务,将服务通过微信、地图App等方式,推送给车主,改善驾乘体验。


交通数字孪生技术的另外一个显著特点,是可计算能力。


它主要体现在仿真预测的道路交通可计算和空间可计算能力。通过仿真预测,可以预知未来1个小时的交通流状况,支撑不同交通管理场景的应急预案仿真,为决策者提供科学量化的决策依据和数据支撑。


最后再说说现在很火的无人驾驶。


无人驾驶是智慧出行的一个终极发展方向。目前,各大厂商都在积极进行相关技术的研究和测试。


然而,想要实现无人驾驶技术的普及,最重要的一点,就是行驶数据的海量测试和学习。但是,目前的法律法规,以及路况条件,并不允许无人驾驶车辆随意进入真实道路环境进行测试。


这时,数字孪生环境就可以发挥作用了。


基于数字孪生环境,可以自由组合构建自动驾驶测试环境,在云端实现城市级云仿真环境的并行加速测试,而且是7×24小时不间断测试,每天可以测试1000万公里。


这对于无人驾驶技术来说,简直就是福音。无人驾驶技术的开发周期可以大幅缩短,加速普及落地。



█ 结语


总而言之,数字孪生作为一项“虚实结合”的数字化转型技术,正在各个领域加速落地。产业互联网高速发展的时代浪潮,更是推动了它的价值爆发。


未来的一百年,人类如果想要实现更大的野心,以数字孪生为代表的虚拟空间技术,将是重要的工具和场景。


数字孪生到底还有多大的潜力?让我们拭目以待吧!



(全文完)


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