基于“智能浩吉”的 研究對智能重載鐵路的推廣

武曉東

進入新時代，信息技術與智能技術飛速發展，全行業開啟利用高新技術改造傳統產業的進程。鐵路行業作為交通運輸骨干，同樣也面臨前所未有的挑戰。我國鐵路建設運營場景豐富，存量數據龐大，為新理想、新技術提供了良好的實踐基礎。隨著智能化在各領域的成功應用，智能鐵路的全面推廣勢在必行。本文介紹了智能鐵路國內外發展現狀，并通過“智能浩吉”在運營管理上的成功應用，對智能重載鐵路的優勢進行詳細論述。對智能重載鐵路的具體實施及推廣具有重要的參考意義。

一、智能鐵路發展現狀

1.國外智能鐵路發展現狀

2008年4月開始，東日本鐵路公司開始部署2020年新一代軌道交通系統研究計劃，采用全系統統一設計理念，提出了新的列控系統框架：（1）通過把列車運行調度和運行控制在功能層次上的合理分配，來解決列車運行的控制效率與安全問題；（2）采用無線通信技術和移動閉塞技術，將部分功能轉移到列車上，取消了軌道電路，簡化了地面設備；（3）軌旁設備數字化，并通過光纜或者無線與室內設備連接，實現了軌旁設備智能化。

2011年歐洲鐵路工業協會提出Shift2Rail聯合技術首創計劃，目標是克服目前軌道交通存在的技術弊病，通過該計劃的合作來確保長期的競爭力和更高的效率，在軌道交通研究方面產生了階躍式的變化。Shift2Rail計劃的IP2項目研究“先進的運輸管理和控制系統（Advance Traffic Management & Control Systems）”，其核心研究任務包括ATO、移動閉塞、下一代通信技術和衛星定位技術。為了保證項目研究的延續性，NGTC的研究成果作為Shift2Rail計劃IP2項目的輸入，將繼續深入研究和實施。

2018年12月28日，力拓集團在澳大利亞西部的皮爾巴拉地區1700公里的重載鐵路網上實現自動化運營。這是世界上首次全自動無人駕駛列車正式運營。

2.國內智能鐵路發展現狀

我國鐵路人工智能較西方國家來說起步較晚。1978年至1990年，我國以引進國外系統為主。基本上以失敗告終，原因：國內外管理體制、理念和方法不一樣；1988年至1994年，以外包給國內大公司（中軟、智冠等）開發為主，基本上以失敗告終，原因是外部公司短期內難以理解掌握鐵路的業務；1993年至2004年，以鐵路內部技術力量自主開發為主；2005年至2015 年，鐵路信息化不斷升華；2015年至今，鐵路信息化總體規劃的發布，智能化走向前臺，以“智能京張”“智能京雄”“智能浩吉”將智能鐵路推向新的高度。

二、智能重載鐵路內涵、目標及特征

智能重載鐵路的內涵定義為：利用云計算、大數據、物聯網、移動互聯、人工智能、北斗衛星導航等新技術，綜合高效利用鐵路所有內外部資源，通過鐵路移動裝備、固定基礎設施及內外部環境信息的全面感知、泛在互聯、融合處理、科學決策和主動學習，實現全生命周期一體化管理的新一代貨運重載鐵路示范。

智能重載鐵路的目標如圖1：

圖1 重載智能鐵路的目標和特征

（1）更加安全可靠。通過重載鐵路固定設施、移動裝備、運輸過程及自然環境等的狀態感知，實現設備故障、行車事故的預測、預警，突出超前防范，整體提升鐵路運行安全保障能力。

（2）更加經濟高效。通過重載鐵路運輸組織的智能優化，提高運輸效率；通過對鐵路各設備設施全壽命周期管理，降低養護維修成本；通過鐵路經營管理精細化，提高經營效益。

（3）更加方便快捷。通過重載鐵路貨運的網絡化，為貨主提供物流全流程的貨物跟蹤及查詢服務，實現運輸信息透明化。

（4）更加節能環保。優化列車動力結構和列車運行控制方式，實現各環節用電在線監測、智能分析和節能控制，降低能源消耗。優化建筑結構、設備跟蹤及移動閉塞技術等，通過共享總公司主數據中心IT基礎設施資源，提高運輸質量、優化收益的目的。

三、智能重載鐵路總體架構及各系統架構

本文基于“智能浩吉”在運營管理上的成功應用，詳細講解智能重載鐵路的整體設計理念。

1.總體架構

以浩吉鐵路為例，信息化體系按其職能劃分為五個層次，從下到上依次為：

（1）智能感知層

智能感知層主要完成基礎數據采集與操作指令執行，通過各類智能傳感設備實時、準確、可靠地獲取各類關鍵設備即時運行狀態，同時智能執行單元根據指令進行現場作業，為業務應用、智能決策提供基礎。

（2）智能傳輸層

智能傳輸層作為整個信息化體系的“神經系統”，直接影響著業務系統的運行及生產作業的開展，通過光纖、衛星及各類無線傳輸通道將智能感知層獲取的數據上傳到各類業務系統，同時將各類操作指令傳送到作業現場。

（3）業務應用層

業務應用層是系統架構中體現核心價值的部分。業務層主要是通過對業務規則的制定、業務流程的實現等進行的系統設計。浩吉鐵路結合自身的實際需求，重新整合主要業務：營銷服務、運輸生產、綜合安全、經營管理。

（4）智能決策層

智能決策層包括大數據服務平臺、人工智能平臺，運用數據挖掘、交互分析、機器學習、時空感知等技術，融合營銷服務、運輸生產、綜合安全、經營管理等領域業務知識，通過邏輯推理來幫助解決復雜的決策問題，形成了蒙華鐵路大腦。

（5）智能應用層

智能應用層基于智能決策層提供的數據分析、邏輯推理結果，結合生產實際，解決傳統信息化業務系統難于解決的綜合性、復雜性、不確定性問題，為生產實際提供指導，從而實現浩吉鐵路貨運物流化、經營市場化、管理一體化、生產智能化。

2.系統架構

（1）功能架構

功能架構設計以智能大腦平臺為中心，以智能裝備、智能運營兩個方向展開。“智能浩吉”大腦由大數據資源湖、大數據分析技術、智能計算技術、行業專用模型、大數據可視化等部分組成。智能裝備包括基于LKJ的機車自動駕駛、基于北斗的單線CTC、智能牽引供電等典型應用。智能運營包括智能調度、基礎設施智能運維、大數據綜合安全等典型應用（圖2）。

圖2 智能浩吉功能架構

（2）數據架構

總體方案的數據架構采用統一的數據標準和數據模型。劃分為以下六類：

①營銷服務數據域

營銷服務數據域的數據以營銷為中心，以服務為目標，具體數據包括：客戶數據、合同數據、交易數據、產品數據、廣告數據、金融數據等。

②運輸生產數據域

運輸生產數據域的數據以生產為核心，以運輸為主線，具體數據包括：物流調度、安全調度、行車調度、運轉作業、貨運作業、貨檢作業、檢修作業、施工作業等業務應用類數據。

③綜合安全數據域

綜合安全數據域的設計以安全保障為中心，具體數據包括：安全監測、防災監控、安全管理、應急指揮、視頻監控等應用類數據。

④經營管理數據域

經營管理數據域的設計主要包括人財物數據、辦公自動化數據、運輸管理、價格、機車車輛等類型數據。

⑤基礎數據域

基礎數據域以整個信息化系統通用的標準數據為主，主要包括：線路、車站、品名、品類、車輛、機車、客戶、組織機構等類型數據為主。

⑥其他相關數據域

對于相對專業的數據，或者暫時與業務應用結合較少的數據，暫時劃歸到本數據域，包括：多式聯運、國民經濟、社會物流、地震、氣象等。結合業務應用，數據倉庫中設置貨運營銷、貨運生產、貨運分析等數據。最終通過數據挖掘分析，將業務應用關心的分析結果以服務形式提供給業務應用和業務系統。

（3）網絡架構

浩吉鐵路在進行局域網、數據中心建設時采取層次化或者扁平化的設計模式，局域網一般采用“核心交換機+接入層”的層次化設計模式，數據中心生產網與管理網進行物理隔離，通過部署網閘，作為兩個網絡唯一的連接點，保障信息訪問的安全控制。

數據中心采用外部服務網與內部服務網的物理隔離訪問方式，各區域部署防火墻進行有效隔離的網絡安全訪問機制，有效提升內部生產網的信息安全程度。

數據中心采取扁平化模式：服務器直接接入核心層；通過減少物理和邏輯級聯級數，減少中間延遲環節，以提供更加快速的數據通道；使服務器直接接入核心層，從而形成扁平化的網絡結構；采用扁平化的前提是核心層設備需要高性能和大容量，并配置高密度以太網口用以直接下掛服務器和終端（圖3）。

圖3 網絡總體架構設計

（4）數據中心架構（圖4）

圖4 數據中心架構

浩吉鐵路數據中心采用主備數據中心的建設方式，接入武清主數據中心，同時建設北京備份機房。主數據中心與北京備份機房按照云架構方式部署，使用云管理平臺統一進行管理及資源分配。

（3）安全架構

安全架構的設計維度包括兩類：管理體系架構、技術體系架構，二者相輔相成、缺一不可。

①管理體系架構

主要包括安全組織和安全策略。安全組織可以細分為：組織機構管理、崗位及職責、人事管理等。安全策略包括安全總體方針、規范和制度、安全風險管理等方面。

②技術體系架構

從設備安全防護角度，主要包括：數據安全、網絡安全、應用安全、主機安全、物理安全等。從環境監控和人員保障措施角度，主要包括：隔離網閘、防火墻、入侵檢測、身份認證管理、訪問控制、安全審計管理。

以上方面的設計同時構成了運維體系架構的內容（圖5）。

圖5 安全架構圖

四、智能浩吉”的示范應用

智能浩吉在運營維護上包含六大示范應用，包括：基礎設施智能運維、綜合安全大數據應用、綜合視頻及智能分析、基于北斗的災害監測應用、智能綜合調度、智能浩吉大腦平臺。詳細要求如表1所示。

表1 智能運營六大示范應用

1.基礎設施智能運維

基礎設施智能運維管理系統采用“平臺+模塊”的模式，即基于智能大腦平臺，實現智能運維可視化、設備全壽命履歷、移動檢測數據、固定監測數據、現場檢查數據、智能數據分析、聯合生產調度、設備PHM、工電供接口動態監控、應用系統管理等功能模塊。浩吉基礎設施智能運維管理系統采用統一的B/S架構進行開發，規范工務、電務、供電等基礎設施檢測、監測、檢查數據接入方式，實現專業化的智能數據分析與處理流程，建立統一的設備病害問題庫，對生產維修過程進行全面管理。系統生產模塊采取在武清主數據中心一級部署方式，實現浩吉公司及所屬綜合維修段、綜合車間、工區多級生產應用（圖6）。

圖6 浩吉基礎設施智能運維管理系統總體架構

基礎設施智能運維有以下優點：

（1）提高工作效率

實現工務、電務、供電等專業大數據的標準化處理、集成整合、集中管理和綜合分析，有效解決結合部問題提高工作效率；

（2）降低人力成本

快速定位事故故障發生原因，有效排除事故故障對列車行車安全的影響，降低人力成本；

（3）減少硬件資源成本

利用大數據接入、存儲和共享技術，解決海量多源異構工務、電務、供電大數據采集、存儲和共享，減少硬件資源投入；

（4）提高設備使用周期

實現工務、電務、供電專業的設備的全生命周期管理，有效預測設備健康狀態，減少人工巡檢和運維成本，提高設備使用周期。

2.綜合安全大數據應用

浩吉鐵路安全大數據應用以安全管理和安全風險分析為突破口，以安全風險預警為核心，以“智能浩吉大腦平臺”為支撐，集成各專業（系統）的安全數據、設備數據、人員數據、綜合數據等，運用關系型數據分析技術、事故故障文本分析技術、安全設備流數據分析技術，安監綜合分析、調度安全分析、貨運安全分析、機輛安全分析、工務安全分析、電務安全分析、供電安全分析等功能。開展安全設備人員評估，分析安全因素關聯關系，挖掘事故故障演變規律，逐步實現事故故障預警預測。進一步提升安全管理效率，支撐精準監督檢查，保障鐵路運輸安全（圖7）。綜合安全大數據應用有以下優點：

圖7 浩吉鐵路安全大數據應用總體框架

（1）整合安全風險管理系統、安全績效考核系統、安全整改系統，優化安全綜合管理、安全監督檢查業務流程，實現不同層級的安全發牌、問題整改等功能，開展安全標準化、規范化管理，提高安全管理效率。

（2）收集鐵路事故故障分析報告，采用先進的文本分析技術，開展鐵路事故故障的智能診斷，智能推薦事故故障主要原因，分析事故故障的發展規律及趨勢，實現事故故障快速處理、防止事故故障擴大化，為事故故障預防、診斷、整改等提供數據支撐。

（3）借鑒互聯網客戶畫像先進理念，開展設備“畫像”綜合分析，通過整合固定設施和移動設備數據，運用大數據分析算法，實現設備設施修護具有針對性、故障防控具有超前性、安全預警具有時效性。

（4）人的不安全行為是制約安全的關鍵因素。匯集鐵路人員基本數據、安全信息、培訓信息、職教信息，以單個員工、群體為主體，構建基于業務特點的安全標簽體系，評估鐵路職工的安全狀態，實現人員能力預警，實現了“個人/班組/車間/站段”不同層級的評估及排名，指導安全人員專業培訓，從“人防”角度保障鐵路運輸安全。

3.綜合視頻及智能分析

系統按照“平臺一體化、架構扁平化、前端定制化、運管智能化”的原則進行設計與實現。針對當前鐵路視頻各專業用戶的痛點，著眼于滿足未來鐵路各項業務的需要而構建的一體化、分布式、可定制、智能化的綜合視頻監控系統。系統具備優秀的云化特征，基于深度智能的視頻內容分析，具備強大的視頻質量診斷能力，具備可定制化的服務與移動終端設計功能。采用綜合視頻及智能分析系統有以下優點：

（1）技術先進

系統采用云平臺、云存儲（cloud storage）、大數據、集群、分布式計算、網格計算及糾刪碼（Erasure Code EC）等技術實現，技術先進符合當下IT技術發展趨勢并緊密跟隨安全防范行業發展方向。

（2）架構靈活

平臺后端（應用子系統及存儲子系統）采用分布式架構設計實現，支持水平擴展，支持垂直擴展，支持彈性靈活部署。平臺具有顯著的分布式系統特征，運維管理更加方便、智能、簡潔。

（3）數據安全

平臺支持雙副本、三副本模式，最大可能保護數據的安全性；支持精簡配置、分級存儲、遠程復制等功能特性，輕松構建解決方案級數據保護。

（4）應用高效

平臺采用了云存儲技術實現，可以顯著地提升存儲空間利用效率降低碎片化，降低數據恢復時間。平臺應用部分采用云計算技術實現，能夠方便地進行彈性擴展及故障隔離而不影響業務的持續穩定運行。平臺客戶端支持多文檔工作模式，方便用戶分屏處理，協同工作，界面設計友好使用方便。

（5）開放兼容

平臺滿足國際國內及行業主流標準具備開放互聯的能力。

4.融合北斗的工務基礎設施監測應用

工務監測融合北斗技術，建設集成線、橋、隧等工務基礎設施不同階段、不同來源的多種檢測監測信息，包括動態驗收的檢測數據、軌道剛度和探地雷達等移動檢測數據、線橋隧長期監測數據等，綜合分析線、橋、隧狀態變化，為養護維修決策提供支撐。采用融合北斗的工務基礎設施監測有以下優點：

（1）北斗高精度監測型接收機采用國內自主產權GNSS多模多頻模塊，領先國際衛星定位發展的水平，采用BDS三頻和GPS雙頻系統進行聯合定位，支持超長基線測量；支持多頻段衛星信號，支持高可靠的載波跟蹤技術，大大提高了載波精度，為用戶提供高質量的原始觀測數據；實時輸出絕對位置坐標，系統穩定、實時、可視、科學。

（2）基于北斗高精度的災害監測系統對監測點的長期連續觀測，及時掌握固定設施的安全狀況。通過多種處理算法對監測數據的趨勢分析，當出現異常信息時，系統將自動預報警，將信息及時轉達給管理人員，并對其進行安全評估。

5.智能綜合調度

浩吉鐵路采用智能綜合調度有以下優點：

（1）運輸調度管控一體化，使得調度工作更加集中，業務開展更加靈活，減少協作故障，增加運營的安全性和時效性。

（2）車站生產一體化，管理集約化，車站作業無人化、少人化。

（3）貨物運輸全品類辦理、全業務集成，一單制完成多式聯運，通過大數據分析制定高效合理的運輸方案，物流全程定位追蹤的智能化。

（4）依托節點網絡的需求，鏈接優質服務資源，搭建服務平臺創收并提升資產價值。

（5）物聯網業務與互聯網服務，雙重引擎帶到大量數據積累。

（6）運用數學優化模型和智能算法，大幅提升運輸效率。

（7）與貨流大數據對接，充分滿足市場需求的動態變化。

6.智能浩吉大腦平臺

智能浩吉大腦平臺由主數據平臺、地理信息平臺、大數據服務平臺和人工智能平臺四部分構成，其中主數據平臺主要進行浩吉鐵路主數據的管理和維護；地理信息平臺主要實現鐵路地理信息和地圖數據的管理與可視化展示；大數據服務平臺主要提供浩吉鐵路各專業數據的匯集、治理、存儲、共享、分析和可視化等服務；人工智能平臺主要提供人工智能基礎計算技術和基于AI的鐵路行業專用模型算法，為基于北斗的單線CTC、機車自動駕駛、智能牽引供電、基礎設施智能運維、綜合安全大數據應用、綜合視頻和智能分析、基于北斗的災害監測、智能綜合調度等蒙華浩吉應用提供智能決策支持。智能浩吉大腦平臺的總體架構如下圖8所示，其中綠色方框表示在武清主數據中心已具備功能，紅色方框表示待擴展功能。采用智能大腦平臺有以下優點：

（1）開源為基，自主可控。以主流開源大數據組件為基礎，自主優化、整合和升級改造，靈活可擴展。

（2）量身打造，鐵路特色。封裝鐵路數據標準、鐵路主數據和鐵路公用數據分析模型，量身打造符合鐵路特色的大數據平臺。

（3）敏捷智慧，一站式服務。內置組件豐富，支持結構化、非結構化數據的采集數據采集、存儲、分析、可視化的一站式服務。

（4）安全可靠，資源隔離。實現全組件高可用，計算、存儲資源隔離，用戶身份認證、字段級細粒度訪問控制（圖8）。

圖8 智能浩吉大腦平臺總體架構

五、“智能浩吉”的增效

（1）通過基礎設施智能運維管理系統的應用，能夠有效地提高天窗利用率、裝備使用率、維修效率和應急處置協同能力，降低設備故障率、勞動強度、作業風險和運維成本。綜合維修段成立后，原來三個專業段的人、勞、財、計等綜合部門實現整合，綜合管理人員能夠壓縮近2/3；統一設置駐站防護和現場防護后，作業防護人員能夠減少40%左右；綜合工區管轄范圍擴大，各專業聯合值班、一職多能，值班人員能夠減少50%左右，節省下的人員可調整至直接生產崗位，勞動力資源得到進一步優化，職工的勞動強度也得到了有效降低。汽車、自輪運轉設備、通用類工裝機具統籌使用，閑置率能夠減少20%以上。此外，食堂、浴室、活動室等生活設施共用，能夠進一步減少成本支出。綜合維修段統一安排各專業生產計劃、統一使用天窗，天窗綜合利用率能提高15%以上；遇有故障搶修，各專業人員同時出動、綜合判斷、協同處置，能夠大大壓縮故障停時。“檢、養、修”分開后，通過科學檢測監測及大數據分析，能夠實現預防性狀態修，提高維修的預見性和精準度。專業維修段實施標準化、專業化維修，設備管理段嚴格驗收把關，能夠保證工藝標準的有效落實。綜合維修段將結合部設備管理由聯勞協作變為內部管理，能夠徹底消滅結合部，提升結合部設備質量。

（2）通過綜合安全大數據技術的應用，按照西安局、武漢局14個主要業務處室、74個車站計算，每個單位可減少2個工作人員的工作量，共計176人。按照7個專業計算，共開發10個月，可減少每個專業2個信息系統開發人員的工作量，共減少140人月。

（3）通過綜合視頻及智能分析技術的應用，以上海局為例，上海局全局劃分成27個車間，規模較大運維量較重的大車間配置1名專職視頻監控系統運維人員，規模較小的中小規模車間配置1名兼職視頻監控系統運維人員，巡檢周期平均3到7天。通過部署智能、一體化的基于云計算的視頻監控系統，可以提供基于視頻質量診斷的智能運維閉環管理，提升運維效率，蒙華線每個路局只需要1到2人專職運維即可，同時可以大大減少兼職運維人員對視頻監控系統的運維壓力。通過智能巡檢，可以顯著減輕工作人員壓力，減少巡檢周期，做到巡檢工作自動，實時。

（4）通過智能綜合調度系統的應用，可實現調度指揮智能化、運行生產精準化，提高站段運輸安全生產水平和運輸調度指揮效率，在縮短貨車周轉時間、壓縮貨車中時和停時、降低能源消耗等方面發揮重要作用，為企業帶來巨大的經濟效益。合并調度工種10個，實現一崗多人到一人多崗的轉變，可實現減少調度員70%，車站作業集中化可實現車站無人或者少人，減少車站作業人員80%。

（5）通過智能浩吉大腦平臺的應用，可以減少數據治理人員，智能浩吉大腦平臺統一提供接入數據的匯集、治理功能，各業務部門無需再安排專門的技術人員進行數據治理，預計可為各業務系統減少數據治理人員1名。智能蒙華大腦平臺為接入的數據提供統一的后期維護服務，預計可為各業務系統減少數據維護人員1名；智能蒙華大腦平臺提供統一的系統接口，各業務系統無需再專門開發接口，也無需安排專門人員進行接口維護，預計可為各業務系統減少相關人員2名。綜上所述，智能蒙華大腦平臺預計可為每個業務系統減少相關技術人員4名，可為智能蒙華9大應用系統共減少人員36名。

六、結語

隨著大數據技術的全面推廣，智能鐵路必將是鐵路發展的方向，因此，發展智能鐵路具有多方面的積極意義與巨大價值。本文通過“智能浩吉”系統的成功應用，詳細闡述了智能重載鐵路的各系統框架，為智能重載鐵路的推廣起到了積極作用。