随着城市智能化和交通联网技术的加速发展，联网智能汽车的应用已经从传统驾驶辅助、导航出行扩展到实时计算、动态协同等复杂场景。然而，面临各种类型智能车（不同计算容量、算力水准、网络连接能力）以及应用任务多样性、车辆拓扑结构不稳定等多重挑战，城市级别的边缘计算如何做到实时高效、资源共用与网络协作，已成为制约智能交通深入落地的关键瓶颈。
微云全息(NASDAQ:HOLO)近日宣布其最新研发的“自适应数字孪生与多智能体深度强化学习融合技术”已通过城市实景仿真测试验证，并具备实际部署能力。这一创新技术以协同图驱动的卸载调度为核心，实现了车辆边缘网络中卸载成本的显著降低，展现出强大的任务调度与资源协同管理能力。
在过去十年中，智能网联汽车逐步从实验室走向道路，搭载了大量传感器、计算模块与通信设备。作为未来智能城市的移动节点，车辆既是信息的产生者，也是计算资源的使用者。然而，城市中车辆的流动性强、计算能力异构、网络拓扑动态变化频繁，使得传统的集中式或静态任务调度策略难以适应。
目前主流的边缘计算卸载方案往往依赖于预设规则或单智能体优化算法，难以有效捕捉城市级别复杂场景中的资源匹配与卸载成本变化。尤其在高密度城市中，当数十万台车辆同时需要协作、卸载计算任务时，如何在不增加能耗与通信延迟的前提下，实现高效任务分配，成为技术研发的关键难题。
为破解上述难题，微云全息从“镜像城市”的视角出发，率先提出了基于数字孪生系统与多智能体深度强化学习（Multi-Agent DRL）融合的自适应卸载机制。该机制不仅在理论上打通了物理空间与虚拟空间的实时反馈闭环，更在实践中构建了一个可训练、可推理、可协同的分布式调度体系。在这个镜像网络中，每辆车由一个强化学习智能体控制，它们通过在数字孪生环境中进行并行学习，逐步掌握如何在复杂场景下完成资源高效调度。
微云全息该系统通过三个主要技术路径实现整体功能融合：
数字孪生建模模块：基于城市交通数据与边缘设备状态建模，构建车辆、RSU、MEC节点、基站等关键实体的镜像模型，并持续同步物理网络状态。
协同图驱动调度系统：引入任务图（Task Graph）与资源图（Resource Graph），构建异构节点间的多维协同拓扑关系，为卸载决策提供结构化输入。
多智能体深度强化学习框架：利用Actor-Critic类强化学习算法，每辆车的代理智能体通过历史任务卸载反馈、自主探索与邻域信息感知，学习最优的卸载策略。
该技术系统由三大核心结构构成：虚实双空间协同平台、图神经调度引擎、多智能体卸载智能体集群。
在虚实融合上，微云全息技术团队利用真实交通数据集、物联网采集系统和仿真建模技术，对城市道路、信号灯、车流、边缘节点计算能力等要素进行了高保真建模。每一个物理实体，如车辆、RSU、MEC服务器等，都在数字空间中拥有一对一的镜像体，构建可预测的城市孪生平台。这一孪生平台不仅对当前状态进行实时还原，更具备任务卸载预测、资源冲突预警、节点失效模拟等能力，为调度系统提供提前感知的“智能感知基座”。
协同图引擎激活服务匹配结构感知，“协同图驱动调度引擎”是技术的核心创新模块。它通过将卸载任务和计算资源建模为图中不同类型的节点，并使用边权值表示任务大小、计算延迟、车辆移动趋势、网络带宽等因素，从而在图结构中抽象出一个时空动态任务匹配问题。
在此基础上，系统使用图神经网络（Graph Neural Network, GNN）提取全局图特征，并动态调整任务卸载路径，实现从“按规则卸载”到“按上下文卸载”的重大转变。
在卸载执行层，多智能体卸载智能体集群，每辆车部署一个智能体，其使用深度强化学习算法（如DDPG、PPO等）进行自主卸载决策。每个智能体不仅观察自己的本地状态，还能够感知邻近车辆的决策趋势与历史反馈，实现“群体智能”中的协调决策。系统设计了主-从结构的分布式训练框架，结合数字孪生平台中的仿真反馈，实现离线训练 + 在线微调双模式协同，使系统适应城市实时交通动态，同时保持全局策略的最优性。
为验证系统的实际应用效果，微云全息选取了城市的开源交通数据集，构建了包括2000+辆联网车辆、300+个边缘节点的仿真网络环境，进行了大规模多轮测试。测试指标包括卸载成本（综合通信延迟与能耗）、服务成功率（任务完成比例）、系统稳定性与智能体收敛速度等。结果表明：卸载成本较传统贪心匹配策略降低 37.8%；服务成功率在高拥堵状态下保持 92%以上；多智能体系统在约50轮训练后收敛，优于传统模型；数字孪生系统可实现节点级预测精度 95%以上，提前预测计算资源瓶颈与网络拥堵。
该技术方案首次实现在城市级车辆边缘计算环境中，将“数字孪生 + 多智能体 + 协同图”三者紧密结合，不仅为边缘计算提供了前所未有的智能决策能力，也为未来智慧城市构建提供了强有力的底层算力支撑。
微云全息(NASDAQ:HOLO)所开发的“自适应数字孪生与多智能体卸载系统”，不仅展示了技术实力与理论前瞻性，更指明了边缘计算在智慧城市中的未来方向。车辆不再是单一的信息节点，而是成为智能计算网络中的“自治体”，携带算力，自我决策，自我调度。在城市数字化持续深入的浪潮中，这项技术的落地，或将推动智能交通体系进入真正意义上的“自治时代”。
