9月8日，2023腾讯全球数字生态大会智慧交通专场在深圳举行。腾讯智慧交通副总裁施雪松发表了题为《腾讯数字底座，助力交通行业转型》的主题演讲。
当前，交通运输发展正从规模增长转向高质量增长，交通科技创新成为主要驱动力量。随着交通数字化水平持续提升，行业愈加重视数字科技的深度应用，以智能化为重心提升基础设施效率、运输安全和效能，并降低成本。
腾讯智慧交通副总裁 腾讯智慧交通负责人 施雪松
施雪松指出，未来交通生命体需要构建从全感知到计算、决策、触达的循环闭环，具备自行进化的能力。对此，腾讯提出AI驱动下的双轮架构作为数字交通的通用技术底座。
施雪松表示，实时孪生和交通OS是这一底座的两大关键部分。实时孪生通过记录交通运输的动静场景数据，为AI大模型提供高质量、高价值的数据基础。腾讯还充分利用已有的数字化工具打破数字孤岛，以交通OS的形式承载应用并进行自动化管控。基于这一底座，就可以重构智慧交通的设计架构。
施雪松强调，交通基础设施与数字化设施的建设、迭代周期并不同步，所以在数字化转型的过程中需要以分层解耦的设计打破信息孤岛，从而实现各个层面的快速进化。腾讯希望充分利用过去二十余年积累的技术和能力，坚持“以人为本”的理念来发展智慧交通，贯彻产品方法论，为人民群众带来更加安全、高效、美好的出行服务。
以下为施雪松的演讲全文：
大家上午好，我是来自腾讯智慧交通的施雪松。
在中国，交通强国的建设已经进入到了以高质量发展为目标的新阶段。高质量发展包含高质量的运营和面向出行者的高质量服务两个方面。今天我将结合腾讯过去几年在智慧交通建设方面的洞察和实践做一些分享。
今年4月份，交通运输部、国家铁路局、中国民用航空局、中国邮政局和国铁集团联合发布了《加快建设交通强国五年行动计划》，标志着交通强国的建设进入到了数字科技和交通行业融合发展的新阶段。腾讯在2020年提出要建设未来交通生命体，2021年我们提出要用数字底座实现这一目标，并采用了AI+双轮驱动的策略来打造它。双轮驱动的一个轮是实时孪生，另一个就是交通操作系统。
腾讯的实时孪生是用数字孪生的方法把交通的动静结合的场景记录下来。借助实时孪生的方法可以在交通运输体系里面积累大量有价值的数据，这些数据将是大模型处理时很重要的基础。在交通行业里，实时孪生就可以为我们创建有价值和高质量的数据。我们还可以充分利用已有的数字化工具，打通过去信息化建设过程中形成的很多孤岛，以交通OS的方式来呈现。有了大量数据，应用的环境也搭建起来后，我们就可以用AI工具实现从全感知到计算、决策、触达的循环闭环，成为可以自行进化的未来交通生命体。
全感知对交通运输是非常重要的。在提供交通运输服务时，我们需要对交通运输的对象和运营体有很好的感知能力。因为交通不仅有复杂的基础设施，更重要的是它上面承载着流动性，有物流、人流、车流。如果能够把这些感知的结果用语义化的方式描述下来，就是最好的语言，对我们来讲是非常关键的。感知的一个典型应用是集装箱领域，我们借助视觉处理、分析处理可以在这个小场景中做到智能验箱的应用。
计算是很重要的一条。腾讯的数字底座的核心标志是可计算，比如在交通方向，互联网大数据如何与在交通运输运营的过程中产生的实时数据做融合和交互的应用，是腾讯一直以来探索的方向。
今天在这个方向上我们已经逐步走向闭环了。例如，今天我们用BIM+GIS构建一个底座，BIM+GIS可以解决空间计算问题。但在腾讯的实时孪生里，BIM+GIS仅仅是静态的，我们还要把时间加进去，变成时空计算。
加入时间维度后，交通场景就能刻画和记录下来了，否则只能记录信息，场景是记录不下来的。所以BIM+GIS实现了空间计算，加入感知、时间关系后就升级到了四维的时空计算。这个数字化的底座建设完后，能为我们产生大量高质量的，包含交通运输场景的数据。
交通管控和诱导决策方面，前面做了数字化后，我们就能用这些高质量的数据去做决策推演。这里用到了腾讯的仿真技术、大数据分析技术，借助于腾讯的交通OS也可以做自动化管控。使用这些数据来做交通仿真和分析，收敛速度就非常快，有数量级的提升。在这个方向上，我们用实时孪生的方法把交通的动静还原出来后，就可以再生很多新场景，用这些新场景结合现在的实时数据就可以对交通管控有很好的影响。它还能推广到更多场景，结合更多模式，延伸出很好的方法和手段。腾讯还提供了交通OS，它是个工具，也是个环境，向下提供物联，向上用低代码的方式，可以通过拖拉拽的操作创建交通管控的应用。这样普通的运营人员就可以越过代码的鸿沟来构建交通应用了。
触达是今天最关键的，就是我们如何提供高质量的、面向出行者的服务。腾讯的理念是以人为本，也就是说让每一个在道路上使用腾讯出行服务的用户，都要感觉到我们提供的服务是好的。
汽车行业今天把汽车看作是很重要的产品，非常重视厂商和车主的交互、座舱触点的建设；我们的道路也是一个产品，我们不是建好后单纯供人使用，而是要同使用这条路的所有用户构建长期的交流关系，这是非常重要的。
例如道路扩建到双向16车道，那么如何让路上行车的车主得到更好的引导就是很重要的。今天我们的导航可能会说“前方250米右转，不要上坡”，但很多人很难建立起250米这个空间概念，很容易错失出口。但如果导航简化成“向右变道、向左变道、执行”三个简单指令就可以准确很多。但很重要的前提是导航需要精确地知道车辆处在哪个位置。我们用实时孪生的方法，已经可以向行驶在路上的每一辆车提供精确的位置以及态势感知，只需车内一个普通的通信终端就可以很好地呈现人、车和路之间的关系，这样很复杂的诱导也可以通过它来做简单的实现。
所以实时孪生做到一定程度时，我们有了很好的平台架构、很好的工具，路段的运营方已经可以让指挥监控大屏、外场作业人员和最终用户都可以获得同源数据，这是非常重要的。如果双向16车道的某一个车道发生交通事故，需要封闭、诱导，救援车要上来时，都可以用这个手段。所以今天路段公司通过这样的实时孪生平台，已经可以把服务能力做到同具体的用户做精确交互，这是非常好的资源。这时我们就可以用产品的方法论来构建新的设计。
构建完这些底座后，我们可以不断地在其上积累各种场景、各种管控能力、各种服务能力，可以不断地自动向前演进，这是很重要的能力。建完一个信息化的平台，以前是要靠IT工程师维护的；今天这个底座跟过去不一样，除了常规、典型的运维工作外，更重要的是它能够自己向前进化。
最后简单小结。在智慧交通的发展过程里一定要看到一点，就是交通基础设施的建设周期和迭代周期远长于信息化系统和数字化系统的周期，它们是不匹配的。所以在建设的过程中就一定要做分层解耦，然后要做跨越的共用。
今天我们腾讯在底层用分布式云，上面用云原生的数字孪生和交通OS，再通过部署AI的平台来实现了很好的分层，支持不同层级分别快速进化。它也可以通过自身的积累不断提升能力。通过分层的方法可以解决很多问题。有些人认为大系统也要软硬一体化，但这样很容易产生孤岛。在交通行业数字化转型时，这种大系统的软硬一体是很容易采的坑。所以今天在交通智慧化这个方向，如果我们能把底座建好，然后坚持以人为本，贯彻产品的方法论，就可以得到很好的收获。
以上是我就过去几年的经验同大家做的分享，谢谢大家。
