近兩年，在政策支持和技術發展的雙重推動下，智慧交通已成為各界關注的焦點。國家《交通強國建設綱要》指出，“要大力發展智慧交通，到2035年基本形成現代化綜合交通體系。”

然而，在實際建設過程中，面臨的挑戰也層出不窮。以超大型火車站為例，這些挑戰包括旅客流量大、協同部門多、站體結構復雜和干擾因素多等。尤其在后疫情時代，車站還面臨著防疫管控和風控等挑戰。易知微科技業務總經理闞海明認為：“基于數字孿生技術，將超大型車站進行實景還原，能夠為車站提供更加有效的質控路徑?！?/p>

V字模型：現實世界與孿生世界的結合

每一項技術的研發和落地，每一種模型的提出和應用，都有其原始目標，數字孿生技術的應用也是如此?！癡字模型”是易知微科技提出的一套方法論，它回答了如何把現實世界和孿生世界進行有效結合這一問題。

闞海明介紹：“V字模型可以被簡單地理解為‘五化’，即模型化、集成化、數字化、系統化、智能化?！币源笮蛙囌緸槔谝徊绞悄Ｐ突褪前衍囌窘ㄖ驼倔w情況等，以3D建模和GIS地圖手段，進行仿真層面的還原。第二步是集成化，集成的維度包括IoT設備、業務系統（售票系統、客運系統、管理系統等）和三方系統（三方地理、空間數據等）。第三步是數字化，即建立指標體系和數據體系。第四步是系統化，包括功能再造和系統重塑。最后是智能化，智能化可以給予整個車站管理極大的便利性。

而在實際落地層面，不同的交通樞紐的數字化程度和管控需求往往不一，這些需求都可以基于V字模型有效解決。闞海明介紹道：“在明確目標任務后需要對任務拆解，有些目標任務拆解后可多達幾百項。”

“五感合一”方法論

闞海明認為：“安全智控是超大型車站數字化的目標，在這一目標之下，有出行安全、治安防控、智慧防疫、消防安全、氣象防災五大場景?！?/p>

具體到實際項目層面時，在明確目標任務后還需建立體系，如運用貝葉斯理論等復雜算法，在復雜系統的管控方面更加智能化。此外，數據歸集和數據集成的工作也是重中之重。尤其在數據集成方面，易知微科技提出了“三庫一圖”和“五感合一”的方法論。

闞海明介紹：“五感合一包括環境感知、情緒感知、圖像感知、計量感知和風險感知?！睂τ诔笮蛙囌緛碚f，環境感知即整個車站環境，包括交通路況等。情緒感知即公眾對于出行體驗、車站路況等的反饋。圖像感知即人臉識別、車輛識別、號碼識別等，如何讓這些技術手段在數字孿生中發揮價值是要點。計量感知可以對客流方面進行直觀展現，如檢票口的人群情況等。風險感知即在數字孿生世界中，發揮IoT設備及其他傳感器的作用，即時獲知風險情況。

基于易知微科技的數字孿生技術，和V字模型、五感合一等方法論，不同的交通樞紐便可實現出行安全、治安防控、智慧防疫、消防安全、氣象防災等不同場景的需求。

基于數字孿生技術的智慧防疫場景

當下處于后疫情時代，防控需求仍舊存在。闞海明以超大型車站為例，詳細地介紹了基于數字孿生技術的智慧防疫應用。首先通過數字孿生，數據集成等手段，將風險對應為壓力指數，通過指數高低來明確站體的綜合壓力。

其次，結合列車時刻表、全國的中高風險區，對全國圖進行更加清晰化的呈現。通過全國圖，了解當前疫情分布情況，及車輛“攜帶”的風險情況?；诖随i定重點班列，再通過數據孿生技術，實時監測進入車站的重點車輛。

然后是半小時圈緊急風險，即對半小時即將進站的車輛進行有效監控，途徑中高風險去的車輛會進行差異化標記。由此，管理人員可以有重點地對加大管理系數，從而降低管理難度。

同樣地，出租車、公交、長運大巴等作為重要關注的核心對象，都會有相應的數據呈現。譬如在地下車庫，每一個出站口都進行了風險標識，通過關鍵疫情點，防疫人員可以從事后防疫，演變成事前防疫。

如果重點人員出現之后，工作人員可以根據管理經驗進行現場管控，甚至將一些預案或者管理方案通用化。此外，工作人員可以借助數字孿生技術，在孿生世界中鎖定距離風險點最近的工作人員，并下達任務。任務的追蹤和完成情況，也都可以在數字孿生世界中完成。

最后，工作人員還可以進行沙盤模擬。緊急情況發生時，可在數字孿生場景中擺放鐵馬、警戒線、工作人員、疏散箭頭等模型，確認后可將結果同步至現場工作人員，極大降低了現場的工作難度，同時讓工作更加標準。

總的來看，在疫情防控工作上，疫情防控處理流程，能夠形成從掃碼上報、抗原檢測、復核甄別、核酸檢測、閉環轉運到結果反饋的管理閉環，還有重點人員管理、重點人員轉運等，都可以借助數字孿生，給管理帶來前所未有的便利，助力做好疫情防控工作。

內容整理自Xverse元宇宙主辦的「元宇宙科技應用發展研討會：數字孿生與虛擬現實應用」中，易知微科技業務總經理闞海明關于《數字孿生“克隆”亞洲超大型車站——未來交通樞紐安全智控最佳實踐》的主題分享。

闞海明，杭州易知微科技有限公司業務總經理，數字孿生領域專家。2018年伊始，闞海明全力負責數字孿生業務線，秉承“讓每一個組織和個體都看見并受益于數字化”的愿景，帶領團隊順利交付貴州茅臺、云南中煙、李寧、中經社、中國航天科技、國家電網、寧波舟山港、浙江大學等重大項目，并研發出數字孿生底座和應用產品“EasyV”。通過構建SaaS模式，服務眾多優秀組織。