上海地铁18号线一期南段、15号线开通后 ， “AI”自动驾驶带来的开放式驾驶室 ， 让众多市民大开眼界 ， 驾驶室瞬间成了“网红打卡地” 。 近日 ， 采访人员了解到 ， 上海市轨道交通无人驾驶列控系统工程技术研究中心（以下简称“无人驾驶工程中心”）发布了首批10个“AI+轨道交通”智慧场景 。 其中 ， 部分场景已经进入试点应用阶段 。 未来 ， 地铁的运营效率和安全保障水平将不断提升 。
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“Al就是人工智能；AI+轨道交通 ， 就是将人工智能技术应用于轨道交通领域 。 上海正迎来更多智慧场景” ， 无人驾驶工程中心技术委员会专家、卡斯柯技术总监汪小勇介绍了中心目前正在开发和试点应用的“AI+轨道交通”智慧场景 ， 具体包括：智能运控（智能巡道、智能避障、智能边界防护、智能水患防护） ， 智能车站（智能安检、智能站厅、智能站台、智能清客）和智能化验证与培训（智能培训中心、智能实验平台）三大类型共10个智慧轨道交通场景 ， 充分展示了AI在智慧轨道交通领域应用的未来蓝图 。
场景一：智能巡道
对于全自动运行线路 ， 根据列车位置 ， 自动唤醒最佳巡道列车 ， 实现非限速下的列车无人驾驶巡道 ， 智能识别线路障碍物 ， 自动将图文信息上传至控制中心 ， 并自动联动列车控制 。 可支持多车同时巡道作业 ， 可自动安排相关人员进行障碍物检查、清除等相关流程；巡道完成后 ， 自动由巡道列车变换为正线服务列车 。
场景二：智能避障
识别列车前方障碍物 ， 智能分析判断障碍物类型和危险级别 ， 同时根据线路及列车情况自动计算最佳运营调整策略 ， 重新选择小交路运营等 ， 并将情况告知乘客 ， 给出换乘建议；在条件允许情况下 ， 对障碍物进行自主清除 。
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无人驾驶列控系统工程研究中心 。
场景三：智能边界防护
对自动化区域进行安全监护 ， 对边界设施的非授权侵入进行监测 ， 异常事件会触发报警并启动防护 ， 可保障行车和人员安全 。
场景四：智能水患防护
对轨行区、车站出入口积水情况进行监测 ， 利用专家系统进行分析判断 ， 提供应急预案 ， 控制水患影响 。
场景五：智能安检
在保证公共安全的前提下 ， 提升乘客在车站的出行体验 ， 如通过智能筛查、危险物品/违禁品识别、人物比对等手段 ， 对可能出现公共卫生和安防隐患问题进行精准识别 。
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无人驾驶列控系统工程研究中心 。
场景六：智能站厅
智能识别开站前的设备状态情况 ， 并根据运营时刻进行智能开站 ， 报告车站设备开启状态；利用AR技术进行智能巡检支持 。 监测站厅与换乘通道客流 ， 进行客流方向与速度分析 ， 规划并引导客流 。
同时可根据客流情况对照明、通风、空调、电/扶梯等设备进行精准控制 。 运营结束后 ， 智能识别车站内乘客滞留情况 ， 自主判断智能关站 。 在应急情况下 ， 对乘客疏散路线进行智能规划 。
场景七：智能站台
监测车厢和站台的客流 ， 进行乘客拥挤度的分析与预警 ， 规划并引导客流 ， 控制列车的满载率和站台的客流密度；识别站台门与车门间夹人夹物、乘客异常行为等并进行协同控制；在应急情况下对乘客疏散路线进行智能规划 。
场景八：智能清客
列车结束运营退出正线服务工况前 ， 转入清客模式 ， 进站前自动触发列车和站台乘客信息播报；列车到达站台后 ， 系统进行清客识别与判断处置 ， 防止乘客滞留 。
场景九：智能培训中心
评估培训对象、生成培训方案和计划、部署培训环境、监控培训过程、衡量培训效果、生成改善报告 ， 实现培训系统的自主迭代升级 。
场景十：智能实验平台
基于验证需求 ， 匹配验证场景、生成验证环境、监测验证过程、生成验证报告 。 实现实验平台的智能运营 。
汪小勇介绍：“在智能站台场景下 ， 可通过大数据监测车厢和站台的客流 ， 进行拥挤度分析与预警 ， 规划并引导客流 ， 控制列车的满载率和站台的客流密度 。 ”据悉 ， 这一技术已经在地铁徐泾东站试点应用 ， 并在进博会等重大活动的交通保障中发挥了积极的作用 。
【场景|交通运输部主管中国交通报社主办】未来 ， 上海将会加速人工智能与轨道交通产业的技术融合和产业对接 。 依托行业协会和无人驾驶工程中心所开展的系列成果转化和落地应用 ， 不断推进上海在“AI+轨道交通”领域的技术领先地位和产业发展优势 。
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