京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
依托大数据 申通地铁打造“智慧地铁”
10月15日,上海申通地铁集团有限公司总裁、党委副书记顾伟华在“聚焦一号课题,建设科创中心——对话上海国企领导”全媒体大型访谈活动上表示,上海地铁不仅需要时刻保证安全有序的运行,更要结合大数据和数字化技术等发展热点,迎战新时代。
用学研”结合 打好基本功
申通地铁集团是一家融轨道交通投资、建设和运营管理为一体的大型企业集团,是上海轨道交通投资建设和运营的责任主体,并且在本次国资国企改革中被定位于公共服务类企业。自上世纪九十年代初上海地铁1号线全面正式开工以来,在实现自身发展的同时创造了行业的多项第一,而且通过“用产学研”的科技创新模式,带动了一批行业企业的快速成长和发展。
顾伟华透露,今年上海城市轨道交通运营线路长度将达到588公里,总运营长度和规模仍旧居于世界首位。上海地铁运营线路长度在2020年将超过800公里,市中心区域基本保证步行600米内就能达到地铁车站。
最新数据显示,去年上海地铁占公共交通客运量比例达51%,而其长远目标则是超过70%。安全、舒适、人性化的上海地铁正在改变市民的出行习惯,以往在短距离出行上市民较为倾向地铁,在中长距离方面也正在逐渐增加对地铁的依赖程度。备受关注的迪士尼地铁线路也即将开通,由于迪士尼地理位置较为特殊,据专家预测,游客选择乘坐地铁前往的概率也非常之大。
另外,上海地铁正在致力于以安全管理和运营服务智慧化的目标,积极打造三项基础能力。一是“高速数据传输能力”,即通过建立一个覆盖轨道交通全系统的高速数据无线传输网络,实现各类数据的互联共享和及时传递;二是“大数据管理能力”,即建立轨道交通网络数据中心,将原本分散在各个专业、或者遗失的各类数据信息进行分类汇总、集中存贮、科学管理,开展大数据的分析挖掘工作;三是“数字化管理能力”,即构建城市轨道交通三维数字化管理平台,将传统的轨道交通设施设备管理从抽象的文字信息管理转化为三维可视数字化管理,形成更加科学、便捷、高效、直观的数字化管理系统。
重视人才培养 打造“地铁+”
顾伟华认为,未来除了“互联网+”之外,还要着力推进“地铁+”。目前申通地铁已经加了物业、商业、银行、餐饮等,未来还可以加金融、加快递、加医院等等,只要想象得到,未来都可能在地铁这个大环境中实现。
“这种想法的实现还需要很多很多的边界条件,但我想创新的关键是人。”顾伟华表示,科创中心的建设首先就是要让人打破既有的传统思维模式,让这个城市的所有人都能够时时有创新的灵感、时时有创新的动力、时时有创新的环境,这样才能够真正实现科创中心的建设发展。
他认为,未来上海地铁将继续坚持这种创新精神和创新灵魂,围绕上海建设“科技创新中心”的总体目标要求,继续以管理好城市轨道交通网络、服务好乘客出行综合需求为目标,不断满足乘客、社会、城市、行业发展需求,通过“引导”和“推动”行业创新,带动产业发展,通过建立企业、行业、社会创新平台,打造城市轨道交通行业科技创新基地,并以此引领行业技术发展,服务好上海科创中心建设。
对于未来的上海地铁,市民更关心的应该是安全、环境和服务三个方面的问题,这同样是申通地铁关注的焦点。随着上海地铁网络规模的扩大,客流量也快速增加,各类风险包括突发事件的概率也随之提升,因此必须补短板、全力以赴做好安全防范工作。另外,随着城市社会的发展,市民对地铁的需求也越来越多、越来越高,这就需要用“地铁+”的理念去提升服务能级。而上海地铁发展给人们带来便捷出行方式的同时,也不可避免的带来一些环境影响问题,如振动噪声、区域沉降等,未来上海地铁必须要实现与城市环境的友好发展。
更值得一提的是,上海地铁目前正在积极引入wifi系统、公网4G系统,打造“智慧地铁”。据透露,年底前wifi将会覆盖上海地铁网络中所有的车站和列车,实现乘客在地铁区域出行的过程中网络全覆盖。在方便乘客的同时,也可以利用信息推送功能提供很多增值服务。
本次“聚焦一号课题,建设科创中心——对话上海国企领导”全媒体大型访谈活动,由新华社上海分社、上海国资委党委、新华每日电讯联合主办,兴业基金全程支持。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07