基于4I 協同數字賦能體系的企業數智化建設研究
——以錦華鐵路為例

邢建華 XING Jian-hua；邵士春 SHAO Shi-chun

（內蒙古中電物流路港有限責任公司赤峰公司，通遼 028000）

0 引言

以云計算、大數據、人工智能和區塊鏈為代表的高新技術在社會、生活、經濟、管理等各個領域持續激發日新月異的變革，以萬物互聯、數字驅動、人機協同、虛實結合、智慧主導為標志的數智時代已然到來。在數智化進程中，數字技術、數字化的信息和知識漸漸從附著于勞動和資本的滲透性要素中剝離出來，演變成一種新的戰略性資源并融入到企業經營管理，使組織決策和企業績效提升迎來革命性躍進[1]。伴隨著數據要素的貫通和流轉，突破了傳統企業科層制管理中存在的信息隔離與知識壟斷，組織中多元主體間的協同方式發生轉變，企業內部的生產關系開始重構。一種更加重視知識共享與協同創新的管理架構應時而生，一種更加以“人”為中心、更加靈活高效運轉、更加依托數據驅動的數智化協同組織便從根本上顛覆了傳統的科層制組織結構[2]。為此，學術研究和企業實踐需要關注到數智化協同組織的構建以及通過數字賦能推動企業數智化轉型升級等現實問題。

在鐵路行業，“云大物移智鏈”等數字科技與鐵路建設與運營深度融合，使鐵路行業發展邁入了更高層次的技術與管理雙重驅動的智能化與智慧化發展階段，鐵路運輸企業需要構建創新型驅動、數字化運行的數智化協同組織與時代發展相適應。因而將知識、技術、管理、數據等先進生產要素以及創新驅動與數智運營模式整合到組織體系中，圍繞組織、員工、人工智能、機器智能核心組成部分重構多元協同的組織架構，并以數字賦能、數字使能、數字產能作為鐵路運輸企業數智化轉型升級的內在機理，推動鐵路運輸企業實現高質量發展。

梳理現有文獻，目前學術界對企業組織和員工間的共生關系[3]、人員與機器間的協作關系[4]、組織與人工智能間的依存關系[5]等都進行了深入探索，但可以發現相關研究成果大都圍繞上述二元關系視角展開，也有一些研究討論了企業中人、智能技術、組織間的三元作用關系[6]，但仍缺乏以數字化為發展核心與以賦能為紐帶將“組織、員工、人工智能、機器智能”四元協同關系整合到數智化模式的系統框架中進行研究。另一方面，隨著人工智能技術呈現指數型快速迭代，其在鐵路運輸領域扮演著愈發重要的角色，例如鐵路視頻圖像向云邊協同智能模式轉變[7]，人工檢修被智能巡檢機器人替代[8]，融合大數據、物聯網、BIM+GIS 技術的鐵路設備實現全壽命周期數字化閉環管理[9]，無人駕駛及其他無人化智能技術在鐵路作業環節中的逐步應用等[10]。顯然，現有組織理論體系已無法滿足鐵路運輸企業數智化轉型實踐的新需求。因而，本文把智能程序和機器視為與員工處于同等地位的獨立個體，考慮知識與數字要素的紐帶作用，構建出“組織智慧CI-員工智力HI-人工智能AI-機器智能MI”協同的數字賦能體系，并從賦能視角剖析企業數智化建設實踐路徑，推動錦華鐵路實現數字化升級與智慧化發展。

1 錦華鐵路智慧化建設現狀

錦華鐵路是國家電投集團投資建設的一條連接白音華能源基地與錦州港的煤炭運輸通道，是蒙東地區煤炭運輸的主力通道，屬于內蒙古公司煤炭、火電、新能源、電解鋁、鐵路、港口等產業一體化發展的重要組成部分。錦華鐵路正線全長627 公里，包含赤大白鐵路和錦赤鐵路兩個區段，全線共設38 個車站，連接起4 座發電廠、1 座貨運港口，主要運輸貨物有煤炭、氧化鋁、金屬鋁以及其他工業原料等。錦華鐵路的運行將蒙東地區與東北經濟圈、環渤海經濟帶貫通串聯，建成了通疆達海大通道，對于國家實施北煤南運、促進區域經濟發展、加強民族地區安定團結、鞏固國防建設都具有重要意義。

經過多年的信息化發展，錦華鐵路智慧化建設已初顯水平。在智慧鐵路發展方面，目前錦白鐵路采用計軸半自動站間閉塞，正向“基于北斗定位+DMR 增強+450M 無線列調”的移動閉塞方向建設發展；行車調度正以CTC2.0 為基礎向大調度系統集中、向區域一體化集中；工務引入了紅外線軸溫探測系統（THDS）、貨車運行故障動態圖像監測系統（TFDS）等智慧監測設備及軌檢探傷一體智慧化巡檢系統，正推進“計劃修”向“狀態修”、“預測修”、“集中修”轉變；電務實現了中間站及配電所無人值守；電務和工務正在聯合探索小工區合并成大工區并開展聯合天窗模式。雖然錦華鐵路的智慧化建設已具有一定的基礎，但隨著新興數字科技的突破與發展，鐵路行業邁入到更高層次的數智化水平，錦華鐵路如何解決多系統的孤島運行、如何通過數字化打通業務部門及職能部門的條塊分割，如何在智能化與智慧化發展中實現多要素主體的數智協同，如何利用數字生產要素重構組織內部的生產關系充分解放生產力，便是錦華鐵路數智化建設中亟待解決的關鍵問題。

1.1 各系統多源多態知識數據孤島化

錦華鐵路全線業務涉及多單位、多部門、多系統，路港部、鐵路公司、運輸公司、物流公司界限清晰，車務、機務、工務、電務、車輛、調度指揮中心等業務部門專業分工明確，工務綜合管理系統、工電設備數字化管理平臺、工電生產調度中心等信息化系統建設齊全，但整體上各項業務仍存在條塊分割、各信息系統尚處于孤島運行。一方面，錦華鐵路公司內部不同的系統平臺由不同的組織或專業部門管理運營，缺乏跨團隊的協作和協調，跨系統信息沒有實現平臺間的互聯與共享，導致了信息隔離、數據斷鏈，系統效能無法得到更有效的發揮，并且，錦華鐵路各個系統平臺歸屬不同專業部門或職能團隊，擁有各自的管理層級、流程和規章制度，容易出現溝通障礙和決策沖突等問題，反而削弱了整體組織的協同效應。另一方面，錦華鐵路大量的數據、信息和知識以異構形態和隱性知識的形式被大量積存、閑置，數據挖掘、知識復用、知識賦能等數字化、平臺化、智慧化模式無法實現有效升級，未完全發揮出不同來源不同形態信息和知識的實質作用。此外，基于數據和模型的機器智能與人工智能不能建立在全面感知和多源多態的數據和信息基礎之上，缺乏數據模型的訓練和驗證，未能發揮人工智能在全面洞察分析、精準決策支持、提質增效等方面的更大促進作用。

1.2 數字要素的協同賦能效應不顯著

賦能概念最早起源于社會學領域，意指增強個人、組織或群體的控制能力，讓主體有能力或權力做出行動改變或改善現狀[11]。數字賦能則是以物聯網、人工智能等為核心的智能技術嵌入到企業管理，通過激活組織內部數據流、信息流、人才流、物流、資金流、產業流，賦予企業發展新動能[12]。數字賦能強調數字技術本身與企業資源、能力以及價值鏈中其他主體間的互補性以及平臺化支撐、生態化嵌入等內在特性，這些屬性決定了數字要素對企業活動的賦能效應不能脫離其他資源、要素、主體而獨立發揮作用[1]。首先，錦華鐵路數智化建設需要制定明確的數字化轉型目標和整體規劃，各部門根據業務需要、管理需要和發展需要在內向專業、橫向協作、縱向協同等方面實現要素協同、系統協同和組織協同。其次，數字賦能的關鍵在于數據的流動和集成，錦華鐵路既有應用系統數據是分級存儲，缺乏統一的數據集成平臺，未提供跨系統、跨部門、跨專業、規律性、趨勢性、綜合性分析，數字協同效應未能充分釋放。并且，企業在人機協同關系上的認知存在不足，員工與機器都是業務與生產主體，數據是連接的紐帶，員工與機器之間的關系應該是互補與合作的，要摒棄人作為決策主體、計算機輔助決策的情形，嘗試鐵路智能機器/人工智能系統承擔獨立決策任務，并在不同環節與員工進行互動互補，進行“數字+算法”模型驅動的人機協同決策，充分釋放數字要素的指數效應，由過去的（人+機+數字）變成現在的（人+機）*數字，并進一步躍遷至（人+機）數字。此外，企業還應該重視知識管理的重要性。鐵路數智化建設不僅包括運用各個相互協同的智能裝備，還包括對業務知識和實踐經驗的數字化挖掘與轉化，并將相關知識、技術、經驗以數字化的方式進行智能化、智慧化的應用。錦華鐵路的數智化建設不但要建立在知識的基礎上，還要從員工、組織到機器都進行智慧化的知識升級，數智化發展涉及到內部全員及外部全鏈條，所以需要同步建設智慧型的知識隊伍及學習型組織，避免產生知識鴻溝或數字羈絆。

立足于錦華鐵路信息化現狀和智慧化發展，面向智能與智慧鐵路發展以及人工智能與數字賦能的數字化升級，本文提出一種順應數智時代發展的新型數智化協同架構——4I 協同數字賦能體系，并以該體系為核心設計錦華鐵路數智化發展建設方案，并為我國及鐵路部門的數字化轉型升級和智能與智慧鐵路發展提供相應借鑒。

2 4I 協同數字賦能體系

2.1 4I 結構的數字賦能演進脈絡

從農業社會、工業社會到知識社會，人類經歷了勞動方式的巨大變革。人類生產活動從體力勞動到使用工具轉變為機器替代，這種替代使生產越來越有效率，伴隨著員工勞動成本遞增而機器使用成本遞減，越來越多的企業開始購買設備而減少雇傭員工，這種機器對人的正向替代正是科技進步推動的結果。企業員工逐漸從體力勞動者轉向知識工作者，由體力輸出轉變為腦力賦智，開始注重創造和管理知識，是組織生產關系變革、生產力大幅提升的源點。機器從最初的簡單工具發展成大型的機械設備，以蒸汽機為代表的機械技術極大提高了生產率，并進一步革新成擁有智能的程序和機器人，其發揮的功能也從對員工的體力替代延伸至腦力替代，甚至完全取代員工行為決策。企業組織形態也經歷了從小規模的手工作坊向規模化、集中化、流水線型工廠轉變，并演化至由數字技術支撐的智能工廠或協同平臺。與此同時，員工與機器之間從過去單純的“使用-輔助”關系演變為人機協同，共同創造價值。員工與組織之間由過去簡單的“元素-集合”關系轉變為有機的利益共同體，而組織與機器之間也從單純的資產所有遞進至更加復雜、緊密的依存關系。新型數字技術為機器設備植入智慧“大腦”，賦予機器學習、推理和自主決策的能力，智能機器人/智能系統所扮演的不僅是輔助支持者的角色，而是具有部分直接決策權，甚至在某些情境下擁有完全獨立行為能力的角色，這時企業決策主體不再是單一的組織或個人，而是人、組織、機器智能、人工智能的結合[13]。因此，從組織形態演進來看，過去企業的人-組織二元合作關系轉變成以技術為中心的人-機器-組織三元共生系統，并隨著數字技術的迭代及數字要素的嵌入，進一步演化至以人為中心的組織智慧-員工智力-人工智能-機器智能的多元協同賦能體系，即4I 協同數字賦能體系。4I 協同數字賦能體系演進脈絡如圖1 所示。

圖1 4I 協同數字賦能體系演進脈絡

數字資源呈指數級增長和裂變式衍生，將人、組織、機器串聯起來，知識（技術）、資本（購買土地及裝備）、勞動（技能和智能）、信息等要素正融合成一種新的生產方式創造新的價值，即“全要素”數字化。4I，即“CI-HI-AI-MI”（“組織智慧-員工智力-人工智能-機器智能”）。其中，I 為知識要素產生的智慧生產力，融合到組織、員工、軟硬件機器、人工智能技術中。CI 是組織智慧（Collective Intelligence，CI），也就是組織集體的智慧，是目標和任務的集結，是整個系統存在的集合；HI 是員工智力（Human Intelligence，HI），包括員工個人的心智、才智以及掌握的知識、經驗、技能，是企業的第一生產要素和第一生產力，員工逐步從工作業務核心轉化為企業的競爭力核心，企業圍繞員工用其智、用其能、用其力；AI 是人工智能（Artificial Intelligence，AI），是一種消化、吸收并應用知識的程序智能，包含數據、算法和算力；MI 是機器智能（Machine & Software Intelligence，MI），由軟件（操作系統）嵌入知識或聯通數據，成為程序化、自感知或數字控制下具有一定獨立決策行為能力的智能機器/智能系統。

2.2 4I 協同的數字賦能運行機理

2.2.1 人機協同：HI“培育”MI，MI“解放”HI

數字技術賦予機器“智慧生命”，深刻改變了現代企業的生產、管理和經營模式，人機關系從“機器輔助人類”到“人類輔助機器”再到“人機融合協同”轉變，呈現出人機相輔相成、協同共生[14]。人工智能與機器智能不再是勞動力替代工具，而是與人員勞力協同互補并延伸拓展員工個體能力極限的合作伙伴。一方面，企業員工在與人工智能和機器智能的互動中，將知識、經驗和信息嵌入到智能程序和機器中，為其編碼并創造新的算法和模型，這些數據要素作為進化“養料”，“哺育”程序和機器的智能化水平不斷提升。同時，員工還需對智能程序與機器進行檢查、糾偏、處理、更新、更換等維護性工作，確保智能程序與機器持續、高效、穩定地發揮作用。另一方面，智能化的程序與機器能夠代替員工執行大量繁瑣、程序化、重復性的任務，充分解放員工的時間和精力，讓員工專注于更富有挑戰性、更具創造性、更高附加值的工作，如創新研發、商務洽談、服務拓展、品牌營銷等。同時，員工與智能技術或機器的交互學習過程，也正是個人價值的增值過程，智能技術與機器助力員工拓展個體能力邊界、釋放個體創造力、促進了個體的全面發展。

2.2.2 交互賦能：AI 賦能CI，CI 革新AI

人工智能催生了組織結構和運作模式的全新變革，進而改變了組織中知識的存在和運用方式[15]。智能化的程序賦能組織決策，深刻影響了組織戰略規劃、戰術執行等管理過程。相較于傳統的信息技術，人工智能技術可以通過機器閱讀和計算機視覺提取知識，并根據算法吸收融合，實現自我學習，因此，它能夠對組織內部的復雜管理問題進行判斷和決策[16]。具體而言，人工智能對組織集體存在以下三方面影響：首先是協同工作，人工智能技術可以協同組織集體完成一些重復、程序化的工作，推動其降本增效、促進工作場所的協調與協作，從而提高組織集體的工作效率和生產力；其次是決策支持，人工智能挖掘并分析海量數據中的潛在特征與趨勢，幫助組織群體做出更加精準、全面和科學的決策，例如對市場需求和消費者偏好的預測分析。最后是知識管理，人工智能收集并蘊藏著大量的信息、技能、數據、經驗等知識，扮演著智囊團、專家庫和說明書的角色，可以源源不斷地為組織集體輸送知識和智力資本。與此同時，組織的智慧經驗和專業知識賦能人工智能迭代升級。組織群體是推動智能程序和機器持續創新升級的主力軍，為智能技術落地提供孕育土壤、應用環境和實踐平臺，組織需求的變化直接決定了人工智能技術的功能導向和結構形態，并倒逼其持續革新[14]。此外，組織的倫理和價值觀也會影響人工智能的發展方向，引導其更好地服務于企業績效與社會責任的多重目標。

2.2.3 價值共創：“CI-HI-AI-MI”多元一體

數字要素嵌入到企業生產及經營全流程，重構傳統生產要素組織與編排方式，數字要素自身不以獨立的要素形態存在，而是作為橋梁將現有的生產要素進一步串聯起來，促使各要素間產生協同效應，通過組織學習和慣例變革來創造價值[17]。4I 協同數字賦能體系中員工、組織、機器智能、人工智能技術多元交互疊加，組織智慧、員工智力、人工智能、機器智能四位一體集成化，實現人與智能機器協同相輔相成、員工組織合作共贏、人工智能與組織互利共生，共同構建出數智化的協同組織新形態。傳統組織與員工間的“管與被管”二元平面交互鏈條躍遷至員工-組織-機器-人工智能四元立體交互式共生網絡[14]。其中，組織（CI）是各共生單元交互活動的承載平臺和中樞系統，直接統籌協調組織各項基本生產經營活動以及員工、機器設備、人工智能的擁有數量和投資成本等；員工（HI）是整個生態體系的核心勞動力和關鍵單元，也是整個組織戰略活動落地應用的直接發起者與承擔者，并持續協調著企業組織與人工智能技術間的互動交互關系；而人工智能（AI）則賦能企業組織和員工，協同人工實現高效化、自動化、智慧化地完成各項任務；機器智能（MI）擴寬員工能力極限，參與組織決策，并受組織價值觀指引，重構組織生產關系。人工智能（AI）介于員工智力（HI）與機器智能（MI）之間，成為員工智力（HI）的工作助手并可以對機器智能（MI）進行智慧控制。體系中的各多元行為主體圍繞組織共同使命和目標，通過交互賦能、替代、補償、支持、整合、創造等方式實現共同增強式的價值創造。4I 協同數字賦能體系運作機理如圖2 所示。

圖2 4I 協同數字賦能體系運作機理

3 基于4I 協同數字賦能體系的數智化建設

由于數智時代企業形成了由“組織、員工、人工智能、機器智能”四個核心主體構成的管理、創新、生產系統，實現了以創新驅動、數字運轉、生產運行的新型價值創造與生產運營方式，即“4I 協同數字賦能體系”，錦華鐵路數智化發展與建設將以該體系為核心，從數智管理體系、數智協同平臺、數智知庫智庫、知識與事件圖譜四個方面提升數智化建設與發展水平。

3.1 去中心化的數智管理體系

在勞動分工、專業分工、職能分工的基礎上，錦華鐵路應向以知識為核心的腦體分工、協同收斂與智慧升級發展，即生產交給軟硬件結合的智能化裝備（MI），程序化工作交給人工智能（AI），人工智能（AI）對智能化裝備（MI）進行基于邏輯和大數據分析的工作管理，員工（HI）的體能及部分技能工作被“AI-MI”替代而更加專注于創新工作，并逆向為“AI-MI”賦智賦能，組織（CI）成為與人工智能（AI）進行知識群化交互的知識創新平臺與知識賦能平臺，由此形成一個數智化形態運營管理體系。錦華鐵路公司需將生產業務交給“AI-MI”，像裝備設備智能監測、智能檢測、列車自動閉塞、無人值守、無人駕駛、自動化生產線等工作任務，即形成“AI in MI to CI”三角形，以知識（技術、管理）為核心的工作交由“CI-HI”鏈條進行知識與智慧生產與運營，由“HI in AI to CI”智慧系統推動黑燈工廠向燈塔工廠的升級。機器對人升級替代包括智能三角形對人的技能和體能替代以及智慧三角形對人的智能和技能替代，其替代包括勞動替代、成本替代、分工替代、層級替代。這種替代的結果使企業人力資源結構由傳統的金字塔型逐漸演變為陀螺型（人員被MI 優先替代），并再次向上延伸至程序化的工作（被AI 替代），且“AI+MI”融合后會加劇向下的替代，逐步形成操作層的空層化。整個管理體系以人為本，以數字技術為管理介質，體系內分布眾多節點，節點由數據要素聯結起來，節點與節點之間相互影響，任何一個節點都可能成為階段性的中心，形成去中心化、柔性化、扁平化的共生發展式的深度學習型數智化組織。錦華鐵路數智管理體系如圖3 所示。

圖3 錦華鐵路數智管理體系

3.2 一體化的數智協同平臺

傳統企業是“科層+職能+專業”分工，而基于4I 協同數字賦能體系的企業組織是“平臺+系統+應用”集成，科層制強調縱向的命令關系，而協同平臺制更強調橫向的交互關系，從而使企業建立協同生產機制，在交互中相互賦能、彼此互利。錦華鐵路的數智化建設應以技術創新（AI+MI）與管理創新（HI+CI）作為“雙驅動”，搭建一體化數智協同平臺，向更加注重各主體間互動與協調的“平臺治理”進行升級與拓展。一體化數智協同平臺依靠數字架構、標準作業流程、精確環節控制、智能決策支持及深化信息共享來完成鐵路運輸各個環節數智化要求，從源頭治理消除“信息孤島”。其核心思想正是基于數據要素驅動，重塑鐵路管理體系中人、機車、設備和各系統間的相互關系，完成從“被動服務”向“主動服務”、“智慧服務”的轉變[18]。一體化數智協同平臺的底層基礎是相互聯系的智慧子系統（System Intelligence，SI），每個智慧子系統（SI）包含了機器智能（MI）、人員智力（HI）、組織智慧（CI）、人工智能（AI）的交互關系，平臺的運轉邏輯是裝備智能化到管理智慧化的躍遷過程，貫穿了機器智能（MI）、人工智能（AI）人員智力（HI）、組織智慧（CI）協同賦能的全流程。其中，鐵路的智能裝備（MI）如移動閉塞裝備、智能巡檢機器人、智能感知裝備、智能監測裝備、智能檢測裝備等主要基于場景、流程建模所開發的程序軟件以及軟硬件集成實現；人工智能技術（AI）如算法估計、圖像識別、機器學習等應用；智慧子系統（SI）包括列控系統、綜合調度系統、車務模塊、機務模塊、工務模塊、電務模塊、內部行政系統等。各智慧子系統由技術（AI+MI）與管理（HI+CI）兩大領域驅動，智能化的鐵路技術領域知識與智慧化的鐵路管理領域知識匯集成大數據域，進一步搭建標準統一的數據接口，深入挖掘、集成、治理、分析各智慧子系統的數據信息，利用算法模型繪制知識圖譜與事件圖譜，動態化、可視化地輔助智能決策，最終實現錦華鐵路運維決策分析智能化、運輸生產作業智能化以及組織經營管理智慧化。錦華鐵路數智協同平臺如圖4 所示。

圖4 錦華鐵路數智協同平臺

3.3 多元化的數智知庫智庫

人才是第一生產力也是知識核心，錦華鐵路數智化發展需要重視知識庫和智囊庫的建設，“知庫+智庫”雙庫建設可以通過“HI+CI+MI+AI”協同賦能實現，HI 通過人才知識創造實現價值化，MI 通過機器設備升級實現智能化，AI通過智能機器深度學習實現智慧化，CI 通過組織價值共創實現平臺化。具體而言，企業人才利用智能信息技術，將隱性知識進行顯性編碼，使得知識系統化、標準化呈現，并將其納入到企業知識庫。同時，其他員工在結合自身的業務實踐經歷進行知識解碼的過程中，又將產生新的知識并納入企業知識庫。通過知識庫平臺，實現企業內部的知識共享，不斷更新已有的知識存量資源，形成不斷豐富完善的組織知識。錦華鐵路知識庫的建設不僅要從內部創造知識，同時也要從外部獲取知識，除了將內部員工的個體知識顯現化、組織化，還可以與外部組織進行技術合作、項目科研，將獲得的外部技術資料、技術檔案等進行整合，建立起外部知識來源清單，不斷豐富企業“知庫”，讓企業“知庫”發揮更大作用。而企業“智庫”又稱智囊團，由專家及專業機構聚集，是企業“軟實力”的代表，錦華鐵路公司應重視人才培養，打造專業團隊，運用智庫對錦華鐵路發展機制、生產運輸決策、標準制定等進行深度研究，充分發揮智庫教育員工、匯集人才、整合資源的作用，激發人才集聚規模效應，創造更大價值。

3.4 精細化的知識與事件圖譜

錦華鐵路協同發展要以各專業數據背景為支撐、調度指揮為統籌，需要針對“人+機”兩大類智慧主體的協同作用，構建圍繞知識圖譜與事件圖譜的錦華鐵路數智知識體系。知識圖譜就是展示知識發展過程與屬性聯系的一系列不同圖形，通過節點和關系明確表達知識資源及其載體的演化過程和結構關系的圖數據結構。以知識圖譜引導錦華鐵路“時域-空域-頻域”多域關聯，利用知識圖譜上的時空變化模式或關聯簇，關聯查詢與檢索應用相關的實體數據-關系模型-知識資源，從而實現空間數據-機理模型-專家知識一體化集成的多場耦合建模與深度關聯分析能力，為錦華鐵路市場經營、生產運輸、安全運營、外部服務提供可視化決策輔助。其中，“時域”包括錦華鐵路設施設備檔案履歷、在役狀態、運行狀態和預測狀態等，實現鐵路列車和裝備的全生命周期綜合智能管控；“空域”包括錦華鐵路自然環境、地質狀況、設施設備情況等，實現鐵路全景全息可視化精準感知和數智化管理；“頻域”主要指錦華鐵路各節點安全事故、設備故障、應急保供等發生頻次。此外，基于知識圖譜技術對畫像標簽系統進行豐富擴展，構建智能感知的深度神經網絡識別標簽模型，突破傳統人工“打標簽”的方式，實現數據標簽的自動識別。其中，鐵路畫像（機器畫像、人員畫像等）著力于將分散、繁雜、晦澀的數據生成為易得到、易理解、易分析的標簽體系（基本屬性標簽、動態行為標簽、綜合評價標簽等），從而精準、形象地描繪出設備、系統、人員狀態，輔助日常運維決策和精細化管理[19]。雙譜的構建實現了“人+機”兩類智慧主體的協同，將現代的技術方式（AI+MI）、業務工具、管理手段（HI+CI）進行集成創新應用，在鐵路海量數字資源自動流轉的基礎上，以人工智能技術為代表的機器智慧從海量數據中“萃取”有價值的信息，輔助人類更高效地開展研究和決策工作，最終形成“人才聚焦創造、工作移交AI”的智慧方式。錦華鐵路知識與事件圖譜如圖5 所示。

圖5 錦華鐵路知識與事件圖譜

4 結語

在鐵路行業發展邁入技術與管理雙重驅動的智能化與智慧化發展階段的大背景下，本文以錦華鐵路為研究對象，構建了以數字化發展為核心的“組織智慧CI-員工智力HI-人工智能AI-機器智能MI”4I 協同數字賦能體系。4I 協同數字賦能體系總體沿著“人-組織二元合作集合→人-組織-機器三元共生系統→人-組織-人工智能-機器智能四元協同體系”的邏輯演進。其中HI 輸送知識、經驗和數據“培育”MI，MI 充分“解放”HI，使HI 專注于更富價值和創造力的活動；CI 檢查、維護、革新AI，AI 賦能CI 戰略規劃和戰術執行；CI、HI、AI 與MI 多元一體，數據要素激發協同效應，實現價值共創。進一步延伸4I 協同數字賦能體系的理論思想至具體實踐，提出去中心化的數智管理體系、一體化的數智協同平臺、多元化的數智知庫智庫、精細化的知識與事件圖譜等四個方面的應用建議致力于錦華鐵路的數智化建設，也為我國其他的智慧鐵路建設以及企業數智化轉型提供了一定的參考借鑒。