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　　为响应国家《增强制造业核心竞争力三年计划（2018—2020年）》，由上海申通地铁牵头，中车长春轨道客车股份有限公司、中车青岛四方所研究所有限公司、清华大学以及明略科技工程开发共同完成的上海轨道交通车辆智能运维平台（以下简称平台），于今年初被评为示范工程。

　　截至8月底，该平台中的车联网系统已在上海申通地铁11条线路的部分车型部署上线，并取得良好的经济效益。近日，上海申通地铁及明略科技接受新华网采访，分享上海申通地铁在实现智能运维过程中的酸甜苦辣。

　　上海申通地铁运维面临的新课题

　　随着城市轨道交通行业的快速发展，轨道交通车辆数量日益激增。以上海为例，上海申通地铁体量不断扩大，至2018年底，上海轨道交通开通线路共计17条，全网运营线路总长705公里，车站415座，位居全国第一，并有5条线路延伸规划、4条线路新建计划。上海申通地铁的列车保有量为856列，5116辆。在未来的3-5年内，车辆体量仍将随线网规模扩大而快速增长，到2021年底，预计上海申通地铁的列车总数将超过1200列，车辆总数将超过7400辆，位居全球前列。

　　然而，随着国内城市轨道交通的飞速发展及客流量的增加，也暴露了设备运行强度大、维保人员工作量增加、夜间维护窗口时间较短等一系列问题，对当前运营设备维保工作提出了更高的要求与挑战。据不完全统计，目前国内车辆维修平均人车比为0.6。上海申通地铁由于其超常规模和体量，同时建设时序长（新线不断开通，老线已进入大量更新、改造）以及长期的高负荷运行，必然对车辆运维造成不小压力。

　　据上海地铁维护保障有限公司总工程师王生华介绍，上海申通地铁面临从建设运营的高速增长向高质量、从单纯的交通运输功能向综合服务的城市地铁网络以及从运营地铁向经营地铁三个转型。为积极响应国家《增强制造业核心竞争力三年计划（2018—2020年）》，由上海申通地铁牵头，中车长春轨道客车股份有限公司、中车青岛四方所研究所有限公司、清华大学以及北京明略科技有限公司工程开发共同完成上海轨道交通车辆智能运维平台，该平台于今年初被评为示范工程。

　　据悉，该平台由车辆无线实时传输子系统、轨旁车辆智能检测系统以及服务于全路网的车辆大数据平台组成，覆盖上海申通整个地铁网络。系统整体架构包含设备层、网络层、基础服务层、安全服务层、通用平台层、存储服务层、应用层、可视化决策层、平台级接口层九大部分。在充分调研国内外新技术与实践的基础上，项目团队从顶层设计出发，集大数据分析、人工智能技术，并融合机器学习，结合具体应用场景，做了深度开发并进行系统性构建，涵盖了车辆的设计、制造、运营、维修等全生命周期的要求。

　　“从维保的角度看，该平台包含车辆智能运维系统、供电智能运维系统、供电智能运维系统、工务智能运维系统、物资后勤智慧基地以及运营机电设备智能运维系统六部分，是上海申通地铁最具代表性的系统之一。从规划角度，如何应用机器学习，让机器具备自动识别能力，智能感知并理解业主需求，并随时以业主的偏好实现智能对话是对机器的主要部署。”王生华进一步补充道。

　　智能运维是轨道交通未来趋势

　　上海申通地铁维护保障有限公司负责的是列车每日运营的运维保障工作，这也是地铁运营中的核心。王生华表示，由于申通地铁超大规模、车辆数量激增、运营时间延长、运维压力增大等因素，迫切需要通过采用新的技术手段，改进运营管理的水平，提高运营列车可用度。

　　作为大数据+人工智能科技解决方案供应商，明略科技参与了R.I.S.E平台和车辆网系统的具体实施工作，主要包括两方面：一是承接整个车辆大数据平台的开发设计建设作用，二是负责核心的车联网技术开发建设工作。前者主要依靠大数据技术，将车辆的多元异构的数据融入到平台。车辆有实时的传感器数据，也有非结构化的视频、图片数据，把这些数据全部融入到平台中，将平台作为数据管理的核心来支撑整个车辆智能运维子系统的使用，起到了一个关键性的决定作用。后者主要通过物联网和大数据技术的结合，例如使用数据网关、行为解析以及实时处理的技术，帮助车辆智能运维中起到关键作用。

　　王生华介绍：“明略科技在搭建大数据架构之前，要了解我们全公司的架构、维修制度和模式，仅调研就花了2个月的时间，然后根据数据的结构特点进行搭建。经上线运行，R.I.S.E平台和车辆网系统符合预期要求。值得一提的是，这套平台是兼容性平台，与上海申通地铁其他平台均可以互相调去和应用。”