太湖隧道是我国超大型(超长、超宽)水下高速公路隧道，隧道全长10.79公里、断面净宽40.6米、设备体量大（超过10万）、日高峰流量高（超过8万），具备“长、宽、大、高”四大特征。作为超大型水下隧道，太湖隧道在建造、运维、管养等不同阶段都面临大量挑战，亟需数字技术解决难题，赋能智能建造。
面临全生命周期的世界级挑战
太湖隧道建造阶段要解决“零裂缝”和“滴水不漏”难题，保障大规模复杂工序的高效组织；运维阶段面临“安全韧性”难题，保障基础设施健康运维；管养阶段面临“路网保畅” 和“安全应急”难题，主动管控、防灾救援要求高，需解决超大流量高效通行、长距离密闭空间应急救援难题。
以数据驱动技术应对难题
太湖隧道面对智慧高速“建管养一体化”挑战，积极响应交通运输部对全周期数据传递要求，对于以“数字孪生和人工智能”为技术驱动的建设需求迫切。
基于此，太湖隧道以“国内领先、国际一流”为目标定位，开展了由业务牵引的数字孪生智慧隧道建设。通过构建数字化体系，实现数据在不同流程、不同系统间的横向交互，打通数据孤岛，形成数据共建共享机制，最终发挥太湖隧道在超大型水下隧道智能建造领域的行业示范作用，打造智慧隧道“新样板”。
/ 数字“技术领航”：数字孪生与人工智能在交通领域的应用 /
数字孪生三大优势
数字孪生是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。数字孪生具备数据动静属性、数据处理能力、仿真预测能力。
面向超大型水下高速公路隧道，数字孪生发挥了工具优势、业务场景优势、时代优势共三大优势。工具优势表现在全要素、大规模、低时延效果。面向动静态数据采集、全要素数字化表达，实现全要素、大规模、低时延效果。具备可广泛适应系统、平台、展现形式（“BIM+GIS”）的工具属性。
业务场景优势表现在支撑智慧隧道建管养一体。数字孪生为智慧隧道各大阶段提供底层技术支撑。支撑智慧数据演进，结合营运、养护、资管等业务特征，为基础数据（基础设施、流量、事故等）打标签、做融合；支撑智慧管理演进，根据仿真重点不同，为大流量保畅、应急救援、事故清障等业务场景提供决策支撑。
时代优势表现在面向未来、面向智能时代的技术底座。从农耕时代、工业时代到信息时代，再到未来的智能革命时代，技术发展经历了一次又一次的飞跃式、时代性突破。
人工智能两大作用
人工智能（AI）是计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为，人工智能的应用分为感知智能、认知智能两部分，“感知智能”是让计算机能看懂世界万物，感知世界，包含智能算法、机器学习、计算机视觉等技术；“认知智能”指让计算机能通过各类数据的获取主动思考，并采取行动。
面向超大型水下高速公路隧道，人工智能在各类业务场景发挥了“感知智能”作用，如隧道突发事件检测预警（视频 AI）、隧道安全防范(视频结构化)、隧道火灾防治(红外热成像算法)，同时也结合数字孪生实现了“认知智能”作用，如风险预测、智能设备应用等应用场景。
数字孪生、人工智能技术在太湖隧道的建造、运维管养、阶段应用广泛，其中“视频AI+数字孪生”技术能效突出显著。该技术通过像素级、二维空间和大地坐标三层坐标等映射模型算法，对车辆和物体的大小及地理坐标开展综合性分析，进而保证交通事件判别、轨迹采集和记录的有效性。
通过“视频AI+数字孪生”技术应用，不仅可以采集交通参数、道路运行态势和道路环境等宏观信息，还可在视觉感知等技术的基础上实时感知车辆、非机动车位置和速度，并结合道路基础设施的实际状态进行感知，如信号灯状态和车道开闭状态，充分结合不同时段高速公路实际情况，为隧道运营方、行驶车辆等构建数字世界，并将隧道内实时运行的车辆、行人等通过AI视频分析检测，通过数字孪生建模的方式在数字世界实现隧道1∶1的实时还原，提供准确和全面的车路感知信息，为隧道“可测、可知、可控、可服务”提供数据基础。
/ 打破“数据孤岛”：太湖隧道数字化框架体系总体设计 /
为了踏实推进高速公路智能化建设，未来高速公路智能化建设重点要以符合自身数字化水平、满足自身价值创造需求（优化运营、管理、养护）为前提，以智能算法、智能管控应用为核心，提高信息协同、知识共享与重用的能力及快速响应能力，有序推进智能化建设。
结合太湖隧道现存的问题来看，太湖隧道因其“长、宽、大、高”四大特征，在建造、运维、管养等不同阶段面临大量挑战。基于数字孪生数化保真、实时交互、先知先觉、共生共智等特征，提出一种太湖隧道数字孪生总体技术框架及太湖隧道数字孪生数据融合处理流程，实现太湖隧道数字孪生模型构建、赋能建管养一体化数字孪生应用。
基于数字孪生技术，能够同时得到物理与信息层面的数据，实现建设期与运营期数据融合，从而解决数据无法有效融合及无法反映物理与虚拟的信息物理融合方面问题。为了实现对不同时期数据的集成与融合，需要通过大数据技术、人工智能技术、机理仿真技术等，完成对各物理实体数据的生成、建模、清洗、关联、聚类、挖掘、迭代、演化、融合等一系列操作，从而形成真实刻画和反映物理及信息层面的融合数据，并通过数字孪生渲染引擎，通过开放平台为数字孪生应用提供服务。太湖隧道数字孪生总体技术框架分为：数据源、数据模型驱动、数字孪生引擎、开放平台、数字孪生应用五层。
数据源，将太湖隧道建设期CAD、BIM、设备、资产等数据、运营期激光点云、视频、气象、病害等数据作为数字孪生的原始数据，为数据模型驱动提供数据基础。
数据模型驱动中，数据引擎主要采用H3D三维格式算法、分布式存储算法，将原始数据进行格式转换及存储，并通过大数据技术（Hadoop、Druid、Spark、Flink）、人工智能技术（PyTorch、 TensorFlow、时空AI感知模型、时空AI预测模型）、机理仿真技术（anylogic、ansys、vissim、sumo）等将建设期及运营期数据组织形成信息，并整合、提炼、训练和拟合这些信息，形成自动化的决策模型，为数字孪生应用提供决策支撑。
渲染引擎，采用“UE4+WEBGL”、多源数据渲染算法、 LOD调度算法，将数据模型驱动处理的数据及信息渲染后呈现，为数字孪生应用提供可视化支撑。
数字孪生应用主要包括隧道运行全要素感知、全局动态监测、交通事件智能融合推送、高效应急处置、隧道设备的智能联控、行车精准诱导、重点车辆的连续追踪、智能安全管控、全生命周期数据交互，全周期数据服务。
太湖隧道的物理世界与网络空间的数字世界孪生并行，通过数据采集及建模、数据处理、可视化等技术实现由实入虚，通过静态和动态数据精准映射表征物理世界，在数字世界通过多源数据分析、建模、仿真、推理洞察物理世界的运行态势，预测发展趋势，开展决策优选，促使物理空间中资源要素的优化配置。
确定物理世界范围 太湖隧道全路段包括太湖隧道、连接段及附属设施等。隧道基于L4级亚米级高精度数字孪生引擎，构建了超大规模1∶1孪生镜像。
构建实体数据模型 太湖隧道采用数据建模、数据采集等方式实现原始数据的抽取、转换、加载，形成与实体精准映射的实体数据模型。实体数据模型不仅CAD数据、BIM数据、设备数据、资产数据等包括建设期数据，还包括激光点云数据、视频数据、气象数据、病害数据运营期数据等。
构建虚拟数据模型 实体数据模型经过数据汇集、存储及处理为虚拟实体及业务应用提出数据基础。其主要包括从数据源头获取数据，经过数据汇聚统一对实体数据模型数据完成抽取及汇聚;对抽取的数据进行编目存储管理，通过数据整合及汇总处理，形成面向营运、养护、流量等主题的数据仓库，为数据集市、即席查询、数据探索提供分析型数据基础;依据业务统计分析需求和管理决策支持需求，通过智能处理，对数据标准转换、清洗转换、关联分析、数据分析、智能识别、智能控制、智能仿真及智能预演，为海量数据的内在数据价值发现提供分析挖掘手段，打通物理世界与孪生世界之间的交互;提供对进入数据仓储中的多源异构数据的关联组织能力，对零散的知识进行关联融合提供知识服务能力，把数据抽象成知识和经验，辅助数据的图谱关联及智能分析，主要包含本体建模、知识抽取、关系构建及数据聚合。
形成孪生世界应用 依据虚拟数据模型中经数据汇集、存储及处理后的数据，根据业务需求和管理决策支持需求，构建太湖隧道数据孪生模型，以此模型为基础，开展全域智能联控实现数据和资源的有效整合、联动、协调，构建数字孪生实验室模拟各类突发事件，从而进行预案的在线推演和诊断，提升与实际管理需求的匹配度。
/ 引领“智能建造”：太湖隧道的数字化应用及效果示范 /
太湖隧道基于数字孪生、人工智能技术底座，打造“全时、全域、全事件”数字化应用，实现了隧道建管养运全生命周期的精细化建设、智慧化运维与管控的一体化目标。
数字孪生平台建设
太湖隧道开发了L4级数字孪生平台，支撑实现ST4级智慧隧道。该平台具备高保真、高水平、高质量特征，实现看得更清、管得更准、控得更好。
高保真的孪生映像 孪生全面、孪生细致、孪生动态，融合“建、管、养、运”全周期要素，全息L4级孪生，提供亚米级动态化高拟真孪生映像，刻画太湖隧道实时运行状态，实现物理实体到孪生映像的 “在线式”映射，形成建运资产一张图与动静要素一张图。
高水平的孪生决策
识别得快速、识别得精准，一方面实现抛撒物、涉路安全、设备故障、环境指标异常等事件的秒级发现与自动告警推送，突破现有单一算法识别因光照、样本量不足、遮挡等带来的识别率低，以及事件漏报、误报，重复报送等问题，准确率近 95%。另一方面通过电子围栏，在危化品管控、超速限制等方面施策发力，实现第一时间触网报警，“隧道号角”定向提示与不间断的单车实时跟踪。
高质量的孪生控制
控制及时、控制精细、控制联动。首先，双向划分64个控制单元，确定控制、影响、无影响3种执行区域，实现分区、分单元的预案联动、路隧一体的“一路三方”协同调度与精准的设备云联智控。其次基于厘米级定位、纳秒级授时及高精度地图等技术，达到车道级管理颗粒度。
数字化场景示范
太湖隧道聚焦数字化突围，打造出了隧道智能建造的“新样板”，实现了重点车辆入网秒级智能预警、全程自动连续追踪；应急预案在线式调优、一键执行；隧道设备一键联控；路隧一体化联动、“车道”级精准管控与行车诱导服务等多项应用创新，有效破解长大隧道实时在线运行监测要求高、应急救援难、设备管控难、预防性主动性管控要求高等业务难题，大大提升隧道运营效率。
场景一：隧道运行全要素感知、全局动态监测 构建10.79公里太湖隧道段的超大规模1∶1数字孪生模型，可3D漫游隧道全场景，隧道全景一览无余。同时通过对隧道内动态要素高密度的数据采集，实时检测隧道内部的环境变化和风险因素，并实现基于数字孪生模型下的交通事故或事件状况等现场情况的动态孪生，最终以直观可视化的信息表达方式帮助业务人员及时做出相应的处理。
场景二：交通事件的智能融合推送、高效应急处置 突破传统隧道运营管理模式，打破系统之间的阻隔，实现数据和资源的有效整合、联动、协调，并采用AI交通事件融合算法对上报的多源事件进行融合处理，规避误报、重复报送等情况，确保调度人员能够及时接收精准的告警信息。与此同时，对隧道应急预案进行全面数字化、信息化，构建完备成熟的隧道预防体系，确保在发生突发事件时能够实现预案一键执行、隧道设施设备一键联控，提升应急事件的快速反应和科学决策能力。
场景三：隧道设备的智能联控、行车精准诱导 基于隧道机电设施设备的智联聚合，实施“立体化”交通智能诱导，根据隧道车流数据、交通状态等数据，科学精准计算隧道通行能力，并通过LED诱导屏、车道指示器等必要的车道级诱导提醒，方便驾驶观察，有效引导公众提前调整最优路线，降低出行等待焦虑，有力保障公众出行更加顺畅。
场景四：重点车辆的连续追踪、智能安全管控 基于数字孪生空间构建动态电子围栏，通过前端智能感知设备对车辆车牌及车型的实时采集，实现对“两客一危”及重型货车等重点车辆的触网秒级智能预警，并以三维可视化视角，全过程跟踪车辆，随时查看在途重点车辆信息及运行轨迹。同时，可与沿线已有情报板形成信息发布链，加大重点车辆的信息预警和车道级诱导提示，从而及时有效地消除隧道“移动危险源”，实现对重点车辆的安全管控。
场景五：全生命周期数据交互，全周期数据服务 围绕太湖隧道“车、路、环境”三大要素，汇集流量、事件、环境等综合运行数据，开展多维指标统计与专题分析，包括流量专题、环境专题、事件专题等，实现对整个路段建设、运维、管养的综合决策支持。打造孪生实验室，模拟各类突发事件，通过仿真模型模拟车辆、人员的反应，从而实现预案的在线推演和诊断，提升与实际管理需求的匹配度。
