智慧城轨云脑平台建设以支撑城轨高质量发展为目标，深入挖掘城轨行业存在的痛点难点问题，充分发挥“云-边-端”协同感知体系的“神经末梢”作用，从业务流程和行业标准出发，围绕“人、机、环”三要素，聚焦乘客服务、运输组织、运维安全等重点维度布局，打造一系列智慧城轨应用场景，是破解公共交通发展“瓶颈”、推进城轨运输治理能力现代化的必由之路。
（1）建设智慧城轨云脑平台是推动智慧城市发展的重要举措。城市数脑是构建智慧城市框架体系的核心单元，是算力、算法、数据三要素的汇聚地，是城市综合运营管理指挥中枢。应发挥其跨部门、跨领域、跨层级数据融合、信息调度、趋势研判、综合指挥、应急处置的优势，形成以城市数脑为“干”、行业云脑为“枝”的一体化智慧城市治理体系，如图1所示。这意味着，在城轨领域应以城市数脑为引领，建强智慧城轨云脑平台，通过二者的融合协同发展，实现城轨业务的流程再造，减少数据流转环节，提升各部门、各企业间的沟通协作效率，驱动城轨数字化转型，促进新业态、新模式发展。
（ 2 ）智慧城轨云脑平台可优化城轨数据综合治理。通过开展智慧城轨云脑平台相关基础数据库和关键行业主题数据库建设，可不断提升城轨数据服务、数据供需调度、数据资产管理、数据加工治理能力；通过进一步完善城轨数据资源目录，可实现对数据的盘点清查，形成数据资源图谱；通过建设统一的数据清洗和比对加工辅助平台，可集成批量计算、流式计算、交互计算、图计算、准实时计算等多类计算引擎，在分布式索引、数据可信交换、高性能查询、集群监控、多数据源集成对比、数据可视化等领域积极推进可支撑大数据分析治理的基础控件库建设。
（3）智慧城轨云脑平台可促进城轨数据可信流通。智慧城轨云脑平台可通过数据沙箱、联邦学习、隐私计算、同态计算等技术，积极对接政府部门、行业协会、知名企业和科研院校，构建数据可信流通交易环境，实现城轨数据在流通过程中的所有权和使用权分离，解决数据确权机制问题，为数据流通交易提供共性支撑服务；还能够以新型数字资产交易市场和价值互联网为基础，依托区块链分布式记账、全流程追溯、信息不可篡改等技术，建设数字资产交易网络，创新数字资产交易模式，推进数字资产交易全过程、全信息上链，实现交易数据可信、可查。
（4）智慧城轨云脑平台可实现城轨数据共享应用。建设智慧城轨云脑平台，并积极对接城市数脑，可加强城轨数据与政务、公安、气象、防疫、商业、舆情等跨部门、跨行业、跨区域、跨层级数据的共享协同，打造典型交叉应用，促进城轨安全、绿色、高效运营和城市经济社会高质量发展。
智慧城轨云脑平台总体方案设计的思路是，以云计算和AI技术为基础，依据城轨运营管理体制，采用智慧城轨云-边-端的部署方案，通过将云端系统与现场子系统相关联，构建云端集中管控与终端操控、监测相结合的应用体系架构，基于所承载的智慧业务与应用，形成对城轨全局数据信息的汇集、交互、融合与分析能力，进而实现全系统的自主采样、学习与决策功能。智慧城轨云脑平台可利用实时、全局的城轨车站、线路、线网数据资源分析出行客流需求与供给承载能力（如运营调度、运行监控、安全管理等）的匹配度，以指导城轨运营，并打通车站、线路、线网三级管理，服务运营人员、维保人员及乘客，为建立场景化、智能化、人性化的城轨运营和安全保障体系提供底层数据支撑。
智慧城轨云脑平台由城轨业务中台、城轨数据中台、城轨AI中台等服务中台组成，可提供物联网、大数据分析、数字孪生、AI及决策支持等服务，主要赋能智慧城轨运营管理中的智慧装备、智慧运营、智慧客服业务板块。其中，城轨业务中台可实现对城轨不同业务中相同或类似功能部分的重用和灵活使用；城轨数据中台可对各系统及专业的海量数据进行检索、规律挖掘、分析等；城轨AI中台具备故障诊断、异常分析、仿真推演等功能。云脑平台总体架构如图2所示。
2.3 功能设计
云脑平台包括云脑基础平台、物联网服务、大数据分析服务、AI服务、数字孪生服务及决策支持服务六大功能。
云脑基础平台由基础设施层、资源池层、云服务层、云管平台等部分组成，可利用内外部接口及数据 源、资源后台、云平台等相关算法技术为大数据分析提供基础支撑。其中，基础设施层是云脑平台中各类资源对象运行的物理设施，包括计算资源、存储资源，单台设备通过网络交换机、路由器、防火墙组网互联构成集群网络，在云脑平台的管理下为上层业务提供资源服务；资源池层将基础设施层所提供的硬件设备按照逻辑功能划分为不同功能的资源池，如网络资源池、安全资源池、灾备资源池等；云服务层负责对服务进行封装，对资源池资源进行自动化分配、管理，实现服务及资源的发现、路由、编排、计量、接入等功能；云管平台可实现用户对服务的自助申请、使用、监控、删除等操作。
物联网服务功能可利用各类传感器、GPS、视频监控等设备，对城轨车站、线路、线网各类基础设施数据信息进行采集和存储，从而实现对城轨运行、管理和服务状态的全面感知和监控，并为AI服务相关模块输出大量的数据资源。物联网服务功能架构如图3所示。
2.3.3 大数据分析服务功能
大数据分析服务是城轨数据集成综合分析的总引擎，可实现数据的共享交换、智能分析挖掘，以及系统的自动优化控制、动态交互评价等，并在对数据进行分析、处理后，将其输出给AI服务、数字孪生服务、决策支持服务等相关功能模块。其可结合城轨网络化运营管理、应急事件处置、决策分析等需求，对全线网的基础设施、行车、客流、机电设备、运营等状态数据进行分析、挖掘、应用和展示，从而实现对各业务系统数据价值的充分利用，以确保城轨车站、线路、线网的高效安全运行。大数据分析服务功能架构如图4所示。
2.3.4 AI 服务功能
AI服务功能可对城轨运行状态进行综合呈现及监测，对其运营进行综合协调，为管理者提供决策支持。其通过数据监测、预测分析将业务、数据和技术融为一体，再造业务流程，利用智能组件和平台，支撑城轨运营生产、资产管理、经验管理等业务应用，以智慧装备、智慧运营服务、智慧乘客服务为主线，形成“云脑”与现实世界的“云反射弧”，从而提升城轨管理与服务能力。AI服务功能架构如图5所示。
AI 服务功能由智能汇聚模块 、 智能赋能模块 、 智能研判模块 、 智能运行模块 、 AI 模块五大模块实现 。 其中 ， 智能汇聚模块基于云脑基础平台提供的硬件资源 ， 根据人工智能业务应用需求 ， 设置语音 、 语义 、 人脸识别子模块 ， 图像分析子模块 ， 行业知识库等 ， 形成统一的人工智能分析数据库 ， 为各智慧业务应用提供各类边端设备管理及数据服务支撑 。 智能赋能模块负责对海量音视频资源等非结构化数据进行智能化处理 ， 支持多场景 、 多算法的灵活调用 ， 可适应智慧城轨场景复杂 、 算法需求多样的特点 ， 满足智慧应用可持续 、 长期建设的要求 。 智能研判模块通过对智能汇聚模块和智能赋能模块输出的高价值语义数据进行汇聚保存 ， 对智慧城轨场景下的各类感知数据 、 视图档案化数据 、 业务数据等多维数据进行融合分析 ， 萃取出更高层次的语义信息 ， 进而为管理者的决策分析以及指挥调度提供支撑 。 智能运行模块作为有机连接前后台的应用支撑平台 ， 面对业务协同管理和数据共享交换需求 ， 能够支持结构化与非结构化数据的跨系统 、 跨部门共享和交换 ， 实现对跨系统 、 跨部门业务的协同管理 。 AI 模块可实现地图 、 用户及角色管理的统一 ， 以及业务的协同分析 ， 为智慧城轨提供可视化展示手段及空间分析基础 。 智能运行模块及 AI 模块是 AI 服务的核心模块 。
通过AI服务功能可为智慧装备、智慧运营服务和智慧乘客服务赋能。智慧装备可实现站台安全防护、视频监控、设备故障智能诊断、拥挤度显示、能耗监测等功能；智慧运营服务可实现运行图仿真及优化、客运组织优化、多线路精准清分、车站级客流管控调度等功能；智慧乘客服务可实现无感安检、刷脸乘车、语音购票、多制式同台换乘等功能。
数字孪生服务功能可利用数字孪生以虚映实、虚实交互、虚实互融的特点呈现城轨建设、运维态势，通过云脑平台实现城轨虚拟孪生体与各专业设施设备实体之间的实时交互，提供感知互联、实体映射、孪生体构建、多维可视化、仿真推演等服务，并可通过数字孪生驾驶舱集中展示和模拟数字孪生在各场景中的具体应用，提升用户体验。数字孪生服务功能架构如图6所示。
下面列举其典型功能 ： 通过基于数据共享的网络化运营管理辅助决策 ， 实现对客流分布与设施设备状态的实时监测研判 、 运力与客流的精准匹配等 ， 为乘客提供更高水平的服务 ； 利用数字孪生技术对城轨车站关键设备进行全方位可视化显示 ， 建立车站模拟场景 ， 构建设备及系统运行流程的虚拟仿真模型 ， 实现物理空间场景与其对应虚拟空间仿真场景的虚实交互 、 数据同步 ， 为城轨系统智能运维和故障预测提供决策支持 ； 建立车站空间建筑模型 ， 网格化展示设备位置 、 数量及运行状态信息 ； 通过选择区域位置 、 设备类型 、 设备状态等提取 智慧城轨云脑平台总体方案设计 所需设备信息 ， 优化展示效果 ， 提升操作互动性和信息丰富程度 ， 并实现设备巡检的全过程可视化展示 。
云脑平台的决策支持服务功能是利用传感设备和智能终端，依托移动互联网等通信手段，实时、自主地感知系统中各要素的状态，并借助大数据、云计算和AI等技术对数据和信息进行实时、集中、准确的分析与判断，做出科学决策并下发决策命令，各系统根据下发的决策命令自动调整运行状态，从而实现城轨系统的自主组织与判断。决策支持服务功能架构如图7所示。
信息是决策的基础和依据 ， 通过云脑平台可实现运行数据感知 - 图像智能识别 - 知识图谱构建 - 数据深度学习 - 智能决策的循环 ， 辅助构建无人化乘客主动出行服务 、 网络化调度智慧决策及设备运行控制 、 设备设施健康状态分析及修理决策优化等相关体系 ， 为智能决策提供数据基础 ， 推动城轨的自我优化运行 ， 并支撑管理者的按需 、 即时 、 精准决策 。
（1）车站层面——运营保障要素融合及控制。智慧城轨云脑平台在车站层面基于管控平台系统实现以下应用：对整个车站运营设备进行集中监控；以故障趋势曲线、使用量历时记录曲线等形式对监测结果进行图表展示；对车站事务进行集中管控、智能报表；在应急情况下实现各系统的联动响应。此外，其还包含出行应用程序（APP）、无人客服系统、乘客自助服务系统、智慧安检系统等，可实现面向乘客服务的智能化升级，以提升乘客体验。
（2）线路层面——运营信息一体化与可视化监控。 智慧城轨云脑平台在线路层面可实现以下应用：对全线 环境、能源、异常事件等生产运营元素进行综合统计处理；具备接入多个智慧车站的能力，实现对多个智慧车站的一体化、可视化监控；线路级运营信息及安全保障子系统可通过接入整条线路的车站级运营信息及安全保障子系统，实现对全线列车自动监控（ATS）、供电、信号、综合监控、视频监视等系统信息的监控，实现整条线路各车站、各专业的可见、可控和可管。
（3）线网层面——智慧运营指挥。智慧城轨云脑平台在线网层面可实现以下应用：实现覆盖车站-线 路-线网三级运营体系，以运营组织、调度联动、应急指挥、运营策划、乘客服务为核心业务的线网级运营管控；建立跨生产网、管理网、互联网的全面信息融合安全体系；打造具有多专业、多业务主题、多结构、多服务能力的城轨综合性数据共享平台机制。通过上述应用，协调各线路控制中心及不同运营主体，提供线网综合监视、突发事件一键式应急指挥、运营能力评估、运能配置等服务，实现覆盖站 - 线 - 网三级的调度联动，为城轨高质量发展和城轨企业数字化转型提供有力支撑。
为顺应城轨数字化、智慧化发展的大趋势，本文在分析建设智慧城轨云脑平台必要性的基础上，确定智慧城轨云脑平台总体方案设计思路，并以此为基础进行平台总体架构和功能设计，最后对平台的业务应用进行阐述，以期提升城轨运维管理效率和服务质量，推动城轨高质量发展。
/ 参考文献 /
[1]赵俊华,吴卉,杜呈欣.智慧城轨云脑平台总体方案设计[J].现代城市轨道交通,2024(03):31-38.
