数字孪生交通综述报告

（附资料清单） 智能交通技术公众号iTSTech2026-7-27 目录 1.前言.......................................................................................................1 2.数字孪生交通技术概述......................................................................3 2.1.概念界定.......................................................................................................32.2.数字孪生交通的成熟度分级（VDMO模型）..........................................4 3.数字孪生交通关键支撑技术体系......................................................6 3.1.智能感知.......................................................................................................63.2.建模与可视化...............................................................................................73.3.传输与计算...................................................................................................83.4.智能交通分析与仿真...................................................................................9 4.数字孪生交通典型应用场景............................................................11 4.1.智慧公路与高速公路.................................................................................114.2.城市交通管理与控制.................................................................................124.3.交通基础设施智能运维.............................................................................12 5.数字孪生交通的标准化建设............................................................14 5.1.标准化建设的必要性.................................................................................145.2.国内外标准化进展.....................................................................................14 6.数字孪生交通未来发展趋势............................................................17 6.1.虚实融合的深度与广度.............................................................................176.2.智能分析的自主化与可信性.....................................................................186.3.实时仿真与计算架构的演进.....................................................................18 7.结论.....................................................................................................20 8.附录数字孪生交通主题资料汇总....................................................22 1.前言 道路交通系统作为城市运行的核心脉络，具备强动态、高耦合、开放复杂的典型特征，传统人工管控、静态仿真、分散式数据治理模式已难以适配现代化城市高密度出行、大规模路网协同、突发事件快速处置等现实治理需求。伴随物联网、5G、边缘计算、时空大数据基础设施全面落地，以多模态人工智能大模型、全域交通世界模型、物理AI为代表的新一代智能技术快速迭代，推动数字孪生交通（DTTS）从单纯可视化展示工具，升级为具备虚实双向闭环、长时序推演、自主决策能力的AI原生城市交通数字底座。 数字孪生技术最早诞生于航空航天装备全生命周期管控场景，后逐步渗透至智能制造、建筑市政、轨道交通等领域；落地交通领域后，其核心价值在于搭建与物理路网实时同步、双向交互的数字镜像，打通感知、建模、仿真、决策、执行全链路。但传统数字交通孪生体系长期存在明显短板：一是建模仅侧重几何还原，缺失车辆动力学、路面介质、人车交互等客观物理约束，仿真结果与真实路网运行偏差较大；二是仿真工具尺度割裂，微观车辆、中观路段、宏观路网分属独立软件，无法实现全域一体化推演；三是智能能力薄弱，仅能完成简单统计与事后分析，缺少自然语言交互、因果推理、多方案自动生成等高阶认知能力，难以支撑事前预判与自主优化。 针对上述痛点，交通多模态大模型、交通世界模型、物理AI三大技术形成互补协同体系，重构数字孪生交通底层逻辑：物理AI填补虚实映射的物理可信性短板，为感知校正、实体建模、仿真校验提供客观规律约束；交通世界模型构建统一多尺度仿真内核，实现千万级交通智能体并行推演与虚实动态校准；交通大模型承担上层认知交互职能，打通管理者与复杂仿真系统的交互壁垒，实现交通问题诊断、管控方案生成、推演结果解读的智能化、可解释化。三者深度融合，破解传统DTTS“仿真失真、决策滞后、交互门槛高”三大核心瓶颈。 本文立足2026年大模型、世界模型、物理AI最新理论成果与工程落地实践，依托“可视-可诊-可管-可优”VDMO四级成熟度框架，系统梳理数字孪生交通完整技术体系，拆解智能感知、建模可视化、云边端传输、仿真分析四大核心模块，结合智慧高速、城市全息路口、基础设施运维典型落地场景，梳理 国内外标准化建设进展，研判虚实共生、全域自主、轻量化实时仿真三大发展趋势。全文兼顾理论框架与产业实践，剖析当前技术落地现存算力成本、模型互通、数据集、可信度评价等现实挑战，旨在为数字孪生交通的科研创新、项目建设、标准编制提供体系化前沿参考，助力我国交通数字化、智能化、绿色化高质量转型。 2.数字孪生交通技术概述 2.1.概念界定 道路交通系统数字孪生（Digital Twins for Traffic SystemsDTTS） 是指利用从道路交通系统物理空间采集的历史与实时交通数据，建立与道路交通系统物理实体同步演化的虚拟空间数字模型，实时仿真计算对应物理实体的状态更新并预测其未来状态，动态评估不同管控策略对道路交通系统状态的作用效果，进而自主寻优管控策略并作用于物理实体的一种持续交互过程。 DTTS的核心在于“虚实融合，以虚控实”，它超越了传统的可视化和简单的交通仿真，强调实时同步、持续交互和自主优化的能力。交通仿真可视为DTTS的主骨架，通过融合数据、模型和优化等关键要素，赋予系统在线监测、运行诊断和管控优化等能力。 交通大模型（Traffic LLM /多模态交通基础大模型） 以路网、车辆、出行、设施、交管全领域交通文本、视频、轨迹、高精地图、事件多模态数据完成预训练的基础模型，具备自然语言交互、交通知识图谱推理、跨场景迁移、复杂方案生成能力。国内代表：北交大TransGPT、蘑菇车联MogoMind；国际：MobilityGPT、ReMFT时序预测大模型。突破传统算法任务 割裂局限，实现“一问推演全路网、自然语言生成仿真方案”。 交通世界模型（Traffic World Model） 面向全域交通系统的统一物理仿真基底，融合车辆动力学、路表摩擦、人流交互、气象耦合物理规则，可基于实时观测滚动推演5min–4h全域交通未来演化，支持千万级交通智能体并行反事实仿真，是数字孪生的“动态推演内核”，代表框架HERMES++、RaTS并行仿真引擎。区别于传统单点仿真，世界模型统一微观车辆、中观路段、宏观路网三层演化规律。 物理AI（Physical AI /物理人工智能） 将刚体动力学、流体力学、轮轨摩擦、路面附着、人车交互物理约束嵌入AI训练与推理全链路，解决常规大模型“纯数据拟合、无视物理规则、极端场景失真”缺陷，构建物理可信的智能感知、建模、决策体系，是连接数字虚拟空间与真实物理路网的底层桥梁。 融合新一代AI的DTTS扩展定义 以物理AI完成全要素物理一致性建模，以交通世界模型实现毫秒级全域实时推演，以交通多模态大模型提供认知、问答、策略生成、因果解释能力；构建“物理路网—感知终端—物理AI建模层—交通世界仿真层—交通大模型认知层—数字孪生交互层—路网管控执行”双向实时闭环，实现全息感知、因果诊断、长时序预判、自主协同控实、自然语言人机协同全链路智能化，核心升级为“虚实共生、AI自主、物理可信”。 2.2.数字孪生交通的成熟度分级（VDMO模型） 为避免数字孪生应用的碎片化发展，指导其可持续发展路径，有学者提出了道路交通系统数字孪生“可视-可诊-可管-可优”的四级成熟度VDMO模型。该模型清晰地界定了数字孪生能力的不同阶段，为评估和规划DTTS的建设提供了标准。 补充说明：当前国内落地项目90%停留在L1–L2；头部城市（上海、深圳、广州）智慧高速、城市大脑试点进入L3；L4仅车路协同示范区小范围验证；L5为2028–2030产业核心目标。 3.数字孪生交通关键支撑技术体系 数字孪生交通的实现依赖于一个复杂的技术体系，主要包括数据采集与处理（智能感知）、模型构建与展示（建模与可视化）、数据传输与计算（传输与计算）、以及决策支持与优化（智能分析与仿真）四大方面。 3.1.智能感知 智能感知是DTTS的基石，其目标是实现对交通系统时空连续、个体全样本的实时状态感知，将感知频率从传统的分钟级提升至秒级。 •多源异构数据融合：DTTS需要融合来自车载GPS、路侧雷达、高清视频、物联网传感器、气象环境等多源异构数据。例如，通过接入路侧感知设备，利用多源异构数据融合技术和人工智能算法，实现交通场景的孪生重现。 •轨迹数据治理：这是实现L1 “可视”的关键技术。由于设备布设密度限制和数据质量问题，需要对轨迹数据进行降噪、盲区填补和稀疏轨迹重构。例如，针对毫米波雷达检测盲区，通过基于纹理合成的个体车辆轨迹重构方法，可将平均绝对误差降低28%～44%，从而有效提升设备的等效检测范围。未来的研究重点在于融合固定检测、浮动车检测轨迹、CAV轨迹等多种数据源，在大规模路网中重构全样本车辆轨迹。 3.2.建模与可视化 建模与可视化是DTTS的核心，旨在构建一个高保真、实时同步的虚拟交通系统。 •高