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（三）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

1．車輛與換電站智能化管理

在共享電動(dòng)自行車和換電站部署物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)智能化管理。車載物聯(lián)網(wǎng)模塊實(shí)時(shí)采集車輛狀態(tài)信息并上傳至管理平臺(tái)，運(yùn)營(yíng)人員可遠(yuǎn)程監(jiān)控（位置、電量、鎖狀態(tài)等）和控制（解鎖、鎖定、報(bào)警等）車輛。換電站物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)電池智能管理，包括充電狀態(tài)監(jiān)測(cè)、更換提醒、故障報(bào)警等，提高運(yùn)營(yíng)效率和安全性。

2.設(shè)備互聯(lián)互通與協(xié)同工作

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛、換電站、手機(jī)APP和管理平臺(tái)的互聯(lián)互通與協(xié)同。用戶通過APP操作車輛，車輛狀態(tài)實(shí)時(shí)反饋至APP 和平臺(tái)；換電站與車輛實(shí)現(xiàn)電池自動(dòng)更換和信息交互；管理平臺(tái)統(tǒng)一管理調(diào)度車輛和換電站，保障共享出行生態(tài)系統(tǒng)高效運(yùn)行。

（四）區(qū)塊鏈技術(shù)

1.數(shù)據(jù)安全與可信存儲(chǔ)

利用區(qū)塊鏈和加密技術(shù)，確保用戶個(gè)人信息、騎行記錄、支付信息等數(shù)據(jù)安全可信存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)一旦寫入不可篡改，保證真實(shí)完整，且加密技術(shù)保障數(shù)據(jù)隱私，僅授權(quán)用戶可訪問使用。

2．智能合約應(yīng)用

在車輛租賃、電池更換、費(fèi)用結(jié)算等業(yè)務(wù)中應(yīng)用智能合約。如用戶租車時(shí)，智能合約自動(dòng)完成費(fèi)用支付和車輛解鎖，提高交易效率和安全性；電池更換業(yè)務(wù)中，智能合約實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商、換電站和運(yùn)營(yíng)方自動(dòng)結(jié)算，減少人為錯(cuò)誤和糾紛。

四、系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

（一）高效的智能調(diào)度

憑借先進(jìn)智能調(diào)度算法，實(shí)時(shí)依據(jù)交通狀況、用戶需求和車輛分布精準(zhǔn)調(diào)配車輛，提高利用率，降低空駛率。

（二）全方位的安全保障

融合AI安全監(jiān)控、車輛防盜技術(shù)和數(shù)據(jù)安全管理，從騎行、車輛到數(shù)據(jù)安全，為用戶提供全方位保障，多重加密和嚴(yán)格權(quán)限管理確保數(shù)據(jù)無泄露風(fēng)險(xiǎn)。

（三）優(yōu)化的能源管理

運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析和智能能源路由算法，實(shí)現(xiàn)電池精準(zhǔn)管理和充換電優(yōu)化，提高能源利用效率，減少浪費(fèi)，符合綠色出行和可持續(xù)發(fā)展理念。

（四）精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析

強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力深度挖掘運(yùn)營(yíng)、交通數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，為運(yùn)營(yíng)決策、交通管理和市場(chǎng)策略制定提供精準(zhǔn)支持，使決策更科學(xué)合理，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

五、結(jié)論與展望

本項(xiàng)目通過多模態(tài)人工智能技術(shù)的深度應(yīng)用，構(gòu)建了共享電單車智能終端、動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)與智慧充換電基站，推動(dòng)共享出行向智能化、低碳化、安全化、協(xié)同化方向升級(jí)，為城市交通治理和綠色出行提供了技術(shù)支撐和應(yīng)用示范。項(xiàng)目的實(shí)施不僅提升了共享出行的運(yùn)營(yíng)效率和用戶體驗(yàn)，還為政府交通監(jiān)管提供了有力支持，具有顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，實(shí)際效果展示如圖1、圖2。

圖1人民能源充換電站

圖2車輛換電

未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入推廣，該系統(tǒng)將進(jìn)一步優(yōu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，提升預(yù)測(cè)和調(diào)度的準(zhǔn)確性；加強(qiáng)與其他城市交通系統(tǒng)的深度融合，實(shí)現(xiàn)更廣泛的數(shù)據(jù)共享和協(xié)同管理；探索更多的商業(yè)應(yīng)用模式，拓展產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)，為共享出行行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。同時(shí)，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將持續(xù)關(guān)注人工智能技術(shù)的最新發(fā)展，不斷引入新技術(shù)、新方法，提升系統(tǒng)的智能化水平和競(jìng)爭(zhēng)力，助力南寧市乃至全國(guó)的智慧交通建設(shè)。

穗騰OS平臺(tái)及應(yīng)用的創(chuàng)新與實(shí)踐

廣州地鐵集團(tuán)有限公司 廣州穗騰數(shù)字科技有限公司

目前，城市軌道交通主流的系統(tǒng)集成產(chǎn)品大多以實(shí)現(xiàn)特定功能為目標(biāo)，存在整體設(shè)計(jì)架構(gòu)固化、開發(fā)成本高、復(fù)用率低、升級(jí)擴(kuò)展困難等一系列問題，不具備從感知、反應(yīng)、學(xué)習(xí)到進(jìn)化的智能化屬性；而主流的智能型產(chǎn)品大多是傳統(tǒng)煙肉式建設(shè)，單系統(tǒng)自我生長(zhǎng)，不支持多專業(yè)業(yè)務(wù)協(xié)同和能力演進(jìn)，未形成多業(yè)務(wù)協(xié)同與能力進(jìn)階的體系架構(gòu)，存在重復(fù)建設(shè)、資源共享差、運(yùn)營(yíng)效率低、運(yùn)維繁雜等問題?；趥鹘y(tǒng)軌道交通“煙肉式”系統(tǒng)建設(shè)模式所形成的封閉、隔離又固化的工業(yè)控制系統(tǒng)現(xiàn)狀，廣州地鐵集團(tuán)有限公司創(chuàng)新研發(fā)了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)的軌道交通操作系統(tǒng)—一穗騰OS，并在廣州地鐵18、22、7、11號(hào)線和線網(wǎng)指揮中心進(jìn)行示范應(yīng)用。

一、穗騰OS 城軌數(shù)智化的基礎(chǔ)能力平臺(tái)

作為新一代城市軌道交通操作系統(tǒng)，穗騰OS以生態(tài)開放、功能解耦為理念，深度融合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能等技術(shù)，構(gòu)建了可迭代、可擴(kuò)展的數(shù)字底座，為城軌智慧化轉(zhuǎn)型提供核心支撐。其六大核心模塊—物聯(lián)模塊、策略引擎模塊、大數(shù)據(jù)模塊、算法模塊、開放模塊和數(shù)據(jù)訂閱模塊，打破了傳統(tǒng)工控系統(tǒng)的"煙囪式"壁壘，形成高效協(xié)同的數(shù)字化能力矩陣，全面賦能城軌智慧場(chǎng)景落地。穗騰OS產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。

圖1穗騰OS產(chǎn)品架構(gòu)圖

（一）物聯(lián)模塊：萬物互聯(lián)的“感知神經(jīng)

物聯(lián)平臺(tái)是穗騰OS的“設(shè)備聯(lián)結(jié)”中樞，通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)物模型，將列車、信號(hào)、供電、

環(huán)境等超400類設(shè)備轉(zhuǎn)化為數(shù)字孿生，實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)、全要素的實(shí)時(shí)感知與互聯(lián)。目前已接入20多個(gè)專業(yè)系統(tǒng)，覆蓋2萬余臺(tái)設(shè)備，形成標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的設(shè)備接入體系。

（二）策略引擎模塊：業(yè)務(wù)創(chuàng)新的“樂高工廠”

策略引擎平臺(tái)首創(chuàng)PDP語言，將復(fù)雜流程轉(zhuǎn)化為可視化“積木”，無需代碼即可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯編排。通過“拖拉拽”操作，業(yè)務(wù)人員可快速構(gòu)建智能巡檢、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)等1000余項(xiàng)場(chǎng)景策略，實(shí)現(xiàn)流程敏捷迭代。該平臺(tái)讓非技術(shù)員工也能成為“流程設(shè)計(jì)師”，打破傳統(tǒng)開發(fā)壁壘，釋放創(chuàng)新效能。

（三）大數(shù)據(jù)模塊：數(shù)據(jù)價(jià)值的“熔煉工坊"

大數(shù)據(jù)平臺(tái)以多源數(shù)據(jù)融合、實(shí)時(shí)流計(jì)算與AI挖掘?yàn)楹诵?，?gòu)建城軌“數(shù)據(jù)金礦”。目前已匯聚48個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，形成11個(gè)一級(jí)主題域、84個(gè)二級(jí)主題域，為實(shí)現(xiàn)客流預(yù)測(cè)、能耗優(yōu)化等智能化功能提供數(shù)據(jù)支撐，驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)決策從“經(jīng)驗(yàn)依賴”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。

（四）算法模塊：AI能力的“超級(jí)工具箱

算法平臺(tái)提供從模型訓(xùn)練到部署的全流程工具鏈，支持圖像識(shí)別、視頻分析、客流預(yù)測(cè)等50余項(xiàng)AI能力?；谏疃葘W(xué)習(xí)框架與可視化編排，技術(shù)門檻大幅降低，讓算法開發(fā)從“專家專屬”變?yōu)椤叭珕T可用”。

（五）開放模塊：生態(tài)共建的“能力超市”

開放平臺(tái)以組件化設(shè)計(jì)重構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)，將核心能力封裝為可復(fù)用“模塊”，目前已開放20余項(xiàng)OS組件，接入超20家生態(tài)伙伴。該平臺(tái)讓不同廠商可快速“拼搭”創(chuàng)新應(yīng)用，縮短新線建設(shè)與舊線改造周期，加速行業(yè)技術(shù)協(xié)同與生態(tài)繁榮。

（六）數(shù)據(jù)訂閱模塊：信息分發(fā)的“智能樞紐

數(shù)據(jù)訂閱平臺(tái)通過規(guī)范化的消息通道，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)按需“活取活用”。目前已建立100 余項(xiàng)訂閱規(guī)則，精準(zhǔn)匹配車站、控制中心等場(chǎng)景需求，打破數(shù)據(jù)壁壘，確保信息高效流轉(zhuǎn)。

二、穗騰0S示范應(yīng)用 4 4 + N ”多場(chǎng)景賦能

穗騰OS聚焦線路級(jí)、線路級(jí)、車站級(jí)、場(chǎng)段級(jí)四大軌道交通核心場(chǎng)景，以及N個(gè)衍生場(chǎng)景，重點(diǎn)打造了乘客服務(wù)、車站管理、智能運(yùn)維、智慧安防、節(jié)能管控、調(diào)度指揮、資源經(jīng)營(yíng)及智慧樓宇等示范應(yīng)用，研發(fā)了客流精準(zhǔn)感知預(yù)測(cè)、乘客路徑規(guī)劃導(dǎo)航、車站數(shù)字李生、設(shè)備監(jiān)控告警、一鍵開關(guān)站、視頻智能巡站、智能故障診斷、設(shè)備健康管理、智慧安檢系統(tǒng)等核心應(yīng)用功能模塊，目前已在廣州地鐵18、22、7、11號(hào)線以及線網(wǎng)指揮中心進(jìn)行示范應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了全時(shí)空精準(zhǔn)便捷的乘客服務(wù)和全景式安全高效的運(yùn)營(yíng)管理，有效提升了運(yùn)營(yíng)管控效率和乘客服務(wù)水平。示范場(chǎng)景應(yīng)用矩陣如圖2所示。

乘客服務(wù) 車站管理 智能運(yùn)維 智慧樓宇
出行前 出行中 出行 ② 全總感知的安全管理 移動(dòng)便捷的車站管理 多業(yè)統(tǒng) 在線監(jiān)測(cè)一狀態(tài)采集一數(shù)據(jù)分析 數(shù)字李生空間 客流都典型業(yè)務(wù)場(chǎng)票一銀開關(guān)
候車指引 站內(nèi)導(dǎo)航 站外接駁 智慧尋人 配理 自話應(yīng)池 一銀行 白血 主動(dòng)運(yùn)維 故障預(yù)警輔助決策維修策 模型仿真驅(qū)動(dòng) 空間巡視漫游 應(yīng)急路線智能規(guī)劃智慧安防 節(jié)能管控 調(diào)度指揮 資源經(jīng)營(yíng)
安全防護(hù) 應(yīng)急聯(lián)動(dòng) 設(shè)備能耗分析 照明自適應(yīng)調(diào)節(jié) 線網(wǎng)信息全貌感知 線網(wǎng)綜合預(yù)警預(yù)判 資源管理 電子商店 智能推薦 畫像標(biāo)簽
一體化安檢 提冊(cè)盜取 設(shè)備能 鑫淀自練N 快 車安生 中深情預(yù)警 汛情防控 藍(lán)
智能安防 船郵春 法 車 資源統(tǒng)籌應(yīng)急指揮自場(chǎng)安節(jié)穗騰OS集成 設(shè)備接入 +數(shù)據(jù)獲取 業(yè)務(wù) 流程規(guī)則 算法邏輯 交互 二維組態(tài) 3D三維建模穗騰OS 物聯(lián)平臺(tái) 策略引擎平臺(tái) 大數(shù)據(jù)平臺(tái) 算法平臺(tái) 開放平臺(tái) 數(shù)據(jù)訂閱平臺(tái) Y穗騰OS

在車站管理方面，一是實(shí)現(xiàn)了車站客運(yùn)安全的全息感知，包括車站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的全景監(jiān)控、告警及遠(yuǎn)程控制、維修聯(lián)動(dòng)，站內(nèi)外客流的實(shí)時(shí)感知、預(yù)測(cè)預(yù)警，以及車站全域視頻的智能監(jiān)控、異常行為的快速識(shí)別與預(yù)警。二是實(shí)現(xiàn)了靈活適配的車站管理，包括車站客運(yùn)組織的自適應(yīng)啟動(dòng)及設(shè)備的聯(lián)動(dòng)控制，車站照明系統(tǒng)的自適應(yīng)節(jié)能控制、及車站能耗管理的全域監(jiān)測(cè)、分析與預(yù)警。三是實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)便捷的車站管理，包括一鍵開關(guān)站、車站自動(dòng)化視頻巡視巡檢、車站應(yīng)急預(yù)案的一鍵執(zhí)行等。

在智能運(yùn)維方面，一是實(shí)現(xiàn)了對(duì)車輛、信號(hào)、供電等多個(gè)行車關(guān)鍵設(shè)備整體運(yùn)行品質(zhì)、及各關(guān)鍵子部件運(yùn)行品質(zhì)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與健康管理。二是實(shí)現(xiàn)了與列車運(yùn)行相關(guān)設(shè)備的智能感知與狀態(tài)預(yù)警，包括軌道、接觸網(wǎng)、道岔等關(guān)鍵設(shè)備健康狀態(tài)的在線監(jiān)測(cè)與評(píng)估等。三是實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵行車設(shè)備故障下的應(yīng)急處置的輔助決策，提高應(yīng)急情況的處置效率。四是結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了車輛、信號(hào)等多專業(yè)設(shè)備的3D數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)融合。

在智慧安防方面，通過智慧安檢應(yīng)用實(shí)現(xiàn)包括安檢設(shè)備的統(tǒng)一管控、集中判圖、任務(wù)集中調(diào)度管理、一鍵報(bào)警聯(lián)動(dòng)公安處置等功能。通過智能防洪防汛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)車站、風(fēng)亭、區(qū)間等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)水位狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，一旦超過預(yù)警水位，系統(tǒng)自動(dòng)關(guān)聯(lián)視頻，支持一鍵啟動(dòng)車站應(yīng)急預(yù)案，并實(shí)現(xiàn)預(yù)案的自動(dòng)跟蹤、信息的自動(dòng)推送，以及廣播、扶梯、閘機(jī)等設(shè)備的快速聯(lián)動(dòng)，有序引導(dǎo)乘客疏散。

在節(jié)能管控方面，匯聚線路各層級(jí)能耗管控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)線路、車站、控制中心、車輛段與綜合基地等各層級(jí)電能、燃?xì)狻⑵?、柴油、水等各能源消耗的統(tǒng)計(jì)分析、智能預(yù)測(cè)和輔助決策，實(shí)現(xiàn)按需供能、動(dòng)態(tài)匹配負(fù)荷，有效降低了整體能耗，顯著減少了運(yùn)營(yíng)成本，助力地鐵實(shí)現(xiàn)綠色低碳運(yùn)行。

在調(diào)度指揮方面，構(gòu)建涵蓋事前預(yù)警、事中處置、事后評(píng)估三種時(shí)態(tài)，滿足線網(wǎng)、線路及車站/司機(jī)各級(jí)人員處置需求的全流程、多層次、立體式、智能化的應(yīng)急指揮體系，實(shí)現(xiàn)線路全域狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警、應(yīng)急預(yù)案與資源數(shù)字化管控、應(yīng)急處置流程的智能匹配與基于場(chǎng)景的自適應(yīng)調(diào)整及聯(lián)動(dòng)、應(yīng)急處置結(jié)果后評(píng)估等功能，支撐應(yīng)急處置由被動(dòng)應(yīng)急向主動(dòng)響應(yīng)、由人工經(jīng)驗(yàn)判斷向智能輔助決策的轉(zhuǎn)變，助力提高突發(fā)事件下的應(yīng)急處置效率與效益。

在乘客服務(wù)方面，穗騰OS集成實(shí)時(shí)客流感知與精準(zhǔn)信息發(fā)布，為乘客提供動(dòng)態(tài)路徑引導(dǎo)、列車到站預(yù)報(bào)及擁擠度提示，該功能顯著提升了信息透明度、引導(dǎo)效率與整體服務(wù)滿意度，保障乘客安心出行。

在資源經(jīng)營(yíng)方面，打造出涵蓋資源管理系統(tǒng)、電子商店、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一體化智能廣告系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)媒體資源、客戶、報(bào)價(jià)、合同、制作與上下刊、安全與運(yùn)營(yíng)管理以及電子商店下單等地鐵廣告業(yè)務(wù)全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目前系統(tǒng)已管理媒體點(diǎn)位3.2萬個(gè)、企業(yè)客戶品牌9600 家、報(bào)價(jià)單份數(shù)2700份。

在智慧樓宇方面，深度融合物聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了樓宇全場(chǎng)景智慧化管理，包括樓層一鍵開關(guān)、空間巡視漫游、應(yīng)急線路智能規(guī)劃等。目前已在廣州地鐵設(shè)計(jì)大廈應(yīng)用落地，通過能耗模擬計(jì)算，可再生能源利用率為 1 0 . 7 9 % ，綜合節(jié)能率為 6 1 . 5 6 % ，通過了近零能耗建筑的設(shè)計(jì)認(rèn)證。

三、穗騰0S應(yīng)用價(jià)值：驅(qū)動(dòng)城軌全周期經(jīng)濟(jì)效益躍升

穗騰OS憑借其創(chuàng)新的接口標(biāo)準(zhǔn)化架構(gòu)與智能化運(yùn)維核心能力，為地鐵運(yùn)營(yíng)構(gòu)建了高效能、低成本的管理體系，在項(xiàng)目建設(shè)、運(yùn)營(yíng)及維護(hù)三大關(guān)鍵階段均展現(xiàn)出顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

在工程建設(shè)階段，穗騰OS有效解決了多系統(tǒng)異構(gòu)集成的行業(yè)難題。典型案例如在橫瀝站等站點(diǎn)實(shí)施中，成功對(duì)接了包括環(huán)境監(jiān)控、安防、廣播等在內(nèi)的數(shù)十個(gè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)。其標(biāo)準(zhǔn)化的接口設(shè)計(jì)徹底規(guī)避了傳統(tǒng)模式下高昂、復(fù)雜的定制化接口改造工作，為項(xiàng)目大幅節(jié)省了系統(tǒng)對(duì)接所需的工程投資，奠定了經(jīng)濟(jì)高效的建設(shè)基礎(chǔ)。

在運(yùn)營(yíng)階段，穗騰OS成為地鐵運(yùn)維降本增效的核心引擎。通過部署“一鍵開關(guān)站”、“智能客流感知”、“應(yīng)急防汛處置”等車站管理功能模塊，大幅減少了車站日常運(yùn)營(yíng)所需的人工投入，有效降低了人力成本。與傳統(tǒng)車站相比，基于穗騰OS 建設(shè)的智慧車站站務(wù)運(yùn)作效率提高 80 % ，安檢判圖人員減少 70 % ，如橫瀝站節(jié)省人工成本7622.75工時(shí)/年/站，對(duì)應(yīng)節(jié)省人工成本97.41萬元/年/站。

在維護(hù)階段，穗騰OS 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力深入應(yīng)用于車輛、供電、信號(hào)等系統(tǒng)運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備維護(hù)的精準(zhǔn)化與預(yù)防性管理。不僅顯著提升了運(yùn)維效率與設(shè)備可靠性，更全面優(yōu)化了地鐵維護(hù)成本結(jié)構(gòu)，與傳統(tǒng)車站相比，穗騰OS可實(shí)現(xiàn)檢修人員減少 1 6 % ，據(jù)橫瀝站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，穗騰OS在供電、信號(hào)運(yùn)維環(huán)節(jié)可節(jié)省14132.6工時(shí)/年，對(duì)應(yīng)節(jié)省人工成本159.27萬元/年。

城市軌道交通智慧車站管理系統(tǒng)

江蘇航天大為科技股份有限公司趙志偉 陳欣宇

一、概述

隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大和人口的持續(xù)增長(zhǎng)，城市軌道交通作為大運(yùn)量、高效能的公共交通工具，在城市交通體系中的地位日益凸顯,客流量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的浪潮推動(dòng)下，我國(guó)城軌交通行業(yè)信息化建設(shè)步入快速發(fā)展階段，信息化建設(shè)的成果初具規(guī)模,改變了傳統(tǒng)的建設(shè)模式、服務(wù)手段和經(jīng)營(yíng)方式。與此同時(shí)，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G、衛(wèi)星通信、區(qū)塊鏈等新興信息技術(shù)的飛速發(fā)展，要求加強(qiáng)智能智慧建設(shè)的行業(yè)指導(dǎo)成為普遍呼聲，及時(shí)研究相關(guān)政策的條件趨于成熟。

2020年初，中國(guó)城市公共交通協(xié)會(huì)根據(jù)“加快城市公共交通互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，發(fā)展智能系統(tǒng)，建設(shè)智能城市公共交通"的發(fā)展主線，組織制定并發(fā)布了《中國(guó)城市公共交通智能發(fā)展綱要》。確立力爭(zhēng)通過“兩步走”實(shí)現(xiàn)智慧城軌建設(shè)的戰(zhàn)略目標(biāo)：2025年，中國(guó)式智慧城軌特色基本形成，躋身世界先進(jìn)智慧城軌國(guó)家行列。實(shí)現(xiàn)的總體目標(biāo)包括：建立完善的全生命周期智能運(yùn)維體系，車輛、能源裝備及信號(hào)等專業(yè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)普遍應(yīng)用，運(yùn)營(yíng)維護(hù)和安全保障水平躋身世界先進(jìn)行列。2035年，進(jìn)入世界先進(jìn)智慧城軌國(guó)家前列，中國(guó)式智慧城軌乘勢(shì)領(lǐng)跑發(fā)展潮流。中國(guó)智慧城軌建設(shè)藍(lán)圖，如圖1所示。

圖1智慧城軌建設(shè)藍(lán)圖

根據(jù)《中國(guó)城市公共交通智能發(fā)展綱要》作為智慧車站系統(tǒng)搭建指導(dǎo)，通過一鍵開關(guān)站、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、智能巡視等智能化功能，提升運(yùn)營(yíng)管理效率，減少人力投入與維修時(shí)間；借助應(yīng)急監(jiān)測(cè)預(yù)警、電子化處置流程等功能，增強(qiáng)應(yīng)急處置能力，快速響應(yīng)并有效處理突發(fā)事件；利用智慧車站可視化、智能客流監(jiān)測(cè)與分析等功能，提高乘客出行體驗(yàn)，提供準(zhǔn)確信息并優(yōu)化客運(yùn)組織；通過智慧能耗監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗，合理利用能源，降低運(yùn)營(yíng)成本；同時(shí)，全方位監(jiān)測(cè)車站環(huán)境、設(shè)備和人員行為，保障車站安全運(yùn)營(yíng)，確保乘客生命財(cái)產(chǎn)安全，從而全面提升地鐵站的運(yùn)營(yíng)管理水平、服務(wù)質(zhì)量與安全保障能力。

二、平臺(tái)功能

（一）一鍵開關(guān)站功能

智慧車站的一鍵開關(guān)站功能（界面如圖2所示）是車站自主運(yùn)行的重要組成部分，包括設(shè)備狀態(tài)自檢、人工視頻確認(rèn)、開關(guān)站操作執(zhí)行、保存歷史4個(gè)步驟并采用智能化的手段充分實(shí)現(xiàn)開站、關(guān)站全場(chǎng)景控制，提高開關(guān)站效率。在進(jìn)行一鍵開關(guān)站操作時(shí)，系統(tǒng)首先通過視頻輪詢檢查車站運(yùn)營(yíng)狀態(tài)是否正常，輪詢完成后正式啟動(dòng)開關(guān)站操作。通過BAS系統(tǒng)控制卷簾門開關(guān)狀態(tài)，聯(lián)動(dòng)通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)、隧道通風(fēng)系統(tǒng)、水系統(tǒng)、PA、PIS系統(tǒng)，車站正式進(jìn)入運(yùn)營(yíng)/關(guān)閉狀態(tài)。最后系統(tǒng)根據(jù)開關(guān)站過程內(nèi)容自動(dòng)生成報(bào)告。

圖2一鍵開關(guān)站功能界面

（二）智慧車站可視化

智慧車站可視化模塊(界面如圖3所示)是智慧車站建設(shè)的重要組成部分,集成三維建模、實(shí)時(shí)渲染和人機(jī)交互技術(shù)，精準(zhǔn)再現(xiàn)車站內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)、分層關(guān)系、各出入口、設(shè)備設(shè)施等重要部件的位置情況，支持分層、分類瀏覽與漫游。接入CCTV數(shù)據(jù)，快速定位監(jiān)控畫面，結(jié)合視頻結(jié)構(gòu)化分析生成客流熱力圖和洋流圖，以直觀、易理解的方式展示車站客流狀況，為運(yùn)營(yíng)人員提供決策支持，優(yōu)化客運(yùn)組織。具備正常、火災(zāi)、阻塞三態(tài)模式彈窗提醒功能，并能夠顯示所有門禁終端、風(fēng)機(jī)、風(fēng)閥、水泵、液位、卷簾門、扶梯、安檢機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)，實(shí)時(shí)反映告警信息與位置，確保運(yùn)營(yíng)人員能夠及時(shí)響應(yīng)并處理各類情況，提升車站管理效能。

圖3智慧車站可視化功能界面

（三）電子化處置流程功能

電子化處置流程功能模塊（界面如圖4所示）覆蓋了從應(yīng)急預(yù)案導(dǎo)入到報(bào)告生成的完整流程。首先它支持各級(jí)應(yīng)急預(yù)案和現(xiàn)場(chǎng)處置方案的導(dǎo)入，為后續(xù)操作提供基礎(chǔ)；其次通過對(duì)設(shè)備故障報(bào)警、智能視頻分析、環(huán)境監(jiān)測(cè)、客流監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和分析，在檢測(cè)到異?；驊?yīng)急事件時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將現(xiàn)場(chǎng)視頻和異常信息推送到車控室的終端工作站和智慧屏，并匹配相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案和處置流程。在人工確認(rèn)后，系統(tǒng)啟動(dòng)處置流程并向處置人員提供參考建議；同時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)記錄關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，在事件處置完成后自動(dòng)生成報(bào)告，以供后續(xù)分析和改進(jìn)。

（四）智慧環(huán)境監(jiān)測(cè)功能

智慧環(huán)境監(jiān)測(cè)功能模塊（界面如圖5所示）通過接入BAS系統(tǒng)傳感器及增設(shè)相關(guān)傳感器設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)站內(nèi)環(huán)境（如溫濕度、二氧化碳含量）包括公共區(qū)、設(shè)備房、風(fēng)道等區(qū)域的全面監(jiān)管，并在可視化看板上實(shí)時(shí)顯示。通過對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象設(shè)定限值、預(yù)警值和合理區(qū)間值范圍，當(dāng)環(huán)境參數(shù)超標(biāo)時(shí)系統(tǒng)立即發(fā)出報(bào)警提示，并提供相應(yīng)的處置建議，以確保車站環(huán)境的舒適與安全。

圖4電子化處置流程界面

圖5智慧環(huán)境監(jiān)測(cè)功能界面

（五）智能巡視

智能巡視功能模塊（界面如圖6所示）通過視頻分析系統(tǒng)識(shí)別乘客異常行為（消防疏散門入侵、出入口卷簾門入侵、扶梯上摔倒、扶梯上人員逆行、嬰兒車上扶梯、直梯困人、隔欄遞物、非法過閘、打架斗毆、物品遺留、客流密度檢測(cè)等）并觸發(fā)報(bào)警提示，同步將現(xiàn)場(chǎng)畫面推送至車控室智慧屏，經(jīng)人工確認(rèn)后匹配相應(yīng)的應(yīng)急處置輔助決策，提供詳細(xì)的處置步驟、相關(guān)資源信息等，輔助工作人員進(jìn)行事件處置。同時(shí)將事件記錄、處置報(bào)告進(jìn)行保存，實(shí)現(xiàn)事件的歸檔和管理。

圖6智能巡檢功能界面

（六）智慧能耗監(jiān)測(cè)

智慧能耗監(jiān)測(cè)功能（界面如圖7所示）圍繞車站內(nèi)的通風(fēng)空調(diào)、照明、給排水等能耗設(shè)備，實(shí)現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)的分類分項(xiàng)采集。系統(tǒng)通過對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并結(jié)合設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，運(yùn)用能效計(jì)算模型，實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)負(fù)載率和能效等指標(biāo)并形成車站運(yùn)行能耗記錄庫(kù)，為節(jié)能管理提供決策支持，助力車站實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗目標(biāo)。

圖7智慧能耗監(jiān)測(cè)界面

三、結(jié)語

智慧車站的建設(shè)與運(yùn)營(yíng)對(duì)城市軌道交通系統(tǒng)的優(yōu)化升級(jí)及城市協(xié)同發(fā)展具有顯著推動(dòng)作用，是智能城軌建設(shè)的重要環(huán)節(jié)。相信在不久的將來，智慧車站將成為城市軌道交通行業(yè)的標(biāo)配，為乘客帶來更加美好的出行體驗(yàn)，為城市的可持續(xù)發(fā)展注入新的動(dòng)力。

軌交客流地面應(yīng)急疏散周邊交通資源運(yùn)力評(píng)估研究

上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院張揚(yáng)孫楊世佳 湯奇峰

城市軌道交通是城市公共交通的大動(dòng)脈，也是城市交通可持續(xù)發(fā)展的重要支柱和緩解交通出行問題的重要手段。超大城市軌道交通承擔(dān)了近 70 % 的公共交通客運(yùn)量，達(dá)到了千萬級(jí)大客流規(guī)模。任何突發(fā)事件，都將會(huì)對(duì)公眾出行造成極大影響，對(duì)運(yùn)營(yíng)組織的安全可靠帶來巨大挑戰(zhàn)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下統(tǒng)籌考量管理運(yùn)行服務(wù)十分重要[1]。2017年8月，上海軌道交通1、2、8號(hào)線三條線路高峰時(shí)段相繼發(fā)生故障，列車大面積晚點(diǎn)，客流積壓嚴(yán)重，龍陽路、唐鎮(zhèn)、廣蘭路等多座車站相繼啟動(dòng)大客流響應(yīng)機(jī)制。針對(duì)具有交通出行需求量大、風(fēng)險(xiǎn)因素類型多、擾動(dòng)沖擊影響強(qiáng)等特征的軌道交通系統(tǒng)，提升系統(tǒng)內(nèi)外應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的安全韌性，保障局部中斷下全局運(yùn)行的可靠可持續(xù)，成為超大城市公共交通亟待解決的重大課題[2-3]。

針對(duì)超大城市軌道交通車站大客流快速安全疏散需求，聚焦軌道交通車站外部地面多模式交通運(yùn)力資源，基于地面公交、出租車、網(wǎng)約車、共享單車等真實(shí)交通數(shù)據(jù)，從多個(gè)維度構(gòu)建軌道交通車站地面交通運(yùn)力資源評(píng)估框架體系，科學(xué)量化評(píng)估軌道交通車站周邊的地面多模式交通運(yùn)力資源配置的現(xiàn)狀能力和合理性，并以徐家匯站、人民廣場(chǎng)站、世紀(jì)大道站為例，開發(fā)城市軌道交通車站地面多模式交通運(yùn)力資源評(píng)估系統(tǒng)，支撐上海城市公共交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型和精細(xì)化管理，為韌性城市建設(shè)和發(fā)展賦能。

一、國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究背景與現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)外在軌道交通與地面交通運(yùn)力運(yùn)量交互相關(guān)的研究，主要集中在接駁方式選擇與設(shè)施規(guī)模分析、公共交通運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系等兩個(gè)方面。（1）在軌道交通接駁方式選擇研究方面，主要集中在軌道交通與地面公交、共享單車等單一交通方式的換乘特征分析上，側(cè)重于解析步行、自行車、公交車和出租車等接駁方式的時(shí)間與距離，并分析軌道交通換乘其他交通方式的客流特征，并提出客流出行吸引措施。隨著網(wǎng)約車、共享單車等新興交通方式的涌現(xiàn)，基于海量真實(shí)數(shù)據(jù)的乘客畫像智能解析，也掀起了研究熱潮。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)乘客群體和個(gè)人出行行為挖掘，準(zhǔn)確辨識(shí)出行者需求，可以為運(yùn)營(yíng)調(diào)度策略如服務(wù)定價(jià)、補(bǔ)貼發(fā)放、車輛調(diào)度等提供科學(xué)支撐[4-8]。在軌道交通接駁設(shè)施規(guī)模分析方面，國(guó)外研究起步早，主要注重對(duì)軌道交通接駁設(shè)施的深入調(diào)查，偏向換乘設(shè)施使用率與使用效益分析等，主要包括跨交通方式換乘理論、換乘樞紐載運(yùn)方式時(shí)刻表優(yōu)化、換乘設(shè)施選擇因素分析與布置合理化建議、換乘設(shè)施分類與功能規(guī)模優(yōu)化等 [9-11]。國(guó)內(nèi)研究主要集中在軌道交通和其他交通系統(tǒng)銜接整合規(guī)劃，主要包括軌道交通站點(diǎn)換乘設(shè)施功能分類、基本設(shè)施規(guī)模測(cè)算、設(shè)施布局設(shè)計(jì)優(yōu)化、換乘模式與方式選擇影響因素、合理接駁范圍計(jì)算、接駁方式比例與客流預(yù)測(cè)、換乘設(shè)施評(píng)價(jià)指標(biāo)與計(jì)算方法等[12-14]。（2）在城市公共交通運(yùn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究方面，國(guó)際公共交通聯(lián)盟（UITP）確定了十項(xiàng)基本指標(biāo)，美國(guó)形成了一套包括車站、線路、系統(tǒng)三個(gè)大類評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系[15]。歐美、日本則提出了“移動(dòng)性”概念，強(qiáng)調(diào)交通選擇權(quán)和公共交通移動(dòng)性評(píng)價(jià)[16]。國(guó)內(nèi)也提出了一系列的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?！冻鞘泄步煌òl(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了14項(xiàng)指標(biāo)，涵蓋公共交通機(jī)動(dòng)化出行分擔(dān)率、站點(diǎn)覆蓋率、車輛保有量等方面[17]。交通運(yùn)輸部《公交都市考核評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》設(shè)置了30個(gè)指標(biāo)，其中考核指標(biāo)20個(gè)，考核評(píng)價(jià)公交都市的約束性，參考指標(biāo)10個(gè)，為考核公交都市提供重要參考依據(jù)[18]。各大城市也結(jié)合自身特點(diǎn)，提出了各種特色指標(biāo)，如南京空調(diào)車比例、武漢“公交 ^ { + } 慢行”出行模式等。百度、高德等公司研究機(jī)構(gòu)也構(gòu)建了相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

當(dāng)前研究缺乏對(duì)軌道交通站點(diǎn)周邊地面交通資源和乘客出行行為的系統(tǒng)性分析，尚未全面摸清軌道交通乘客對(duì)于接駁公交、共享單車、網(wǎng)約車等交通方式的精細(xì)化出行需求。對(duì)軌道交通發(fā)生信號(hào)、供電等運(yùn)營(yíng)故障時(shí)，以地面公交、共享單車、出租車、網(wǎng)約車等為運(yùn)力資源的應(yīng)急疏散研究不足?，F(xiàn)有的公共交通評(píng)估指標(biāo)體系缺乏對(duì)軌道交通車站之間的橫向?qū)Ρ?；評(píng)價(jià)場(chǎng)景也以日常運(yùn)營(yíng)為主，缺少基于地面公交、網(wǎng)約車、共享單車等對(duì)軌道交通大客流應(yīng)急疏散方面的評(píng)估研究。因此，面向上海市軌道交通車站大客流疏散，突破車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)估系列技術(shù)，以運(yùn)力資源評(píng)估技術(shù)路徑、運(yùn)力資源評(píng)估指標(biāo)構(gòu)建、多模式運(yùn)力承載分析等研究，對(duì)地面公交、出租車、網(wǎng)約車、慢行交通與軌道交通銜接進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)估，并開發(fā)城市軌道交通車站地面多模式交通運(yùn)力資源評(píng)估系統(tǒng)。

二、車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)估技術(shù)路徑

依托上海市交通綜合信息平臺(tái)、上海市互聯(lián)網(wǎng)租賃自行車信息服務(wù)平臺(tái)等資源，將運(yùn)力資源評(píng)估工作分為三個(gè)方面技術(shù)研究和實(shí)踐落地：一是對(duì)不同類型軌道交通車站，提取各車站周邊地面公交、出租車、共享單車等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，梳理車站周邊可用的地面交通運(yùn)力資源，分析不同交通方式所承擔(dān)的客流疏解量和車站周邊多模式地面交通特征規(guī)律。二是基于車站大客流疏散需求、周邊交通資源供給量等綜合供需因素，測(cè)算分擔(dān)率與權(quán)重，采用數(shù)值量化評(píng)價(jià)方法評(píng)估城市軌道交通客流疏散場(chǎng)景下的車站地面多模式交通運(yùn)力資源，形成車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)估指標(biāo)體系。三是開發(fā)軌道交通車站地面多模式交通運(yùn)力資源評(píng)估系統(tǒng)，對(duì)地面公交、出租車、網(wǎng)約車、共享單車等運(yùn)力資源數(shù)據(jù)協(xié)同組織，構(gòu)建主題數(shù)據(jù)資源池，對(duì)車站周邊多模式交通運(yùn)力資源量化評(píng)估，以數(shù)圖結(jié)合形式展示車站周邊運(yùn)力配置情況、出行規(guī)律特征以及量化評(píng)估結(jié)果。軌道交通車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)估技術(shù)路徑，如圖1所示。

圖1軌道交通車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)估技術(shù)路徑

三、車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系架構(gòu)

將軌道交通車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系分為交通資源層、指標(biāo)層兩個(gè)層次。交通資源層由公共汽車、出租車、網(wǎng)約車、慢行交通等構(gòu)成。指標(biāo)層由若干評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成，評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)價(jià)指標(biāo)體系架構(gòu)中的最小單位，反映相應(yīng)交通方式的運(yùn)力資源配置。車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系架構(gòu)，如圖2所示。

公交疏散指數(shù)，是指在軌道交通運(yùn)營(yíng)中斷期間，利用車站出入口周邊現(xiàn)有地面公交資源疏散軌道交通滯留客流，用于評(píng)價(jià)既有公交運(yùn)力資源對(duì)軌道交通突發(fā)應(yīng)急后的疏散能力。指標(biāo)計(jì)算方法如下：

其中， n 為軌道交通車站出入口300米范圍內(nèi)所有公交線路數(shù)。

圖2軌道交通車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)價(jià)指標(biāo)體系架構(gòu)圖

出租車/網(wǎng)約車疏散指數(shù)，是指在軌道交通運(yùn)營(yíng)中斷期間，利用車站出入口周邊100米范圍內(nèi)的出租車/網(wǎng)約車資源來疏散軌道交通滯留客流，主要用于評(píng)價(jià)出租車/網(wǎng)約車運(yùn)力資源對(duì)軌道交通突發(fā)應(yīng)急后的疏散能力。指標(biāo)計(jì)算方法如下：

出租車疏散指數(shù) \mathbf { \sigma } = \mathbf { \sigma } 車站出入口周邊出租車空車數(shù) x 出租車最大核載乘客數(shù)軌道交通突發(fā)應(yīng)急后所需疏散客運(yùn)量
網(wǎng)約車疏散指數(shù) \mathbf { \Sigma } = \mathbf { \Sigma } 車站出入口周邊網(wǎng)約車空車數(shù) x 網(wǎng)約車核載乘客數(shù)軌道交通突發(fā)應(yīng)急后所需疏散客運(yùn)量

共享單車疏散指數(shù)，只指在軌道交通運(yùn)營(yíng)中斷期間，利用車站出入口周邊100米范圍內(nèi)的共享單車資源來疏散軌道交通滯留客流，用于評(píng)價(jià)共享單車運(yùn)力資源對(duì)軌道交通突發(fā)應(yīng)急后的疏散能力。指標(biāo)計(jì)算方法如下：

四、軌道交通車站周邊地面交通運(yùn)力資源評(píng)估

（一）車站周邊地面交通運(yùn)力特征分析 以徐家匯站為例

選取徐家匯站為研究對(duì)象，分析其周邊地面公交、出租車、網(wǎng)約車、共享單車、步行等多模式交通運(yùn)力特征。徐家匯站是上海軌道交通1號(hào)線、9號(hào)線和11號(hào)線的換乘站是上海重要的商業(yè)、文化和交通樞紐，承擔(dān)了大量的通勤客流和節(jié)假日游客客流。如圖3所示。

作為上海軌道交通重要換乘樞紐，車站客流量巨大?；?022年7月7日至12日真實(shí)數(shù)據(jù)，分析進(jìn)出站客流時(shí)空規(guī)律，可以發(fā)現(xiàn)工作日和周末進(jìn)出站客流分布基本一致，且工作日進(jìn)出站客流要遠(yuǎn)大于周末，這由通勤交通和游客出行需求疊加導(dǎo)致，如表1所示。

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線 園 恒隆廣場(chǎng) 20 14 飛雕國(guó)際大廈 7徐家匯中心 徐家匯1號(hào)樓 出 運(yùn) 漕 O城 德事 溪 中 T20大廈 煤科大廈三期a座 2 虹橋路 路 ① 洪北路 T0 科匯小區(qū)11虹橋路 T0 Q美羅城 匯聯(lián)商廈上海實(shí)業(yè)大廈 S?上海西藏大 上海市徐匯 8 中國(guó)銀行廈萬怡酒店 中學(xué)總校 9 匯嘉大廈文 圣愛大廈 ? 上海市第四中學(xué)定路 2座 徐家匯 圣母院舊址 天鑰
曼哈頓 東方曼哈 教 教金廣場(chǎng)漕 ⑤ 尊園 南馨公寓天公寓橋路頓尚東區(qū) 氣象小區(qū) 溪北路 ④ L 中金國(guó)際廣場(chǎng) 6號(hào) 華獅國(guó)際 自 南
匯區(qū)綠 管理局 6座 包 上海氣象博物館 自 ③ 3號(hào)樓 萊詩(shī)邸 7號(hào)樓 O 服務(wù)公寓城建地產(chǎn)大廈光啟公園 上海市氣象局 ★ 上海建國(guó)賓館 中原地產(chǎn) 南丹東路 徐1號(hào) 業(yè)S 上海銀行 ① ② 福高德地圖 南丹路 高德地圖1號(hào)線 亞易德地圖 新東亞大廈 久隆大廈 福源匯 美城上海天文臺(tái)

從圖4可以看出，車站工作日進(jìn)站高峰時(shí)間相對(duì)一致，為17時(shí)至19時(shí)，短時(shí)客流量較大，以通勤交通為主，周末進(jìn)站高峰時(shí)間較分散，基本分布在14時(shí)至21時(shí)，為娛樂性出行及返程。車站工作日出站高峰時(shí)間相對(duì)一致，為8時(shí)至9時(shí)，短時(shí)客流量較大，以通勤交通為主，周末出站高峰時(shí)間較分散，基本分布在8時(shí)至12時(shí)，以?shī)蕵沸猿鲂袨橹??？傮w上，徐家匯站工作日和周末進(jìn)出站客流走勢(shì)基本一致。工作日早晚高峰較明顯，工作日早高峰出站量、晚高峰進(jìn)站量尤為突出，具有明顯的潮汐性；周末客流高峰時(shí)間持續(xù)較長(zhǎng)，出站集中在上午，進(jìn)站集中在下午和晚上。

圖4軌道交通徐家匯站進(jìn)出站客流量

從地面公交服務(wù)來看，徐家匯站出入口300米范圍內(nèi)共有公交線路41條、車站17個(gè)。其中，首末站公交線路11條，具體點(diǎn)位分布如圖5所示。

圖5徐家匯站周邊公交站點(diǎn)位置分布

從公交車站設(shè)置來看，某些站點(diǎn)布設(shè)位置距離交叉口、停車場(chǎng)出入口過近，當(dāng)多輛公交車同時(shí)到站時(shí)，會(huì)造成短時(shí)堵塞。因此，建議公交站點(diǎn)設(shè)置在考慮乘客步行距離情況下，盡量遠(yuǎn)離交叉口、停車場(chǎng)出入口等重要節(jié)點(diǎn)。

從出租車服務(wù)來看，徐家匯站在公交車站附近設(shè)置了出租車臨時(shí)上下車點(diǎn)，滿足老年人群體路邊揚(yáng)招需求，并在部分熱點(diǎn)區(qū)域建立了具備信息化“一鍵叫車”功能的出租汽車候客站點(diǎn)，如圖6所示?；?月7日至7月13日網(wǎng)約車訂單數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)徐家匯站出入口周邊

100米范圍內(nèi)網(wǎng)約車抵達(dá)和出發(fā)客流情況，可以看出，徐家匯站周邊網(wǎng)約車需求較大，日均訂單量在1000單以上，出發(fā)網(wǎng)約車數(shù)略高于抵達(dá)網(wǎng)約車數(shù)，工作日用車需求大于周末。

圖6徐家匯站周邊出租車“一鍵叫車”候客站點(diǎn)<br>圖7徐家匯站周邊網(wǎng)約車抵達(dá)和出發(fā)車輛情況

1400
1200
1000 山
800 1E
600
400
200 2022/7/7 2022/7/8 2022/7/9 2022/7/10 2022/7/112022/7/12 2022/7/13 ■抵達(dá)■出發(fā)

從共享單車出行來看，徐家匯站周邊需求量較大，能有效解決乘客“最后一公里”問題?；诠蚕韱诬嚁?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)徐家匯站出入口周邊100 米范圍內(nèi)共享單車在線車輛，可以看出：車站周邊共享單車工作日和周末在線車輛數(shù)基本持平，均在1.1萬輛以上，充足的共享單車資源能較好滿足通勤交通接駁和休閑短距離出行需求。

統(tǒng)計(jì)車站出入口周邊100米范圍內(nèi)共享單車的開關(guān)鎖數(shù)量，可以看出：車輛在工作日和周末開鎖關(guān)鎖數(shù)量均較多，說明乘客對(duì)使用共享單車解決“最后一公里”需求較大；相比周末，工作日單車開關(guān)鎖數(shù)量更大，說明通勤客流對(duì)共享單車依賴度更高；工作日與周末期間開鎖數(shù)略高于關(guān)鎖數(shù)量，可能是由于車站覆蓋范圍廣，在肇嘉浜路、漕溪北路、華山路等主干路均有出入口，能較便捷地服務(wù)地鐵達(dá)到客流，同時(shí)車站周邊眾多景點(diǎn)和辦公樓導(dǎo)致單車出行滿足通勤客流短途接駁和游客休閑出行需求。

圖8徐家匯站周邊共享單車開關(guān)鎖數(shù)量

聚焦徐家匯站等上海軌道交通重要車站，開發(fā)了軌道交通車站地面多模式交通運(yùn)力資源評(píng)估系統(tǒng)，通過構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施、地面公交、出租車、網(wǎng)約車、共享單車運(yùn)力資源主題數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)車站周邊多模式交通運(yùn)力資源進(jìn)行梳理、分類、組織與量化評(píng)估，解析軌道交通車站周邊多模式運(yùn)力配置、出行規(guī)律特征、量化評(píng)估結(jié)果等，為軌道交通網(wǎng)絡(luò)大客流疏解提供決策支撐，如圖9所示。

（二）車站周邊地面交通運(yùn)力疏散指數(shù)計(jì)算

基于軌道交通徐家匯站、人民廣場(chǎng)站、世紀(jì)大道站周邊地面交通運(yùn)力數(shù)據(jù)，評(píng)估各車站周邊交通運(yùn)力的疏散能力。假設(shè)某工作日（2025年7月16日）早高峰軌道交通線路突發(fā)應(yīng)急狀況，徐家匯站、人民廣場(chǎng)站、世紀(jì)大道站在8:00至8:15 期間出現(xiàn)大客流疏散需求。根據(jù)上海市交通綜合信息平臺(tái)相關(guān)數(shù)據(jù)，車站周邊交通運(yùn)力資源，如表4所示。

圖9軌道交通車站地面多模式交通運(yùn)力資源評(píng)估系統(tǒng)（以徐家匯站、人民廣場(chǎng)站、世紀(jì)大道站為例）

根據(jù)上海市公交調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)，高峰時(shí)段8:00至8:15每條線路發(fā)車頻次約5-8分鐘/班，推算每條線路在車站周邊運(yùn)營(yíng)車輛數(shù)為上下行共2輛，公交車核載人數(shù)按15人/輛（考慮高峰期公交車輛已載客與公交疏散吸引力）計(jì)算；出租車和網(wǎng)約車以2人/輛計(jì)算；共享單車以服務(wù)1名乘客計(jì)算；總疏散指數(shù)為各分項(xiàng)指數(shù)相加。根據(jù)軌道交通大客流應(yīng)急疏散的調(diào)度與運(yùn)力評(píng)估要求，當(dāng)車站在15分鐘內(nèi)具備安全疏散2000人及以上客流能力時(shí)，則判定該車站周邊公共交通運(yùn)力及疏散保障條件滿足車站大客流應(yīng)急疏散需求，定義此時(shí)的疏散指數(shù)為1.00。

根據(jù)公式（1-4）計(jì)算，從表5可以看出，在早高峰8:00至8:15突發(fā)應(yīng)急大客流疏散場(chǎng)景下，徐家匯站、人民廣場(chǎng)站、世紀(jì)大道站的總疏散指數(shù)分別為 0 . 7 7 、 ~ 0 . 5 9 、 ~ 0 . 5 4 . 。其中，地面公交作為核心疏散力量，徐家匯站憑借300米范圍內(nèi)39條公交線路的運(yùn)力，公交疏散指數(shù)達(dá)0.59，明顯高于人民廣場(chǎng)站0.44和世紀(jì)大道站0.42；出租車與網(wǎng)約車作為輔助，受早高峰道路交通擁堵影響，三個(gè)車站的疏散指數(shù)均較低，分別為0.06、0.04和0.02，所能承擔(dān)的疏散能力有限；共享單車主要服務(wù)短途疏散，指數(shù)高于出租車網(wǎng)約車疏散指數(shù)，分別為0.12、0.11和0.10，在日常通勤和應(yīng)急疏散場(chǎng)景中均具備不可替代性。因此，軌道交通車站周邊既有交通運(yùn)力資源難以獨(dú)立完成這一量級(jí)的大客流疏散，需要軌道交通線路疏散策略調(diào)整優(yōu)化，或采用調(diào)度應(yīng)急大巴、共享單車等緊急增援方式以彌補(bǔ)疏散運(yùn)力短板。這與各個(gè)車站周邊的運(yùn)力資源配置、車站交通樞紐定位、既有設(shè)施條件等密切相關(guān)，體現(xiàn)出多模式交通協(xié)同聯(lián)動(dòng)在提升軌道交通車站應(yīng)急疏散韌性中的關(guān)鍵作用。

五、結(jié)語

全面踐行人民城市重要理念，推動(dòng)城市高質(zhì)量發(fā)展，以建設(shè)創(chuàng)新、宜居、美麗、韌性、文明、智慧的現(xiàn)代化人民城市為目標(biāo)[18]。對(duì)超大城市軌道交通車站大客流快速安全疏散需求，聚焦軌道交通車站外部地面公交、出租車、網(wǎng)約車、共享單車等地面多模式交通運(yùn)力資源，從多個(gè)維度構(gòu)建軌道交通車站地面交通運(yùn)力資源評(píng)估框架體系，科學(xué)量化評(píng)估軌道交通車站周邊的地面多模式交通運(yùn)力資源配置的現(xiàn)狀能力，計(jì)算車站周邊交通運(yùn)力資源應(yīng)急疏散指數(shù)，并開發(fā)城市軌道交通車站地面多模式交通運(yùn)力資源評(píng)估系統(tǒng)，摸清軌道交通車站與其周邊其他交通方式協(xié)同聯(lián)動(dòng)現(xiàn)狀，掌握軌道交通大客流進(jìn)出車站動(dòng)態(tài)與規(guī)律。以上海市軌道交通徐家匯站、人民廣場(chǎng)、世紀(jì)大道為例，設(shè)計(jì)了車站周邊多模式地面交通運(yùn)力疏散指數(shù)計(jì)算方法，量化評(píng)估地面交通疏解能力，為精準(zhǔn)制定車站大客流應(yīng)急疏散方案提供量化指標(biāo)，發(fā)掘多模式交通運(yùn)力資源銜接短板，有效提升軌道交通車站的大客流應(yīng)急疏散能力，真正做到“底數(shù)清、動(dòng)態(tài)明、風(fēng)險(xiǎn)覺、響應(yīng)厲”，支撐上海市公共交通數(shù)字化轉(zhuǎn)型和精細(xì)化管理，為韌性城市建設(shè)和發(fā)展賦能。

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基于多源數(shù)據(jù)融合的智能交通協(xié)同治理系統(tǒng)構(gòu)建研究

深圳市綜合交通與市政工程設(shè)計(jì)研究總院有限公司譚英嘉 朱一洲

一、引言

在新型城鎮(zhèn)化加速推進(jìn)的背景下，城市交通系統(tǒng)正經(jīng)歷治理對(duì)象復(fù)雜化、數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式增長(zhǎng)、服務(wù)需求品質(zhì)升級(jí)等轉(zhuǎn)變。多元化的出行方式帶來交通管理要素增量，同時(shí)車載傳感器、路側(cè)單元等設(shè)備構(gòu)成海量異構(gòu)數(shù)據(jù)源，城市交通系統(tǒng)日均數(shù)據(jù)增量龐大。此外，公眾對(duì)出行效率、安全感知、綠色低碳等提出更高期待，這些都給交通管理模式帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，也暴露出既有管理模式在數(shù)據(jù)整合效率、實(shí)時(shí)響應(yīng)、移動(dòng)服務(wù)、智能決策支撐等方面存在一些瓶頸。一方面，交通行業(yè)內(nèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)多源異構(gòu)，跨部門數(shù)據(jù)共享率不足，形成信息壁壘，且動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)響應(yīng)延遲，難以滿足應(yīng)急指揮、決策及時(shí)等需求；另一方面，現(xiàn)有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多聚焦單一業(yè)務(wù)指標(biāo)，缺乏多維度關(guān)聯(lián)分析能力，移動(dòng)終端僅支持基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢，數(shù)據(jù)融合分析功能缺失，難以支撐精準(zhǔn)調(diào)度決策。因此，亟需適應(yīng)新型交通場(chǎng)景需求，建立跨層級(jí)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)融合支撐，使得數(shù)據(jù)獲取響應(yīng)及時(shí)、便捷，有效提升交通治理效能和支撐政務(wù)管理決策，增強(qiáng)居民交通滿意度。

針對(duì)上述痛點(diǎn)，本文創(chuàng)新性地提出"監(jiān)管平臺(tái) ^ + 移動(dòng)端"雙核協(xié)同的智能交通治理模式。該模式通過構(gòu)建“數(shù)據(jù)中臺(tái)-業(yè)務(wù)中樞-移動(dòng)觸角”的三層架構(gòu)體系，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的深度整合與高效利用。在數(shù)據(jù)整合層面，建立覆蓋公交GPS、車載視頻、票務(wù)等數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一接入標(biāo)準(zhǔn)；在業(yè)務(wù)協(xié)同層面，開發(fā)公交智能診斷分析平臺(tái)，構(gòu)建包含多維度診斷規(guī)則的專家系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)線路運(yùn)營(yíng)異常的系統(tǒng)識(shí)別與動(dòng)態(tài)匹配；在移動(dòng)服務(wù)層面，構(gòu)建覆蓋交通全業(yè)務(wù)板塊的交通指標(biāo)體系，支持多源數(shù)據(jù)融合分析，支持視頻、BIM、地圖等多類數(shù)據(jù)查看與實(shí)時(shí)熱力圖渲染等。通過構(gòu)建“監(jiān)管平臺(tái) ^ + 移動(dòng)端”的治理模式，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)流、業(yè)務(wù)流、服務(wù)流的深度融合，推動(dòng)城市交通管理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的根本性轉(zhuǎn)變。本文分別闡述了公交綜合監(jiān)管平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)的平臺(tái)架構(gòu)、功能設(shè)計(jì)和交通大數(shù)據(jù)服務(wù)移動(dòng)端的系統(tǒng)功能和亮點(diǎn)，為新型智慧城市交通建設(shè)和管理提供技術(shù)支持。

二、公交綜合監(jiān)管平臺(tái)

公交系統(tǒng)作為城市交通系統(tǒng)重要組成部分，需滿足居民日常出行需求及服務(wù)質(zhì)量要求，面臨的問題尤為突出。提高公交服務(wù)水平和運(yùn)營(yíng)效率，增強(qiáng)公交出行吸引力和分擔(dān)率迫在眉睫。公交系統(tǒng)的信息化、智慧化建設(shè)是推動(dòng)公交品質(zhì)服務(wù)躍升、賦能管理的有效手段，也是建設(shè)智慧城市的重要組成部分。

（一）系統(tǒng)特征

公交監(jiān)管平臺(tái)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“望遠(yuǎn)鏡式”的智慧公交全息感知能力，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、精準(zhǔn)化的“顯微鏡式”智慧公交健康診斷，提升交通問題識(shí)別及診斷效率，強(qiáng)化公交監(jiān)管整治的閉環(huán)治理效能，推進(jìn)公交監(jiān)管的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

1.全息感知：通過對(duì)軌跡數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、公交GPS 數(shù)據(jù)、公交線站場(chǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、個(gè)推數(shù)據(jù)等多源頭數(shù)據(jù)的異構(gòu)整合、在線分析處理、規(guī)律發(fā)掘、模式識(shí)別等處理方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市公共交通運(yùn)行狀況的全息感知。

2.精確化診斷：從供給側(cè)出發(fā)，結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際，對(duì)城市公交系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行監(jiān)測(cè)和健康診斷，包括致因診斷分析、自動(dòng)閾值預(yù)警、改善方案生成以及改善效果評(píng)估等，實(shí)現(xiàn)問題定位更精準(zhǔn)、診斷思路更清晰、改善方案更優(yōu)良。

3.智慧決策：結(jié)合公交數(shù)據(jù)分析挖掘獲得決策指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)體系，量化評(píng)估水平，為公交線網(wǎng)規(guī)劃、公交站點(diǎn)優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)組織決策提供量化的決策支撐。

4.高效協(xié)同管理：基于設(shè)施和運(yùn)營(yíng)服務(wù)評(píng)估診斷情況，實(shí)現(xiàn)管理部門及企業(yè)業(yè)務(wù)流程協(xié)同高效處理，督促閉環(huán)改善處置流程完成，提高優(yōu)化改善方案實(shí)施效率和質(zhì)量。

（二）系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示，包括數(shù)據(jù)資源層、基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)融合層、應(yīng)用支撐層、應(yīng)用服務(wù)層以及用戶層。

1.數(shù)據(jù)資源層：實(shí)現(xiàn)從不同部門業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)，包括動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)，如道路運(yùn)行數(shù)據(jù)、車輛GPS數(shù)據(jù)以及路網(wǎng)數(shù)據(jù)、道路設(shè)施數(shù)據(jù)等靜態(tài)交通數(shù)據(jù)。

2.基礎(chǔ)設(shè)施層：包括服務(wù)器、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、通信網(wǎng)絡(luò)等。

3.數(shù)據(jù)融合層：基于云環(huán)境的設(shè)施資源，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)和專題數(shù)據(jù)庫(kù)，并基于視頻AI、仿真和模型等處理，支撐上層業(yè)務(wù)應(yīng)用。

4.應(yīng)用支撐層：根據(jù)上層業(yè)務(wù)應(yīng)用，搭建、部署應(yīng)用中間件、地圖服務(wù)中間件等，支撐專題數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和展示、

5.應(yīng)用層：基于支撐層服務(wù)，實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的應(yīng)用服務(wù)與可視化展示。

6.用戶層：包括主管部門、公交企業(yè)等。

圖1系統(tǒng)架構(gòu)

（三）功能設(shè)計(jì)

系統(tǒng)通過收集整合車輛、站點(diǎn)、運(yùn)營(yíng)等全要素的公交行業(yè)數(shù)據(jù)，提取相應(yīng)核心監(jiān)測(cè)指標(biāo)，形成公交監(jiān)測(cè)預(yù)警指標(biāo)體系，并設(shè)定相應(yīng)指標(biāo)閾值和權(quán)重，建立問題識(shí)別診斷模型和數(shù)據(jù)分析模型，提升公交行業(yè)監(jiān)管能力，提高行業(yè)發(fā)展決策的智能化支持水平。

1.公交大數(shù)據(jù)匯聚

充分復(fù)用現(xiàn)有的行業(yè)前端設(shè)備，接入跨部門、跨企業(yè)的多源公交大數(shù)據(jù)，如圖2所示，實(shí)現(xiàn)公交行業(yè)數(shù)據(jù)全量匯聚，建立相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合治理，形成運(yùn)行監(jiān)測(cè)指標(biāo)，支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用。

2.業(yè)務(wù)智慧化支撐

依托大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，深度挖掘公交大數(shù)據(jù)潛能，通過對(duì)接公交設(shè)施基礎(chǔ)資源分布及運(yùn)營(yíng)情況等數(shù)據(jù)，對(duì)公交設(shè)施進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)管，將公交設(shè)施資源分布及其運(yùn)營(yíng)情況等數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)施基礎(chǔ)信息及運(yùn)行服務(wù)的高效管理，包含設(shè)施名稱、位置、類型、服務(wù)時(shí)間等屬性信息和運(yùn)行速度、發(fā)班班次、發(fā)班間隔、準(zhǔn)點(diǎn)率等服務(wù)信息。其次，結(jié)合設(shè)施屬性和實(shí)際運(yùn)營(yíng)服務(wù)，對(duì)公交設(shè)施及運(yùn)營(yíng)服務(wù)的重要指標(biāo)的變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)，精準(zhǔn)評(píng)估掌握各類公交設(shè)施的供需缺口以及運(yùn)營(yíng)中存在的短板問題，掌握公交運(yùn)行狀態(tài)及需求特征，并同步對(duì)公交客流出行特征進(jìn)行深度剖析，橫縱向多維度對(duì)比，將設(shè)施、運(yùn)營(yíng)和客流需求三者融合分析評(píng)估服務(wù)效果，如表1所示。

圖2系統(tǒng)數(shù)據(jù)流

系統(tǒng)診斷分析模型主要分為運(yùn)營(yíng)服務(wù)診斷和供需診斷兩大塊。公交基礎(chǔ)設(shè)施方面，對(duì)設(shè)施的多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)來判斷是否正常運(yùn)行，如監(jiān)測(cè)公交場(chǎng)站是否有車輛停放和當(dāng)前時(shí)間是否在有效期限內(nèi)來評(píng)判場(chǎng)站是否正常運(yùn)營(yíng)；站點(diǎn)服務(wù)時(shí)間內(nèi)是否有車輛?？考俺丝秃蜍噥砼袛嗾军c(diǎn)的運(yùn)行情況。供需主要通過對(duì)公交場(chǎng)站和站點(diǎn)等設(shè)施的服務(wù)面積和停車需求結(jié)合模型計(jì)算得相應(yīng)的供給面積和服務(wù)面積，例如通過站點(diǎn)的類型、泊位、站臺(tái)面積計(jì)算站點(diǎn)的車輛服務(wù)?？磕芰统丝秃蜍嚪?wù)面積，通過站點(diǎn)監(jiān)控視頻和?？烤€路發(fā)班班次計(jì)算站點(diǎn)候車人數(shù)和停靠車輛需求，進(jìn)而可獲取公交站點(diǎn)的乘客候車面積供需和大巴列車化情況。運(yùn)營(yíng)方面，通過對(duì)線路的發(fā)班班次、間隔、準(zhǔn)點(diǎn)率、客流量等情況，可評(píng)價(jià)分析線路的低質(zhì)、低效、重復(fù)等多類型的問題。系統(tǒng)供需診斷和客流分析部分界面如圖3所示。

圖3系統(tǒng)軟件界面

3.協(xié)同高效管理

通過重要指標(biāo)的變化監(jiān)測(cè)，當(dāng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)超過設(shè)定閾值時(shí)，結(jié)合診斷分析模型進(jìn)行問題識(shí)別，根據(jù)問題生成改善處置方案，進(jìn)一步下發(fā)提醒給各個(gè)負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)用戶，管理用戶可查看進(jìn)度并督促，實(shí)施用戶可分塊分類型完成并及時(shí)反饋進(jìn)度，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)過程監(jiān)管和多用戶的線上高效協(xié)同操作及管理。

三、交通大數(shù)據(jù)服務(wù)移動(dòng)端

“十四五”期間，國(guó)家提出構(gòu)建“全鏈條數(shù)字化監(jiān)管體系”的戰(zhàn)略目標(biāo)。在此背景下，立足于行業(yè)移動(dòng)監(jiān)測(cè)決策服務(wù)需求和移動(dòng)政務(wù)辦公需求，結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng) ^ + 交通"戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，改善傳統(tǒng)交通管理模式存在數(shù)據(jù)共享機(jī)制不健全，實(shí)時(shí)性弱、便捷性不強(qiáng)等問題，研究探索構(gòu)建新一代交通大數(shù)據(jù)移動(dòng)端服務(wù)平臺(tái)，旨在通過移動(dòng)端賦能行業(yè)監(jiān)管數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（一）解決痛點(diǎn)

傳統(tǒng)交通管理系統(tǒng)普遍存在三方面痛點(diǎn)：

1.數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)：跨部門數(shù)據(jù)共享機(jī)制不健全，形成信息孤島；

2.實(shí)時(shí)性瓶頸：現(xiàn)有系統(tǒng)難以滿足動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)需求，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)響應(yīng)滯后，難以滿足應(yīng)急指揮需求；

3.移動(dòng)端短板：移動(dòng)終端服務(wù)能力薄弱，制約移動(dòng)政務(wù)效能發(fā)揮。原有移動(dòng)端僅支持基

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礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢，缺乏空間分析、數(shù)據(jù)融合分析等高級(jí)功能。

（二）功能設(shè)計(jì)

通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)與移動(dòng)政務(wù)服務(wù)的協(xié)同創(chuàng)新，構(gòu)建覆蓋交通全要素的數(shù)字化服務(wù)體系，可有效破解傳統(tǒng)交通管理中數(shù)據(jù)孤島、響應(yīng)滯后、服務(wù)碎片化等痛點(diǎn)。通過數(shù)據(jù)治理體系重構(gòu)、智能分析模型迭代、移動(dòng)端服務(wù)范式創(chuàng)新三大路徑，為交通行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供核心價(jià)值。

1.建立覆蓋全業(yè)務(wù)板塊的交通指標(biāo)體系?；诙嘣串悩?gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，整合交通流量監(jiān)測(cè)、車輛軌跡、道路狀態(tài)等異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的交通指標(biāo)知識(shí)圖譜。通過時(shí)空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，生成涵蓋通行效率（如平均速度、擁堵指數(shù)）、安全風(fēng)險(xiǎn)（如事故熱點(diǎn)、違法熱點(diǎn)）、服務(wù)效能（如公交準(zhǔn)點(diǎn)率、應(yīng)急響應(yīng)時(shí)效）等維度的復(fù)合指標(biāo)體系。

2.探索國(guó)產(chǎn)化環(huán)境下大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建方案。針對(duì)交通數(shù)據(jù)的高并發(fā)、高安全需求，研發(fā)基于國(guó)產(chǎn)化架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)中臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)接入、治理到分析的全鏈路自主可控。

3.形成可復(fù)用的智慧城市移動(dòng)端開發(fā)范式。通過微前端架構(gòu)實(shí)現(xiàn)“基礎(chǔ)功能 ^ + 區(qū)域定制”模式，支持快速適配不同城市的交通管理規(guī)則與服務(wù)需求。

（三）業(yè)務(wù)場(chǎng)景

研究構(gòu)建覆蓋“監(jiān)測(cè)-分析-決策-服務(wù)”全鏈條的智能化應(yīng)用體系，具體場(chǎng)景包括：

51 V公藝M
交通大數(shù)據(jù) Q 基本概況 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè) 行業(yè)快報(bào) 公共交通 常現(xiàn)公交 城市軌道 出租車日?qǐng)?bào) 監(jiān)測(cè)日?qǐng)?bào) 各出行方式月度占比O 行業(yè)組織主辦的以報(bào)道本行業(yè)內(nèi)都政治稅業(yè)務(wù)范動(dòng)信息，能及行業(yè) 票示每日綜合交通主要統(tǒng)演數(shù) 創(chuàng)傳信息的極紙讀項(xiàng) 出行方式 運(yùn)量（萬人次） 占比 (%)
2025年01月交通快報(bào) 快報(bào) 公交 5952.92 17.15數(shù)據(jù)時(shí)間截至 2025年08月06日 數(shù)據(jù)時(shí)間 2025年06月巡游出租車 1961.47 5.65鼻 ? 白 A 道路交通 港口吞吐量 地鐵 26752.75 77.05海港運(yùn)輸 空港運(yùn)輸 公共交通 道路客運(yùn)8 程 田 28.9m 67 1723.227m 16163.4 有出書方式年度比 0.15+7.84% +9.84%上周同期：26.8km/h 上周同期：61% 2 出租車 潔節(jié)
海港運(yùn)輸 空港運(yùn)銷 公共交通 物營(yíng)業(yè)增加值 國(guó)定 機(jī)場(chǎng)吞吐量 17.08%5.79% 76.99%認(rèn)電車
港口累計(jì)吞吐量20251-2月 公共交通 客（1-6月） 貨部（1-6月） 0.153256.97萬人次 98.28萬人集裝箱 貸物總客運(yùn)量 同比：10.87% 同比：14.07%
557.26萬路 4981.95萬 1376.96萬人次 現(xiàn)代物流增加值①上間同期：1462.23萬人次
國(guó)際集裝箱班輪航線20242月 1-5月C 日 品 慢行交通 0.00億元 公 出租車 地鐵有軌電車含W

1.全天候智能監(jiān)測(cè)預(yù)警：基于450+項(xiàng)交通指標(biāo)的動(dòng)態(tài)追蹤與閾值報(bào)警規(guī)則，實(shí)現(xiàn)異常事件“自動(dòng)發(fā)現(xiàn)-實(shí)時(shí)提醒”，用戶可通過移動(dòng)端隨時(shí)隨地便捷查詢交通運(yùn)行概況、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)及動(dòng)態(tài)分析，形成“一屏觀全域”的監(jiān)管能力。

2.多維度決策支持：依托時(shí)空大數(shù)據(jù)分析引擎，支持視頻、BIM模型，交通流量、路況風(fēng)險(xiǎn)等查看，為路網(wǎng)優(yōu)化、調(diào)度提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策依據(jù)。

3.移動(dòng)化政務(wù)服務(wù)升級(jí)：面向行業(yè)管理人員開發(fā)定制化移動(dòng)端工具，集成數(shù)據(jù)導(dǎo)出、多維報(bào)表生成等高頻功能，支持不同主題內(nèi)容報(bào)告生成，推動(dòng)政務(wù)服務(wù)從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)服務(wù)”轉(zhuǎn)型。

（四）系統(tǒng)亮點(diǎn)

1.活資產(chǎn)：涵蓋大交通多業(yè)務(wù)板塊專業(yè)指標(biāo)，拓寬數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景和使用方式；2.多維度：實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)與地圖、BIM模型、視頻等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的多維決策分析；3.高時(shí)效：接入多類實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，推動(dòng)數(shù)據(jù)“時(shí)效性”流動(dòng)。

四、結(jié)論

建設(shè)信息化、智慧化的公交系統(tǒng)和交通大數(shù)據(jù)服務(wù)移動(dòng)端能有效解決了傳統(tǒng)交通管理的痛點(diǎn)問題，提升公交競(jìng)爭(zhēng)力和交通服務(wù)質(zhì)量，滿足城市居民對(duì)出行服務(wù)的更高品質(zhì)要求。本文提出的監(jiān)管平臺(tái) ^ { + } 移動(dòng)端系統(tǒng)，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，整合交通管理部門、企業(yè)等需求，匯集多源數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)城市信息資源的深度挖掘及綜合信息的整合與利用，精細(xì)化掌握公交運(yùn)行態(tài)勢(shì)、問題診斷及分類和城市交通各業(yè)務(wù)板塊關(guān)鍵指標(biāo)，提升行業(yè)“運(yùn)行、管理、服務(wù)、優(yōu)化”體系能力，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)技術(shù)在交通領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，顯著提升行業(yè)監(jiān)管數(shù)字化水平，為交通管理部門和相關(guān)企業(yè)及時(shí)、準(zhǔn)確、全面掌握交通信息及決策數(shù)智賦能。

基于靜脈識(shí)別算法的公交刷掌乘車技術(shù)及應(yīng)用

圣點(diǎn)世紀(jì)科技股份有限公司吳瑋彭浩

一、概述

依據(jù)我國(guó)十四五期間《將碳達(dá)峰碳中和納入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)整體布局》、《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》等相關(guān)政策指導(dǎo)，各地交通運(yùn)輸管理部門和公交運(yùn)營(yíng)企業(yè)加快發(fā)展綠色運(yùn)輸方式，深入實(shí)施城市公交優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略，繼續(xù)大力推廣新能源車，推廣智能交通。協(xié)調(diào)城市綠色出行比例，新能源車占比，城市公交、出租汽車、城市配送等領(lǐng)域新能源汽車占比。

本系統(tǒng)主要利用先進(jìn)的生物靜脈識(shí)別技術(shù)、AI算法能力實(shí)現(xiàn)對(duì)城市公交乘客實(shí)現(xiàn)無卡化、無碼化的揮手乘車支付體驗(yàn)，同時(shí)解決公交運(yùn)營(yíng)企業(yè)關(guān)于優(yōu)待人群財(cái)政補(bǔ)貼被冒用的痛點(diǎn)，提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益，以實(shí)現(xiàn)智慧出行、綠色出行的建設(shè)目標(biāo)。

二、現(xiàn)狀挑戰(zhàn)

1.財(cái)政補(bǔ)貼存在冒用流失，對(duì)優(yōu)待人群無法做到專人專用

目前各地公交公司都是依據(jù)民政部門提供的優(yōu)待人群名單，對(duì)優(yōu)待群體發(fā)放實(shí)體或電子優(yōu)待憑證，但這種方式存在人證不一致的情況，比如非優(yōu)待群體可以冒用優(yōu)待人群的憑證乘車，這就造成了國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼的流失，沒有做到專人專用。

2.人臉識(shí)別技術(shù)的濫用導(dǎo)致各類風(fēng)險(xiǎn)

《人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用安全管理辦法》已于2025年6月1日實(shí)施，應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)處理人臉信息，應(yīng)當(dāng)具有特定的目的和充分的必要性，采取對(duì)個(gè)人權(quán)益影響最小的方式，并實(shí)施嚴(yán)格保護(hù)措施。因此在非強(qiáng)制性的領(lǐng)域，盡量減少人臉支付、人臉門禁，“非必要、不錄臉”已成為社會(huì)的廣泛共識(shí)。

三、技術(shù)與應(yīng)用

1.技術(shù)原理

靜脈識(shí)別技術(shù)源于高端腦醫(yī)學(xué)科研項(xiàng)目，利用近紅外線觀察血液流動(dòng)，是一種有效的、高度安全的生物特征識(shí)別方式，其基本原理是利用人體靜脈血液中的血紅蛋白對(duì)特定波長(zhǎng)的紅外光敏感的特性，對(duì)流動(dòng)血液成像，經(jīng)過專業(yè)算法對(duì)成像進(jìn)行變換和特征提取，從而通過比對(duì)進(jìn)行身份識(shí)別，如圖1所示：

1靜脈識(shí)別工作原理

人體靜脈血管特征存在如下特征：

活體性

靜脈分布是一種天然的“體內(nèi)密鑰”，必須是活的人體才能有效進(jìn)行靜脈的清晰采集和識(shí)別；

不變性

6歲左右開始定型，一生中人體靜脈分布特征基本保持不變；

唯一性

靜脈在生物學(xué)上的分布重復(fù)概率極?。?/34億），靜脈識(shí)別足以支撐人類任何高安全需求的身份認(rèn)證;

不易復(fù)制性

靜脈分布為體內(nèi)特征，很難進(jìn)行盜取和復(fù)制。

2.靜脈識(shí)別支付方式的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

高安全性

靜脈特征位于皮下，難以復(fù)制或偽造，比指紋、人臉識(shí)別更防冒用，降低盜刷風(fēng)險(xiǎn)；

非接觸式體驗(yàn)

衛(wèi)生且便捷，符合后疫情時(shí)代需求，避免接觸公共設(shè)備表面的病菌；

快速識(shí)別

1：N識(shí)別時(shí)間可控制在1秒內(nèi)，單設(shè)備可支持百萬掌容量，適應(yīng)公交場(chǎng)景的快速通行需求；

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強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性

不受光線、溫度影響（對(duì)比人臉識(shí)別），且對(duì)掌部污漬、輕微濕潤(rùn)不敏感。

3.應(yīng)用場(chǎng)景

無感支付

乘客只需將手掌靠近車載掃描設(shè)備，即可自動(dòng)完成身份驗(yàn)證和扣費(fèi)，無需掏卡或手機(jī)，縮短排隊(duì)時(shí)間，尤其在高峰時(shí)段大幅提升通行效率。示例：日本部分城市已試點(diǎn)“手掌支付”公交系統(tǒng)，乘客注冊(cè)靜脈信息后可直接揮手進(jìn)出站；

替代傳統(tǒng)票務(wù)

解決實(shí)體卡丟失、手機(jī)沒電或二維碼識(shí)別延遲等問題，尤其適合老年人和學(xué)生等特殊群體；

多模式融合系統(tǒng)

與二維碼、NFC等技術(shù)互補(bǔ)，提供多元支付選擇。

4.公交刷掌乘車總體業(yè)務(wù)流程

實(shí)現(xiàn)針對(duì)優(yōu)待人群和開通刷掌乘車的人群，實(shí)現(xiàn)一掌乘車功能。
掌信息錄入流程，如圖2所示：1、用戶點(diǎn)擊屏幕“開通刷掌乘車”；
2、伸手錄入，屏幕生成二維碼；
3、用戶使用公交APP掃碼簽約綁定掌信息；
4、錄入成功，乘客確認(rèn)簽約錄入完成。

經(jīng)過防水防塵設(shè)計(jì)的產(chǎn)品適合戶外站臺(tái)場(chǎng)景的自助錄入簽約，錄入和簽約交互通過4G 模塊與公交云平臺(tái)通信（沒有供網(wǎng)條件下），掌信息安全加密，確保隱私和交互數(shù)據(jù)安全，如圖3所示：

2總體業(yè)務(wù)流

3設(shè)備端自助錄入

乘客上車核驗(yàn)流程，如圖4所示：

4乘車刷掌核驗(yàn)

5．系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)架構(gòu)分為公交平臺(tái)服務(wù)、自助錄入終端、公交POS 終端設(shè)備、乘客應(yīng)用APP 終端四部分，乘客可根據(jù)自身不同需要，采用在自助終端錄入手掌信息或公交APP上開通刷掌乘車服務(wù)。公交平臺(tái)軟件是一套融合大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)和客運(yùn)生產(chǎn)服務(wù)流程，針對(duì)客運(yùn)行業(yè)量身定制、幫助傳統(tǒng)客運(yùn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)管理效率提升和服務(wù)轉(zhuǎn)型升 級(jí)的通用化業(yè)務(wù) Saas系統(tǒng)平臺(tái)，系統(tǒng)包含自主研發(fā)車載刷掌POS 終端信息管理，基于移動(dòng)支付的整套服務(wù)集群，包含通信服務(wù)、結(jié)算服務(wù)、文件服務(wù)、查詢服務(wù)、報(bào)表服務(wù)、預(yù)警服務(wù)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析服務(wù)，數(shù)據(jù)接口服務(wù)、負(fù)載均衡(SLB)等一系列的基于 Saas 平臺(tái)一體化的服務(wù)集群，如圖5所示：

5總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

乘客首先需要在公交自助錄入設(shè)備或公交APP端實(shí)名登錄，自助錄入自己的手掌信息，并簽約綁定乘客自身的支付賬號(hào)，完成刷掌乘車業(yè)務(wù)簽約后，用手掌代替支付碼和實(shí)體卡，在公交車上的刷掌區(qū)域揮手核驗(yàn)即可完成支付動(dòng)作乘坐公交，如圖6所示：

6公交APP錄入簽約

整套系統(tǒng)幫助公交運(yùn)營(yíng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸管理智能化、數(shù)字化、精細(xì)化，提升了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益。

四、應(yīng)用功能

（一）擴(kuò)展刷掌支付

對(duì)于存量市場(chǎng)，刷掌功能作為衍生的擴(kuò)展模塊，提供乘客除了刷“卡、碼、臉”之外的支付選擇，同時(shí)保護(hù)公交運(yùn)營(yíng)企業(yè)已投資的車載設(shè)備資產(chǎn)，避免浪費(fèi)，如圖7所示：

■7擴(kuò)展公交刷掌支付模塊

（二）集成多模態(tài)支付

對(duì)于更新的公交車輛和荷載設(shè)備，建議采用集成一體化多模支付POS機(jī)，減少車載設(shè)備對(duì)車輛空間的占用，外形簡(jiǎn)潔美觀，如圖8所示：

8一體化集成公交刷掌支付模塊

五、結(jié)束語

本系統(tǒng)建成后，先后在天津、溫州北、承德、綿陽等多個(gè)地市落地和特殊人群試點(diǎn)，取得了良好成效，為公交運(yùn)營(yíng)企業(yè)提供了豐富乘車支付方式，提升了乘客的出行支付體驗(yàn)，促進(jìn)了“低碳出行”的環(huán)保出行倡導(dǎo)，打造市民公共出行數(shù)智新方式，積極響應(yīng)節(jié)能減排、綠色出行、雙碳計(jì)劃，也顯著減少了針對(duì)優(yōu)待群體的民政補(bǔ)貼浪費(fèi)，以實(shí)際成果響應(yīng)國(guó)家建設(shè)智慧公交、智慧交通，優(yōu)化乘客體驗(yàn)的號(hào)召，完成十四五階段智慧出行、綠色出行、幸福出行的目標(biāo)。

基于5s沖突模型的雙向智慧感知預(yù)警方法應(yīng)用

無錫市明大交通科技咨詢有限公司周正潑 馬晶晶

摘要：本文基于“事故源于沖突”的核心觀點(diǎn)，揭示了路口場(chǎng)景中普遍存在的動(dòng)態(tài)視線遮擋與人為分心因素對(duì)交通安全的影響，特別是主路 8 0 { k m / h } 車速以下有效安全制動(dòng)窗口僅約5s的現(xiàn)實(shí)困境。針對(duì)傳統(tǒng)工程技術(shù)難以解決的動(dòng)態(tài)遮擋及人為失誤問題，提出“5s沖突模型”理論，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了“沖突雙向智慧感知 ^ { \prime + } 主動(dòng)預(yù)警”技術(shù)體系。該體系通過高精度實(shí)時(shí)感知沖突風(fēng)險(xiǎn)，在關(guān)鍵的5s窗口期內(nèi)向沖突雙方（如主路車輛、橫穿行人/非機(jī)動(dòng)車）提供雙向預(yù)警信息，顯著提升風(fēng)險(xiǎn)可見性，引導(dǎo)主動(dòng)避讓。通過浙江省嘉善縣的規(guī)模化應(yīng)用實(shí)踐(2018—2024年），交通事故亡人數(shù)從108人斷崖式下降至23人，實(shí)現(xiàn)了事故預(yù)防從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)干預(yù)”的范式革命。本研究為破解事故高發(fā)頑疾提供了創(chuàng)新性的技術(shù)解決方案，具有較大的推廣價(jià)值。

關(guān)鍵詞：5s沖突模型；雙向智慧感知；主動(dòng)預(yù)警；動(dòng)態(tài)視線遮擋；事故預(yù)防；交通沖突；智慧交通

一、引言：事故預(yù)防的困境與技術(shù)路線反思

道路交通事故是全球性公共安全問題，我國(guó)每年因交通事故造成的傷亡人數(shù)與經(jīng)濟(jì)損失觸目驚心。長(zhǎng)期以來，公安交警部門作為交通事故預(yù)防的主力軍，其核心手段集中于兩大方面：管理措施干預(yù)（如設(shè)置固定/流動(dòng)檢查站查處超速、酒駕、疲勞駕駛，增加路面巡邏頻次)與宣傳教育（如交通安全“七進(jìn)”、媒體宣傳、違法曝光），這些手段雖不可或缺，但正面臨治理效能的瓶頸；警力資源增長(zhǎng)有限，難以覆蓋所有風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；宣傳教育效果難以精確量化，對(duì)即時(shí)風(fēng)險(xiǎn)行為的干預(yù)力不足；尤其對(duì)于因復(fù)雜交通環(huán)境交互（如綠化、建筑物、運(yùn)動(dòng)中的車輛等對(duì)沖突雙方的視線遮擋）和瞬時(shí)人為失誤（如分心）引發(fā)的突發(fā)性事故，傳統(tǒng)手段往往力不從心。

究其根本，在于技術(shù)路線未能精準(zhǔn)錨定事故發(fā)生的核心物理機(jī)制一一交通沖突。沖突是事故的必然前兆，尤其在混合交通流復(fù)雜的城市道路交叉口、國(guó)省道平交口等場(chǎng)景。研究發(fā)現(xiàn)，駕駛員從感知危險(xiǎn)到車輛完全停止所需的有效安全制動(dòng)時(shí)間窗口極其有限，也是事故預(yù)防的“黃金窗口期”。然而，現(xiàn)實(shí)中該窗口期常被兩大因素?zé)o情侵蝕：

1）環(huán)境因素：靜態(tài)遮擋（如綠化過密、廣告牌、橋墩）可通過工程改造緩解，但動(dòng)態(tài)遮擋（如相鄰大型車輛遮擋視線）具有高度隨機(jī)性和瞬時(shí)性，傳統(tǒng)工程手段無法消除。

2）人為因素：分心駕駛（使用手機(jī)、操作車載設(shè)備、注意力渙散等）導(dǎo)致駕駛員無法在瞬時(shí)發(fā)現(xiàn)沖突對(duì)象，反應(yīng)時(shí)間被大幅壓縮甚至歸零。

動(dòng)態(tài)遮擋與分心駕駛的疊加效應(yīng)，使得大量本可避免的沖突最終演變?yōu)閼K痛事故。因此，突破事故預(yù)防瓶頸的關(guān)鍵，在于研發(fā)能有效應(yīng)對(duì)這兩大挑戰(zhàn)、精準(zhǔn)干預(yù)“5s沖突窗口”的新型技術(shù)手段。本文提出的“基于5s沖突模型的雙向智慧感知主動(dòng)預(yù)警技術(shù)”，正是對(duì)這一核心需求的回應(yīng)。

二、理論基礎(chǔ)：5s沖突模型與事故致因再認(rèn)識(shí)

（一）5s沖突模型

“5s沖突模型”在防御性駕駛研究中廣泛應(yīng)用，通過“時(shí)間”距離分析研究范圍內(nèi)潛在沖突點(diǎn)或潛在風(fēng)險(xiǎn)，核心理念是駕駛員通過有意識(shí)觀察前方5s行車距離內(nèi)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，為自己追求充足反應(yīng)時(shí)間，從而達(dá)到提前采取措施，避免交通事故的目的，通俗是至讓駕駛員的視線定位至5s以后車輛將要到達(dá)的位置，判定是否存在沖突點(diǎn)或潛在風(fēng)險(xiǎn)。

5s沖突模型：

T一一看到?jīng)_突點(diǎn)或潛在風(fēng)險(xiǎn)至車輛完全停住時(shí)間。
t _ { 1 } 一一看到?jīng)_突點(diǎn)或潛在風(fēng)險(xiǎn)至大腦接受信號(hào)時(shí)間，一般 0 . 5 { s - 1 s } 。
t _ { 2 } —一大腦分析時(shí)間，一般0.5s-1s。
t _ { 3 } 一一大腦發(fā)出指令、開始執(zhí)行指令時(shí)間，一般 0 . 5 { s } 。
t ^ { ' } —一車輛緊急制動(dòng)所需理論時(shí)間（踩下剎車至車輛完全停住時(shí)間）。
一般情況下，t值見表1。

綜上， \scriptstyle { { T = 5 s } } 時(shí)，理論上基本可覆蓋速度小于等于 8 0 { k m / h } 至停車的絕大多數(shù)場(chǎng)景，因而可動(dòng)態(tài)得出不同速度下沖突預(yù)防空間，即為駕駛員提供5s內(nèi)清晰、無干擾的看到?jīng)_突點(diǎn)或風(fēng)險(xiǎn)并采取緊急制動(dòng)，預(yù)防交通事故發(fā)生。

（二）動(dòng)態(tài)遮擋與分心駕駛隱患

動(dòng)態(tài)遮擋的致命性：在復(fù)雜路口，運(yùn)動(dòng)車輛（尤其是大型車輛）構(gòu)成的移動(dòng)障礙物會(huì)隨機(jī)、瞬時(shí)地阻擋駕駛員對(duì)沖突區(qū)域（如人行橫道、支路出口）的視線。研究表明，動(dòng)態(tài)遮擋可使駕駛員發(fā)現(xiàn)橫穿行人/車輛的有效距離縮短 30 % 6 0 % ，將可用反應(yīng)時(shí)間壓縮至遠(yuǎn)低于5s。

分心駕駛的普遍性與危害：手機(jī)使用、車內(nèi)娛樂系統(tǒng)操作等行為顯著延長(zhǎng)駕駛員視線偏離道路的時(shí)間。研究顯示，低頭看手機(jī)2秒，相當(dāng)于在 8 0 { k m / h } 下“盲開”44米，足以耗盡寶貴的反應(yīng)距離，使5s安全窗口形同虛設(shè)。

當(dāng)動(dòng)態(tài)遮擋恰好發(fā)生在分心駕駛的瞬間，事故概率呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)工程手段（如拓寬視距、設(shè)置警示牌）根本無法預(yù)測(cè)和干預(yù)這種瞬時(shí)、隨機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)疊加。

三、雙向智慧感知與主動(dòng)預(yù)警技術(shù)體系框架設(shè)計(jì)

針對(duì) 5s沖突窗口期被動(dòng)態(tài)遮擋和分心駕駛侵蝕的核心問題，構(gòu)建“感知-決策-交互”的閉環(huán)解決方案的技術(shù)體系（見表2)，核心在于打破信息壁壘，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信息的超前雙向傳遞。

表2技術(shù)構(gòu)架

通過上述體系建立，在交通安全隱患技術(shù)防控上實(shí)現(xiàn)：

1.穿透“遮擋墻”：路側(cè)感知網(wǎng)絡(luò)形成“上帝視角”，解決動(dòng)態(tài)遮擋導(dǎo)致的視線盲區(qū)問題，使?jié)撛跊_突在物理層面“顯形”。

2.彌補(bǔ)“分心窗”：通過強(qiáng)視覺（發(fā)光標(biāo)志）、強(qiáng)聽覺（語音提示）甚至觸覺（車載震動(dòng)）的多模態(tài)預(yù)警，主動(dòng)將風(fēng)險(xiǎn)信息“推送”至駕駛員和行人，有效對(duì)抗分心狀態(tài)，搶回被浪費(fèi)的反應(yīng)時(shí)間。

3.雙向預(yù)警，協(xié)同避讓：不僅提醒主路車輛注意側(cè)向風(fēng)險(xiǎn)，也提醒意圖橫穿的支路車輛或行人注意主路高速來車，引導(dǎo)沖突雙方共同采取減速、觀望或等待等避讓行為，從源頭降低沖突概率。

4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，精準(zhǔn)治理：系統(tǒng)積累的沖突事件數(shù)據(jù)是寶貴的“富礦”，可精準(zhǔn)識(shí)別隱患點(diǎn)位、分析事故成因、評(píng)估治理效果，指導(dǎo)后續(xù)工程優(yōu)化和資源投放。

四、實(shí)證檢驗(yàn)：浙江嘉善“斷崖式下降”的實(shí)踐之路

嘉善縣地處江浙滬兩省一市交匯處，其交通構(gòu)成極具“跨區(qū)域融合”特色。作為浙江接軌上?！皹蝾^堡”，縣域內(nèi)不僅承載著密集的內(nèi)部通勤流，更匯集了滬杭間龐大的過境與城際交通，混合交通流明顯。高強(qiáng)度的交通量、復(fù)雜的交通流構(gòu)成，導(dǎo)致縣域內(nèi)交通事故亡人數(shù)居高不下，2018年，嘉善縣交通事故亡人數(shù)高達(dá)108人，傳統(tǒng)防控手段面臨瓶頸。

2019 年，嘉善縣全面啟動(dòng)全域內(nèi)事故黑點(diǎn)、隱患路段系統(tǒng)排查工作，委托專業(yè)交通工程團(tuán)隊(duì)，運(yùn)用交通事故、交通流量大數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)鎖定交通隱患點(diǎn)位；運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)深度踏勘、視頻解析等手段，對(duì)交通安全隱患點(diǎn)段進(jìn)行科學(xué)分級(jí)：低分風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并針對(duì)一點(diǎn)施一策，鎖定雙向預(yù)警技術(shù)應(yīng)用點(diǎn)位。通過實(shí)施“試點(diǎn)先行、重點(diǎn)突破、分期覆蓋”策略，截至2024年底，雙向預(yù)警技術(shù)應(yīng)用點(diǎn)位已覆蓋超過200個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)交通隱患點(diǎn)位。

應(yīng)用效果：

1.亡人數(shù)斷崖式下降：從2018年的108人，持續(xù)下降至2024年的23人，降幅 78 . 7 % 年均降幅高達(dá) 3 6 . 3 % ，這一成果遠(yuǎn)超同期全國(guó)及浙江省平均降幅。

2.預(yù)警有效性驗(yàn)證：系統(tǒng)日均觸發(fā)有效預(yù)警數(shù)百次。后臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，超過 80 % 的預(yù)警事件中，沖突一方或雙方（主車減速、行人駐足觀望）表現(xiàn)出明顯的避讓行為。3.社會(huì)效益顯著：極大提升了公眾在復(fù)雜路口的通行安全感，減少了因事故導(dǎo)致的交通擁堵和社會(huì)成本損失。嘉善模式已成為浙江省乃至全國(guó)交通安全治理的標(biāo)桿。

本技術(shù)體系并非對(duì)傳統(tǒng)管理宣教手段的簡(jiǎn)單補(bǔ)充，而是事故預(yù)防范式革命：在特征維度上，體現(xiàn)統(tǒng)管理宣教手段、雙向智慧感知預(yù)警技術(shù)多維作用；在干預(yù)對(duì)象上，從人（駕駛員行為）、車（違法狀態(tài)），到交通沖突本身（風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空關(guān)系），直擊事故根源（沖突）；從作用時(shí)機(jī)上，突出違法發(fā)生后（查處）、風(fēng)險(xiǎn)常態(tài)化（宣教）、沖突發(fā)生前5s窗口期（即時(shí)干預(yù)）搶占黃金避險(xiǎn)時(shí)間；從信息傳遞上，從管理者單向傳遞給交通參與者，到面向沖突雙方，基準(zhǔn)推送沖突信息，解決信息不對(duì)稱，提升避讓協(xié)同性；從對(duì)抗能力上，由難以應(yīng)對(duì)瞬時(shí)動(dòng)態(tài)遮擋和分心，有效穿透動(dòng)態(tài)遮擋、主動(dòng)喚醒分心者，解決核心頑疾；從效果持續(xù)性上，不在依賴警力的高投入，轉(zhuǎn)為全天24h自動(dòng)化運(yùn)行，一次投入長(zhǎng)效運(yùn)行，釋放警力，可持續(xù)性強(qiáng)。該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用從人海戰(zhàn)術(shù)，邊際效益遞減的狀態(tài)，提升為技術(shù)密集型，規(guī)模應(yīng)用后邊際成本降低。

五、挑戰(zhàn)、對(duì)策與未來展望

盡管成效顯著，該技術(shù)的廣泛應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)：

1）成本投入：高質(zhì)量傳感器、邊緣計(jì)算設(shè)備、通信及供電設(shè)施的前期投入較大。對(duì)策：探索政府購(gòu)買服務(wù)、PPP模式；優(yōu)先保障高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)位；推動(dòng)設(shè)備規(guī)模化降低成本。

2）標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范缺失：設(shè)備性能要求、安裝規(guī)范、預(yù)警信息標(biāo)準(zhǔn)等尚不完善。對(duì)策：加快制定國(guó)家/行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；總結(jié)推廣嘉善等地的成功經(jīng)驗(yàn)形成地方或團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)。

3）多系統(tǒng)融合：與信號(hào)控制系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的深度協(xié)同有待加強(qiáng)。對(duì)策：強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì)，推動(dòng)建立開放兼容的智慧交通數(shù)據(jù)中臺(tái)與通信協(xié)議。

4）用戶接受度與教育：公眾需理解預(yù)警標(biāo)志含義并養(yǎng)成信任習(xí)慣。對(duì)策：加強(qiáng)啟用前的宣傳解釋；確保預(yù)警信息簡(jiǎn)潔、直觀、無歧義。

未來發(fā)展方向：

1）感知智能化升級(jí)：融合 5 { G } + 北斗高精定位、多傳感器前融合技術(shù)，提升復(fù)雜場(chǎng)景（雨霧天氣、夜間）下的感知魯棒性與精度。

2）預(yù)測(cè)決策智能化：引入更強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型（如Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），提升多目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)軌跡預(yù)測(cè)精度和風(fēng)險(xiǎn)判斷能力。

3）車路云一體化：深化V2X應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)預(yù)警信息從路側(cè)到車載終端（甚至行人手機(jī)APP）的低延時(shí)、高可靠傳輸，形成全域協(xié)同預(yù)警網(wǎng)絡(luò)。

4）與自動(dòng)駕駛協(xié)同：作為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要路側(cè)信息輸入（RSI），提升自動(dòng)駕駛車輛在復(fù)雜路口的安全性。

六、結(jié)語

道路交通事故預(yù)防已步入由技術(shù)驅(qū)動(dòng)深刻變革的新時(shí)代。本文深入剖析了傳統(tǒng)管理宣教手段在應(yīng)對(duì)由動(dòng)態(tài)視線遮擋和分心駕駛撕裂的“5s沖突窗口”時(shí)所面臨的系統(tǒng)性困境，創(chuàng)新性提出并驗(yàn)證了基于“5s沖突模型”的“雙向智慧感知 ^ + 主動(dòng)預(yù)警”技術(shù)體系。該體系通過路側(cè)多源融合感知構(gòu)建“上帝視角”穿透遮擋，利用強(qiáng)交互預(yù)警信息喚醒分心者并引導(dǎo)沖突雙方協(xié)同避讓，在物理層面和信息層面同時(shí)加固了關(guān)鍵的5s安全防線。浙江嘉善縣的成功實(shí)踐，以事故亡人數(shù)斷崖式下降（108人降低至23人）客觀數(shù)據(jù)，證明該技術(shù)的巨大效能和革命性價(jià)值。這標(biāo)志著事故預(yù)防模式從依賴人力的“被動(dòng)響應(yīng)、事后追責(zé)”向依靠技術(shù)的“主動(dòng)感知、事前干預(yù)”的根本性轉(zhuǎn)變。

推廣這一技術(shù)，不僅是對(duì)現(xiàn)有交通安全治理短板的強(qiáng)力補(bǔ)足，更是面向未來智慧交通和自動(dòng)駕駛發(fā)展的前瞻性布局。面對(duì)成本、標(biāo)準(zhǔn)、融合等現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，需要政府、產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界通力合作，加快技術(shù)迭代、完善標(biāo)準(zhǔn)體系、創(chuàng)新應(yīng)用模式。我們有理由相信，以“5s沖突模型”為核心的雙向智慧感知預(yù)警技術(shù)，將成為破解交通事故預(yù)防難題、實(shí)現(xiàn)道路交通本質(zhì)安全躍升的關(guān)鍵支柱，為“人民至上、生命至上”的安全發(fā)展理念提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。這場(chǎng)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)的安全革命，才剛剛拉開序幕。

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智慧駕培技術(shù)應(yīng)用與解決方案-引領(lǐng)駕培行業(yè)數(shù)智化變革

易顯智能科技有限責(zé)任公司

隨著科技的不斷進(jìn)步和社會(huì)的發(fā)展，駕培行業(yè)正面臨著前所未有的變革。傳統(tǒng)的駕培模式在人工成本、管理難度、服務(wù)質(zhì)量等方面逐漸暴露出諸多問題，難以滿足新興消費(fèi)群體的需求以及行業(yè)發(fā)展的要求。與此同時(shí)，5G、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等新興技術(shù)的興起，為駕培行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新的契機(jī)。智慧駕培技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，以其創(chuàng)新性的應(yīng)用和解決方案，為駕培行業(yè)帶來了新的活力和發(fā)展方向。

一、當(dāng)前駕培行業(yè)面臨的困境

（一）人工成本與用工荒問題

人工教練成本持續(xù)上漲，流失率較大，導(dǎo)致駕校機(jī)構(gòu)面臨嚴(yán)重的用工荒。這一現(xiàn)象不僅增加了駕校的運(yùn)營(yíng)成本，還影響了駕校的正常教學(xué)秩序和服務(wù)質(zhì)量。

（二）管理難度大

對(duì)人工教練的管理存在諸多困難，難以保證教學(xué)質(zhì)量和服務(wù)水平的穩(wěn)定。教練的教學(xué)水平參差不齊，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，給學(xué)員的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和駕校的管理帶來了挑戰(zhàn)。

（三）服務(wù)管理能力不足

傳統(tǒng)駕培機(jī)構(gòu)的服務(wù)管理能力難以滿足00后新興消費(fèi)群體的需求。這些年輕消費(fèi)者追求極致、新鮮感的駕培服務(wù)體驗(yàn)，而傳統(tǒng)駕培模式在服務(wù)內(nèi)容、方式等方面相對(duì)滯后，無法吸引和留住這部分客戶。

（四）“應(yīng)試教育”疾難以根除

“應(yīng)試拿證”的培訓(xùn)模式導(dǎo)致培訓(xùn)流于形式，未能有效發(fā)揮駕培行業(yè)作為交通安全第一道屏障的作用。學(xué)員雖然能夠通過考試取得駕照，但在實(shí)際駕駛中缺乏必要的安全意識(shí)和技能，增加了交通事故的風(fēng)險(xiǎn)。

（五）經(jīng)營(yíng)效益下滑

我國(guó)駕培機(jī)構(gòu)數(shù)量眾多，培訓(xùn)教練車數(shù)量龐大，年培訓(xùn)人次也相當(dāng)可觀。然而，近十幾年來，駕校單車培訓(xùn)量逐年下降，培訓(xùn)單位效益隨之降低，加之運(yùn)營(yíng)成本居高不下，導(dǎo)致約 40 % 的駕校處于虧損狀態(tài)。

面臨這樣的困境，智慧駕培是行業(yè)鏈接未來的必然路徑，是駕培行業(yè)擺脫發(fā)展困境的得力手段，駕培企業(yè)塑造核心競(jìng)爭(zhēng)力的必然選擇。智慧駕培即利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)駕駛培訓(xùn)行業(yè)服務(wù)模式、管理模式、運(yùn)營(yíng)模式、營(yíng)銷模式等全流程數(shù)字化、智能化。

二、機(jī)器人教練創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)智慧駕培新模式

智慧駕培理念誕生于2016年，經(jīng)過多年發(fā)展，其發(fā)展勢(shì)頭已經(jīng)覆蓋至全國(guó)29省、自治區(qū)、直轄市。智慧駕培即將多傳感器融合、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)融合至傳統(tǒng)駕培業(yè)，在駕駛培訓(xùn)服務(wù)過程中，通過機(jī)器人教練完全替代人工教練，拓展施訓(xùn)者與受訓(xùn)者的感知、交互、認(rèn)知、自省等方式，繼而實(shí)現(xiàn)駕駛培訓(xùn)行業(yè)服務(wù)模式、管理模式、運(yùn)營(yíng)模式、營(yíng)銷模式等全流程數(shù)字化、智能化。智慧駕培既是駕培行業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的創(chuàng)新發(fā)展模式，更是行業(yè)借助于數(shù)與智的力量，將安全元素科學(xué)植入安全交通文明體系中的每一個(gè)個(gè)體，實(shí)現(xiàn)交通行業(yè)以人為本的發(fā)展理念。

易顯智能成立于2015年，作為國(guó)家專精特新“小巨人”企業(yè)及中國(guó)高新技術(shù)企業(yè)，是全球范圍內(nèi)混合傳感驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)導(dǎo)者。易顯智能以人工智能和大數(shù)據(jù)為依托，運(yùn)用全語音智能人機(jī)交互等前沿技術(shù)研發(fā)落地的機(jī)器人教練RoboCoach superscript { registered } ，開創(chuàng)了駕駛?cè)诵袨轵?qū)動(dòng)的智能化精準(zhǔn)駕培新模式?；隈{駛?cè)诵袨榇髷?shù)據(jù)構(gòu)建的“智能駕培生態(tài)全場(chǎng)景互聯(lián)系統(tǒng)一一得手駕園”，通過“全量全要素在線”的智能業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)，打造極致效率駕培模式。

三、智慧駕培技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用與解決方案

（一）一流的安全保障

智慧駕培技術(shù)通過自動(dòng)識(shí)別并預(yù)判障礙物、溜車、異常加速、不規(guī)范操作、駛出訓(xùn)練區(qū)域等危險(xiǎn)情況，采取自動(dòng)安全控制措施，并可遠(yuǎn)程接管車輛，實(shí)現(xiàn) 3 6 0 ^ { \circ } 五維立體保障人車安全。這種安全保障機(jī)制大大降低了學(xué)員在訓(xùn)練過程中的安全風(fēng)險(xiǎn)，提高了駕培的安全性。

（二）友好的智能教學(xué)功能

能夠?qū)崟r(shí)感知車輛、學(xué)員和場(chǎng)地的狀態(tài)信息，對(duì)學(xué)員駕駛行為進(jìn)行智能化分析、評(píng)判、診斷，并主動(dòng)推送適配教學(xué)內(nèi)容。同時(shí)，學(xué)員可以便捷觸發(fā)主動(dòng)獲取所需教學(xué)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)了個(gè)性

化、智能化的教學(xué)服務(wù)，滿足了不同學(xué)員的學(xué)習(xí)需求。

（三）高效的素質(zhì)教學(xué)

在培訓(xùn)過程中導(dǎo)入安全行為習(xí)慣的植入和養(yǎng)成，包括主動(dòng)觀察、安全措施、視野盲區(qū)觀察、后視鏡觀察等習(xí)慣，形成安全行車肌肉訓(xùn)練記憶。這種素質(zhì)教學(xué)有助于培養(yǎng)學(xué)員的安全意識(shí)和良好的駕駛習(xí)慣，提高學(xué)員的實(shí)際駕駛能力。

（四）強(qiáng)大的智能中控

部署專屬智能中控管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)車輛科學(xué)調(diào)度和智能管理，定制數(shù)據(jù)看板，實(shí)時(shí)查看統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，線上指導(dǎo)教學(xué)，使管理手段更加科學(xué)化，提升了運(yùn)營(yíng)精細(xì)度。

（五）精細(xì)的學(xué)員管理

全面記錄并存檔教學(xué)、訓(xùn)練過程及學(xué)時(shí)信息，可實(shí)時(shí)查詢與統(tǒng)計(jì)分析，滿足學(xué)員線上報(bào)名、理論學(xué)習(xí)、約車、練習(xí)等一站式服務(wù)。這種精細(xì)化的學(xué)員管理提高了學(xué)員的滿意度和便利性。

四、技術(shù)亮點(diǎn)

（一）多傳感器融合與AI智能感知技術(shù)

易顯智能機(jī)器人教練RoboCoach?搭載激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、視覺攝像頭等多類傳感器構(gòu)建 3 6 0 ^ { \circ } 環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)障礙物識(shí)別、軌跡預(yù)測(cè)及危險(xiǎn)預(yù)警。例如，通過激光雷達(dá)每秒可生成100萬 ^ + 環(huán)境點(diǎn)云數(shù)據(jù)，配合AI視覺算法，精準(zhǔn)識(shí)別訓(xùn)練場(chǎng)地內(nèi)的移動(dòng)障礙物（如行人、其他車輛），識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá) 9 9 . 8 % 。

（二）全語音智能交互與動(dòng)態(tài)教學(xué)系統(tǒng)

采用語音識(shí)別、大模型技術(shù)，構(gòu)建人機(jī)交互引擎，支持學(xué)員通過語音指令獲取教學(xué)指導(dǎo)（如“講解倒車入庫(kù)要點(diǎn)”）。系統(tǒng)基于學(xué)員駕駛行為大數(shù)據(jù)（已積累超2億公里訓(xùn)練數(shù)據(jù)），通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化教學(xué)方案，實(shí)時(shí)調(diào)整教學(xué)難度與內(nèi)容。

（三）數(shù)字孿生沉浸式教學(xué)技術(shù)

構(gòu)建駕校園區(qū)1:1數(shù)字李生三維場(chǎng)景，將虛擬教學(xué)內(nèi)容疊加至真實(shí)駕駛場(chǎng)景。例如，在側(cè)方停車訓(xùn)練中，系統(tǒng)實(shí)時(shí)標(biāo)注車輛虛擬軌跡與庫(kù)位邊界，學(xué)員可通過車載顯示屏直觀看到操作偏差，配合物理車輛的實(shí)時(shí)反饋，形成“虛擬引導(dǎo)＋真實(shí)操作”的閉環(huán)教學(xué)。

（四）智能中控系統(tǒng)

智能中控系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)采集駕校場(chǎng)地內(nèi)所有車輛的位置、狀態(tài)數(shù)據(jù)，利用算法優(yōu)化車輛調(diào)度路徑，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練場(chǎng)地利用率提升 80 % （傳統(tǒng)模式下場(chǎng)地利用率約 30 % ）。

（五）邊緣計(jì)算與強(qiáng)魯棒數(shù)據(jù)鏈路

采用“邊緣計(jì)算 ^ + 云端協(xié)同”架構(gòu)，在路側(cè)部署計(jì)算單元，實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)（每秒數(shù)據(jù)處理量達(dá)1.2TB），減少云端傳輸延遲（延遲時(shí)間 { < } 5 0 { m s } ）。數(shù)據(jù)鏈路采用抗干擾編碼技術(shù)，在高密度電磁環(huán)境（如城市工業(yè)園區(qū)）中仍保持通信穩(wěn)定，丟包率 < 0 . 1 %

（六）行為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能評(píng)估體系

技術(shù)應(yīng)用：基于學(xué)員駕駛行為數(shù)據(jù)（包含 3 0 0 ~ { + } 項(xiàng)操作指標(biāo)），構(gòu)建AI評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)駕駛動(dòng)作的量化評(píng)分與缺陷定位。例如，系統(tǒng)可自動(dòng)分析學(xué)員換擋時(shí)機(jī)、剎車力度等細(xì)節(jié)，生成個(gè)性化訓(xùn)練報(bào)告，準(zhǔn)確率達(dá) 92 % 。

五、產(chǎn)業(yè)效應(yīng)

隨著數(shù)字化、數(shù)據(jù)化與智能化技術(shù)的深度滲透，駕培行業(yè)正經(jīng)歷從“人力密集型”向“科技驅(qū)動(dòng)型”的顛覆性變革。智慧駕培技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用，不僅催生出顯著的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，更在交通安全、社會(huì)治理等層面釋放出深遠(yuǎn)的社會(huì)效應(yīng)，成為連接產(chǎn)業(yè)升級(jí)與社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵紐帶。

（一）經(jīng)濟(jì)效應(yīng)：重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈，激活千億級(jí)市場(chǎng)

1.推動(dòng)駕培產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?jí)，釋放直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值

全國(guó)存量駕培機(jī)構(gòu)達(dá)1.9萬家，存量教練車80萬輛，年培訓(xùn)學(xué)員規(guī)模2700萬人，形成龐大的市場(chǎng)基數(shù)。智慧駕培通過技術(shù)賦能，可推動(dòng)傳統(tǒng)駕校從“低效率人工教學(xué)”向“高效智能化運(yùn)營(yíng)”轉(zhuǎn)型。

降本增效拉動(dòng)行業(yè)盈利：以機(jī)器人教練為例，單臺(tái)設(shè)備平均可替代10名人工教練，節(jié)約人工成本超 90 % ，同時(shí)提升車輛與場(chǎng)地利用率 80 % 以上。按全國(guó)80萬輛教練車測(cè)算，若 30 % 實(shí)現(xiàn)智能化改造，僅人工成本每年可節(jié)約超216億元（以單臺(tái)教練車配套1名教練、年均人工成本9萬元計(jì)算）。

2.帶動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展

硬件設(shè)備與技術(shù)供應(yīng)商：智慧駕培需大量車載傳感器、5G通信模塊、邊緣計(jì)算設(shè)備、虛擬現(xiàn)實(shí)終端等硬件，拉動(dòng)電子信息產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)。例如，單臺(tái)機(jī)器人教練需配備激光雷達(dá)、攝像

頭、毫米波雷達(dá)等多類傳感器，帶動(dòng)相關(guān)硬件廠商產(chǎn)能提升。

軟件與數(shù)據(jù)服務(wù)生態(tài)：智能教學(xué)系統(tǒng)、車路協(xié)同平臺(tái)、學(xué)員大數(shù)據(jù)分析等軟件需求激增，推動(dòng)人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域企業(yè)參與駕培數(shù)字化改造，形成“技術(shù)研發(fā)-場(chǎng)景應(yīng)用-數(shù)據(jù)反哺”的良性循環(huán)。

衍生服務(wù)拓展：圍繞智慧駕培可延伸出交通安全教育、自動(dòng)駕駛模擬訓(xùn)練、駕駛員職業(yè)培訓(xùn)等增值服務(wù)，拓展產(chǎn)業(yè)邊界。例如，利用駕培數(shù)據(jù)開發(fā)“防御性駕駛課程”，向企事業(yè)單位駕駛員培訓(xùn)市場(chǎng)延伸，創(chuàng)造新盈利場(chǎng)景。

3.助力新型基建落地，釋放政策紅利

國(guó)家“十四五”規(guī)劃明確提出“加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，智慧駕培作為典型的“ 5 { G } { + } { A I } { + } 物聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用場(chǎng)景，可帶動(dòng)地方政府在智能交通、車路協(xié)同等領(lǐng)域的新基建投資。例如，建設(shè)智慧駕校園區(qū)需配套5G基站、路側(cè)計(jì)算單元、智能交通標(biāo)識(shí)等設(shè)施，單園區(qū)新基建投資額可達(dá)數(shù)百萬元，成為地方經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長(zhǎng)的微觀支點(diǎn)。

（二）社會(huì)效應(yīng)：筑牢安全防線，推動(dòng)社會(huì)治理升級(jí)

1.提升交通安全水平，降低社會(huì)隱性成本

傳統(tǒng)“應(yīng)試化”駕培導(dǎo)致學(xué)員安全意識(shí)薄弱，據(jù)統(tǒng)計(jì)，全國(guó)每年新領(lǐng)證駕駛?cè)苏厥侣收急冗_(dá) 1 5 % - 2 0 % 。智慧駕培通過“素質(zhì)化教學(xué) ^ + 肌肉記憶訓(xùn)練”，從源頭培養(yǎng)安全駕駛習(xí)慣：植入防御性駕駛能力：在訓(xùn)練中強(qiáng)制要求學(xué)員進(jìn)行視野盲區(qū)觀察、后視鏡使用、車距判斷等安全操作，通過超擬人化教學(xué)確保動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)化，使學(xué)員形成“條件反射式”安全行為，預(yù)計(jì)可降低新駕駛?cè)苏厥侣?30 % 以上。

2.優(yōu)化社會(huì)人力資源配置，推動(dòng)就業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

緩解駕培行業(yè)用工荒：面對(duì)教練員年齡結(jié)構(gòu)偏大（46-52歲占比 2 1 . 5 7 % ）、年輕從業(yè)者不足的現(xiàn)狀，智慧駕培可大幅降低對(duì)人工教練的依賴，緩解“用工斷層”問題。

釋放勞動(dòng)力價(jià)值：人工教練從重復(fù)性教學(xué)中解放后，可轉(zhuǎn)向高階教學(xué)（如職業(yè)駕駛員培訓(xùn)、特殊場(chǎng)景駕駛指導(dǎo)）或管理崗位，提升勞動(dòng)力附加值，推動(dòng)行業(yè)人才結(jié)構(gòu)向“技術(shù) ^ + 管理”復(fù)合型轉(zhuǎn)型。

3.倡導(dǎo)綠色低碳理念，助力“雙碳”目標(biāo)

智慧駕培通過智能路徑規(guī)劃、車輛調(diào)度優(yōu)化，可降低教練車燃油消耗約 20 % 3 0 % 。以全國(guó)80萬輛教練車、年均每車行駛1.5萬公里、百公里油耗8L計(jì)算，全行業(yè)智能化改造后每年可減少燃油消耗約19.2萬噸，折合碳排放約60萬噸，相當(dāng)于種植3.3萬公頃冷杉，為“雙碳”自標(biāo)責(zé)獻(xiàn)行業(yè)力量。

六、結(jié)論

智慧駕培技術(shù)應(yīng)用與解決方案為駕培行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。通過創(chuàng)新的技術(shù)應(yīng)用和商業(yè)模式，智慧駕培能夠有效解決傳統(tǒng)駕培行業(yè)面臨的諸多問題，提高教學(xué)質(zhì)量和服務(wù)水平，滿足新興消費(fèi)群體的需求。同時(shí)，智慧駕培還具有廣闊的市場(chǎng)前景和重要的產(chǎn)業(yè)意義，將推動(dòng)駕培行業(yè)向智能化、規(guī)范化、數(shù)字化方向發(fā)展，為交通安全和社會(huì)發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)的不斷拓展，智慧駕培有望成為駕培行業(yè)的主流模式，引領(lǐng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化變革。