作者 | 田曉旭
地鐵已經成為了很多人出行的必備交通工具，有些地鐵甚至成為了網紅的打卡地點，例如穿山越江的重慶地鐵、擁有 200 個入口 50 多個站臺的日本新宿地鐵等等。在乘坐地鐵的時候，你是否思考過地鐵是如何運行的？其中應用了哪些 IT 技術？. 本文將以鄭州地鐵為例，講述地鐵運營中的 IT 技術。我國城市軌道交通信息化系統一般是由 6 個子系統組成，分別是：信號系統、綜合監控系統、自動售檢票系統、綜合安防系統、通信系統、乘客資訊系統。根據國家統計局和交通部 2016 年公開的數據，以上 6 個子系統的市場規模佔比分別為信號系統 26%、綜合監控系統 23%、自動售檢票系統 17%、綜合安防系統 13%、通信系統 11%、乘客資訊系統 10%。
來源：國家統計局，交通部，觀研天下數據中心
其中，城市軌道交通信號系統會隨著微電子技術、計算機技術、通信技術的發展而不斷發展，地面與車載設備的安全信息傳輸方式大致經歷了模擬軌道電路、數字軌道電路和無線通信３個階段。地鐵信號系統正在從 20 世紀 90 年代的基於數字軌道電路的 ATC 系統向基於無線通信的 ATC 系統過渡，即 CBTC，邏輯上由聯鎖系統、列車自動防護系統 ATP、列車自動運行系統 ATO 和列車自動監督系統 ATS 共４部分組成。
根據相關預測，2022 年城市軌道交通信息化系統整體市場規模將達到 477 億元，其中佔比最大的子系統——信號系統的市場規模將達到 124 億元。
來源：觀研天下數據中心
在城市軌道交通飛速發展的時候，鄭州地鐵的信息化建設和數位化轉型也走上了「快車道。」2013 年 12 月 28 日，鄭州地鐵首次開通，目前已經開通了 7 條線路，還有多條線路在規劃中。2020 年，鄭州地鐵在官網的「招標 / 比選公告」模塊中一共發布了 10 餘次信息化建設的相關採購信息，包括信號系統、監控系統、通信系統、存儲擴容等。
據悉，目前鄭州地鐵的信息化團隊分為集團信息管理部和運營分公司信息管理部兩級架構，兩級信息管理部門都處於公司整體規劃之下，所有信息化建設先進行頂層統籌設計，避免重複建設，然後分步驟、分階段建設。在前幾年的信息化建設中，信息管理部已經針對管理域各業務系統建成了一套管理平臺，鄭州地鐵信息部管理部副部長李昱見表示：「我們內部稱其為一體化信息管理平臺，為什麼叫一體化呢？它包含了兩個意思，一是針對全局性的系統，我們來統籌，一桿子到底，橫向到邊，縱向到各個單位；二是打破壁壘，避免出現系統孤島。」
目前鄭州地鐵的信息化建設和數位化轉型總共涉及了 40 多個系統，覆蓋了大部分的主營業務，包括人、事、財務、合同等企業管理系統和運營生產系統。在轉型之前，鄭州地鐵面臨的主要問題是業務部門數量多、業務複雜、數據孤島情況嚴重、管理難度高等等。
3人太多、換乘難，日均 150 萬客流量如何達成？「換乘難」幾乎是所有地鐵運營管理的難題，也是乘客非常關注的熱點問題。據了解，鄭州的人口超過了千萬，地鐵的日均客流量 150 多萬，高峰期會突破 200 萬，如何快速、安全、準確地將這些乘客送到目的地呢？
為了準確了解客流情況，鄭州地鐵每條路線都上線了售檢票系統，系統頂層設計了大腦用來清分結算。乘客從進站到出站算是一筆完整的交易，需要計算出票價以及整個進出站過程的流向，每天的計算量非常大。之前，鄭州地鐵使用的 Oracle 資料庫，由於數據量龐大、運算方式消耗資源，需要幾個小時才能計算完成，經常是後半夜才能拿到報表。現在，利用大數據平臺，將原先很大的資料庫切分成小塊的資料庫，同時計算並匯總結果，報表完成時間縮短到了幾分鐘。
除此之外，鄭州地鐵已經有七條線路實現了網絡化運營，藉助大數據可以更好的完成客流應急處理。當某個站點出現故障或者應急，周邊的其它站點可能會受到波及，那麼何時出現的異常、波及範圍有多大. 之前，這些影響都是靠大家的經驗，現在可以在經驗的基礎上應用大數據，鄭州地鐵將客流交易數據、乘客交易數據、當天出現的關鍵事件（例如球賽、展會）以及天氣情況等數據收集起來，匯總到基於歷史客流的算法模型中，利用人工智慧的方法做出判斷，甚至可以在大型活動舉辦之前做出預判，提前調配站務人員。
鄭州地鐵運營分公司站務中心副主任孟萌表示：「事實上，從 2013 年開通以來，在每次大客流之前，我們都會做客運組織。但是這件事情會面臨一個難點，就是當某個站點發生大客流時，我們無法準確判斷客流是從那個地方過來，尤其是現在，鄭州地鐵有十幾個換乘站，乘客的多線路選擇對客流組織的影響很大。」
智能客流分析預測平臺
鄭州地鐵智能客流分析預測系統採用了星環的容器雲平臺 TDC 和大數據平臺 TDH。其中，TDC 提供了容器雲基礎資源，大數據平臺提供數據接入、存儲、分析能力。
智能客流分析預測系統上線以後，可以精準通過系統數據看到車站的主要客流流向，包括客流到達點，我們可以據此從乘客始發車站或者沿途車站進行精準地客流控制，在滿足整體車站布局、車站的容納度及列車車廂運能的基礎上，最大程度的減少大客流期間對乘客出行的影響。據孟萌介紹，客流信息主要是從兩個方面獲得，一是票務系統，乘客進出站是需要購票的，根據購票情況可以判斷哪個時間段、哪個站點的客流量很大；二是進站，車站有一套完整的客流預測體系，內部會設置一個閾值，一旦達到，就會啟動相應的客流控制。
除了乘客，設備同樣是地鐵正常運轉的關鍵因素。鄭州地鐵全網有上萬臺 (套) 設施設備，分布於線網延伸區域，設備種類繁多、數量龐大，長時間運行可能會帶來眾多不可預期的故障，因此，智能運維是鄭州地鐵面臨的另一個課題。
軌道交通的特點就是超大規模和體量，線路長、設備較多，數據種類較多（包括傳感器數據、巡檢數據、視頻數據、信號數據等）。對於鄭州地鐵來說，當數據不斷接入，原先採用的傳統資料庫在數據處理上會遇到瓶頸，無法滿足業務對性能的要求。而且涉及到智能分析需要多個業務系統數據融合時，由於前期建設局限性，很多業務系統數據標準不一，存在隔離性，無法進行數據融合、智能分析。
在這種情況下，鄭州地鐵以弓網火花識別場景為切入點，建設了一套智能視頻分析系統。接觸網系統是城市軌道交通牽引供電系統最重要的關鍵環節之一，地鐵通過車頂受電弓與接觸網上的良好接觸取流，從而給牽引電機供電，給地鐵提供動力。接觸網與受電弓之間的匹配關係直接影響地鐵的取流質量，頻繁的運輸任務使得機車受電弓與接觸網頻繁的磨損，接觸網與受電弓發生機械脫開，這種現象被稱為「離線」，離線發生時伴隨著有火花的產生，通過統計整條線路火花發生位置，發生大小，火花持續時間等信息，評估整條線路的健康狀況。
之前鄭州地鐵識別弓網火花的方式是通過人工觀看視頻，記錄火花發生時間，預估火花發生的位置，然後定期反饋給接觸網維修班定期檢查弓網線路。這種方式不僅工作效率低，而且反饋時效性差，火花大小完全取決於主觀判斷，缺少量化衡量指標。
弓網視頻分析系統架構圖
鄭州地鐵上線的弓網視頻分析系統，可利用機器視覺等人工智慧技術實現對電火花的自動識別，具備打火等級評估、打火位置定位等功能。目前該系統正在鄭州地鐵運營分公司供建中心推廣使用，視頻分析模型準確度達到了 90% 以上，為接觸網檢修節省了人工投入，提高了工作效率。
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