在地铁站内换乘总是“晕头转向”？高峰期人流拥挤存在安全隐患？施工阶段管线碰撞导致工期延误？针对这些地铁运营与建设中的“顽疾”，哈尔滨铁道职业技术学院的大学生团队研发出一套名为“智行通途”的数字孪生智慧地铁系统。
图1—地铁乘客迷路
该系统通过构建地铁站的“1:1”数字分身，成功实现了从设计、施工到运营、运维的全生命周期管理，让地铁出行更安全、更高效。
“智行通途”项目负责人、铁道交通运营管理专业的马森介绍，团队利用BIM+AnyLogic+LSTM算法搭建了覆盖地铁全生命周期的数字孪生平台，成功打通了设计、施工、运营、运维四大环节的数据壁垒，实现了物理世界与数字世界的实时映射。
图2—系统开发过程
在运营层面，系统引入了基于人群心理画像的差异化引导策略。团队核心成员、曾获全国职业院校技能大赛一等奖的廖鹭轩介绍，系统能够通过摄像头捕捉乘客的步态、速度和头部摆动等特征，实时解算“恐慌指数”，并在人流失控前进行预警。
同时，针对游客、老人、儿童等不同群体，系统能提供个性化的AR实景导航。无论是“南方小土豆”在冰雪季寻找温暖的接驳点，还是通勤族在高峰期避开拥堵扶梯，系统都能动态规划最优路线。经仿真测试，该系统可使换乘时间平均缩短22%，有效降低了踩踏等安全风险。
在技术实现上，团队攻克了复杂环境下的人流仿真难题。团队成员王晓多负责核心的动态导视算法开发与优化，他介绍，团队引入AnyLogic社会力模型，让虚拟人流的模拟误差率控制在3%以内。这一技术前置到了施工阶段，系统可以在施工前模拟管线排布，自动检测土建、水电、消防等管线的碰撞点，避免了“砌墙一半发现管道打架”的尴尬局面。据测算，该系统可为每个地铁站减少返工成本约15-20万元，并缩短工期10%-15%。
图3—系统界面
目前，“智行通途”系统已获得多项专利及软件著作权。团队表示，未来他们将继续完善系统功能，致力于将这一“数字大脑”推广至全国更多地铁城市，用青春智慧赋能智慧交通建设。
