从城轨交通可持续发展∑讲起

从地图上▓看，城市公共交通像一张形态复⌒杂而又设计△巧妙的大网，将城」市的每个角落有机地连结在一起。如果将城市交通比作人体的循环系统，那么城轨交通便是系统中的主动脉，它具有运▽输容量大、远距离、速达性、准时性等诸多〖特点，在扩大城市↘通勤半径、缓解城市交通堵塞、优化城市交通布局等方面起到了重要作用。以北上广为例，北京的通●勤半径达到40公里，上海达到ζ　了39公里，广州也有31公里。得益于城轨交↓通系统的迅速扩张，城市活力向外【辐射。

据中国交通新闻网报道，截至2021年12月31日，全国（不含港澳台）共有51个城市开通运营城轨交通线路共计269条，运营里程8708公里，车站5216座，实◥际开行列车3120万列次，完成〓客运量237.1亿人次（受疫情○影响）。然而，从◣轨交密度（公里/万人）来看，目前北京（0.33）、上海（0.32）与东京都（2.11）、巴黎（1.99）、纽约（1.24）等国际城市对比相距较大，城轨交通仍有巨大的发展空间。中信证券估算，至2025年【我国城轨运营线路长度将达到1.4万公里。据工信部赛迪智库↑发布的《“新基建”发展白皮书》预测，在“新基建”所涵盖的√七大产业中，对高铁和城轨的投资规模最大，预计至2025年直接投资将达到4.5万亿元。

伴随不断增加的∩运营里程、快速攀升的线网流量，尤※其是大中型城市的轨交网络日渐复杂，城轨交通的可持续发展成∞为重要命题。

一方面，随着网络化发展，城轨交通的乘运安全和运营管理面临着巨大的压力和挑战。例如，轨道线路之间关联度越来越高，单个线路或节☆点发生突发或异常事件的影响范围和严重程▓度会有更大的不确定性■，因此对相关设备设施、人员、事件等安全监测要求提高；因运力运量不匹配、通行效率低等因素造成高峰时期车◆站客流拥堵，当前须实施↙限流措施来暂缓高峰压力，对乘客出行效率带∑　来较大影响；在运维方面，当前针对巨量设备设施和基础设施等的状态检测、诊断决策和ω　维修处理仍然主要依赖人工作业，成本高昂且效率低下⌒……等等问题暴露都需要城轨相关部门站在全局化♂视角，用更高效的▼手段来提高运行管理效率、确保乘运安ζ全。

另一方面，随着生活质量√的提高，人们对出行品质和体验要求也越来越高。“出行◎即服务、以人为本”的服务理念逐渐成为城轨交通行业的共识。乘客需求不单单是从A点B点的时空位移，而是在整个出行过程中也能够收获良好的出行体︾验，例如减少“门到门”出行时间、增加换乘连★接可靠性、及时获取出行相关信息和服务，以及更多的人文关怀＠等。

此外，城轨交通的可持续发展还体现在建设和经营阶段。

随着城轨交通的快速发展和城市群建设∞的逐步推进，我国城轨交通建设向线々网化、多元化的复杂线〓网工程演进，为城轨交通建设提出新的挑战。这意味着在建工地数量和参与建设的相关人员都将急剧增加，将大幅提升城轨建设过程管理的复杂度。如何提高建◥设管理效率，保障工☉程顺利开展是城轨建设的重点。

城轨交通作为准公益♀服务型产品的定位，决定了其票价水平不可能参照成本支出而定。绝大多数城市的轨道交通运营收入主要以票务收入为主。据统计，2019年全国轨交企业运营Ψ成本（不含大修更新）的中位数为1126.15万元/公里，票务收入中位∴数556.37万元/公里，缺口约为570万元/公里，而随着运营里程的增加，缺口将越来越大。这为城轨的可持续化经营提出新的要求，如何←利用轨交得天独厚的流量中枢，进行价值发现和创造将是轨▆交行业积极探索的方向之一。

智慧城轨是实现可持续发展的重要抓手

上述城■轨发展的内在要求和外在需求对城轨当前的建设、运营和经营模式都提出了更高的挑战，迫切需要转变传统的发展模式，结合技术创新和业务创新来№突破发展瓶颈，满足可持续发展ㄨ要求。

习近平主席在“第二届联合国全球可持续交通大会”致辞《与世界相交 与时代相通 在可持续发展道≡路上阔步前行》中提出“坚持创新驱动，增强发展动▲能。要大力发展智慧交通和智〇慧物流，推动大数据、互联网、人工智能、区块链等新技术与交通行业深度融合，使ζ人享其行、物畅其流。”

随着5G、人工智能、物联网、云计算等智慧化技术的发展和推广，智慧城〖轨被认为是解决复杂系统问题、促进城轨交通行◎业可持续发展的重要抓手。

智慧城轨的内涵是以数据为核心构建人、车、站、基础设施等要素的全面互联，通过数“智”（治）代替人“智”（治）来重构传★统业务流程，进而引发新的范式ω　变革——从过去对“物”的被动式管理转向对“人”的主动『式服务，从事后＠问责补救转向事前预测规划、事中实时把控，从而提升贯穿』建设、运营、经营全生命周期的管理效率，以∮及人们的出行服务水平，达到降本增○效、安全运行、服务创新、价值增值的可持续发展目标，构建安全、便捷、高效、绿色、经济的新一代中国式智慧型城轨交通。

早在《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》中即已指明，“智能交通︾管理系统”是优先主题◥之一。近年来，国〓家出台多项政策推动轨交智能化的建设发♀展。例如，2016年制定的《交通运输信息化“十三五”发展规划》中，要求充分利用信息技术改造传统交通运输业；2020年3月，我国城轨」交通行业第一个“纲要”、“规划”类文件——《中国城轨△交通智慧城轨发展纲要》（简称《纲要》）正式发布。《纲要》“将云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、卫星通信、区块链等新兴◤信息技术与城轨交通业务深度≡融合，实现大范围、全方位、高效率的运行控制与管理，推进城轨交通系统向网联化、协同化和⊙智能化方向发展。”《纲要》指出，在2025年中国城轨←智慧化水平要进入世界先进行列，2035年达到世界领先水平。

在政策推↑动、纲要指引与可》持续发展要求的多重驱动下，智慧城轨的建设和升级加速展开。根据“中国城轨交通2018年度统计和分析报告”与“2018上半年我国〒城轨交通智能化市场简要统计与分析№”可知，目前城轨交通智能化项目投资占总项目投资约3%-5%，按同等渗透水平预测，到2025年我国智慧城轨市场将达到千亿＠ 规模。

AI是赋能智慧城轨发展№的核心引擎

智慧城轨发展离不开智慧化技⊙术的赋能和应用∏，其中，5G、IOT、大数据、云计算等技术应用推动了数字化、网络化的发展进程。通过数据的收集、汇聚、融合、共享为发◆展以数据为核心的智慧城轨奠定了基◆础，而要进一步实现更高』层次的智慧化，还需要结合人工智能技术作为“智慧大脑”，基于多源、海量数据的智慧化分析，进而形成决策、预判来指导城轨业务的最优化运行。因此可︻以说，人工智能是赋能智★慧城轨发展的核心引擎。

作为核心∑引擎，人工智能在赋能智慧城轨发展上主要表现为以下四个方面。

首先，人工智能是求解复杂系统问题的重要手段。

城轨线网化发展使得城轨交通卐体系逐渐向复杂网络系统演化，任意节点/环节发生变化都可▲能给整体网络运行带〓来重大影响，正所谓牵一发动全身，对运输组织和安全管理带来了极大挑战。此外，城轨系统复杂性还体现在多样性和随机性上——不同制式、专业▃系统间的有序协调，以及随着客流量增≡大,城轨在高密度、短间隔的运行状态下容易受到客流波动、设备故障、恶劣天气等随机因素干扰。

随着节点数♂量的增加，城轨网络的复杂性将呈现指数级增长，远远超出人“智”所能处理的极々限。因此，基于人工智能的▲数“智”成为求解城轨复杂系统问题的重要方法。数“智”的本质即是在数字化、网络化的基础之上，通过神经网络的深度学习，能够在海量纷杂的数据之中快速洞察复杂因素间关联，构建起无法用简单规则描述的☉规律和模式，从而利用“机器商”代替“智商”的方式得出复杂问题解。

其次，人工智能是实现业务降本增效的有效工具。

一方面，利用数“智”代替人“智”，人工智能减少人们在程式化和重复性事】务上花费的时间和精力，实现人力上的降本增效。例如№在进站安检阶段，利用视觉AI技术辅助人工安检，对所有出入口安检机拍摄的照片进行集中智能化判图，不仅可以提高安检人员的排查效率，加快进站︼通行速度，还可ξ　以减少站点安检的人力部署，节省人力成本。

另一方面，利用算法的标准化替代人工的经验化，可以保障过程执行精度，从而实现流程上提质增效。例如同样在进站安检的场景下，基于智能判图的程序化算法可以有效避∩免人工安检易受主观因素影响问题，提高◆检测结果的稳定性，保障安检质量，降低漏检、不检等风险隐患。

第三，人工智能是提升乘客出行体验的关键武器。

人们对出行的需求已从“行得了”，逐步演⌒　化为“行得快”还要“行得好”。所谓“行得快”，在城轨交通环节即是要减︼少搭乘等待时间、增加换乘连接的可靠性。例如上文提到的智慧安检系统，人工智能主要通过提高流程自动化水平来减少安检排队时间，加快乘客通行速度；而涉及更加复杂的列车调度问题，人工智能则从线网全局出发，通过全网数据实时分析√实现运力运量的智能化匹配，进而节省乘客站内搭乘、换乘时间。而所谓“行得好”，则是在效率和便捷的基础之上，为乘客提供♂以人为本的人文关怀。人工智能在▃其中则是通过对乘客需求的全方位感知，进而为乘客提供主动式、个性化服务。例如，通过视觉监测算法识别到有乘客站台上摔倒，或是残障人士乘♂梯需求，可々以及时派遣工作人员提供1v1服务。

第四，人工智能是Ψ推动行业范式升级的必要力量。

一方面，人∞工智能通过语音识别、视觉识别等算法拓展了人能感知的广度和深度，借助摄像头、传感器等物联网设备的广泛布局代替人拉肩扛的人▂工投入，从而能够在第一时间实现对人、车、站、基础设施等对象的快速感知、及时响应，从而带来第一轮范式升级，即从随机偶发式的事后处理迈向“全时全程”的事】中把控。

另一方面，基于神经网络的∏深度学习，人工智能从感知向认知拓「展，最终实现机器决策、预测来指导业务运行，实现第二轮范式升级，即从被动性管理迈向主动性管理和预防↘性管理。例如，在运＠ 维环节，结合人工智能对设备︽设施传感数据的分析和预测，实现养护维修管理由经验支撑向数据支撑转变，维修模式由“故障修”、“计划修”向“状态修”、“预测修”转变，形成轨〓交运维新范式。

本文截取自《AI赋能城轨交通可持续发展报告》的第一部分。近期我们将陆续和大家分享其余报告部分——AI赋能智慧城轨的建设思路，以及商汤科技在智慧城轨方向的具体实践。欢迎交流！