经济全球化布景下，传统物流运输节点交互加倍纷繁复杂，因信息共享不足、响应偏慢等带来的柔性不足和风险加重问题成为痛点。比来几年来，数字孪生成为数字化操作的新兴高涨，数字孪外行艺与理念在物流运输中的操作成为企业和学界关注热点。
数字孪生是基于数字化组织对应物理实体的虚拟模子，经由过程步履仿真、虚实交互等手艺实现状况猜想和迭代优化的复杂仿真过程[1]。数字孪生阐扬毗连物理世界和信息世界的纽带浸染，供给加倍实时、高效、智能的处事[2]。具有可视性、猜想、可能性分化、机械进修和步履模式分化等操作价值，可扩年夜操作于物流与供给链治理的各个运营规模[3]。数字孪生在物流运输规模的操作价值以下。
数据驱动的智能抉择妄图实时动态优化物流运输运营效力和质量，下降治理成本；实时监控运行状况，提高抗风险能力；促进物流运输舷立异，助力可延续和低碳成长；增强物流运输内外部的生态系统合作，全生命周期治理客户价值[4]。
参考数字孪生模子的架构[5]，物流运输数字孪生运行模子可搜罗以下方面。
物理实体分为单元级、系统级和复杂系统级。单元级实体首要搜罗商品、运输工具、装卸搬运设备、仓储步履法子设备等。系统级实体凡是是指物流运输节点。复杂系统级实体首要具有完全且复杂的物流、信息流、资金流和商流等多流合一的运行系统，如多式联运系统。
虚拟实体是数字孪生空间中闪现的数字镜像模子，从几何模子、物理模子、步履模子和轨则模子等方面临物理实体进行界定。几何模子界定几何参数、空间位置和空间关系等；物理模子界定物理机能、物理特点和物理束厄狭隘前提；步履模子界定外部成分影响下物理实体内部响应机制和步履模式；轨则模子界定实体运行所需常识轨则，并赋予总结、进修和演变能力。
处事搜罗功能处事和营业处事两个方面，即仿真、模子、算法等相关功能处事和数据传输等营业处事。如面向物理实体供给建摹拟真处事、面向数据流供给的数据治理和措置处事、面向虚拟实体供给的交互操作处事。
孪生数据为物流运输数字孪生的正常运行供给数据撑持，并驱动数字孪生模子的高效运转。孪生数据搜罗物理实体的静态属性数据和动态过程数据，虚拟实体的几何模子数据、物理模子数据、步履模子数据和轨则模子数据，各类功能处事数据和营业处事数据，各类宏不美不美观数据及物流运输抉择妄图的常识数据。此外，物流运输数字孪生模子运行过程仿真摹拟和迭代运算发生的各类衍生数据也是孪生数据的首要组成部门。
毗连首要实现物流运输数据孪生模子数据的传输、转换和同步，搜罗物理和虚拟实体的数据双向交互、处事对物理和虚拟实体进行的数据汇集和指令传递、物理和虚拟实体与数据之间的数据存储和同步。
数字孪外行艺经由过程为物流运输勾当建树实时映照的数字镜像来实现端到端的可视化跟踪和治理，实时调剂物流运输汇集、运行、治理，晋升抉择妄图治理水安然舒适抗风险能力，改良运行效力。物流运输数字孪生模子的构建法度楷模以下。
将物流运输的根底组成单元进行仿真建模，实现镜像映照，基于仿真软件构建单元的几何模子，界定物理模子的物理参数和束厄狭隘前提，连络输入-反映机制和运行方针必定步履模子，参考物流运输优化原则和抉择妄图轨则完美轨则模子。对象孪生作为静态建模，实现对单个实体的虚拟复制，连络感知手艺实现全要素实时信息汇集，达到据守和优化物流运输实体的方针。
以物流运输的装卸、搬运、运输、中转等环节为孪生对象，对实体的物流运输流程前进履态虚拟仿真，构建实时数字孪生模子，进行货物、运输工具、人员、步履法子设备实时数据汇集，对物流运输流程进行实时监控、仿真、评估和猜想，保证各流程同步运行，达到物理实体与数字孪生模子通顺贯通协同。
在实现多视图和可视化的仿真根底上，系统孪生实现物流运输整体的静态优化和动态优化。基于运行历史数据和数字孪生模子迭代优化，进行成本设置设备放置和运行参数设置、实时调剂物流运输流程，实现成本投入、采购治理、出产治理、运输治理、物流仓储系统、物流运输汇集结构等的整体最优。系统孪生实现物流运输物理实体与数字孪生模子的实时交互、同步应变与实时响应。
数字孪生模子除实时汇集物流运输相关主体内部信息，还需要连络所处行业、地舆等成分对外部相关信息进行实时汇集和智能抉择妄图。价值链孪生经由过程加除夜操作人工智高手艺，晋升物流运输的响应时效、弹性和矫捷性。一方面基于市场需乞降财富成长改变拟定合理编制催促物流运输的成本节制及好赏罚配。此外一方面关注政策、科技、交通能源、财富成长等信息，实时调剂策略以更好顺应宏不美不美观气象可能闪现的动荡和无常。
数字孪生作为手艺复合体操作于多流程跨节点的物流运输流程中将面临诸多问题和挑战。
物流运输涵括出产、采购、运输、仓储、发卖、售后等多个环节，每个环节都延续发生不合类型、不合结构的数据。既搜罗运输工具、步履法子、产物、人员、气象、空间等的静态数据，又搜罗数目、速度、位置、输入、输出、成本、能耗等动态数据。不合数据具有来历、结构、尺度、名目及汇集频率等多样化特点。实时获得、措置、通顺贯通、存储数据成为物流运输数字孪生模子实施的一除夜挑战。
物流运输数字孪生模子不成是对物流运输环节的场景仿真，更是对运行数据的实时闪现和运行机理的真实闪现。在仿真与模子方面面临的问题有：一是若何对物流运输实体、节点和流程的高精度仿真摹拟，实现对真实运行环节的拟合；二是不合节点和运行流程的仿真模子是不是能够具有尺度的数据名目、接口名目和通信和谈，保证不合的仿真模子顺遂串连，组合成照实反映物流运输汇集的复杂数字孪生模子；三是若何全过程保证仿真与模子的运行质量，若何构建模子操作前的验证机制、运行过程的评估机制、面临复杂不凡气象的自顺应机制等。
物流运输数字孪生模子存在巨量的数据、算法、模子和各类不合的硬件软件系统，且在运行过程须普遍操作各类汇集通信手艺，无形中均面临信息泄露、篡改、捏造等安然威胁。出格是跟着数字孪生模子与除夜数据、云计较的通顺贯通，将会闪现更多元化、更藏匿的报复抨击袭击编制和报复抨击袭击路径，进一步加除夜安然风险。此外，跟着物流运输营业的拓展，物流运输主体和数据源不竭插手，其暗藏的风险源及风险隐患还将急剧增添，因为物流运输主体窘蹙完美的安然治理编制或安然治理失踪踪控导致安然裂痕频发、汇集身份冒用等气象可能不竭闪现。
首先，海量数据的实时汇集与措置方面的挑战，实现对物流运输各类数据毫秒级高频数据汇集、无损低延时高并发双向传输；其次，复杂场景的实时建模与交互方面的挑战，出格是反映现实复杂物流运输系统的除夜规模跨时空的邃密化仿真建模；最后，实时猜想与抉择妄图等方面的挑战，搜罗对物流运输整体方案的高效动态优化、物流运输关头点的实时风险预警，及数据窘蹙气象下猜想与抉择妄图机制的稳态运行。
物流运输数字孪生模子还面临成本投入、产出效益分拨、运营主导等问题。假定由物流运输焦点企业来主导投入与运营，将接见接见接见会面临巨额投入成本和重除夜敦促障碍。此外，分手运营还会导致数据碎片化，没法实现数据成本共享、整合和有用操作，从而使数字孪生模子没法实现数据的完全实时闪现。
数字底座整合了汇集根底步履法子、云计较平台、区块链平台、物联网平台、除夜数据平台和人工智能平台等模块化平台，实现软件、硬件和计较处事能力的一体化。物流运输数字孪生模子的数字底座培育汲引搜罗数字孪生体培育汲引、数据平台培育汲引、模子平台培育汲引及治理平台培育汲引等。数字孪生体培育汲引实现对物流运输要素的真实仿真和数据双向映照，预留尺度化数据界说和数据接口。数据平台以中心化编制实现对数字孪生体的实时数据汇集和指令发送，晋升实时应变能力。模子平台界说了物流运输各运行过程的轨则和协同编制，强化数字孪生模子的猜想能力、洞察能力和优化能力。治理平台供给自然化和智能化的人机互动界面，知足不合场景的操作需求。
参考陶飞等[6]、覃文波等[7]、周少伟等[8]的研究，连络物流运输的特点，并考虑与其他数字孪生操作的无缝跟尾，物流运输数字孪生模子的系统规范搜罗根底尺度、数据尺度、手艺与平台尺度、斥地与运营尺度、安然尺度、行业尺度等如图1所示。
因为物流运输触及的实体及流程过量，考虑实施难度及社会价值，首先，重点敦促数字孪生在应急物流运输中的操作。在对应急物流成本数字孪生的根底上，进行应急物流预案的摹拟和优化；当风险事务发生后，自动遵循顾急预案调配相关成本，实时跟踪并遵循风险事务改变及气象改变实时调剂，在最短时刻以最低价钱完成应急救助工作。其次，遵循不合成长水平，积极敦促物流运输数字孪生模子在能源化工、高端制造等重点行业及口岸、机场等重点规模中的试探操作，从重点行业和重点规模睁开试点和奉行，以点带面辐射促进加倍普遍的场景操作。
敦促以第三方开放的数字孪生处事平台主导、各物流运输节点成员积极介入的物流运输数字孪生模子成长机制。由数字孪生处事平台基于SaaS(Software as a Service，软件即处事）模式供给功能周全、运行不变、轻松放置的物流运输数字孪生平台和处事。该模式不单能够较好地平衡成本投入和产出好赏罚配的矛盾冲突，激起各方操作数据孪外行艺的自动性和积极性，还有助于构建完美的数字孪生安然评估与检测机制，基于区块链等手艺实现可托主体认证、可托数据传输、数据安然存储及安然操作，晋升物流运输数字孪生模子的安然性。陪同物流运输营业成长，未来还需由数字孪生处事平台协调各节点成员一方面加除夜分布式运算节点放置和当地化放置，强化云计较与边缘计较协同，晋升数据并行计较和分布式计较能力，此外一方面强化物联网手艺、人工智能算法、常识图谱等手艺与数字孪生模子的连络操作，更好地知足物流运输数字孪生模子的机能需求。
总之，物流运输数字孪生模子应遵守对象孪生、过程孪生、系统孪生和价值链孪生的法度楷模，不竭深化数字手艺在物流运输规模的集成立异操作，并重点增强数字底座培育汲引、系统规范培育汲引、生态机制培育汲引和操作处景扩年夜。未来，需延续借鉴数字孪外行艺在城市培育汲引等其他规模的成功经验，遵循物流运输治理的特点进行调剂，从而创作发现出顺应新质出产力成长需求的数字化、智能化物流运输治理模式。
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