数实融合赋能新型工业化·数字场景驱动篇

文｜陈永昌  林宁  田雨暄  邵明堃

关键词：顺丰；云镜；数字孪生系统；花湖机场；智慧机场

   深圳顺丰泰森控股（集团）有限公司（简称顺丰）以大型专业货运枢纽机场——鄂州花湖机场（简称花湖机场、机场）智慧运营管理为应用场景，融合应用大数据、仿真、AI、VA视觉分析等技术，自主研发构建机场数字孪生系统——云镜，通过对物理机场全流程运营管理数据的数字化映射，实现物理机场与数字孪生机场同频交互和同步迭代优化，实现机场空侧机坪、快件分拣中心、机场陆侧交通运输三大业务板块的打通与协同联动，为机场全流程、全生命周期智慧运营管理提供全方位支持，入选工业和信息化部工业大数据实验室“2022数据要素驱动企业数字化转型优秀案例”。

构建智慧机场数字孪生系统

   2022年7月17日，由顺丰与湖北省共建的亚洲首座、全球第四座大型专业货运机场——鄂州花湖机场正式投入运营。截至2023年8月初，花湖机场已开通国内客运航线14条、国内／国际货运航线近20条、轴辐式航空运输网络初具雏形。作为具有“三网融合”（天网+地网+信息网）网络优势和运营规模优势的智能物流运营商，顺丰自主研发构建的智慧机场数字孪生系统——云镜，为花湖机场的建设和运营提供了有力支撑。

1. 打造智慧机场中枢

  顺丰融合应用大数据、仿真、AI、VA视觉分析等技术，自主研发构建智慧机场数字孪生系统——云镜，通过对地理信息、建筑模型、作业实体、航班/物流、分拣设备及业务规则等物理机场运作数据的全流程数字化映射，使得物理机场与数字孪生机场数据同频交互和同步迭代优化，实现机场空侧机坪、快件分拣中心、机场陆侧交通运输三大业务板块的打通与协同联动。作为智慧机场的中枢，云镜系统可深层解析机场运营管理系统规律，实现“事前规划预演、事中动态调整、事后复盘优化”的完整闭环（如图1所示）。

2.“四核”奠定云镜基础

  大数据、仿真、AI、VA视觉分析四大核心技术奠定了云镜系统的基础（如下页图2所示）。

  大数据是整个云镜系统的底盘和基础模块，整合机场、航司、枢纽、运营等十多个业务系统及地理空间、建筑、航班、物流、车辆、分拣设备等数据信息，形成机场DataHub（数据中心），收集处理事前规划、事中实时、事后历史数据，精确记录机场各类实体的属性及运行数据，实现对机场运营管理的全要素、全时空、全流程追溯。

  仿真是云镜系统的中枢，通过构建空侧机坪、分拣中心、陆侧交通三大业务板块的仿真模型，实现机场业务在虚拟平行空间的全要素仿真运作。云镜仿真模型采用分布式架构，可同时呈现大量历史仿真案例，为机场运营管理决策和算法模型训练提供虚拟环境支持；仿真数据输出也可作为视觉分析的输入端，为视觉分析提供依据。

   AI是机场智慧化运营的核心支撑，融合停机位分配、车辆调度、路径规划等多种算法，可实时、动态优化运营策略，减少对人工作业的依赖，避免人为因素导致的误差和风险问题，提升机场资源利用率、安全管理水平和运营管理效率；同时，通过AI算法促进物理机场与数字孪生机场的数据交互，实现虚实机场的同生共长和同步迭代优化。

      VA视觉分析是云镜的呈现和交互方式，可高精度集成机场各类业务运营信息数据，并基于预演、直播、历史回放等功能，将抽象的数据具象化，逼真地呈现机场作业全场景；同时，运用AI算法对各类运营数据进行深入挖掘和智能分析，为机场运营管理提供全域视角的一体化决策指挥平台。

多元技术融合，促进创新应用

1. 集成多维海量数据，构建机场数字孪生模型底盘

  云镜融合运用CAD（计算机辅助设计）、BIM（建筑信息模型）、GIS（地理信息系统）等技术，获取机场跑道/滑行道、转运中心、停机位、停车场、车道等高精度地理信息位置坐标，集成航空器、服务车辆、分拣设备等实体的海量数据，构建机场数字孪生模型底盘，赋予机场各类管理对象以真实的地理空间与时间坐标，确定其在不同时间节点的位置和状态，使得大到建筑物、航空器、服务车辆、ULD（航空集装设备），小到每一票快件运行过程的事件时间、位置以及交互关系等信息数据都有迹可循。

2.全要素、全场景、全流程仿真，还原机场业务场景

  云镜仿真系统打破了单一业务板块模拟仿真的局限，能够对航班进离港、货物装卸机、货物运输及分拣、陆侧交通运输等机场业务运作场景进行全要素、全场景、全流程仿真映射，逼真还原整个机场的业务运作场景（如下页图3所示），助力机场业务各相关方的工作交互协同。云镜仿真系统通过在虚拟环境中模拟分析可能出现的机场容量变化、航班调整、货量变化、运行方案调整等情形，从而帮助决策层和管理层提前对未来业务运作场景进行预判、规划和预演，诊断、定位、预警问题并制定应对措施，验证、完善运营方案。

3. AI算法赋能机场智慧运营

  云镜数字孪生系统融合了停机位分配、车辆调度、车辆路径规划、航班推出时机、交通信号控制等AI算法，通过算法寻优，动态输出优化策略和结果。

  以停机位分配算法为例，可根据当日航班时刻、航班携带票件、航空集装设备、分拣中心生产计划、机坪运行状况等相关信息数据，在符合机坪安全使用规范前提下，综合考量航班滑行及货物拖运距离等多种时效因素，通过AI算法寻优，规划停机位分配最优方案，同时实时监控航班延误等信息并动态给出调整建议。AI算法不仅将停机位排布耗时缩短至人工无法企及的分钟甚至秒级别，更实现了人工排布经验难以做到的全部航班全要素综合考量，大幅提升机位资源配置效率和机场运行效率。随着机场航班量增加、运行经验积累带来的业务规则不断完善，AI算法规划停机位分配方案的高效率和安全性、可靠性均已得到充分验证。

航班推出时机算法则解决了人工指挥飞机滑行的时效局限等痛点问题，即在保障航班准时起飞的前提下，尽可能减少航班滑出机位后在滑行道、跑道头的排队等侯和滑行时长，从而降低燃油消耗等运营成本，同时减少碳排放，助力机场绿色低碳发展。

4. 三维视觉分析助力科学决策

  云镜视觉分析系统采用可视化图形组件和数字引擎技术，搭建物理机场1：1比例的数字孪生场景，实现物理机场信息在数字孪生空间的全要素、多维度精准映射，可提前预演、实时直播、回放追溯全场航班、车辆、货物等实体的动态时空轨迹，并以直观生动的视觉效果呈现，最大程度降低业务相关方对海量业务数据的学习理解成本，助力业务相关方快速捕捉业务要点，做出科学决策。云镜视觉分析系统具有友好的人机交互界面，具备常用分析指标的统计计算与结果展示、重点业务环节事件和关键步骤时间追踪、特殊航班筛选与轨迹查询等功能，融合智能数据挖掘与可视化分析能力，以回溯―追踪―分析―解决的关键步骤闭环管理，打造低学习成本、高真实度、多维度功能的视觉分析工具，为机场业务各相关方运营管理决策提供直观生动、便捷易用的操作平台。

赋能智慧决策与运营管理

  云镜数字孪生系统广泛应用于花湖机场从规划、建设到运营阶段的多种场景，为机场设计选型方案评估验证、资源优化配置、安全高效运行等重要决策提供有力支撑。

1. 分拣中心设计方案评估应用

  作为专业货运枢纽机场货物中转业务板块的中枢，快件分拣中心设计方案评审属于战略性决策，其评审结果将直接影响最终的方案选择与应用。花湖机场在对快件分拣中心设计方案进行综合评估时，除了专家组基于历史经验的评审意见和成本概算，采用云镜数字孪生系统作为统一的衡量标尺，对各设计机构的设计方案进行仿真分析评估。

  根据各设计机构提供的快件分拣中心设计方案，基于云镜系统分别构建各个方案的快件分拣中心仿真模型，还原其设计的分拣设备及设备间的关联关系；将各个方案的快件分拣中心仿真模型嵌入云镜系统，精准还原和记录每个模型内输入相同数据情况下，每一票快件从航班到港―卸机―拖车运送至分拣中心卸货口―经由各级分拣设备完成分拣作业和重新打包装箱―装机/装车离开机场的全流程场景；根据云镜数字孪生系统输出的数据结果，从时效性、应急能力、设备均衡性三个维度综合考量，遴选出综合水平最优的设计方案。

2. 服务保障车辆资源投入评估与优化

  服务保障车辆是机场空侧维持飞机保障、货物装卸与运输等业务流程顺畅的重要资源，仅凭过往业务经验和管理方法难以精准测算满足保障需求的车辆设备资源投入。云镜系统通过分析货物拖运车、升降平台车、传送带车、污水车、牵引车、机组摆渡车等全类型保障车辆投放数量的增减与运行时效等关键指标的变化关系，测算出各类车辆设备的准确需求数量和合理的组合方式，大幅提升了机场空侧服务保障车辆资源的配置效率和效益。此外，基于一定的航班、货量预测规划、车辆资源配置及任务时段，可通过云镜系统合理规划服务保障车辆充电时段的分配计划，实现所有车辆在完成当日保障任务前提下，可在低电价时段完成充电，从而降低车辆运行成本。

3. 车辆路径规划与调度算法应用

  对于货运机场而言，货物拖运效率对于整个货物中转过程至关重要。云镜系统运用AI算法，实时获取全场车辆位置和状态，通过智能分析任务类型、运输距离、任务时长等相关信息，自动指派最合适的车辆执行拖运任务，大幅提升车辆整体调度效率。在路径规划方面，综合考量车辆、货物等目标位置和道路状况等多重因素，以AI算法快速分析计算、规划车辆最佳行驶路线及预估到达时间，缩短车辆等待时长和行驶距离。此外，AI算法还可以兼顾司机的工作时长、劳动强度等实际情况，灵活分配任务，使得每一名司机都能够承担适当的工作负荷。

4. 陆侧交通设计方案评估应用

  除了最核心的机场空侧设施，机场陆侧交通设施也是货运枢纽机场重要组成部分。在机场动工建设前，合理规划机场陆侧交通设施建设工程投入，使设计方案可以满足未来航班流、交通流的需要，并保证机场航班和车辆在高峰时段的安全、有序、高效运行，是陆侧交通设施设计规划的首要任务。花湖机场应用云镜仿真系统模拟陆侧的通勤车、货车、客车等车辆在多个交通场景中的运行状态，对比分析多个不同的陆侧交通设施设计方案的优缺点，为方案评选、审定提供科学有效的方法、工具。此外，云镜系统通过对花湖机场中、远期运营数据的科学分析预测，给出不建设机场南区陆侧高架桥的建议，为项目规划建设节省数千万元费用及相关管理成本。

5. 发挥机场运营管理全流程“智慧大脑”作用

   云镜系统的多维度功能、丰富的兼容场景，使其能够在货运枢纽机场运营管理的事前、事中、事后阶段均充分发挥“智慧大脑”的作用。

   事前通过采集、分析航班计划、物流规划等相关数据，应用大数据、仿真技术精准模拟预演机场每日运行场景，提前为机场运行提供合理的停机位分配方案、保障资源配置等建议，同时预测、评估相关风险问题，帮助现场工作人员及时识别问题并快速作出正确响应、规避风险。事中通过对航班、车辆、货物等业务系统实时数据的整合、分析管理，多维度掌控全场运行状况，并应用AI算法实时对机位动态调整、车辆调度、航班推出等多个重要工作环节提供优化方案和建议，支持机场货运枢纽运营管理科学决策，提升各业务系统、各环节的协同作业效率。事后则通过仿真技术、视觉分析系统回溯重现业务运营场景，促进运营管理方案复盘 优化，提升机场及货运枢纽运营决策水平和管理效率，降低运营成本。

  作为一个多维度、多功能、多使命的复杂系统，云镜的设计开发和优化过程并非一蹴而就。伴随着花湖机场从规划、建设到投入运营，云镜系统从最初单一的仿真系统逐步迭代发展为目前的智慧机场数字孪生平台生态系统，通过全面数据融合、全要素/全场景/全流程仿真映射、AI算法动态预测择优、视觉分析交互呈现，为机场全流程、全生命周期智慧运营管理提供全方位支持。■

作者单位

陈永昌 林宁 田雨暄 深圳顺丰泰森控股（集团）有限公司

邵明堃 国家工业信息安全发展研究中心