音视频监测：通过摄像头、麦克风等设备采集现场的音视频信息，实现对重点区域的实时监控。 监控影像监测：对各类监控设备拍摄的影像进行分析，提取有用信息。 车辆工况监测：对车辆的运行状态进行监测，包括车速、油耗、发动机状态等，为交通管理和物流运输提 供支持。 宽带单兵监测：为一线工作人员配备宽带单兵设备，实时传输现场信息，实现指挥中心与一线的实时通信 和指挥。 （二）网络层 网络层是指挥中心实现信息传输和共享的基础，主要包括以下网络： （三）交通指挥中心 交通指挥中心的雏形可追溯至 20 世纪中叶。随着汽车保有量的逐渐增加，城市道路交通拥堵与安全问题 开始显现。早期交通管理主要依靠人工指挥，交警在路口通过手势、哨声引导交通。随着电子技术的初步发展， 部分城市开始尝试使用简单的交通信号灯来辅助交通管理，但此时交通信息收集与处理能力有限，缺乏统一的 2024-2025 中国指挥中心研究报告 16 交通指挥调度体系。到了 20 世纪 分析，实现了部分路口信号灯的定时控制，一定程度 上提高了交通通行效率。在国内，20 世纪 80 年代起，大城市开始逐步建设交通指挥中心，主要功能是集中控 制交通信号灯，对交通流量进行初步监测，交通管理开始从单纯人工指挥向半自动化、集中化方向迈进。 步入 21 世纪，尤其是近年来，随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的迅猛发展，交通指挥中心迎 来了智能化变革的新时代。大数据技术使交通指挥

现居家远程医疗联动；依托灵敏的生物传感器、云端存储的海量健康数据，为个人和全人群提 供精准的健康评估、疾病预防、诊断和治疗方案，实现精准医疗。 智慧交通： 人工智能、物联网，等新一代信息技术与交通管理深度融合，基于大数据分析，智能调度 交通信号灯、诱导车流、管控拥堵等，实现交通的智能化管理和精细化调控，提升出行效率， 降低交通带来的环境污染。 智慧城市： 通过广泛应用新一代信息技术，实

数据处理技术，通过解析格点与 NC 文件生成动态等高线图与卫星云图，增强气候预测的 直观性；而视频数据通过 GPU 加速的投影纹理映射与多路拼接技术，将实时监控画面精 准映射至三维模型表面，应用于交通管理、虚拟广告等领域，提升场景交互性与应急响应 能力。 未来，随着 AI 驱动的自动化建模、边缘计算与轻量化渲染技术的深化，复杂数据处 理将进一步突破时空对齐、精度优化等挑战，推动数字孪生在智慧城市、工业 建筑物外墙上，使得建筑物在夜晚呈现出动态的广告或信息展示。例如，某城市智慧监控 系统通过多路视频数据采集，将实时交通视频投影到 3D 城市模型上，不仅直观展示当前 路况，还能与历史数据进行对比分析，辅助交通管理部门进行决策。以下是在 EasyTwin 三维场景中将视频流数据投影到三维模型中效果。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 38 （二）机理模型与数据驱动模型

投资，促进国际合作；促进新兴产业发展，助力商业 模式创新，推动增值服务应用；推动绿色经济和城市可持续性发展。 社会效益： 该案例能够提升柬埔寨智慧城市发展水平，从而提高居民生活质量，包括改善交通管理、增加教育机会、提升医 疗服务水平和效率、解决人口老龄化问题等；提高政府的服务水平和工作效率；提升公共安全水平，增强城市应对突 发事件和其他风险的能力；促进当地社会就业，提供更多创业机会；助力环境保护并推动城市可持续发展；促进社会 公司以信息技术服务为核心，涵盖以下方向： 云计算与大数据：作为克拉玛依市政府授权的唯一云服务运营商，提供云计算基础设施及大数据管理服务。 软件开发与系统集成：包括智慧城市解决方案（如智慧医疗、交通管理系统）、政务数据平台开发等，中标项 目如“数字克拉玛依-医疗系统平台建设”。 测绘与地理信息：拥有测绘服务资质，实施无人机高精度采集等项目，曾获自治区优秀测绘工程一等奖。 工业数字化转型：承

的核心领域。美国运输部通过“加强交通领域的移动性和革命性”（SMART） 计划拨款和“智慧城市挑战赛”等项目，资助地方政府和研究机构开展前沿技术 示范。这些项目旨在推动车联网（V2X）、自动驾驶、智能交通管理和多式联运 等技术的安全集成与应用。 在人才培养策略上，美国国家科学基金会（NSF）长期以来一直是其 AI 研 究的源头。其工程学部明确鼓励将 AI 与传统工程学科相结合的研究计划，直接