商汤打造“1+2+3”架构,让AI下沉城市轨交七大场景

城市轨交如同一张复杂而又巧妙的大网,将城市的每个角落有机地连结在一起。但随着城市化进程加快,城市轨交也面临安全风险难管控、运营效率难提升、乘客体验难保障、经营缺口难闭合等多重挑战。

城市轨交如同一张复杂而又巧妙的大网,将城市的每个角落有机地连结在一起。但随着城市化进程加快,城市轨交也面临安全风险难管控、运营效率难提升、乘客体验难保障、经营缺口难闭合等多重挑战。

AI技术如何破题城市轨交高质量发展,满足日益增长的出行需求?

近日,商汤发布《AI赋能智慧城轨高质量发展》白皮书,深度提出视觉AI赋能智慧城轨发展的七大方向。

白皮书指出“无视觉不智能”,视觉感知是智慧城轨感知系统的重要组成,而视觉AI则是实现城轨视觉感知的技术关键。

商汤打造“1+2+3”架构,让AI下沉城市轨交七大场景

AI下沉,七大场景赋能全链路智能化

首先是缓解客运组织压力。AI可实时感知重要区域客流情况,并对节假日、大型活动、上下班高峰期等特殊运营时期的客流变化进行预测,辅助客运组织人员及时调整客流预案。

第二,提高站务管理效率。从开关站时的无关人员核查,到安检区域带包漏检、隔栏递物等违规行为的及时预警,再到遗留物、烟火等检测,AI能够全面提高车站运营的巡检效率。

第三,增强乘客出行体验。有了AI,乘客不仅可以享受无需票卡的无感进出站通行体验,还能通过沉浸式的AR导航轻松找到出入口、换乘口等位置,让出行更便捷。

商汤打造“1+2+3”架构,让AI下沉城市轨交七大场景

AI 赋能智慧城轨建设的七大方向

第四,保障列车运行安全。无论是车厢内的打架斗殴、人员摔倒、物品和人员滞留等异常/违规行为,还是驾驶舱内驾驶员的异常状态,AI都能主动发出提醒,防患于未然。

第五,加快应急响应速度。针对扶梯逆行、电梯困人、人员摔倒等紧急事件,AI均能够第一时间感知到并即时发出预警,辅助工作人员快速做出应急响应措施。

第六,提升资产运维水平。对于车辆和线路基础设施维护,AI可以有效、及时地检测异物入侵、行人闯入、轨道烟火等突发性及不可预测性较强的安全隐患,降低行车安全风险。

第七,创新可持续经营模式。在站内等待区、进出站口、换乘区或车厢内设置区域智能化“触点”,AI不仅能为乘客提供及时性信息服务,还可构建城轨元宇宙,开拓商业空间新价值。

过去几年,商汤科技积极投入城市轨道交通智能化建设,为郑州、哈尔滨、西安、成都、太原等城市的超过30条线路、超过640个车站实现了多种场景和方向的智能化升级。

例如,2019年在北京地铁的大兴机场线,乘客无感进站在身份安检过程中还能自动完成“人”“票”“证”三合一自动核验,使单通道旅客过检效率由传统人工方式的180人/小时提高到约260人/小时,提高了安检效率和安全等级,节约了旅客等候时间。

2020年郑州也实现了全线网8条地铁运营线路、164座车站全部支持无感乘车,曾创下线网单日客运量超241万乘次的最高记录,为广大市民的地铁出行提供了更加智能化的乘车体验。

2021年在成都,全线网12条运营线路全面应用“智慧乘客服务平台”,覆盖了287座车站,超过700个安检点和8500个闸机,大幅提高安检的反应速度、识别准确率、隐患处置效率。同时还做到200ms内的全流程购票,有效缓解了早晚高峰的客流压力。

1+2+3,实现城市轨交云边协同

打造“安全、高效、人本”的智慧城轨视觉引擎,正是源于商汤“1+2+3”的开放式平台架构模式,面向七大应用方向,助力城轨行业实现“运营、经营并举”的目标。

商汤打造“1+2+3”架构,让AI下沉城市轨交七大场景

智慧城轨视觉引擎部署模式和总体架构

作为架构的底座支持,商汤AI大装置SenseCore结合“商汤日日新SenseNova”大模型体系,可为智慧城轨在内的各行各业持续输出强大的AI算法和算力。

基于大装置构建的SenseFoundry Tran方舟交通开放平台和SenseMARS火星混合现实平台,可分别实现高效、低成本的多样化场景算法生产,以及城轨空间元宇宙的构建和运营,满足城轨可持续经营目标。

通过灵活调用两大平台能力,商汤进一步构建了城轨智能运营系统、城轨智能运维系统、城轨元宇宙产品矩阵三大产品体系,面向七大应用方向提供“开箱即用”的视觉AI解决方案。

依托大装置和大模型,商汤的智慧城轨视觉引擎不仅算法精度高,在复杂光照和嘈杂人流环境下仍能保持极佳的可靠性,同时产品迭代快、算法复用可共享,并能有效降低各类应用的建设门槛,且支持弹性扩容,灵活满足城轨交通场景碎片化和多样化需求。

白皮书指出,未来5~10年,城轨交通将进入建设缓慢下行,运营管理快速提升的转型发展阶段,行业重心也由过去“以建设为主”,逐步向“运营、经营并举”逐步过渡,并有望催生MaaS(出行即服务)等全新商业模式,重构城市空间新形态。

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