- 人工智能时代,轨道交通如何用人用数据?“上海科坛”探索城市数字化转型下的智慧轨道
- 来源:上海科协
记者 | 陈怡摄影 | 季俊辉
去年年底,市委市政府发布了《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》,强调要以数字底座为支撑,全面赋能城市复杂巨系统。落实到上海地铁,数字化转型包括建设的数字化转型、运营的数字化转型、服务的数字化转型和维保的数字化转型。基于此,在“十四五”开局之际,上海市科协和上海申通地铁集团于近日联合举办“城市数字化转型下的智慧轨道”沙龙,以当前轨道交通关键风险与痛点为切入点,探索相应的态势感知、预测和应对处理方法,描绘数字轨道交通的技术路径和前景,为上海和各地轨道交通新发展提供思路和参考,也为提升城市数字化创新策源能力和上海打造“国际数字之都”贡献智慧。
本次沙龙也是“上海科坛”2021年系列活动之一,由市科协党组书记、副主席马兴发主持,市科协党组成员、二级巡视员黄兴华出席活动。中国工程院院士、深圳大学土木与交通工程学院院长陈湘生,中国科学院院士、上海人工智能安全专委会主任何积丰,中国科学院院士、中科院上海高等研究院院长李儒新,中国科学院院士、中科院上海技术物理研究所研究员沈学础参加活动。
沙龙活动中,上海申通地铁集团技术中心总工程师王大庆、中国科学院上海高等研究院研究员徐怀宇、上海嘉成智慧轨道交通发展有限公司董事长史和平分别作了题为《轨道交通的智慧化发展》《城市数字化与智慧城市建设》《基于云平台的轨道交通车站全生命周期管理》的报告;陈湘生、何积丰、李儒新、沈学础等4位院士分别作了主题发言;上海申通地铁集团总裁、党委副书记毕湘利,上海交通运输研究中心理事长干观德,全国工程勘察设计大师、广州地铁设计研究院股份有限公司总工程师史海欧,以及上海申通地铁集团、苏州市轨道交通集团、深圳地铁、重庆轨道集团等相关单位的专家20余人结合自己专业领域参与交流讨论,发表观点。数字化同时应兼顾轨道交通网络安全
据介绍,上海目前14号线、18号线二期等工程仍处于关键建设阶段,崇明线等近期建设线路已陆续开工,13号线二期、19号线、23号线等线路已处于前期筹划设计阶段,“十四五”期间建设风险依然严峻。在当前超大规模地铁网络背景下,上海轨道交通系统面临着超强客流、巨量设施设备安全管控、员工操作安全管理、外部侵限干扰等巨大运营安全压力。尤其是在总量巨大的设备规模下,旧线设备老化和新线设备系统磨合带来的设备故障影响大,而设备维修资源又在被摊薄。对此,王大庆指出,要把原先的故障修逐渐向预防修过渡。过去强调的物理隔离对于数字化底座而言是一个障碍。
徐怀宇介绍,中国每天有3000多辆高铁在运行,每辆每天上传10G的数据;仅上海动车段就有400多辆动车,每辆车有一两千个维度的数据。但很多数据在被上传以后,往往缺少管理。他期望“AI+检修大数据平台”建立后,可以实现实时运维。
深圳地铁花了49.8亿全权委托华为做数字化建设。陈湘生院士指出,轨道交通数字化的过程需要有规范、规程、指南、风险判识、预警处置等,每一种逻辑之间的判据不是仅靠任何一家行业外的企业能够制定的。数字化工程尽管大家呼声很高,但实际见效很慢,一定要有战略支持。他建议轨道交通的数字化建设采取小步快跑、急用先做,最终实现新旧设备的技术兼容和在保护知识产权基础上的开源共享。
陈湘生院士还提出,程序再造将带给地铁系统新的管理模式和管理流程,这需要行政体系的决策来明确其合法性。轨道交通系统即使具备全自动运行的条件,也需要配备一定的人员,不要轻易提倡全自动运行,否则很可能一条线出问题,全网瘫痪。关于轨道交通内部系统和外部系统之间的感知,他表示,数字化建设任重道远,目前软件的可靠性尚不能得到百分百的保证,因此暂时不赞成用软隔离解决,还是需要进行硬隔离,以确保安全。
史和平提出,轨交车站的设计方法要从平面设计转向产品设计,设计师应多听取运营方的意见,把车站变成装配车间。
何积丰院士在题为“可信智能软件与智慧城轨”的发言中指出,人工智能的安全可信基础理论研究尚处于起步阶段,系统安全形式化方法和鲁棒性测试验证正成为研究焦点,对抗样本攻击是人工智能系统面临的主要安全挑战。他提醒,越是自动化的系统,越容易遭到破坏。
数据轻量化才能使人工智能系统见效益
沈学础院士在题为《城市数字化转型下的智慧轨道》的发言中指出,轨道交通系统中的人在流动中,数据的不确定性较大。如何把这样的数据转化为可以利用的工具来解决问题,值得思考。
毕湘利认为,人工智能系统不应“为上而上”,上系统要见效益。城市轨道交通在运营过程中发生故障后,如何快速地定位故障、快速地检修和处置故障,这都是迫切需要解决的问题。他介绍,现在申通地铁集团正在研究对设备进行分类,将直接和行车相关的设备特别区分出来。对于那些带传感器、数据可以实时传回的设备,则区分哪些数据需要实时传回。他认为,轨交系统一旦发生故障,信息要能最快地传达到调度那里,这应该是少数数据,而不是全部的海量数据。有很多数据本质是垃圾数据,没有关注的意义。如果什么视频都上传给调度,数据量太大,需要消耗太多的带宽,会影响必要数据的传输。在解决“数据轻量化”问题的基础上,毕湘利提出,可以适当取消巡检。“因为很多巡检是没有意义的。比如一个板卡坏了,靠巡检人员的肉眼是看不出来的。”
会议最后,何积丰和沈学础2位院士为长三角院士之家揭牌。
据悉,“上海科坛”是由市科协打造的学术交流品牌,定位于高端、前沿和国际化,主题选择突出时代要求、国家战略和上海需求。此次沙龙由上海城市与交通科学学会联盟、上海申通地铁集团有限公司技术中心、上海嘉成智慧轨道交通发展有限公司、上海市人工智能行业协会等单位承办。马兴发表示,市科协将全力支持智慧城轨发展和技术创新,发挥好科协学会、专家、平台、网络等优势,与企业、高校、科研机构、政府等进一步加强合作、携手共进,激发创新创造活力,为提升上海乃至全国城轨交通的创新能级和水平作出应有贡献。
去年年底,市委市政府发布了《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》,强调要以数字底座为支撑,全面赋能城市复杂巨系统。落实到上海地铁,数字化转型包括建设的数字化转型、运营的数字化转型、服务的数字化转型和维保的数字化转型。基于此,在“十四五”开局之际,上海市科协和上海申通地铁集团于近日联合举办“城市数字化转型下的智慧轨道”沙龙,以当前轨道交通关键风险与痛点为切入点,探索相应的态势感知、预测和应对处理方法,描绘数字轨道交通的技术路径和前景,为上海和各地轨道交通新发展提供思路和参考,也为提升城市数字化创新策源能力和上海打造“国际数字之都”贡献智慧。
本次沙龙也是“上海科坛”2021年系列活动之一,由市科协党组书记、副主席马兴发主持,市科协党组成员、二级巡视员黄兴华出席活动。中国工程院院士、深圳大学土木与交通工程学院院长陈湘生,中国科学院院士、上海人工智能安全专委会主任何积丰,中国科学院院士、中科院上海高等研究院院长李儒新,中国科学院院士、中科院上海技术物理研究所研究员沈学础参加活动。
沙龙活动中,上海申通地铁集团技术中心总工程师王大庆、中国科学院上海高等研究院研究员徐怀宇、上海嘉成智慧轨道交通发展有限公司董事长史和平分别作了题为《轨道交通的智慧化发展》《城市数字化与智慧城市建设》《基于云平台的轨道交通车站全生命周期管理》的报告;陈湘生、何积丰、李儒新、沈学础等4位院士分别作了主题发言;上海申通地铁集团总裁、党委副书记毕湘利,上海交通运输研究中心理事长干观德,全国工程勘察设计大师、广州地铁设计研究院股份有限公司总工程师史海欧,以及上海申通地铁集团、苏州市轨道交通集团、深圳地铁、重庆轨道集团等相关单位的专家20余人结合自己专业领域参与交流讨论,发表观点。数字化同时应兼顾轨道交通网络安全
据介绍,上海目前14号线、18号线二期等工程仍处于关键建设阶段,崇明线等近期建设线路已陆续开工,13号线二期、19号线、23号线等线路已处于前期筹划设计阶段,“十四五”期间建设风险依然严峻。在当前超大规模地铁网络背景下,上海轨道交通系统面临着超强客流、巨量设施设备安全管控、员工操作安全管理、外部侵限干扰等巨大运营安全压力。尤其是在总量巨大的设备规模下,旧线设备老化和新线设备系统磨合带来的设备故障影响大,而设备维修资源又在被摊薄。对此,王大庆指出,要把原先的故障修逐渐向预防修过渡。过去强调的物理隔离对于数字化底座而言是一个障碍。
徐怀宇介绍,中国每天有3000多辆高铁在运行,每辆每天上传10G的数据;仅上海动车段就有400多辆动车,每辆车有一两千个维度的数据。但很多数据在被上传以后,往往缺少管理。他期望“AI+检修大数据平台”建立后,可以实现实时运维。
深圳地铁花了49.8亿全权委托华为做数字化建设。陈湘生院士指出,轨道交通数字化的过程需要有规范、规程、指南、风险判识、预警处置等,每一种逻辑之间的判据不是仅靠任何一家行业外的企业能够制定的。数字化工程尽管大家呼声很高,但实际见效很慢,一定要有战略支持。他建议轨道交通的数字化建设采取小步快跑、急用先做,最终实现新旧设备的技术兼容和在保护知识产权基础上的开源共享。
陈湘生院士还提出,程序再造将带给地铁系统新的管理模式和管理流程,这需要行政体系的决策来明确其合法性。轨道交通系统即使具备全自动运行的条件,也需要配备一定的人员,不要轻易提倡全自动运行,否则很可能一条线出问题,全网瘫痪。关于轨道交通内部系统和外部系统之间的感知,他表示,数字化建设任重道远,目前软件的可靠性尚不能得到百分百的保证,因此暂时不赞成用软隔离解决,还是需要进行硬隔离,以确保安全。
史和平提出,轨交车站的设计方法要从平面设计转向产品设计,设计师应多听取运营方的意见,把车站变成装配车间。
何积丰院士在题为“可信智能软件与智慧城轨”的发言中指出,人工智能的安全可信基础理论研究尚处于起步阶段,系统安全形式化方法和鲁棒性测试验证正成为研究焦点,对抗样本攻击是人工智能系统面临的主要安全挑战。他提醒,越是自动化的系统,越容易遭到破坏。
数据轻量化才能使人工智能系统见效益
沈学础院士在题为《城市数字化转型下的智慧轨道》的发言中指出,轨道交通系统中的人在流动中,数据的不确定性较大。如何把这样的数据转化为可以利用的工具来解决问题,值得思考。
毕湘利认为,人工智能系统不应“为上而上”,上系统要见效益。城市轨道交通在运营过程中发生故障后,如何快速地定位故障、快速地检修和处置故障,这都是迫切需要解决的问题。他介绍,现在申通地铁集团正在研究对设备进行分类,将直接和行车相关的设备特别区分出来。对于那些带传感器、数据可以实时传回的设备,则区分哪些数据需要实时传回。他认为,轨交系统一旦发生故障,信息要能最快地传达到调度那里,这应该是少数数据,而不是全部的海量数据。有很多数据本质是垃圾数据,没有关注的意义。如果什么视频都上传给调度,数据量太大,需要消耗太多的带宽,会影响必要数据的传输。在解决“数据轻量化”问题的基础上,毕湘利提出,可以适当取消巡检。“因为很多巡检是没有意义的。比如一个板卡坏了,靠巡检人员的肉眼是看不出来的。”
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