交通数字孪生赋能情指行应用探索与实践

本文为苏州市公安局苏州工业园区分局交通警察大队副大队长、警卫技术二级主管刘浩章在2023中国智能交通大会（ITSAC 2023）道路交通数字化创新应用论坛上进行主题分享的现场录音整理而来，未经本人审核，如有错漏，敬请谅解。

一、建设背景

首先介绍下苏州工业园区，其是全国首个开放创新试验综合区域，面积278平方公里，常驻人口130万人，2022年GDP为3515.61亿，人员密集，经济发达。目前，辖区的上市企业有65家，园区在国家级高新区综合排名中位列第四，并在国家级开发区综合考评中连续7年夺冠。

在道路交通方面，对外辐射能力不断增强。2022年，园区日均出行总量高达480万人次，市域内跨区日均出行总量高达181万人，私家车出行比列高达36.5%，非机动车出行占比29.8%。园区交警大队现有民警76人，平均年龄45岁，人均管理面积要高达3.6平方公里，相对于经济发展迅速、土地开发和资源利用的密集度很高的情况下，交管工作压力特别大。

因此，向科技要警力，以信息化赋能就成为了园区交警破局的重要抓手。

二、应用实践

在交管信息化建设探索中，园区交警始终紧跟上级要求，科技赋能情指勤一体化工作机制，推动交警工作不断向前迈进。交管信息化技术的不断完善，离不开技术的迭代，而数字孪生技术具有交互性、实时性、可拓展性、保真性以及闭环性等几大特征，可在交通决策辅助、交通状态监测、交通数据分析预测等领域进行利用。对于交管工作而言，可结合已有的可视化一图展示、全息路口以及交通仿真能力，采用数字孪生为园区交管情指勤一体化系统建设助力。

在明确发展方向以后，且已有一定应用基础，随着数字孪生赋能之后，园区交警实现了事故下降、秩序提升、交通保障有力、群众满意度提高4大核心目标，群策群力探索采用数字孪生底座+交警信息化平台+多系统融合应用的模式，用数字孪生还原物理世界的同时，结合情指勤业务数据，对精准勤务进行分隔，构建了具备园区特色的交通数字孪生场景下的情指行系统建设。

另一方面，园区智能交通已有十几年的发展历程，相对来说，不管在苏州还是江苏乃至全国，都较为领先。前期建设有很多系统、设备，比如信号机的智能化程度、信号检测器的完好度、健康度，包括信号系统的优化和配置方案的迭代都还不错。

像高架匝道信号控制系统，像交通信号蓄水式放行，动态绿波，自适应可变车道等时空优化等。现在园区不仅实现了路口的自适应控制，也实现了绿波的自适应控制，信号相位差可以根据车速不断调节，以提升绿波的效果。

此外，信号、可变车道以及潮汐车道等，做到了全要素上图，并建设应用了宏、中、微三级的交通仿真体系，互联网+决策辅助平台和交通信号优化效率和速度都大幅提升，在交通管理多方面场景中发挥了很大作用。

在这些系统的基础上，园区交警今年以来打通了交管数据流与业务流，即打通了数据中台和业务中台。

目前，园区交警已经完成了数字孪生与业务融合为主体的情指行架构。业务中台上已经有9个子系统在基于情指行整体架构运转，已经基本上涵盖交管方方面面的工作。通过数字孪生、数据的赋能，通过数据的预测，进而把交管所有平台，所有的外场设备全部都调动起来，形成合力。

基于此，园区交警开发了交通态势、数字勤务、数字赋能、车路协同、设备管理等模块功能，覆盖了情指勤闭环工作流程。这就是整体工作机制，工具赋能，实现各场景应用。

在交管一张图上，实现了交通态势、事故违法分析、信号配时、施工道路管理等情指行一体化业务数据的上图。园区交警原来就已经实现了交管高精地图应用，在高精地图上叠加了交管数据，另外一方面协调了园区管委会的各个局，将一些与交通有关的数据也实现上图，相对来说数据的精准度、实时程度都比较高。

在情指行一体化平台，园区交警将业务数据进行一网融合、一图展示，实现了情报研判分析由平面化向整体化的转型，同时结合人工智能将各类情报数据进行深度解析，自动生成研判分析报告，为各场景来赋能增效。

目前的自动化研判分析报告，一方面系统有默认格式，另外一方面也可以根据研判人员的需求调整，比如字段、时间等有一整套的流程体系，可以自由的进行组合搭配，数据能够按照自己的想法统计出来。此外，报告不仅只有数据，也可以生成简短的结论，下一阶段，工业园交警将依托大模型继续推进研判分析的自动化，提升评估的精准化、科学化。

数字孪生仿真系统作为情指勤一体化平台的一个重要分支，园区交警利用数字孪生技术对传统三级仿真体系进行升级，弥补了传统仿真无法实现不同层级间的模型关联，无法实现仿真数据预测的确认，具备了宏中微一体化建模、精细化问题诊断、仿真预测、多方案推演、动态取优等优点。

此前，交通仿真多用于信号优化、交通评价等等基础，且是有需求就去做一次，比如关联路口、景区、施工疏解等。现在，工业园1068个路口、800多个灯控路口全部建档，在高清地图上建好了静态模型，又在此基础上导入了多源数据，做到持续的建模仿真。利用比较先进仿真技术，在高精地图上进行宏中微一体化的孪生环境搭建，导入历史数据、接入实时数据。

有了这两项基础以后，进而就可以进行实时仿真预测。结合实时数据对未来路网交通运行态势的预测，交警可以结合业务数据、研判分析、信号配时、可变车道等多种管控措施一起，实现了场景孪生、数据孪生以及业务孪生。

苏州工业园区作为苏州旅游网红景点集中地，苏州中心、奥体等等很多的一些大型活动场所都在园区。交警大队作为一个基层实战部门，也是希望技术系统能够赋能实战。

在应用情指行一体化孪生平台赋能大型活动交通保障工作为例。根据复杂社会环境，交警大队运用仿真+应急+信控+诱导的情指勤高阶结合体，赋能全流程情指行工作，在这一工作机制的推动下，赋能各个部门来提升实战能力。活动开始前，交警提前录入管控方案，执行点位、重要节点以数字化、可视化的形式支撑管理人员全面了解保障措施。

以往一个大型活动都要配套一本厚厚保障方案、交通安保方案，基本上是根据之前的工作经验或者最新的工作要求，很难形成一个体系。现在，则可以把以前的保障方案录入进去，可以根据自己的想法需求，结合情指行孪生平台的数据，不断的去丰富、完善方案，同时也能够精确进行岗位的固定，或者疏散方案、入场方案等的预制调试。

事中。可通过平台联动，实现方案下发之后，管控方案平行出现到现实世界，多方案进行对比，基于仿真推演，结合延误、流量、排队程度、服务水平等仿真指标，利用AI数据分析，输出模式，情报，助力指挥行动。也就是说，在实际的安保过程中，一方面平台可通过系统控制外场设备，不管是信号的配时、优先放行等，还是潮汐车道、可变车道、行车/停车诱导屏等，进行实时控制；另一方面，平台可以支撑警力的调配和岗位的布置，哪边需要管控，什么时候管控，是需要分流，还是直接就封路等，这些工作现在全部都可以基于数据来安排，不敢说一开始就很科学，但设定了封控的阈值，输入了经验、手段，并不断的磨合了以后，结果会越来越好。

当仿真系统传统输出最优的情报以后，应急指挥系统可以根据流量饱和度的指标判断是否需要预调节。刚才提到的交通管控手段是单独用、组合用、什么时候用，全部都有了依据。所以现在在交警指挥大厅去指挥一场大型活动的交通安保，比以前要简单得多，平台从原来的辅助决策、秘书，变成一个副指挥长，你只要根据历史经验去结合现场情况，再去做一个判定就可以了。相当于身边有系统提醒，同时也能够与多种管控诱导设备等关联，可以综合施策。

事后。可根据大型活动的一个保障情况、实施运行的情况，包括管控动作时长效果、排队长度、交通指数等，在事后可以一键生成研判分析报告，建立方案推演、管控优化、事件回溯的情指行闭环自评价技术体系。