AI优化线网 南京公交更“懂”客流

今年全国两会，“人工智能+”行动再次成为政府工作报告关键词。对于“人工智能”，公共交通行业不仅在做加法，也在发挥乘数效应，推动效能变革。

2022年起，江苏省南京公共交通（集团）有限公司（简称南京公交）依托前期数据治理成果，对运营调度系统进行全面升级和算法迭代，建成了自适应排班与自动化发班调度的第三代智能调度模型，彻底摆脱传统调度模式，相关劳动力成本降低40%，车辆运营综合效率提升15%以上。今年以来，南京公交与蚂蚁集团合作的“互联网出行与实时公交数据相融合的线网优化与客流预测AI大模型2.0”（简称“小蓝鲸”线网大模型）取得阶段性成果，让公交线网优化工作从“经验决策”升级为“数智决策”。

综合体检 找出低效线路

南京公交首席工程师索春婷介绍，“小蓝鲸”线网大模型创新引入LBS（基于位置服务）定位、移动支付等多源互联网大数据，经算法加工生成互联网OD（交通量），再融合南京公交自有数据进行本地化建模，初步形成南京全域OD数据集，实现线网设置与出行偏好聚类分析匹配，使线网优化流程的每一步都有理论和数据支撑，可行性更强。

基于全城、全时段、全方式出行数据图谱，“小蓝鲸”线网大模型可智能诊断公交线网健康度。通过建立线路效能多维评价体系，模型从重复系数、客流情况等五个维度自动生成“线路评分”，精准定位低效线路，同时依据相关指标，自动推荐优化线路，辅助公交企业规划站间路线。

“哪里需要优化轨道、公交接驳，哪里应该增开微循环，可以全部由AI分析。”南京公交相关负责人介绍，“小蓝鲸”线网大模型一方面可以精准解析200米网格内地铁站、公交站、社区枢纽的客流规律，捕捉出行末梢的“毛细血管堵塞点”，优化公交资源供给；另一方面，面对线路重复与客流不均双重挑战，该模型依然“有条不紊”，能分析大客流走廊，开展线路重复度分组，找出可整合线路、可调整站点，进行方案优化和效果评估。

识别供需 生成最优解

不只“点”与“线”，“小蓝鲸”线网大模型分析范围还能扩大至“面”，对直径10公里以上的区域进行分析，全面评估公交线网覆盖度、连通性和服务均衡性，识别出行需求与供给之间的空间匹配关系，优化公交资源配置。

过去，线网优化工作牵一发动全身，客流调查千头万绪，调整后未必能达到预期效果，给公交企业造成困扰。而“小蓝鲸”线网大模型集成客流仿真与预测算法，可以模拟单条线路调整后的客流变化趋势，量化评估乘客出行体验变化，生成可视化决策图谱。依托自然语言处理技术，该模型还能一键生成线网分析及线路推荐方案报告，形式包括文字叙述、图表展示与地图可视化，稍加修改即可交付，大幅减轻工作压力。

据了解，2024年这一模型已助力南京公交验证优化50多条线路，其中20多条新开通的微循环线路背后，都有其参与决策的身影。南京公交相关负责人介绍，去年12月末，南京公交基于模型规划，尝试开通地铁7号线接驳公交210路，取得了预期客流效果；去年全年，南京公交整体线网重复系数同比下降2.8%。