騰訊智慧交通背後，打造的是產業數字化下的數字產業新模式，也更是數字孿生、全真互聯的新底盤。 

作者|鬥鬥 

出品|產業家 

過去的一年，交通行業迎來一份重磅的文件《國家綜合立體交通網規劃綱要》，該綱要有一個最爲關注的數字指標，即2035年交通基礎設施的數字化率，要達到90％。

而這90％包括了交通基礎設施全要素、全周期數字化；重要節點的全方位交通感知網絡；以及載運工具、作業裝備智能化。

在諸如此類的政策加持下，智慧交通產業在數字時代站上了新的發展風口。

具體數據顯示，到2030年中國智慧交通市場規模將達到10.6萬億元。

隨着車端、路端、雲端智能布局持續完善，C端需求將被逐漸釋放，同時伴隨着自動駕駛市場機制的形成，產業鏈愈加成熟，智慧交通市場未來呈現穩定增長態勢。

然而，站在當下來看，我國智慧交通產業仍處於發展初期。

一個事實是，國內智慧交通的滲透率其實並不高，痛點諸多。如何以數字手段加速智慧交通產業發展，成爲諸多交通數字化廠商的終極命題。

11月30日，2022年騰訊數字生態大會舉辦智慧交通專場，會議中騰訊展示了近三年助力交通行業數字化轉型的探索成果，並結合在雲、圖、數字孿生等數字技術領域的深度積累，發布了“數字交通孿生地圖方案”。

“騰訊作爲原生數字化企業，過去在消費互聯網領域積累了大量技術，包括雲計算、AI，、地圖，以及在遊戲技術裏發展起來的數字孿生技術等，這些技術都可以助力整個交通基礎設施數字化。”騰訊智慧交通負責人施雪松對產業家說。

不可否認的是，在整個智慧交通產業中，騰訊正在成爲一個不可替代的選擇。

一、數字孿生or實時數字孿生

據公安部統計，2021年全國機動車保有量達3.95億輛，其中汽車3.02億輛；公安部統計，截至2022年6月底，全國機動車保有量達4.06億輛，其中汽車3.10億輛。

面對較高的汽車保有率以及復雜多樣的駕駛場景變化，如何提高車輛的自適應能力，從而保障日常行駛的穩定性，一直以來是智慧交通的痛點。

而通過數字孿生技術，將會從多個方面賦能智能交通，以滿足未來出行的需求。

數字孿生簡單來說就是將現實空間的物理設備在虛擬空間克隆出一個數字模型，咱們可以跟這個模型進行實時交互。

就像《鋼鐵俠》裏賈維斯投來的機甲模型，又或是《碟中諜》系列中主角潛入前的建築投影，這類虛擬數字模型在人物手中可以任意拆解、觀測，將最精准的數據直觀展示在人們眼前。

在智慧交通領域，一些更加復雜的疑難問題正在成爲產業發展的瓶頸。數字孿生也面臨更高的技術要求。

比如高速或普通公路的隧道要實現閉環管控（或者叫主動管控）。在過去，一般採用一些攝像頭或者煙霧傳感器做斷面的檢測。但這種方式並不能將整個道路環境實時表現出來。

值得注意的是，“實時數字孿生”卻可以，其基於模擬仿真、AI、雲計算的經驗積累，結合感知、計算、建模等信息，把物理空間數字化變成一個可計算的數字空間。

在這個可計算的空間裏面，可以對它進行物理空間的描述、診斷、預測、決策，最終實現閉環的控制，虛擬世界能夠幹預或者改造物理世界，進而實現物理空間與數字空間的交互融合。

但想要做到“實時數字孿生”並不容易，其需要借助的技術包含IoT、多源數據融合、5G雲化核心網、4G&5G混合應用、公有雲/私有雲渲染、軌跡優化算法、高質量遊戲技術、模擬仿真技術等。

另外，還需要實現信息的互通，可以更好地去推演和預判，從而更好地爲管理者提供決策依據。

作爲產業互聯網的“連接器”，騰訊正在成爲智慧交通的一個解法。

二、打造數字交通孿生時空底座

“騰訊實時數字孿生，是一個跨越式的升級。”騰訊智慧交通副總裁謝建家對產業家說。

八月份的四川，汛期暴雨頻繁，盆地秋冬季大霧天氣多發。

一組數據是，2021年四川省平均霧日數爲41.0天，交通運輸不利天氣日數爲50～80天，渠縣最多達175天。

騰訊通過V2X車路協同的方式，基於毫米波雷達感知的數據和實時渲染技術，把周邊車輛的動態和位置信息實時推送到駕駛者手機或車機上，在視线受阻的雨霧天氣，起到重要的交通安全防範作用。

其次，通過可計算的模型，快速形成決策，針對事故情況及時響應同等級別的應急措施。另外，感知到事故以後快速仿真推演出更合理的管控措施，一方面通過情報板、路側設備及時管控上遊車輛；另外一方面及時通過手機等方式推送到周圍相關的人，以及相應救援的隊伍等。

很明顯，實時、可計算是騰訊數字孿生方案的關鍵技術。即實時感知，發現事故，使得夜間大雨大霧天氣及時通過感知設備發現道路危險隱患，並在事故發生的第一時間掌握信息。

另外一個案例是隧道場景。隧道作爲特殊構造，因其間狹長、結構封閉，黑白洞效應等特點，安全問題一直受到重點關注。

騰訊通過在交通行業的沉澱，利用物聯平台，雷視感知技術結合數字孿生、交通仿真打造交通OS平台，當車輛行駛在隧道中發生火災等極端交通事件時，交通OS利用自身的物聯接入能力通過多設備感知獲取車輛異常情況，並通過應急管控平台的告警提示，通知調度指揮中心值班人員。

通過OS系統的仿真預演能力，結合感知收集的信息，快速劃定保護區、控制區、緩衝區以及範圍內涉及的情報板，道路指示燈。

在交通OS體系的策略生成，設備控制的能力支持之下，還可以快速實現隧道通行燈關閉，應急疏散通道打开，疏散引導燈啓動，對入口車輛進行管制，出口全部开放，引導分流。在疏導過程中，隧道排煙、自動噴淋系統啓動，爲控制火勢做初步應對動作，等待進一步消防救援。因此使得交通事故發生時，可計算、可仿真、可推演、可決策。

騰訊“實時數字孿生”的底層邏輯逐漸顯現。

騰訊依托在雲計算、地圖、大數據、AI等核心技術領域的深厚沉澱，構建了一整套完善的數字底座能力體系，並在此基礎上打造了從感知、連接到場景觸達的實時數字孿生體。此外，騰訊還一直致力於提供OS數字底座，實現交通基礎物理設備和系統互聯互通，支撐交通全生命周期管理運營，推動交通生命體隨着用戶需求的變化而不斷進化。繼而打造了“實時孿生+交通OS”數字底座。

目前，騰訊智慧交通已與蜀道集團、廣州地鐵集團有限公司、招商局港口集團股份有限公司等10余個頭部交通企業建立合作關系。

此外，還參與了天津、重慶、長沙三個國家級車聯網先導區建設，以及成都、柳州、襄陽、深圳等多個城市的車聯網示範區建設，落地智慧交通場景超過100個。

優秀的“成績單”自然也離不开騰訊自身的生態構建力。

正如謝建家所言：“騰訊智慧交通團隊過去的歷史積累囊括了騰訊地圖、騰訊雲、自動駕駛、5G，是一個帶有很強服務基因的團隊。”

寫在最後：

“產業數字化就是把產業的數字記錄下來，將數據進行融合、提純，繼而把數字做成產業。”謝建家認爲在騰訊智慧交通平台上，可以進行數據交易，使得數據實現商業變現，實現模式上的創新。

由此可見，騰訊智慧交通背後，打造的是產業數字化下的數字產業新模式，也更是數字孿生、全真互聯的新底盤。

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