深圳城市交通数字孪生建设解读 - 数字前沿

“十四五”规划、《数字交通发展规划纲要》、《广东省数字经济促进条例》等提出“构建城市数据资源体系，推进城市数据大脑建设，探索建设数字孪生城市”。

城市交通数字孪生的建设，源于城市交通管理的挑战和发展需求。在城市化进程中，交通拥堵、安全隐患等问题成为制约城市可持续发展和居民生活质量的重要因素。

数字孪生是一种通过虚拟建模和仿真技术，它基于实时数据采集和分析，能够提供全面、准确的城市交通运行情况，帮助决策者制定更科学、高效的交通管理策略。

深圳市城市交通数字孪生建设案例解读

01 应用场景

1、深圳市车、路、人亿级出行知识图谱构建

深圳已经建立了一个庞大的交通数据系统，其中包括359万辆车辆、8104公里道路、1906万出行个体等2.9亿个实体以及12.4亿个关系连接。

这一系统能够支持亿级实体的时空关联分析，并能在秒级时间内提取出车辆的时空规律。

2、深圳市实时在线推演系统

深圳已成功构建了一个覆盖8104公里道路网络和2932个信号交叉口的交通系统。

在高峰小时，同时上网的车辆数量超过80万辆。整体交通运行情况的还原精度超过90%，能够快速进行路网交通事件的在线推演，推演时间低于5秒。

对关键路段的流量和车速进行短时预测的准确率达到95%以上，而对整体路网的短时预测准确率也超过90%。

3、深圳市路网主动管控平台

深圳市成功实施了对2932个信号路口的实时管控，并能够以秒级的速度识别区域节点和协调路径集。管控方案也能够在秒级生成，使得全市信号优化的耗时从需要1周的时间缩短至仅需1分钟。

优化的时间片也由小时级提升到了秒级。在此方案的实施下，区域、走廊和节点的通行效率分别提高了8%、10%和5%。公众平均出行耗时减少了6%，全年总共节省了1.84亿小时的出行时间。

02 创新亮点

1、可计算城市交通数字孪生体构建技术

针对海量个体出行时空多变、路径多元，难以精准感知等问题，创新性提出了基于锚点理论的个体出行目的辨识和活动链重构技术，攻克了个体出行轨迹匹配和方式识别技术，突破了复杂交通场景的交通流状态在线标定技术，建立了“人 - 车 - 路”亿级交通知识图谱。

2、城市级复杂交通实时在线推演技术

针对路网运行状态多变、演化计算复杂，难以可靠推演，突破了基于时间滑动窗口的车道级实时在线推演技术，攻克了基于可靠约束的路网短时预测技术，提出了面向大规模路网的分布式并行计算策略，研发出城市级多模式交通实时在线推演系统。

3、大规模路网多策略协同优化与控制技术

针对大规模路网瓶颈点与主要交通流路径多变的管控难题，提出了区域瓶颈路段节点与主要交通流的动态识别方法，创新了基于主要交通流保畅和瓶颈点防溢流相结合的区域协同控制策略，突破了基于变邻域搜索算法的区域信号快速调优技术，研发了大规模路网的协同控制模型，搭建了城市交通统一管控平台，实现区域路网多策略协同管控。

03 社会效益

1、该感知系统装备连续 8 年蝉联“道路多维感知系列产品”全球第一，该荣誉由全球权威公司 OMDIA 评选出；

2、“基于数据驱动的新型街区智慧交通治理模式”入选 2021 年全国质量标杆典型经验名单；

3、成果在广东省珠三角深圳、广州、佛山、东莞、中山，粤东汕头、潮州、揭阳，粤西湛江，粤北韶关等重点城市也得到了应用；

4、曾获广东省科技进步一等奖、深圳市科技进步一等奖、中国智能交通协会技术发明一等奖等奖项。

04总结

深圳是一座科技创新之城，致力于科技与城市管理的融合。通过数字孪生技术，可以对深圳的交通系统进行全面分析，优化道路规划、公共交通布局和交通信号控制，提升城市交通管理的智能化水平，实现交通优化、安全管理和智慧出行，推动可持续城市发展，提升居民生活质量和城市竞争力。