港航交通行业数字孪生解决方案白皮书-易知微

2前言本文中出现的任何文字叙述，文档格式、插图、图片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均归杭州易知微科技有限公司所有，并保留一切权利。未经书面许可，任何公司和个人不得将此文档中的内容翻录、转载或以其他方式散发给第三方。否则，必将追究其法律责任。杭州易知微是袋鼠云旗下全资子公司，面向产业客户提供空间智能应用平台及数字孪生解决方案，致力于推动物理空间、实时数据、智能算法与行业模型深度融合，构建一个与现实持续映射，且可以分析预测、优化现实的数字孪生世界。易知微基于自研的EasyV、EasyTwin、EasyIoT、EasyAsset、EasyHuman等空间智能产品矩阵，构建了覆盖空间数据采集、三维模型重建、数字孪生引擎、孪生应用开发、场景仿真易知微不断吸收以3D高斯、PBR实时渲染为代表的三维技术，以及机理仿真、数理分析、视觉识别等模型与算法能力，并将其转化为可复用、可集成、可交付的系统工程，支撑客户实现空间可视、状态可感、趋势可预测、方案可推演和业务可协同。易知微已经为3000+企业客户提供数字孪生可视化平台和应用，覆盖智慧城市、数字政府、智慧园区、智慧工厂、智慧交通、智慧港口、智慧水利等众多行业领域，包括杭州东站、宁波舟山港、长江科学院、国家电网、移动云、中交建、中铁建、融创、云上贵州、厦门象屿、天津火箭、上海电视台、金华防汛大脑、良渚古城遗址公园、李宁、浙江大学等典型案例。易知微将继续坚持平台和生态开放战略，和众多行业伙伴融合共生，一起让数字化看得见。总部地址：杭州市余杭区五常街道阿里巴巴数字生态创新园4号楼袋鼠云如需获取更详尽的EasyV专业服务信息、商务信息，可通过如下方式与我们联系：3一、行业背景 5（一）政策背景：智慧交通建设进入深化落地期 5（二）业务痛点：多元要素动态交织，管理难度持续攀升 7（三）趋势洞察：港航数字化由单点感知向全域协同加速演进 8二、解决方案 （一）建设思路：围绕港航业务对象建立虚实联动的运行空间 （二）数据采集：覆盖港区、水域和运输链条，建立多维现场感知 （三）模型生成：根据业务尺度和深度，构建分级适配的数字资产 （四）孪生开发：组织数字要素与空间关系，驱动业务场景持续更新 （五）业务应用：融合孪生场景与业务流程，构建港航智能运营闭环 22三、应用场景 24（一）通用业务场景：覆盖行业基础资产，打造智能运营体系 241.持续感知业务现状：快速识别运行趋势，多级下钻锁定异常 242.生产资源统筹调度：动态展示作业环节，优化调整生产流程 253.设备智能预测性维护：实时评估健康度，发掘潜在风险隐患 264.应急安全指挥管控：动态识别综合预警，快速组织优化预案 285.多维调度仿真推演：解析经营应用态势，提升资源利用率 28（二）行业特色场景：聚焦特色专有领域，建设专属应用内容 291.远程操控大型设施：还原真实作业状态，动态驱动设备姿态 302.堆场与货物流向管理：实时追踪库存变化，持续评估堆存效能 313.航道船闸运输监管：风险因素监管评估，科学执行通航方案 324.智慧航道协同运营：贯通水面岸线空域，提升全域感知处置能力 325.低空空域智能服务：空地一体可视可控，资源协同管理调度 346.综合枢纽联运协同：宏观监控指标状态，平衡调节运力资源 357.仓储物流流程监控：快速定位数据偏差，提升订单流转效率 36四、项目案例 37（一）杭州东站：交通枢纽智治应用，应急调度保障出行安全 37（二）深国际：靖江港货运仿真物流生产管理系统 404（三）宁夏交建投：智慧调度、风险预警，筑牢高速服务区安全运行防线 43（四）中铁伊通：仓储流程智慧管控，现代物流数智协同 475一、行业背景（一）政策背景：智慧交通建设进入深化落地期进入十五五开局阶段，港航数字化已经完成较长时间的基础建设，港口航道交通的政策环境正在出现一轮新的变化，国家层面的政策关注点明显向更深层次的运行智能化转移：港口需要进一步连接自动化生产、集疏运和全程物流，航道需要提高船岸协同、船闸调度和运行养护能力，人工智能开始进入港航生产调度、安全监管、设备运维和航运服务等具体业务。1.交通建设更加重视港口群、高等级航道和综合运输网络协同。国家现代综合交通运输体系建设继续强化港口与航道的枢纽作用。交通运输部解读十五五相关部署并提出，未来五年将推进内河高等级航道提质升级，基本建成世界级港口群，并推进三峡水运新通道等重大工程建设。港航基础设施建设由此呈现出更加明显的网络化特征。港口自身的泊位、码头和堆场能力仍然重要，但港口在综合交通体系中的价值越来越取决于其与航道、铁路、公路以及后方产业和物流网络之间的衔接。对于大型枢纽港而言，船舶到港、码头装卸、堆场组织、集疏运车辆和铁路班列已经成为连续生产过程；对于内河航运而言，航道等级、船闸运行、港口能力和船舶组织之间同样需要保持协调。2025年6月，交通运输部会同工业和信息化部、财政部、自然资源部、生态环境部、水利部发布《关于推动内河航运高质量发展的意见》。政策提出，到2030年进一步提高航道网络化、智慧化水平，高等级航道电子航道图覆盖率达到85%。同时，强化港口综合运输枢纽功能，推进内河航道、港口和船舶更高水平协同，进一步提出设施装备智慧化、运营服务智慧化和行业管理智慧化等任务。彰显未来内河航运更加重视整个运输链的运行效率，港口生产能力需要与航道通过能力、船舶运行和集疏运组织共同判断。3.“人工智能+交通运输”开始进入港航生产和运行核心环节。2025年9月，交通运输部、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局等七部门在智慧航运领域，政策提出推进港口智能感知网络建设，加快码头设备设施数字化、自动化和智能化升级；加强运营监管与风险防控；建设面向全程物流链的协同系统；推进区域6水上交通组织一体化；加强沿海和内河主要干线交通运行监测；推进船闸智慧化升级以及多梯级通航建筑物联合调度。同时明确到2027年推动人工智能在交通运输典型场景广泛应用，到2030年进一步深度融入交通运输行业。生产数据过去主要用于展示和查询，下一阶段则需要进一步支撑异常识别、状态研判、计划优化和调度决策。岸桥、场桥、车辆、船舶、泊位和堆场产生的大量实时数据，需要与空间位置、生产任务和历史运行状态保持关联，才能为人工智能提供完整的业务上下文。4.AI应用被细化为船岸协同、港航调度、安全监管和智能运维。案》，对前期“人工智能+交通运输”的政策方向进一步细化。明确提出围绕船岸协同、港航调度、安全监管、智能运维和船舶节能等业务开展创新应用，并提出利用通航环境、气象水文和运行状态等多源数据开展智能监测预警与设备设施故障诊断。政策还提到推动人工智能进入港口数字化建设、自动化改造、智能化升级以及智慧航道和航道数智升级，并进一步提高港口生产运营、航道运行养护和对外服务的智慧化水平。5.智能航运政策推动信息互通走向运行协同。2026年3月，交通运输部、工业和信息化部、国务院国资委、市场监管总局联合印发《智能航运2030行动计划》，进一步强调智能船舶、智慧港口、智慧航道及航海保障之间的协同。政策提出加强对港口基础设施、港区通航环境和船舶运行状态的监测感知，推进智能靠离泊、智能装卸货和智能引航等船港协同技术；航道侧则面向桥区、通航建筑物、狭窄弯曲航段、复杂水文环境等场景，加强船岸信息交互，并提高智能船舶与智慧航道融合运行能力。同时提出利用人工智能优化调度，提高船舶航行与港航作业协同水平。综上所述，政策变化正在重新定义港航企业的数字化能力边界。港航数字化所面对的管理对象已经不再局限于港区内部设施，也不局限于水域中的船舶，船舶运行、港口生产和航道条件等因素逐渐被视为一个连续运行系统。基础设施建设仍然持续，但关注点开始集中到港航协同、智能感知、人工智能、运行监测、智能调度、设施运维和多式联运协同等实际生产问题。这一变化意味着，港航企业未来几年的数字化建设重点，将逐渐由单项系统建设转向对生产现场、交通组织、基础设施和业务流程的连续感知与协同决策。7（二）业务痛点：多元要素动态交织，管理难度持续攀升港航交通业务具有要素密集、空间广阔、流程链长、主体多元的特征，大量固定基础设施与移动生产对象同时存在。泊位、岸桥、场桥、堆场、皮带廊道、船闸和航标的位置相对固定；船舶、集装箱、车辆、散货和人员则持续运动，生产计划又不断改变这些对象之间的关系，传统管理方式在应对快速增长的业务量与日益复杂的安全要求时，显现出多重矛盾。港航交通行业涉及大范围场地和多部门联动，海铁联运需要衔接港区作业、铁路场站、班列和集装箱运输；江海联运需要关注内河航道、船闸、水位和港口作业能力；集卡运输则进一步连接闸口、道路、物流园区和货主。传统的安全管理手段依赖预案文本和人工沟通，监管投入成本高且存在死角盲区，应急管控能力差。港区作业环境复杂，涉及危化品、重载吊装、水上作业等高风险场景，且安全监管对象分散，事前预警和过程管控能力不足，依赖人工经验影响整体运营效率与应急响应能力。港航交通行业经过多年信息化和自动化建设，通常已经部署生产管理、设备管理、视频监控、门禁、安全、能耗、PLC控制以及各类专业系统，但这些信息往往存在于不同系统中。且大部分调控手段仍依赖人工干预，没有支撑一体化直观联动的管理手段，联动响应能力较弱，无法基于全局实时态势进行动态、精准、协同的优化，资源调度处理能力有限，面对突发事件的响应效率较低。与此同时，港航物资运行管理与生产调配信息化所需要的精准度要求却越来越高，传统生产管理模式无法支撑跨系统决策判断。港航交通行业的业务单元面积大、要素种类多、作业流程复杂，例如：集装箱码头的核心生产过程通常涉及船舶靠泊、岸桥装卸、水平运输、堆场作业和集疏运；散货码头可能涉及卸船机、皮带机、斗轮机、堆取料机和装船机等连续作业设备。8任何一个环节出现突发状况，都有可能对后续的流程环节造成影响。传统调度系统擅长记录任务和计划，却无法直观呈现设备当前位置、货物实际分布、车辆运行轨迹以及不同任务之间的空间冲突。岸桥、场桥、卸船机、装船机、斗轮机、皮带机、船闸闸门等设备结构复杂，长期承担高频作业任务，随着航道和船闸设施运行周期拉长，老化、沉降、水位变化和高频通航共同作用，需要运维人员结合长期监测数据判断设施健康状况。但港航交通行业所涉及的业务单元范围广泛，数据量庞大且存在海量潜在隐患，人工视频轮巡的监控管理成本高昂，难以持续掌握水位、船舶和设备状态，且缺少精细数据支撑设备运维，无法实现对潜在高风险区域的智能预测与前置干预。港航交通行业涉及大范围场地和多部门联动，传统的安全管理手段依赖预案文本和人工沟通，监管投入成本高且存在死角盲区，应急管控能力差。大型机械作业区、码头前沿、危险货物区域、堆场、道路交叉口和有限空间均可能形成高风险区域，水域侧还存在船舶碰撞、异常停泊、恶劣天气、水位变化以及航道拥堵等风险。风险事件发现响应周期漫长，无法实现对高风险区域的实时监测和对潜在风险隐患预先处置。（三）趋势洞察：港航数字化由单点感知向全域协同加速演进综合上述行业趋势可以得出，港航交通行业并不缺数据，但面对海量数据缺乏一种能够穿透业务壁垒、融合多源数据、支撑动态协同的新型数字化能力。这种能力需要将港口物理空间中的船舶、岸线、堆场、设备、车辆、货物及其流动过程，在数字空间中进行实时、精准的映射，并能够基于此进一步进行分析、预测与推演。数字孪生技术为构建这种能力提供了有效路径，它能够将港口现场空间、设备状态、业务数据和分析模型组织到统一数字空间中，形成对业务运行场景的整体认知，为生产监测、风险分析和调度决策提供持续的数据支撑，实现态势感知到协同执行的业务闭环。9第一层能力是持续还原现场。AIS提供船舶位置和航行信息，北斗、UWB等定位技术反映车辆与人员位置，PLC持续产生设备控制和运行数据，视频记录现场活动，水文和气象传感器则描述航道环境。把这些动态信息映射至港区、航道和船闸空间，使管理人员看到与现场运行逻辑一比一复制还原的数字环境。第二层能力是建立业务对象之间的关联。让诸如船舶等业务要素不再只是地图上的一个点，而是关联船期、泊位、装卸计划和货物；岸桥不只是一个三维模型，关联作业任务、设备状态和故障记录；堆场中的箱区或货垛，关联库存、车辆和后续疏运计划。第三层能力进入分析阶段。当泊位效率下降、设备异常、车辆拥堵或航道风险发生时，系统根据空间位置继续关联上下游任务和周边对象，使管理人员能够判断风险事件的真正影响范围。还可以进一步利用AIS、水文、设施监测和历史运行数据分析船舶通行状态，模拟船舶路径、闸门运行和调度方案。由此，港航数字化正式从对单一设备、单一系统和局部业务的分散感知，逐步走向对港区、航道及运输链条的全域认知与协同运行。数字孪生以三维空间为业务载体，将船舶、设备、车辆、货物、人员等运行对象与实时数据、生产任务和空间关系持续关联，并进一步融合专业模型、AI算法与智能体能力，使系统不仅能够还原现场状态，更能够识别异常、分析影响、预测趋势和推演方案。最终推动管、设备运维和运营管理构建统一、实时、可持续迭代的数字化基础。二、解决方案（一）建设思路：围绕港航业务对象建立虚实联动的运行空间港航交通行业的数字孪生建设核心即围绕业务运行的核心要素。港口侧重点包括港区、码头、泊位、堆场、仓库、道路、铁路、闸口、岸桥、场桥、卸船机、斗轮机、皮带机、船舶、车辆、集装箱及散货等。航道侧包括航道、锚地、航标、船闸、闸室、闸门、水工建筑物、过往船舶以及水文气象环境等。围绕这些对象，建设工作按照数据采集、模型生成、孪生开发和业务应用逐层推进。将现实空间、核心设施、移动设备、环境数据与业务流程持续映射到数字空间，并通过数据融合与交互分析，支撑协同调度与智能决策。现场采集解决「现实世界如何进入数字空间」；模型生成解决「不同业务对象需要以什么精度表达」；孪生开发继续完成空间、设备和数据关系组织；业务应用则根据调度、安全、运维、经营等视角组织交互和分析逻辑。最终，将港区或航道中的现实变化持续反馈到数字空间，让业务人员在数字空间中的分析结果和调度决策直接作用于现场作业。（二）数据采集：覆盖港区、水域和运输链条，建立多维现场感知港航交通行业数据采集涉及水域与陆域、固定设施与移动对象、实时状态与历史记录，从多个层级、视角、纬度形成对港口运行的立体化感知。港航交通业务现场通常同时包含大尺度水域和高密度生产设施，针对港区大范围地理空间，采用GIS、卫星影像、无人机航测和倾斜摄影快速获取码头、堆场、航道、锚地、水域的高分辨率影像与实景三维模型；对于大型设备和关键建筑，采用激光雷达、三维扫描、手持SLAM或影像采集获取更加细致的空间数据。由此建立统一坐标基准，将水域地形与陆域设施进行融合建模，形成高保真空间底图，使水域、陆域和设备位置可以在同一数字空间中被查询和分析。2.设备运行感知：动态映射生产作业状态。识别业务核心设备及其关键运行参数，通过物联网传感器、PLC控制系统、设备监控系统，持续采集设备位置、速度、启停、载荷、故障及关键测点信息等数据。利用PLC数据驱动卸船机、装船机、斗轮机和皮带机模型动作，使抓斗升降、臂架动作和皮带运行等现场状态映射至数字场景。对于船舶，接入AIS数据，获取船舶位置、航速、航向及静态信息；岸桥和场桥可接入大车、小车、吊具、起升机构以及作业状态；散货码头则重点关注卸船机、装船机、斗轮机、堆取料机和皮带输送系统。3.业务与环境数据接入：深度融合多维度空间信息。接入GIS地理信息、BIM模型、视频监控流、人员/车辆定位数据，整合TOS作业计划、船舶靠离计划/集装箱状态数据、ERP经营数据、设备管理系统的工单与维保记录，同时纳入气象数据、水文数据以支撑作业安排与安全预警。将上述业务数据与空间对象相绑定，最终形成融合空间地理信息、设备动态状态、作业流程数据、环境监测指标的多源感知体系。（三）模型生成：根据业务尺度和深度，构建分级适配的数字资产完成港区、水域、设施设备及移动对象等多源数据采集后，需要进一步将现实空间转化为能够承载业务运行的数字资产。港口航道交通场景覆盖范围广、业务对象类型多，不同对象在空间尺度、模型精度、动态表现和更新频率等方面存在明显差异：港区、航道和锚地侧重全域空间关系与宏观态势表达，码头前沿、堆场和船闸等重点区域需要更加真实地还原现场环境，岸桥、场桥、装卸设备、船舶及闸门等关键对象则需要进一步具备部件拆分、状态驱动和动态交互能力。因此，模型建设需围绕实际业务应用深度，结合GIS、倾斜摄影、3DGS、BIM、PBR等技术形成分级组合的建模方式，在场景覆盖范围、模型精度、运行性能与建设成本之间取得平衡，构建从全域空间到底层设备、从静态环境到动态对象的多层次港航数字资产体系。1.港航全域宏观场景：GIS与遥感底座快速构建针对港区整体布局、航道、锚地等大范围场景，以GIS底图、遥感影像和基础地理数据建立的宏观底座为空间基底，叠加倾斜摄影生成的实景三维模型，快速构建业务全域视图，呈现港口分布、岸线、航道、交通网络、码头区域和主要设施。此类模型加载范围大、更新周期相对较长，能够展示宏观态势监控与业务规划，适合用于集团总览、航道态势和区域运输分析。2.核心作业区域设备：3DGS点云精细还原真实模型结构。针对码头前沿、堆场箱区、船闸口、工程建设等作业密集区域，因其空间结构复杂，人工手动建模成本较高，利用三维激光扫描生成点云数据构建精细的Mesh模型。结合PBR材质贴图，真实还原集装箱色彩、设备外观与场地材质，为作业场景仿真提供视觉真实感。如果存在码头扩建、堆场调整或航道工程持续施工等情况，还可以周期性重新采集，形成不同时间节点的空间记录。3.关键设备与船舶：参数化、动态化驱动模型深度交互。对于岸桥、场桥、卸船机、斗轮机、装船机和船闸闸门等大型核心设备，建立参数化、可驱动的模型支持状态驱动和部件级交互。模型不仅具备几何外形，更能够关联其运动部件、按照设备结构拆分部件并配置机械动作，根据接入的PLC数据动态还原实际工作姿态。可以执行驱动大车行走、吊具升降、抓斗动作、臂架运动和皮带运行等业务流程，同时能够根据AIS数据驱动船舶模型在三维场景中实时显示位置与状态，便于辅助业务管理人员快速定位异常设备的具体部件，高效准确解决风险故障。4.周期动态更新机制：支撑实时作业过程追溯回放。针对港口作业动态性强的特点，建立周期性扫描更新机制。通过无人机定期对堆场、码头进行航拍，生成不同时段的模型版本，形成时间序列。支撑管理人员回溯任意历史节点的堆场布局、船舶在港状态，与作业计划进行比对，分析作业进度与效率。（四）孪生开发：组织数字要素与空间关系，驱动业务场景持续更新完成港区、航道及关键设施设备的数字资产构建后，单一模型能够呈现业务现场空间与外观表达，但仍无法持续反映真实业务的运行变化。孪生开发需要进一步以港航实际业务关系为核心，将分散的空间场景、设施设备、船舶车辆等数字对象进行统一组织，关联实时数据、生产任务和业务规则，建立对象之间的空间关系、数据关系与运行逻辑，才能使静态数字资产逐步转化为能够随现实状态持续更新、响应业务事件并支持交互分析的孪生场景。在此基础上，再将孪生场景与生产调度、设备运维、安全监管和运营管理等业务应用结合，形成从数字资产组织、场景运行到业务应用开发的完整孪生开发链路。围绕上述环节流程，易知微形成了以EasyAsset、EasyTwin、EasyV为核心的数字孪生开发工具链：lEasyAsset承接前序模型生成成果，将3DGS实景、传统三维模型及项目过程中产生的数字内容沉淀为可持续管理和复用的数字资产；lEasyTwin将分散的数字资产进一步组织为具有空间关系、数据关系、交互关系和运行逻辑的孪生场景，使数字资产成为可运行的世界；lEasyV再将孪生场景与生产运行、设备运维、安全监管、经营管理等业务指标和系统数据组合，构建最终面向实际岗位和管理场景的数字孪生应用。由此形成数字资产沉淀→孪生场景构建→数据与逻辑驱动→业务应用开发的连续生建设链路，使分散的数字内容逐步转化为可运行、可交互、可持续迭代的港航数字孪生业务空间，使数字孪生逐步转化为可以持续建设、反复复用和长期运营的企业级数字能力。港航交通行业长期积累的数字内容种类复杂，借助EasyAsset统一承接生产成果，对不同来源的空间内容进行整理、分类和复用。围绕业务对象，将生成的各类三维模型、倾斜摄影成果、点云数据以及关联的属性信息、设计图纸，统一纳入EasyAsset数字资产库进行管理。EasyAsset支持资产快速检索、版本管理和场景化组装，为后续孪生场景构建提供标准化、可复用的资源素材，便于拥有多个码头或航道项目的客户快速复用同类岸桥、场桥、车辆、船舶和附属设施等模型，逐步形成企业专有的数字资产库。(1)组织多源数字资产，构建业务统一的孪生空间。完成数字资产沉淀后，由EasyTwin承担孪生空间的组织工作，以业务空间为框架，组织来自EasyAsset的静态模型资产。通过配置空间关系、数据关系、业务逻辑，进一步建立对象关系。港区底座、码头、泊位、堆场和设备首先被放入真实空间位置，然后是船舶、车辆和人员等需要持续更新的动态对象。通过不同类型数字资产的组合，数字孪生既可以保留真实场景的空间特征，又可以针对关键设备保留更高的模型精度和交互能力，从而在大范围空间还原、运行性能与业务表达之间取得平衡。(2)融合数字要素与交互逻辑，使孪生场景真正运行起来。EasyTwin还支持根据业务需要，配置船舶移动、设备动作、车辆路线和事件触发逻辑，将船舶关联泊位和装卸任务、设备关联PLC状态和作业计划、堆场关联货物库存、车辆关联运输任务、安全事件关联风险区域和视频点位，从而使数字孪生空间清晰、可视呈现船舶动态、作业进度、设备状态、环境参数。(1)关联实时数据与空间对象，让数字场景持续反映现实运行状态。基于构建好的孪生空间底座，进一步建立现实设备与数字空间之间的数据关系。借助EasyV将外部系统产生的实时数据和业务状态映射至三维空间中的设备、区域和其他数字对象，使数字场景能够随着现实世界的运行状态持续变化。现实设备状态发生变化时，数字场景中的对象可以同步更新显示状态，实现设备状态与空间对象之间的动态对应，连接现场发现、空间定位、影响判断、处置任务和后续复盘。(2)组合孪生场景与业务数据，快速形成实际业务应用场景。利用EasyV的低代码可视化能力，进一步组合孪生场景与生产指标和业务系统，快速搭建面向不同需求的业务应用界面。有机整合三维场景、实时数据看板、分析图表、告警列表、操作按钮，形成直观、易用的交互式应用，支撑管理人员在统一界面完成从态势感知、异常定位、根因分析到指挥调度的全流程操作。将不同业务系统统一集成到同一三维场景下，使不同岗位在唯一空间入口中共享同一业务数字空间，但看到千人千面、截然不同的业务内容。调度人员关注船期、泊位、装卸进度、堆场和设备状态；安全人员关注人员车辆、风险区域、视频和告警；设备部门关注设备健康、工单和故障；管理人员则需要吞吐量、作业效率、库存、能耗和经营指标。从完整工程链路来看，EasyAsset、EasyTwin与EasyV并不是三个相互独立的工具，而是分别承担数字孪生从数字内容到业务应用的不同环节。将3DGS实景、AI生成模型、GIS/BIM及传统三维模型等不同来源的数字内容沉淀为持续可用的数字资产，为后续多个场景快速建设提供素材基础。将不同资产重新组织到统一空间中，并进一步建立数据关系、空间关系、交互关系和运行逻辑，使模型能够承载真实设备状态、业务事件以及仿真推演能力。将EasyTwin形成的三维孪生场景与业务指标、系统数据、应用逻辑和界面组件组合，最终形成面向管理人员和业务人员实际使用的数字孪生应用。（五）业务应用：融合孪生场景与业务流程，构建港航智能运营闭环完成孪生场景构建与数据关系组织后，还需要将数字孪生能力嵌入港航实际业务流程，使持续更新的数字空间真正服务于生产运营。通过在具体业务流程嵌入数字孪生系统，实现实时数据、空间模型、业务规则与调度、监控、分析和决策等日常工作的深度结合。围绕生产调度、安全监管、设备运维和经营管理等核心业务，将船舶、设备、车辆、货物等对象的实时状态与作业计划、业务规则和分析模型持续关联，在统一的孪生空间中完成运行感知、异常定位、风险研判、方案推演与决策优化。实时显示所有在港船舶的位置与状态、码头岸桥的运行姿态、堆场各箱区的实时堆存量以及港区内移动设备的轨迹。当某个泊位的作业进度显著落后于计划，或某条主干道出现车辆聚集拥堵时，系统会在相应空间位置自动弹出提示，管理人员可以立即定位到具体问题点，而无需在多个独立系统中来回切换查找。将TOS系统的作业计划、船舶的AIS动态、设备的实时状态和堆场的箱位数据在统一空间中进行关联。当一艘计划靠泊的船舶因天气延误，原定泊位和相关设备资源空闲时，调度人员可以在数字孪生中模拟该船舶延迟靠泊对后续船舶进港计划、泊位利用率和整体作业效率的影响。系统结合当前所有在港船舶信息、锚地空置情况和未来24小时的到港预报，智能推荐调整方案，并直观展示每种方案对全局的影响，辅助其做出更优决策。港口作业存在多种安全风险，如船舶靠离泊碰撞、设备操作违规、堆场超高堆存、危化品泄漏等，将通过视频AI识别得出异常结果、触发告警的设备传感器数据、超过标准的环境监测数据与三维空间位置精确绑定。当某区域风险指数升高时，在场景中高亮显示风险区域并关联展示相关视频画面、涉及的人员与设备列表、历史类似事件及处置记录。辅助管理人员快速评估风险范围和潜在影响，为指挥现场人员撤离或启动应急预案提供直接依据。针对诸如船舶装卸等已经完成的作业环节，支持基于历史数据进行时段回放。管理人员可以选择任意时间点，查看具体的船舶的装卸进度、岸桥作业序列、拖车集疏运路径和堆场作业情况，通过对比计划与实际执行的差异，分析作业卡点环节，为优化标准作业流程、调整资源配比提供科学、专业的事实依据支撑。具备动态结合实时运营数据与综合经营指标的能力，可以在三维场景中下钻查看不同码头、不同航线的单箱能耗成本、设备综合效率等关键绩效指标。当考虑一项投资计划，如新建一个自动化堆场时，可以在数字孪生系统中构建该堆场的虚拟模型，接入预测的货量数据，模拟其建成后对整个港口物流路径、设备负荷和吞吐能力的影响，评估投资回报，支撑长期仿真推演。三、应用场景（一）通用业务场景：覆盖行业基础资产，打造智能运营体系涉及船舶、泊位、堆场、闸口、设备、物流与外部协同，运行链条长、参与主体多，整合客流、运力、治安、应急等业务要素，形成统一运行视图和经营口径：对内覆盖预测—预警—调度—处置—复盘全流程，支撑态势监控、调度协同、设备运维、安全预警与经营分析；对外提升跨部门、跨层级的资源协同效率，支持按权限同步业务信息，提升联动协同处置效率和应急救援精准度。1.持续感知业务现状：快速识别运行趋势，多级下钻锁定异常大型港区管理对象数量多且分布范围广，集团或港口管理者需要同时掌握多个码头或同一码头不同区域的运行概况，传统报表和分散监控难以提供统一直观的空间视角。数字孪生能够将泊位、堆场、仓库、道路、铁路、设备、船舶和车辆放入统一港区，构建从卫星地图、港口全景到码头前沿、堆场箱区的多级可钻取三维场景。同时，支持在此基础上叠加船期、吞吐量、设备状态和库存等信息，在一个界面中集成显示各码头吞吐量、在港船舶数、设备利用率等关键指标、安全状态、堆场存量，点击任一码头或设备，可快速下钻至其三维实景细节与实时数据。当出现区域异常时，自动触发系统告警、并放大展示现场对象，减少在多个业务系统之间反复查询的过程。2.生产资源统筹调度：动态展示作业环节，优化调整生产流程港航交通行业的生产调度高度依赖各个流程环节的衔接，但船舶到港时间受航道、天气、前序港口等多种因素影响存在高不确定性，传统人工沟通和经验判断的调度方式，阻碍泊位利用率和作业衔接效率的提升。数字孪生系统覆盖港区关键设备的运行状态和维护情况，在三维场景中实时显示所有在港船舶的位置、状态，并关联泊位计划、装卸计划，实现对港口实时作业情况的动态展示与统一管理。当船舶ETA发生变化或作业出现延迟时，自动触发预警、高亮显示占用泊位、装卸设备，并模拟调整后续船舶靠泊计划，评估对泊位利用率和作业效率的影响，辅助调度决策。基于Kafka等实时数据通道，接入车辆、船舶、AGV及作业设备的位置、姿态、速度、任务和生产状态等动态数据，实时驱动三维对象的运动、结构与作业过程变化。结合时间戳对齐、运动插值和平滑过渡等处理，实现设备连续自然运行，并可依据船型、箱位、装卸计划等业务数据动态生成作业状态，使孪生场景持续映射现场真实生产过程，为实时监控、作业调度和生产态势分析提供可视化支撑。3.设备智能预测性维护：实时评估健康度，发掘潜在风险隐患港口、航道、综合枢纽等场景的核心设备大多在生产作业流程中起到不可替代的关键作用，一旦突发故障会导致作业中断、造成长时间的产线停机。且大型设备的内部结构存在监管盲区，传统的定期维修手段易造成过度维修或维修不足，无法精准评估设备健康状态。借助数字孪生技术，在系统中接入关键设备的实时运行参数，持续分析设备运行数据与历史故障模式，在潜在故障发生前生成预警。结合设备管理系统，提前规划检修窗口，将非计划停机转化为计划性维护。同时，支持按任意时间段回放设备作业场景，完整还原设备运行轨迹、作业动作、任务执行过程和状态变化，为码头现场监控、作业复盘、异常分析和调度优化提供可视化支撑。4.应急安全指挥管控：动态识别综合预警，快速组织优化预案港航交通行业环境复杂、安全风险点分散，传统依赖人工轮巡的监管方式难以及时发现、定位异常根因。借助数字孪生，将视频AI识别的不规范作业行为、设备数据/状态异常、特殊环境指标监测等数据与三维空间位置绑定，持续比对人员和车辆实时位置与电子围栏区域。在三维场景中特殊标记危险作业区域、码头前沿、设备运行范围、道路等限制区域，自动告警人员进入限制区域等危险行为事件。当安全事件发生时，系统智能围绕事件位置显示周边设备运行状态、监控摄像画面和人员活动轨迹，根据应急设施位置和集散分布，分析判断现场通行路线、风险区域和最佳疏散方案，并结合应急预案安排处置任务。5.多维调度仿真推演：解析经营应用态势，提升资源利用率资源调度贯穿仓储、物流、运输、生产、作业等多个环节，是决定港口航道交通行业运营效率的关键点之一。但同时，传统的资源协同调度模式高度依赖经验、试错成本高，难以量化评估方案效果。基于数字孪生、离散过程仿真和AI智能分析技术，贯穿仓储、物流、运输、生产、作业等多个环节，实现资源配置、任务调度、作业推演、效能评估与策略优化的作业流程应用。辅助运营管理人员在方案执行前提前验证实现效果、评估策略瓶颈，支撑复杂业务要素下的方案策略优化改进，切实提升资源利用率、降低运营成本、缩短决策周期，可进一步迁移至仓储管理、物流运输、园区运营、生产制造等多种资源调度场景。（二）行业特色场景：聚焦特色专有领域，建设专属应用内容随着港航交通数字化建设由单点感知、业务系统建设向全域感知、协同调度与智能决策演进，数字孪生的应用边界也逐步由港区生产和航道通航管理向水上作业、综合服务及低空业务延伸。围绕船舶、航道、船闸、水上服务区、无人机、无人船等特色对象，融合AIS/北斗、视频监控、水文气象、物联感知、无人机影像及业务系统数据，构建水面、岸线、水下与低空一体化的数字空间。在统一孪生底座上进一步叠加AI智能识别、任务调度与业务协同能力，将现实空间中的运行状态、作业任务、异常事件及处置过程持续映射至数字空间，形成贯通水陆空的港航特色智能应用体系。1.远程操控大型设施：还原真实作业状态，动态驱动设备姿态利用港机设备明显的机械运动特征，针对大型设备进行结构化精模，通过PLC信号驱动模型中的大车、小车、吊具、抓斗、臂架和皮带等运动部件，实时同步设备运行姿态、关键工况参数和作业过程状态，实现对大型设备的远程监测与操控。调度人员因此能够远程判断设备当前处于哪个作业阶段，维修人员可以结合设备结构进一步定位异常部件。还支持通过孪生端进行操作指令下发，实现设备虚实联动、远程接管与可视化调度，帮助用户突破现场视野限制，提升大型设备运行管理与远程作业协同能力。同时，能够以车辆前向摄像头实时画面为基础，叠加车辆运行状态、当前位置、到站预计时间、周边车辆识别、车道线、驾驶座视频等信息，实现现实环境与数字孪生信息的融合展示，提升自动驾驶过程的透明度、安全感和乘坐体验。2.堆场与货物流向管理：实时追踪库存变化，持续评估堆存效能堆场是连接船舶装卸和集疏运的重要缓冲区，依托全息可视技术，实现堆场三维全景监测与堆形数字孪生。集装箱场景可以将箱区、箱位、箱型和任务数据映射至数字堆场，散货场景则可围绕货种、货垛、库存和堆取料任务组织空间信息，由此使货物不再只存在于库存数字中，而是在三维业务空间中清晰明确的呈现位置和流转关系。通过数据融合分析，动态感知库存体积变化并评估堆存效能，建立统一调度中心集成定位、视频、计量系统，实现多系统协同管理。3.航道船闸运输监管：风险因素监管评估，科学执行通航方案航道是港口的生命线，其通航能力受水位、流速、天气、船舶交通密度等多重因素影响，因此，想要宏观感知、预测复杂水域的态势，需要重点管理船舶、航道、水位、船闸和水工设施之间的动态关系。构建覆盖航道、锚地、港池的三维水域场景，融合AIS船舶数据、水文水位监测、气象预报、航标状态数据，动态还原所有船舶位置和航行轨迹，同步映射船闸闸门状态。系统结合潮流、风力数据，应用AIS与机器视觉模拟船舶通过航道的移动路径和过闸信息，结合水文数据、闸门运行和历史沉降信息，预测航道通行能力变化，评估碰撞风险，支持通航风险判断，为实际调度提供参考。4.智慧航道协同运营：贯通水面岸线空域，提升全域感知处置能力l航道运行监测与预警：融合多源运行数据，强化风险识别与闭环处置。围绕船舶流量、速度、异常停留、水位、流速、气象、航标及重点设施状态，关联AIS/北斗、视频与感知设备数据，对施工区、管制区、桥区、弯道、浅点等重点区域持续监测，实现异常识别、影响分析、分级预警与任务派发。l无人机巡检与应急处置：构建空水协同作业体系，缩短异常发现处置链路。将无人机、无人船作为航道移动感知与作业节点，无人机承担高空巡查、前置侦察与现场回传，无人船承担抵近测量、测深测流及危险区域替代作业，结合AI识别和数字孪生形成“任务下发—前置侦察—抵近作业—智能研判—指挥调度—联动处置—结果归档”的闭环。l水上服务区综合协同管理：统筹船岸服务资源，提升综合服务与运营保障能力。围绕船舶停靠及服务需求，统一管理泊位、岸电、新能源充电、燃料/水供应、维修、备件、信息发布、生活服务、污水垃圾接收和应急保障等资源，构建运行监测、资源管理、调度指挥、服务监管、应急处置与协同联动的一体化管理体系。5.低空空域智能服务：空地一体可视可控，资源协同管理调度l低空物流调度：统筹任务航线资源，提升立体物流运输效率。将物流任务、无人机、起降点和低空航线统一映射至数字孪生空间，结合空域环境与飞行资源开展任务匹配、航路规划和多机协同，实现任务执行全过程动态监管，拓展港航物流的立体运输通道。l无人机智能巡检：融合自主飞行与AI识别，构建港航全域智能巡检闭环。面向港区设备、岸线、航道、桥梁、航标、水工设施等对象统一组织巡检任务，通过无人机自主作业和实时图传扩大移动感知覆盖，结合AI自动发现异常并精准关联空间对象，进一步联动任务派发和处置反馈。l低空应急治理：发挥空中快速响应优势，强化突发事件研判与协同处置。面向事故、灾害及其他突发事件，利用无人机快速抵近和实时图传获取现场态势，并在数字孪生空间关联事件位置、周边环境和应急资源，辅助开展影响研判、力量调度与联动处置。6.综合枢纽联运协同：宏观监控指标状态，平衡调节运力资源综合枢纽涉及码头、港站、铁路股道、集装箱和班列等多个业务主体，包括高铁、地铁、公交、出租车、网约车等十余种交通换乘方式，涉及多家运营单位，资源难以整体统筹，协同联动难度大。以客流数为核心，覆盖汇集出行各环节的信息管控，通过热力分布持续监控实时客流指标状态，动态协同调节运力资源，关联铁路股道、设备能力、集装箱作业和运输数据，最大化发挥资源优势。7.仓储物流流程监控：快速定位数据偏差，提升订单流转效率打通仓储与订单系统，通过关键环节业务数据的全生命周期展示与异常状态标注，实现库存状态、订单流转与运输作业的一屏统览与交互查看，建设能够随业务发展而升级扩展的物联网数据管控平台。实现数据综合态势展示及各环节重点内容的监控，做到一屏统览关键数据，辅助管理人员快速定位库存超期、不规范作业等异常问题根因，提高业务跨系统的查询效率。（一）杭州东站：交通枢纽智治应用，应急调度保障出行安全易知微为杭州东站建设了与实体东站虚实交融、精准映射的数字孪生东站，统筹推进技术融合、业务融合、数据融合，通过构建数字孪生数据底座，落地出行、防疫、气象、消防、治安等业务场景。稳抓交通行业数字化转型的关键契机，实时监测运行现状、预测事件发展走向，助力大型交通枢纽成功推动数字化转型，实现一体协同、整体智治。1.项目背景杭州东站总建筑面积122万平方米，东西跨度820米，年均客流达1.37亿人次，管理协作单位超过50家，是我国最重要的现代化综合交通枢纽之一。但仍存在“突发大客流滞留应对难、人流密集疫情防控难、极端天气抢险难、消防应急救援难、治安管控覆盖难”等痛点难点，需进一步重塑机制、再造流程，推动大型公共复杂场所的客流预测预警更加精准、管理资源配置更加优化、安全防控体系更加智慧高效，有力防范化解风险隐患，更好提升旅客群众在东站出行的获得感和满意度。2.建设痛点l高峰客流超载难控，统筹调度能力不足：杭州东站作为华东的重要交通枢纽，日常接待人流密度很高，周末、节假日等特殊时间节点的客流会在此基础上呈指数倍增加。一旦超过客流承受能力时，应急措施往往难以准确进行指挥调度，有限运力发挥不了最大作用，就会导致旅客的出行感受不佳。l跨域协同链路冗长，资源联动供给滞后：由于东站所涉及跨领域、跨地区、跨部门、跨层级、跨业务、跨隶属关系的协同单位较多，运营管理的链路环节也会随之增加，资源调度联动的空间有限。且不具备预防、预警、预测的能力，在应急突发事件面前难以充分统筹管理、防患于未然。l治安管控要素复杂，警力覆盖范围有限：东站现有高铁、地铁、公交、出租车、网约车等10种交通换乘方式，涉及铁路、地铁、公交等多家运营单位，资源协同管理的难度大，治安管控覆盖的范围不全面，无法完全规避监控死角，安全保障能力不足。3.建设内容为解决杭州东站运营管理所面临的多方痛点，易知微拆解旅客、执法、管理等相关业务部门信息，辅助杭州东站构建了东站未来枢纽全景运营状态监控系统。统筹推进技术融合、业务融合、数据融合，使数字东站与实体东站虚实交融、精准映射，全面展示自然灾害、火灾、踩踏拥堵等风险事件根因的预警、预测信息，形成交通服务与综合管理的闭环。有力防范化解风险隐患，全面提升大型公共复杂场所的应急安全防控能力，保障群众安全出行，提升旅客在杭州东站的出行体验。稳抓交通行业数字化转型的关键契机，助力杭州东站实现一体协同、整体智治，打造未来枢纽浙江样板。l动态推送告警信息，科学支撑管理决策：基于历史运力数据，搭建了运力测算、压力评估、车流密度、客流疏散、应急管理等预测模型，动态推送风险隐患告警和资源分配建议。能够基于模型信息进一步优化调整应急预案和管理机制，加快面对设备故障、交通拥堵等突发事件的响应速度，智能推算更优的调度方案，增强整体的应急安全管理能力，为杭州东站提供更加科学直观的决策依据。l智能调控运力资源，筑牢出行安全防线：以客流数为核心，建立精准的客流预测分析系统，通过热力分布标注预测的目标日客流数，并与实时客流情况进行对照展示。持续监控指标状态，围绕周边出行的关键点位，调节各运力单位联合协同，推进信息实时传递、实时响应，将过亿人的换乘压力控制在合理区间。最大化发挥资源优势，有力防范风险隐患，保障旅客快速有序疏散。l治安要素联动监管，高效处置事故救援：通过AI算法赋能视频设施，打通路地警务资源平台，搭建人脸预警、车辆识别、执法管理等多元应用模型，形成人员测温、旅客核验、信息流转、轨迹溯源的全流程闭环，覆盖汇集出行各环节的信息管控。实景化呈现温感烟感、消防设施、安全出口等设备点位，提升设备感知力，预设告警指数，智能监管治安状况，提高风险事件的发现效率。针对重点风险隐患点位，面向不同情景构建了不同的应急方案，加快联动处置速度，增强救援的精准性和有效性。4.项目价值l虚实映射一体协同，枢纽智治数字统筹：以数字孪生为核心载体，系统整合客流、运力、治安、应急等业务要素，打通了从事前预防到事后优化的全流程业务链条，构建了覆盖“预测—预警—调度—处置—复盘”的大型交通枢纽智治一体化协同平台，有效提升了跨部门、跨层级的资源协同效率，形成可追溯、可迭代的智能管控机制，为交通枢纽领域推进一体协同、整体智治提供了可复制、可推广的示范样板。l风险隐患闭环管控，预警处置方案升级：通过对高铁站全空间、全要素的精准映射与动态仿真，实现对超大客流运行态势和治安风险的提前研判与智能干预，在复杂客流与突发事件场景下，能够以算法驱动应急预案快速匹配最优处置路径，显著增强风险事件的发现效率、联动处置速度和救援精准度，全面提升杭州东站作为超大型综合交通枢纽的治安防控能力、应急安全水平与旅客出行体验。峰值客流量预测偏差低于5%，突发风险事件预警处置提前10分钟+，丰富数据维度，推进安全风险全链条管理，建设大型交通枢纽智治一体化协同平台。（二）深国际：靖江港货运仿真物流生产管理系统易知微为深圳国际控股有限公司构建了数字孪生物流生产管理系统，基于现有生产硬件设施构建港区孪生仿真场景，集中化管理硬件设备与软件系统，可视呈现港口关键设备的运行状态和维护情况。实现对多个业务模块的动态展示与统一管理，便于动态调整生产流程，确保设备高效稳定运行，全面提高实时监测、规划和优化港口的运营能力。1.项目背景随着信息化时代的到来，港口物资运行管理与生产调配信息化所需要的精准度要求越来越高，港口基础设施智能化、数字化、综合化成为一大趋势。深国际靖江港作为该省重点项目以及该集团港口板块长江中下游重要的江海联运中转枢纽港，承担着大量的装卸货任务。随着业务量的快速增长，传统的生产管理模式面临诸多挑战，为提高整体运营效率，实现精细化管理，产生了构建数字孪生模拟仿真引擎的需求，希望打造国内一流的集绿色、智慧、高效、安全于一体的现代物流枢纽港，释放长江深水航道水运潜力。2.建设痛点l业务增长承载受限，生产资源比重失衡：靖江港作为该省重点项目以及深国际港口板块长江中下游重要的江海联运中转枢纽港，承担着大量装卸货任务。随着业务量快速增长，散货码头的货物种类越来越多，但港口能够承载的吞吐量有限，生产资源难以协调平衡。l港区作业风险复杂，安全预警管控匮乏：靖江港港区业务作业环境复杂，涉及危化品、重载吊装、水上作业等高风险场景，且安全监管对象分散，事前预警和过程管控能力不足，依赖人工经验影响整体运营效率与应急响应能力。l流程调度管理迟缓，运行高峰资源冲突：目前靖江港生产管理的精细化水平有待提升，在船舶靠离泊、装卸组织、堆场调度等核心环节中对于实时态势的掌控不足，高峰期易出现交通拥堵和资源冲突。3.建设内容基于数字孪生技术，结合物联网、实时数据处理和智能分析，覆盖卸船机、装船机、皮带机、斗轮机等港口关键设备的运行状态和维护情况，打造智能化的生产管理平台。通过多维场景构建、孪生体管理、数字化映射、模拟仿真和实时渲染等功能，实现对生产、设备、设施、安全、环境和能耗等多个业务模块的动态展示与统一管理。同时，通过安防监控系统，接入了视频与图像数据，支持展示船舶信息、货物信息和港口作业数据等业务数据。有利于实时监测港口的安全状况，便于动态调整生产流程，从而为港口的精细化管理与作业效率优化提供智能决策支持。l远程监管业务要素，智能优化作业方案：结合船舶、堆场、交通、气象以及物联网设备和摄像头等数据，基于三维孪生底座展示生产运行过程全要素的实时动态，赋能远程监管与场景态势感知。支持空间分层、属性绑定及实时交互控制，驱动事件与空间联动，能够远程监管船舶、设备等业务信息，提升管理效率，帮助管理人员准确、实时、全面的掌握全港生产作业信息。l孪生调度资源配置，港口货运效率提升：以物联网感知系统与驱动模型解构为核心，将港口各类装卸设备高精度建模，构建设备的多部位运动模型，实现数据驱动的作业过程数字映射。支持实时采集与解析业务相关的核心数据，动态展示作业流转的全流程，实现孪生场景与实际生产的秒级同步，从港区全局维度调度作业资源，提升整体吞吐能力，确保港口装卸作业的效率。l安全要素同步评估，精准预测风险事件：依托定位技术获取人员实时位置并将其坐标绑定至三维空间实体，动态监管行动轨迹与作业区域。引入风险四色图分级展示机制，形成“人-区-设备动态生成与叠加显示，形成多维度的安全预警系统。有助于直观查看风险区域与人员分布情况，实现事前预防与事中调度。4.项目价值l灵活调整装卸方案，显著提升作业效率：动态同步作业数据，实现港口业务全要素的可视感知，促进资源协调和作业流程优化，为智能、高效、可持续的港口管理提供了有力依据。l智能预警风险事件，联动提供优化方案：能够综合环境、设备、作业等因素，智能推送预警异常数据，提升整体运营决策效率，加快响应速度，增强应急处理能力，提高港口安全管理水平。l实时追踪货物轨迹，共享资源规划路径：从宏观到微观、时间到空间，内外一体化，实现从货物装卸到仓储调度的全流程智能化管理。年货物吞吐量突破8000万吨，打造了长江流域首个智慧港口示范项目，成为内河港口智慧化转型的标杆样本。（三）宁夏交建投：智慧调度、风险预警，筑牢高速服务区安全运行防线易知微面向宁夏交建投高速公路服务区的安全监测和运营管理的需求，建设了集分析与协同处置于一体的高速服务区宏观资源调度与风险感知预警系统。通过对服务区空间环境、基础设施和业务运行状态的三维映射，融合视频监控、物联感知及交通业务数据，实现对服务区及周边路段运行态势的持续感知与动态呈现。管理人员可在统一视图下掌握车流、人流、设施使用及安全风险的实时变化，及时发现异常并辅助制定调度与处置方案。在保障服务区安全有序运行的同时，推动管理方式由事后响应向事前预警转变，为高速服务区的精细化运营和安全保障提供了有力支撑。1.项目背景宁夏交通建设投资集团有限公司（以下简称“宁夏交建投”作为自治区高速公路建设与运营的核心主体，承担着全区高速公路及服务区的投资、建设与运营管理任务，其运行安全和服务保障能力直接关系到区域路网的整体通行效率与风险防控水平。在实际运营过程中，部分高速服务区因建成年代较早、空间条件受限，加之节假日高峰车流、人流高度集中，容易出现设施承载紧张、运行状态难以及时掌控等问题。一旦发生交通事故、极端天气或突发事件，传统依赖人工巡查和分散系统的管理方式，难以实现跨区域、跨要素的快速联动与统一指挥，对服务区及周边路段的安全运行构成挑战。在此背景下，宁夏交建投与易知微展开合作，引入数字孪生技术，对高速服务区及周边路网进行统一建模与动态映射，整合视频监控、物联感知和业务系统数据，构建覆盖“感知—预警—调度—处置”的安全运行管理体系。2.建设痛点l部分服务区的基础设施老旧、空间环境狭小，高峰时段客流增加容易导致车位、厕位、充电桩等硬件设备紧张，无法承接大量游客，不利于当地文化旅游事业发展。l多数服务区的业态单一，仅能满足停车、加油、如厕等基本需求，没有充分发挥特色优势，与地方文化、特色产品、旅游资源结合不紧密，资金收入来源固定，无力偿还高昂的建设成本，收入难以覆盖维护成本。l地理位置偏远或使用年限较长的服务区管理手段通常比较粗糙，依赖人工运营调度，缺乏能快速联动车流、人流、服务等业务信息的方式。服务保障能力有限，难以规避事故风险，一旦发生突发事故或者应急事件，容易造成路段拥堵，造成区域路段停摆。3.建设内容易知微助力宁夏交建投建设开发了高速服务区数字孪生系统，通过对物理交通实体的虚拟映射，将静态空间还原和动态感知仿真能力相融合，实现对高速公路服务区基础设施和业务信息的全生命周期动态监控。接入高速公路物联网数据采集及交通业务系统的全量数据，结合高速应急预案、预测调度模型、应急疏散算法，精准复现交通参与者的状态和行为，分析服务区周边路段的通行状况。基于交通行为和状态评估，预测可能发生的交通事件和事故风险，为区域交通管理和运营服务提供更加准确、科学和全面的数据支持，有利于实现高速服务区的智慧化建设与精细化管理。l实时监控运行状态，精准预测风险事件：在整个高速服务区及其周边路段，部署视频监控、雷达、气象、温度、路面积水、光照和能见度等多样化的物联感知设备，智能化、全时段、全天候地对特定区域高速公路上的人员、车辆、道路、环境和各种事件进行识别和监控。系统监测、分析交通运行态势，预测推演事故风险，并提前推送告警信息，增强相关业务管理人员针对应急事件的警惕性，有利于提高安全管理反应速度和资源调度效率。l区域交通态势感知，智慧调度辅助决策：通过传感器、摄像头、雷达等物联网接收设备收集服务区及其周边高速公路的交通信息，实时掌握道路交通状况，便于交通管理部门快速获取路况数据，精准定位交通拥堵、突发事故等事件。支撑工作人员进行风险评估和预防措施制定，提高调度和处置措施的实行效率，有利于高速公路事故的快速处理、合理调度