基于工业互联网架构的智慧车站 关键技术研究及应用

　　一、总体介绍
城市轨道交通车站是运营企业提供高品质出行服务的主要载体。作为城市轨道交通网络中最为关键的衔接点，车站运营服务密集，服务需求多变，其运营效率及管理水平直接影响到轨道交通系统的运输安全和效益。在新一代信息技术和人工智能技术飞速发展的同时，我国城市轨道交通车站管理仍然面临着以下瓶颈难题亟待破解：

　　1)车站管理仍然采用人工管理为主，耗费人力资源量较大、管理和作业效率不高、对于特殊场景的管理支撑不足。加快车站信息化和智慧化建设，已成为提升车站服务质量、减轻工作强度、提升管理效率、降低成本的重要手段，也是保障城轨可持续发展的重要突破口。

　　2)在智慧城轨建设的新命题下，传统车站信息化架构在共享性、兼容性、可扩展性、安全性等方面的问题日益凸显，现有IT架构难以支撑智慧城轨建设需求。

　　3)经过多年发展，行业针对车站运营管理业务需求开展了若干基础理论研究，但面向智慧车站运营管理的相关模型和算法普遍存在碎片化、可移植性差、针对性弱等问题。与此同时，随着人工智能技术在行业的逐步应用，人工智能模型和算法在智慧城轨的应用中，也表现出水土不服、适用性较差、应用门槛高等问题。这些问题都制约了智慧车站降本增效、规模化建设。

　　针对上述问题，本项目面向智慧车站建设需求，创新融合边缘计算、物联网与人工智能技术，成功研发基于云边端协同的感知体系及数据治理技术，突破智慧运营与服务关键技术瓶颈，首创行业级智慧车站模型与算法库，并实现成套技术装备的全场景工程化应用，为城轨智慧车站建设树立新标杆。

　　二、主要做法

　　(一)构建面向智慧车站建设的云、边、端协同全场景解决方案本项目旨在解决传统车站感知能力差、运营效率低、人员工作量大、乘客服务体验不佳等问题，推动车站管理智能化、高效化。

　　1)提出智慧车站云、边、端协同框架，构建智慧车站信息化建设的新范式。

　　由网络、平台和安全三部分组成总体架构，通过网络融合、平台集成和安全保障，实现运营、维护和管理数据互通共享。云端负责数据治理与决策支持，边缘端实现实时数据处理与设备监控，设备端完成数据采集，形成高效协同的智慧车站建设新范式。

　　2)设计智慧车站逻辑架构，实现云、边、端协同整合资源配置

　　搭建包含感知层、传输层、应用层和交互层的逻辑架构，通过物联网和视频智能分析技术，实现车站态势全息感知。将生产网与管理网数据深度融合，利用大数据和人工智能技术进行分析，显著节省建设与维护成本。

　　3)研发运营场景驱动的智慧车站边端管控系统，丰富智慧车站业务建设需求

　　以运营场景为导向，研发智慧车站边端管控系统，涵盖智慧乘客服务、智慧设备管理、智慧运营管控和智慧站务管理四大功能模块，全面提升车站自动化、智能化水平。

　　4)搭建智慧车站边端管控系统网络架构，提升网络安全防护水平

　　搭建分区域的网络架构，通过硬件防火墙、入侵检测、终端防护和安全管理中心，实现多层次网络安全防护，确保系统安全稳定运行。

　　(二)研发基于云边端协同计算的感知体系，解决全息感知数据治理技术难题1)基于“云边端”协同的感知体系架构

　　设计物联网设备层、边缘计算层和云中心层的三层架构。设备层负责数据采集，边缘层实现实时数据处理与存储，云层承担大规模计算与存储任务。该架构具备高安全性、实时性和低成本优势，降低对中心系统的依赖，支持车站自治运行。

　　2)智慧车站自主全息感知增强技术

　　融合机电设备、客流监测、环境监测、视频监控等多源数据，实现车站设备状态、客流动态、环境变化的全面感知。通过深度挖掘数据规律，赋能车站自动化运行与高效管控。

　　3)基于人工智能的边缘数据治理技术方案

　　采用BIM、物联网和大数据技术，构建多源异构数据融合体系，实现数据采集、传输、处理与清洗的一体化管理。通过机器学习算法，对结构化与非结构化数据进行聚类、分类、推理与预测，深度挖掘数据价值。

　　4)面向数据隐私保护的城轨车站感知数据保障技术

　　提出基于本地模型训练、同态加密和联合模型更新的数据隐私保护方案，确保感知数据安全。在不泄露本地数据的前提下，实现模型更新与智能化应用，降低数据传输成本。

　　5)灾害场景下基于云边协同的车站感知降级方案

　　在车站部署降级工作站，支持灾害情况下的应急管控。通过边缘计算服务器提供分布式处理与存储资源，确保车站在紧急情况下仍能独立运行，保障运营安全。

　　(三)集成智慧车站成套技术和装备，并首次实现全场景工程应用本项目聚焦智慧车站建设需求，旨在提升系统安全可靠性、生产效率、综合服务水平及社会经济效益。从智慧客运、乘客服务、设备管理、站务管理四个方面开展技术攻关，构建全时全景智慧车站管理系统。

　　1)智慧客运管理技术研发及集成

　　在智慧客运管理方面，研发智慧开关站场景、智慧客流管理、智能视频分析、综合管控平台等技术，实现设备整体自动化控制、车站异常事件监控、客流精准管控与远程监控，提升车站运营安全及应急事件处置效率。

　　2)智慧乘客服务技术研发及集成

　　智慧乘客服务技术涵盖智能导乘云信息发布系统、智能客服中心以及列车车厢客流统计分析，实现多制式交通信息融合展示、乘客事务自助化处置及客流动态调优，有效提升服务效能与乘车舒适度。

　　3)智慧设备管理技术研发及集成

　　智慧设备管理通过研发能源管理、智能运维系统及智慧消防系统，形成车站能耗监测与报警、故障预警与智能运维闭环体系，有效优化车站能效并保障车站设备可靠运行。

　　4)智慧站务管理技术研发及集成

　　智慧站务管理包括站务单兵系统、实时定位及车站台账电子化，实现移动化车站设备监控以及人员动态定位，同时结合人工智能技术实现车站台账自动填写，极大提升车站日常管理及应急事件指挥效率。

　　三、取得成效

　　(一)定量成效分析本案例成果的应用在减员增效方面具有显著的效果:

　　(1)通过无人客服系统实现客服中心无人化、乘客事务处理自助化，取消客服中心岗，每个车站站务员配置从10人调整至4人;

　　(2)通过站台门远程控制等措施，实现车站早间运营前检查时间减少6分钟;

　　(3)通过智慧巡视系统，实现巡视效率提升，由60分钟缩减至6分钟，效率提升90%，现场巡视次数由3次减为1次;

　　(4)通过智慧开关站系统实现车站开/关站时间由15分钟缩短至3分钟内，效率提升80%;

　　(5)系统自动识别乘客异常行为，有效提升车站异常处置效率。

　　(6)智慧端门的支持车控室远程确认进出人数并开启端门，降低夜间车站工作压力。

　　得益于相关技术支持，试点车站车站站务员配置从10人调整至4人，每年可节省人力成本67.5万元/年(人工成本按照每人11.25万元/年测算)。

　　(二)定性成效分析本案例成果的应用在提升服务质量具有显著效果：

　　(1)重点针对面向乘客的设备进行需求研究和升级改造，通过系统智能化引导乘客操作自主化减少现场事务处理工作量，通过智能化设备替代人工劳动力。

　　(2)设备集中监控管理，提升生产效率。智慧车站运营管控平台界面直观简洁，具备日常运营操作的弹窗提醒功能，方便车站工作人员集中操作。

　　(3)重视车站服务细节，提升服务质量。引导乘客自助服务，依靠算法分析加持以提升服务质量

　　(4)完善车站安全管理，提高应急水平。系统自动预测、处理以提高应急水平。

　　(5)降低车站人员的工作负荷，提升工作效率。系统自动操作和自动巡检，减少人力劳动成本。

　　(6)实现无纸化办公，提升节能降耗。通过实施台账电子化管理，实现了日常运营数据的自动采集与记录，同时确保了信息的准确性和时效性。