（三）物联网技术

1．车辆与换电站智能化管理

在共享电动自行车和换电站部署物联网设备，实现智能化管理。车载物联网模块实时采集车辆状态信息并上传至管理平台，运营人员可远程监控（位置、电量、锁状态等）和控制（解锁、锁定、报警等）车辆。换电站物联网设备实现电池智能管理，包括充电状态监测、更换提醒、故障报警等，提高运营效率和安全性。

2.设备互联互通与协同工作

物联网技术实现车辆、换电站、手机APP和管理平台的互联互通与协同。用户通过APP操作车辆，车辆状态实时反馈至APP 和平台；换电站与车辆实现电池自动更换和信息交互；管理平台统一管理调度车辆和换电站，保障共享出行生态系统高效运行。

（四）区块链技术

1.数据安全与可信存储

利用区块链和加密技术，确保用户个人信息、骑行记录、支付信息等数据安全可信存储。数据一旦写入不可篡改，保证真实完整，且加密技术保障数据隐私，仅授权用户可访问使用。

2．智能合约应用

在车辆租赁、电池更换、费用结算等业务中应用智能合约。如用户租车时，智能合约自动完成费用支付和车辆解锁，提高交易效率和安全性；电池更换业务中，智能合约实现供应商、换电站和运营方自动结算，减少人为错误和纠纷。

四、系统优势

（一）高效的智能调度

凭借先进智能调度算法，实时依据交通状况、用户需求和车辆分布精准调配车辆，提高利用率，降低空驶率。

（二）全方位的安全保障

融合AI安全监控、车辆防盗技术和数据安全管理，从骑行、车辆到数据安全，为用户提供全方位保障，多重加密和严格权限管理确保数据无泄露风险。

（三）优化的能源管理

运用大数据分析和智能能源路由算法，实现电池精准管理和充换电优化，提高能源利用效率，减少浪费，符合绿色出行和可持续发展理念。

（四）精准的数据分析

强大的数据分析能力深度挖掘运营、交通数据和市场趋势，为运营决策、交通管理和市场策略制定提供精准支持，使决策更科学合理，提升企业竞争力。

五、结论与展望

本项目通过多模态人工智能技术的深度应用，构建了共享电单车智能终端、动态调度系统与智慧充换电基站，推动共享出行向智能化、低碳化、安全化、协同化方向升级，为城市交通治理和绿色出行提供了技术支撑和应用示范。项目的实施不仅提升了共享出行的运营效率和用户体验，还为政府交通监管提供了有力支持，具有显著的经济和社会效益，实际效果展示如图1、图2。

图1人民能源充换电站

图2车辆换电

未来，随着技术的不断进步和应用的深入推广，该系统将进一步优化多模态数据融合算法，提升预测和调度的准确性；加强与其他城市交通系统的深度融合，实现更广泛的数据共享和协同管理；探索更多的商业应用模式，拓展产业链生态，为共享出行行业的可持续发展做出更大贡献。同时，项目团队将持续关注人工智能技术的最新发展，不断引入新技术、新方法，提升系统的智能化水平和竞争力，助力南宁市乃至全国的智慧交通建设。

穗腾OS平台及应用的创新与实践

广州地铁集团有限公司 广州穗腾数字科技有限公司

目前，城市轨道交通主流的系统集成产品大多以实现特定功能为目标，存在整体设计架构固化、开发成本高、复用率低、升级扩展困难等一系列问题，不具备从感知、反应、学习到进化的智能化属性；而主流的智能型产品大多是传统烟肉式建设，单系统自我生长，不支持多专业业务协同和能力演进，未形成多业务协同与能力进阶的体系架构，存在重复建设、资源共享差、运营效率低、运维繁杂等问题。基于传统轨道交通“烟肉式”系统建设模式所形成的封闭、隔离又固化的工业控制系统现状，广州地铁集团有限公司创新研发了基于工业互联网与物联网的轨道交通操作系统—一穗腾OS，并在广州地铁18、22、7、11号线和线网指挥中心进行示范应用。

一、穗腾OS 城轨数智化的基础能力平台

作为新一代城市轨道交通操作系统，穗腾OS以生态开放、功能解耦为理念，深度融合工业互联网、物联网、大数据及人工智能等技术，构建了可迭代、可扩展的数字底座，为城轨智慧化转型提供核心支撑。其六大核心模块—物联模块、策略引擎模块、大数据模块、算法模块、开放模块和数据订阅模块，打破了传统工控系统的"烟囱式"壁垒，形成高效协同的数字化能力矩阵，全面赋能城轨智慧场景落地。穗腾OS产品架构如图1所示。

图1穗腾OS产品架构图

（一）物联模块：万物互联的“感知神经

物联平台是穗腾OS的“设备联结”中枢，通过统一标准物模型，将列车、信号、供电、

环境等超400类设备转化为数字孪生，实现全系统、全要素的实时感知与互联。目前已接入20多个专业系统，覆盖2万余台设备，形成标准化、可复用的设备接入体系。

（二）策略引擎模块：业务创新的“乐高工厂”

策略引擎平台首创PDP语言，将复杂流程转化为可视化“积木”，无需代码即可实现业务逻辑编排。通过“拖拉拽”操作，业务人员可快速构建智能巡检、应急联动等1000余项场景策略，实现流程敏捷迭代。该平台让非技术员工也能成为“流程设计师”，打破传统开发壁垒，释放创新效能。

（三）大数据模块：数据价值的“熔炼工坊"

大数据平台以多源数据融合、实时流计算与AI挖掘为核心，构建城轨“数据金矿”。目前已汇聚48个系统数据，形成11个一级主题域、84个二级主题域，为实现客流预测、能耗优化等智能化功能提供数据支撑，驱动运营决策从“经验依赖”转向“数据驱动”。

（四）算法模块：AI能力的“超级工具箱

算法平台提供从模型训练到部署的全流程工具链，支持图像识别、视频分析、客流预测等50余项AI能力。基于深度学习框架与可视化编排，技术门槛大幅降低，让算法开发从“专家专属”变为“全员可用”。

（五）开放模块：生态共建的“能力超市”

开放平台以组件化设计重构系统架构，将核心能力封装为可复用“模块”，目前已开放20余项OS组件，接入超20家生态伙伴。该平台让不同厂商可快速“拼搭”创新应用，缩短新线建设与旧线改造周期，加速行业技术协同与生态繁荣。

（六）数据订阅模块：信息分发的“智能枢纽

数据订阅平台通过规范化的消息通道，实现数据按需“活取活用”。目前已建立100 余项订阅规则，精准匹配车站、控制中心等场景需求，打破数据壁垒，确保信息高效流转。

二、穗腾0S示范应用 4 4 + N ”多场景赋能

穗腾OS聚焦线路级、线路级、车站级、场段级四大轨道交通核心场景，以及N个衍生场景，重点打造了乘客服务、车站管理、智能运维、智慧安防、节能管控、调度指挥、资源经营及智慧楼宇等示范应用，研发了客流精准感知预测、乘客路径规划导航、车站数字李生、设备监控告警、一键开关站、视频智能巡站、智能故障诊断、设备健康管理、智慧安检系统等核心应用功能模块，目前已在广州地铁18、22、7、11号线以及线网指挥中心进行示范应用，实现了全时空精准便捷的乘客服务和全景式安全高效的运营管理，有效提升了运营管控效率和乘客服务水平。示范场景应用矩阵如图2所示。

乘客服务 车站管理 智能运维 智慧楼宇
出行前 出行中 出行 ② 全总感知的安全管理 移动便捷的车站管理 多业统 在线监测一状态采集一数据分析 数字李生空间 客流都典型业务场票一银开关
候车指引 站内导航 站外接驳 智慧寻人 配理 自话应池 一银行 白血 主动运维 故障预警辅助决策维修策 模型仿真驱动 空间巡视漫游 应急路线智能规划智慧安防 节能管控 调度指挥 资源经营
安全防护 应急联动 设备能耗分析 照明自适应调节 线网信息全貌感知 线网综合预警预判 资源管理 电子商店 智能推荐 画像标签
一体化安检 提册盗取 设备能 鑫淀自练N 快 车安生 中深情预警 汛情防控 蓝
智能安防 船邮春 法 车 资源统筹应急指挥自场安节穗腾OS集成 设备接入 +数据获取 业务 流程规则 算法逻辑 交互 二维组态 3D三维建模穗腾OS 物联平台 策略引擎平台 大数据平台 算法平台 开放平台 数据订阅平台 Y穗腾OS

在车站管理方面，一是实现了车站客运安全的全息感知，包括车站设备运行状态的全景监控、告警及远程控制、维修联动，站内外客流的实时感知、预测预警，以及车站全域视频的智能监控、异常行为的快速识别与预警。二是实现了灵活适配的车站管理，包括车站客运组织的自适应启动及设备的联动控制，车站照明系统的自适应节能控制、及车站能耗管理的全域监测、分析与预警。三是实现了移动便捷的车站管理，包括一键开关站、车站自动化视频巡视巡检、车站应急预案的一键执行等。

在智能运维方面，一是实现了对车辆、信号、供电等多个行车关键设备整体运行品质、及各关键子部件运行品质的状态监测与健康管理。二是实现了与列车运行相关设备的智能感知与状态预警，包括轨道、接触网、道岔等关键设备健康状态的在线监测与评估等。三是实现了关键行车设备故障下的应急处置的辅助决策，提高应急情况的处置效率。四是结合虚拟现实技术，实现了车辆、信号等多专业设备的3D数字孪生和数据融合。

在智慧安防方面，通过智慧安检应用实现包括安检设备的统一管控、集中判图、任务集中调度管理、一键报警联动公安处置等功能。通过智能防洪防汛应用，实现车站、风亭、区间等关键风险点水位状态的实时监测，一旦超过预警水位，系统自动关联视频，支持一键启动车站应急预案，并实现预案的自动跟踪、信息的自动推送，以及广播、扶梯、闸机等设备的快速联动，有序引导乘客疏散。

在节能管控方面，汇聚线路各层级能耗管控系统数据，实现对线路、车站、控制中心、车辆段与综合基地等各层级电能、燃气、汽油、柴油、水等各能源消耗的统计分析、智能预测和辅助决策，实现按需供能、动态匹配负荷，有效降低了整体能耗，显著减少了运营成本，助力地铁实现绿色低碳运行。

在调度指挥方面，构建涵盖事前预警、事中处置、事后评估三种时态，满足线网、线路及车站/司机各级人员处置需求的全流程、多层次、立体式、智能化的应急指挥体系，实现线路全域状态的实时监测预警、应急预案与资源数字化管控、应急处置流程的智能匹配与基于场景的自适应调整及联动、应急处置结果后评估等功能，支撑应急处置由被动应急向主动响应、由人工经验判断向智能辅助决策的转变，助力提高突发事件下的应急处置效率与效益。

在乘客服务方面，穗腾OS集成实时客流感知与精准信息发布，为乘客提供动态路径引导、列车到站预报及拥挤度提示，该功能显著提升了信息透明度、引导效率与整体服务满意度，保障乘客安心出行。

在资源经营方面，打造出涵盖资源管理系统、电子商店、大数据应用的一体化智能广告系统，实现媒体资源、客户、报价、合同、制作与上下刊、安全与运营管理以及电子商店下单等地铁广告业务全流程数字化转型。目前系统已管理媒体点位3.2万个、企业客户品牌9600 家、报价单份数2700份。

在智慧楼宇方面，深度融合物联网，大数据与AI技术，实现了楼宇全场景智慧化管理，包括楼层一键开关、空间巡视漫游、应急线路智能规划等。目前已在广州地铁设计大厦应用落地，通过能耗模拟计算，可再生能源利用率为 1 0 . 7 9 % ，综合节能率为 6 1 . 5 6 % ，通过了近零能耗建筑的设计认证。

三、穗腾0S应用价值：驱动城轨全周期经济效益跃升

穗腾OS凭借其创新的接口标准化架构与智能化运维核心能力，为地铁运营构建了高效能、低成本的管理体系，在项目建设、运营及维护三大关键阶段均展现出显著的经济效益。

在工程建设阶段，穗腾OS有效解决了多系统异构集成的行业难题。典型案例如在横沥站等站点实施中，成功对接了包括环境监控、安防、广播等在内的数十个关键业务系统。其标准化的接口设计彻底规避了传统模式下高昂、复杂的定制化接口改造工作，为项目大幅节省了系统对接所需的工程投资，奠定了经济高效的建设基础。

在运营阶段，穗腾OS成为地铁运维降本增效的核心引擎。通过部署“一键开关站”、“智能客流感知”、“应急防汛处置”等车站管理功能模块，大幅减少了车站日常运营所需的人工投入，有效降低了人力成本。与传统车站相比，基于穗腾OS 建设的智慧车站站务运作效率提高 80 % ，安检判图人员减少 70 % ，如横沥站节省人工成本7622.75工时/年/站，对应节省人工成本97.41万元/年/站。

在维护阶段，穗腾OS 强大的数据分析能力深入应用于车辆、供电、信号等系统运维，实现了设备维护的精准化与预防性管理。不仅显著提升了运维效率与设备可靠性，更全面优化了地铁维护成本结构，与传统车站相比，穗腾OS可实现检修人员减少 1 6 % ，据横沥站统计数据，穗腾OS在供电、信号运维环节可节省14132.6工时/年，对应节省人工成本159.27万元/年。

城市轨道交通智慧车站管理系统

江苏航天大为科技股份有限公司赵志伟 陈欣宇

一、概述

随着城市规模的不断扩大和人口的持续增长，城市轨道交通作为大运量、高效能的公共交通工具，在城市交通体系中的地位日益凸显,客流量呈现出爆发式增长。在新一轮科技革命和产业变革的浪潮推动下，我国城轨交通行业信息化建设步入快速发展阶段，信息化建设的成果初具规模,改变了传统的建设模式、服务手段和经营方式。与此同时，随着云计算、大数据、物联网、人工智能、5G、卫星通信、区块链等新兴信息技术的飞速发展，要求加强智能智慧建设的行业指导成为普遍呼声，及时研究相关政策的条件趋于成熟。

2020年初，中国城市公共交通协会根据“加快城市公共交通互联网发展，发展智能系统，建设智能城市公共交通"的发展主线，组织制定并发布了《中国城市公共交通智能发展纲要》。确立力争通过“两步走”实现智慧城轨建设的战略目标：2025年，中国式智慧城轨特色基本形成，跻身世界先进智慧城轨国家行列。实现的总体目标包括：建立完善的全生命周期智能运维体系，车辆、能源装备及信号等专业系统实现普遍应用，运营维护和安全保障水平跻身世界先进行列。2035年，进入世界先进智慧城轨国家前列，中国式智慧城轨乘势领跑发展潮流。中国智慧城轨建设蓝图，如图1所示。

图1智慧城轨建设蓝图

根据《中国城市公共交通智能发展纲要》作为智慧车站系统搭建指导，通过一键开关站、设备状态监测、智能巡视等智能化功能，提升运营管理效率，减少人力投入与维修时间；借助应急监测预警、电子化处置流程等功能，增强应急处置能力，快速响应并有效处理突发事件；利用智慧车站可视化、智能客流监测与分析等功能，提高乘客出行体验，提供准确信息并优化客运组织；通过智慧能耗监测实现节能降耗，合理利用能源，降低运营成本；同时，全方位监测车站环境、设备和人员行为，保障车站安全运营，确保乘客生命财产安全，从而全面提升地铁站的运营管理水平、服务质量与安全保障能力。

二、平台功能

（一）一键开关站功能

智慧车站的一键开关站功能（界面如图2所示）是车站自主运行的重要组成部分，包括设备状态自检、人工视频确认、开关站操作执行、保存历史4个步骤并采用智能化的手段充分实现开站、关站全场景控制，提高开关站效率。在进行一键开关站操作时，系统首先通过视频轮询检查车站运营状态是否正常，轮询完成后正式启动开关站操作。通过BAS系统控制卷帘门开关状态，联动通风空调系统、隧道通风系统、水系统、PA、PIS系统，车站正式进入运营/关闭状态。最后系统根据开关站过程内容自动生成报告。

图2一键开关站功能界面

（二）智慧车站可视化

智慧车站可视化模块(界面如图3所示)是智慧车站建设的重要组成部分,集成三维建模、实时渲染和人机交互技术，精准再现车站内部空间结构、分层关系、各出入口、设备设施等重要部件的位置情况，支持分层、分类浏览与漫游。接入CCTV数据，快速定位监控画面，结合视频结构化分析生成客流热力图和洋流图，以直观、易理解的方式展示车站客流状况，为运营人员提供决策支持，优化客运组织。具备正常、火灾、阻塞三态模式弹窗提醒功能，并能够显示所有门禁终端、风机、风阀、水泵、液位、卷帘门、扶梯、安检机等关键设备的状态，实时反映告警信息与位置，确保运营人员能够及时响应并处理各类情况，提升车站管理效能。

图3智慧车站可视化功能界面

（三）电子化处置流程功能

电子化处置流程功能模块（界面如图4所示）覆盖了从应急预案导入到报告生成的完整流程。首先它支持各级应急预案和现场处置方案的导入，为后续操作提供基础；其次通过对设备故障报警、智能视频分析、环境监测、客流监测等数据的实时采集和分析，在检测到异常或应急事件时，系统自动将现场视频和异常信息推送到车控室的终端工作站和智慧屏，并匹配相应的应急预案和处置流程。在人工确认后，系统启动处置流程并向处置人员提供参考建议；同时系统自动记录关键时间节点，在事件处置完成后自动生成报告，以供后续分析和改进。

（四）智慧环境监测功能

智慧环境监测功能模块（界面如图5所示）通过接入BAS系统传感器及增设相关传感器设备，实现对站内环境（如温湿度、二氧化碳含量）包括公共区、设备房、风道等区域的全面监管，并在可视化看板上实时显示。通过对监测对象设定限值、预警值和合理区间值范围，当环境参数超标时系统立即发出报警提示，并提供相应的处置建议，以确保车站环境的舒适与安全。

图4电子化处置流程界面

图5智慧环境监测功能界面

（五）智能巡视

智能巡视功能模块（界面如图6所示）通过视频分析系统识别乘客异常行为（消防疏散门入侵、出入口卷帘门入侵、扶梯上摔倒、扶梯上人员逆行、婴儿车上扶梯、直梯困人、隔栏递物、非法过闸、打架斗殴、物品遗留、客流密度检测等）并触发报警提示，同步将现场画面推送至车控室智慧屏，经人工确认后匹配相应的应急处置辅助决策，提供详细的处置步骤、相关资源信息等，辅助工作人员进行事件处置。同时将事件记录、处置报告进行保存，实现事件的归档和管理。

图6智能巡检功能界面

（六）智慧能耗监测

智慧能耗监测功能（界面如图7所示）围绕车站内的通风空调、照明、给排水等能耗设备，实现能耗数据的分类分项采集。系统通过对数据实时监测并结合设备运行参数，运用能效计算模型，实时计算系统负载率和能效等指标并形成车站运行能耗记录库，为节能管理提供决策支持，助力车站实现节能降耗目标。

图7智慧能耗监测界面

三、结语

智慧车站的建设与运营对城市轨道交通系统的优化升级及城市协同发展具有显著推动作用，是智能城轨建设的重要环节。相信在不久的将来，智慧车站将成为城市轨道交通行业的标配，为乘客带来更加美好的出行体验，为城市的可持续发展注入新的动力。

轨交客流地面应急疏散周边交通资源运力评估研究

上海市城乡建设和交通发展研究院张扬孙杨世佳 汤奇峰

城市轨道交通是城市公共交通的大动脉，也是城市交通可持续发展的重要支柱和缓解交通出行问题的重要手段。超大城市轨道交通承担了近 70 % 的公共交通客运量，达到了千万级大客流规模。任何突发事件，都将会对公众出行造成极大影响，对运营组织的安全可靠带来巨大挑战，在数字化转型背景下统筹考量管理运行服务十分重要[1]。2017年8月，上海轨道交通1、2、8号线三条线路高峰时段相继发生故障，列车大面积晚点，客流积压严重，龙阳路、唐镇、广兰路等多座车站相继启动大客流响应机制。针对具有交通出行需求量大、风险因素类型多、扰动冲击影响强等特征的轨道交通系统，提升系统内外应对突发事件的安全韧性，保障局部中断下全局运行的可靠可持续，成为超大城市公共交通亟待解决的重大课题[2-3]。

针对超大城市轨道交通车站大客流快速安全疏散需求，聚焦轨道交通车站外部地面多模式交通运力资源，基于地面公交、出租车、网约车、共享单车等真实交通数据，从多个维度构建轨道交通车站地面交通运力资源评估框架体系，科学量化评估轨道交通车站周边的地面多模式交通运力资源配置的现状能力和合理性，并以徐家汇站、人民广场站、世纪大道站为例，开发城市轨道交通车站地面多模式交通运力资源评估系统，支撑上海城市公共交通数字化转型和精细化管理，为韧性城市建设和发展赋能。

一、国内外相关研究背景与现状

国内外在轨道交通与地面交通运力运量交互相关的研究，主要集中在接驳方式选择与设施规模分析、公共交通运行评价指标体系等两个方面。（1）在轨道交通接驳方式选择研究方面，主要集中在轨道交通与地面公交、共享单车等单一交通方式的换乘特征分析上，侧重于解析步行、自行车、公交车和出租车等接驳方式的时间与距离，并分析轨道交通换乘其他交通方式的客流特征，并提出客流出行吸引措施。随着网约车、共享单车等新兴交通方式的涌现，基于海量真实数据的乘客画像智能解析，也掀起了研究热潮。以数据驱动乘客群体和个人出行行为挖掘，准确辨识出行者需求，可以为运营调度策略如服务定价、补贴发放、车辆调度等提供科学支撑[4-8]。在轨道交通接驳设施规模分析方面，国外研究起步早，主要注重对轨道交通接驳设施的深入调查，偏向换乘设施使用率与使用效益分析等，主要包括跨交通方式换乘理论、换乘枢纽载运方式时刻表优化、换乘设施选择因素分析与布置合理化建议、换乘设施分类与功能规模优化等 [9-11]。国内研究主要集中在轨道交通和其他交通系统衔接整合规划，主要包括轨道交通站点换乘设施功能分类、基本设施规模测算、设施布局设计优化、换乘模式与方式选择影响因素、合理接驳范围计算、接驳方式比例与客流预测、换乘设施评价指标与计算方法等[12-14]。（2）在城市公共交通运行评价指标体系研究方面，国际公共交通联盟（UITP）确定了十项基本指标，美国形成了一套包括车站、线路、系统三个大类评价指标的评价体系[15]。欧美、日本则提出了“移动性”概念，强调交通选择权和公共交通移动性评价[16]。国内也提出了一系列的评价指标体系。《城市公共交通发展水平评价指标体系》国家标准规定了14项指标，涵盖公共交通机动化出行分担率、站点覆盖率、车辆保有量等方面[17]。交通运输部《公交都市考核评价指标体系》设置了30个指标，其中考核指标20个，考核评价公交都市的约束性，参考指标10个，为考核公交都市提供重要参考依据[18]。各大城市也结合自身特点，提出了各种特色指标，如南京空调车比例、武汉“公交 ^ { + } 慢行”出行模式等。百度、高德等公司研究机构也构建了相关评价指标体系。

当前研究缺乏对轨道交通站点周边地面交通资源和乘客出行行为的系统性分析，尚未全面摸清轨道交通乘客对于接驳公交、共享单车、网约车等交通方式的精细化出行需求。对轨道交通发生信号、供电等运营故障时，以地面公交、共享单车、出租车、网约车等为运力资源的应急疏散研究不足。现有的公共交通评估指标体系缺乏对轨道交通车站之间的横向对比；评价场景也以日常运营为主，缺少基于地面公交、网约车、共享单车等对轨道交通大客流应急疏散方面的评估研究。因此，面向上海市轨道交通车站大客流疏散，突破车站周边地面交通运力资源评估系列技术，以运力资源评估技术路径、运力资源评估指标构建、多模式运力承载分析等研究，对地面公交、出租车、网约车、慢行交通与轨道交通衔接进行监测与评估，并开发城市轨道交通车站地面多模式交通运力资源评估系统。

二、车站周边地面交通运力资源评估技术路径

依托上海市交通综合信息平台、上海市互联网租赁自行车信息服务平台等资源，将运力资源评估工作分为三个方面技术研究和实践落地：一是对不同类型轨道交通车站，提取各车站周边地面公交、出租车、共享单车等多源异构数据，梳理车站周边可用的地面交通运力资源，分析不同交通方式所承担的客流疏解量和车站周边多模式地面交通特征规律。二是基于车站大客流疏散需求、周边交通资源供给量等综合供需因素，测算分担率与权重，采用数值量化评价方法评估城市轨道交通客流疏散场景下的车站地面多模式交通运力资源，形成车站周边地面交通运力资源评估指标体系。三是开发轨道交通车站地面多模式交通运力资源评估系统，对地面公交、出租车、网约车、共享单车等运力资源数据协同组织，构建主题数据资源池，对车站周边多模式交通运力资源量化评估，以数图结合形式展示车站周边运力配置情况、出行规律特征以及量化评估结果。轨道交通车站周边地面交通运力资源评估技术路径，如图1所示。

图1轨道交通车站周边地面交通运力资源评估技术路径

三、车站周边地面交通运力资源评价指标体系架构

将轨道交通车站周边地面交通运力资源评价指标体系分为交通资源层、指标层两个层次。交通资源层由公共汽车、出租车、网约车、慢行交通等构成。指标层由若干评价指标构成，评价指标是评价指标体系架构中的最小单位，反映相应交通方式的运力资源配置。车站周边地面交通运力资源评价指标体系架构，如图2所示。

公交疏散指数，是指在轨道交通运营中断期间，利用车站出入口周边现有地面公交资源疏散轨道交通滞留客流，用于评价既有公交运力资源对轨道交通突发应急后的疏散能力。指标计算方法如下：

其中， n 为轨道交通车站出入口300米范围内所有公交线路数。

图2轨道交通车站周边地面交通运力资源评价指标体系架构图

出租车/网约车疏散指数，是指在轨道交通运营中断期间，利用车站出入口周边100米范围内的出租车/网约车资源来疏散轨道交通滞留客流，主要用于评价出租车/网约车运力资源对轨道交通突发应急后的疏散能力。指标计算方法如下：

出租车疏散指数 \mathbf { \sigma } = \mathbf { \sigma } 车站出入口周边出租车空车数 x 出租车最大核载乘客数轨道交通突发应急后所需疏散客运量
网约车疏散指数 \mathbf { \Sigma } = \mathbf { \Sigma } 车站出入口周边网约车空车数 x 网约车核载乘客数轨道交通突发应急后所需疏散客运量

共享单车疏散指数，只指在轨道交通运营中断期间，利用车站出入口周边100米范围内的共享单车资源来疏散轨道交通滞留客流，用于评价共享单车运力资源对轨道交通突发应急后的疏散能力。指标计算方法如下：

四、轨道交通车站周边地面交通运力资源评估

（一）车站周边地面交通运力特征分析 以徐家汇站为例

选取徐家汇站为研究对象，分析其周边地面公交、出租车、网约车、共享单车、步行等多模式交通运力特征。徐家汇站是上海轨道交通1号线、9号线和11号线的换乘站是上海重要的商业、文化和交通枢纽，承担了大量的通勤客流和节假日游客客流。如图3所示。

作为上海轨道交通重要换乘枢纽，车站客流量巨大。基于2022年7月7日至12日真实数据，分析进出站客流时空规律，可以发现工作日和周末进出站客流分布基本一致，且工作日进出站客流要远大于周末，这由通勤交通和游客出行需求叠加导致，如表1所示。

昭平 际相十灯中 名仕苑 幼保健院 贵阳市人民政府汇金湖恭城 T T 9号线 驻上海联络处名仕苑帝逸阁 路 ① ★ 力018 O 徐家汇 昌S 出 建汇大厦鑫场 肇嘉浜路在19 上海港汇 13 1号线 上海
线 园 恒隆广场 20 14 飞雕国际大厦 7徐家汇中心 徐家汇1号楼 出 运 漕 O城 德事 溪 中 T20大厦 煤科大厦三期a座 2 虹桥路 路 ① 洪北路 T0 科汇小区11虹桥路 T0 Q美罗城 汇联商厦上海实业大厦 S?上海西藏大 上海市徐汇 8 中国银行厦万怡酒店 中学总校 9 汇嘉大厦文 圣爱大厦 ? 上海市第四中学定路 2座 徐家汇 圣母院旧址 天钥
曼哈顿 东方曼哈 教 教金广场漕 ⑤ 尊园 南馨公寓天公寓桥路顿尚东区 气象小区 溪北路 ④ L 中金国际广场 6号 华狮国际 自 南
汇区绿 管理局 6座 包 上海气象博物馆 自 ③ 3号楼 莱诗邸 7号楼 O 服务公寓城建地产大厦光启公园 上海市气象局 ★ 上海建国宾馆 中原地产 南丹东路 徐1号 业S 上海银行 ① ② 福高德地图 南丹路 高德地图1号线 亚易德地图 新东亚大厦 久隆大厦 福源汇 美城上海天文台

从图4可以看出，车站工作日进站高峰时间相对一致，为17时至19时，短时客流量较大，以通勤交通为主，周末进站高峰时间较分散，基本分布在14时至21时，为娱乐性出行及返程。车站工作日出站高峰时间相对一致，为8时至9时，短时客流量较大，以通勤交通为主，周末出站高峰时间较分散，基本分布在8时至12时，以娱乐性出行为主。总体上，徐家汇站工作日和周末进出站客流走势基本一致。工作日早晚高峰较明显，工作日早高峰出站量、晚高峰进站量尤为突出，具有明显的潮汐性；周末客流高峰时间持续较长，出站集中在上午，进站集中在下午和晚上。

图4轨道交通徐家汇站进出站客流量

从地面公交服务来看，徐家汇站出入口300米范围内共有公交线路41条、车站17个。其中，首末站公交线路11条，具体点位分布如图5所示。

图5徐家汇站周边公交站点位置分布

从公交车站设置来看，某些站点布设位置距离交叉口、停车场出入口过近，当多辆公交车同时到站时，会造成短时堵塞。因此，建议公交站点设置在考虑乘客步行距离情况下，尽量远离交叉口、停车场出入口等重要节点。

从出租车服务来看，徐家汇站在公交车站附近设置了出租车临时上下车点，满足老年人群体路边扬招需求，并在部分热点区域建立了具备信息化“一键叫车”功能的出租汽车候客站点，如图6所示。基于7月7日至7月13日网约车订单数据，统计徐家汇站出入口周边

100米范围内网约车抵达和出发客流情况，可以看出，徐家汇站周边网约车需求较大，日均订单量在1000单以上，出发网约车数略高于抵达网约车数，工作日用车需求大于周末。

图6徐家汇站周边出租车“一键叫车”候客站点<br>图7徐家汇站周边网约车抵达和出发车辆情况

1400
1200
1000 山
800 1E
600
400
200 2022/7/7 2022/7/8 2022/7/9 2022/7/10 2022/7/112022/7/12 2022/7/13 ■抵达■出发

从共享单车出行来看，徐家汇站周边需求量较大，能有效解决乘客“最后一公里”问题。基于共享单车数据统计徐家汇站出入口周边100 米范围内共享单车在线车辆，可以看出：车站周边共享单车工作日和周末在线车辆数基本持平，均在1.1万辆以上，充足的共享单车资源能较好满足通勤交通接驳和休闲短距离出行需求。

统计车站出入口周边100米范围内共享单车的开关锁数量，可以看出：车辆在工作日和周末开锁关锁数量均较多，说明乘客对使用共享单车解决“最后一公里”需求较大；相比周末，工作日单车开关锁数量更大，说明通勤客流对共享单车依赖度更高；工作日与周末期间开锁数略高于关锁数量，可能是由于车站覆盖范围广，在肇嘉浜路、漕溪北路、华山路等主干路均有出入口，能较便捷地服务地铁达到客流，同时车站周边众多景点和办公楼导致单车出行满足通勤客流短途接驳和游客休闲出行需求。

图8徐家汇站周边共享单车开关锁数量

聚焦徐家汇站等上海轨道交通重要车站，开发了轨道交通车站地面多模式交通运力资源评估系统，通过构建基础设施、地面公交、出租车、网约车、共享单车运力资源主题数据库，对车站周边多模式交通运力资源进行梳理、分类、组织与量化评估，解析轨道交通车站周边多模式运力配置、出行规律特征、量化评估结果等，为轨道交通网络大客流疏解提供决策支撑，如图9所示。

（二）车站周边地面交通运力疏散指数计算

基于轨道交通徐家汇站、人民广场站、世纪大道站周边地面交通运力数据，评估各车站周边交通运力的疏散能力。假设某工作日（2025年7月16日）早高峰轨道交通线路突发应急状况，徐家汇站、人民广场站、世纪大道站在8:00至8:15 期间出现大客流疏散需求。根据上海市交通综合信息平台相关数据，车站周边交通运力资源，如表4所示。

图9轨道交通车站地面多模式交通运力资源评估系统（以徐家汇站、人民广场站、世纪大道站为例）

根据上海市公交调度标准，高峰时段8:00至8:15每条线路发车频次约5-8分钟/班，推算每条线路在车站周边运营车辆数为上下行共2辆，公交车核载人数按15人/辆（考虑高峰期公交车辆已载客与公交疏散吸引力）计算；出租车和网约车以2人/辆计算；共享单车以服务1名乘客计算；总疏散指数为各分项指数相加。根据轨道交通大客流应急疏散的调度与运力评估要求，当车站在15分钟内具备安全疏散2000人及以上客流能力时，则判定该车站周边公共交通运力及疏散保障条件满足车站大客流应急疏散需求，定义此时的疏散指数为1.00。

根据公式（1-4）计算，从表5可以看出，在早高峰8:00至8:15突发应急大客流疏散场景下，徐家汇站、人民广场站、世纪大道站的总疏散指数分别为 0 . 7 7 、 ~ 0 . 5 9 、 ~ 0 . 5 4 . 。其中，地面公交作为核心疏散力量，徐家汇站凭借300米范围内39条公交线路的运力，公交疏散指数达0.59，明显高于人民广场站0.44和世纪大道站0.42；出租车与网约车作为辅助，受早高峰道路交通拥堵影响，三个车站的疏散指数均较低，分别为0.06、0.04和0.02，所能承担的疏散能力有限；共享单车主要服务短途疏散，指数高于出租车网约车疏散指数，分别为0.12、0.11和0.10，在日常通勤和应急疏散场景中均具备不可替代性。因此，轨道交通车站周边既有交通运力资源难以独立完成这一量级的大客流疏散，需要轨道交通线路疏散策略调整优化，或采用调度应急大巴、共享单车等紧急增援方式以弥补疏散运力短板。这与各个车站周边的运力资源配置、车站交通枢纽定位、既有设施条件等密切相关，体现出多模式交通协同联动在提升轨道交通车站应急疏散韧性中的关键作用。

五、结语

全面践行人民城市重要理念，推动城市高质量发展，以建设创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市为目标[18]。对超大城市轨道交通车站大客流快速安全疏散需求，聚焦轨道交通车站外部地面公交、出租车、网约车、共享单车等地面多模式交通运力资源，从多个维度构建轨道交通车站地面交通运力资源评估框架体系，科学量化评估轨道交通车站周边的地面多模式交通运力资源配置的现状能力，计算车站周边交通运力资源应急疏散指数，并开发城市轨道交通车站地面多模式交通运力资源评估系统，摸清轨道交通车站与其周边其他交通方式协同联动现状，掌握轨道交通大客流进出车站动态与规律。以上海市轨道交通徐家汇站、人民广场、世纪大道为例，设计了车站周边多模式地面交通运力疏散指数计算方法，量化评估地面交通疏解能力，为精准制定车站大客流应急疏散方案提供量化指标，发掘多模式交通运力资源衔接短板，有效提升轨道交通车站的大客流应急疏散能力，真正做到“底数清、动态明、风险觉、响应厉”，支撑上海市公共交通数字化转型和精细化管理，为韧性城市建设和发展赋能。

参考文献

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基于多源数据融合的智能交通协同治理系统构建研究

深圳市综合交通与市政工程设计研究总院有限公司谭英嘉 朱一洲

一、引言

在新型城镇化加速推进的背景下，城市交通系统正经历治理对象复杂化、数据规模爆炸式增长、服务需求品质升级等转变。多元化的出行方式带来交通管理要素增量，同时车载传感器、路侧单元等设备构成海量异构数据源，城市交通系统日均数据增量庞大。此外，公众对出行效率、安全感知、绿色低碳等提出更高期待，这些都给交通管理模式带来严峻挑战，也暴露出既有管理模式在数据整合效率、实时响应、移动服务、智能决策支撑等方面存在一些瓶颈。一方面，交通行业内系统数据多源异构，跨部门数据共享率不足，形成信息壁垒，且动态数据响应延迟，难以满足应急指挥、决策及时等需求；另一方面，现有监测系统多聚焦单一业务指标，缺乏多维度关联分析能力，移动终端仅支持基础数据查询，数据融合分析功能缺失，难以支撑精准调度决策。因此，亟需适应新型交通场景需求，建立跨层级、跨领域的数据融合支撑，使得数据获取响应及时、便捷，有效提升交通治理效能和支撑政务管理决策，增强居民交通满意度。

针对上述痛点，本文创新性地提出"监管平台 ^ + 移动端"双核协同的智能交通治理模式。该模式通过构建“数据中台-业务中枢-移动触角”的三层架构体系，实现多源数据的深度整合与高效利用。在数据整合层面，建立覆盖公交GPS、车载视频、票务等数据源的统一接入标准；在业务协同层面，开发公交智能诊断分析平台，构建包含多维度诊断规则的专家系统，实现线路运营异常的系统识别与动态匹配；在移动服务层面，构建覆盖交通全业务板块的交通指标体系，支持多源数据融合分析，支持视频、BIM、地图等多类数据查看与实时热力图渲染等。通过构建“监管平台 ^ + 移动端”的治理模式，能够实现数据流、业务流、服务流的深度融合，推动城市交通管理从经验驱动向数据驱动的根本性转变。本文分别阐述了公交综合监管平台系统建设的平台架构、功能设计和交通大数据服务移动端的系统功能和亮点，为新型智慧城市交通建设和管理提供技术支持。

二、公交综合监管平台

公交系统作为城市交通系统重要组成部分，需满足居民日常出行需求及服务质量要求，面临的问题尤为突出。提高公交服务水平和运营效率，增强公交出行吸引力和分担率迫在眉睫。公交系统的信息化、智慧化建设是推动公交品质服务跃升、赋能管理的有效手段，也是建设智慧城市的重要组成部分。

（一）系统特征

公交监管平台以数据驱动的“望远镜式”的智慧公交全息感知能力，实现精细化、精准化的“显微镜式”智慧公交健康诊断，提升交通问题识别及诊断效率，强化公交监管整治的闭环治理效能，推进公交监管的科学性和准确性。

1.全息感知：通过对轨迹数据、地理信息数据、公交GPS 数据、公交线站场基础数据、个推数据等多源头数据的异构整合、在线分析处理、规律发掘、模式识别等处理方法，实现对城市公共交通运行状况的全息感知。

2.精确化诊断：从供给侧出发，结合业务实际，对城市公交系统进行运行监测和健康诊断，包括致因诊断分析、自动阈值预警、改善方案生成以及改善效果评估等，实现问题定位更精准、诊断思路更清晰、改善方案更优良。

3.智慧决策：结合公交数据分析挖掘获得决策指标，建立评价体系，量化评估水平，为公交线网规划、公交站点优化、运营组织决策提供量化的决策支撑。

4.高效协同管理：基于设施和运营服务评估诊断情况，实现管理部门及企业业务流程协同高效处理，督促闭环改善处置流程完成，提高优化改善方案实施效率和质量。

（二）系统架构

系统总体架构如图1所示，包括数据资源层、基础设施层、数据融合层、应用支撑层、应用服务层以及用户层。

1.数据资源层：实现从不同部门业务的数据源采集数据，包括动态交通数据，如道路运行数据、车辆GPS数据以及路网数据、道路设施数据等静态交通数据。

2.基础设施层：包括服务器、操作系统、数据库、通信网络等。

3.数据融合层：基于云环境的设施资源，构建原始数据库、标准数据库和专题数据库，并基于视频AI、仿真和模型等处理，支撑上层业务应用。

4.应用支撑层：根据上层业务应用，搭建、部署应用中间件、地图服务中间件等，支撑专题数据进行数据分析和展示、

5.应用层：基于支撑层服务，实现交通数据的应用服务与可视化展示。

6.用户层：包括主管部门、公交企业等。

图1系统架构

（三）功能设计

系统通过收集整合车辆、站点、运营等全要素的公交行业数据，提取相应核心监测指标，形成公交监测预警指标体系，并设定相应指标阈值和权重，建立问题识别诊断模型和数据分析模型，提升公交行业监管能力，提高行业发展决策的智能化支持水平。

1.公交大数据汇聚

充分复用现有的行业前端设备，接入跨部门、跨企业的多源公交大数据，如图2所示，实现公交行业数据全量汇聚，建立相应数据库，对标准数据进行融合治理，形成运行监测指标，支撑业务应用。

2.业务智慧化支撑

依托大数据、人工智能等技术，深度挖掘公交大数据潜能，通过对接公交设施基础资源分布及运营情况等数据，对公交设施进行动态监管，将公交设施资源分布及其运营情况等数据进行整合，实现对设施基础信息及运行服务的高效管理，包含设施名称、位置、类型、服务时间等属性信息和运行速度、发班班次、发班间隔、准点率等服务信息。其次，结合设施属性和实际运营服务，对公交设施及运营服务的重要指标的变化进行监测，精准评估掌握各类公交设施的供需缺口以及运营中存在的短板问题，掌握公交运行状态及需求特征，并同步对公交客流出行特征进行深度剖析，横纵向多维度对比，将设施、运营和客流需求三者融合分析评估服务效果，如表1所示。

图2系统数据流

系统诊断分析模型主要分为运营服务诊断和供需诊断两大块。公交基础设施方面，对设施的多个指标进行监测来判断是否正常运行，如监测公交场站是否有车辆停放和当前时间是否在有效期限内来评判场站是否正常运营；站点服务时间内是否有车辆停靠及乘客候车来判断站点的运行情况。供需主要通过对公交场站和站点等设施的服务面积和停车需求结合模型计算得相应的供给面积和服务面积，例如通过站点的类型、泊位、站台面积计算站点的车辆服务停靠能力和乘客候车服务面积，通过站点监控视频和停靠线路发班班次计算站点候车人数和停靠车辆需求，进而可获取公交站点的乘客候车面积供需和大巴列车化情况。运营方面，通过对线路的发班班次、间隔、准点率、客流量等情况，可评价分析线路的低质、低效、重复等多类型的问题。系统供需诊断和客流分析部分界面如图3所示。

图3系统软件界面

3.协同高效管理

通过重要指标的变化监测，当监测指标超过设定阈值时，结合诊断分析模型进行问题识别，根据问题生成改善处置方案，进一步下发提醒给各个负责业务用户，管理用户可查看进度并督促，实施用户可分块分类型完成并及时反馈进度，实现闭环过程监管和多用户的线上高效协同操作及管理。

三、交通大数据服务移动端

“十四五”期间，国家提出构建“全链条数字化监管体系”的战略目标。在此背景下，立足于行业移动监测决策服务需求和移动政务办公需求，结合“互联网 ^ + 交通"战略的深入推进，改善传统交通管理模式存在数据共享机制不健全，实时性弱、便捷性不强等问题，研究探索构建新一代交通大数据移动端服务平台，旨在通过移动端赋能行业监管数字化转型。

（一）解决痛点

传统交通管理系统普遍存在三方面痛点：

1.数据孤岛效应：跨部门数据共享机制不健全，形成信息孤岛；

2.实时性瓶颈：现有系统难以满足动态监测需求，实时数据响应滞后，难以满足应急指挥需求；

3.移动端短板：移动终端服务能力薄弱，制约移动政务效能发挥。原有移动端仅支持基

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础数据查询，缺乏空间分析、数据融合分析等高级功能。

（二）功能设计

通过多源异构数据融合技术与移动政务服务的协同创新，构建覆盖交通全要素的数字化服务体系，可有效破解传统交通管理中数据孤岛、响应滞后、服务碎片化等痛点。通过数据治理体系重构、智能分析模型迭代、移动端服务范式创新三大路径，为交通行业数字化转型提供核心价值。

1.建立覆盖全业务板块的交通指标体系。基于多源异构数据融合技术，整合交通流量监测、车辆轨迹、道路状态等异构数据，构建动态更新的交通指标知识图谱。通过时空数据关联分析，生成涵盖通行效率（如平均速度、拥堵指数）、安全风险（如事故热点、违法热点）、服务效能（如公交准点率、应急响应时效）等维度的复合指标体系。

2.探索国产化环境下大数据平台构建方案。针对交通数据的高并发、高安全需求，研发基于国产化架构的分布式数据中台，实现从数据接入、治理到分析的全链路自主可控。

3.形成可复用的智慧城市移动端开发范式。通过微前端架构实现“基础功能 ^ + 区域定制”模式，支持快速适配不同城市的交通管理规则与服务需求。

（三）业务场景

研究构建覆盖“监测-分析-决策-服务”全链条的智能化应用体系，具体场景包括：

51 V公艺M
交通大数据 Q 基本概况 运营数据监测 行业快报 公共交通 常现公交 城市轨道 出租车日报 监测日报 各出行方式月度占比O 行业组织主办的以报道本行业内都政治税业务范动信息，能及行业 票示每日综合交通主要统演数 创传信息的极纸读项 出行方式 运量（万人次） 占比 (%)
2025年01月交通快报 快报 公交 5952.92 17.15数据时间截至 2025年08月06日 数据时间 2025年06月巡游出租车 1961.47 5.65鼻 ? 白 A 道路交通 港口吞吐量 地铁 26752.75 77.05海港运输 空港运输 公共交通 道路客运8 程 田 28.9m 67 1723.227m 16163.4 有出书方式年度比 0.15+7.84% +9.84%上周同期：26.8km/h 上周同期：61% 2 出租车 洁节
海港运输 空港运销 公共交通 物营业增加值 国定 机场吞吐量 17.08%5.79% 76.99%认电车
港口累计吞吐量20251-2月 公共交通 客（1-6月） 货部（1-6月） 0.153256.97万人次 98.28万人集装箱 贷物总客运量 同比：10.87% 同比：14.07%
557.26万路 4981.95万 1376.96万人次 现代物流增加值①上间同期：1462.23万人次
国际集装箱班轮航线20242月 1-5月C 日 品 慢行交通 0.00亿元 公 出租车 地铁有轨电车含W

1.全天候智能监测预警：基于450+项交通指标的动态追踪与阈值报警规则，实现异常事件“自动发现-实时提醒”，用户可通过移动端随时随地便捷查询交通运行概况、运营数据及动态分析，形成“一屏观全域”的监管能力。

2.多维度决策支持：依托时空大数据分析引擎，支持视频、BIM模型，交通流量、路况风险等查看，为路网优化、调度提供数据驱动的决策依据。

3.移动化政务服务升级：面向行业管理人员开发定制化移动端工具，集成数据导出、多维报表生成等高频功能，支持不同主题内容报告生成，推动政务服务从“被动响应”向“主动服务”转型。

（四）系统亮点

1.活资产：涵盖大交通多业务板块专业指标，拓宽数据的应用场景和使用方式；2.多维度：实现基础数据、运营数据与地图、BIM模型、视频等多源异构数据的多维决策分析；3.高时效：接入多类实时动态数据，推动数据“时效性”流动。

四、结论

建设信息化、智慧化的公交系统和交通大数据服务移动端能有效解决了传统交通管理的痛点问题，提升公交竞争力和交通服务质量，满足城市居民对出行服务的更高品质要求。本文提出的监管平台 ^ { + } 移动端系统，以云计算、大数据为基础，整合交通管理部门、企业等需求，汇集多源数据为驱动，实现城市信息资源的深度挖掘及综合信息的整合与利用，精细化掌握公交运行态势、问题诊断及分类和城市交通各业务板块关键指标，提升行业“运行、管理、服务、优化”体系能力，展现了数据技术在交通领域的实际应用场景，显著提升行业监管数字化水平，为交通管理部门和相关企业及时、准确、全面掌握交通信息及决策数智赋能。

基于静脉识别算法的公交刷掌乘车技术及应用

圣点世纪科技股份有限公司吴玮彭浩

一、概述

依据我国十四五期间《将碳达峰碳中和纳入经济社会发展和生态文明建设整体布局》、《交通强国建设评价指标体系》等相关政策指导，各地交通运输管理部门和公交运营企业加快发展绿色运输方式，深入实施城市公交优先发展战略，继续大力推广新能源车，推广智能交通。协调城市绿色出行比例，新能源车占比，城市公交、出租汽车、城市配送等领域新能源汽车占比。

本系统主要利用先进的生物静脉识别技术、AI算法能力实现对城市公交乘客实现无卡化、无码化的挥手乘车支付体验，同时解决公交运营企业关于优待人群财政补贴被冒用的痛点，提升企业经营效益，以实现智慧出行、绿色出行的建设目标。

二、现状挑战

1.财政补贴存在冒用流失，对优待人群无法做到专人专用

目前各地公交公司都是依据民政部门提供的优待人群名单，对优待群体发放实体或电子优待凭证，但这种方式存在人证不一致的情况，比如非优待群体可以冒用优待人群的凭证乘车，这就造成了国家财政补贴的流失，没有做到专人专用。

2.人脸识别技术的滥用导致各类风险

《人脸识别技术应用安全管理办法》已于2025年6月1日实施，应用人脸识别技术处理人脸信息，应当具有特定的目的和充分的必要性，采取对个人权益影响最小的方式，并实施严格保护措施。因此在非强制性的领域，尽量减少人脸支付、人脸门禁，“非必要、不录脸”已成为社会的广泛共识。

三、技术与应用

1.技术原理

静脉识别技术源于高端脑医学科研项目，利用近红外线观察血液流动，是一种有效的、高度安全的生物特征识别方式，其基本原理是利用人体静脉血液中的血红蛋白对特定波长的红外光敏感的特性，对流动血液成像，经过专业算法对成像进行变换和特征提取，从而通过比对进行身份识别，如图1所示：

1静脉识别工作原理

人体静脉血管特征存在如下特征：

活体性

静脉分布是一种天然的“体内密钥”，必须是活的人体才能有效进行静脉的清晰采集和识别；

不变性

6岁左右开始定型，一生中人体静脉分布特征基本保持不变；

唯一性

静脉在生物学上的分布重复概率极小（1/34亿），静脉识别足以支撑人类任何高安全需求的身份认证;

不易复制性

静脉分布为体内特征，很难进行盗取和复制。

2.静脉识别支付方式的技术优势

高安全性

静脉特征位于皮下，难以复制或伪造，比指纹、人脸识别更防冒用，降低盗刷风险；

非接触式体验

卫生且便捷，符合后疫情时代需求，避免接触公共设备表面的病菌；

快速识别

1：N识别时间可控制在1秒内，单设备可支持百万掌容量，适应公交场景的快速通行需求；

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强环境适应性

不受光线、温度影响（对比人脸识别），且对掌部污渍、轻微湿润不敏感。

3.应用场景

无感支付

乘客只需将手掌靠近车载扫描设备，即可自动完成身份验证和扣费，无需掏卡或手机，缩短排队时间，尤其在高峰时段大幅提升通行效率。示例：日本部分城市已试点“手掌支付”公交系统，乘客注册静脉信息后可直接挥手进出站；

替代传统票务

解决实体卡丢失、手机没电或二维码识别延迟等问题，尤其适合老年人和学生等特殊群体；

多模式融合系统

与二维码、NFC等技术互补，提供多元支付选择。

4.公交刷掌乘车总体业务流程

实现针对优待人群和开通刷掌乘车的人群，实现一掌乘车功能。
掌信息录入流程，如图2所示：1、用户点击屏幕“开通刷掌乘车”；
2、伸手录入，屏幕生成二维码；
3、用户使用公交APP扫码签约绑定掌信息；
4、录入成功，乘客确认签约录入完成。

经过防水防尘设计的产品适合户外站台场景的自助录入签约，录入和签约交互通过4G 模块与公交云平台通信（没有供网条件下），掌信息安全加密，确保隐私和交互数据安全，如图3所示：

2总体业务流

3设备端自助录入

乘客上车核验流程，如图4所示：

4乘车刷掌核验

5．系统架构设计

系统架构分为公交平台服务、自助录入终端、公交POS 终端设备、乘客应用APP 终端四部分，乘客可根据自身不同需要，采用在自助终端录入手掌信息或公交APP上开通刷掌乘车服务。公交平台软件是一套融合大数据、云计算、移动互联技术和客运生产服务流程，针对客运行业量身定制、帮助传统客运企业实现管理效率提升和服务转型升 级的通用化业务 Saas系统平台，系统包含自主研发车载刷掌POS 终端信息管理，基于移动支付的整套服务集群，包含通信服务、结算服务、文件服务、查询服务、报表服务、预警服务、数据统计服务、数据分析服务，数据接口服务、负载均衡(SLB)等一系列的基于 Saas 平台一体化的服务集群，如图5所示：

5总体架构设计

乘客首先需要在公交自助录入设备或公交APP端实名登录，自助录入自己的手掌信息，并签约绑定乘客自身的支付账号，完成刷掌乘车业务签约后，用手掌代替支付码和实体卡，在公交车上的刷掌区域挥手核验即可完成支付动作乘坐公交，如图6所示：

6公交APP录入签约

整套系统帮助公交运营企业实现运输管理智能化、数字化、精细化，提升了企业的经营效益。

四、应用功能

（一）扩展刷掌支付

对于存量市场，刷掌功能作为衍生的扩展模块，提供乘客除了刷“卡、码、脸”之外的支付选择，同时保护公交运营企业已投资的车载设备资产，避免浪费，如图7所示：

■7扩展公交刷掌支付模块

（二）集成多模态支付

对于更新的公交车辆和荷载设备，建议采用集成一体化多模支付POS机，减少车载设备对车辆空间的占用，外形简洁美观，如图8所示：

8一体化集成公交刷掌支付模块

五、结束语

本系统建成后，先后在天津、温州北、承德、绵阳等多个地市落地和特殊人群试点，取得了良好成效，为公交运营企业提供了丰富乘车支付方式，提升了乘客的出行支付体验，促进了“低碳出行”的环保出行倡导，打造市民公共出行数智新方式，积极响应节能减排、绿色出行、双碳计划，也显著减少了针对优待群体的民政补贴浪费，以实际成果响应国家建设智慧公交、智慧交通，优化乘客体验的号召，完成十四五阶段智慧出行、绿色出行、幸福出行的目标。

基于5s冲突模型的双向智慧感知预警方法应用

无锡市明大交通科技咨询有限公司周正泼 马晶晶

摘要：本文基于“事故源于冲突”的核心观点，揭示了路口场景中普遍存在的动态视线遮挡与人为分心因素对交通安全的影响，特别是主路 8 0 { k m / h } 车速以下有效安全制动窗口仅约5s的现实困境。针对传统工程技术难以解决的动态遮挡及人为失误问题，提出“5s冲突模型”理论，在此基础上构建了“冲突双向智慧感知 ^ { \prime + } 主动预警”技术体系。该体系通过高精度实时感知冲突风险，在关键的5s窗口期内向冲突双方（如主路车辆、横穿行人/非机动车）提供双向预警信息，显著提升风险可见性，引导主动避让。通过浙江省嘉善县的规模化应用实践(2018—2024年），交通事故亡人数从108人断崖式下降至23人，实现了事故预防从“被动响应”向“主动干预”的范式革命。本研究为破解事故高发顽疾提供了创新性的技术解决方案，具有较大的推广价值。

关键词：5s冲突模型；双向智慧感知；主动预警；动态视线遮挡；事故预防；交通冲突；智慧交通

一、引言：事故预防的困境与技术路线反思

道路交通事故是全球性公共安全问题，我国每年因交通事故造成的伤亡人数与经济损失触目惊心。长期以来，公安交警部门作为交通事故预防的主力军，其核心手段集中于两大方面：管理措施干预（如设置固定/流动检查站查处超速、酒驾、疲劳驾驶，增加路面巡逻频次)与宣传教育（如交通安全“七进”、媒体宣传、违法曝光），这些手段虽不可或缺，但正面临治理效能的瓶颈；警力资源增长有限，难以覆盖所有风险点；宣传教育效果难以精确量化，对即时风险行为的干预力不足；尤其对于因复杂交通环境交互（如绿化、建筑物、运动中的车辆等对冲突双方的视线遮挡）和瞬时人为失误（如分心）引发的突发性事故，传统手段往往力不从心。

究其根本，在于技术路线未能精准锚定事故发生的核心物理机制一一交通冲突。冲突是事故的必然前兆，尤其在混合交通流复杂的城市道路交叉口、国省道平交口等场景。研究发现，驾驶员从感知危险到车辆完全停止所需的有效安全制动时间窗口极其有限，也是事故预防的“黄金窗口期”。然而，现实中该窗口期常被两大因素无情侵蚀：

1）环境因素：静态遮挡（如绿化过密、广告牌、桥墩）可通过工程改造缓解，但动态遮挡（如相邻大型车辆遮挡视线）具有高度随机性和瞬时性，传统工程手段无法消除。

2）人为因素：分心驾驶（使用手机、操作车载设备、注意力涣散等）导致驾驶员无法在瞬时发现冲突对象，反应时间被大幅压缩甚至归零。

动态遮挡与分心驾驶的叠加效应，使得大量本可避免的冲突最终演变为惨痛事故。因此，突破事故预防瓶颈的关键，在于研发能有效应对这两大挑战、精准干预“5s冲突窗口”的新型技术手段。本文提出的“基于5s冲突模型的双向智慧感知主动预警技术”，正是对这一核心需求的回应。

二、理论基础：5s冲突模型与事故致因再认识

（一）5s冲突模型

“5s冲突模型”在防御性驾驶研究中广泛应用，通过“时间”距离分析研究范围内潜在冲突点或潜在风险，核心理念是驾驶员通过有意识观察前方5s行车距离内的潜在风险，为自己追求充足反应时间，从而达到提前采取措施，避免交通事故的目的，通俗是至让驾驶员的视线定位至5s以后车辆将要到达的位置，判定是否存在冲突点或潜在风险。

5s冲突模型：

T一一看到冲突点或潜在风险至车辆完全停住时间。
t _ { 1 } 一一看到冲突点或潜在风险至大脑接受信号时间，一般 0 . 5 { s - 1 s } 。
t _ { 2 } —一大脑分析时间，一般0.5s-1s。
t _ { 3 } 一一大脑发出指令、开始执行指令时间，一般 0 . 5 { s } 。
t ^ { ' } —一车辆紧急制动所需理论时间（踩下刹车至车辆完全停住时间）。
一般情况下，t值见表1。

综上， \scriptstyle { { T = 5 s } } 时，理论上基本可覆盖速度小于等于 8 0 { k m / h } 至停车的绝大多数场景，因而可动态得出不同速度下冲突预防空间，即为驾驶员提供5s内清晰、无干扰的看到冲突点或风险并采取紧急制动，预防交通事故发生。

（二）动态遮挡与分心驾驶隐患

动态遮挡的致命性：在复杂路口，运动车辆（尤其是大型车辆）构成的移动障碍物会随机、瞬时地阻挡驾驶员对冲突区域（如人行横道、支路出口）的视线。研究表明，动态遮挡可使驾驶员发现横穿行人/车辆的有效距离缩短 30 % 6 0 % ，将可用反应时间压缩至远低于5s。

分心驾驶的普遍性与危害：手机使用、车内娱乐系统操作等行为显著延长驾驶员视线偏离道路的时间。研究显示，低头看手机2秒，相当于在 8 0 { k m / h } 下“盲开”44米，足以耗尽宝贵的反应距离，使5s安全窗口形同虚设。

当动态遮挡恰好发生在分心驾驶的瞬间，事故概率呈现指数级增长。传统工程手段（如拓宽视距、设置警示牌）根本无法预测和干预这种瞬时、随机的风险叠加。

三、双向智慧感知与主动预警技术体系框架设计

针对 5s冲突窗口期被动态遮挡和分心驾驶侵蚀的核心问题，构建“感知-决策-交互”的闭环解决方案的技术体系（见表2)，核心在于打破信息壁垒，实现风险信息的超前双向传递。

表2技术构架

通过上述体系建立，在交通安全隐患技术防控上实现：

1.穿透“遮挡墙”：路侧感知网络形成“上帝视角”，解决动态遮挡导致的视线盲区问题，使潜在冲突在物理层面“显形”。

2.弥补“分心窗”：通过强视觉（发光标志）、强听觉（语音提示）甚至触觉（车载震动）的多模态预警，主动将风险信息“推送”至驾驶员和行人，有效对抗分心状态，抢回被浪费的反应时间。

3.双向预警，协同避让：不仅提醒主路车辆注意侧向风险，也提醒意图横穿的支路车辆或行人注意主路高速来车，引导冲突双方共同采取减速、观望或等待等避让行为，从源头降低冲突概率。

4.数据驱动，精准治理：系统积累的冲突事件数据是宝贵的“富矿”，可精准识别隐患点位、分析事故成因、评估治理效果，指导后续工程优化和资源投放。

四、实证检验：浙江嘉善“断崖式下降”的实践之路

嘉善县地处江浙沪两省一市交汇处，其交通构成极具“跨区域融合”特色。作为浙江接轨上海“桥头堡”，县域内不仅承载着密集的内部通勤流，更汇集了沪杭间庞大的过境与城际交通，混合交通流明显。高强度的交通量、复杂的交通流构成，导致县域内交通事故亡人数居高不下，2018年，嘉善县交通事故亡人数高达108人，传统防控手段面临瓶颈。

2019 年，嘉善县全面启动全域内事故黑点、隐患路段系统排查工作，委托专业交通工程团队，运用交通事故、交通流量大数据分析，精准锁定交通隐患点位；运用现场深度踏勘、视频解析等手段，对交通安全隐患点段进行科学分级：低分风险点、中风险点、高风险点，并针对一点施一策，锁定双向预警技术应用点位。通过实施“试点先行、重点突破、分期覆盖”策略，截至2024年底，双向预警技术应用点位已覆盖超过200个高风险交通隐患点位。

应用效果：

1.亡人数断崖式下降：从2018年的108人，持续下降至2024年的23人，降幅 78 . 7 % 年均降幅高达 3 6 . 3 % ，这一成果远超同期全国及浙江省平均降幅。

2.预警有效性验证：系统日均触发有效预警数百次。后台数据显示，超过 80 % 的预警事件中，冲突一方或双方（主车减速、行人驻足观望）表现出明显的避让行为。3.社会效益显著：极大提升了公众在复杂路口的通行安全感，减少了因事故导致的交通拥堵和社会成本损失。嘉善模式已成为浙江省乃至全国交通安全治理的标杆。

本技术体系并非对传统管理宣教手段的简单补充，而是事故预防范式革命：在特征维度上，体现统管理宣教手段、双向智慧感知预警技术多维作用；在干预对象上，从人（驾驶员行为）、车（违法状态），到交通冲突本身（风险时空关系），直击事故根源（冲突）；从作用时机上，突出违法发生后（查处）、风险常态化（宣教）、冲突发生前5s窗口期（即时干预）抢占黄金避险时间；从信息传递上，从管理者单向传递给交通参与者，到面向冲突双方，基准推送冲突信息，解决信息不对称，提升避让协同性；从对抗能力上，由难以应对瞬时动态遮挡和分心，有效穿透动态遮挡、主动唤醒分心者，解决核心顽疾；从效果持续性上，不在依赖警力的高投入，转为全天24h自动化运行，一次投入长效运行，释放警力，可持续性强。该项技术的应用从人海战术，边际效益递减的状态，提升为技术密集型，规模应用后边际成本降低。

五、挑战、对策与未来展望

尽管成效显著，该技术的广泛应用仍面临挑战：

1）成本投入：高质量传感器、边缘计算设备、通信及供电设施的前期投入较大。对策：探索政府购买服务、PPP模式；优先保障高风险点位；推动设备规模化降低成本。

2）标准与规范缺失：设备性能要求、安装规范、预警信息标准等尚不完善。对策：加快制定国家/行业标准；总结推广嘉善等地的成功经验形成地方或团体标准。

3）多系统融合：与信号控制系统、交通诱导系统、车联网平台的深度协同有待加强。对策：强化顶层设计，推动建立开放兼容的智慧交通数据中台与通信协议。

4）用户接受度与教育：公众需理解预警标志含义并养成信任习惯。对策：加强启用前的宣传解释；确保预警信息简洁、直观、无歧义。

未来发展方向：

1）感知智能化升级：融合 5 { G } + 北斗高精定位、多传感器前融合技术，提升复杂场景（雨雾天气、夜间）下的感知鲁棒性与精度。

2）预测决策智能化：引入更强大的深度学习模型（如Transformer、图神经网络），提升多目标长时轨迹预测精度和风险判断能力。

3）车路云一体化：深化V2X应用，实现预警信息从路侧到车载终端（甚至行人手机APP）的低延时、高可靠传输，形成全域协同预警网络。

4）与自动驾驶协同：作为自动驾驶系统的重要路侧信息输入（RSI），提升自动驾驶车辆在复杂路口的安全性。

六、结语

道路交通事故预防已步入由技术驱动深刻变革的新时代。本文深入剖析了传统管理宣教手段在应对由动态视线遮挡和分心驾驶撕裂的“5s冲突窗口”时所面临的系统性困境，创新性提出并验证了基于“5s冲突模型”的“双向智慧感知 ^ + 主动预警”技术体系。该体系通过路侧多源融合感知构建“上帝视角”穿透遮挡，利用强交互预警信息唤醒分心者并引导冲突双方协同避让，在物理层面和信息层面同时加固了关键的5s安全防线。浙江嘉善县的成功实践，以事故亡人数断崖式下降（108人降低至23人）客观数据，证明该技术的巨大效能和革命性价值。这标志着事故预防模式从依赖人力的“被动响应、事后追责”向依靠技术的“主动感知、事前干预”的根本性转变。

推广这一技术，不仅是对现有交通安全治理短板的强力补足，更是面向未来智慧交通和自动驾驶发展的前瞻性布局。面对成本、标准、融合等现实挑战，需要政府、产业界、学术界通力合作，加快技术迭代、完善标准体系、创新应用模式。我们有理由相信，以“5s冲突模型”为核心的双向智慧感知预警技术，将成为破解交通事故预防难题、实现道路交通本质安全跃升的关键支柱，为“人民至上、生命至上”的安全发展理念提供坚实的技术支撑。这场由技术驱动的安全革命，才刚刚拉开序幕。

参考文献

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智慧驾培技术应用与解决方案-引领驾培行业数智化变革

易显智能科技有限责任公司

随着科技的不断进步和社会的发展，驾培行业正面临着前所未有的变革。传统的驾培模式在人工成本、管理难度、服务质量等方面逐渐暴露出诸多问题，难以满足新兴消费群体的需求以及行业发展的要求。与此同时，5G、人工智能、虚拟现实、增强现实等新兴技术的兴起，为驾培行业的转型升级提供了新的契机。智慧驾培技术应运而生，以其创新性的应用和解决方案，为驾培行业带来了新的活力和发展方向。

一、当前驾培行业面临的困境

（一）人工成本与用工荒问题

人工教练成本持续上涨，流失率较大，导致驾校机构面临严重的用工荒。这一现象不仅增加了驾校的运营成本，还影响了驾校的正常教学秩序和服务质量。

（二）管理难度大

对人工教练的管理存在诸多困难，难以保证教学质量和服务水平的稳定。教练的教学水平参差不齐，缺乏统一的标准和规范，给学员的学习体验和驾校的管理带来了挑战。

（三）服务管理能力不足

传统驾培机构的服务管理能力难以满足00后新兴消费群体的需求。这些年轻消费者追求极致、新鲜感的驾培服务体验，而传统驾培模式在服务内容、方式等方面相对滞后，无法吸引和留住这部分客户。

（四）“应试教育”疾难以根除

“应试拿证”的培训模式导致培训流于形式，未能有效发挥驾培行业作为交通安全第一道屏障的作用。学员虽然能够通过考试取得驾照，但在实际驾驶中缺乏必要的安全意识和技能，增加了交通事故的风险。

（五）经营效益下滑

我国驾培机构数量众多，培训教练车数量庞大，年培训人次也相当可观。然而，近十几年来，驾校单车培训量逐年下降，培训单位效益随之降低，加之运营成本居高不下，导致约 40 % 的驾校处于亏损状态。

面临这样的困境，智慧驾培是行业链接未来的必然路径，是驾培行业摆脱发展困境的得力手段，驾培企业塑造核心竞争力的必然选择。智慧驾培即利用数字技术实现驾驶培训行业服务模式、管理模式、运营模式、营销模式等全流程数字化、智能化。

二、机器人教练创新驱动智慧驾培新模式

智慧驾培理念诞生于2016年，经过多年发展，其发展势头已经覆盖至全国29省、自治区、直辖市。智慧驾培即将多传感器融合、机器学习、人工智能、大数据、云计算、区块链等数字技术融合至传统驾培业，在驾驶培训服务过程中，通过机器人教练完全替代人工教练，拓展施训者与受训者的感知、交互、认知、自省等方式，继而实现驾驶培训行业服务模式、管理模式、运营模式、营销模式等全流程数字化、智能化。智慧驾培既是驾培行业在数字经济时代的创新发展模式，更是行业借助于数与智的力量，将安全元素科学植入安全交通文明体系中的每一个个体，实现交通行业以人为本的发展理念。

易显智能成立于2015年，作为国家专精特新“小巨人”企业及中国高新技术企业，是全球范围内混合传感驱动的移动机器人领导者。易显智能以人工智能和大数据为依托，运用全语音智能人机交互等前沿技术研发落地的机器人教练RoboCoach superscript { registered } ，开创了驾驶人行为驱动的智能化精准驾培新模式。基于驾驶人行为大数据构建的“智能驾培生态全场景互联系统一一得手驾园”，通过“全量全要素在线”的智能业务管理系统，打造极致效率驾培模式。

三、智慧驾培技术的创新应用与解决方案

（一）一流的安全保障

智慧驾培技术通过自动识别并预判障碍物、溜车、异常加速、不规范操作、驶出训练区域等危险情况，采取自动安全控制措施，并可远程接管车辆，实现 3 6 0 ^ { \circ } 五维立体保障人车安全。这种安全保障机制大大降低了学员在训练过程中的安全风险，提高了驾培的安全性。

（二）友好的智能教学功能

能够实时感知车辆、学员和场地的状态信息，对学员驾驶行为进行智能化分析、评判、诊断，并主动推送适配教学内容。同时，学员可以便捷触发主动获取所需教学内容，实现了个性

化、智能化的教学服务，满足了不同学员的学习需求。

（三）高效的素质教学

在培训过程中导入安全行为习惯的植入和养成，包括主动观察、安全措施、视野盲区观察、后视镜观察等习惯，形成安全行车肌肉训练记忆。这种素质教学有助于培养学员的安全意识和良好的驾驶习惯，提高学员的实际驾驶能力。

（四）强大的智能中控

部署专属智能中控管理系统，实现园区内车辆科学调度和智能管理，定制数据看板，实时查看统计数据，线上指导教学，使管理手段更加科学化，提升了运营精细度。

（五）精细的学员管理

全面记录并存档教学、训练过程及学时信息，可实时查询与统计分析，满足学员线上报名、理论学习、约车、练习等一站式服务。这种精细化的学员管理提高了学员的满意度和便利性。

四、技术亮点

（一）多传感器融合与AI智能感知技术

易显智能机器人教练RoboCoach?搭载激光雷达、毫米波雷达、视觉摄像头等多类传感器构建 3 6 0 ^ { \circ } 环境感知网络，结合深度学习算法实现障碍物识别、轨迹预测及危险预警。例如，通过激光雷达每秒可生成100万 ^ + 环境点云数据，配合AI视觉算法，精准识别训练场地内的移动障碍物（如行人、其他车辆），识别准确率达 9 9 . 8 % 。

（二）全语音智能交互与动态教学系统

采用语音识别、大模型技术，构建人机交互引擎，支持学员通过语音指令获取教学指导（如“讲解倒车入库要点”）。系统基于学员驾驶行为大数据（已积累超2亿公里训练数据），通过强化学习算法动态生成个性化教学方案，实时调整教学难度与内容。

（三）数字孪生沉浸式教学技术

构建驾校园区1:1数字李生三维场景，将虚拟教学内容叠加至真实驾驶场景。例如，在侧方停车训练中，系统实时标注车辆虚拟轨迹与库位边界，学员可通过车载显示屏直观看到操作偏差，配合物理车辆的实时反馈，形成“虚拟引导＋真实操作”的闭环教学。

（四）智能中控系统

智能中控系统通过实时采集驾校场地内所有车辆的位置、状态数据，利用算法优化车辆调度路径，实现训练场地利用率提升 80 % （传统模式下场地利用率约 30 % ）。

（五）边缘计算与强鲁棒数据链路

采用“边缘计算 ^ + 云端协同”架构，在路侧部署计算单元，实时处理传感器数据（每秒数据处理量达1.2TB），减少云端传输延迟（延迟时间 { < } 5 0 { m s } ）。数据链路采用抗干扰编码技术，在高密度电磁环境（如城市工业园区）中仍保持通信稳定，丢包率 < 0 . 1 %

（六）行为大数据驱动的智能评估体系

技术应用：基于学员驾驶行为数据（包含 3 0 0 ~ { + } 项操作指标），构建AI评估模型，实现驾驶动作的量化评分与缺陷定位。例如，系统可自动分析学员换挡时机、刹车力度等细节，生成个性化训练报告，准确率达 92 % 。

五、产业效应

随着数字化、数据化与智能化技术的深度渗透，驾培行业正经历从“人力密集型”向“科技驱动型”的颠覆性变革。智慧驾培技术的规模化应用，不仅催生出显著的经济效应，更在交通安全、社会治理等层面释放出深远的社会效应，成为连接产业升级与社会发展的关键纽带。

（一）经济效应：重构产业价值链，激活千亿级市场

1.推动驾培产业规模化升级，释放直接经济价值

全国存量驾培机构达1.9万家，存量教练车80万辆，年培训学员规模2700万人，形成庞大的市场基数。智慧驾培通过技术赋能，可推动传统驾校从“低效率人工教学”向“高效智能化运营”转型。

降本增效拉动行业盈利：以机器人教练为例，单台设备平均可替代10名人工教练，节约人工成本超 90 % ，同时提升车辆与场地利用率 80 % 以上。按全国80万辆教练车测算，若 30 % 实现智能化改造，仅人工成本每年可节约超216亿元（以单台教练车配套1名教练、年均人工成本9万元计算）。

2.带动上下游产业链协同发展

硬件设备与技术供应商：智慧驾培需大量车载传感器、5G通信模块、边缘计算设备、虚拟现实终端等硬件，拉动电子信息产业增长。例如，单台机器人教练需配备激光雷达、摄像

头、毫米波雷达等多类传感器，带动相关硬件厂商产能提升。

软件与数据服务生态：智能教学系统、车路协同平台、学员大数据分析等软件需求激增，推动人工智能、云计算、大数据等领域企业参与驾培数字化改造，形成“技术研发-场景应用-数据反哺”的良性循环。

衍生服务拓展：围绕智慧驾培可延伸出交通安全教育、自动驾驶模拟训练、驾驶员职业培训等增值服务，拓展产业边界。例如，利用驾培数据开发“防御性驾驶课程”，向企事业单位驾驶员培训市场延伸，创造新盈利场景。

3.助力新型基建落地，释放政策红利

国家“十四五”规划明确提出“加快数字经济发展，推动产业数字化转型”，智慧驾培作为典型的“ 5 { G } { + } { A I } { + } 物联网”应用场景，可带动地方政府在智能交通、车路协同等领域的新基建投资。例如，建设智慧驾校园区需配套5G基站、路侧计算单元、智能交通标识等设施，单园区新基建投资额可达数百万元，成为地方经济稳增长的微观支点。

（二）社会效应：筑牢安全防线，推动社会治理升级

1.提升交通安全水平，降低社会隐性成本

传统“应试化”驾培导致学员安全意识薄弱，据统计，全国每年新领证驾驶人肇事率占比达 1 5 % - 2 0 % 。智慧驾培通过“素质化教学 ^ + 肌肉记忆训练”，从源头培养安全驾驶习惯：植入防御性驾驶能力：在训练中强制要求学员进行视野盲区观察、后视镜使用、车距判断等安全操作，通过超拟人化教学确保动作标准化，使学员形成“条件反射式”安全行为，预计可降低新驾驶人肇事率 30 % 以上。

2.优化社会人力资源配置，推动就业结构升级

缓解驾培行业用工荒：面对教练员年龄结构偏大（46-52岁占比 2 1 . 5 7 % ）、年轻从业者不足的现状，智慧驾培可大幅降低对人工教练的依赖，缓解“用工断层”问题。

释放劳动力价值：人工教练从重复性教学中解放后，可转向高阶教学（如职业驾驶员培训、特殊场景驾驶指导）或管理岗位，提升劳动力附加值，推动行业人才结构向“技术 ^ + 管理”复合型转型。

3.倡导绿色低碳理念，助力“双碳”目标

智慧驾培通过智能路径规划、车辆调度优化，可降低教练车燃油消耗约 20 % 3 0 % 。以全国80万辆教练车、年均每车行驶1.5万公里、百公里油耗8L计算，全行业智能化改造后每年可减少燃油消耗约19.2万吨，折合碳排放约60万吨，相当于种植3.3万公顷冷杉，为“双碳”自标责献行业力量。

六、结论

智慧驾培技术应用与解决方案为驾培行业带来了新的发展机遇。通过创新的技术应用和商业模式，智慧驾培能够有效解决传统驾培行业面临的诸多问题，提高教学质量和服务水平，满足新兴消费群体的需求。同时，智慧驾培还具有广阔的市场前景和重要的产业意义，将推动驾培行业向智能化、规范化、数字化方向发展，为交通安全和社会发展做出积极贡献。未来，随着技术的不断进步和市场的不断拓展，智慧驾培有望成为驾培行业的主流模式，引领行业实现数智化变革。