0 引言

經(jīng)濟(jì)全球化背景下，傳統(tǒng)物流運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)交互更加紛繁復(fù)雜，因信息共享不足、響應(yīng)偏慢等帶來(lái)的柔性不足和風(fēng)險(xiǎn)加劇問(wèn)題成為痛點(diǎn)。近年來(lái)，數(shù)字孿生成為數(shù)字化應(yīng)用的新興熱潮，數(shù)字孿生技術(shù)與理念在物流運(yùn)輸中的應(yīng)用成為企業(yè)和學(xué)界關(guān)注熱點(diǎn)。

1 數(shù)字孿生在物流運(yùn)輸領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值

數(shù)字孿生是基于數(shù)字化構(gòu)造對(duì)應(yīng)物理實(shí)體的虛擬模型，通過(guò)行為仿真、虛實(shí)交互等技術(shù)實(shí)現(xiàn)狀態(tài)預(yù)測(cè)和迭代優(yōu)化的復(fù)雜仿真過(guò)程[1]。數(shù)字孿生發(fā)揮連接物理世界和信息世界的紐帶作用，提供更加實(shí)時(shí)、高效、智能的服務(wù)[2]。具有可視性、預(yù)測(cè)、可能性分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和行為模式分析等應(yīng)用價(jià)值，可擴(kuò)展應(yīng)用于物流與供應(yīng)鏈管理的各個(gè)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域[3]。數(shù)字孿生在物流運(yùn)輸領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值如下。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化物流運(yùn)輸運(yùn)營(yíng)效率和質(zhì)量，降低管理成本；實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)行狀態(tài)，提高抗風(fēng)險(xiǎn)能力；促進(jìn)物流運(yùn)輸系統(tǒng)創(chuàng)新，助力可持續(xù)和低碳發(fā)展；加強(qiáng)物流運(yùn)輸內(nèi)外部的生態(tài)系統(tǒng)合作，全生命周期管理客戶價(jià)值[4]。

2 物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型架構(gòu)

參考數(shù)字孿生模型的架構(gòu)[5]，物流運(yùn)輸數(shù)字孿生運(yùn)行模型可包括以下方面。

2.1 物理實(shí)體

物理實(shí)體分為單元級(jí)、系統(tǒng)級(jí)和復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)。單元級(jí)實(shí)體主要包括商品、運(yùn)輸工具、裝卸搬運(yùn)設(shè)備、倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)施設(shè)備等。系統(tǒng)級(jí)實(shí)體通常是指物流運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)。復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)實(shí)體主要具有完整且復(fù)雜的物流、信息流、資金流和商流等多流合一的運(yùn)行體系，如多式聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)。

2.2 虛擬實(shí)體

虛擬實(shí)體是數(shù)字孿生空間中呈現(xiàn)的數(shù)字鏡像模型，從幾何模型、物理模型、行為模型和規(guī)則模型等方面對(duì)物理實(shí)體進(jìn)行界定。幾何模型界定幾何參數(shù)、空間位置和空間關(guān)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(shí)體內(nèi)部響應(yīng)機(jī)制和行為模式；規(guī)則模型界定實(shí)體運(yùn)行所需知識(shí)規(guī)則，并賦予總結(jié)、學(xué)習(xí)和演化能力。

2.3 服務(wù)

服務(wù)包括功能服務(wù)和業(yè)務(wù)服務(wù)兩個(gè)方面，即仿真、模型、算法等相關(guān)功能服務(wù)和數(shù)據(jù)傳輸?shù)葮I(yè)務(wù)服務(wù)。如面向物理實(shí)體提供建模仿真服務(wù)、面向數(shù)據(jù)流提供的數(shù)據(jù)管理和處理服務(wù)、面向虛擬實(shí)體提供的交互操作服務(wù)。

2.4 孿生數(shù)據(jù)

孿生數(shù)據(jù)為物流運(yùn)輸數(shù)字孿生的正常運(yùn)行提供數(shù)據(jù)支撐，并驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生模型的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。孿生數(shù)據(jù)包括物理實(shí)體的靜態(tài)屬性數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)過(guò)程數(shù)據(jù)，虛擬實(shí)體的幾何模型數(shù)據(jù)、物理模型數(shù)據(jù)、行為模型數(shù)據(jù)和規(guī)則模型數(shù)據(jù)，各類功能服務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)，各類宏觀數(shù)據(jù)及物流運(yùn)輸決策的知識(shí)數(shù)據(jù)。此外，物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型運(yùn)行過(guò)程仿真模擬和迭代運(yùn)算產(chǎn)生的各類衍生數(shù)據(jù)也是孿生數(shù)據(jù)的重要組成部分。

2.5 連接

連接主要實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸數(shù)據(jù)孿生模型數(shù)據(jù)的傳輸、轉(zhuǎn)換和同步，包括物理和虛擬實(shí)體的數(shù)據(jù)雙向交互、服務(wù)對(duì)物理和虛擬實(shí)體進(jìn)行的數(shù)據(jù)采集和指令傳遞、物理和虛擬實(shí)體與數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和同步。

3 物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型構(gòu)建步驟

數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)為物流運(yùn)輸活動(dòng)創(chuàng)建實(shí)時(shí)映射的數(shù)字鏡像來(lái)實(shí)現(xiàn)端到端的可視化跟蹤和管理，實(shí)時(shí)調(diào)整物流運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)、運(yùn)行、管理，提升決策管理水平和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，改善運(yùn)行效率。物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型的構(gòu)建步驟如下。

3.1 對(duì)象孿生

將物流運(yùn)輸?shù)幕窘M成單元進(jìn)行仿真建模，實(shí)現(xiàn)鏡像映射，基于仿真軟件構(gòu)建單元的幾何模型，界定物理模型的物理參數(shù)和約束條件，結(jié)合輸入-反應(yīng)機(jī)制和運(yùn)行目標(biāo)確定行為模型，參考物流運(yùn)輸優(yōu)化原則和決策規(guī)則完善規(guī)則模型。對(duì)象孿生作為靜態(tài)建模，實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)實(shí)體的虛擬復(fù)制，結(jié)合感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)全要素實(shí)時(shí)信息采集，達(dá)到監(jiān)視和優(yōu)化物流運(yùn)輸實(shí)體的目標(biāo)。

3.2 過(guò)程孿生

以物流運(yùn)輸?shù)难b卸、搬運(yùn)、運(yùn)輸、中轉(zhuǎn)等環(huán)節(jié)為孿生對(duì)象，對(duì)實(shí)體的物流運(yùn)輸流程進(jìn)行動(dòng)態(tài)虛擬仿真，構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)字孿生模型，進(jìn)行貨物、運(yùn)輸工具、人員、設(shè)施設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，對(duì)物流運(yùn)輸流程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、仿真、評(píng)估和預(yù)測(cè)，保證各流程同步運(yùn)行，達(dá)到物理實(shí)體與數(shù)字孿生模型融合協(xié)同。

3.3 系統(tǒng)孿生

在實(shí)現(xiàn)多視圖和可視化的仿真基礎(chǔ)上，系統(tǒng)孿生實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸總體的靜態(tài)優(yōu)化和動(dòng)態(tài)優(yōu)化?；谶\(yùn)行歷史數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生模型迭代優(yōu)化，進(jìn)行資源配置和運(yùn)行參數(shù)設(shè)置、實(shí)時(shí)調(diào)整物流運(yùn)輸流程，實(shí)現(xiàn)資源投入、采購(gòu)管理、生產(chǎn)管理、運(yùn)輸管理、物流倉(cāng)儲(chǔ)體系、物流運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等的整體最優(yōu)。系統(tǒng)孿生實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸物理實(shí)體與數(shù)字孿生模型的實(shí)時(shí)交互、同步應(yīng)變與實(shí)時(shí)響應(yīng)。

3.4 價(jià)值鏈孿生

數(shù)字孿生模型除了實(shí)時(shí)采集物流運(yùn)輸相關(guān)主體內(nèi)部信息，還需要結(jié)合所處行業(yè)、地理等因素對(duì)外部相關(guān)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和智能決策。價(jià)值鏈孿生通過(guò)加大應(yīng)用人工智能技術(shù)，提升物流運(yùn)輸?shù)捻憫?yīng)時(shí)效、彈性和靈活性。一方面基于市場(chǎng)需求和產(chǎn)業(yè)發(fā)展變化制定合理措施推動(dòng)物流運(yùn)輸?shù)某杀究刂萍袄娣峙?。另一方面關(guān)注政策、科技、交通能源、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等信息，及時(shí)調(diào)整策略以更好適應(yīng)宏觀環(huán)境可能出現(xiàn)的動(dòng)蕩和無(wú)常。

4 物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型實(shí)施面臨的挑戰(zhàn)

數(shù)字孿生作為技術(shù)復(fù)合體應(yīng)用于多流程跨節(jié)點(diǎn)的物流運(yùn)輸流程中將面臨諸多問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與收集

物流運(yùn)輸涵括生產(chǎn)、采購(gòu)、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、銷售、售后等多個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都持續(xù)產(chǎn)生不同類型、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。既包括運(yùn)輸工具、設(shè)施、產(chǎn)品、人員、環(huán)境、空間等的靜態(tài)數(shù)據(jù)，又包括數(shù)量、速度、位置、輸入、輸出、成本、能耗等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。不同數(shù)據(jù)具有來(lái)源、結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)、格式及采集頻率等多樣化特性。實(shí)時(shí)獲取、處理、融合、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)成為物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型實(shí)施的一大挑戰(zhàn)。

4.2 仿真與模型

物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型不僅是對(duì)物流運(yùn)輸環(huán)節(jié)的場(chǎng)景仿真，更是對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)呈現(xiàn)和運(yùn)行機(jī)理的真實(shí)體現(xiàn)。在仿真與模型方面面臨的問(wèn)題有：一是如何對(duì)物流運(yùn)輸實(shí)體、節(jié)點(diǎn)和流程的高精度仿真模擬，實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)運(yùn)行環(huán)節(jié)的擬合；二是不同節(jié)點(diǎn)和運(yùn)行流程的仿真模型是否能夠具有標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式、接口格式和通信協(xié)議，保證不同的仿真模型順利串聯(lián)，組合成如實(shí)反映物流運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜數(shù)字孿生模型；三是如何全過(guò)程保證仿真與模型的運(yùn)行質(zhì)量，如何構(gòu)建模型應(yīng)用前的驗(yàn)證機(jī)制、運(yùn)行過(guò)程的評(píng)估機(jī)制、面對(duì)復(fù)雜特殊情況的自適應(yīng)機(jī)制等。

4.3 安全性與可信性

物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型存在巨量的數(shù)據(jù)、算法、模型和各種不同的硬件軟件系統(tǒng)，且在運(yùn)行過(guò)程須廣泛使用各種網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，無(wú)形中均面臨信息泄露、篡改、偽造等安全威脅。特別是隨著數(shù)字孿生模型與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的融合，將會(huì)出現(xiàn)更多元化、更隱蔽的攻擊方式和攻擊路徑，進(jìn)一步加大安全風(fēng)險(xiǎn)。此外，隨著物流運(yùn)輸業(yè)務(wù)的拓展，物流運(yùn)輸主體和數(shù)據(jù)源不斷加入，其潛在的風(fēng)險(xiǎn)源及風(fēng)險(xiǎn)隱患還將急劇增加，由于物流運(yùn)輸主體缺乏完善的安全管理措施或安全管理失控導(dǎo)致安全漏洞頻發(fā)、網(wǎng)絡(luò)身份冒用等情況可能不斷出現(xiàn)。

4.4 性能

首先，海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集與處理方面的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)物流運(yùn)輸各種數(shù)據(jù)毫秒級(jí)高頻數(shù)據(jù)采集、無(wú)損低延時(shí)高并發(fā)雙向傳輸；其次，復(fù)雜場(chǎng)景的實(shí)時(shí)建模與交互方面的挑戰(zhàn)，特別是反映現(xiàn)實(shí)復(fù)雜物流運(yùn)輸體系的大規(guī)模跨時(shí)空的精細(xì)化仿真建模；最后，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與決策等方面的挑戰(zhàn)，包括對(duì)物流運(yùn)輸總體方案的高效動(dòng)態(tài)優(yōu)化、物流運(yùn)輸關(guān)鍵點(diǎn)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，及數(shù)據(jù)缺乏情況下預(yù)測(cè)與決策機(jī)制的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行。

4.5 運(yùn)營(yíng)

物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型還面臨成本投入、產(chǎn)出效益分配、運(yùn)營(yíng)主導(dǎo)等問(wèn)題。如果由物流運(yùn)輸核心企業(yè)來(lái)主導(dǎo)投入與運(yùn)營(yíng)，將會(huì)面臨巨額投入成本和龐大推進(jìn)障礙。另外，分散運(yùn)營(yíng)還會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)碎片化，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源共享、整合和有效利用，從而使數(shù)字孿生模型無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。

5 物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型運(yùn)行策略

5.1 優(yōu)先推進(jìn)數(shù)字底座建設(shè)

數(shù)字底座整合了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、云計(jì)算平臺(tái)、區(qū)塊鏈平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)和人工智能平臺(tái)等模塊化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)軟件、硬件和計(jì)算服務(wù)能力的一體化。物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型的數(shù)字底座建設(shè)包括數(shù)字孿生體建設(shè)、數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)、模型平臺(tái)建設(shè)及管理平臺(tái)建設(shè)等。數(shù)字孿生體建設(shè)實(shí)現(xiàn)對(duì)物流運(yùn)輸要素的真實(shí)仿真和數(shù)據(jù)雙向映射，預(yù)留標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)定義和數(shù)據(jù)接口。數(shù)據(jù)平臺(tái)以中心化方式實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字孿生體的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和指令發(fā)送，提升實(shí)時(shí)應(yīng)變能力。模型平臺(tái)定義了物流運(yùn)輸各運(yùn)行過(guò)程的規(guī)則和協(xié)同方式，強(qiáng)化數(shù)字孿生模型的預(yù)測(cè)能力、洞察能力和優(yōu)化能力。管理平臺(tái)提供自然化和智能化的人機(jī)互動(dòng)界面，滿足不同場(chǎng)景的應(yīng)用需求。

5.2 重視體系規(guī)范設(shè)計(jì)

參考陶飛等[6]、覃文波等[7]、周少偉等[8]的研究，結(jié)合物流運(yùn)輸?shù)奶匦?，并考慮與其他數(shù)字孿生應(yīng)用的無(wú)縫銜接，物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型的體系規(guī)范包括基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)與平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)、開發(fā)與運(yùn)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)、安全標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等如圖1所示。

5.3 探索多元化應(yīng)用場(chǎng)景

由于物流運(yùn)輸涉及的實(shí)體及流程過(guò)多，考慮實(shí)施難度及社會(huì)價(jià)值，首先，重點(diǎn)推進(jìn)數(shù)字孿生在應(yīng)急物流運(yùn)輸中的應(yīng)用。在對(duì)應(yīng)急物流資源數(shù)字孿生的基礎(chǔ)上，進(jìn)行應(yīng)急物流預(yù)案的模擬和優(yōu)化；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生后，自動(dòng)根據(jù)應(yīng)急預(yù)案調(diào)配相關(guān)資源，實(shí)時(shí)跟蹤并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)事件變化及環(huán)境變化及時(shí)調(diào)整，在最短時(shí)間以最低代價(jià)完成應(yīng)急救助工作。其次，根據(jù)不同發(fā)展水平，積極推進(jìn)物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型在能源化工、高端制造等重點(diǎn)行業(yè)及港口、機(jī)場(chǎng)等重點(diǎn)領(lǐng)域中的探索應(yīng)用，從重點(diǎn)行業(yè)和重點(diǎn)領(lǐng)域開展試點(diǎn)和推廣，以點(diǎn)帶面輻射促進(jìn)更加廣泛的場(chǎng)景應(yīng)用。

5.4 構(gòu)建良性生態(tài)發(fā)展機(jī)制

推進(jìn)以第三方開放的數(shù)字孿生服務(wù)平臺(tái)主導(dǎo)、各物流運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)成員積極參與的物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型發(fā)展機(jī)制。由數(shù)字孿生服務(wù)平臺(tái)基于SaaS(Software as a Service，軟件即服務(wù)）模式提供功能全面、運(yùn)行穩(wěn)定、輕松部署的物流運(yùn)輸數(shù)字孿生平臺(tái)和服務(wù)。該模式不僅能夠較好地平衡成本投入和產(chǎn)出利益分配的矛盾沖突，激發(fā)各方應(yīng)用數(shù)據(jù)孿生技術(shù)的主動(dòng)性和積極性，還有助于構(gòu)建完善的數(shù)字孿生安全評(píng)估與檢測(cè)機(jī)制，基于區(qū)塊鏈等技術(shù)實(shí)現(xiàn)可信主體認(rèn)證、可信數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)及安全操作，提升物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型的安全性。伴隨物流運(yùn)輸業(yè)務(wù)發(fā)展，未來(lái)還需由數(shù)字孿生服務(wù)平臺(tái)協(xié)調(diào)各節(jié)點(diǎn)成員一方面加大分布式運(yùn)算節(jié)點(diǎn)部署和本地化部署，強(qiáng)化云計(jì)算與邊緣計(jì)算協(xié)同，提升數(shù)據(jù)并行計(jì)算和分布式計(jì)算能力，另一方面強(qiáng)化物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能算法、知識(shí)圖譜等技術(shù)與數(shù)字孿生模型的結(jié)合應(yīng)用，更好地滿足物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型的性能需求。

6 結(jié)語(yǔ)

總之，物流運(yùn)輸數(shù)字孿生模型應(yīng)遵循對(duì)象孿生、過(guò)程孿生、系統(tǒng)孿生和價(jià)值鏈孿生的步驟，不斷深化數(shù)字技術(shù)在物流運(yùn)輸領(lǐng)域的集成創(chuàng)新應(yīng)用，并重點(diǎn)加強(qiáng)數(shù)字底座建設(shè)、體系規(guī)范建設(shè)、生態(tài)機(jī)制建設(shè)和應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展。未來(lái)，需持續(xù)借鑒數(shù)字孿生技術(shù)在城市建設(shè)等其他領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)物流運(yùn)輸管理的特性進(jìn)行調(diào)整，從而創(chuàng)造出適應(yīng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展需求的數(shù)字化、智能化物流運(yùn)輸管理模式。