胡昂院士： 数字孪生优化城市出行（上）

引言

9月8日，2023腾讯全球数字生态大会智慧交通专场在深圳国际会展中心举行。胡昂院士专程到场，作题为《数字孪生优化城市出行》特邀演讲。分享智慧交通的全球趋势与发展方向，以及基于数字孪生的智慧交通应用场景。以下是演讲全文。

01智慧交通的转型背景

随着全球人口不断增加和汽车数量的激增，以发展中国家为代表的城市化进程中交通拥堵、环境污染等问题日益显现，不仅加剧了空气污染问题，直接损害居民的身体健康，还威胁到城市的可持续发展；此外，交通事故频发、交通噪音扰民等问题也使得许多社区失去了宜居的特质，影响了居民生活的品质。

另一方面，以发达国家为代表的出生率低、人口老龄化、劳动力短缺等状况，在维护地区交通和交通行业驾驶员等领域问题日益凸显。这些挑战催生了对可持续的公共交通和物流体系的需求，迫切需要借助自动驾驶等智能交通移动科技来解决问题。

（来源：GOOGLE)

在这样的双重背景下，许多国家正积极通过数字基础设施建设，推动社会和产业的数字化转型（DX）。通过在小规模社区推进智能城市项目，吸纳创新技术，以实现地区振兴的目标。其中，智能交通逐渐成为社区建设中的重要策略之一。智能交通作为一种创新的交通管理模式，借助先进的信息技术和数据分析手段，旨在优化城市交通系统的运行，减少交通拥堵，改善交通环境，提高交通安全性。

对于那些致力于解决本地交通问题并引入新型移动服务的倡导者而言，引入"地球友好型移动服务"需要与交通运营商等相关方紧密合作。"地球友好型移动服务"是指利用物联网和人工智能创造的全新交通服务，其中包括多式联运服务、按需公交服务等。这些服务不仅与其他服务如客货运混合服务和与周边设施合作的服务相融合，还通过示范实验等方式不断验证、审查和改进，逐步提升其完善度，最终在社会范围内推广。

02智慧交通助力城市可持续发展

当今社会的城市生活中，除了个人的需求之外，人们的相聚和交往才是城市的生命力所在，无论是在现实空间还是在虚拟网络空间。社区作为不可分割的一部分，为城市的发展提供了独特而充满活力的元素，创造了具有吸引力的空间和内容。即使是以前被视为纯粹"建筑"的空间，例如办公室和商业场所，如今也正被重新塑造为以人为本的"社区"，演变为人们通过人际交往来丰富生活的场所。

（来源：GOOGLE)

未来的城市不仅是个体独立生活的场所，更是多样化社区共同活跃的地方。这个城市的构建将由人们共同参与和塑造。如果城市以可持续社区为核心，而不是仅围绕建筑、企业和交通基础设施建设，城市的面貌将焕然一新。

智慧交通作为数字孪生的载体，其中所涉及的人工智能和物联网技术，本质目标应该是为社区创造价值，而不仅仅是个人，否则城市的整体价值可能会遭受损失。通过促进交通系统的智能化、优化运行，社区将能够成为一个更加宜居、绿色的生活空间，为城市的可持续发展做出积极贡献。将数字孪生技术应用于社区建设，有助于实现低碳、可持续社区的建设目标，提升社区居民的生活质量。

可以预见的是，智慧交通技术将在以下几个方面对城市的未来发展产生重要联系：

[1] 为每个人提供多样化的移动方式

交通的发展将使人们能够使用比以往任何时候都更加多样化的交通工具生活。从汽车、自行车到步行、轮船、无人机，甚至是自动驾驶--智能交通帮助人们更加多样化、便捷地享受城市的每一个角落，而不是由单一的交通方式来管理他们的交通。展望2035年的城市，人们将与自己的移动住所居住在一起。他们可以根据需求选择住在工作社区附近，以便专注于工作；或是选择于度假社区共度休息时光；又或是像坐火车一样在不同的社区之间自由移动。

[2] 移动的将是服务，而不仅是货物

社会日益自主分散，意味着以往固定在土地和建筑物上的服务也将分散。随着办公室、住宅、餐厅和公共设施等空间遍布整个城市，服务也将移动到人们的家门口，而无需出门。现有的建筑物将成为各种服务的平台。物流的重要性将愈发突出。伴随智能交通技术升级，随着个人物流的优化，人们可以在无需出门的情况下在当地获取所需的商品和服务。

[3] 通过信息的流动连接城市

人工智能和物联网等技术对数据的利用将改变人们的出行方式。人们的出行将不再是简单的跑腿，而是通过数据交换来解决。通过传感器来监控城市活动，收集道路数据，如路面状况和拥挤程度，将极大地优化出行的体验和效率。人们将不再把旅行作为达到目的地的手段，而是作为一种 "过程 "来享受旅行。最终，城市基础设施本身也会发生变化，比如道路的消失。

03数字孪生优化城市出行案例

案例一 街道沿线传感系统开发

（数字平台）

（来源：PLATEAU)

这是一个使用安装在车辆上的传感器来监控城市活动的系统。其覆盖范围包括横须贺市约100公里的路段，通过车载传感器收集道路数据，如路面状况，以及行人和自行车的位置与数量数据。针对道路基础设施，系统还获取了路边物业的位置和形状数据，包括标志和交通信号灯，同时也包括路面状况数据，如人行横道和坑洼。对于行人和骑自行车者，系统收集了道路或人行道上的平均检测次数。此外，车辆侧的行为数据也被收集，包括运行速度、突然加速/减速情况，以及配备终端的车辆的险些未遂数据。

*数据测量范围显示（来源：PLATEAU)

通过将这些数据与其他现有数据叠加，该系统能够从多个角度评估道路交通的安全性。借助获取的数据，系统能够准确定位道路上的缺陷位置，监测事故高风险区域的车辆交通量和速度等多种情况。其主要目标是实现更加以人为本、安全可靠的步行和自行车骑行环境。该系统还使用3D城市模型进行可视化和分析，以便深入了解整个城市流动的情况，就如同观察城市的“血流”一样。

案例二 创建步行导向型城市开发所导致的行人流量变化的可视化平台

（数字平台）

*从俯视角度可视化人们的动作（来源：PLATEAU)

在新大阪站周边地区，考虑未来引进中央新干线以及周边地区的再开发，了解车站周边的人流和空间质量非常重要。实验中将使用 3D 城市模型重建当前的新大阪站，并将行人运动数据叠加在其上，以识别当前空间设计的问题。其目的是利用通过这一过程获得的知识，并将其用作开发包括新大阪站及其周边地区在内的整个地区的基本材料，作为步行基地和地区管理活动中考虑的材料。

该工具用于可视化新大阪站周边地区的行人动向和开发政策，并讨论未来包括中央新干线的直线交通和周边地区的再开发，以及讨论车站设施的理想形式，包括周边地区.利用3D城市模型制作。

*用标记点再现人的动作（来源：PLATEAU)

通过在VR空间中使用OD调查结果将行人数量可视化，可以清楚地了解行人容易聚集的区域，这可以用于城市发展，例如考虑车站周围的再开发计划。通过实际使用，很明显它还可以用于车站空间的管理和运营，例如高效的广告计划和标牌计划。

案例三 街道步行空间智能规划设计

（空间规划设计）

*拓宽道路带来的效果可视化（来源：PLATEAU)

近年来，全球范围内开始广泛认识到步行空间的重要性，各地纷纷努力从行人的角度重新规划街道空间。然而，评估空间质量变化并量化其对行人行为影响的方法仍然面临一定挑战。

这次演示实验中开发了一种工具，旨在通过使用3D城市模型，直观地分享城市空间重组的未来景象，并定量地展示其效果，从而支持城市发展的共识建立。实验的目标是模拟设施布局和步行空间质量变化对行人迁移行为的影响，并实现一种数据驱动型城市发展的方法，也就是智能规划。

具体而言，实验借助3D城市模型的数据，在虚拟空间中构建了涩谷区道玄坂重组后的行人空间未来图像。通过虚拟现实应用程序，让游客和居民体验这个未来城市的迁移，然后调查迁移行为的变化。此外，实验将创建一个模拟模型，该模型基于城市的人流数据、设施信息和问卷结果，来预测个人行为。项目还将开发一个系统，以定量方式计算可步行空间重组对行人行为的影响。所得的预测结果将再次在虚拟空间中可视化，并验证其作为协助建立各方共识的工具的可行性。

*拓宽道路带来的效果可视化（来源：PLATEAU)

通过建立这些智能规划方法，目标是促进相关各方之间流畅的共识建立，并通过有效的空间设计推动步行友好型城市的发展。