数字孪生，一个与现实世界并行的数字「克隆体」，也是部分观点中的智慧交通最优解。
但这项技术并不是单纯的数值仿真或机器学习，而是基于对物理实体反馈的数据的自我学习和完善，以虚实交互的方式，实现模型的实时更新与动态演化，并同步生成一定策略，实现智慧管理与决策支持。
数字孪生的应用趋势
事实上，随着交通流量、道路复杂度、人车交互频率逐步增大，依靠经验和现实世界试错，解决拥堵、降低事故率的成本已经越来越高。发生问题、发现问题、解决问题的传统方式，无论是效率还是效果，都到达了一定瓶颈。
这种情况，一方面源于道路规划、交通法规已经到达了一个比较完善的阶段，改进空间有限，另一方面也是传统方式处理体量越来越大的交通问题，难度过高，稍有不慎还容易扩大隐患。
因此，有实时性、分析预测能力的数字孪生，就成为了一种合理的解决方式。
从技术上来讲，实时孪生大概由数据接入层、计算仿真层、应用层，三大部分组成。
通过对物理世界建模，将物理世界数字化，实时映射到虚拟世界中，基于模拟仿真、AI、云计算的经验积累，结合感知、计算、建模等信息，把物理空间数字化变成一个可计算的数字空间。
在这个可计算的空间里面，可以对其进行物理上的描述、诊断、预测、决策，最终实现闭环的控制，做到虚拟世界能够干预或者控制物理世界，实现物理空间与数字空间交互的融合，构建出「感觉-决策-控制-感知」的物理与数字孪生世界信息闭环。
数字孪生技术大体可以在三个方面赋能智能交通：
同步可视、模型推演，实现数据驱动决策。数字孪生可以实时采集数据、同步交通运行可视，为交通模型推演提供试验空间，完成数据的驱动决策；
场景丰富、实景重现，加速智能驾驶落地。城区级或地级市的数字孪生数据可以提供高精度地图。基于真实数据和模型的数字孪生技术，可以提升智能驾驶的安全稳定性，从而加速智能驾驶更安全的落地和推广；
全城视野、全局规划，寻找治理拥堵的最优解。城市区域路面复杂，交通流量变化大，准确量化城市交通动态画像是现代交通的难点。数字孪生可通过对全要素数据汇聚，进行城市画像，实现对城市交通动态的洞察。
腾讯交通平台部、自动驾驶总经理苏奎峰表示：「从市场规模上来看，预计全球数字孪生市场将以58%的复合年增长率增长，最少也会达到45%以上。」
腾讯已落地多个数字孪生场景
目前，腾讯已将数字孪生作为一个主要技术去推动。在最近的沟通会上，苏奎峰公开介绍了腾讯数字孪生的几个主要的落地场景。
首先是面向政府运营，比如城市的交通制度、交通枢纽的人员和设备规划等，由腾讯提供实时孪生的数字底座，具体的数据采集接入与最终的应用，都由运营方来做。据苏奎峰透露，目前广州地铁、长沙公交等部门，均采用了腾讯的实时数字孪生系统。
以广州地铁为例，通过腾讯提供的数字系统，可以将广州地铁所有的列车、人流、工作人员分配、设备等信息都接入进来。从列车运行，到整个车站的运营，再到完整的运维环境，甚至应急状态下如何控制设备、人群混乱的风险，都能用孪生的技术还原出来。
在这个孪生环境的基础之上，可以通过仿真模型对地铁的运营状态、突发事件进行假设推演，提供实时诱导建议。比如，针对广州地铁每天700万-900万的客流量，数字孪生系统可以对站点内售票检票等多种设备的开闭、车站到列车的运营策略等，进行自动规划。
其次，数字孪生对自动驾驶也能提供显著的推动作用。由于自动驾驶需要在真实环境进行验证训练，而数字孪生恰恰是完全真实的同步环境，可以在里面加入虚拟车辆来做到仿真平台相同的功效，但是结果和效率可能还要高于传统的仿真平台。这同样也可以测试自动驾驶的车路协调技术。
另外，腾讯的数字孪生技术也能通过感知到触达的全链路能力，进一步解决传统的道路救援优化、因未能清晰观察路况导致出现事故风险等难题。
比如，高速公路出现交通事故，腾讯既可以给救援做出通知规划，也能够通过腾讯自己的导航、通讯等平台，发布相关预警信息和躲避规划；能见度不高的雨雾天气、无路灯的黑暗道路等，腾讯也可以自身平台，显示或通知周围车辆和行人状态，解决一些感知上的难题。
苏奎峰透露，腾讯在接下来一至两周，就将发布基于数字孪生做的高保真实时车道级导航。
数字孪生的关键点
根据苏奎峰的介绍，腾讯构建出这样一整套从感知、连接到场景到智能的实时可计算的数字孪生体，实际还面临了多方面的挑战。
首要的是实时性：要做到实时感知，发现事故；要快速地形成决策，高管控级别的还要加快仿真推演事故发展趋势；快速触达用户，如发生隧道火灾，一方面通过情报板、路侧设备能够管控到上游车辆，另外一方面通过手机将信息推送到周围相关人员或救援队伍。
而想要做好实时性，还要有动态建模的能力，需要真正做好万物互联，也就是需要有实时能力的传感器，否则静态的孪生没有意义。
腾讯在这方面采用的手段是最大化利用旧传感器，再用新传感器查缺补漏，或在重点区域多重部署，尽可能的减少成本。同时，腾讯还表示传感器设备均由客户部署，数字孪生平台也是交给的客户自己运营，不会涉及到数据安全的问题。
接下来是基础设施云，一方面可以提供强大的计算资源，实现过去难以拥有的并行加速能力，另一方面能够融合更多的数据，进而做到实时信息处理，甚至可做到单体的孪生。其中，单体孪生、个性化孪生将是未来趋势，这些都离不开基础设施云。
在构建复杂的交通时空过程中，腾讯还表示通过游戏技术，实现了自动化的建模、高逼真的渲染，以及完整的自动化场景构建。这些自动化能力包括：道路参数，龙门架、植被等环境描述；车流的行为模拟、人的行为模拟、动物的行为模拟；依靠高效率AI行为树的互动和控制等。
苏奎峰表示：「通过UE4引擎、自研CrossEngine引擎来做孪生的渲染，以及腾讯游戏积累的AI能力、大数据生成能力，都为数字孪生构建以及智能决策，提供良好的技术基础。」
在数字孪生中，数据和仿真是非常核心的两大要素。数据驱动的动态实时孪生，可以更好地替换或者跨越过去基于机理模型，因为很多物理世界的模型很难用机理直接去描述生成，但是基于数据积累的可以更好地去实现数据驱动。
同时，还可以基于机理模型或数据模型，进行模拟仿真推演，使得整个形成一个闭环的实时的体系。
据腾讯智慧交通副总裁施雪松透露，其数据孪生在交通上的应用，已经建立起了明显低时延优势：「今天我们在交通领域的最大差别，就是将基于交通流还原的实时孪生时延控制在了100ms，优势是非常明显的。」
