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人类之所以被称为智慧生物，主因是我们拥有发达的大脑。纵观人工智能的发展史，我们会发现很多寻找智能的灵感都来自于生物学基础上的尝试。比如，构建人工神经网络的本质是编写一种计算机程序，这种程序也是建模工具。计算机用指令来处理信息，这个过程与大脑工作的原理颇为类似。从遗传算法到强化学习，人工神经网络逐渐有了模拟人脑学习、进化的能力。受到生物学启发的人工智能，已经在很多领域得到了应用。无论你认为城轨“大脑”是在模拟神经网络，还是在模拟人类的心智，它们都殊途同归，城轨要实现智慧化，就需要有类似人脑的城轨“大脑”，它应该具备类似人脑的感知、认知、分析、决策等功能，还应该具备自主学习、不断进化的能力。
中国城市轨道交通协会发布的《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》（以下简称《纲要》）显示，我国智慧城轨建设蓝图呈现为“1-8-1-1”的布局结构（图2-1），其中建立一个城轨云与大数据平台则被行业广泛认为是未来发展智慧城轨“大脑”的重要内容。
图2-1 智慧城轨建设蓝图
通常情况下，轨道交通建设周期很长，新技术发展却日新月异，新技术应用无法在旧系统上完成，就会导致交付“崭新而落后”的系统。另外，同一线路不同业务之间系统分设，令资源无法共享，形成信息孤岛。系统的割裂导致子系统成了一个个独立的存在，被业界形象地称为“烟囱”。
智慧城轨建设正是基于CPS（cyber-physical system，信息物理系统）技术体系和工业互联网，结合当前人工智能、云计算和物联网等先进技术，构建一套基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环智能赋能体系（图2-2），并通过自主进化和开放性实现系统的持续进化，从而把城轨运营系统打造成一个智慧体，并通过数字化、网络化、智能化的手段实现智慧化。这个智慧体的智能是多维度的，无法用单一数值去描述。城轨无疑是人工智能应用的黄金场景之一，人工智能让城轨系统拥有更多的能力，使运营更加高效。
图2-2 智慧城轨设计模型
想要实现智慧城轨的建设目标，需要构建基于全息感知的开放、可持续发展的智慧城轨“大脑”，通过强化能力支撑、数据驱动，为搭建端到端的智慧应用提供数字“底座”。在“底座”之上，将乘客、运营管理人员、车站设备等多维度数据打通，打造智慧化、多维化、舒适化的乘客服务系统，提升乘车体验。可以说，人工智能是城轨“大脑”的数字底座，城轨“大脑”则筑基整个轨道交通产业的数字化发展。
智慧城轨的建设是一个长期、持续的过程。城轨“大脑”并不是提供一套单一的城轨业务系统的建设方案，而是基于智慧城轨建设的大背景，提供一套可靠的、通用的、开放的、支持可迭代开发和应用创新的建设框架和基座（图2-3），也就是城轨行业操作系统。 ［3］
图2-3 智慧城轨“大脑”总体架构
AI技术演进已经历4个阶段，第一个阶段的AI是以逻辑推理为主，AI能力以聚焦决策和认知为主；第二个阶段的AI则是以概率统计的建模、学习和计算为主，这一阶段的AI能力开始聚焦感知、认知和决策；第三个阶段的AI聚焦学习环节，注重大模型的构建，以及AI能力覆盖的学习和执行；第四个阶段的AI则聚焦执行与协作环节，开始注重人机交互协作，注重人类对人工智能的反馈训练。当下的智慧城轨“大脑”正向AI全能力覆盖方面演进。如果说，过去的人工智能在解决头部的痛点，现在的人工智能将点连成了网，解决的是网下更长尾
的痛点。
面向城轨运营数字化、智能化、网络化的需求，需要构建基于海量数据的采集、汇聚、分析的服务体系，以支撑城轨智慧运营，城轨“大脑”包括边缘层、SaaS（software as a service，软件即服务）、PaaS（platform as a service，平台即服务）和IaaS（infrastructure as a service，基础设施即服务），如图2-4。
智慧城轨“大脑”支持前端资源的泛在连接，实现对运营环境的“人（运营人员）、机（机器设备）、物（物料）、环（环境）”的全方位动态感知、数据采集及控制执行。除了通过工业以太网和工业总线获取车站与段场的设备状态及其他业务系统的数据之外，智慧城轨“大脑”也实现了通过计算机视觉、室内定位、生物识别、智能表计、智能传感、在线状态监测、激光探测、互联网信息挖掘等技术对人、机、物、环、事件等的感知，比如，对车站的客流感知、乘客感知、设备状态感知、故障监测、温度感知、湿度感知、安全事件预警等实现对车站的全息感知。此外，智慧城轨“大脑”还可与外部系统交换数据以获得对运营和服务有潜在价值和意义的数据。
图2-4 智慧城轨“大脑”建设示例
人工智能的出现，意味着具有自主感知、认知、决策、学习、执行、协作能力的城轨“大脑”逐步形成，这六大关键能力成为城轨提高生产能力和效率的核心技术。城轨“大脑”提供的不仅仅是简单的工业互联网平台，而是以面向特定业务域的过程管理为主，同时又能支撑和形成跨业务域应用、面向数据集成的智能化新应用，是更加可靠、通用、开放、支持迭代开发和创新的操作系统。
通过泛在连接，城轨“大脑”可提供开放的数据接入能力，支持对各种设备数据的实时采集。基于城轨“大脑”对海量边缘节点统一接入的支持，边缘应用产生的数据可快速转发到云端。
城轨“大脑”的数据中台可以进行海量数据的存储、处理和管理。在数据中台之上，城轨“大脑”提供了开放和可拓展的AI能力平台，实现机器学习、机理分析及对大数据的深度挖掘和分析。城轨“大脑”支持的技术、能力和知识等沉淀成为能力支撑，有助于实现能力共享和能力复用。
城轨“大脑”通过解耦
能力与业务应用，将业务系统中通用的业务能力或技术要求进行封装来实现能力的平台化，进而形成对业务应用的平台支撑。然后能力平台将核心、通用的业务以服务的方式进行沉淀，以此实现对业务变化和创新发展的快速响应。
城轨“大脑”将来自于各业务子系统、各专业的海量数据进行采集、清洗、整理、集成、标准化、建模、挖掘、分析等，通过数据仓库、数据治理等手段构建全域统一的数据资产，使其成为建设智慧城轨的基础。
基于数据的全面融合与AI技术，城轨“大脑”可进一步实现对城轨大数据的联动分析，提供包括客流预测、健康度评估、故障预测等服务。城轨“大脑”具体应用了以下典型技术：
（1）基于数据融合的客流检测和基于深度学习的客流预测技术。
（2）基于智能视频分析、人行轨迹挖掘的智能安防技术。
（3）基于深度学习的人脸比对技术。
（4）基于深度学习的语音识别技术。
（5）基于机理模型和机器学习的关键设备的健康评估模型。
城轨“大脑”基于CPS 5C架构设计，包括智能感知层（connection）、信息挖掘层（conversion）、网络层（cyber）、认知层（cognition）和配置执行层（configuration）。在这个架构中，通过对系统网络中的人、机、物进行深度融合及实时交互，构建具有多维度属性的系统虚拟运营模型，使其具备有感知、有认知、有行为、可交互、会学习、自成长、会决策等特性，这也是城轨“大脑”能够实现运营智能化的关键所在。
智慧城轨以前端感知为核心，判断何时为可执行状态，辅以视觉技术、传感技术，实现对运营状态的全方位感知，并结合深度学习提升感知力。城轨“大脑”通过融合多个传感器的数据和相关信息，结合对数据及信息的智能处理和分析，做出智能化决策，以数据驱动运营生产和运营能效的提升。在搭建完善的智慧运营系统框架的基础上，逐步建成全息感知、实时分析、科学决策、精准执行、业务联动的智慧运营管理系统。
在全面集成连接能力的基础上，城轨“大脑”通过对数据采集、分析，将一切行为过程通过数据进行呈现，随时把握运营和管理的细节与趋势，预测风险、精准决策，实现业务数据化，数据业务化。
大数据分析可以最大限度地挖掘数据潜力。在当前的人工智能研究中，以数据为中心的方法为语音识别、计算机视觉和自然语言处理等重要任务带来了突破性的进展。基于机器学习的原理，通过数据存储、数据操作、数据挖掘，为开发出具备类似人类水平的智能机器提供支撑，这些智能机器被我们称为智能体（agent）。
城轨“大脑”能够充分应用智能体的智慧驱动每一个场景，如问询智能机器人、设备巡检机器人、智能语音购票等，实现更“懂”人心的自助服务，让乘客能够享受高质量和便捷的乘车体验。