经济全球化背景下，传统物流运输节点交互更加纷繁复杂，因信息共享不足、响应偏慢等带来的柔性不足和风险加剧问题成为痛点。近年来，数字孪生成为数字化应用的新兴热潮，数字孪生技术与理念在物流运输中的应用成为企业和学界关注热点。
数字孪生是基于数字化构造对应物理实体的虚拟模型，通过行为仿真、虚实交互等技术实现状态预测和迭代优化的复杂仿真过程[1]。数字孪生发挥连接物理世界和信息世界的纽带作用，提供更加实时、高效、智能的服务[2]。具有可视性、预测、可能性分析、机器学习和行为模式分析等应用价值，可扩展应用于物流与供应链管理的各个运营领域[3]。数字孪生在物流运输领域的应用价值如下。
数据驱动的智能决策实时动态优化物流运输运营效率和质量，降低管理成本；实时监控运行状态，提高抗风险能力；促进物流运输系统创新，助力可持续和低碳发展；加强物流运输内外部的生态系统合作，全生命周期管理客户价值[4]。
参考数字孪生模型的架构[5]，物流运输数字孪生运行模型可包括以下方面。
物理实体分为单元级、系统级和复杂系统级。单元级实体主要包括商品、运输工具、装卸搬运设备、仓储设施设备等。系统级实体通常是指物流运输节点。复杂系统级实体主要具有完整且复杂的物流、信息流、资金流和商流等多流合一的运行体系，如多式联运系统。
虚拟实体是数字孪生空间中呈现的数字镜像模型，从几何模型、物理模型、行为模型和规则模型等方面对物理实体进行界定。几何模型界定几何参数、空间位置和空间关系等；物理模型界定物理性能、物理特征和物理约束条件；行为模型界定外部因素影响下物理实体内部响应机制和行为模式；规则模型界定实体运行所需知识规则，并赋予总结、学习和演化能力。
服务包括功能服务和业务服务两个方面，即仿真、模型、算法等相关功能服务和数据传输等业务服务。如面向物理实体提供建模仿真服务、面向数据流提供的数据管理和处理服务、面向虚拟实体提供的交互操作服务。
孪生数据为物流运输数字孪生的正常运行提供数据支撑，并驱动数字孪生模型的高效运转。孪生数据包括物理实体的静态属性数据和动态过程数据，虚拟实体的几何模型数据、物理模型数据、行为模型数据和规则模型数据，各类功能服务数据和业务服务数据，各类宏观数据及物流运输决策的知识数据。此外，物流运输数字孪生模型运行过程仿真模拟和迭代运算产生的各类衍生数据也是孪生数据的重要组成部分。
连接主要实现物流运输数据孪生模型数据的传输、转换和同步，包括物理和虚拟实体的数据双向交互、服务对物理和虚拟实体进行的数据采集和指令传递、物理和虚拟实体与数据之间的数据存储和同步。
数字孪生技术通过为物流运输活动创建实时映射的数字镜像来实现端到端的可视化跟踪和管理，实时调整物流运输网络、运行、管理，提升决策管理水平和抗风险能力，改善运行效率。物流运输数字孪生模型的构建步骤如下。
将物流运输的基本组成单元进行仿真建模，实现镜像映射，基于仿真软件构建单元的几何模型，界定物理模型的物理参数和约束条件，结合输入-反应机制和运行目标确定行为模型，参考物流运输优化原则和决策规则完善规则模型。对象孪生作为静态建模，实现对单个实体的虚拟复制，结合感知技术实现全要素实时信息采集，达到监视和优化物流运输实体的目标。
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进行动态虚拟仿真，构建实时数字孪生模型，进行货物、运输工具、人员、设施设备实时数据采集，对物流运输流程进行实时监控、仿真、评估和预测，保证各流程同步运行，达到物理实体与数字孪生模型融合协同。
在实现多视图和可视化的仿真基础上，系统孪生实现物流运输总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型迭代优化，进行资源配置和运行参数设置、实时调整物流运输流程，实现资源投入、采购管理、生产管理、运输管理、物流仓储体系、物流运输网络结构等的整体最优。系统孪生实现物流运输物理实体与数字孪生模型的实时交互、同步应变与实时响应。
数字孪生模型除了实时采集物流运输相关主体内部信息，还需要结合所处行业、地理等因素对外部相关信息进行实时采集和智能决策。价值链孪生通过加大应用人工智能技术，提升物流运输的响应时效、弹性和灵活性。一方面基于市场需求和产业发展变化制定合理措施推动物流运输的成本控制及利益分配。另一方面关注政策、科技、交通能源、产业发展等信息，及时调整策略以更好适应宏观环境可能出现的动荡和无常。
数字孪生作为技术复合体应用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。
物流运输涵括生产、采购、运输、仓储、销售、售后等多个环节，每个环节都持续产生不同类型、不同结构的数据。既包括运输工具、设施、产品、人员、环境、空间等的静态数据，又包括数量、速度、位置、输入、输出、成本、能耗等动态数据。不同数据具有来源、结构、标准、格式及采集频率等多样化特性。实时获取、处理、融合、存储数据成为物流运输数字孪生模型实施的一大挑战。
物流运输数字孪生模型不仅是对物流运输环节的场景仿真，更是对运行数据的实时呈现和运行机理的真实体现。在仿真与模型方面面临的问题有：一是如何对物流运输实体、节点和流程的高精度仿真模拟，实现对真实运行环节的拟合；二是不同节点和运行流程的仿真模型是否能够具有标准的数据格式、接口格式和通信协议，保证不同的仿真模型顺利串联，组合成如实反映物流运输网络的复杂数字孪生模型；三是如何全过程保证仿真与模型的运行质量，如何构建模型应用前的验证机制、运行过程的评估机制、面对复杂特殊情况的自适应机制等。
物流运输数字孪生模型存在巨量的数据、算法、模型和各种不同的硬件软件系统，且在运行过程须广泛使用各种网络通信技术，无形中均面临信息泄露、篡改、伪造等安全威胁。特别是随着数字孪生模型与大数据、云计算的融合，将会出现更多元化、更隐蔽的攻击方式和攻击路径，进一步加大安全风险。此外，随着物流运输业务的拓展，物流运输主体和数据源不断加入，其潜在的风险源及风险隐患还将急剧增加，由于物流运输主体缺乏完善的安全管理措施或安全管理失控导致安全漏洞频发、网络身份冒用等情况可能不断出现。
首先，海量数据的实时收集与处理方面的挑战，实现对物流运输各种数据毫秒级高频数据采集、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，特别是反映现实复杂物流运输体系的大规模跨时空的精细化仿真建模；最后，实时预测与决策等方面的挑战，包括对物流运输总体方案的高效动态优化、物流运输关键点的实时风险预警，及数据缺乏情况下预测与决策机制的稳态运行。
物流运输数字孪生模型还面临成本投入、产出效益分配、运营主导等问题。如果由物流运输核心企业来主导投入与运营，将会面临巨额投入成本和庞大推进障碍。另外，分散运营还会导致数据碎片化，无法实现数据资源共享、整合和有效利用，从而使数字孪生模型无法实现数据的完整实时呈现。
数字底座整合了网络基础设施、云计算平台、区块链平台、物联网平台、大数据平台和人工智能平台等模块化平台，实现软件、硬件和计算服务能力的一体化。物流运输数字孪生模型的数字底座建设包括数字孪生体建设、数据平台建设、模型平台建设及管理平台建设等。数字孪生体建设实现对物流运输要素的真实仿真和数据双向映射，预留标准化数据定义和数据接口。数据平台以中心化方式实现对数字孪生体的实时数据采集和指令发送，提升实时应变能力。模型平台定义了物流运输各运行过程的规则和协同方式，强化数字孪生模型的预测能力、洞察能力和优化能力。管理平台提供自然化和智能化的人机互动界面，满足不同场景的应用需求。
参考陶飞等[6]、覃文波等[7]、周少伟等[8]的研究，结合物流运输的特性，并考虑与其他数字孪生应用的无缝衔接，物流运输数字孪生模型的体系规范包括基础标准、数据标准、技术与平台标准、开发与运营标准、安全标准、行业标准等如图1所示。
由于物流运输涉及的实体及流程过多，考虑实施难度及社会价值，首先，重点推进数字孪生在应急物流运输中的应用。在对应急物流资源数字孪生的基础上，进行应急物流预案的模拟和优化；当风险事件发生后，自动根据应急预案调配相关资源，实时跟踪并根据风险事件变化及环境变化及时调整，在最短时间以最低代价完成应急救助工作。其次，根据不同发展水平，积极推进物流运输数字孪生模型在能源化工、高端制造等重点行业及港口、机场等重点领域中的探索应用，从重点行业和重点领域开展试点和推广，以点带面辐射促进更加广泛的场景应用。
推进以第三方开放的数字孪生服务平台主导、各物流运输节点成员积极参与的物流运输数字孪生模型发展机制。由数字孪生服务平台基于SaaS(Software as a Service，软件即服务）模式提供功能全面、运行稳定、轻松部署的物流运输数字孪生平台和服务。该模式不仅能够较好地平衡成本投入和产出利益分配的矛盾冲突，激发各方应用数据孪生技术的主动性和积极性，还有助于构建完善的数字孪生安全评估与检测机制，基于区块链等技术实现可信主体认证、可信数据传输、数据安全存储及安全操作，提升物流运输数字孪生模型的安全性。伴随物流运输业务发展，未来还需由数字孪生服务平台协调各节点成员一方面加大分布式运算节点部署和本地化部署，强化云计算与边缘计算协同，提升数据并行计算和分布式计算能力，另一方面强化物联网技术、人工智能算法、知识图谱等技术与数字孪生模型的结合应用，更好地满足物流运输数字孪生模型的性能需求。
总之，物流运输数字孪生模型应遵循对象孪生、过程孪生、系统孪生和价值链孪生的步骤，不断深化数字技术在物流运输领域的集成创新应用，并重点加强数字底座建设、体系规范建设、生态机制建设和应用场景扩展。未来，需持续借鉴数字孪生技术在城市建设等其他领域的成功经验，根据物流运输管理的特性进行调整，从而创造出适应新质生产力发展需求的数字化、智能化物流运输管理模式。
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