发表-《建筑监督检测与造价》-万方doi-1刊1本

 

 

 

 

 

城市轨道交通调度人机协同的逻辑及其困境

郏继员

合肥市轨道交通集团运营有限公司

安徽省合肥市230001

摘 要：随着城市轨道交通系统规模持续扩大与运行复杂度不断提升，传统以人工经验为主导的调度模式已难以满足高密度运行与安全可靠性的双重要求。本文从人机协同视角出发，系统分析城市轨道交通调度中基于认知分工与动态反馈的协同逻辑，深入剖析当前智慧调度在多源数据融合、模型适应性、人机信任机制及系统安全性等方面存在的关键困境。在此基础上，提出以数据融合平台建设、模型自适应优化、人机交互界面改进及系统安全冗余设计为核心的优化路径。

关键词：城市轨道交通；人机协同；智慧调度；运行优化

引言：在城市轨道交通快速发展的背景下，列车运行密度不断提高，系统运行对调度精度与响应速度提出了更高要求。尤其在高峰客流条件下，列车间隔通常控制在120s以内，任何微小扰动均可能引发连锁反应，对运输秩序造成影响。传统调度模式主要依赖人工经验判断，虽具备灵活性，但在面对大规模数据处理与复杂场景分析时存在明显局限^[1]。

一、城市轨道交通调度人机协同的逻辑

（一）基于认知分工的功能协同逻辑

城市轨道交通调度人机协同的核心在于实现人与智能系统之间的认知分工优化。在复杂运行环境下，调度决策涉及列车运行图调整、区间通过能力评估及突发事件响应等多维度任务，单纯依赖人工经验或自动化系统均难以满足高精度与高可靠性要求。人工调度员在复杂情境理解、非结构化信息判断及应急决策方面具有优势，而智能系统在大规模数据处理、运行参数计算及多方案比选方面具备显著效率优势^[2]。因此，应通过构建合理的功能分工体系，将列车间隔计算（单位：s）、运行速度优化（单位：km/h）及冲突检测等规则性任务交由算法系统处理，同时保留人工在策略选择与风险权衡中的主导作用。

（二）基于动态反馈的协同决策逻辑

城市轨道交通运行具有高度动态性，列车运行状态、客流变化及设备状态均处于持续变化之中，因此人机协同需建立基于动态反馈的闭环决策机制。在该机制中，智能系统通过实时采集列车位置（单位：m）、运行间隔（单位：s）及客流密度（单位：人/m²）等数据，对运行状态进行持续评估，并生成调度优化建议。人工调度员在接收系统建议后，根据实际运营经验与安全要求进行判断与调整，并将决策结果反馈至系统^[3]。

二、城轨交通智慧调度存在的困境

（一）多源数据异构与实时融合能力不足

城轨交通智慧调度高度依赖多源数据支撑，包括列车运行状态、信号系统数据、客流信息及设备监测数据等。然而在实际运行中，不同系统之间的数据标准不统一，数据格式差异较大，导致数据融合难度显著增加。例如，列车位置数据通常以区间坐标（单位：m）表示，而客流数据则以站点密度（单位：人/m²）统计，两类数据在时间尺度与空间尺度上存在不一致问题，影响综合分析效果^[3]。同时，部分数据更新周期较长，未能实现秒级同步，降低了调度系统对运行状态的实时感知能力。

（二）调度模型适应性与泛化能力有限

当前城轨交通智慧调度系统多依赖预设模型进行运行优化，但模型在复杂场景下的适应性仍存在不足。多数调度算法基于历史运行数据构建，对常规工况具有较高适用性，但在突发事件或极端客流情况下，模型预测精度明显下降。例如，当列车间隔（单位：s）因故障发生波动时，既有模型难以及时调整运行图，导致调度响应滞后。同时，不同线路在客流结构与设备配置方面存在差异，模型在跨线路应用时缺乏有效的泛化能力，需要进行大量参数调整。

（三）人机协同机制不完善与决策信任不足

智慧调度系统在实际应用中，仍面临人机协同机制不完善的问题。尽管智能系统能够提供运行优化建议，但调度员在实际决策中对系统结果的信任程度有限。一方面，部分系统缺乏可解释性，无法清晰展示调度建议的生成逻辑，使调度员难以判断其合理性。另一方面，系统界面设计未充分考虑调度员认知习惯，信息呈现复杂，增加了决策负担。在关键决策场景中，调度员往往倾向于依赖经验判断，而非完全采纳系统建议，降低了智能系统的实际应用效果。

（四）系统安全性与可靠性面临挑战

城轨交通调度系统作为关键基础设施，其安全性与可靠性要求极高。在智慧调度背景下，系统对网络通信与数据处理的依赖程度显著提升，带来了新的安全风险。例如，数据传输过程中若出现延迟或丢失，将直接影响列车运行间隔控制（单位：s）与调度指令执行的准确性。同时，智能算法在复杂环境下可能存在误判风险，若缺乏有效校验机制，可能引发运行安全隐患。

三、城轨交通调度人机协同的优化对策

（一）构建统一的数据融合与实时感知体系

为提升人机协同效率，应优先构建统一的数据融合与实时感知体系，实现多源信息的高效整合。在技术层面，应统一数据标准与接口规范，将列车运行数据、信号系统信息及客流数据纳入同一平台进行集中处理。通过高频数据采集机制，将关键运行参数如列车间隔（单位：s）、运行速度（单位：km/h）及站台客流密度（单位：人/m²）的更新周期控制在秒级范围，从而提高系统对运行状态的实时感知能力。同时，应引入数据预处理与质量控制机制，确保输入数据的准确性与一致性，为后续智能分析提供可靠基础。

（二）提升调度模型的自适应能力与决策支持水平

在优化人机协同过程中，应重点提升调度模型的动态适应能力，使其能够应对复杂多变的运行环境。通过引入在线学习算法，使模型能够根据实时运行数据不断调整参数，提高对异常情况的响应能力。例如，在列车间隔波动或设备故障情况下，模型可自动调整运行图并生成多种优化方案供调度员选择。同时，应加强模型输出的可解释性，将关键决策依据以图形化形式呈现，使调度员能够直观理解系统建议的逻辑来源。

（三）优化人机交互界面与增强协同决策机制

人机协同效率在很大程度上取决于交互界面的设计与信息呈现方式。因此，应从调度员认知特点出发，优化界面结构与信息层级，将复杂数据转化为直观可读的可视化信息。例如，通过动态图表展示列车运行状态与客流变化趋势，使调度员能够快速获取关键信息。同时，应构建交互式决策支持系统，使调度员能够对系统建议进行实时调整，并将修改结果反馈至系统，实现协同决策过程的闭环运行。此外，应引入分级决策机制，在常规运行状态下由系统自动执行调度策略，在异常情况下由人工介入主导决策，从而实现自动化与人工控制的合理平衡。

（四）强化系统安全保障与冗余运行机制

为确保人机协同调度系统的稳定运行，应建立完善的安全保障与冗余机制。在系统设计中，应采用多层级安全防护措施，对数据传输与存储过程进行加密处理，防止信息泄露与篡改。同时，应建立双通道通信系统，在主通信链路发生故障时能够自动切换至备用链路，确保调度指令传输的连续性。在运行层面，应设置关键参数阈值，当列车间隔（单位：s）或运行速度出现异常时，系统可自动触发安全保护机制。

四、结束语

综上所述，城市轨道交通调度正处于由传统人工主导向人机协同模式转型的关键阶段。通过明确人机分工边界、完善动态反馈机制及优化数据与模型支撑体系，可有效提升调度系统的适应性与稳定性。未来，应进一步结合实时数据分析与智能决策技术，持续优化调度模型与运行策略，以构建高效、安全且具有自适应能力的现代化轨道交通调度体系。

参考文献

[1]许长志.城市轨道交通调度人机协同的逻辑及其困境[J].城市轨道交通,2025,(12):64-65.

[2]张晨明,徐国营.城市轨道交通行车调度人机风险分析[J].科技创新与应用,2015,(23):282.

[3]卢曙光,齐磊,杨军.城市轨道交通调度指挥仿真系统研究[J].都市快轨交通,2009,22(05):50-53.

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