經濟全球化背景下，傳統物流運輸節點交互更加紛繁復雜，因信息共享不足、響應偏慢等帶來的柔性不足和風險加劇問題成為痛點。近年來，數字孿生成為數字化應用的新興熱潮，數字孿生技術與理念在物流運輸中的應用成為企業和學界關注熱點。
數字孿生是基于數字化構造對應物理實體的虛擬模型，通過行為仿真、虛實交互等技術實現狀態預測和迭代優化的復雜仿真過程[1]。數字孿生發揮連接物理世界和信息世界的紐帶作用，提供更加實時、高效、智能的服務[2]。具有可視性、預測、可能性分析、機器學習和行為模式分析等應用價值，可擴展應用于物流與供應鏈管理的各個運營領域[3]。數字孿生在物流運輸領域的應用價值如下。
數據驅動的智能決策實時動態優化物流運輸運營效率和質量，降低管理成本；實時監控運行狀態，提高抗風險能力；促進物流運輸系統創新，助力可持續和低碳發展；加強物流運輸內外部的生態系統合作，全生命周期管理客戶價值[4]。
參考數字孿生模型的架構[5]，物流運輸數字孿生運行模型可包括以下方面。
物理實體分為單元級、系統級和復雜系統級。單元級實體主要包括商品、運輸工具、裝卸搬運設備、倉儲設施設備等。系統級實體通常是指物流運輸節點。復雜系統級實體主要具有完整且復雜的物流、信息流、資金流和商流等多流合一的運行體系，如多式聯運系統。
虛擬實體是數字孿生空間中呈現的數字鏡像模型，從幾何模型、物理模型、行為模型和規則模型等方面對物理實體進行界定。幾何模型界定幾何參數、空間位置和空間關系等；物理模型界定物理性能、物理特征和物理約束條件；行為模型界定外部因素影響下物理實體內部響應機制和行為模式；規則模型界定實體運行所需知識規則，并賦予總結、學習和演化能力。
服務包括功能服務和業務服務兩個方面，即仿真、模型、算法等相關功能服務和數據傳輸等業務服務。如面向物理實體提供建模仿真服務、面向數據流提供的數據管理和處理服務、面向虛擬實體提供的交互操作服務。
孿生數據為物流運輸數字孿生的正常運行提供數據支撐，并驅動數字孿生模型的高效運轉。孿生數據包括物理實體的靜態屬性數據和動態過程數據，虛擬實體的幾何模型數據、物理模型數據、行為模型數據和規則模型數據，各類功能服務數據和業務服務數據，各類宏觀數據及物流運輸決策的知識數據。此外，物流運輸數字孿生模型運行過程仿真模擬和迭代運算產生的各類衍生數據也是孿生數據的重要組成部分。
連接主要實現物流運輸數據孿生模型數據的傳輸、轉換和同步，包括物理和虛擬實體的數據雙向交互、服務對物理和虛擬實體進行的數據采集和指令傳遞、物理和虛擬實體與數據之間的數據存儲和同步。
數字孿生技術通過為物流運輸活動創建實時映射的數字鏡像來實現端到端的可視化跟蹤和管理，實時調整物流運輸網絡、運行、管理，提升決策管理水平和抗風險能力，改善運行效率。物流運輸數字孿生模型的構建步驟如下。
將物流運輸的基本組成單元進行仿真建模，實現鏡像映射，基于仿真軟件構建單元的幾何模型，界定物理模型的物理參數和約束條件，結合輸入-反應機制和運行目標確定行為模型，參考物流運輸優化原則和決策規則完善規則模型。對象孿生作為靜態建模，實現對單個實體的虛擬復制，結合感知技術實現全要素實時信息采集，達到監視和優化物流運輸實體的目標。
以物流運輸的裝卸、搬運、運輸、中轉等環節為孿生對象，對實體的物流運輸流程進行動態虛擬仿真，構建實時數字孿生模型，進行貨物、運輸工具、人員、設施設備實時數據采集，對物流運輸流程進行實時監控、仿真、評估和預測，保證各流程同步運行，達到物理實體與數字孿生模型融合協同。
在實現多視圖和可視化的仿真基礎上，系統孿生實現物流運輸總體的靜態優化和動態優化?；谶\行歷史數據和數字孿生模型迭代優化，進行資源配置和運行參數設置、實時調整物流運輸流程，實現資源投入、采購管理、生產管理、運輸管理、物流倉儲體系、物流運輸網絡結構等的整體最優。系統孿生實現物流運輸物理實體與數字孿生模型的實時交互、同步應變與實時響應。
數字孿生模型除了實時采集物流運輸相關主體內部信息，還需要結合所處行業、地理等因素對外部相關信息進行實時采集和智能決策。價值鏈孿生通過加大應用人工智能技術，提升物流運輸的響應時效、彈性和靈活性。一方面基于市場需求和產業發展變化制定合理措施推動物流運輸的成本控制及利益分配。另一方面關注政策、科技、交通能源、產業發展等信息，及時調整策略以更好適應宏觀環境可能出現的動蕩和無常。
數字孿生作為技術復合體應用于多流程跨節點的物流運輸流程中將面臨諸多問題和挑戰。
物流運輸涵括生產、采購、運輸、倉儲、銷售、售后等多個環節，每個環節都持續產生不同類型、不同結構的數據。既包括運輸工具、設施、產品、人員、環境、空間等的靜態數據，又包括數量、速度、位置、輸入、輸出、成本、能耗等動態數據。不同數據具有來源、結構、標準、格式及采集頻率等多樣化特性。實時獲取、處理、融合、存儲數據成為物流運輸數字孿生模型實施的一大挑戰。
物流運輸數字孿生模型不僅是對物流運輸環節的場景仿真，更是對運行數據的實時呈現和運行機理的真實體現。在仿真與模型方面面臨的問題有：一是如何對物流運輸實體、節點和流程的高精度仿真模擬，實現對真實運行環節的擬合；二是不同節點和運行流程的仿真模型是否能夠具有標準的數據格式、接口格式和通信協議，保證不同的仿真模型順利串聯，組合成如實反映物流運輸網絡的復雜數字孿生模型；三是如何全過程保證仿真與模型的運行質量，如何構建模型應用前的驗證機制、運行過程的評估機制、面對復雜特殊情況的自適應機制等。
物流運輸數字孿生模型存在巨量的數據、算法、模型和各種不同的硬件軟件系統，且在運行過程須廣泛使用各種網絡通信技術，無形中均面臨信息泄露、篡改、偽造等安全威脅。特別是隨著數字孿生模型與大數據、云計算的融合，將會出現更多元化、更隱蔽的攻擊方式和攻擊路徑，進一步加大安全風險。此外，隨著物流運輸業務的拓展，物流運輸主體和數據源不斷加入，其潛在的風險源及風險隱患還將急劇增加，由于物流運輸主體缺乏完善的安全管理措施或安全管理失控導致安全漏洞頻發、網絡身份冒用等情況可能不斷出現。
首先，海量數據的實時收集與處理方面的挑戰，實現對物流運輸各種數據毫秒級高頻數據采集、無損低延時高并發雙向傳輸；其次，復雜場景的實時建模與交互方面的挑戰，特別是反映現實復雜物流運輸體系的大規模跨時空的精細化仿真建模；最后，實時預測與決策等方面的挑戰，包括對物流運輸總體方案的高效動態優化、物流運輸關鍵點的實時風險預警，及數據缺乏情況下預測與決策機制的穩態運行。
物流運輸數字孿生模型還面臨成本投入、產出效益分配、運營主導等問題。如果由物流運輸核心企業來主導投入與運營，將會面臨巨額投入成本和龐大推進障礙。另外，分散運營還會導致數據碎片化，無法實現數據資源共享、整合和有效利用，從而使數字孿生模型無法實現數據的完整實時呈現。
數字底座整合了網絡基礎設施、云計算平臺、區塊鏈平臺、物聯網平臺、大數據平臺和人工智能平臺等模塊化平臺，實現軟件、硬件和計算服務能力的一體化。物流運輸數字孿生模型的數字底座建設包括數字孿生體建設、數據平臺建設、模型平臺建設及管理平臺建設等。數字孿生體建設實現對物流運輸要素的真實仿真和數據雙向映射，預留標準化數據定義和數據接口。數據平臺以中心化方式實現對數字孿生體的實時數據采集和指令發送，提升實時應變能力。模型平臺定義了物流運輸各運行過程的規則和協同方式，強化數字孿生模型的預測能力、洞察能力和優化能力。管理平臺提供自然化和智能化的人機互動界面，滿足不同場景的應用需求。
參考陶飛等[6]、覃文波等[7]、周少偉等[8]的研究，結合物流運輸的特性，并考慮與其他數字孿生應用的無縫銜接，物流運輸數字孿生模型的體系規范包括基礎標準、數據標準、技術與平臺標準、開發與運營標準、安全標準、行業標準等如圖1所示。
由于物流運輸涉及的實體及流程過多，考慮實施難度及社會價值，首先，重點推進數字孿生在應急物流運輸中的應用。在對應急物流資源數字孿生的基礎上，進行應急物流預案的模擬和優化；當風險事件發生后，自動根據應急預案調配相關資源，實時跟蹤并根據風險事件變化及環境變化及時調整，在最短時間以最低代價完成應急救助工作。其次，根據不同發展水平，積極推進物流運輸數字孿生模型在能源化工、高端制造等重點行業及港口、機場等重點領域中的探索應用，從重點行業和重點領域開展試點和推廣，以點帶面輻射促進更加廣泛的場景應用。
推進以第三方開放的數字孿生服務平臺主導、各物流運輸節點成員積極參與的物流運輸數字孿生模型發展機制。由數字孿生服務平臺基于SaaS(Software as a Service，軟件即服務）模式提供功能全面、運行穩定、輕松部署的物流運輸數字孿生平臺和服務。該模式不僅能夠較好地平衡成本投入和產出利益分配的矛盾沖突，激發各方應用數據孿生技術的主動性和積極性，還有助于構建完善的數字孿生安全評估與檢測機制，基于區塊鏈等技術實現可信主體認證、可信數據傳輸、數據安全存儲及安全操作，提升物流運輸數字孿生模型的安全性。伴隨物流運輸業務發展，未來還需由數字孿生服務平臺協調各節點成員一方面加大分布式運算節點部署和本地化部署，強化云計算與邊緣計算協同，提升數據并行計算和分布式計算能力，另一方面強化物聯網技術、人工智能算法、知識圖譜等技術與數字孿生模型的結合應用，更好地滿足物流運輸數字孿生模型的性能需求。
總之，物流運輸數字孿生模型應遵循對象孿生、過程孿生、系統孿生和價值鏈孿生的步驟，不斷深化數字技術在物流運輸領域的集成創新應用，并重點加強數字底座建設、體系規范建設、生態機制建設和應用場景擴展。未來，需持續借鑒數字孿生技術在城市建設等其他領域的成功經驗，根據物流運輸管理的特性進行調整，從而創造出適應新質生產力發展需求的數字化、智能化物流運輸管理模式。
滬公網安備 31011202008041號
