摘 要：伴隨城市化進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，地鐵與輕軌等城市軌道交通在公共出行體系中發(fā)揮著越發(fā)重要的作用。行車安全與應(yīng)急指揮正面臨巨大挑戰(zhàn)，愈發(fā)凸顯的是那些頻繁出現(xiàn)的故障，與高峰客流擁擠及線路錯(cuò)綜復(fù)雜交織后的潛在隱患。多源信息融合技術(shù)的出現(xiàn)，為城市軌道交通運(yùn)營者提供了全新的決策理念：借助整合車載傳感器、軌旁裝置、客流監(jiān)測及外部環(huán)境等多維數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)感知與迅速響應(yīng)，從而優(yōu)化行車調(diào)度與風(fēng)險(xiǎn)管控。從多源信息融合的角度，文章著眼于城市軌道交通的行車應(yīng)急指揮與決策，并對(duì)其核心支撐與運(yùn)行邏輯進(jìn)行拓展性闡述。在剖析應(yīng)用價(jià)值與主要瓶頸的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際工作實(shí)踐與策略方案探討，提出針對(duì)性原則與多場景實(shí)踐路徑。期望借此為城市軌道交通體系的安全保障與效率提升提供可行方法，并為后續(xù)相關(guān)研究與應(yīng)用落地奠定根基。

關(guān)鍵詞：多源融合 軌道交通 應(yīng)急指揮 行車決策

在現(xiàn)代城市的高速擴(kuò)張中，軌道交通因其運(yùn)能大、污染小而備受青睞，逐漸成為緩解擁堵與連接都市群的重要載體。客流高峰時(shí)段易出現(xiàn)乘客擁擠與調(diào)配不暢的問題；當(dāng)設(shè)備老化或故障高發(fā)時(shí)，運(yùn)營方也將面對(duì)實(shí)時(shí)處理的高難度考驗(yàn)。傳統(tǒng)調(diào)度模式下，信息來源單一，指揮員多依托經(jīng)驗(yàn)作出應(yīng)急決策，難以及時(shí)獲取充分且精確的車站、線路與客流信息。由此產(chǎn)生的滯后反應(yīng)與資源錯(cuò)置，可能引發(fā)連鎖事故甚至嚴(yán)重安全隱憂。多源信息融合技術(shù)為這一困境帶來新的啟示：它通過對(duì)車載感知、軌邊監(jiān)控與外部數(shù)據(jù)的整合，能更直觀地呈現(xiàn)行車狀態(tài)與運(yùn)行環(huán)境，也為迅捷調(diào)度與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判提供了有效支撐。城市軌道交通行車應(yīng)急指揮決策的核心目標(biāo)在于“安全與效率并舉”，要想達(dá)成此目標(biāo)，需在技術(shù)、管理與組織協(xié)同上多向施力。文章將探討多源信息融合對(duì)于城市軌道交通行車應(yīng)急指揮的意義和挑戰(zhàn)，并在策略與實(shí)踐兩個(gè)層面提出針對(duì)性見解。

1 多源信息融合對(duì)行車應(yīng)急的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

1.1 監(jiān)測鏈條延伸：感知完整度的訴求

城市軌道交通涵蓋多層面設(shè)備與復(fù)雜線路，傳統(tǒng)監(jiān)控更多只關(guān)注單個(gè)或單條線路狀態(tài)，如信號(hào)機(jī)或列車編組信息，卻忽視乘客流量、外界環(huán)境與異常事件之間的交互影響。多源信息融合將車站攝像頭、自動(dòng)售檢票系統(tǒng)、車載雷達(dá)及網(wǎng)絡(luò)通信等多維數(shù)據(jù)綜合處理，調(diào)度中心更易在突發(fā)狀況下掌握各關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)狀態(tài)。監(jiān)測鏈條要想有效延伸，傳感器網(wǎng)絡(luò)與高帶寬通信必不可少，故若傳感器故障或網(wǎng)絡(luò)資源不足，應(yīng)急指揮就會(huì)因信息延遲而大打折扣。傳感器運(yùn)維人員對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定度也會(huì)格外關(guān)注，因?yàn)橐坏?shù)據(jù)缺失或不準(zhǔn)確，就難以及時(shí)反映真實(shí)場景，行車安全因而面臨新的潛在風(fēng)險(xiǎn)[1]。

1.2 數(shù)據(jù)集成難度：標(biāo)準(zhǔn)缺失與平臺(tái)兼容

城市軌道交通裝備迭代頻繁，數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)、格式及接口千差萬別。部分車站仍在使用陳舊信號(hào)系統(tǒng)，另一些區(qū)段卻早已切換至新一代通信信號(hào)；兩類系統(tǒng)協(xié)議和數(shù)據(jù)頻率迥異，想要完成多源信息的無縫整合往往投入昂貴硬件和軟件資源。協(xié)調(diào)不當(dāng)時(shí)，數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)交互錯(cuò)誤，也會(huì)令后續(xù)的融合算法無所適從。監(jiān)測頻度的差別或協(xié)議解析的不兼容，會(huì)讓應(yīng)急系統(tǒng)難以形成整體觀，使列車調(diào)度與突發(fā)處置產(chǎn)生延誤。

1.3 應(yīng)急與常規(guī)調(diào)度矛盾：安全冗余度考驗(yàn)

軌道交通行車調(diào)度既要兼顧日常運(yùn)營效率，也要為突發(fā)情況保留應(yīng)對(duì)空間。多源信息融合關(guān)注預(yù)警與決策，讓調(diào)度員能迅速切換到應(yīng)急模式。若某場合需快速重組運(yùn)行圖或疏散乘客，安全冗余度就是評(píng)估融合系統(tǒng)成效的指標(biāo)，算法若過度緊湊，則應(yīng)急時(shí)可能難以留給指揮員足夠彈性。過于追求冗余又會(huì)放大運(yùn)營負(fù)擔(dān)，極其考驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)使用邊界的拿捏。突發(fā)事故發(fā)生時(shí)，高效應(yīng)急與日常效率常常處在平衡的天秤兩端，融合系統(tǒng)需要建立合理的冗余設(shè)計(jì)與即時(shí)調(diào)度機(jī)制來化解這一沖突。

2 多源融合指揮的實(shí)施要點(diǎn)與原則

2.1 安全優(yōu)先與分層校驗(yàn)

城市軌道交通關(guān)乎公共安全，所有數(shù)據(jù)集成與創(chuàng)新都應(yīng)將“安全優(yōu)先”作為首要考量。在多源信息融合納入行車調(diào)度時(shí)，可采用分層校驗(yàn)體系：數(shù)據(jù)入口處針對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)流進(jìn)行篩查，評(píng)估是否存在噪聲或偽報(bào)；算法決策端通過多重驗(yàn)證與極端測試確保模型不會(huì)在異常輸入下失控；執(zhí)行階段為應(yīng)急指揮員保留人工干預(yù)或強(qiáng)制停車的權(quán)限，為自動(dòng)化失靈時(shí)留有最后的防線。在各環(huán)節(jié)設(shè)置安全閥門，有助于降低系統(tǒng)因融合失敗所帶來的風(fēng)險(xiǎn)[2]。

2.2 標(biāo)準(zhǔn)對(duì)接與模塊化架構(gòu)

多源信息融合要為軌道交通應(yīng)急持續(xù)發(fā)力，需要統(tǒng)一或兼容的標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)頻率、傳輸協(xié)議、設(shè)備接口和算法參數(shù)都要有一致或可銜接的規(guī)范。運(yùn)營方可采用模塊化思路，將感知、分析、決策與應(yīng)急執(zhí)行分為獨(dú)立單元，既可以漸進(jìn)式改造老舊系統(tǒng)，也能便于未來對(duì)新設(shè)備的加入與數(shù)據(jù)共享。模塊化不僅降低了改造門檻，也拓展了未來可升級(jí)空間。大到全線網(wǎng)絡(luò)，小到單個(gè)車站，都能按需接入或退出某個(gè)功能模塊，使多源信息融合的指揮能力在不同階段都能夠保持延展性。

2.3 人機(jī)協(xié)同與動(dòng)態(tài)演練

多源信息融合并非意圖用機(jī)器取代人工判斷。城市軌道交通肩負(fù)公共職責(zé)和社會(huì)安全，人機(jī)協(xié)同更為不可或缺。調(diào)度員和技術(shù)人員依據(jù)融合系統(tǒng)的實(shí)時(shí)建議，可加快應(yīng)急響應(yīng)，但需通過培訓(xùn)與演練熟悉系統(tǒng)的盲區(qū)和誤報(bào)，避免“自動(dòng)化盲從”引起的嚴(yán)重失誤。若要充分考驗(yàn)融合系統(tǒng)的韌性，可讓多部門在動(dòng)態(tài)演練時(shí)介入人機(jī)混合決策場景，并模擬各種極端環(huán)境。模擬高峰斷電、列車脫軌或極端天氣等事件時(shí)，讓人機(jī)共同參與應(yīng)急決策，能夠讓融合算法在真實(shí)情境中經(jīng)受檢驗(yàn)，也能讓人員熟練掌握人工干預(yù)的時(shí)機(jī)與方式[3]。

3 多源信息實(shí)踐策略：高效協(xié)同，智慧應(yīng)急同步提升

3.1 多源信息綜合優(yōu)化，行車應(yīng)急及時(shí)處置

多源信息綜合優(yōu)化的主要目標(biāo)在于打通各類數(shù)據(jù)壁壘，將站臺(tái)客流、車載監(jiān)測、軌道信號(hào)、天氣預(yù)警以及周邊交通信息統(tǒng)一整合，以實(shí)現(xiàn)行車應(yīng)急的快速處置。第一階段重視廣度與深度的結(jié)合，既要涵蓋足夠密集的測點(diǎn)，也要讓關(guān)鍵監(jiān)測如隧道積水和設(shè)備故障有高辨識(shí)度。第二階段借助算法引擎將多樣數(shù)據(jù)進(jìn)行迅速交叉分析，再根據(jù)安全閾值與規(guī)則生成調(diào)度方案。第三階段由可視化界面或語音方式將結(jié)果傳遞給前線指揮員，便利其掌握決策依據(jù)。只有在軟硬件高度融合及管理分工明確時(shí)，這些多源信息才可能快速轉(zhuǎn)化為實(shí)際的行車安全保障。各站點(diǎn)常常受到節(jié)假日或惡劣天氣影響，必須從時(shí)間與空間維度同步考量客流分布，若不將這些要素納入多源分析，突發(fā)擁堵或故障將難以及時(shí)遏制[4]。

在工作實(shí)踐中，工作者于某大型地鐵部門任職調(diào)度工程師，為加強(qiáng)高峰時(shí)段行車安全與應(yīng)急效率，引入多源信息融合平臺(tái)。通過車站閘機(jī)數(shù)據(jù)與視頻識(shí)別系統(tǒng)的拓展，以及在車輛段增設(shè)無線通信模塊，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了雙向感知乘客流動(dòng)與車載工況。系統(tǒng)會(huì)在每次列車進(jìn)站前自動(dòng)比對(duì)車門狀態(tài)、站臺(tái)乘客密度與氣象數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常則立即給出提示。某日早高峰時(shí)，一座換乘站的人流猛增，平臺(tái)檢測到該站閘機(jī)記錄與視頻流均超出正常閾值，且預(yù)測半小時(shí)內(nèi)可能發(fā)生擁堵。調(diào)度工程師參照平臺(tái)反饋，為鄰近區(qū)段補(bǔ)開空車與降低列車進(jìn)站速度，以分散乘客流量。這項(xiàng)措施消除了站臺(tái)過度擁堵，也預(yù)防了后續(xù)調(diào)度秩序混亂的風(fēng)險(xiǎn)。試運(yùn)行結(jié)果表明，多源信息綜合優(yōu)化能讓調(diào)度員在初期階段就迅速干預(yù)，明顯提升應(yīng)急效率與行車安全。

3.2 數(shù)據(jù)碰撞實(shí)時(shí)融合，安全保障協(xié)同推進(jìn)

在強(qiáng)調(diào)高速應(yīng)急和行車安全的城市軌道交通場景里，數(shù)據(jù)碰撞實(shí)時(shí)融合是協(xié)同推進(jìn)的重要要素。所謂數(shù)據(jù)碰撞，就是將彼此孤立的數(shù)據(jù)信息如車載傳感器、網(wǎng)絡(luò)客流或社會(huì)媒體動(dòng)態(tài)等，都放入同一模型中交互比對(duì)，讓潛在的聯(lián)系或矛盾顯露于表面。實(shí)時(shí)融合表明此過程需要頻繁迭代，讓外部變動(dòng)與乘客流向都能被系統(tǒng)追蹤并分析。由此多角度評(píng)估列車或站點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)便成為可能，若發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障與乘客滯留具有聯(lián)動(dòng)征兆，系統(tǒng)能即時(shí)匹配相應(yīng)調(diào)度方式。

在工作實(shí)踐中，工作者于城市軌道運(yùn)營中心分管信息管理。他們搭建高并發(fā)實(shí)時(shí)處理平臺(tái)，解決以往調(diào)度系統(tǒng)難以及時(shí)感知內(nèi)外動(dòng)態(tài)的短板。平臺(tái)會(huì)將車載傳感器、列車控制系統(tǒng)與周邊交通數(shù)據(jù)（如公交客運(yùn)量、共享單車投放量）匯總，并用大數(shù)據(jù)算法檢測是否存在“客流猛增—臨時(shí)用車不足—隨機(jī)故障”之類的連鎖風(fēng)險(xiǎn)。某次地鐵臨近末班車時(shí)，突發(fā)暴雨致部分站客流大幅上升，系統(tǒng)通過雨量傳感器和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的交互判定，該站進(jìn)出站量即將超閾值，建議調(diào)度員延后停運(yùn)時(shí)刻并調(diào)用備用車組。滯留乘客得以疏散，雨夜打車難題也得到緩解。工作者認(rèn)為，正是借助實(shí)時(shí)融合與數(shù)據(jù)高并發(fā)處理，使調(diào)度中心能夠在幾分鐘內(nèi)完成快速應(yīng)對(duì)，最大程度壓縮了安全風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 邊緣算力靈活部署，精準(zhǔn)指揮快速響應(yīng)

當(dāng)城市軌道交通范圍逐漸擴(kuò)大，分布式車站和線路日漸增多，只依靠中央服務(wù)器進(jìn)行高負(fù)載運(yùn)算與信息分配可能難以滿足極限情境下的時(shí)效要求。邊緣算力的靈活部署，為處理“最后一公里”行車安全和指揮延遲提供了實(shí)用手段。核心觀念在于將部分計(jì)算和數(shù)據(jù)分析前移到車站或車載節(jié)點(diǎn)，萬一局部網(wǎng)絡(luò)中斷或通信受阻，依舊能就地完成基礎(chǔ)判斷。邊緣端通過本地緩存與AI模塊可數(shù)秒內(nèi)識(shí)別列車的重大異常并執(zhí)行制動(dòng)，而不是全部上報(bào)中央再等待回令，中央系統(tǒng)只需集中負(fù)責(zé)更大范圍的統(tǒng)籌。

在工作實(shí)踐中，工作者為某超長地鐵線路提供應(yīng)急支持。這條線路跨越多個(gè)行政區(qū)，且部分區(qū)段信號(hào)易受地質(zhì)影響。之前若隧道漏水或輕微塌方，中央調(diào)度難以及時(shí)掌握現(xiàn)場狀況。工作者在多個(gè)車站與隧道入口安裝帶有邊緣運(yùn)算功能的網(wǎng)關(guān)，每個(gè)網(wǎng)關(guān)包含環(huán)境傳感器、列車監(jiān)測組件與簡易AI推斷模塊。監(jiān)測到軌道變形或異常振動(dòng)時(shí)，網(wǎng)關(guān)會(huì)迅速運(yùn)行本地算法判定故障等級(jí)，可能在幾秒內(nèi)便給出應(yīng)急方案，例如降低信號(hào)等級(jí)或施行限速。之后將簡要結(jié)果傳回中央，以協(xié)調(diào)更廣域的運(yùn)行圖。有次意外發(fā)生地面塌陷，邊緣網(wǎng)關(guān)在數(shù)秒內(nèi)即確定危險(xiǎn)等級(jí)，并通知臨近車站停運(yùn)，成功避免列車駛?cè)腼L(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。工作者總結(jié)，邊緣算力讓行車應(yīng)急愈加靈敏，中央系統(tǒng)掌控全網(wǎng)整體，兩者形成配合，為分散且突發(fā)的隱患提供更強(qiáng)抵御能力。

4 結(jié)語

多源信息融合使城市軌道交通行車應(yīng)急指揮擁有了更開闊的思路，也推動(dòng)傳統(tǒng)調(diào)度模式向更加靈敏與多變的形態(tài)轉(zhuǎn)化。通過多維監(jiān)測與數(shù)據(jù)匯聚以及人機(jī)協(xié)同機(jī)制，相關(guān)管理部門更易預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)并采取迅捷干預(yù)，有效削減了事故蔓延與資源錯(cuò)誤分配的概率。技術(shù)與管理領(lǐng)域依舊需要同步完善：硬件設(shè)施與算法系統(tǒng)的不斷升級(jí)，仍需投入高水平建設(shè)；平臺(tái)規(guī)范與接口標(biāo)準(zhǔn)的形成，離不開多方的協(xié)作；人機(jī)融合的縱深，也有待在反復(fù)演練和實(shí)戰(zhàn)中持續(xù)改進(jìn)。在技術(shù)、運(yùn)營及組織多重層面共同發(fā)力時(shí)，多源信息融合下的城市軌道交通行車應(yīng)急指揮決策方式才能真正落地，進(jìn)而為城市公共交通的長遠(yuǎn)發(fā)展帶來更堅(jiān)實(shí)的安全支撐與效率助力。

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