芝能科技出品

智能交通的快速发展，汽车数字孪生技术在边缘计算的赋能下，正成为推动未来出行变革的核心驱动力。《汽车数字孪生用例》白皮书深入剖析了该技术在道路交通优化、个性化驾驶辅助及车辆资源共享等场景中的应用。

我们基于白皮书内容，系统分析汽车数字孪生的多元应用场景、边缘计算的赋能机制以及关键技术瓶颈，并展望其在智能交通领域的未来发展潜力，为汽车行业从业者和技术研究人员提供参考，看看数字化技术特别是数字孪生技术在的应用。

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汽车数字孪生

的核心价值与应用场景

汽车数字孪生是对物理世界中道路、车辆、驾驶员等实体的高保真数字化映射，通过整合多源传感器数据，构建实时、动态的虚拟模型，进而实现系统行为的模拟、预测与优化。

在汽车边缘计算联盟（AECC）的框架下，数字孪生与边缘计算深度结合，依托低延迟、高可靠的边缘处理能力，为智能交通创新提供了坚实基础。

其核心价值在于将物理世界与数字世界无缝连接，通过数据驱动的决策优化交通效率、驾驶体验和资源利用率。

◎ 道路事件数字孪生：优化交通管理

道路事件数字孪生通过车载传感器、路侧基础设施和外部数据源（如天气、地理信息）实时收集数据，构建动态的街道数字模型。

该模型不仅反映当前路况，还能基于历史数据预测交通趋势。通过模拟道路事件交互（如拥堵、事故），系统为交通控制中心提供优化流量、提升安全性的决策支持。

例如，交通设备运营商可实时调整信号灯配时，模拟运营商则利用数字孪生进行场景推演，为城市交通规划提供科学依据。这一场景显著提升了道路通行效率和安全性。

◎ 驾驶员数字孪生：个性化巡航体验

传统自适应巡航控制（ACC）系统基于固定算法，难以适配个体驾驶偏好。驾驶员数字孪生通过分析驾驶员历史行为数据（如车距偏好、驾驶习惯），构建个性化的数字模型。

在实际驾驶中，系统结合实时传感器数据和模型预测，动态调整巡航速度，确保符合驾驶员习惯的安全车距。

此应用涉及车辆、移动服务提供商和基础设施等多方协作，需在隐私保护前提下实现数据共享与模型优化，为驾驶员提供更舒适、安全的个性化体验。

◎ 车辆数字孪生：资源共享新模式

随着边缘AI的普及，车辆计算资源需求激增。车辆数字孪生通过构建车辆的数字模型，实时监控其计算资源（如GPU）可用性，并通过编排服务实现资源共享。高端车辆可将其富余算力分配给周边低算力车辆，编排服务则负责资源聚合、分配与服务部署。

这种模式不仅提升了资源利用率，还为移动服务提供商提供了低成本、高可靠的算力支持，满足用户对实时服务（如导航、娱乐）的需求。

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边缘计算赋能数字孪生

的技术机制与挑战

边缘计算通过将数据处理能力下沉至靠近数据源的边缘节点，显著降低了延迟、提升了实时性，为数字孪生应用提供了高效的处理架构。

● 通用处理流程包括以下五个阶段：

◎ 传感器数据收集：通过车载传感器、路侧设备等获取实时、准确的多元数据。

◎ 数据查询：支持按需获取特定数据，提升数据利用效率。

◎ 数字孪生创建与模型训练：基于多源数据构建数字孪生模型，并通过机器学习进行优化。

◎ 数字孪生计算：利用模型进行实时模拟、推理和预测。

◎ 数据分发：将计算结果传递至执行器（如车辆控制系统、信号灯），实现物理实体的优化控制。

不同应用场景的部署模式各异。

◎ 例如，在道路交通优化中，边缘服务器负责数据聚合与分发，中心服务器处理计算密集型任务（如模型训练）；

◎ 个性化巡航辅助采用分布式训练，车辆本地推理与控制；

◎ 车辆资源共享则以车辆为边缘节点，中心服务器完成资源编排。

这种灵活的部署模式有效适配了数字孪生的多样化需求。

边缘计算为数字孪生提供了强大支持，数字孪生对实时数据传输的低延迟、高可靠性要求极高，尤其在面对自然灾害等突发事件时，网络需具备快速自愈能力。

然而，边缘计算的分布式架构增加了网络管理的复杂性。车辆、网关、边缘服务器之间的无缝连接与协同仍需优化，5G等高带宽、低延迟网络的普及成为关键。

边缘计算机的异构性是主要障碍。不同车辆和边缘设备的计算能力、存储规格差异显著，尤其在车辆资源共享场景中，需重新设计架构以实现高效的算力共享。为降低端到端延迟，内存处理（In-Memory Computing）等技术成为必要选择。

此外，整合多车辆资源以满足高算力需求，也对存储系统的可扩展性提出了更高要求。

数字孪生的AI模型训练与推理对算力需求巨大，传统任务卸载模式已难以满足边缘场景的动态需求。联邦学习等新范式虽具潜力，但需适配异构边缘环境。

此外，资源编排需解决不同服务提供商数字孪生模型的互操作性问题，确保服务的高效部署与可靠运行。

小结

汽车数字孪生技术在边缘计算的赋能下，为智能交通带来了革命性机遇。道路事件数字孪生优化了交通管理效率，驾驶员数字孪生提升了个性化驾驶体验，车辆数字孪生则开启了资源共享新模式，提高了交通效率、安全性和用户体验，还为汽车行业开辟了新的商业模式。