5.1 同步可视、模型推演，实现数据驱动决策
数字孪生将实现交通数据实时采集、交通运行同步可视，并为交通模型推演提供试验空间，逐步实现数据驱动决策。
在数据采集方面，通过集约式感知终端，如智能信息杆柱，采集城市道路等公共区域的气象数据、视频监控数据;通过嵌入式感知终端，如建筑、道路、桥梁等大型设施内部敷设的传感器等，采集交通设施的物理数据、道路通行数据;通过独立式感知终端，如道路监控、RFID、传感器节点，以及智能手机、智能无人车等个人设备，采集个人出行、运行车辆、移动轨迹等数据。在数据呈现方面，基于三维建模、单体化、语义化技术实现数据建模，基于数据加载、可视化、综合渲染等技术实现数据呈现，构建出与现实映射、同步可视的数字孪生模型，并达到交通数据可调用和互操作。
在模型推演方面，数字孪生为交通模拟仿真、交通政策制定提供了广阔的模型推演的空间，甚至是零成本的试错空间，能够实现交通运输、气象预测、城市防汛、环境保护等理论模型的现实推演，避免纸上谈兵。在交通需求产生阶段，基于交通调查数据，通过交通需求预测模型推演，实现对城市交通需求的合理预测。在道路通行阶段，通过交通路网指数模型，分析动态车辆位置信息和道路的运行速度，量化反映路网通行程度，实现道路拥堵实时预警。同时综合公路桥梁检测评价模型、出行者用户均衡模型、系统最优模型等，为交通管理者决策提供科学依据。
5.2 精准定制、信号优化，为应急救援护航
在道路资源紧张，尤其是中心城区拥堵频发的城市，如何为应急救援车辆开辟“绿色通道”，始终是城市管理者关注的焦点。数字孪生为应急救援提供了新方案。
基于人工智能等技术，深度学习人流、车流、道路等特征，对车辆到达下一个路口的时间实现秒级精准预测。迭代优化交通信号灯时长，通过交通仿真，寻找通行时间最短的信号灯方案。结合特种车辆需求，定制通行线路，仿真后进行沿线信号灯控制，从而显著缩短应急救援车辆通行时间，有效提升政府部门对应急事件的处理效率，打通全自动绿色通道，提升城市的安全感。
5.3 场景丰富、实景重现，加速智能驾驶落地
如何应对复杂的场景变化，提高车辆的自适应能力，保障行驶的安全稳定性，一直是智能驾驶的痛点问题。
在高精度地图方面，城区级或城市级的数字孪生数据可作为高精度地图，成为智能驾驶车辆的基础环境数据支撑。在智能驾驶测试方面，数字孪生具备完整的工具链仿真系统，能够实现道路、地形、交通标志、光线、天气、交通流等的高精度仿真。利用高度逼真、场景丰富的仿真平台，基于真实道路数据、智能模型数据和案例场景数据对智能驾驶车辆进行测试和训练，能够提升智能驾驶的决策执行力和安全稳定性，加速智能驾驶更加安全地落地推广和普及。
5.4 全城视野、全局规划，寻找治理拥堵的最优解
城市区域路网结构复杂，交通流量实时动态变化，如何从全局角度出发，全面准确量化城市交通动态体征，避免交通决策以点代面、以偏概全，是交通领域的难点问题。数字孪生能够为此提供解决方案。
在数据汇聚阶段，数字孪生通过全要素数据汇聚，准确抓取城市体征，进行城市画像，可以实现对城市交通动态体征的新洞察。同时，数字孪生从全局、全要素出发，将城市PB级数据作为训练集，通过人工智能技术精准辅助决策。从道路供给侧，持续优化交通供给侧能力，通过交通仿真优化路网结构，提升道路承载能力，合理布局公共交通车辆规模和车队路线。从交通需求侧，合理配置交通需求，对出行车辆实行交通诱导、出行播报，为出行者规划效率更高的路线，规避大规模拥堵发生，提升城市全域的通行效率。
当前，我国的智能交通正处于高速发展阶段，在道路拥堵治理、城市应急救援、智能驾驶落地等方面取得了显著成果，为数字孪生在交通领域的应用提供了坚实的基础和良好的起点。未来随着物联网、大数据、人工智能等技术的深入应用，交通运输的发展亟需从重“智能”向重“交通”转变，从“解决单一问题”向“全面提升效能”转变，实现以信息流带动资源流，推动交通运输资源优化配置，提升综合交通运输效能。为推动数字孪生在交通领域的应用，本文从标准、机制及应用3方面提出发展建议。
(1)完善标准体系，保障数据安全。加快完善面向数字交通应用的交通基础设施工程建设标准，持续完善现有的交通运输信息化标准体系，推动信息基础设施与交通基础设施同步规划、同步设计、同步建设。加快交通数据安全体系建设，开展数据保护影响评估与事先咨询。加强对涉及国家利益、公共安全、出行者隐私等重要信息的保护，加强交通管理机构、科研机构等的安全防范。
(2)健全体制机制，推动政企协同。创新建设运营模式，借助社会资本力量，推动面向数字交通应用的交通基础设施的升级改造。推动政企合作，开放相应交通数据资源，培育真正意义上的数字交通运营服务商，共同参与基础设施建设、运营管理和增值服务多个环节，推动数字交通的长效化、可持续化发展。逐步健全交通治理结构和治理规则，综合提升交通运输治理效能。
(3)鼓励技术创新，开展示范应用。积极鼓励基于数字孪生理念的技术研发、产品创新和场景应用，推动数字孪生理念在交通领域逐步落地普及。选取典型地区、典型场景开展数字孪生示范应用，支持优秀企业将数字孪生的平台、技术和服务优先应用于示范区，形成具有示范作用和推广价值的交通行业解决方案，推动规模化应用。