前不久，北京市发布《北京市“十五五”时期现代综合交通运输体系发展规划》，明确到2030年北京轨道交通运营里程1050公里以上，中心城区绿色出行比例达78%。此前，上海市印发的《上海市综合交通发展“十五五”规划》同样提出硬目标：到2030年全市轨道交通运营里程达到1260公里（含磁浮线、金山铁路）。两座超大城市将在未来几年内，双双跻身“1000公里地铁俱乐部”。
里程跃升意味着线网更密、站点更多，但轨道交通能否真正便利公众出行，还要看候车时间、换乘次数、高峰拥挤度等指标。近年来，一批轨道交通智慧化成果密集落地，正推动地铁从“修得更长”转向“跑得更聪明”，为公众绿色出行提供更多便利。
自主运行系统提升列车折返效率
传统地铁信号系统运行比较依赖人工。地面设备先检测列车的位置和速度，再把信息传给后台工作人员，工作人员据此给列车发送运行指令。不过，一旦线路变长、客流量波动加剧，这套系统便难以应对。地铁列车自主运行系统（TACS）的出现解决了这一难题。
目前，TACS已经在我国多个城市轨道交通中运行。典型代表便是基于车—车通信技术和车地协同技术的启骥TACS，其被应用在深圳地铁20号线。
相关工作人员介绍，有了启骥TACS，列车可以自主规划路线，轨道、道岔等资源可以像自动储物柜一样“用时解锁、用完即还”，不占位、不空等。与此同时，依托该系统的车—车通信技术，列车之间可以直接“对话”，实时共享精确位置和速度信息，在确保安全的前提下缩短车距、增加发车密度。
折返效率反映的是列车到达终点站后，完成清客、换端并重新发车的能力。折返越快，终点站每小时能“吞吐”的列车越多。数据显示，应用启骥TACS后，列车折返效率提升了30%。
虚拟编组技术依客流量调整车厢数
除了TACS，虚拟编组技术也可以科学分配地铁运力供给。
虚拟编组技术主要解决城市地铁固定编组下运力供给与客流需求不匹配、编组调整不灵活的问题。当前，我国城市地铁普遍采用4节或6节固定编组：高峰时段运力不足、车厢拥挤，平峰时段运力过剩、乘客稀少。
虚拟编组技术之所以叫“虚拟”，关键就在于它用无线通信替代了物理车钩。传统编组中，列车与列车必须靠机械车钩连在一起，才能作为一个整体同步牵引和制动。虚拟编组则让两列各自独立的列车通过车—车通信实时共享位置、速度和制动意图，后车以前车为移动目标，在极近距离内“追着跑”。从乘客的视角看，两列车之间没有车钩相连，中间隔着一段距离，但它们却宛如一列完整的列车，协同运行。在北京地铁11号线的示范验证中，应用虚拟编组技术，高速运行的两列车用“无形车钩”相连，其间距控制在150米以内，停车间距不超过5.92米。
有了虚拟编组技术，在早高峰来临前，两列4节编组列车可以先后从车辆段驶出，进入正线后通过无线通信建立虚拟编组，后车以极近距离跟随前车，两列车“合为”一列8节编组的列车，同步加速、同步停站、同步开关车门，共同承担大客流运输任务，但中间并不需要车钩连接。早高峰结束后，虚拟编组在运行中直接解编：前车恢复正常追踪模式，后车随之退出编组，两列车各自独立运行，这样可以灵活匹配平峰时段的客流需求。
“整个加长与缩短的过程不需要列车回段、人工操作车钩，在正线运行中就可以完成，这是物理编组难以做到的。”工作人员说。
中国工程院院士丁荣军介绍，这项技术使多列独立运行的列车能够在轨道上实现紧密追踪与协同运行，从而提升线路运能和运营灵活性。
“智慧中枢”辅助调度优化线网指挥
在北京、上海等大型城市，地铁网通常有20多条线路、数百座车站，局部故障如果不能在几分钟内被解决，就可能沿换乘节点向外扩散，演变为整张网的连锁延误。数字孪生、人工智能等技术要解决的，正是这类问题。
济南轨道交通正在建设的线网指挥中心，融合云计算、大数据、人工智能与数字孪生技术，构建覆盖线网运营指挥、应急联动处置和智能辅助决策的“智慧中枢”。
“智慧中枢”的核心能力之一，就是把整个地铁网的客流、行车和设备状态映射到一个可计算、可推演的虚拟线网中。有了这个“智慧中枢”，调度员不必等到客流压力堆积后才做出反应，而是可以提前预判。举例来说，“智慧中枢”会提示：15分钟后，哪个换乘站可能达到拥挤阈值，哪一段区间的断面客流正在逼近运力上限；发生故障时，哪些替代线路还有余量，并据此给出客流预测、故障预警和辅助决策建议，使调度从“事后响应”前移为“事前干预”。
在深圳，这类线网级智能辅助决策技术已进入验证阶段。深圳城市交通规划设计研究中心披露的数据显示，智能辅助决策技术的全网区间断面客流推演精度超过90%，其可缩短决策响应时间约25%，使最大断面满载率优化10%。
智能安检系统瞬间揪出隐患
在地铁出行中，安检是保障公共安全的第一道防线，也是影响大客流通行效率的重要环节。以液体物品为例，乘客如果携带液体乘地铁出行，在过安检时往往会被要求喝一口或将液体放置在专门的检测仪器上进行复检。这是因为，当行李堆叠遮挡时，安检机中的X光难以识别液体。相关专家告诉记者，层层遮挡会造成液体成像特征残缺，普通算法容易漏检；若调高告警阈值，又会引发大量误报，安检精度和通行效率难以兼顾。
针对这一矛盾，长沙地铁采用湖南苏科智能科技有限公司研发的智能安检系统。该系统通过采集百万级地铁现场真实堆叠数据与实验室数据进行样本扩充，并采用非可见光抗干扰结构化分析、多能级光电图像识别等技术，可精准识别150余类违禁品，同时在检测准确率不低于99.99%的条件下，将识别时间从160毫秒压缩至100毫秒内。
智能安检系统利用不同波段的电磁波进行探测成像。人眼只能感知可见光，而该系统可借助X射线、毫米波等不可见电磁波段获取信息，再通过智能算法辅助识别可疑物品，并将多源非可见光数据进行分析处理，进而发现人眼发现不了的潜在风险。
“人眨一次眼大约需要300毫秒。这意味着，乘客把包放上安检传送带的一瞬间，智能安检系统就已经完成了‘扫描—识别—判断—告警’的全流程。”湖南苏科智能科技有限公司董事长兼总经理邓意麒说。
目前，该系统已在长沙地铁2号线西延二期线路、长沙地铁1号线和6号线投用。各站点违禁品平均检出率提升至人工安检水平的4.3倍，高峰客流通行速率平均提高42%，单条运营线路年均人力投入可减少约692万元。由此，安检在守住安全底线的同时，也能兼顾大客流下的通行效率。
视频智能分析系统主动发现乘客需求
地铁站服务常常面临一个问题：乘客有困难时，工作人员可能不能及时发现。乘客遇到问题要自己去找工作人员，但在大客流车站，工作人员不可能兼顾每位乘客，乘客想要及时得到帮助，有时要靠运气。
双井站是北京地铁7号线和10号线的换乘站，早晚高峰换乘量接近4万人次。2025年，这里上线了一套视频智能分析系统，利用站内原有摄像头，主动寻找需要帮助的乘客，对坐轮椅、推婴儿车的乘客进行自动识别，并向车站综控室推送提示，方便工作人员据此提供协助。
例如，推婴儿车的乘客下车后，车站综控室的屏幕会弹出提示，工作人员可提前到达电梯处提供服务。当乘客与所携行李物品分离超过5分钟时，视频智能分析系统会向工作人员发送提示信息，工作人员据此及时到现场核实情况，通过广播寻找乘客并提醒其看管行李。该系统运行一年来，双井站主动识别各类特殊服务需求1000余次，核实响应率达100%。
前不久，北京市发布《北京市“十五五”时期现代综合交通运输体系发展规划》，明确到2030年北京轨道交通运营里程1050公里以上，中心城区绿色出行比例达78%。此前，上海市印发的《上海市综合交通发展“十五五”规划》同样提出硬目标：到2030年全市轨道交通运营里程达到1260公里（含磁浮线、金山铁路）。两座超大城市将在未来几年内，双双跻身“1000公里地铁俱乐部”。
里程跃升意味着线网更密、站点更多，但轨道交通能否真正便利公众出行，还要看候车时间、换乘次数、高峰拥挤度等指标。近年来，一批轨道交通智慧化成果密集落地，正推动地铁从“修得更长”转向“跑得更聪明”，为公众绿色出行提供更多便利。
自主运行系统提升列车折返效率
传统地铁信号系统运行比较依赖人工。地面设备先检测列车的位置和速度，再把信息传给后台工作人员，工作人员据此给列车发送运行指令。不过，一旦线路变长、客流量波动加剧，这套系统便难以应对。地铁列车自主运行系统（TACS）的出现解决了这一难题。
目前，TACS已经在我国多个城市轨道交通中运行。典型代表便是基于车—车通信技术和车地协同技术的启骥TACS，其被应用在深圳地铁20号线。
相关工作人员介绍，有了启骥TACS，列车可以自主规划路线，轨道、道岔等资源可以像自动储物柜一样“用时解锁、用完即还”，不占位、不空等。与此同时，依托该系统的车—车通信技术，列车之间可以直接“对话”，实时共享精确位置和速度信息，在确保安全的前提下缩短车距、增加发车密度。
折返效率反映的是列车到达终点站后，完成清客、换端并重新发车的能力。折返越快，终点站每小时能“吞吐”的列车越多。数据显示，应用启骥TACS后，列车折返效率提升了30%。
虚拟编组技术依客流量调整车厢数
除了TACS，虚拟编组技术也可以科学分配地铁运力供给。
虚拟编组技术主要解决城市地铁固定编组下运力供给与客流需求不匹配、编组调整不灵活的问题。当前，我国城市地铁普遍采用4节或6节固定编组：高峰时段运力不足、车厢拥挤，平峰时段运力过剩、乘客稀少。
虚拟编组技术之所以叫“虚拟”，关键就在于它用无线通信替代了物理车钩。传统编组中，列车与列车必须靠机械车钩连在一起，才能作为一个整体同步牵引和制动。虚拟编组则让两列各自独立的列车通过车—车通信实时共享位置、速度和制动意图，后车以前车为移动目标，在极近距离内“追着跑”。从乘客的视角看，两列车之间没有车钩相连，中间隔着一段距离，但它们却宛如一列完整的列车，协同运行。在北京地铁11号线的示范验证中，应用虚拟编组技术，高速运行的两列车用“无形车钩”相连，其间距控制在150米以内，停车间距不超过5.92米。
有了虚拟编组技术，在早高峰来临前，两列4节编组列车可以先后从车辆段驶出，进入正线后通过无线通信建立虚拟编组，后车以极近距离跟随前车，两列车“合为”一列8节编组的列车，同步加速、同步停站、同步开关车门，共同承担大客流运输任务，但中间并不需要车钩连接。早高峰结束后，虚拟编组在运行中直接解编：前车恢复正常追踪模式，后车随之退出编组，两列车各自独立运行，这样可以灵活匹配平峰时段的客流需求。
“整个加长与缩短的过程不需要列车回段、人工操作车钩，在正线运行中就可以完成，这是物理编组难以做到的。”工作人员说。
中国工程院院士丁荣军介绍，这项技术使多列独立运行的列车能够在轨道上实现紧密追踪与协同运行，从而提升线路运能和运营灵活性。
“智慧中枢”辅助调度优化线网指挥
在北京、上海等大型城市，地铁网通常有20多条线路、数百座车站，局部故障如果不能在几分钟内被解决，就可能沿换乘节点向外扩散，演变为整张网的连锁延误。数字孪生、人工智能等技术要解决的，正是这类问题。
济南轨道交通正在建设的线网指挥中心，融合云计算、大数据、人工智能与数字孪生技术，构建覆盖线网运营指挥、应急联动处置和智能辅助决策的“智慧中枢”。
“智慧中枢”的核心能力之一，就是把整个地铁网的客流、行车和设备状态映射到一个可计算、可推演的虚拟线网中。有了这个“智慧中枢”，调度员不必等到客流压力堆积后才做出反应，而是可以提前预判。举例来说，“智慧中枢”会提示：15分钟后，哪个换乘站可能达到拥挤阈值，哪一段区间的断面客流正在逼近运力上限；发生故障时，哪些替代线路还有余量，并据此给出客流预测、故障预警和辅助决策建议，使调度从“事后响应”前移为“事前干预”。
在深圳，这类线网级智能辅助决策技术已进入验证阶段。深圳城市交通规划设计研究中心披露的数据显示，智能辅助决策技术的全网区间断面客流推演精度超过90%，其可缩短决策响应时间约25%，使最大断面满载率优化10%。
智能安检系统瞬间揪出隐患
在地铁出行中，安检是保障公共安全的第一道防线，也是影响大客流通行效率的重要环节。以液体物品为例，乘客如果携带液体乘地铁出行，在过安检时往往会被要求喝一口或将液体放置在专门的检测仪器上进行复检。这是因为，当行李堆叠遮挡时，安检机中的X光难以识别液体。相关专家告诉记者，层层遮挡会造成液体成像特征残缺，普通算法容易漏检；若调高告警阈值，又会引发大量误报，安检精度和通行效率难以兼顾。
针对这一矛盾，长沙地铁采用湖南苏科智能科技有限公司研发的智能安检系统。该系统通过采集百万级地铁现场真实堆叠数据与实验室数据进行样本扩充，并采用非可见光抗干扰结构化分析、多能级光电图像识别等技术，可精准识别150余类违禁品，同时在检测准确率不低于99.99%的条件下，将识别时间从160毫秒压缩至100毫秒内。
智能安检系统利用不同波段的电磁波进行探测成像。人眼只能感知可见光，而该系统可借助X射线、毫米波等不可见电磁波段获取信息，再通过智能算法辅助识别可疑物品，并将多源非可见光数据进行分析处理，进而发现人眼发现不了的潜在风险。
“人眨一次眼大约需要300毫秒。这意味着，乘客把包放上安检传送带的一瞬间，智能安检系统就已经完成了‘扫描—识别—判断—告警’的全流程。”湖南苏科智能科技有限公司董事长兼总经理邓意麒说。
目前，该系统已在长沙地铁2号线西延二期线路、长沙地铁1号线和6号线投用。各站点违禁品平均检出率提升至人工安检水平的4.3倍，高峰客流通行速率平均提高42%，单条运营线路年均人力投入可减少约692万元。由此，安检在守住安全底线的同时，也能兼顾大客流下的通行效率。
视频智能分析系统主动发现乘客需求
地铁站服务常常面临一个问题：乘客有困难时，工作人员可能不能及时发现。乘客遇到问题要自己去找工作人员，但在大客流车站，工作人员不可能兼顾每位乘客，乘客想要及时得到帮助，有时要靠运气。
双井站是北京地铁7号线和10号线的换乘站，早晚高峰换乘量接近4万人次。2025年，这里上线了一套视频智能分析系统，利用站内原有摄像头，主动寻找需要帮助的乘客，对坐轮椅、推婴儿车的乘客进行自动识别，并向车站综控室推送提示，方便工作人员据此提供协助。
例如，推婴儿车的乘客下车后，车站综控室的屏幕会弹出提示，工作人员可提前到达电梯处提供服务。当乘客与所携行李物品分离超过5分钟时，视频智能分析系统会向工作人员发送提示信息，工作人员据此及时到现场核实情况，通过广播寻找乘客并提醒其看管行李。该系统运行一年来，双井站主动识别各类特殊服务需求1000余次，核实响应率达100%。
