摘要： 随着城市化进程加速，城市轨道交通网络日益复杂，客流量持续攀升，传统运营模式面临安全、效率、成本和体验的多重压力。以大数据、人工智能、物联网、数字孪生为代表的数智技术，正驱动城轨运营进入以“数据驱动、智能决策”为核心的新阶段。本文系统探讨了数智赋能城轨运营的内涵，分析了其在运输组织、客运服务、设施运维、安全管理等关键场景的应用实践，梳理了支撑技术体系，并深入讨论了实施过程中面临的数据治理、技术融合、安全伦理及人才建设等挑战，最后对未来发展趋势进行了展望，以期为城轨交通的智能化、智慧化发展提供理论参考与实践路径。
关键词： 城市轨道交通；数智赋能；智能运营；大数据；人工智能；数字孪生
一、 引言
城市轨道交通作为大容量公共交通的骨干，其运营水平直接关系到城市运行效率与居民生活质量。然而，网络化运营带来的复杂性、乘客对精准高效服务需求的提升、设备老化与维护压力，使得传统依赖人工经验与固定规则的运营模式难以为继。“数智赋能”即利用数字化和智能化技术，对城轨运营的全要素、全过程、全场景进行重塑与升级，其核心在于数据价值的深度挖掘与智能算法的精准决策，是实现城轨“更安全、更高效、更经济、更便捷、更可持续”发展的必然选择。
二、 数智赋能城轨运营的核心内涵
数智赋能并非技术的简单堆砌，而是一场深刻的运营范式变革：
数据化： 将车辆、信号、供电、环控、客流等物理实体与业务活动转化为可度量、可分析的数据，构建城轨“数字血脉”。
网络化： 通过物联网、5G等技术实现人、机、物、系统的全面互联，打破信息孤岛。
智能化： 运用AI模型对海量数据进行学习、分析与预测，实现从“感知-响应”到“预测-预控”的跃升。
自优化： 系统具备动态调适能力，能基于实时状态与目标（如能效最高、延误最少）自动优化运营策略。
三、 数智技术在城轨运营中的主要应用场景
1. 智能运输组织与调度
客流精准感知与预测： 利用AFC（自动售检票）、视频智能分析、手机信令等多源数据，实时感知线网客流分布，并基于深度学习预测短期（如下一小时）与长期（如节假日）客流趋势，为运力调配提供依据。
列车运行智能调度： 基于实时客流、列车位置、设备状态，通过智能算法动态调整列车运行图、编组方案，实现高峰精准投入、平峰节能运行。在发生延误时，系统能快速生成并评估恢复方案。
线网协同指挥： 构建“线网-线路-车站”三级智能指挥平台，实现跨线路客流协同疏导与应急事件一体化处置。
2. 智慧客运服务与体验
个性化出行引导： 通过APP向乘客提供精准的拥挤度提示、最优路径规划（考虑实时拥挤与换乘时间）、列车到站预告等服务。
无感通行与智能安检： 推广生物识别、信用支付等，实现快速进站。利用AI图像识别实现可疑物品智能判图，提升安检效率与准确性。
智能客服与应急处置： 部署智能客服机器人，处理常见问询。在紧急情况下，通过广播、屏显、个人手机多渠道发布精准疏散指引。
3. 设施设备智能运维
预测性维护： 在关键设备（如转向架、牵引系统、信号设备）上加装传感器，实时监测振动、温度等状态参数，利用AI模型预测故障发生概率与剩余寿命，变“故障修”为“预测修”，大幅减少非计划停运。
数字孪生驱动的运维： 构建高保真的线路、车站、设备数字孪生模型，在虚拟空间中映射物理实体的全生命周期状态，支持运维方案的模拟、验证与优化，实现“镜像-诊断-决策-执行”闭环。
智能巡检： 运用巡检机器人、无人机、智能摄像头自动完成轨道、接触网、隧道等设施的图像采集与缺陷智能识别。
4. 全时全域安全防控
主动安全预警： 通过视频AI分析乘客行为（如逆行、聚集、异常停留）、周界入侵、设备异常状态，实现安全风险的早期发现与预警。
一体化应急管理： 整合视频、通信、环境监测、应急预案等系统，在火灾、大客流冲击等突发事件中，自动触发预案、联动设备、生成救援方案，辅助指挥决策。
四、 关键支撑技术体系
数据中台： 统一数据标准，汇聚融合多源异构数据，提供数据治理、存储、计算与分析服务，是数智赋能的“大脑”。
人工智能与机器学习： 特别是深度学习、强化学习，用于模式识别、预测与优化决策。
数字孪生： 结合BIM、GIS、IoT与仿真技术，构建虚实交互的城轨数字镜像。
边缘计算与云计算： 边云协同，满足实时响应（如视频分析）与大规模计算（如客流仿真）的不同需求。
5G与物联网： 提供大带宽、低时延、高可靠的网络连接，保障海量终端数据的实时传输。
五、 实施挑战与对策
数据治理挑战： 数据质量不高、标准不一、共享壁垒。需建立企业级数据治理体系，明确权责，提升数据资产价值。
技术融合与集成挑战： 新旧系统异构，集成难度大。需坚持“平台+应用”架构，采用微服务、API接口等技术实现松耦合集成。
网络安全与数据隐私挑战： 系统互联加剧网络攻击风险，乘客数据收集引发隐私担忧。需构建纵深防御体系，并遵循“最小必要”原则，加强数据脱敏与合规管理。
组织变革与人才挑战： 需变革传统组织架构与业务流程，培养既懂运营又懂数据的复合型人才。文化建设上，需树立数据驱动决策的共识。
六、 结论与展望
数智赋能是城轨运营应对未来挑战、实现高质量发展的核心引擎。当前，应用已从单点突破走向系统集成，未来将呈现以下趋势：
决策自主化： 从“人机协同”向更高程度的“自主决策”演进。
服务人性化： 从标准化服务向个性化、陪伴式的“出行即服务”转变。
系统绿色化： 利用智能调度与能源管理，实现运营全过程节能降耗。
生态协同化： 与城市交通、公共服务数据深度融合，成为智慧城市的重要智能节点。
城轨运营的数智化转型是一场长期、系统的工程，需要在战略规划、技术选型、组织变革和生态合作上持续投入与创新，方能真正释放数据智能的磅礴力量，构建安全、可靠、便捷、高效、绿色的新一代智慧城轨系统。
参考文献
