随着全球化和城市化的不断推进，交通系统的智能化升级已成为提升城市竞争力的关键。针对交通场景复杂、交通量庞大、交通管控指挥大量依靠人力以及交通行业长期存在的长尾问题，清华大学苏州汽车研究院成功研发并推出了首个数字孪生+智慧交通管控行业大模型一体化平台，并在苏州高铁新城示范应用。

　　该平台以交通大模型为中心、数字孪生为窗口、实时信息为渠道，构建了一个自主预测、提前预警、主动服务的智慧交通管控体系。其中数字孪生技术通过创建物理实体的数字化模型，实现了对交通元素的精确映射和实时监控，为交通结构优化和流量管控提供了直接手段。而大模型的引入，利用人工智能和机器学习技术，能够处理和分析海量数据，为交通管控提供决策支持，极大提高了交通管理的智能化水平。

　　平台的功能包括空间智能交互、交通态势感知、智能预警、应急处置。智能交互功能通过与真实地理空间的虚实映射，实现自然语言交互，快速响应定位、空间查看、事件落图等需求。交通态势感知功能利用交通监测数据，创建交通基础设施和车辆流动的虚拟镜像，实现实时模拟和趋势预测。智能预警功能基于交通实体数据、历史事件数据和指挥决策数据，实时分析监测数据，提供智能预警，为事件提供更直接、高效的决策窗口。应急处置功能结合交通服务、交通管控、交通救援等相关资源数据，以历史的交通指挥决策为参考，自动给出事故处置方案，平台还为事故处置过程提供直接的处置窗口，大大提高了应急处置的效率。

　　未来，清华汽研院将持续投入研发资源，并与交管部门紧密结合，形成标准化的交通管控知识库，并对已有平台的算法和数据处理能力进行迭代升级，以适应不断变化的交通环境。我们计划引入更多高级功能，如车辆行为预测、交通政策影响模拟、以及基于无人驾驶的个性化交通服务等，进一步提升平台的智能化水平。同时，探索将平台技术应用于交通规划、车辆测试、环境监测、公共安全等其他领域，实现技术多元化和跨领域服务。