旧金山国际机场数字孪生系统：从路缘到起飞的全程运营追踪

当旅客在旧金山国际机场（SFO）与航空公司工作人员和运输安全管理局（TSA）人员交互、匆忙购买零食或寻找登机口时，一支幕后团队正在利用地理空间数据，同步追踪机场运营状况与旅客动线。

这套追踪系统运行于SFO的数字孪生平台之上，由SFO与地理信息系统（GIS）软件公司Esri联合开发。该系统将地理空间数据（包括建筑施工图纸）整合进机场运营的实时模型中。

SFO地理空间系统主管汉森·"盖伊"·迈克尔表示，旅客频繁接触的高流量区域是机场维护的重中之重，数字孪生平台有助于合理调配资源，确保这些区域高效运转。

SFO机场综合运营中心如何运行数字孪生系统

负责运营数字孪生系统的部门是SFO的机场综合运营中心（AIOC）。该中心于今年1月启用了一座面积超过22,000平方英尺的新设施。AIOC是SFO的"神经中枢"，汇聚了911应急调度、航空安全、各航空公司及TSA等关键职能部门，以及借助技术与数据统筹机场运营、为旅客提供顺畅出行体验的专业人员。

SFO机场综合运营中心主任南希·边瑞德尔表示，AIOC成立之前，各运营管理团队"在一定程度上各自为政，分散在不同地点办公，日常工作中缺乏有效沟通。'综合'这个词的核心，就在于把这些团队真正整合起来。"迈克尔补充道，数字孪生平台通过将运营数据统一汇聚，打破了各部门间的信息壁垒，整合了此前分散存储于"定制化系统和专有业务系统"中的数据。

边瑞德尔说："我们每天面对海量信息，人工处理和理解这些信息并不容易。但借助地理空间工具，我们可以直观看到航班位置和飞机动态……这对机场运营管理大有裨益。"

AIOC通过在逾60万项静态"基础设施数据"（如跑道、滑行道、建筑和道路）上叠加实时地理空间数据来使用数字孪生系统。例如，系统将到港和离港航班的实时数据与登机口位置的静态数据相结合。数字孪生系统还对SFO约1800万平方英尺的室内建筑空间进行追踪。

借助数字孪生系统，AIOC可获取旅客全程出行各环节的数据，包括机场高速公路潜在拥堵情况、安检等候时间、检查站状态，以及各航站楼旅客密集程度等。

SFO数字孪生系统的核心应用场景

SFO数字孪生系统的一项核心应用是追踪空域状态。系统通过接入航空公司和美国联邦航空局（FAA）等第三方数据，实时监测潜在空中交通管制问题。仪表板中的飞机图标以不同颜色标示航班延误或取消状态，用户将光标悬停于飞机图标上即可查看详细信息。

SFO数字孪生系统通过自有API以及与数十家第三方服务商对接的API获取数据，接入方包括：SITA机场管理系统（信息显示屏）、FlightAware、美国国家气象局、INRIX交通分析、联邦航空局、reelyActive旗下的Pareto室内资产定位系统、Kaiterra空气质量监测平台，以及FeedbackNow客户体验数据平台。若AIOC团队发现数据存在差异，会向相应第三方发出提示，要求其进行修正。

迈克尔表示："第三方提供的很多数据并非空间数据，因此我们需要先接入API，再创建图形——即空间对象——与实时API信息关联，才能在地图上加以呈现。"

迈克尔还表示，IT团队也可以将API数据应用于Tableau等仪表板平台，以图表或图形格式展示数据，而非以空间地图形式呈现。

AIOC是数字孪生平台的众多使用方之一，SFO财务部门和航空安全部门也在使用该平台。数字孪生平台还可根据不同部门的需求灵活调整——例如，业务和财务部门可访问相同的数据，但数据的呈现方式会针对其业务重点进行定制化展示。

数字孪生面临的挑战：数据整合、标准化与投资回报率

向数字孪生系统录入和管理数据并非一劳永逸，而是需要持续的监控与更新。在将数据转换为数字孪生系统可用格式的过程中，也会出现各类问题——AIOC曾面临难以从项目团队处获取标准化施工图纸、无法便捷导入GIS系统的困境。为此，团队还采用了三维激光扫描技术，以便及时跟进机场建筑结构的变化。Esri也在数据维护、施工图纸获取与整合等方面提供了大力支持。

迈克尔表示："将新数据引入GIS系统始终需要大量定制化工作，而追踪机场持续不断的变化，也一直是一项不小的挑战。"

Omdia物联网高级分析师亚历山大·汤普森对上述挑战深有同感："数字孪生依赖来自多元来源的海量数据，包括物联网设备、传感器和企业系统。将这些数据整合为一个统一的模型，在技术层面颇具难度，尤其是在涉及遗留系统或格式不兼容的情况下。"

部分机构还面临难以量化数字孪生项目投资回报率的问题。汤普森指出："若缺乏清晰的商业论证，利益相关方可能不愿为数字孪生项目投入资源。"

Forrester副总裁兼首席分析师保罗·米勒表示，数字孪生能够为用户提供"监控复杂现实资产运行状态"的手段，通过优化运营降低成本、提升生产效率、避免停机损失并减少安全事故。然而，维护高质量的实时数据以及"供应商之间缺乏统一标准"，也会带来相应挑战。

CIO部署数字孪生时的关键考量

AIOC计划对数字孪生系统进行多阶段迭代开发，并将陆续推出更多功能，包括预测与回归建模、场景化模拟，以及潜在的AI技术嵌入。目前，团队正在评估在数字孪生系统中引入AI的最佳切入点。

对于正在考虑部署数字孪生的企业和CIO，米勒建议首先厘清所面临的业务挑战或痛点，判断数字孪生是否是最优解，或者通过招募、培训员工等方式能否同样解决问题。汤普森表示，除了提出清晰的商业论证并明确预期目标外，企业还应充分评估部署数字孪生的成本与投资回报率。

米勒说："如果数字孪生确实是解决业务挑战的可行方案，那么你是否已具备所需的数据、传感器和模型？如果还不具备，你是否知道谁能为你构建或协助构建？始终要以业务结果为导向，倾听那些每天直面问题的一线人员的声音。"

Q&A

Q1：SFO的数字孪生系统具体能追踪哪些内容？

A：SFO的数字孪生系统可追踪超过60万项静态基础设施数据，包括跑道、滑行道、建筑和道路，同时叠加航班动态、登机口状态等实时数据。此外，系统还覆盖约1800万平方英尺的室内空间，并可监测旅客全程出行信息，包括高速公路拥堵、安检等候时间、检查站状态及航站楼旅客密集程度等。

Q2：SFO数字孪生系统在数据整合上遇到了哪些挑战？

A：主要挑战包括三方面：一是第三方数据并非空间格式，需要额外转换处理才能在地图上呈现；二是难以从项目团队获取标准化施工图纸，为此引入了三维激光扫描技术辅助更新；三是机场环境持续变化，数据需要不间断监控与更新，无法一次性完成。此外，不同供应商之间缺乏统一的数据标准，也增加了整合难度。

Q3：CIO在决定是否部署数字孪生系统时应该考虑哪些因素？

A：Forrester分析师建议CIO首先明确具体业务痛点，评估数字孪生是否是最优解，而非招募或培训员工等更简单的替代方案。其次，需要准备清晰的商业论证，明确预期目标和投资回报率。此外，还应评估自身是否已具备所需的数据、传感器和模型，若不具备，则需确认是否有合适的外部合作方能够协助构建。