數字化技術助力軌道交通經濟管理困境突圍

軌道交通作為城市基礎設施的核心構成，其經濟管理效能直接關系公共服務供給質量與國有資產保值增值能力。在數字經濟與智能技術深度融合的產業變革中，傳統管理模式面臨資源配置粗放、風險預警滯后、決策支持不足等結構性困境。數字化技術通過重塑數據采集、分析及應用鏈條，為破解上述困境開辟新路徑。

數字化技術在軌道交通經濟管理中的具體應用

預算管理數字化 預算管理數字化通過數據驅動技術重構傳統預算編制與執行流程。軌道交通運營方借助大數據分析平臺整合歷史客流量、設備維護記錄及能源消耗數據，建立多維動態預算模型。機器學習算法對客流趨勢、設備折舊周期等變量進行關聯性解析，生成具有彈性調整能力的預算方案。在預算執行階段，智能監控系統實時追蹤資金流向，自動比對實際支出與預設閾值，觸發預警機制防止超支風險。區塊鏈技術的融入確保預算調整記錄可追溯，各參與方可在權限范圍內查看資金分配邏輯，增強預算透明度。此類技術應用使預算管理從靜態報表向動態決策支持轉變，實現資金配置與運營需求的高度適配。

成本管理數字化 成本管理數字化依托物聯感知網絡構建全要素成本監控體系。軌道交通站點部署的智能傳感器實時采集電力消耗、設備運行狀態及人工調度數據，通過邊緣計算設備進行初步清洗與特征提取。成本管理系統運用模式識別技術，區分正常運營成本與異常損耗。人工智能模型結合維修工單與配件庫存數據，動態優化設備更換周期與備件采購計劃，避免過度維護造成的資源浪費。這種端到端的數字化鏈路將事后成本核算轉變為過程成本控制，顯著提升資源使用效率。

票務收入管理數字化 票務收入管理數字化形成票務流與資金流的雙向閉環管控。移動支付平臺與票務系統深度集成，支持二維碼、人臉識別等多模態支付方式，實時同步交易數據至清分系統。智能合約技術應用于跨線路收益分配場景，根據預設規則自動完成運輸企業間的收益結算，消除人工對賬誤差。客流預測算法結合歷史出行規律與實時定位信息，動態調整票價優惠政策投放范圍與時段，實現收益最大化。電子票務數據的結構化存儲為審計提供完整證據鏈，防范票款截留風險的同時，為后續服務優化提供決策依據。

資產管理數字化 資產管理數字化構建覆蓋設備全生命周期的智能管控網絡。數字孿生技術對軌道車輛、信號設備等核心資產建立三維虛擬模型，通過傳感器數據實時映射物理實體狀態。預測性維護系統分析設備運行參數的時間序列特征，提前識別軸承過熱、電路老化等潛在故障，自動生成維修工單并匹配備件庫存。云計算平臺整合跨區域資產數據，建立設備性能退化曲線數據庫，為更新改造決策提供量化依據。

軌道交通經濟管理中數字化技術應用面臨的挑戰

技術集成挑戰 軌道交通經濟管理的數字化進程面臨異構系統融合的技術壁壘。由于既有運營管理系統多由不同供應商分階段建設，數據標準與接口協議存在顯著差異。例如，票務結算系統采用私有加密協議，而設備監測平臺使用開源通信框架，數據交互需頻繁進行格式轉換與協議適配，導致實時決策響應延遲。傳統關系型數據庫與新興時序數據庫的架構沖突，使得能耗數據與財務數據難以在統一平臺實現關聯分析。在新舊技術棧交替過程中，部分關鍵業務模塊因兼容性不足被迫維持雙系統并行，既增加運維復雜度，又產生數據孤島效應。此類技術碎片化現象削弱了數字化系統的整體協同能力，制約了管理效率的提升。

數字人才匱乏 軌道交通行業面臨專業技術隊伍能力結構與數字化轉型需求的深度錯位。傳統經濟管理人員熟悉線下業務流程，但對機器學習算法、區塊鏈共識機制等技術原理缺乏認知，難以將業務需求轉化為數字解決方案。具備數據分析能力的新生代技術人才雖掌握編程技能，卻對軌道交通運營特有的成本分攤規則、資產折舊政策等業務邏輯理解不足，導致技術工具與管理制度銜接失效。高校人才培養體系尚未建立跨學科課程矩陣，在軌道交通領域的復合型知識傳授存在真空地帶。這種雙重知識斷層使技術應用常停留于表面功能開發，難以觸及管理痛點。

數據安全挑戰 海量運營數據的全域流通增加了信息安全防護的難度。列車定位信息、乘客出行軌跡等敏感數據在采集端面臨物聯網設備固件漏洞風險，黑客可利用無線傳感網絡劫持數據流。票務支付數據在跨系統傳輸時，傳統VPN加密方式難以抵御量子計算時代的解密攻擊，存在中間人攔截隱患。云端存儲的資產性能數據因訪問權限分級模糊，可能導致供應商越權獲取商業機密。在數據跨境流動場景下，不同國家對個人信息保護的法律差異引發合規風險，例如歐盟GDPR 要求數據主體擁有刪除權，而軌道交通歷史票務數據的存檔要求與之形成沖突。多重安全威脅疊加，使得數據資產保護成為數字化轉型的基礎性難題。

應對軌道交通經濟管理中數字化技術應用挑戰的策略

科學聯用多種數字技術 實現數字化技術的有機聯動需建立分層次的技術協同機制。軌道交通系統可在底層架構中部署標準化數據接口，統一不同設備與平臺間的通信規則，通過通用數據格式轉換模塊消除信息交互障礙。中間層引入智能調度中樞，整合實時監測數據與歷史運營信息，利用機器學習模型動態優化車輛調度方案，平衡線路負載與能源消耗。上層管理平臺融合可視化工具與決策支持系統，將客流預測結果自動關聯至財務預算分配模塊，提升資金使用效率。在技術聯用過程中需制定跨部門協作流程，由技術委員會統籌規劃硬件升級與軟件迭代周期，確保新舊系統平穩過渡。針對特殊場景開發輕量化適配工具，應允許老舊設備通過邊緣計算節點接入智能分析網絡，避免全面替換造成的資源浪費。此類措施能夠突破技術碎片化困局，構建具備彈性擴展能力的數字化管理生態。

強化數字人才培養管理 破解人才能力錯位問題需構建知識融合的培養體系。企業應開設數字化轉型專項培訓，組織財務人員、技術團隊定期參加培訓。企業內部要建立數字化創新實驗室，組建跨領域攻關小組，通過實際項目推動技術人員與管理人員協同開發預算編制工具、資產健康度評估系統。要完善人才激勵機制，將新技術應用成效納入績效考核體系。這種立體化培養模式能夠加速復合型人才成長，形成技術能力與業務洞察力的雙向賦能。

加強數據信息安全防護 構建多層次防護體系需融合技術防控與制度管理雙重機制。在硬件層面為物聯網終端加裝安全芯片，在數據采集源頭建立防篡改屏障，確保傳感器獲取的列車定位信息與設備狀態參數真實可信。網絡傳輸通道要采用動態加密技術，根據數據類型自動匹配防護等級，對支付信息等高敏感內容實施端到端加密。云端存儲系統要實行分級權限管理，通過角色屬性界定數據訪問范圍。要建立數據生命周期管理制度，明確乘客出行記錄等信息的存儲時限與銷毀流程，配置自動清理程序防止歷史數據冗余。要制定跨境數據流動審查流程，設置合規性校驗節點，確保數據傳輸符合不同地區的隱私保護法規。

作者單位：太原市市政公用工程質量安全站（市軌道交通建設服務中心）