近日，江西科骏实业有限公司联手◣清华大学组建多①元化学科交叉科技创新团队，启动轨道交通数字孪生联合研发项目。该项目综合采用“结构孪生+机理孪生”耦合实时信息卐交互与扩展现实呈现的创新开发理念，集成多人协同操作、无№编码可拖拽、云端动态渲染等技术，搭建具有模块化功能、可扩展架构的轨道交通数字孪生平台。

　　国家发改委、中◤央网信办于2020年4月印发“发改高技[2020] 552号文件”《关于推进“上云用数赋↑智”行动 培育新经济发展实施方案》。该文件明确指出：数字孪生体代表了未来数字经济的数字化发展主线⊙，是包含大数据、人工智能、云计算、5G、物联网和区块々链等的七大新一代数字技术之一。同时还着重提出了“数字孪生创新计划”，鼓励倡导研究机构、产业联盟聚焦数字孪生体专业化分◥工中的难点和①痛点，提出企业发展☆数字孪生的解决方案。

　　在以打造数字化企业、构建数字化产业链、培育数字化生态为核心发展目标的背景下，数字孪生技术作为实【体系统的数字化、信息化映射载体，将在第四次工业革命中→担负不可替◥代的重要使命。近年来，我国轨道交通事业呈现爆炸式蓬勃发展趋势，高速列车已成为大国重器中的“金名片”。伴随城市轨道交通网的急速扩张，车辆检修、运营维护、安全管控等日常︼成本俱增，行业数字↓化与信息化升级迫切。

　　此次与清华大学的合作项↘目，围绕模型自主重构的结构孪生、车辆运行状态的机理孪生和车辆故障分析的机理孪生等研究方向，以取得理论突破〖、技术创新与实践成果为目标。在模型自主重构的结√构孪生方面，提出基于视频流的轨道交通全场景三维重建方法，解决因目标遮挡、点云稀疏造成建模精度低且耗时长的难题。在车辆运◢行状态的机理孪生方面，以车辆动力学性能为底层逻⌒　辑，借助★类脑计算，构建驾驶经验自学习系统，在重现或预测车辆全服役周期运行状态的同时，实现节能驾驶曲线■的规划与决策，解决列车驾驶节能、平顺性、稳定性ξ及合理调度的难题。在车辆故障分析的机理孪生方面，提出基于随机噪声临界相变分析的轨道交通车辆故障预测方法，解决监测数据不全、高维、高噪、时变条件下的精确预测♂难题。提出基于图模型统ㄨ一表征的轨道交通系统故障领域知识表示及知识库构建方法，解决复杂装备系统多领域耦合关ζ　联性部件故障的精确诊断难题。

　　该项目研究将有望突破数字孪生技术在工♂业领域推广应用中可能面临的一系列瓶颈难题，助力轨道交通系统实现全Ψ空间、全线网、全服役周◥期运管模式的数字化、信息化、智能化全面升级。促进轨道交通数字孪生智能技术发展，构建轨道交通运营新模式，实现“提质、降本、增效、节能”的终极↘目标。