摘要：我国城市人口和经济正加速向大城市群集聚，轨道交通成为大城市群间及城市内居民出行的首选。随着轨道交通运营规模扩展和信息化水平提升，推进其向智能化发展迫在眉睫。车站作为城轨网络关键衔接部分，其有效监测与管理关乎整个城轨运营基础。智慧车站凭借智能感知、数据融合等手段，可提升乘客体验、降低运营成本、提高设备可靠性，对实现交通强国战略、提升城市交通运行效率意义重大，是城市轨道交通发展的必然趋势。

1 引言

本研究旨在深入探究物联网与 AI 融合在智能车站运营管理优化与效能提升中的具体应用路径，以推动城轨车站实现数字可视化、业务协同化、管理智慧化。研究内容主要包括：分析物联网与 AI 融合的技术特点及其在智能车站中的应用优势；探讨基于该融合技术的智能车站运营管理模式，如智能调度、故障预测等；研究如何通过数据挖掘与分析优化车站资源配置、提升服务效率；评估融合技术对车站运营效能的实际提升效果，并提出进一步优化建议。

2 智能车站运营管理系统设计

2.1 系统架构概述

智能车站运营管理系统整体架构呈分层式设计，由感知层、网络层、平台层和应用层构成。感知层通过各类传感器、摄像头等设备，实时采集车站内环境、设备状态、乘客流量等信息。网络层利用有线、无线通信技术，将感知层采集的数据高效传输至平台层。平台层负责数据的存储、处理与分析，为上层应用提供数据支持。应用层则基于平台层处理的数据，实现智能调度、故障预测、乘客信息服务等具体功能，各功能模块协同工作，共同保障车站的高效运营。

2.2 关键技术介绍

IBMS 系统集成技术是智能车站运营管理系统的关键。它能将车站内的环境与设备监控系统、门禁系统、视频监控系统等多个子系统进行集成，实现信息的共享与交互，打破信息孤岛，让车站管理者能全面掌握车站运行状况。物联网技术使车站内各类设备互联互通，实时传输数据，为智能管理提供基础。AI 技术中的计算机视觉可对监控视频进行分析，实现人脸识别、异常行为检测等，提升车站安全；机器学习能基于历史数据预测设备故障，提前进行维护，保障设备稳定运行。这些技术的融合应用，使智能车站运营管理系统具备更高的智能化水平与管理效率。

3 物联网与AI 技术在智能车站的应用

3.1 物联网技术及其应用

物联网技术在智能车站的应用十分广泛。在智能安防方面，通过部署高清监控摄像头，实现车站内外 24 小时全方位监控，结合人脸识别、入侵检测等功能，能有效加强安全管理与应急响应。智能乘客信息服务领域，安装数字显示屏和 LED 广告屏，可向乘客展示列车时刻表、天气预报等实时信息；提供无障碍导航、电子地图等辅助设施，极大提升乘客出行便利性。智能票务管理上，引入电子售票系统和自助取票机，减少乘客排队时间，提高购票效率；支持移动支付、二维码扫描等便捷支付方式，优化乘客购票体验。

3.2AI 技术及其应用

AI 技术在智能车站的实施为车站运营带来诸多变革。智能运控方面，能实现智能巡道，通过AI 对轨道状态进行实时监测，及时发现潜在问题；智能避障可让列车在遇到障碍物时迅速做出反应，保障运行安全；智能边界防护和水患防护则能有效防止列车超出运行边界或在有水患情况下做出应急处理。智能车站领域，智能安检可快速准确识别违禁物品，提高安检效率与安全性；智能站厅和智能站台能根据乘客流量等数据优化资源配置，提升服务效率；智能清客可在紧急情况下快速引导乘客疏散。智能化验证与培训方面，智能培训中心能为工作人员提供更高效的培训方式，智能实训基地则可模拟实际运营场景，提升人员应急处置能力。

4 智能车站运营管理优化策略

4.1 数据驱动的决策支持系统

在智能车站运营管理中，数据驱动的决策支持系统至关重要。首先要明确决策目标，如提升乘客满意度、降低运营成本等，据此收集相关数据，包括乘客流量、设备运行状态、票务销售等。运用清洗、预处理等数据治理手段，确保数据质量。借助描述性分析呈现历史数据特征，诊断性分析挖掘问题根源，预测性分析预测未来趋势，规范性分析给出优化方案。运用合适分析工具和方法，如利用漏斗分析法分析乘客购票流程的转化率，用 ABC 分析法找出关键影响因素。通过这一系列步骤，将数据转化为有价值的信息，为车站运营管理提供科学、精准的决策支持，助力车站实现

更高效的管理与运营。

4.2 自动化与智能化运营流程

自动化与智能化在智能车站运营流程中扮演着关键角色。传统自动化主要依靠预设规则和程序，能简化重复性任务，如自动售票、自动检票等，提升效率、降低成本。但面对复杂决策和多变环境，其灵活性差、决策能力有限。而智能化借助 AI 等技术，实现了从“执行工具”到“决策助手”的转变。AI 技术可对海量数据快速处理分析，发现运营问题并提出优化方案，构建预测模型预测客流、设备故障等。智能调度系统能根据实时数据自动调整列车运行计划，智能客服可快速响应乘客咨询。自动化与智能化深度融合，使车站运营流程更加高效、灵活、精准，为乘客提供更优质的服务，同时降低运营成本，提升整体运营管理水平。

5 效能提升案例研究

5.1 客流管理优化案例

上海地铁在客流管理优化方面成效显著。面对超大规模网络和不断攀升的客流量，首先建立了精准的人流量监控和预测系统。利用物联网技术，在车站各关键位置部署传感器和摄像头，实时采集乘客流量数据，并借助AI 算法对历史数据和实时数据进行深度分析，准确预测未来客流量。基于预测结果，制定了科学合理的限流措施，如调整闸机开放数量、设置导流围栏等，有效缓解了站台和车厢的拥挤状况。同时，加强了各部门间的协作，运营、安保、客服等部门信息共享、协同配合，确保在客流高峰期间能够快速响应各种情况，为乘客提供安全、有序、舒适的出行环境，极大提升了乘客满意度和车站运营效率。

5.2 设备维护与能效管理案例

东营市技师学院在设备维护与能效管理上颇具特色。学院构建了智能互联能耗监管平台，通过物联网技术，在各类能源消耗设备上安装传感器，实时采集电、水、暖等能源消耗数据。借助 AI 技术对数据进行深度挖掘和分析，能够精准识别出高能耗设备和能耗异常环节。针对高能耗设备，采取了针对性的节能改造措施，如对供热系统进行绿色化改造，充分利用太阳能、土壤源等可再生能源。对于能耗异常环节，及时进行故障排查和维护，避免了因设备故障导致的能源浪费。通过这一系列举措，学院不仅降低了能源消耗成本，还形成了多能互补的高效节能管理体系，为校园的绿色发展奠定了坚实基础。

6 面临的挑战与未来展望

6.1 技术融合的挑战

物联网与 AI 融合在智能车站应用中面临诸多挑战。技术多样性使选择适合方案困难，缺乏经验导致实施过程摸索前行。信息孤岛问题突出，信息系统与自动化系统难协同。认知鸿沟存在，业务与技术部门理念难统一，行动难以合拍。数据安全和隐私保护压力大，技术标准不统一也阻碍融合进程。

6.2 智能车站的发展趋势

智能车站未来将朝着更智能、更绿色、更高效的方向发展。车、站、路全方位智能升级，列控系统更智能环保。车站服务更个性化、便捷化，利用 AI 提供定制服务。能源管理更绿色，推广新能源技术。运营管理更精细高效，借助大数据等技术优化资源配置。车站还将融入更多新兴技术，如区块链、6G 等，不断提升智能化水平。

结论

本研究聚焦物联网与 AI 融合在智能车站运营管理中的应用，剖析了技术特点、系统架构、关键技术及优化策略。结合案例探讨了效能提升，分析了挑战与未来趋势，为智能车站建设提供理论与实践参考。

参考文献：

[1] 侯杰 . 城市轨道交通车站运营管理特征与建议 [J]. 人民公交 ,2024,(24):161-163.

[2] 李亮 . 城市轨道交通车站智慧运营管理模式探究 [J]. 人民公交 ,2024,(12):88-90.

[3] 赵静 . 城市轨道交通车站智慧运营管理模式研究 [J]. 运输经理世界 ,2024,(09):4-6.