数智赋能背景下新一代智慧车站的建设：内涵、路径与挑战

摘要： 随着物联网、大数据、人工智能、数字孪生等数智技术的深度融合与爆发式增长，交通枢纽的智能化转型进入新阶段。本文旨在探讨“数智赋能”背景下新一代智慧车站的建设内涵。首先，剖析数智技术与交通枢纽融合的新趋势；其次，构建以“数据驱动、智能决策、全程服务、韧性安全”为核心的新一代智慧车站系统架构；接着，从基础设施建设、数据治理、应用场景创新、运营模式变革等方面提出具体建设路径；最后，分析当前面临的数据安全、技术标准、投资效益与数字鸿沟等挑战，并提出对策建议。本研究为新时期交通枢纽的数字化、智能化升级提供理论参考与实践指引。

关键词： 数智赋能；智慧车站；数字孪生；人工智能；数据驱动；智能交通

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一、引言

1. 研究背景与意义：阐述数字经济时代，交通强国战略下，传统车站向智慧化升级的迫切性。数智技术（如5G、AI、IoT、云计算、BIM/CIM）的成熟为车站的全面感知、实时分析、科学决策与精准服务提供了可能。

2. 文献综述：回顾智慧车站从数字化、网络化到智能化、智慧化的发展历程，指出现有研究多集中于单一技术应用或局部功能优化，在数智技术集群赋能、系统性重构方面的研究尚待深入。

3. 研究内容与方法：提出本文的研究框架、核心问题及采用的理论分析与案例结合的方法。

二、数智赋能的内涵与新一代智慧车站的核心特征

1. 数智赋能的概念解析：阐释“数智化”超越“数字化”的核心在于数据的智能价值化，即通过数据融合与AI模型，实现自感知、自学习、自决策、自优化。

2. 新一代智慧车站的定义与特征：

   • 全面感知与互联：依托IoT设备，实现对人、物、设施、环境全要素的实时动态采集。

   • 数据融合与中枢驱动：构建车站“数据大脑”或数字孪生平台，打破信息孤岛，实现跨业务、跨层级的数据共享与协同。

   • 智能决策与主动服务：利用AI算法进行客流预测、应急调度、设备预警、个性化动线引导，变被动响应为主动干预。

   • 全程沉浸式体验：通过AR/VR导航、无感支付、智能票务、商业精准推送等，打造无缝、便捷、个性化的旅客出行与商业体验。

   • 弹性运营与韧性安全：基于仿真推演与实时数据，提升车站在大客流、极端天气、突发事件下的运营韧性和安全水平。

三、新一代智慧车站的系统架构设计
提出一个分层解耦的“云-边-端”协同架构：

1. 感知执行层（端）：各类传感器、摄像头、智能设备、机器人等。

2. 网络通信层（管）：5G、Wi-Fi 6、物联网专网等高速、低延时、高可靠的通信网络。

3. 边缘计算与平台层（边/云）：

   • 边缘节点：处理实时性要求高的本地计算任务。

   • IaaS/PaaS：提供计算、存储等基础资源。

   • 数据中台：负责数据汇聚、治理、建模与分析。

   • 数字孪生平台：车站物理实体的虚拟映射，用于仿真、监控与优化。

   • AI中台：提供算法模型服务，支撑上层智能应用。

4. 智慧应用层（用）：涵盖智能安防、智慧调度、智慧能源、智慧服务、智慧商业、智慧管理等具体场景应用。

5. 标准规范与安全体系：贯穿各层的技术标准、数据规范及网络安全、数据隐私保护体系。

四、数智赋能下智慧车站的建设路径

1. 夯实数字底座：推进BIM+IoT的深度融合，建设全覆盖的高速通信网络与边缘计算设施。

2. 构建数据能力中心：建立统一的数据资源目录与治理体系，搭建数据中台与AI中台，挖掘数据资产价值。

3. 深化典型应用场景：

   • 运营智能化：基于数字孪生的设备全生命周期管理、智能巡检、能效优化。

   • 服务人性化：“一脸通行”全流程服务、室内外融合定位导航、智能客服机器人、需求响应式商业。

   • 管理协同化：跨部门、跨运输方式的协同指挥调度平台。

   • 安全韧性化：基于视频AI的异常行为识别、重大风险智能预警与应急模拟推演。

4. 创新运营与商业模式：从“设施管理者”向“平台运营者”和“数据服务商”转变，探索数据增值服务与生态合作模式。

五、面临的挑战与对策建议

1. 主要挑战：

   • 数据安全与隐私保护：海量个人信息与运营数据的安全边界与合规使用。

   • 系统兼容与标准缺失：新旧系统接口不一，跨厂商、跨领域技术标准体系尚不完善。

   • 初期投资巨大与长效盈利模式：建设成本高，投资回报周期长，可持续商业模式需探索。

   • 技术迭代与人才短缺：技术更新快，复合型智慧交通人才储备不足。

   • 数字鸿沟：如何保障不同群体（如老年人）平等享受智慧服务。

2. 对策建议：

   • 加强顶层设计与标准制定：出台国家/行业标准，鼓励开放接口与互操作性。

   • 探索多元化投融资与共建模式：政府引导、市场主导，采用PPP等模式，鼓励生态伙伴共建。

   • 构建纵深防御安全体系：采用隐私计算、区块链等技术，保障数据全生命周期安全。

   • 重视人才培养与公众培训：加强校企合作，开展数字化技能普及教育。

六、结论与展望
总结数智赋能是新一代智慧车站建设的核心驱动力，其本质是以数据为关键要素，以AI为核心引擎，对车站的物理空间、运营模式、服务生态进行系统性重塑。未来，智慧车站将与智慧城市、智慧交通网络更深度协同，向“自进化、有温度、零碳排”的更高形态演进。研究应持续关注技术伦理、可持续发展与人文关怀的平衡。