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人工智能技术在地铁运营场景中的典型应用中国人工智能产业发展联盟交通+人工智能深度融合委员会2020年8月1版 权 声 明本研究报告版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国人工智能产业发展联盟”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。2目录版权声明.1一、人工智能赋能地铁的新浪潮. 3（一）智慧地铁建设正当其时. 3（1）智慧地铁是“新基建”重要内容.3（2）智能化是地铁发展的必然趋势. 3（二）人工智能持续快速发展. 4（1）人工智能技术概述.4（2）人工智能发展趋势.5（三）人工智能对于地铁意义重大.6（1）提高地铁安全等级.6（2）改善地铁运营效率.6（3）提升地铁服务质量.7（4）增强地铁应急能力.7二、人工智能在地铁运营中典型应用场景.7(一)人工智能在地铁服务中的应用.9（1）出行即服务的理念成为趋势. 9（2）智能视觉是安检环节的基础. 10（3）语音语义技术提供智能服务. 13(二)人工智能在地铁运行中的应用.14（1）视觉技术是车站监控重要支撑.14（2）自动驾驶是地铁列车发展目标.16（3）智能调度是智慧地铁大脑核心.17(三)人工智能在地铁维护中的应用.18（1）智能检测为运行安全保驾护航.18（2）智能维修是未来不可或缺手段.21三、发展建议.22（一）加强顶层制度统筹设计. 22（二）健全智慧地铁标准体系. 22（三）探索数据开放试点线路. 233一、人工智能赋能地铁的新浪潮（一）智慧地铁建设正当其时（1）智慧地铁是“新基建”重要内容加快智慧地铁建设正当其时，是落实国家战略发展需要的重要抓手。2020年3月，中共中央政治局常务委员会召开会议，研究决定要推动新型基础设施建设，其中城市轨道交通和人工智能是新基建的重要方向。2020年4月，发改委进一步明确“新基建”概念内涵，将新型基础设施划分为创新基础设施、信息基础设施和融合基础设施三个方面，人工智能赋能地铁是融合基础设施中的重要内容。北京等地在新基建行动方案中也强调要进一步推动人工智能等新兴技术加快与传统基建跨界融合，推动轨道交通等领域数字化改造和升级。（2）智能化是地铁发展的必然趋势地铁已经成为城市交通出行不可或缺的方式，随着地铁规模增大，安全保障、运营效率、服务质量等多方面需求相互交织，都迫切需要打造智慧地铁大脑，为地铁赋能实现智能化管理。截至2019年12月31日，我国内地累计40个城市开通了城市轨道交通系统，运营线路185条，国内仍有53个城市线路258条（段）在建，地铁里程达到5000多公里。各地庞大的地铁网络迫切需要智能化改造升级以适应精细化管理需求，与此同时，人们对于地铁出行时的智能4化服务需求同样日益增长。（二）人工智能持续快速发展（1）人工智能技术概述人工智能是有关“智能主体研究与设计”的学问，其中智能主体是指一个可以感知周遭环境并做出行动以达到目标的系统。当前，人工智能技术体系可以分为基础层、技术层、应用层等，如图1所示。图1人工智能技术体系示意图基础层主要包含智能芯片、深度学习软件框架等。技术层包括计算机视觉、智能语音语义、智能推荐，以及知识图谱等技术，即赋予机器“看、听、说、理解”等智能能力，是人工智能的核心。应用层则包括上述技术与具体行业场景结5合所衍生出各种技术、产品及服务等。（2）人工智能发展趋势技术层面，当前仍以深度学习技术体系为主，计算机视觉、语音语义等技术持续发展，逐步从“看见、听见”向“看懂和听懂”迈进。同时，机器应用知识能力、逻辑推理能力、自主学习能力等备受关注，感知智能开始向认知智能演进。知识驱动的理论体系将在人工智能系统里扮演着越来越重要的作用，与现有数据驱动的理论体系融合发展。不同学派开始融合，兼具感知能力和推理能力的图神经网络等方法成为研究热点。元学习等框架在赋予机器自主学习能力方面进行了探索，引起了广泛关注。产业应用方面，基础技术赋能应用将不断泛化。以计算机视觉、智能语音语义及知识图谱为代表的技术正在与不同垂直行业深入融合，呈现泛化的应用发展态势。人脸识别、语音识别等技术已经广泛应用于交通、金融、安防、教育等领域。当前，人工智能赋能融合仍主要停留在基于语音和图像的单维度感知层面，未来多维度综合感知和认知赋能将成为主要趋势，能够应用的场景进一步增多。人工智能作为一种赋能型技术，可加快推动相关领域的智能化转变，打造全新产业生态。6当前，人工智能技术持续演进，产业发展逐步脱虚向实，成熟技术开始落地形成产业，垂直行业应用赋能不断深入泛化，这些都为人工智能深入赋能地铁打下了良好基础。（三）人工智能对于地铁意义重大（1）提高地铁安全等级安全是地铁运营的重中之重，但随着地铁线路以及客流量的持续增加，使得地铁面临着诸多安全挑战。首先，乘客快速通行需求与当前安检效率较低存不匹配的情况，对站内突发情况的检测和预警仅依靠人工已然不切实际。其次，列车运营时间增多、发车间隔缩短，一方面增加驾驶员、调度员等压力，另一方面也压缩了列车及相关设备维修检测的时间，存在一定安全隐患。人工智能等技术正好能够帮助应对上述安全挑战，在地铁安全运营上发挥越来越重要的作用，包括对人和物的自动安检、场景危险监视，相应设备、设施的自动监测、检测及维修，列车自动驾驶等方面。（2）改善地铁运营效率地铁运营过程中，投入的人力物力与日俱增，迫切需要提高地铁运营效率。一方面，在安检、购票、引导、运维等环节通过引入智能化辅助设备，能够减少人力成本开销；另一方面，对车站客流量进行实时监测和预测，实现各线路列车智能化调度能够进一步提升运营效率。此外，在列车、车7站能耗方面，利用人工智能技术进行温度等调节，有助于打造绿色、节能的地铁。（3）提升地铁服务质量地铁是人们通行的重要工具，排队效率、列车准点率、智能化服务等是增强人们感受的重要方面。特别是在上下班及节假日高峰时期，利用人工智能技术进行安检、列车调度、车站管理等，可帮助缩短等待时间，并提高列车准点率等。此外，购票、问询、导航等一系列智能化服务，已经成为人们日常生活不可缺少的部分。总而言之，利用人工智能技术提升服务质量未来的重要趋势。（4）增强地铁应急能力地铁不仅是交通工具，更是一种特殊的城市公共场所。在当前城市管理数字化的背景下，对于地铁的数字化能力提出了更高的要求，特别是在重大活动以及突发事件时的应急能力。通过对“人-车-站”的智能赋能，能够显著提升地铁处理应急事件的能力。未来，随着人工智能在多维度认知智能方面的发展，在提升地铁应急能力上具有十分广阔的应用前景。二、人工智能在地铁运营中典型应用场景人工智能技术可在地铁建设、调度、运营、维修、服务等各个环节发挥作用。智慧地铁终极目标在于构建一个智慧大脑，具备综合处理分析外部事件和各子系统信息并进行决8策的能力。外界信息包括公安、消防等政府部门信息，天气情况、交通状态等实时数据，以及其他的应急性事件信息。当前地铁智能化多停留在单点智能或信息数字化集成展示，距离具备无人化运营管理、自主化运维控制、场景化应用服务等能力的“智慧大脑”仍有较远距离。由于各个时期的技术发展和建设重点各不相同，导致目前不同系统独立建设，存在信息采集存储共享率低、信息综合分析应用程度不高、信息系统功能的前瞻性和拓展性不够等问题。同时，地铁信息系统正面临文字、语音、图像、视频等多源信息爆炸的挑战。图2智慧地铁框架示意图本报告主要探讨了人工智能赋能地铁运营时的落地场景和当前面临的问题。下文从服务、运行和维护三个方面展开，智能维护是基础保障，智能运行是决策核心，提供智能服务是宗旨。其中，智能服务包括智能查询、智能安检、智