文/闫晓慧

随着人工智能、5G通信及高精度感知技术的快速发展，轨道交通自动驾驶已成为全球城市轨道交通发展的必然趋势。我国高度重视轨道交通自动驾驶技术的发展，将其列为“十四五”规划的重点方向之一。上海作为国际化大都市，拥有全球最大的地铁网络规模和日均客流量(截止2023年底，运营里程为831公里，日均客流量超过1200万人次)，地铁已成为市民主要的通勤工具。从2004年筹划国内首条大运量全自动运行线路10号线开始，上海地铁已拥有8条自动运行线路(包括有人值守和完全无人驾驶两类)，运营里程达296公里，规模位居世界前列。但也存在一些挑战和问题，需要进一步提升运营效率和乘客体验，主要表现在以下几方面：

一是人工驾驶占比仍然较高，列车进站体验差。在人工驾驶模式下，列车进站对齐屏蔽门时需要反复调整，操作误差较大，导致急刹车和再启动频繁，影响乘客体验，尤其是对老年群体极不友好。相比之下，采用自动驾驶的线路(如10号线、15号线)停车精度可达厘米级，进站体验更为“丝滑”。

二是存量线路自动化改造面临挑战且站台智能化水平不足。上海地铁建设时间跨度大，最早的线路始建于1993年，日均客流量超过千万人次。全面改造既有线路存在运营、成本和技术路线等多方面的挑战。此外站台管理方面主要依赖固定标识、人工广播等传统方式，新技术和产品的应用仍有不足。

三是引领性标准有待建立。上海地铁经过20年的建设运营，积累了丰富的数据和经验。目前中国已牵头编制全球首个铁路自动驾驶ISO国际标准，上海地铁的实践经验被纳入其中。虽然上海已形成一批具有国际领先水平的技术标准和管理模式，如《上海轨道交通全自动运行线路运营要求》，但这些标准仍需进一步升级为“中国标准”，并积极参与国际标准的制定。

对此，提出建议如下：

一是加快现有线路智慧化改造，分阶段推进自动驾驶。建议参考新加坡汤申-东海岸线从GOA2(半自动运行)升级至GOA4(全自动运行)自动驾驶升级模式，结合上海地铁的实际情况，制定分阶段推进计划。一方面，优先选择客流量较大、改造难度相对较小的线路进行试点，逐步扩大应用范围。利用大数据和人工智能技术，实现对地铁设备的实时监控和故障预测，提升运维效率，如迪拜地铁采用AI预测设备故事，预测准确率高达98%。另一方面结合实际情况，进行分等级改造，可先升级至GOA3(有人值守无人驾驶)，逐步推进GOA4。鼓励AI企业和国产芯片公司参与创新合作，以地铁自动驾驶改造契机为科技创新企业提供丰富的应用场景。

二是探索“站台-列车”一体化升级，完善应急管理机制。结合地铁线路自动驾驶推进，对站台进行一体化、智能化升级，增加智能巡检、动态引导等措施，提升乘客出行体验。利用大数据和人工智能技术，自动识别异常行为推送报警信息、监测车厢和站台的客流，进行拥挤度分析与预警，规划并引导客流，持续提升运营效率和应急管理能力。可通过部分站点进行场景试点，增加巡检机器人、AR导航等新技术应用，在换乘站试点 “数字孪生沙盘”，模拟极端场景下的疏散路径，优化应急预案。例如，在智能站台场景下，一旦遇到火灾等应急情况，车站的通风、广播、闸机等设备能产生联动，方便以最快速度疏散乘客。

三是加强数据管理，形成引领性的自动驾驶技术和运营标准。上海地铁拥有全球最大的规模运营网络，在自动驾驶过程中积累的数据不仅能够提升运营效率，对其他地区的自动驾驶也有积极的借鉴意义。10号线是我国首条自动化等级达到最高级的无人驾驶地铁线路，2014年运营至今已整整十年。2024年，中国成功牵头编制全球首个铁路自动驾驶ISO国际标准《应用自动驾驶模式的运营规则导则》，上海地铁的实践经验被纳入标准制定。建议上海率先建立地铁自动驾驶数据安全标准，进一步完善《上海轨道交通全自动运行线路运营要求》，并不断加大创新场景应用的力度，推动“AI+轨道交通”智慧场景的应用，提升地铁的运营效率和安全保障水平。

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