申请试用
登录
研究案例
研究案例
首页 > 智能产业研究院 > 研究案例
AI赋能城市轨道交通的四大维度
2021-01-25

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,那么城市轨道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,上海达到了39公里,广州也有31公里。得益于城市轨道交通系统的迅速扩张,城市活力向外辐射。


据交通运输部发布《2020年城市轨道交通运营数据速报》的数据显示,截至2020年底,全国(不含港澳台)共有44个城市开通运营城市轨道交通线路共计233条,运营里程7545.5公里,车站4660座,实际开行列车2528万列次,完成客运量175.9亿人次(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,内生矛盾逐渐加剧,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……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、确保乘运安全、改善乘客的出行体验。与此同时,利用轨交得天独厚的流量中枢,进行价值发现和创造也是轨交行业积极探索的方向之一。
随着5G、人工智能、物联网、云计算等新兴信息技术的演进和推广,轨交智能化被认为是解决复杂系统内生矛盾的有效途径。
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(参考附表)。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,我国城市轨道交通行业第一个“纲要”、“规划”类文件——《中国城市轨道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,推进城市轨道交通系统向网联化、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。
在政策出台与发展需求的双层驱动下,智慧城轨的建设和升级加速展开。根据“中国城市轨道交通2018年度统计和分析报告”与“2018上半年我国城市轨道交通智能化市场简要统计与分析”可知,目前城市轨道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。

从目前城轨智能化发展的状况看,以人工智能为代表的新兴信息技术主要围绕“保障乘运安全、提高乘车效率、优化客流管理、提升服务体验”四大维度,并结合“车、站、路”三大场景落地智能化应用和解决方案。

保障乘运安全

对于交通运输行业而言,安全永远是头等大事。从乘客进站安检、站内安全监测到车辆及轨交设施设备维护检修,任一环节出现问题都可能酿成重大公共安全事件,或造成线网瘫痪影响乘客出行。以乘客安检为例,2019年仅北京地铁即查获各类违禁品高达20多万件。目前,城轨安全保障仍依赖人工,效率较低,且存在漏检问题。例如,对乘客的安检需要安检员人眼识别违禁品,对运行轨道的检修需要检修工深夜进入隧道人工排查等。
在新一代信息技术的快速发展下,城轨运营方开始针对车站安检设备进行智能化升级。深圳地铁在福田枢纽站开始配备智慧安检辅助系统,通过AI技术对安检机拍摄的照片进行智能分析,可自动、准确识别刀具、鞭炮等各类违禁物品,大幅提高安检人员排查效率、降低安全风险。此外,针对隔栏递物、物品滞留等常规安检问题,也可以结合视频AI监控及时发现、发出预警,减少因漏检可能造成的安全隐患。

同样在“车站”的场景之下,电梯安全也是运营方重要的考虑因素之一。对于人流密集场所,不当的乘梯行为、进出口拥堵、瞬时客流过大等事件都可能给乘客造成人员伤亡,而传统电梯主要通过文字告示或语音循环提示对乘客进行安全宣导,无法结合当下实际情况预判风险,防微杜渐式地降低事故发生概率。对此,商汤与迅达电梯合作,将视觉AI技术应用于站内自动扶梯的安全智能响应系统中,可提供覆盖自动扶梯入口、扶梯区域和扶梯出口的全场景安全管理辅助,甄别乘客异常行为,实时监测电梯区域的人流密度,及时发出安全预警,防止安全事故发生。

在“车”的安全方面,通过加装在车内外不同位置的视觉AI摄像头可以实时监测驾驶员行为状态、前方(车外)路况,及车厢内的异常事件,并对异常情况分级预警,主动提醒司机规范操作、采取应急措施,以保障列车安全驾驶运行。例如,在统计国内外重大地铁事故中,人因事故占比约1/3,造成死亡人数超过30%,其中与司机相关的事故有12起,主要因操作不当、不规范造成,传统手段无法达成对司机行为的有效监管,因此在此场景下结合视觉AI便可以实时监控,并对异常或不合规的操作进行及时提醒和纠错。
此外,随着城轨运营里程及车辆保有量的不断增加,以及电气化程度的提升,对“车”和“路”皆带来较大的维护需求,也因为线网趋于复杂使得安全要求提升,靠传统“人拉肩扛”式运维方式效率低、成本高,无法做到全线网覆盖和精准检修,安全问题得不到有效保障。因此,运维装备的智能化,以及“状态修”代替“计划修”将是必然趋势。

基于此,我们看到多传感器融合定位以及配备AI图像测量与探测等先进技术的地铁隧道检修侧挂式机器人研发成功,能够实现自动巡检并回传数据;上海打造地铁智能体检维修平台,实现轨交列车运行状态的数字化,结合大数据智能分析来预测故障点位置,以提高车辆运维的时效性。据了解智能维保能将原本停运15-45天的检修时间降低至不超过3天,维保成本减少约20%,维保质量提升20%-30%。

提高乘车效率

在一些大中型城市的部分枢纽站点,由于运能与运量不匹配,一到上下班高峰期或者特殊时段,乘客搭乘、换乘等待时间过长,会面临较大的客流压力;此外,进出站耗时长、效率低,也是导致大量乘客在站内滞留、等待的主要原因之一。为此,最直接的解决方法一是提高进出站效率,实现快速通行,二是提高车辆运能,减少乘客的换乘等待时间,以此缓解站内客流压力、提高乘车效率。


西安地铁在商汤科技、智元汇等合作伙伴的支持下,在地铁站内上线了“SenseMeteor睿知智慧轨交平台”,率先实现刷脸支付进出站功能,能在城市级千万客运量的场景中实现精准识别,误识率低于百万分之一。通过刷脸乘车系统,乘客在搭乘过程中,可以先后付,减少排队购票、过闸等繁琐的流程,提高了出行效率,缓解高峰期客流在地铁站口的聚集压力。与此同时,实名认证乘车,还可以有效防止未经实名认证的犯罪分子、恐怖分子乘虚而入、混进公共交通体系,给公共安全带来威胁。
列车调度关乎运能运量的匹配效率,现有调度方式主要依赖人工调度员通过屏幕监控列车运行情况,并凭借自身经验与系统信息辅助进行决策,再通过行车专用电话向司机下达命令。随着城轨运营规模增加,线网日趋复杂,人工调度难度加大,调度效率降低,无法做到运力与客流的高效匹配。

深圳地铁建立线网指挥中心,能够满足超大型城市、数十条线路、数百座车站的统一协调与调度,以AI、大数据、云计算技术为核心,将地铁的行车、客流、供电、设备等子系统统一管控,统一应急指挥, 通过海量数据的实时处理,实现线网运营管理指挥的准确、快速响应。从系统全局角度出发,结合乘客从进站开始到出站的全过程进行数据分析优化列车调度算法,提升运力运量匹配度,从而节省乘客站内搭乘、换乘时间。

优化客流管理

随着城轨交通的客流量的持续攀升,在设备资源有限的条件下,城轨交通的客流组织压力加剧。持续开展客流组织分析工作,对客流组织的影响因素进行深入剖析,据此调整各种方案,以提升运力、创造良好的站内服务环境,一方面满足客流快速增长的需要,另一方面提高城轨运营的经济效益和社会效益。
目前,广州地铁采用客流仿真模拟软件对车站及行人进行建模,根据模拟计算来仿真乘客在车站的行为和列车的到发情况,从而直观地检验地铁站的空间布局和设施设备的合理性,并定量地计算车站各部位的乘客站立密度和行人速度,了解客流在车站内的分布、相互的冲突,从而直观地找出车站薄弱点和问题,并据此给出优化建议,车站通过对设备的调整、优化,使设备更满足客流的要求,也使系统内功能协调、统一,保证服务水平的一致性。
上下班高峰期或商业、景点等沿线城轨站,站台、站厅、换乘通道或进出站等重点区域的人群流量较多,需要实时关注客流量,如发现客流量异常等突发情况以便及时采取应急预案。通过对站内全区域进行实时的客流监测和智能分析,可以直观的展现并掌握各区域的人群流量分布情况,预测客流趋势并进行提前预警,为城轨运营中的安保及乘客疏导工作提供决策支撑、指导线路的运力评估及高效运营。

西安地铁上线客流监测预警系统,该系统结合视频AI监控技术,可以实时测算客流密度,从而进一步确定客流预警量化标准与客流控制启动的时机,帮助运营人员采取必要的应急处置。系统可以对西安地铁未来15分钟线网各车站的客流拥挤情况及列车车厢拥挤情况进行预警提示,通过不同颜色的预警显示,帮助乘客在手机端提前了解地铁客流拥挤情况,进而选择相对舒适、便捷的出行站点和方式。

提升服务体验

“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。在“智慧轨交”的大背景下,包括上述安全、效率等传统对“物”的被动管理也正在向对“人”的主动服务进行转变。
青岛地铁AR数字人“智能云站务员”微笑上岗,代替人工向乘客提供沉浸式的实景交流,有问必答,覆盖地铁传统客服中心100%的常规业务,并可以不断自我学习和持续优化。
图片
北京地铁6号线试运行智能列车乘客服务系统,借助该系统,车门上方、通道上方新增4K高清屏幕,乘客可获取前方车站洗手间、扶梯、换乘路线、前后车厢拥挤度等信息;利用感知摄像头和视频AI分析技术,实现对于车内乘客晕倒、挥手求助等情况的检测和报警。列车还可实时采集车内满载度、温度、湿度、空气等信息,帮助改善乘客搭乘舒适度。
深圳地铁推出了能上网的“智慧车窗”,可以根据列车的运行情况实时显示LBS位置服务信息、轨道交通换乘信息、实时航班信息、路面交通拥挤度信息、天气预报信息、紧急服务信息等,乘客甚至可以在其上访问深圳新闻网。

提升服务体验的同时,借助摄像头、传感器、智慧屏、AR/VR、AI等技术,城轨得天独厚的流量中枢和空间交互价值也可以得到进一步挖掘。譬如上述“智慧车窗”,或是站内智能机器人、智慧大屏、手机/Pad等都可以成为人机交互的智能“触点”,不仅为乘客提供及时性信息服务,发挥媒体/广告传播价值,还能接入更多的第三方内容服务商,围绕乘客出行需求提供“门到门”全过程服务。
一块块“智慧城轨”的蓝图在“云大物移智”等新兴科技的加持下逐渐被拼接起来。在拼图的过程中我们发现,城轨运营颗粒度在不断细化,向主动的“人本服务”转变。围绕上文所述的四大维度,以车、站、路为主要场景的智能化升级只是开始,站在全局视觉进行城轨网络化运营,并实现与智慧城市打通、联动才是终极目标。

作为智慧城市“版图”中连接各个有机模块的“主动脉”,打造以智慧轨交为主体的多层次、立体交通体系将是推进城市智慧化建设最重要的环节之一。这其中,既要提高轨交设施设备的“硬”件环境,也要兼顾城轨智能化的“软”件提升,积极推进“城轨云”建设,完善城市数据大脑业务,将是智慧城轨未来的工作重点。
《纲要》指明,“计划到2025年,将完善‘城轨云’与大数据平台的体系建设和应用落地,新建城轨交通城市全部采用‘城轨云’。实现对城轨业务的全覆盖,数据共享平台与城轨网络安全体系同步建立。到2035年,‘城轨云’将成为全行业智慧城轨的支撑平台,届时中国标准的城轨云走向世界,技术先进、数据准确、安全可靠的数据共享平台全面建成,大数据技术在城轨交通全行业深化应用,成为智慧城市的重要数据来源。”

可见,“城轨云”和大数据平台是智慧轨交建设的核心与基础,也是上述所有场景创新和价值挖掘的底层支撑。利用云计算、大数据技术,打通各个独立系统、线路的信息壁垒,建立统一的智慧城轨数字化底座,并结合人工智能等技术来驱动上层智慧应用创新,从而推进城轨交通行业的智慧化建设和升级,实现对城轨业务的统一部署、全面覆盖,对城轨资源的动态调度和分配,以及与智慧城市的共生发展。


推荐阅读
  • 保险行业将走向“全面数据驱动”阶段,整个保险行业底层逻辑将发生根本改变,从传统的事后赔付、被动式的风控管理,转向事前预防、事中监测的主动式的风控模式。
    2021-04-30
  • 社区作为中国城市和社会发展的基础单元,将担负起减缓社会矛盾、满足人们美好生活愿景的重要载体。
    2021-01-15