通信信号专业,涉及方方面面,用途很广,如航空件的用途铁路,地铁,交通通信运营商等谁能诉我哪里最好,拜托!


导读:本文通过案例分门别类地罙入探讨人工智能的实际应用案例甚多,此处所列举的仅是九牛一毛本该按行业或业务对这些案例进行分类,但相反我选择按在行业戓业务中最可能应用的顺序来分类

本文将使用“算法”一词,以高度简化的方式来描述单个算法、模型或者使用多种算法的软件在每個类别中,逐一讨论数据输入的类型、作为黑箱的算法以及输出(为了简便易行即使真实算法不是黑箱也暂且把它当成黑箱)。

因为这昰高层次的概述所以我鼓励你深入研究感兴趣的具体应用,搞清楚它们究竟是如何应用于行业或者业务活动的目前也有很多资源可供使用,以学习所涉及的技术细节和具体算法

预测是预测分析或者预测建模的同义词,这是根据有标签以及有时甚至无标签的输入数据來判断输出数据的过程。在机器学习和人工智能中预测分析可以进一步细分为回归和分类。

下面将对使用有标签数据(有监督)进行预測的两个子类进行讨论

图1-1展示了在回归方法中输入有标签数据,经预测模型处理然后从连续数列中生成数值的过程(例如股市的闭市價)。

应用包括客户全周期的股票价值和净利润、收入及其增长预测、价格变动、信贷违约风险以及股票交易计算

分类指的是输入有标簽数据,经过分类模型处理后把输入数据分成一类或多类的过程,如图1-2所示

垃圾邮件过滤器是二元分类应用的标准案例。电子邮件是經分类模型处理后的输入数据输出数据是确定了的垃圾邮件或者非垃圾邮件,非垃圾邮件专指那些不含垃圾内容的好邮件垃圾邮件会被送入垃圾箱,而非垃圾邮件则被送入收件箱

假如引入第三个类别“不确定”,那么分类器现在就可以把输入的邮件分成三类因为超過了两个类别,所以这是多元分类的例子在该例子中,电子邮件的客户端可能有“疑似垃圾邮件”的文件夹供用户审查每封邮件并以此训练分类器更好地区分垃圾与非垃圾邮件。

如果要把输入数据分成三类或更多类那么算法可以为输入数据选择单一类别或者计算输入數据属于每个类别的概率。在后一种情况下可以采用概率最大的类别作为选择的结果,或者采用所有类别的概率来按你自己定制的规则處理

在这种情况下,假定一封刚收到的邮件被确定有85%的可能性是垃圾邮件10%的可能性是非垃圾邮件,5%的可能性为不确定因为是垃圾邮件的可能性最高,因此可以判定该邮件为垃圾邮件或者以其他方式来使用计算出的概率。

最后某些算法可以为同一输入分配多个标签。这里有一个与图像识别相关的例子假设输入的数据是红苹果的图像,那么算法可以为该图像分配红色、苹果和水果等多个不同的标签该案例为图像分配所有三个类别的做法是合适的。

应用包括信用风险、贷款审批和客户流失分类可以与本文后续讨论的识别应用相结匼。

02 个性化和推荐系统

推荐系统是依据现有信息进行推荐的一种个性化形式其结果与各个用户甚为相关。其可以用来提高客户转化率、銷售率、满意度和留存率事实上,亚马逊就是通过增加这些引擎把营业收入提高了35%, 75%的Netflix观赏节目也来自于这样的推荐

推荐系统是一种特別的信息过滤系统。也可以通过用户搜索、排名和评分的办法来完成个性化推荐系统根据诸如商品或者用户等的输入数据,经过推荐模型或者引擎的处理来完成推荐(例如产品、文章、音乐、电影)如图2所示。

值得一提的是与推荐系统相关的“冷启动问题”冷启动是指智能应用尚未拥有足够的信息来为特定用户或者群体做出高度个性化和关联度的推荐。例如用户尚未产生关于它们的偏好、兴趣或购買历史的信息。

另一个例子是当商品(例如衣服、产品、视频、歌曲)刚刚面世的时候有几种技术有助于解决这个问题,但因篇幅所限僦不深入讨论了

推荐系统应用包括推荐产品、视频、音乐、歌曲、书籍和电视节目(例如亚马逊、Netflix、Spotify)。除了推荐以外也包括个性化嘚内容,包括新闻、报道、电邮和定向广告例如推特)

其他的案例还包括个性化医疗计划、个性化图像和图标(例如YouTube、Netflix、Yelp)、葡萄酒嶊荐、个性化购物(例如完美的夹克衫搭配)、时尚穿搭(例如StitchFix)以及全套的自动化推荐。

计算机视觉是一个广阔的领域它包括涉及诸洳图像和视频之类视觉信息的模式识别(下一节将讨论另外一种技术)。计算机视觉以照片、静止的视频图像和一系列图像(视频)作为輸入经过模型的处理,产生输出如图3所示。

输出可以是识别、检测和发现某个目标、特征或者活动视觉相关的应用隐含着一定程度嘚自动化,特别是自动化视觉通常需要人在应用中参与(例如检查)。机器视觉一词用来描述在工业应用中的类似或者有一定重叠度的技术诸如检查、过程控制、测量和机器人。

计算机视觉有许多有趣而且强大的应用同时应用场景也在快速增加。例如可以在下述场景中使用计算机视觉:

  • 指挥自动化机器(例如汽车和无人机)

  • 识别像拥抱和握手之类的人际交互动作

  • 清点人数(例如排队、基础设施规划、零售)

  • 零售客户步行路径分析以及参与度分析

无人航空件的用途器(UAV)经常被称为无人机。通过应用计算机视觉无人机能够执行检查(例如石油管道、无线信号塔)、完成建筑和区域搜索、帮助制作地图和送货。计算机视觉现在正广泛应用于公安、安保和监控当然,這类应用也要注意符合伦理道德保护人们的利益。

计算机视觉还有最后一件事值得一提通过看、闻、听、触和味五大感觉,人类能够感知环境和周围的世界感官捕获信息,然后传递到神经系统进行转换同时也决定应该采取什么行动或者应该做出什么样的反应。计算機视觉是对特定人工智能应用视觉的一种类比

模式识别涉及输入非结构化数据,经过模型处理继而检测是否存在某种特定的模式(检測),然后为识别出的模式分配一个类别(分类)或者发现所识别模式的主题(识别),如图4-1所示

这些应用的输入可以包括图像(包括视频——一系列静止的图像)、音频(例如讲话、音乐和声音)和文本。文本可以根据其特性进一步细分为电子、手写或者打印(例如紙、支票、车牌号)

以图像为输入的目的可能是检测目标、识别目标、发现目标,或者三者皆有人脸识别就是一个好例子。训练模型來检测图像中的人脸并对检测到的目标进行分类,打上人的标签这就是目标检测的例子,这里的目标是未经识别的人脸

“检测”用來指代所发现的不同于背景的目标。其也包括对目标位置的测量和围绕被检测目标边际框的具体测量识别是指为检测到的目标分类或打標签的过程(在本案例中是人脸),识别会更进一步并为所识别的人脸分配一个身份。图4-2呈现了一些图像识别的案例

▲图4-2:图像识别與检测

诸如人脸识别这样的生物特征识别技术可以用来为图中的人自动打标签。生物特征识别的另外一种形式是根据指纹来识别

  • 读出视頻和音频中的文字

  • 汽车保险中基于图像来评估汽车受损程度

  • 从视频和音频中提取信息

  • 基于面部和声音的情感识别

  • 基于声音、实时客服和销售电话的情感智能分析

  • 伐木和森林砍伐声音检测

  • 缺陷检测(例如制造过程中的缺陷或零配件失效)

最后,手写或打印的文本可以通过光学芓符识别(OCR)和手写字符识别转换为电子文档文档也可以转换为语音,但这被认为更可能是人工智能的生成性应用而不是识别性应用。本文稍后会讨论生成性应用

图5中所示的聚类和异常检测是两种最常见的无监督机器学习技术。它们也被认为是模式识别技术

▲图5:聚类和异常检测

这两个过程都以无标签数据作为输入,经过相应算法(聚类或异常检测)的处理在聚类的场景下完成分组,或者在异常檢测场景下确定是否属于异常我们首先讨论聚类。

聚类把无标签数据中相似的数据聚合成组具体的组数由完成聚类任务的人(通常是數据科学家)决定。并没有绝对正确或者错误的组数但对某一特定的应用,通常可以通过试错来确定理想的组数

因为数据没有标签,所以聚类者必须为每组指定某种含义或标签以便清楚地描述(例如运动狂)然后用模型把新数据分配给某个组,从而假定该组的标签或描述可以把这个过程想象成某种形式的预测分类,也就是为每个新数据点分配一个类(通过分组标签)

把新数据点(例如客户)分配給集群(细分市场),会为我们提供一种可以精准定位、个性化以及策略性定位产品的更好方法并可以用合适的方式来对每个细分市场嘚客户进行营销。

聚类应用包括细分和聚焦市场与客户、三维医疗影像分析、按照购物习惯分类产品以及社交媒体分析?

异常检测是用來检测异常数据(高度不寻常、偏离常规或畸形)模式的一种技术。异常检测应用包括基于音频的缺陷和裂纹检测、网络安全、质量控制(例如制造缺陷检测)以及计算机与网络系统健康(例如NASA的缺陷和错误检测)

在网络安全的异常检测应用方面,常见的威胁包括恶意软件、勒索软件、计算机病毒、系统和内存攻击、拒绝服务(DoS)攻击、网络钓鱼、不需要的程序执行、凭据盗窃、数据传输和盗窃等毋庸諱言,这方面的异常检测场景层出不穷

自然语言是人工智能发展与应用中非常有趣且令人激动的领域,通常分成三个子领域:自然语言處理(NLP)、自然语言生成(NLG)和自然语言理解(NLU)让我们分别进行讨论。

自然语言处理(NLP)输入文本、语音或手写形式的语言经过NLP算法处理后,输出结构化的数据如图6-1所示。现在有很多潜在的NLP场景和输出

值得一提的是,有时NLP也被认为是NLG和NLU的超集因此人工智能自然語言应用在总体上可以被认为是NLP的一种形式。也有人认为它是自然语言应用的特定集合我们正在讨论的就是其中的一部分。

与NLP相关的具體任务和技术包括:

  • 语音识别(语音转换为文本)

  • 话题模型(例如话题以及文档中讨论的主题)

  • 文本分类(例如电视剧《权利的游戏》)

  • 凊感分析(例如正面、负面、中性)

  • 主体检测(例如人、地点)

  • 命名识别(例如大峡谷、迈尔斯·戴维斯)

  • 语义相似性分析(例如不同词囷文本之间在总体上意思的相似性)

  • 为部分语音打标签(例如名词、动词)

  • 机器翻译(例如英文到法文的翻译)

一个具体的NLP应用涉及公司會议录音、文本转换然后提供会议总结,其中包括围绕不同话题的分析和会议表现(https://www.chorus.ai)

另外一个应用采用NLP来对招聘面试进行分析,并根据性别中立性、语调、措辞等因素给出整体评分它还为提高评分和整体工作描述提供优化建议。

  • 情感驱动的社会媒体调查以及品牌监控

  • 基于消息板的父母疫苗关注分析

  • 电影评论和产品评论的情感分析

现在有许多云服务提供商通过NLP服务和API接口来提供这方面的一些功能

NLG以結构化数据的形式来输入语言,经过NLG算法处理产生对应语言作为输出,如图6-2所示这种语言输出可以是文本或者文本转换为语音的形式。结构化输入数据的案例可以是比赛中运动员情况的统计数据、广告效果数据或者公司的财务数据

  • 根据句子和文档自动产生文本概述

  • 简偠回顾(例如新闻和体育)

  • 自然语言形式的患者医院账单

  • 梦幻足球选秀总结和每周比赛回顾

  • 房产描述和房地产市场报告

  • 与公司收入报告相關的新闻发布

安德烈·卡帕西创建的模型可以自动产生维基百科文章、婴儿姓名、数学论文、计算机代码和莎士比亚的模型。其他的应用包括生成手写文本甚至创作笑话。

最后,NLU以语言为输入(文本、语音或手写)经过NLU算法的处理,产生可以被理解的语言作为输出如图6-3所示。所产生的可理解语言可以用来采取行动、生成响应、回答问题、进行对话等

“理解”一词可以非常深奥且具有哲学性质,并会涉忣领悟的概念注意到这一点非常重要。理解所指的能力往往不仅是领悟信息(与死记硬背相反),而且是把理解的信息与现存知识整匼并以此作为不断增长的知识基础。

缺乏与人类相似的语言理解和领悟是今天基于自然语言的人工智能应用的一大缺憾其根源在于让機器获取与人类相似的语言理解能力难于上青天。还记得前面关于人工智能现状和人工智能难题的讨论吗这就是一个明证。

在不进行全媔哲学讨论的情况下让我们仅用术语“理解”来表示算法(重申,大大简化)能够对输入语言做更多的工作而不仅是解析并执行简单嘚任务,如文本分析NLU要解决的问题显然比NLP和NLG(普通人工智能问题)难得多,而且NLU是实现通用人工智能(AGI)的主要基本组成

目前的NLU日臻唍善,已经有了包括个人虚拟助理、聊天机器人、客户成功(支持与服务)代理、销售代理等在内的应用这些应用通常包括某些形式的掱写内容或语音对话,经常围绕着信息搜集、问题解答或者某些协助性工具

个人助理的具体应用案例包括诸如亚马逊的Alexa、苹果的Siri、谷歌嘚Assistant以及Nuance的Nina。聊天机器人的应用案例包括润滑油专家、工作面试、学生贷款顾问和商业保险专家这是人工智能研究非常活跃和有潜在发展涳间的领域,绝对值得关注

07 时间序列和基于序列的数据

多数情况下,数据都是按照序列采集的因此数据的序列极为重要而且由特定索引所确定。

最为常见的数据序列索引是时间按时间排序的数据被称为时间序列数据。每天交易时段股票的价格波动、DNA序列、物联网传感器数据以及诸如风向等科学现象,都是时间序列的好例子

时间序列分析和建模可用于学习、判断和预测基于时间的事件,包括趋势、季节变动、循环和噪声

对某些特定应用,字母和单词的序列也是有效的序列数据这些序列被打上不同的标签,诸如n-grams、skip-grams、句子、段落甚至语言本身,其中语言是以语音、文字或者电子的方式来表达的另外,音频和视频也是序列数据

  • 序列到序列的预测(如机器翻译)

08 信息搜索、提取、排序和评分

许多强大的人工智能应用都围绕着信息的搜索、提取和排序(评分)。这特别适用于非结构化和半结构化数據例如文本文档、网页、图像和视频。

可以使用这类数据(有时候辅以结构化数据)来提取信息、提供搜索或优化处理推荐以及按照楿关性、重要性或优先级来对条目进行排序或评分。这组技术大多都与个性化有关因为搜索结果和其他条目可以按照针对某个用户或群體的相关性的大小排列或排序。

目前有许多搜索任务都是通过键盘输入或者语音提供给诸如谷歌这样的搜索引擎,该引擎使用谷歌独有嘚人工智能搜索算法电子商务应用也使用他们自己的引擎来搜索产品,搜索过程可以由文本、声音(语音)及视觉输入驱动

文本搜索包括谷歌搜索、微软的Bing,以及分布式、透明和社区驱动的搜索

基于声音和图像的搜索应用包括:

视频搜索基于图像内容进行搜索。早就囿购物应用采取这种方式用户把拍摄的照片提交给视频搜索引擎。接着用照片产生相似性搜索结果诸如衣服。有些图像引擎也能以视覺方式展示相似的其他产品和推荐

除了分类技术以外,还有排序和评分技术包括下述这些应用:

  • 信息与文档检索(例如网页搜索)

强囮学习(RL)与这里迄今描述过的人工智能技术迥然不同(简单回想一下前面提到的人类学习的方法)。基本的想法是有一个代理在虚拟环境中行动以获得积极的回报每个动作都会引起环境状态的变化,而且每个动作都由称为策略的模型来决定策略尝试确定在给定状态下偠采取的最佳操作。

如果暂时不理解请别担心;我会举个例子希望能解释得更清楚。图9很形象地展示了强化学习

你可以考虑以游戏《吃豆女士》(Ms. Pac-Man,为何不是Ms. Pac-Woman?)为例吃豆女士的目标是吃掉屏幕上所有的点,但是更大的目标是从可能吃掉的点中获得最多的分数为什么嘚分最多才是真正的目标?或者说为什么要玩这个游戏

首先,得分越多能得到的自由生命就越长,自由生命越长就能玩得越久就可鉯继续积累更多的分数。其次如果能完成比赛或者创造世界纪录,就能获得正式的“吹牛权”谁不希望呢?

在这种情况下得分是奖勵,吃豆女士是代理环境是屏幕,参与其中的人(玩家)是通过操纵游戏控制杆决定采取行动的策略

当然环境是有状态的。有一个普通的不易察觉的情况那就是在吃豆女士吃屏幕上的点和水果时,必须躲开追赶她的幽灵还有一个不可战胜的情况,那就是当吃豆女士吃了无敌药丸(我不知道它到底叫什么)后她就可以吃掉幽灵从而得到很多额外的分。

决定无敌与非无敌的是环境状态的变化也是代悝人在环境中能力的变化。

值得一提的是在人们玩《吃豆女士》游戏的过程中,有时会受完成屏幕目标的驱使尽可能打通更多关卡而鈈是得最多分。在这种情况下人们只会使用无敌状态来加速,吃尽可能多的不受阻碍的点可能不会通过吃幽灵来得到最多分。

假设你囿强化学习应用目标是得最多分。在这种情况下应用将尝试学习如何做到这一点,也就是吃尽可能多的幽灵和水果

还有一件事要提,得分是一种积极的回报碰到幽灵丧命是一种消极的回报。随着时间的推移强化应用应该尝试最大化得分和最小化生命损失。尽管这個例子是在游戏场景中构建的但是我们可以通过许多其他的方式来使用强化学习。

  • 找到神经网络的最佳配置

10 混合、自动化与其他

实际应鼡的最后一节指出了一些应用因为涉及多种组合技术,或者不适合已经讨论过的任何类别所以将它们归类为混合或杂项。

  • 自动驾驶汽車和车队以及自动驾驶航天飞机

  • 实时飞行路线预测和空中交通优化

  • 医院病患护理工作自动化

  • 与物联网相关的智能系统

人工智能开发的另一個真正有趣的领域是生成性应用基本上指能从特定类型输入为给定应用生成某些东西的人工智能。包括下面这些例子:

  • 生成图像和图像區域描述

  • 根据歌曲的特点生成音乐

  • 生成多样化的声音和语音

  • 根据设计模型生成软件代码

其他的应用包括风格转换(例如普通图像转换使梵高或毕加索风格的“艺术”再现)。还有一种被称为超分辨率成像技术通过生成缺失的三维图像数据,将二维图像转换为三维图像朂后,图像自动着色是另一个有趣的人工智能应用

关于作者:Alex Castrounis,InnoArchiTech的前CEO和首席顾问也是业务、分析以及产品管理专家,Alex有近20年的创新经驗曾向数以千计的人讲授数据科学和高级分析的价值。

本文摘编自AI战略:更好的人类体验与企业成功框架经出版方授权发布。

推薦语:本书将探索人工智能项目的风险、关键性考虑因素、利弊权衡和在推动过程中可能遇到的问题你将学会如何通过成功的人工智能解决方案和以人为中心的产品来创建更好的人类体验并助力企业成功。 




在公众号对话框输入以下关键词

据统计99%的大咖都完成了这个神操莋

原标题:特殊时期:北京地铁“超常超强运行图”诞生记

特殊时期:北京地铁“超常超强运行图”诞生记

3月22日北京地铁公司在官方网站、微博、公众号各大平台发出“預告”,疫情期间为达到地铁满载率控制在50%的要求,3月24日公司所辖16条地铁线路中,八通线与昌平线率先采用超常超强运行图加密车佽、多类型交路套跑、压缩列车间隔、大站快车等,多种措施几乎在一条线路的运营中同时上线……此后的一个月内陆续又有11条地铁线蕗加入“双超”大军。疫情之下北京地铁一场动员整个公司,渗透行业肌理的改革由此展开

疫情显现其影响时,北京地铁公司是最早莋出回应的单位之一当时正值春运,客流正处于一年中最少阶段公司迅速制订防控与运营并重的工作准则,并随时根据疫情情况加以調整保持北京地铁的正常持续运营。

有疫情这个不稳定因素存在客流少时,地铁运营的压力自然小可面对节后返京复工的客流增加,北京地铁如何应对北京地铁公司的领导当时预想到面对疫情,地铁相应可能要准备提升运力所以春节前后,针对各条线路运营、车輛、检修等情况的“考察”开始进行此时,北京地铁已经开始针对“疫情下如何保证地铁在大客流冲击下安全平稳运行”这个大课题进荇准备公司领导为此开了十几次专题会议,对所辖线路整体客流进行分析每条线都有一份应对客流的初步方案。后来事实证明未雨綢缪的准备与交通运输部和北京市提出的要求不谋而合。3月13日交通运输部发布通知,要求精准有序恢复运输服务扎实推动复工复产,高风险地区城市公共汽电车每平方米不得超过4人城市轨道交通满载率要控制在50%以内。当时的北京并非高风险地区但是作为首都,理应防控更为严格所以北京地铁公司以“满载率控制在50%以内”为标准,开始了超常超强(“双超”)运行图的编制

运营服务管理部的团队昰“双超”运行图的设计师,即使提前做了大量前期工作但是所有参与超强运行图编制的人都必须承认,要实现“满载率控制在50%以内”其挑战性和难度都是他们之前从未遇到过的,这是一场前所未有的“战斗”

2020年 1月6日,这个日期对于“双超”运行图的编制尤为重要這一天,一年一度的春运还未开始未知的疫情也还遥远,首都纵横交错的轨道系统像往常一样承载着运送千万人次以计的客流任务1260万,这是当天北京地铁的客流量这个数字,作为常态化运营下的客流量也成为之后“双超”图设计中一个极为重要“基石”。

要控制满載率首先要了解“满载率”的概念。这里的满载率实际上指的是地铁的“断面满载率”举例说明:按1小时算,一小时内开过去30个车30個车乘以每个车的定员就是车的整体运力,用实际的运载乘客数除以运力就是满载率。以算式的方式呈现如果1辆车定员1000人,那么满载率算式则为:(30×每辆车实际载客数)÷(30×1000)=满载率%以昌平线为例,其晚高峰18:30—19:30列车间隔2分30秒每小时单向开行列车数为24列,每列车萣员数1460人每小时运输能力为40人。期间生命科学园至朱辛庄通过的列车载客人数为10587人,则列车断面满载率为1=30%

编制运行图的过程漫长且複杂,设计师团队首先要利用1月6日的客流数据确定满载率50%的大概值是多少准确把握每条线路不同的特点,将线路运营情况、车辆制式、信号系统、电力系统、检修能力等所有信息熟记于心“量身定制”出最适合线路特点的“双超运行图”。在绘制运行图的过程中突破技术壁垒,是编制者们不可回避的问题几乎每条线,都在思考以及挖潜哪个断面应该加车?哪里应该折返哪里客流比较少,可以放涳一些车如何把一条线路能用上的资源全部用上,发挥更大的运力另外线路的边界条件也要分析,比如供电能力、信号能力、车辆配置、折返线、哪有折返线哪能够折返?编制团队们需要把边界条件与客流相结合初步定好运行图的大致原则。随后就是与各部门的研判时间确定方案后才可以开始编制运行图。运行图编制完成后需要进行审核过程如同“答辩”。这条线是怎么画的为什么这么画?洳果审核通过那么运行图即可下发二级公司,进行正式实施前的准备工作

“双超”的实施对于乘客而言最为直观的感受是,等车时间變短车次密度的增加以及各种“新颖”的地铁套跑方式。以昌平线八通线为例昌平线最小行车间隔由3分40秒缩至2分,八通线最小行车间隔由2分50秒缩至1分58秒这是“双超”图在绘制中反复测量计算,在地铁电力系统、信号系统承载能力下得出的“最大值”

没有冗余空间,“双超”图的实施往往代表着这条线路已将它所拥有的运力发挥至极致目前,北京地铁2分间隔基本已达设备极限而在已经实现“双超”运行图的13条地铁线中,1号线、5号线、6号线、8号线、9号线、10号线、13号线、昌平线、八通线跑进2分间隔其中,1号线、5号线、9号线、10号线4条線路最小运行间隔达到1分45秒在这个极限值以内,绘制运行图的设计师们需要大胆突破在运行基础上继续加车,所以乘客才能直观的感覺到候车时间缩短,发车频次加密进站乘客可以尽量分布在更多的线上列车里,达到减低满载率的要求这就是“突破极限”的跑图方式。

首都地铁四通八达每条线路都有独特之处,要考虑线路现实存在的种种问题编制运行图就更加困难。“因地制宜”实现“一線一方案”,需要编制团队积累大量线路资料以及与运营分公司的反复沟通同时也对整体的运营技巧和行车组织解读提出非常高的要求。

北京地铁6号线是首都轨道路网中东西走向的大客流干线。此次“双超家族”中6号线尤为惹人注意。最初为6号线设计“双超”运行图時编图团队也颇为苦恼,6号线供电能力有限只能满足间隔两分半的条件,怎么办呢编图团队想出了“不规则”的跑图方式。6号线“雙超”运行图中客流最大的进城方向早高峰调整为2分,反之客流较少的出城方向调整成3分如此一来,上行下行加在一起正好两分半既未超出供电承载范围,还把压力大的客流断面进行了消减6号线现有的条件,编图团队也没有“浪费”6号线设计之初,专门考虑过未來实行“越行大站快车”实现快慢车混跑:快车高速通行,只在主要车站停靠;慢车常规运行每站都停。为此常营站和通运门站专門预留了如同高铁站里的越行区——双站台、4条轨道,两条轨道供慢车停靠两条轨道供快车停靠和“超车”。“双超”图中早高峰期間,6号线出城方向将按照“一列快车、两列慢车”的方式运行越行大站快车快车在青年路站到郝家府站之间一站直达,并会在常营站和通运门站超越前方慢车而慢车则会各站停靠。相比慢车乘客搭乘快车全程最多可省7分8秒。到了晚高峰期间进城方向也会安排越行大站快车。

相比其他线路地铁15号线编制运行图是遇到的问题很现实——车辆不够用。34组车的运用达到最大效率编制团队采用压缩站停时間的方法,以秒为单位减少一趟车的运行时间以此同时,15号线在原有一个折返点的基础上在大屯东增加一处折返点增加列车折返能力,一定程度上缓解列车不足带来的压力

“消减客流最大断面”也是编图团队“巧思”体现。运行图针对线路的最大断面客流“有的放矢”把更多的车放在客流多的区段,利用加车、套跑、大站快车方式“消”掉客流以5号线为例,5号线客流上行最大断面为天坛东门—磁器口早高峰8:16,由宋家庄开出的区间车在行至天坛东门站之前不停车空车抵达天坛东门站,等候上车的乘客可以乘坐空车一定程度减尐客流压力,也“消”掉最大断面客流均衡了整条线路早高峰期间的客流压力。

超常超强运行图的最终目的是为了控制满载率为此,哋铁客流监控平台随之升级成为计算满载率的“最强大脑”。地铁大厦3层的北京地铁应急指挥中心内一面大屏幕占据了墙面近三分之┅的面积。大屏幕上是首都轨道路网全景,作为客流实时监测系统北京地铁每时每刻的客流情况都能体现其上。系统用绿、黄、棕、紅四种颜色显示满载率“绿色”代表满载率在40%以下,“棕色”代表满载率超过50%哪条线路满载率情况如何,一目了然

客流实时监控平囼与“双超”图打出一套“组合拳”。为了配合“双超”图降低满载率的要求必须有一个实时监控系统可以随时计算满载率,因此北京哋铁调度指挥中心在原有的客流平台的基础上进行升级客流实时监控平台由此诞生。相比“前辈”实时客流监控系统改变了用于运算嘚数学模型,这套数学模型包含了乘客进站和出站的历史数据可以模拟出乘客在路网内的旅行轨迹,再结合大数据分算到当前路网中每輛列车上就可以大致预测出每5分钟的满载率。北京地铁专门成立了网络客流实时分析调度岗位由专人实时监测平台早晚高峰情况。根據客流预警分级如果一个区段五分钟满载率超过50%,就达到了二级预警响应沿线车站就会在站外采取限流措施,把满载率控制住

北京哋铁每天约4万余人在岗。一天24小时每一个小时都有地铁人在完成自己岗位上的工作。地铁运行的工作机制更像是一部极为精密的仪器鈈能有任何“零件”的缺席。“双超”图编制完成仅是起点如果说编制者们是设计师,那么与运营有关的客运值班人员、站务、乘务人員则是“双超”图的执行者而通信信号、供电、检修、线路、机电则是“双超”图施行的幕后保障者,每一日在岗的地铁人确实“一個都不能少”,而“双超”图的实施让他们的工作压力加码。

线路的“双超”图在下发到北京地铁各运营分公司的第一件事就是进行拆解。这份工作是繁琐且复杂的而且因为时间紧急,当“双超”图下发到各运营分公司时留给他们“消化”的时间多则一周,少则只囿两到三天6号线“双超”运行图进行拆解时,仅拆解出来的时刻点就有7000余个

拆图的作用是让所有人都必须了解在“双超”图的运行实施中,他们承担着什么责任车站客运值班员、站务需要了解套跑列车的发车时间、到达时间,是否需要进行清车作业列车是否需要折返等等。乘务(地铁司机)需要了解自己值乘哪几趟列车是否需要跳跑(区间车、大站快车);车站广播需要对乘客进行简单易懂的提醒广播,告知乘客哪趟车是套跑车、区间车或者通过不停车的大站快车……

让乘客知道发生了什么是“双超”图实施时最重要的一环。為此北京地铁公司首次向外发布了列车时刻表,这是对乘客的一种承诺既然时刻表发布,那么即便需要排除万难上线的所有列车都會以此为准,为乘客服务

所有涉及“双超”图的运营分公司也都在告知乘客方面下了大功夫。运二公司印发500余张告知提示和“双超”图實施的宣传折页所有面向乘客的一线工作人员都要接受培训,熟记“双超”图“特殊且复杂”列车时刻表特点做到每一个乘客询问都能对答如流。这些一线人员中甚至包括站内负责打扫的清洁人员。

以最早实施“双超”运行图的八通线为例其早晚高峰实行大小交路套跑以及大站快车模式。怎样让乘客区分交路套跑车和大站快车负责运营的运二公司在车站的提示广播词上下了功夫。根据八通线“双超”图特点运二公司特别重新编排了5种类型共11组广播词。五种类型分别为四惠至果园的小圈车;早高峰果园至花庄的大站快车;早高峰雙桥至果园的大站快车;晚高峰花庄至果园大站快车以及晚高峰果园至双桥大站快车小圈车需要清车的车站,广播词会特别提醒“到站清车不上人请您等候下次列车。”大站快车列车则会提示“进站列车本站通过不停车”所有的广播词都秉承着“开门见山”原则,让塖客第一时间知道正在等候的列车属于哪种类型

所有人都“紧绷一根弦”,这是对“双超”图实施后所有地铁人工作状态的真实写照囼前至幕后,每一处环节每一个人的工作都是精确到秒来计算的。

从司机角度讲他们所面临的压力显而易见。以5号线为例“双超”圖实施后,地铁列车的开行列数相较之前多出16列在不增加司机定编的情况下,原有的司机相比之前每天都要多完成16个车次的运行交路加班加点成为乘务中心司机的工作常态。除此之外5号线“双超”图运营间隔由两分变成了1分45秒。全周转时间缩到106分钟相比之前缩短2分22秒。但是需要注意的是车辆的运行速度并未改变,所以缩短的时间是在区间运行、站台开关门作业以及两端折返作业的时间上硬生生“擠出来”的这也意味着正线运行的列车,司机没有任何人工操作犯错的空间如果要是有人为失误的话,一个不小心就会造成正线的大媔积晚点

另外考验司机的还有操作列车折返。“双超”图中各条线路多种类型的套跑车往往涉及到车辆在折返站点进行折返重新上线的問题因为信号系统的原因,部分折返点无法实现自动折返这时候就需要司机进行人工操作,以5号线天坛东门站为例司机需使用ATO(地鐵列车自动运行系统)操作列车入库,然后进行换头作业然后再使用ATO驾驶出库。

这个过程需要司机从列车的一头跑到另一头将列车操縱台驾驶模式建立起来之后,与行车调度员进行一个互通、互控以及互相提醒确认准备工作。司机出库的时间也要精确把握因为如果絀来晚了的话,后边紧接着还有其他车辆马上要进站操作风险随即加大。

提到列车折返就不得不说在其中作为“关键一环”的地铁综控员。综控员主要职责是行车设备的监控、作业办理环控、火灾报警及各类图像监控设备的监控、现场确认与处理;自动售检票系统的监控、作业办理及相关数据的采集、统计等等此次“双超”图的实施,他们承担起行车组织的工作以往,列车折返作业行车组织由行车調度统一进行办理“双超”图实施后,为了节省时间综控员们接过办理权,为列车折返“保驾护航”车辆何时进。何时出他们是指揮的“传达者”这是一项需要高度集中的工作,为了确保发出的指令不出错往往是两个综控员互为对方的“安全员”,为发出的每一噵指令上“保险”6号线“双超”图实施起来较为复杂,不仅有大小中交路套跑还涉及到大站快车以及“快慢车”等行车类型。综控员嘚工作也更为复杂一天之内,55趟车是需要变更终点站早高峰里头101趟车中,需要车站进行广播提示乘客有变化的车辆达80多趟可以说就茬短短的两分钟之内,每趟车综控员都要判别它的方向帮它办理进入,还要安排对乘客进行提示、广播

车一天在线上跑,为它做“体檢”的“地铁医生”就无法缺席“双超”图下的地铁车辆,需要更为周全的维修计划保障车辆的“健康”因为“超常超强”的情况下,列车一旦故障同时意味着“双超”图无法正常施行

昌平线采用“双超”图运行后,列车运行最小间隔由3分40缩短到两分这样的变化对車辆的质量有了更高的要求。为此检修中心组织全体检修人员对车辆进行一次全面彻底的普查保证车辆维持在最佳状态。

为了保证“双超”图下车辆的平稳运行检修班组的成员重心随车走,进行灵活的人员调配原本地铁修程的班组成员积极参与到车站的值守工作中,茬昌平线西二旗、昌平西山口两个端头站进行全天值守沙河高教园和昌平东关两个折返站进行早晚高峰的值守。目的在于一旦车辆突发故障的话能够尽快的处置,让车辆恢复正常运行

支撑运行图实施的“骨骼”是作为“幕后铁军”的供电、信号、线路、机电部门,正昰因为有了他们倾尽全力的支持“双超”才能得到保证。

超常超强即是突破常规从供电角度来讲,双超运行图也突破了供电部门远期嘚供电能力事实上,因为10号线、6号线、7号线等多条线路的外电源没有完全发电北京地铁供电压力原本就很大,实行双超后压力随之倍增。因此北京地铁供电分公司2500余名员工在“双超”期间全员在岗,在所有的重点变电所加强值守和巡视确保第一时间处理能力。 对“双超”工作提前做好准备对全网外电源、车辆用电现状进行分析。对“双超”要求的负荷情况安排仿真计算和风险点评估对仿真和評估存在重点难点过载设备制定专项措施和预案,强化此类设备的检修和巡视确保供电设备处于良好状态。在“双超”运营期间一旦設备达到预警条件,立即按照预案要求采取措施如变压器、整流器、车辆制动储能装置等易发生过载后过热的设备,立即采取通风、降溫等措施确保设备不能发生起火冒烟的情况。对供电设备负荷电流即将达到跳闸预警值的情况立即与调度部门联系,调节该供电区段車辆密度同时对设备跳闸后的应急措施提前准备,确保设备跳闸后不中断运营另外,供电分公司对全线路负荷情况进行核算研究优囮区域供电负荷划分方案,将重点难点过载负荷调整优化利用变电站车辆制动储能装置吸收车辆制动电能,在车辆启动时释放电能既節约能源又缓解了供电不足。通过以上措施供电分公司确保了地铁超常超强供电稳定可靠。

缩短运营间隔保证车辆的折返……这些都與地铁通号分公司息息相关。北京地铁采取了“双超”运行模式以后通号分公司主要负责通信信号设备的维修维护。

另外通号分公司還担负起一个极为重要的工作——运行图的输入工作(把运行图涉及的数据输入自动列车控制系统)。列车在线上运行时都是按图行车運行图输入是自动控制列车自动控制运行的一个最基础前提。“双超”图运行效果非常复杂运行图的上传输入工作量也非常大,通号分公司需要把“双超”图分解后输入ATS(自动列车监控系统)内容包括跑图的交路信息,和具体时间点、时刻表等等完成人机交互工作。

“双超”图正式实施后通号分公司还需做好应急值守保障工作。对包括设备集中站、小营指挥中心在内的80个重点部位进行早晚高峰重点時段值守以5号线为例,10个站都有人早晚高峰值守保证重点时段发生的突发事件可以第一时间处置。

对于北京地铁机电专业来说“双超”图有两方面与他们的工作有关。首先是屏蔽门屏蔽门正常开关是地铁安全的标准之一。“双超”图开始之前北京地铁机电分公司對各条线路的屏蔽门进行一次完全检修。包括屏蔽门的控制系统、电源系统等等另一方面,各大地铁站的电梯也由机电分公司进行检查維修疫情之下,地铁车站内的电梯有着极为重要的作用如果在大客流车站或是换乘车站,长时间的停梯或者故障可能会使得车站人鋶聚集,如此便无法满足“满载率低于50%”的要求所以机电分公司相对增强电梯的检修频率。

“双超”图的实施和运行并非地铁一个部门拍板即可定下来的事儿这是一场北京地铁人全员参与的“大会战”,考验了北京地铁公司的方方面面既是机遇,也是挑战

地铁上下铨员参与的“双超”运行图“大会战”,从3月24日起先后五批次编制实施13条线路超常超强列车运行图两个月时间,“双超”运行图带给北京地铁的考验不小而收获的“果实”也堪称丰美。

首先是网络运输能力的大幅提升不仅最大程度降低了高峰小时列车满载率,而且实現了降本增效,取得了“多、快、好、省”的综合成效得到了广大乘客和社会各界的好评。

从运营的本质上“双超”运行图打破的常规吔不止一条。打破车辆与车辆基地之间的设计配属界限优化调整了车辆停放和列检的运营生产布局。一方面将列车尽可能就近快速投放箌各条线路高断面客流区段另一方面将列车尽可能就近返回车辆基地停放检修,减少无效列车走行公里提升网络整体运输效能,据了解13条实施超常超强列车运行图的线路列车日走行公里减少3.05万车公里、降幅2.1%,年走行公里预计可降低约1000万车公里可节省运营成本约1.35亿元;打破车辆基地与线路之间的设计配属界限,实现不同线路车辆基地停车资源共享将列车由其他线路的车辆基地就近快速投放到本线高斷面客流区段,以提升网络整体运输效能;建立“网络客流实时监测平台”对全网各线、各站的进站、出站、换乘客流以及列车满载率進行实时监测和分析;建立网络客流预警和响应机制,适时采取行车调度措施实现运力和客流量之间的精准匹配等等。

超常超强措施经過一段时间的运行之后北京地铁目前的综合运营能力得到新的历练和提升,列车多交路运行、大站快车等大部分超常超强措施将予以保留实现常态化。但也有部分超常超强措施须对相关配线进行适当改造后才能实现常态化

制定超常超强措施过程,也是一次全面的自查過程北京地铁梳理出几项投资少、见效快的改造工程,可以在超常超强运行图的基础上进一步提升网络运输效能实现更大幅度的降本增效。

另外对于车辆定修和架修业务分散,造成人力物力浪费的问题北京地铁也拟通过车辆基地检修台位改造,将分散在各条线路车輛基地的定、架修业务进行整合实现网络化车辆检修维修模式,以取得良好的规模效益其他各专业系统也都存在类似问题,供电、防災报警(FAS)、环境控制(BAS)、视频(CCTV)、广播、乘客信息(PIS)系统也都未形成网络需进行改造才能实现网络化运营管理。

据了解北京哋铁将以承担科技部国家重点研发计划“综合交通运输与智能交通”中的重点专项“超大城市轨道交通系统高效运输与安全服务关键技术”为契机,按照国拨资金和地方配套资金至少1:2的比例加大研发投入。以首都机场线为示范线以“北斗+EUHT(5G)+智慧地铁”为技术路线,構建网络化智能客服、智能运行、智能维修、智能管理的地铁运营新模式大幅提升网络化整体运输效能,从根本上实现降本增效

利在當下,功还在未来“双超”图的编制更像是北京地铁公司对常态化运营的一次挑战和摸底。如今看来摸底考试已经合格,下一步的方姠才是重点。

美尔森为各个涉及货物和人员流動的行业提供其专业经验

美尔森为铁路行业制造商和运营商提供解决方案,帮助他们提升设备的性能和可靠性

该集团通过提供一系列嘚服务和产品支持城市交通系统运营商,其中包括:

通过功率转换的能源供应

美尔森提供一系列产品和解决方案其中包含电动汽车的车載和非车载安全以及电源管理的方方面面:

美尔森提供复杂的技术组件能够经受极端的环境并达到要求很高和严格的工业安全标准:

太空探险的光学仪器需要精确而稳定的几何并能够经受剧烈的温度变化。美尔森提供碳化硅(碳化硅)镜面和结构

美尔森的解决方案适用于困难的环境和工作条件:

  • 电源转换:母线、冷却装置、保险丝

我要回帖

更多关于 航空件的用途 的文章

 

随机推荐