2019年9月中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》；2021年3月，十三届全国人大四次会议表决通过了关于“十四五”规划和2035年远景目标纲要的决议。这两份文件，都强调了数字化、数字产业、智能交通、智慧交通。
数字孪生综述
数字孪生的理念可追溯到1969年，而其明确的概念则普遍认为是在 2003 年由美国密歇根大学的迈克尔﹒格里夫斯(Michael Grieves)教授提出，当时被称为“与物理产品等价的虚拟数字化表达”；2003-2005 年间，数字孪生一直被称为“镜像的空间模型”，2006-2010 年被称为“信息镜像模型”。美国空军研究实验室与 NASA在 2011 年开展合作，提出了飞行器的数字孪生体概念，数字孪生才有了明确的定义；2012 年，NASA发布“建模、仿真、信息技术和处理”路线图，数字孪生概念正式进入公众视野。随着工业 4.0，智能制造等技术和发展战略的不断出台，数字孪生技术逐步成为智能制造的一个基本要素，并得到了各方的普遍关注。洛克希德马丁公司于 2017-11 将数字孪生列为 2018 年未来国防和航天工业顶尖技术之首；英国国家基础设施委员会于 2017-12 发布《数据的公共利益报告》(Public Good Report)，提 出创建一个与国家基础设施相对应的数字孪生体，并于 2019-01 启动相关计划；Gartner 公司连续 3 年(2017-2019 年)将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。
如何理解“数字孪生”？
数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。基本概念：当前，数字孪生在工业界和学术界有多种不同的定义和理解，但从根本上讲，数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现。技术定义：“工四 100 术语编写组” 对数字孪生进行了较为全面的概括，将数字孪生技术定义为：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生体： o是什么：实体或逻辑对象在数字空间的全生命周期的动态复制体。
o做什么：基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，实现对对象状态和行为高保真度的数字化表征、模拟试验和预测。
o为什么：对物理或逻辑空间的对象实现深入的认知、正确的推理和精准的操作。
仿真和数字孪生的区别
数字孪生是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。
仿真只是实现数字孪生诸多关键技术中的一部分，不能将数字孪生与仿真混为一谈。仿真是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本正确地反映物理世界的特性和参数。数字孪生体不仅仅是物理世界的镜像，也要接受物理世界实时信息，更要反过来实时驱动物理世界，而且进化为物理世界的先知、先觉甚至超体。
道路bim数字孪生的核心能力包括：扩展应用能力、自优化能力、模拟仿真推演能力、空间计算分
析能力、融合互动能力、全要素数字表达能力、可视化呈现能力、物联感知操控能力。
数字孪生的特征包括：智能干预、软件定义、虚拟交互、精准映射。
数字孪生系统能力等级
L1：描述。感知数据采集，对物理世界各要素进行动态监测和描述。L2：诊断。感知数据、历史数据加工分析，检测、监测系统性能、功能变化。L3：预测。数据深度价值发掘，揭示各类模式关系，突发事件预测、预判。L4：辅助决策。在分析过去、预测未来的基础上，对物理世界行为进行指导。
交通行业应用探讨
“规建管” 协同管控
规划前期：基于数字模型，分析推演，推动顶层设计落地，科学评估规划影响。勘察阶段：进行数值模拟、空间分析和可视化表达，构建工程勘察信息数据库，实现工程勘察信息有效传递和共享。规划阶段：全面整合规划数据，在数字空间实现合并叠加，形成一张底图，进行规划评估、多方协调、动态优化与实施监督。设计阶段：对设计方案进行性能
和功能模拟、优化、审查和数字化成果交付，开展集成协同设计，提升质量和效率。建设阶段：基于数字模型对工程项目从图纸、施工到竣工交付全过程进行监管。运营管理阶段：基于数字模型和标识体系、感知体系及各类智能设施，实现对运行状况的实时监测和统一呈现，提升综合能力。项目效益评价：基于数字孪生体系及可视化系统，建模分析各维度交通数据、实现交通数据挖掘分析，评判项目建设效益。
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