【#智慧交通#】【#AI人工智能#】人工智能技术在地铁运营场景中的典型应用

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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.......................................................................................... 23 3 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 9 能客服等；智能运行包括智能车站、智能车辆、智能轨道以 及智能调度等；智能维护包括智能检测和智能检修等。 (一) 人工智能在地铁服务中的应用 智能服务是以乘客出行需求为核心，建立新型服务模式， 并依托各类智能终端，打造以人为本、创新灵活的服务体系。 其实质上是利用视觉技术、语音技术等搭建一体化的服务平 台，在信息获取、安全检查、购票导航等方面提供便捷服务 的同时，更好的保障地铁安全运营。 （1）出行即服务的理念成为趋势 出行即服务（Mobility as a Service，MaaS）公共交通 理念成为重要发展趋势。MaaS 是基于现有交通方式及交通 数据共享的基础上，利用人工智能技术综合匹配乘客出行要 素，为乘客提供一体化交通出行和一站式服务。芬兰 Whim 是全球第一家出行即服务的平台，负责出行计划、路线规划 到预定购票和支付的所有事务，涵盖地铁、公交、火车（主 要是市域铁路）、渡轮、共享汽车、出租车等多种出行方式。 国内各大导航平台已经初具规模，地铁数据有待进一步 开放。以高德地图、百度地图、腾讯地图为代表的导航服务 商近年来不断发展，为乘客提供了一站式导航服务，逐渐具 备地铁拥挤度指示、公交车实时位置、步行导航、换乘指引 等多样化服务，已经初步具备了 MaaS 的形态。在地铁方面， 当前主要是以地铁公布的运行时间表为依据提供指引。未来 10 随着地铁等数据的进一步开放，有望为用户提供完整的无缝 出行引导服务。 （2）智能视觉是安检环节的基础 近年来，地铁安检效率已经成为乘客服务获得感的重要 影响因素。利用视觉识别技术进行筛查是当前地铁安检的主 要手段。一方面，针对乘客携带的物品进行监测，通过对违 禁物品图像的学习训练，可实现危险违禁物品自动识别与检 测。随着相关图像数据库的不断丰富，识别精度可进一步提 高。另一方面，随着人脸识别等技术的成熟，根据乘客身份 识别进行快速安检也成为当前的热点。  危险物品检测 基于多视角成像技术的物件设备是物品检测的主要方 式。当前 X 射线的物检设备主要可以分为：数字摄像照相术 （Digital Radiography，DR）、计算机断层成像技术（Computed Tomograph，CT）和先进的多视角成像技术（Advanced Technology，AT）等。CT 技术检查速度慢且设备昂贵，在地 铁中应用较少。多视角 AT 系统基于双能 DR 技术，利用两 个或多个射线源照射被检物体，从而获取多个方位下的透视 图像，可在一定程度上弥补 DR 成像不足的缺点，有效解决 当前安检 X 光机单源单视角存在的成像缺陷问题，是地铁安 检领域技术的发展方向。 基于毫米波、太赫兹的安检设备成为安检门的重要发展 11 方向。随着毫米波芯片的商业化，芯片成本大幅下降，使得 毫米波、太赫兹用于地铁安检成像成为可能。相关安检设备 可分为主动成像和被动成像，其中主动成像设备向人体辐射 毫米波，而后通过接收器检测和人体进行相互作用后的毫米 波电磁场，从而对人体进行成像；被动成像设备通过检测目 标自身的毫米波辐射实现成像，无主动辐射。使用5G技术后， 可实时回传高清扫描照片，利用高性能服务器进行智能识别， 完成对危险违禁品的“智能识别、实时报警”，最终达到“不停 留”快速安检的目标。  基于人脸的身份认证 随着人脸识别技术准确率的进一步提高，开始在地铁安 检中发挥作用。北京阜成门针对“通勤乘客”进行认证，在其 携带非大件行李时可以无需排队快速安检，保证上下班高峰 期有序可控的地铁秩序。上海地铁试点“安检快捷通道”，通 过实名认证的乘客可无需安检直接进站。广州推出了基于人 脸识别技术等多种创新技术的安检门，通过实名认证、地铁 大数据等对乘客进行精准分类。贵阳 “脸行贵阳”也支持地铁 中刷脸通行。济南轨道交通1号线创新研发轨道交通人脸识 别支付系统并投入商用，成为国内首条全线采用3D人脸识别 闸机的地铁线路。 人脸识别仅是快速安检的第一步，其背后涉及的安全性 是当前关注焦点。人脸识别技术通常分为1:1和1：N两种模 12 式，1：1模式主要进行人证核验，利用拍摄的人脸照片与身 份证件等进行核对，常用于火车、飞机等检票环节。1：N模 式进行人脸搜索匹配，将拍摄到的人脸照片与系统存储人脸 库数据库进行匹配，是地铁场景应用的主要模式。一方面， 人脸识别本身存在对抗攻击、活体攻击等问题，安全问题突 出。另一方面，在地铁安检中，人脸识别仅仅解决了身份的 认证，还需要结合乘客其他方面的信息进行综合评判。  自主人体体温筛查 基于双光摄像进行人体体温快速检测是地铁等大人流 量场所疫情防控的重要措施。当前人体体温自动筛查设备按 照应用可分为，地铁场景下，人流量大且对通行效率具有较 高的要求，同时需要保证较高的测温精度。当前人体体温自 动检测设备集成了可见光和红外两种成像方式，利用可见光 图像进