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摘要​

随着新型智慧城市建设的深入推进，城市轨道交通（以下简称 “城轨”）作为城市交通网络的核心枢纽，面临着客流量激增、运营成本攀升、服务质量要求提高等多重挑战。数智化技术（大数据、人工智能、物联网、云计算等）的快速发展为城轨运营转型提供了核心驱动力。本文基于城轨运营的行业现状与痛点，系统分析数智化技术在城轨运营中的应用价值，从行车组织、客流管控、设备运维、服务优化四个核心场景，阐述数智赋能的实现路径，并结合典型案例总结实践经验，最后针对当前数智化转型中存在的技术融合、数据治理、安全保障等问题，提出针对性的优化对策，为城轨运营向高效、安全、智能、绿色的方向发展提供理论参考与实践借鉴。​

关键词​

数智化；城轨运营；行车组织；设备运维；服务优化；转型路径​

一、引言​

（一）研究背景​

城市轨道交通凭借大运量、高速度、低污染、准点率高等优势，已成为缓解城市交通拥堵、提升居民出行效率的关键基础设施。截至 2023 年底，我国内地已有 54 个城市开通城轨交通线路，运营里程突破 1.4 万公里，日均客运量超 1 亿人次。然而，随着运营规模的持续扩大和客流量的快速增长，传统城轨运营模式逐渐暴露出短板：行车调度依赖人工经验，应对突发情况响应滞后；客流分布不均衡，高峰时段拥挤与平峰时段运力浪费并存；设备运维采用 “定期检修” 模式，故障预警能力不足，维护成本高；服务供给与乘客个性化需求匹配度低，用户体验有待提升。​

在数字经济与实体经济深度融合的背景下，数智化转型已成为城轨行业高质量发展的必然选择。国家《“十四五” 现代综合交通运输体系发展规划》明确提出 “推动交通基础设施数字化、网络化、智能化建设”，为城轨运营数智化转型提供了政策支撑。大数据、人工智能、物联网、5G、云计算等数智技术与城轨运营的深度融合，能够破解传统运营模式的瓶颈，实现运营效率、安全水平、服务质量的全面提升，为城轨行业注入新的发展动能。​

（二）研究意义​

1. 理论意义：本文系统梳理数智化技术在城轨运营中的应用逻辑与实现路径，构建 “技术赋能 - 场景落地 - 效能提升” 的分析框架，丰富城轨运营管理与数智化转型的相关理论研究，为后续相关领域的学术探索提供参考。​

1. 实践意义：本文结合典型案例分析数智化技术在行车组织、客流管控、设备运维、服务优化等场景的具体应用效果，提出针对性的优化对策，可为城轨运营企业的数智化转型提供实操性指导，助力企业降低运营成本、提升安全保障能力与服务水平，推动城轨行业向智能化、绿色化、可持续化方向发展。​

（三）国内外研究现状​

国外城轨数智化起步较早，欧美、日本等发达国家已形成较为成熟的应用体系。例如，德国西门子开发的 “Trainguard MT” 列车自动控制系统，融合物联网与人工智能技术，实现列车的自主驾驶与精准调度；日本东京地铁运用大数据分析乘客出行规律，动态调整列车发车间隔，并通过智能终端向乘客推送实时出行信息；新加坡 SMRT 地铁采用预测性维护系统，基于设备运行数据预测故障风险，将维护效率提升 30% 以上。​

国内方面，近年来城轨数智化转型加速推进，相关研究与实践不断深入。在技术研究层面，学者们围绕城轨大数据处理、人工智能调度算法、物联网设备监测等领域开展了大量探索，提出了基于深度学习的客流预测模型、基于数字孪生的设备运维框架等；在实践应用层面，北京、上海、广州、深圳等一线城市的城轨运营企业率先开展数智化试点，例如北京地铁的 “智慧地铁” 项目、上海地铁的 “数字孪生运营中心”、深圳地铁的 “AI 智能运维平台” 等，均取得了显著成效。但总体来看，国内城轨数智化转型仍存在区域发展不均衡、技术融合不深入、数据共享不充分、安全保障体系不完善等问题，相关研究仍需进一步深化。​

二、数智赋能城轨运营的核心技术与应用价值​

（一）核心技术支撑​

数智赋能城轨运营的核心技术体系以 “数据” 为核心，以 “算法” 为引擎，以 “网络” 为支撑，涵盖以下关键技术：​

1. 大数据技术：具备海量数据采集、存储、处理与分析能力，能够整合城轨运营过程中的行车数据、客流数据、设备数据、环境数据、乘客行为数据等多源信息，挖掘数据背后的规律与价值，为运营决策提供数据支撑。​

1. 人工智能技术：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，能够实现客流预测、智能调度、故障诊断、语音交互等功能，提升城轨运营的智能化水平。​

1. 物联网（IoT）技术：通过在列车、轨道、车站设备、供电系统等关键部位部署传感器、射频识别（RFID）等终端设备，实现设备状态、环境参数、客流信息的实时感知与数据传输，构建 “万物互联” 的城轨运营感知网络。​

1. 云计算技术：提供弹性、高效的计算与存储资源，能够支撑城轨运营海量数据的处理与分析，为智能调度系统、运维平台、服务终端等应用提供稳定的技术支撑，降低企业 IT 基础设施建设成本。​

1. 数字孪生技术：通过构建城轨运营系统的虚拟镜像，实现物理世界与虚拟世界的实时映射与交互，能够模拟列车运行、设备故障、客流变化等场景，为调度决策、设备运维、应急处置提供模拟仿真与优化方案。​

1. 5G 技术：具备高带宽、低时延、广连接的特性，能够满足城轨运营中实时数据传输、高清视频监控、车地通信等业务需求，为智能驾驶、远程运维、沉浸式服务等应用提供网络保障。​

（二）应用价值​

1. 提升运营效率：通过数智技术优化行车调度方案，动态调整列车发车间隔与运行速度，提高线路运输能力；实现设备运维的智能化与精准化，减少无效维护，提升维护效率；优化车站客流组织，减少乘客换乘时间与候车时间，提高出行效率。​

1. 强化安全保障：通过实时感知设备运行状态，提前预警故障风险，降低设备故障引发的运营中断概率；利用人工智能技术监测列车运行状态与轨道环境，及时发现安全隐患；构建应急处置智能决策系统，提升突发情况的响应速度与处置能力。​

1. 优化服务体验：基于大数据分析乘客出行偏好，提供个性化的出行信息推送、票务服务、换乘引导等；通过智能客服、语音导航、人脸识别进站等功能，提升服务的便捷性与高效性；打造沉浸式、智能化的车站环境，满足乘客多样化的服务需求。​

1. 降低运营成本：通过预测性维护减少设备维修成本与备件库存成本；优化行车组织与运力配置，降低能耗与人力成本；依托云计算与数字化管理，提高运营管理的精细化水平，实现降本增效。​

三、数智赋能城轨运营的关键应用场景​

（一）智能行车组织​

传统城轨行车调度主要依赖人工经验，难以快速响应客流波动、设备故障等突发情况，调度效率与精准度有限。数智技术的应用能够实现行车组织的智能化升级：​

1. 客流预测与运力匹配：基于大数据分析历史客流数据、实时客流数据、天气数据、节假日信息等多源因素，利用机器学习算法构建精准的客流预测模型，提前预测不同时段、不同区段的客流变化趋势。根据预测结果，智能调度系统自动调整列车发车间隔、运行速度、停站时间，实现运力与客流的动态匹配，避免高峰时段拥挤与平峰时段运力浪费。​

1. 自主驾驶与精准调度：融合物联网、人工智能、5G 等技术，实现列车的自主驾驶（ATO）与自动控制。列车能够通过车载传感器实时感知轨道环境、前方列车位置等信息，自主完成加速、减速、停车等操作，精准控制运行速度与到站时间，准点率可达 99.9% 以上。同时，中央调度系统通过数字孪生技术构建虚拟调度场景，实时监控全网列车运行状态，实现多线路、多列车的协同调度，提升线路运输能力。​

1. 应急调度智能决策：针对设备故障、极端天气、突发事件等情况，构建应急调度智能决策系统。系统能够快速分析事件影响范围与程度，自动生成最优的应急处置方案，如调整列车运行路线、加开临时列车、引导乘客换乘等，并通过车地通信系统实时向列车司机、车站工作人员与乘客推送相关信息，缩短应急响应时间，降低事件对运营的影响。​

（二）智慧客流管控​

城轨车站客流密集、流动复杂，传统客流管控方式存在效率低、响应慢等问题。数智技术能够实现客流的实时感知、精准预测与智能疏导：​

1. 实时客流监测：在车站出入口、站厅、站台、换乘通道等关键区域部署高清摄像头、红外传感器、客流计数器等设备，结合计算机视觉技术与物联网技术，实时采集客流数据，包括客流量、客流密度、流动方向等，并通过大数据平台进行实时分析与可视化展示，帮助运营管理人员全面掌握车站客流状态。​

1. 客流疏导与预警：基于实时客流数据与预测结果，当客流密度超过预设阈值时，系统自动发出预警信息，并启动智能疏导方案。例如，通过车站广播、电子显示屏、手机 APP 等渠道向乘客推送客流预警与换乘建议；利用智能闸机调整放行速度，引导乘客有序进站；在换乘通道设置智能引导标识，动态调整指示方向，优化客流走向，避免局部拥堵。​

1. 精准票务服务：推广人脸识别、二维码扫码等无感支付进站方式，缩短乘客进站时间，提升通行效率。同时，基于大数据分析乘客出行习惯，推出个性化票务服务，如通勤月票、定制化换乘联票等，并通过智能推荐算法向目标乘客推送相关优惠信息。此外，构建智能票务监管系统，实时监测票务数据，及时发现异常交易与逃票行为，保障票务安全。​

（三）智能设备运维​

城轨设备种类繁多、分布广泛，包括列车、轨道、供电系统、通信信号系统、车站机电设备等，传统 “定期检修” 模式存在维护成本高、故障预警能力不足、影响运营等问题。数智技术推动设备运维向 “预测性维护”“智能化维护” 转型：​

1. 设备状态实时监测：通过在各类设备上部署传感器与物联网终端，实时采集设备运行数据，如列车牵引系统电流、轨道振动参数、供电系统电压、电梯运行速度等。数据通过 5G 网络传输至云端运维平台，平台对数据进行实时分析与处理，实现设备状态的全面感知与实时监控。​

1. 故障预测与诊断：基于设备运行数据，利用机器学习与深度学习算法构建故障预测模型，分析设备运行趋势，提前预测潜在的故障风险与故障发生时间，并生成预警信息推送至运维人员。同时，结合数字孪生技术，构建设备虚拟模型，模拟故障发生场景，辅助运维人员精准定位故障原因，制定最优维修方案。​

1. 运维流程智能化管理：构建智能运维管理平台，实现运维工单的自动生成、分配、跟踪与闭环管理。平台根据设备故障等级、运维人员技能水平、地理位置等因素，自动分配运维任务，并提供维修指导、备件调度等支持。同时，通过大数据分析运维数据，优化维护计划与备件库存，降低运维成本，提高运维效率。例如，深圳地铁采用 AI 智能运维平台后，设备故障响应时间缩短 40%，维护成本降低 25%。​

（四）智慧服务优化​

以乘客需求为核心，利用数智技术打造全流程、个性化、便捷化的智慧服务体系：​

1. 出行信息精准推送：基于乘客出行历史数据与实时运营数据，通过手机 APP、微信公众号、车站电子屏等渠道，向乘客推送精准的出行信息，包括列车实时位置、预计到站时间、换乘路线、客流状况、票价优惠等，帮助乘客合理规划出行路线。​

1. 智能客服交互：构建基于自然语言处理与语音识别技术的智能客服系统，通过语音、文字等方式为乘客提供咨询服务，解答票务查询、线路咨询、故障投诉等问题。同时，在车站部署智能机器人，为乘客提供现场引导、信息查询等服务，提升服务响应速度与便捷性。​

1. 个性化服务供给：基于大数据分析乘客出行偏好与需求，提供个性化服务。例如，为老年人、残疾人等特殊群体提供优先进站、专属换乘引导等服务；针对商务出行乘客推出高端候车区、行李寄存等增值服务；结合乘客出行路线推荐周边餐饮、购物、旅游等信息，拓展服务边界。​

1. 车站环境智能化升级：打造智能车站环境，通过物联网技术实现车站照明、空调、通风等设备的自动控制，根据客流密度与环境参数动态调整，降低能耗的同时提升乘客舒适度。此外，部署人脸识别、智能安检等设备，缩短乘客进站时间，提高出行效率。​

四、数智赋能城轨运营面临的挑战​

（一）技术融合深度不足​

数智技术与城轨运营业务的融合仍处于表层阶段，部分技术应用存在 “重形式、轻实效” 的问题。例如，部分城市的 “智慧地铁” 项目仅停留在部署智能设备、搭建数字平台的层面，未能实现技术与行车组织、设备运维、服务优化等核心业务的深度融合，难以充分发挥数智技术的赋能价值。此外，不同技术之间的协同性不足，大数据、人工智能、物联网等技术各自为战，数据不通、系统不联，形成 “信息孤岛”，影响了数智化转型的整体效能。​

（二）数据治理体系不完善​

城轨运营过程中产生的多源数据具有体量巨大、类型复杂、更新速度快等特点，对数据治理提出了更高要求。当前，部分城轨运营企业缺乏完善的数据治理体系，存在数据标准不统一、数据质量参差不齐、数据安全保障不足等问题。例如，不同部门、不同系统的数据格式不一致，难以实现数据共享与整合；数据采集过程中存在误差、缺失等问题，影响数据分析结果的准确性；数据存储与传输过程中存在安全漏洞，面临数据泄露、篡改等风险。​

（三）专业人才短缺​

数智化转型需要既懂城轨运营业务，又掌握大数据、人工智能、物联网等数智技术的复合型人才。当前，城轨行业人才结构较为传统，现有从业人员大多专注于传统运营管理与技术维护，缺乏数智技术相关的知识与技能。同时，高校与职业院校相关专业设置滞后于行业发展需求，数智化人才培养供给不足，导致城轨运营企业面临复合型人才短缺的困境，制约了数智化转型的推进速度。​

（四）安全保障体系不健全​

数智化转型使城轨运营系统更加依赖网络与数据，面临的安全风险也日益复杂。一方面，网络安全威胁加剧，黑客攻击、病毒入侵等可能导致城轨运营系统瘫痪、数据泄露等严重后果；另一方面，智能设备与系统的可靠性的问题，可能引发设备故障、调度失误等安全隐患。当前，部分城轨运营企业的安全保障体系仍停留在传统安全防护层面，缺乏针对数智化场景的安全防护技术与应急处置方案，安全保障能力有待提升。​

（五）成本投入与效益平衡难题​

数智化转型需要大量的前期投入，包括智能设备采购、系统开发、平台建设、人才培养等方面。对于部分城轨运营企业而言，高昂的成本投入与短期难以显现的转型效益之间存在矛盾，导致企业转型动力不足。此外，部分数智化项目缺乏科学的效益评估体系，难以准确衡量转型带来的经济价值与社会价值，影响了企业的投资决策与转型决心。​

五、数智赋能城轨运营的优化对策​

（一）深化技术融合，构建一体化数智平台​

1. 聚焦核心业务场景，推动数智技术与行车组织、设备运维、服务优化等业务的深度融合，避免技术应用形式化。例如，在行车调度中强化人工智能算法的应用，提升调度决策的精准度；在设备运维中深化数字孪生技术的应用，实现全生命周期智能化管理。​

1. 打破 “信息孤岛”，构建一体化数智运营平台。整合不同部门、不同系统的数据资源，统一数据标准与接口规范，实现数据共享与协同管理。同时，加强大数据、人工智能、物联网、5G 等技术的协同应用，形成 “感知 - 分析 - 决策 - 执行” 的闭环体系，提升数智化转型的整体效能。​

1. 鼓励技术创新与试点应用，积极探索新兴技术在城轨运营中的应用场景。例如，探索区块链技术在票务管理、数据安全中的应用；试点元宇宙技术打造沉浸式车站服务场景，不断拓展数智化应用边界。​

（二）完善数据治理体系，强化数据价值挖掘​

1. 建立健全数据治理机制，明确数据所有权、使用权、管理权，制定统一的数据标准与规范，包括数据采集、存储、处理、传输、共享等各个环节的标准，确保数据质量与一致性。​

1. 加强数据质量管控，建立数据清洗、校验、纠错机制，及时处理数据缺失、误差等问题，提升数据分析结果的准确性。同时，构建数据质量评估体系，定期对数据质量进行监测与评估，持续优化数据治理流程。​

1. 强化数据安全保障，构建多层次、全方位的数据安全防护体系。采用加密技术、访问控制、安全审计等手段，保障数据存储与传输安全；建立数据安全应急处置机制，制定数据泄露、篡改等突发事件的应急预案，提升数据安全应急响应能力。​

1. 深化数据价值挖掘，培养专业的数据分析师团队，运用大数据分析、人工智能等技术，挖掘数据背后的规律与价值，为运营决策、服务优化、战略规划等提供有力支撑。​

（三）加强人才培养，打造复合型人才队伍​

1. 优化人才培养体系，高校与职业院校应根据城轨数智化发展需求，调整相关专业设置，增设大数据、人工智能、物联网等相关课程，培养兼具城轨运营知识与数智技术技能的复合型人才。同时，加强与城轨运营企业的合作，开展校企联合培养、实习实训等项目，提升学生的实践能力。​

1. 加强现有从业人员的培训，制定针对性的培训计划，组织开展数智技术、数据分析、智能设备操作等方面的培训，提升现有员工的数智化素养与技能水平。鼓励员工参加行业交流、技术研讨会等活动，了解数智化发展前沿动态。​

1. 完善人才引进机制，出台优惠政策吸引数智领域的专业人才加入城轨行业。同时，建立科学的人才激励机制，对在数智化转型中做出突出贡献的人才给予表彰与奖励，激发人才创新活力。​

（四）健全安全保障体系，提升风险防控能力​

1. 构建全方位的网络安全防护体系，采用防火墙、入侵检测系统、数据加密等技术，加强对城轨运营系统、智能设备、网络通信等方面的安全防护。定期开展网络安全风险评估与漏洞扫描，及时发现并整改安全隐患。​

1. 强化智能设备与系统的可靠性测试，在设备选型、系统开发过程中严格执行相关标准与规范，进行充分的可靠性测试与验证。建立设备与系统的全生命周期安全管理机制，定期进行维护与升级，确保设备与系统的稳定运行。​

1. 完善应急处置机制，制定针对数智化场景的应急预案，包括网络安全事件、设备故障、数据泄露等突发事件的处置流程与措施。定期开展应急演练，提升从业人员的应急处置能力，确保在突发情况下能够快速响应、有效处置，保障城轨运营安全。​

（五）优化成本效益评估，推动可持续转型​

1. 制定科学的数智化转型规划，结合企业实际情况与发展需求，明确转型目标、重点任务与实施步骤，避免盲目投资。在项目立项前进行充分的可行性分析与成本效益评估，优先选择投入小、见效快、效益显著的项目进行试点，再逐步推广。​

1. 建立多元化的投融资机制，除企业自有资金外，积极争取政府专项补贴、政策性贷款等支持，鼓励社会资本参与城轨数智化项目建设，缓解资金压力。​

1. 构建全面的效益评估体系，不仅关注经济成本与收益，还应重视社会价值与环境价值，包括运营效率提升、安全水平提高、服务质量优化、能耗降低等方面。通过科学的效益评估，为企业投资决策提供依据，推动数智化转型可持续发展。​

六、结论与展望​

（一）结论​

数智化技术的快速发展为城轨运营转型提供了核心驱动力，能够有效破解传统运营模式的瓶颈，实现运营效率、安全水平、服务质量的全面提升。本文通过研究发现，大数据、人工智能、物联网、云计算、数字孪生等数智技术在城轨行车组织、客流管控、设备运维、服务优化等核心场景具有广泛的应用价值，能够构建智能调度、精准管控、预测性维护、个性化服务的智慧运营体系。然而，当前城轨运营数智化转型仍面临技术融合深度不足、数据治理体系不完善、专业人才短缺、安全保障体系不健全、成本效益平衡难题等挑战。为此，需要通过深化技术融合、完善数据治理、加强人才培养、健全安全保障、优化成本效益评估等对策，推动城轨运营数智化转型向纵深发展。​

（二）展望​

未来，随着数智技术的持续创新与发展，城轨运营数智化转型将呈现以下发展趋势：一是技术应用更加深度化，人工智能、数字孪生、元宇宙等新兴技术将与城轨运营业务实现更深度的融合，打造全场景、全流程的智慧运营生态；二是数据价值挖掘更加精准化，通过多源数据融合分析与智能算法优化，实现运营决策的精准化与智能化；三是服务供给更加个性化，基于乘客画像与需求分析，提供更加精准、便捷、个性化的服务，提升乘客出行体验；四是安全保障更加智能化，通过构建智能安全防护体系与应急处置系统，实现安全风险的提前预警与快速处置；五是绿色低碳特征更加显著，通过数智技术优化能耗管理、运力配置，推动城轨运营向绿色低碳方向发展。​

城轨运营数智化转型是一项长期、系统的工程，需要政府、企业、高校、科研机构等多方协同发力。未来，应持续加强技术创新、人才培养、数据治理与安全保障，不断探索数智赋能城轨运营的新路径、新场景，推动城轨行业向更高质量、更高效益、更安全便捷、更绿色可持续的方向发展，为新型智慧城市建设提供有力支撑。