作者/

楊燕 商湯智能產業研究院戰略生態研究主任

今天我們結合城軌行業所面臨的可持續發展挑戰和《智慧城軌發展綱要》目標，圍繞“人、車、站、基”四大主要組成，以及“建設、運營、經營”三大階段，簡單聊一聊在實際業務實踐中AI如何賦能智慧城軌發展。

圖：1-8-1-1智慧城軌藍圖（來源：《智慧城軌發展綱要》）

秉承城軌可持續發展理念，以《智慧城軌發展綱要》（以下簡稱“綱要”）所描摹的“1-1-8-1”的宏偉藍圖為指引，結合城軌建設、運營和經營全周期需求分析，我們提出了AI賦能智慧城軌發展的五大應用方向，分別是：面向“人”提升乘客服務體驗；面向“車”、“站”提升運行管理效率；面向“車”、“站”、“基”提升資產運維水平；面向“工程建設”提升安全管理效率；面向“市場”提升商業經營價值。

面向“人”提升乘客服務體驗

圖：AI賦能提升乘客服務體驗（來源：商湯智能產業研究院）

在軌交出行場景中，乘客出行全過程大致分為進站前、進站、搭乘/換乘和出站四個階段，不同階段對應乘客不同的出行需求。譬如：

在進站前

乘客一般需要提前做好出行規劃，躲避擁堵，選擇合適方式到達車站；

在進站階段

尤其在客流高峰期，乘客需求轉變為如何節省排隊購票、安檢和候車時間，加快通行速度；

在乘車階段

乘客需要一個安全、舒適的車內環境；

在出站階段

乘客需求變為快速出閘，并能夠高效查看周邊建筑物情況等。

此外，獲取出行相關的即時信息服務，針對需要幫助的乘客做出快速響應，并給予及時幫助和人文關懷是貫穿出行全程的乘客需求。

針對乘客出行需求和痛點，結合《綱要》提出的“智慧乘客服務”目標，人工智能在提升乘客出行體驗方面主要體現在：

1）快速無感的通行服務，包括智能票檢合一的無感過閘、智能判圖系統輔助快速安檢，提升通行效率、節省排隊時間；

2）即時精準的信息服務，包括數字人咨詢，AR位置導航服務，以及AI視頻監測車內擁堵、站臺客流變化等情況，即時發布信息分享等；

3）高效響應的主動服務，包括AI視頻檢測站內、車內人員緊急需求（異常行為），客流或環境變化，提供及時幫助和處理。

面向“車”、“站”提升運行管理效率

圖：AI賦能提升運行管理效率（來源：商湯智能產業研究院）

面對“車”和“站”的運營管理，我們將業務需求分為三大板塊來討論，分別為站務管理、列車運行和應急處置。

站務管理板塊

主要業務需求包括運營前的站內巡查、開站準備等工作；運營中的客流監測和客運組織，以及日常安檢安防工作；運營后的清站和關站工作等。

列車運行板塊

主要業務需求包括列車調度和行車安全兩大部分，其中在列車調度方面，當前調度工作主要依賴人工，調度人員憑借經驗與系統信息輔助進行決策，隨著線網復雜度增加，人工調度難度加大，調度效率亟須提升。

應急處置板塊

應急處置貫穿列車運行和站務管理始終，做到異常事件及時發現，并在第一時間給予應急處置方案。

針對運營管理需求和痛點，結合《綱要》提出的“智慧運輸組織”、“智慧列車運行”和“智慧乘客服務”三大目標，人工智能在提升“車”、“站”運營管理效率方面主要體現在：

1）基于狀態監測的實時感知，輔助/替代人工作業，實現運營管理的降本增效。包括智慧安檢安防系統、客流監測分析、司機狀態監測、車廂內危險行為檢測、站內智能巡檢等。

2）基于決策智能的遠程管控，解決人工管控效率低、難度大的問題。包括客流監測預警系統，可以實時測算客流密度，從而進一步確定客流預警量化標準與客流控制啟動的時機，幫助運營人員采取必要的應急處置。還有智慧列車調度系統，結合客流預測和車流情況分析高效匹配運力運量，提升乘客出行效率。

面向“車”、“站”、“基”提升資產運維水平

圖：AI賦能提升資產運維水平（來源：商湯智能產業研究院）

根據不同運維對象，我們將維護需求基本分成三大階段，狀態檢測、診斷決策和維護處理。

針對車輛、設備設施和基礎設施的狀態檢測目前仍然以人工巡檢和計劃性定期檢測為主；在診斷決策階段，主要為“計劃修”+“故障修”；而在維護處理階段則按照維修計劃人工派發工單后，作業人員趕到現場進行維修處置，并通過紙本記錄作業內容。

當前主要依靠人工的運維模式已不再適合城軌網絡化運營趨勢，不僅成本高、效率低、易出錯，而且網絡復雜特性也對風險容忍度提出了較高要求，設備設施一旦出現問題，或將對線網運營造成極大影響。針對運維需求和痛點，人工智能在提升資產運維水平方面主要體現在：

1）基于感知智能實現對車輛、設施設備及基礎設施狀態的在線監測，代替人工巡檢和計劃性定期檢測，降低對人工依賴，節約人力成本。

2）基于決策智能對監測數據進行故障預測，實現以經驗驅動向數據驅動轉變，從傳統“計劃修”+“故障修”向“狀態修”過渡。

3）利用智能機器人或遠程維修模式代替人工現場作業，提高智能作業水平，并通過智能派單模式結合檢修人員負荷、專長等因素進行合理派單，提高作業人員勞動效率。

面向“工程建設”提升工地管控效率

圖：AI賦能提升工地管控效率（來源：商湯智能產業研究院）

圍繞“人、機、料、法、環”五大要素對象，在城軌建設施工現場，工地管控主要會涉及人員管理、安全管理、機械設備和車輛管理、環境管理和材料管理五大方面。正如上文所述，城軌線網化趨勢意味著在建工地數量和參建人員的急劇增加，也增大了城軌建設過程管理的復雜度。

針對工程建設需求，人工智能在提升工地管控效率上，主要是基于對施工現場“人、機、料、法、環”要素的全面感知，將感知數據統一匯入平臺并進行智能分析和風險預測，從而輔助工程管理人員進行有效決策，實現對多個施工現場的集中式、精細化管理。例如，對進入施工工地人員佩戴安全帽問題，可以結合人工智能對多個工地實時上傳的施工現場監控視頻進行集中分析，并對違規人員發出及時預警，做到安全管理的實時性、有效性。

面向“市場”提升商業經營價值

隨著城軌線網規模不斷擴張，運營成本尤其是設施設備維護成本快速上升，票務收入難以覆蓋運營成本支出，收支缺口愈來愈大，經營可持續發展面臨挑戰。與此同時，作為城市重要交通樞紐，城軌占據著得天獨厚的流量優勢，且隨著線網化發展，其空間體量也在加速擴大，基于流量和空間的資源開發潛力巨大。

針對城軌經營可持續發展需求，除降低運營成本的“節流”措施外，充分利用和挖掘城軌流量和空間的資源價值，通過“開源”來提高城軌的經營性收入是彌合收支缺口，推動城軌扭虧為盈的重要途徑之一。

人工智能在提升商業經營價值方面，可以在車、站空間內通過建立人機交互的智能化“觸點”，以為乘客提供增值服務為契機進行價值創新。譬如，在站內等待區、進出站口、轉乘區等人流聚集點設置智慧大屏，在車廂內設置智慧車窗等智能“觸點”，不僅可以為乘客提供及時性信息服務，還能接入更多的第三方內容服務和廣告資源，根據乘客屬性分析進行針對性內容/廣告展示，提高內容/廣告觸達率，充分利用“觸點”的流量優勢來激活商業價值。

圖：AI賦能智慧城軌發展建設思路（來源：商湯智能產業研究院）

數字化和網絡化是智慧化基礎。因此，要推動智慧城軌建設首先要構建全要素的感知體系（即數字化），并通過打破線路間及系統間的信息壁壘，促進數據資源跨線路、跨系統流動、匯聚和融合（即網絡化）。在此基礎之上，通過搭建人工智能“腦系統”提供對數據的學習、分析和預測能力，再結合業務需求形成“數據—分析—決策—應用”的價值閉環（即智慧化）。具體來說，AI賦能智慧城軌主要圍繞以下四大主體進行：

全要素感知（數）

通過攝像頭、傳感器等終端感知設備采集城軌各系統的要素信息，包括車輛狀態數據、視頻監控數據、設施設備運行數據、環境數據等，實現對乘客、車輛、設施設備、環境等信息全面感知，為AI賦能智慧城軌夯實數據基礎。

全系統打通（網）

逐步突破各線路及系統間信息壁壘，采用標準化的數據接入協議將各個信息孤島進行有效連接，建立多源異構數據的匯聚和共享平臺，為AI賦能智慧城軌提供“一站式”的數據支撐。同時，為協同網絡安全設計，數據共享平臺按照安全生產網、內部管理網、外部服務網分域邏輯部署，不同網間的大數據平臺域的信息交換按照安全等級，通過安全信息通道進行。

全智能分析（智）

基于數據共享平臺之上搭建人工智能計算中臺，集成模型訓練、數據分析和決策能力于一體，并將可重復使用的算法模型和微服務組件沉淀下來，通過共享、復用來降低AI應用成本，并實現對城軌業務多樣化需求的快速響應。AI 中臺本質上即是用來構建大規模智能服務的基礎設施，是一套完整的AI模型全生命周期管理平臺和服務體系，為智慧的城軌發展裝上“智慧的大腦”。

全業務賦能（云）

要實現城軌線網整體業務的智慧化升級和改造，我們需要將數據平臺和智慧大腦統一建立在城軌云之上，通過統一云平臺（又稱“一片云”）促進系統間資源共享，將數據能力、AI能力等面向全業務進行覆蓋。《綱要》計劃到2025年，新建城軌交通城市全部采用“城軌云”，到2035年，“城軌云”將成為全行業智慧城軌的支撐平臺。