TACS 系統對城市軌道交通安全的影響研究

摘 要：伴隨城市規模的延續擴張與公共出行需求的猛烈攀升，城市軌道交通的安全運營面對尤為高的標準與多重挑戰。作為一種嶄新的信號與運轉控制方式，TACS系統正循序應用于地鐵與輕軌等范圍，并被視為提高行車安全與運力效率的關鍵技術支柱。它依托多源數據的同步監測、自動化的列車管控與智能化分析算法，格外突出的是它在列車追蹤、故障處置和交通協調管理等方面所帶來的優化。若要在硬件架構、算法模型與應急預案等領域協同推進，并令TACS系統在多變環境下維持高水準的可靠性與可拓展性，探討這一議題的重點正是城市軌道交通運營部門與研究人員所共同關心的內容。基于對現有文獻與工作實務的整合，文章將梳理TACS系統在運用中所遇到的難題與障礙，并研究其在行車安全保障和效率增進層面的綜合作用與方針，希冀能為城市軌道交通的可長久發展提供有益借鑒。

關鍵詞：TACS系統 城市軌道 行車安全 智能控制

城市化浪潮的不斷涌動讓軌道交通在公共交通體系中占據了越來越要緊的地位。高密度客流、線路多元化以及突發性狀況的頻繁出現都要求軌道交通運營方擁有更高程度的安全管控和效率把控。傳統的信號與調配模式在遭遇客流高峰或設備故障時往往難以及時施策也難以兼顧乘客舒適度和整體運營效率。各國在城市軌道交通中逐步引入智能化與自動化的控制系統，依靠新技術彌補過往的短板。TACS（Train Autonomous Control System）系統正是在城市軌道領域顯現的一種全新控制體系。它借助通信、數據處理與算法決斷等關鍵技術，實現列車在多種工況下的自主管理。在TACS系統中，車輛與軌道狀態信息被實時納入考察，也將乘客流量與運輸資源配合度置于關注之列，以謀求更加靈活與穩妥的目標。部分城市已對TACS展開先行嘗試，收效迥異：有成功個案，也有因技術結合度不夠或應急框架尚未完善而引來疑慮。文章著重TACS系統對城市軌道交通安全的影響與內涵，從技術、運營和方針三方面展開剖析，并在末尾歸納未來優化方向。

1 TACS系統對軌道安全的價值與瓶頸

1.1 感知與決策的雙重強化

在TACS系統的應用環境內，感知和決策是確保軌道交通安全的重要關節。感知層面上，TACS依賴大數據獲取與網絡通信，將車載傳感器、軌道側設備及乘客流信息匯總，監測車輛運行狀態及沿線環境因素的實時情況。較之以往依賴信號機或人工監控的方式，這種多源感知極大提高了安全監察的精細度和時效。決策層面上，TACS系統依據算法模型迅捷給出列車速度變動、緊急制動或臨時調配方案，使運營部門從過去被動反應過渡到主動預測與干預[1]。

1.2 動態干預下的運力優化

TACS系統所強調的動態干預，為軌道交通的運力統籌提供更多彈性。當尖峰時段某站點出現巨大客流，系統會自動判斷是否提前發車或增開列車以減緩擁堵；在低峰時段，系統會采用降低開行密度的方式節約能耗與人力。若能平穩運行，對乘客安全和舒適度會有直接助益。可是動態調度背后的演算在多條線路或多種編組時成倍增加復雜度，并可能誘發新的安全隱憂：若算法過度倚重某一變量或考慮不周全，就可能引起沖突甚至操作失誤。

1.3 信號融合與冗余設計

城市軌道交通中常有設備老化或多代信號系統并存。為讓TACS真正支撐安全運營，需要確保其與既有信號系統或ATS系統相互兼容。多代系統在通信協議、硬件接口和安全標準上存有差異，要實現無縫銜接就得加大信號融合與冗余設計的投入。TACS一方面需要服從原有的安全約束，另一方面也得給后續升級預留接口。冗余層級若不夠，TACS系統發生意外或硬件故障時極有可能波及多條線路，甚至會導致整個線路網癱瘓。分層冗余、異地備用與多通道通信是TACS系統和傳統信號系統并行運用時的切實安全保障[2]。

2 TACS系統部署策略的實施要點

2.1 軟硬件協同：深度融合與漸進推進

在城市軌道交通場合完成TACS系統的落地，軟硬件協同是最先要搭建的基石。硬件范疇需建設高吞吐、低延時且具備容錯能力的通信網絡與車載模塊；軟件領域需融合大數據、AI和列車控制算法，形成感知—決策—執行的閉合鏈。多數城市軌道網絡不具備一次性大規模換新的條件，采用循序分步方式更易收獲實際成效：先在一條線路試運行TACS并驗證安全性，再擴展到更繁復的線網。要讓軟硬件真正深度融合，接口協議的統一與系統兼容性是繞不開的話題，技術人員在部署前必須充分評估原有設備的能力與更新成本。只有確保軟硬件配合協調，TACS系統中的算法與通信環節才能有效銜接，安全與效率的提升才具備可持續的基礎。

2.2 安全合規與標準化

城市軌道交通關系公共安全的關鍵基礎設施，技術和監管門檻都極為嚴格。TACS系統在投用前，要經過多層級的安全檢驗和合規核準。列車緊急制動時的安全冗余或算法容錯閾值，都要符合所在地的交通法令或行業規范。為了實現跨線路與跨城市的互聯互通，通信協議、數據格式與功能接口的統一化不可或缺。唯有在這樣的前提下，TACS系統才能順暢對接各地業務環境，完成大規模部署和安全覆蓋。系統執行環節面對的監管流程十分復雜，技術標準與地方條款若出現沖突，需要運營方與監管部門共同協商解決。在國際合作或者跨地域應用時，標準化能極大減少重復開發或接口改造的耗費，也使得安全評估體系更具兼容性[3]。

2.3 人機融合與應急培訓

高自動化的運營場景中，人機配合仍必不可少。調度員和現場運維團隊可同步觀測系統數據，并在關鍵時刻介入調修智能決策。TACS的人機接口設計應保持簡明，并且預留充分的人工接管空間。應急培訓也極為關鍵——定期模擬重大信號故障或硬件失靈，使工作人員熟悉TACS系統的應對流程，一旦算法異常則能快速介入，從而遏制混亂蔓延。在人機融合的具體實踐中，數據可視化與操作便利性是影響效率的重要維度，運維與調度人員對于系統提示與報警信息的理解需要與算法邏輯保持一致。若應急預案配套不足，自動化程度再高也難以覆蓋所有極端場景，人力干預的及時性會成為最后一道防線。

3 TACS系統實踐應用的策略

3.1 多維場景全方啟航，高效安全并行共榮

TACS系統在城市軌道交通中的廣泛落地與多維場景的精心預設相輔相成。分層構建是重要理念，感知層、決策層與執行層以模塊化設計弱化系統耦合度；深度學習等前沿算法與固有安全規則交融來防止自動化失控；數字孿生等仿真手段可對極端情境開展測試，從而持續修正各模塊的參數。TACS在應對客流波動、故障突發以及線路差異化時較為靈活且可擴充，對通信底層和數據質量的要求也會隨之提升。若硬件支撐或冗余備援不夠，TACS在特殊工況下的穩定性便會打折。多維場景部署有助于充分利用不同線路與站點的屬性，讓TACS系統能夠分層感知并動態調度，信息冗余在此過程中起到緩沖作用。更具適應性的行車策略之所以能被實踐者接受，正是因為TACS在大客流沖擊或線路切換時展示出較高的調整效率。

在工作實踐中，一線工作者為某新建地鐵線路預先安裝TACS系統，依據分層構建的思路，將車載傳感器、軌旁信號和乘客流量信息分別匯集到三個獨立的收集模塊，并在云端搭建算法決策中心，使用數字孿生技術對列車在彎道、坡道及隧道交界處的運行加以仿真評估，系統能事先測算不同搭接區的安全距離與行車間隔。當某區段客流激增，決策中心依照即時數據測算得出增開列車或調整編組的方案，并向調度員展示推薦選項。數月試運營后，列車晚點率有所下滑，旅客擁堵程度也得到緩解，小規模故障并未引起大范圍運行受阻。系統在數秒內實現重組并通知后續列車減速或改道。從用戶反饋來看，多維場景與高效安全齊頭并進的思路顯著減少事故風險，也給乘客帶來更舒心的出行氛圍。

3.2 硬件軟件融合賦能，靈活資源高效調度

城市軌道交通中若要讓TACS系統完全發揮潛能，硬件與軟件的融合賦能不可或缺。不僅指通信網絡與車載感知設備穩固聯動，也涉及核心算法模型與運營流程的協同銜接。硬件側要建構低延時、大帶寬的車地通信管道，配置具備安全冗余的處理器與傳感器，保證在軌道干擾環境中仍然保持數據暢通。軟件側則通過靈活的資源調配方法，比如針對不同時段或區段動態輸出車次編組，形成實時調度機制。若硬件與軟件只是松散拼合，缺少統一標準或互相適配，就難以實現信息流的連貫與決策閉環。

在工作實踐中，一線工作者在一條既有干線上加裝TACS。開始時，他們先對列車車載終端和軌旁信號進行了升級，利用多通道通信與雙熱備切換的網絡架構，在中央調度中心配置具備容錯功能的處理器。軟件部分則將AI預測模塊與列車控速算法深度融合，在低峰與高峰時段差異化輸出編組和發車間隔。當某區段客流激增，系統會自動指令車庫“加車”或“待命上線”，并在算法評估后給出最優線路建議。由于硬件的高穩健性與軟件的機動調度，該線路的準點率顯著上揚，而過度開行導致的能耗浪費也相對收斂。倘若網絡不穩或部分傳感器癱瘓，系統會快速切換至備用模式或參考人工指令介入，防止故障波及更大區域。這些事實表現體現了硬件軟件融合在安全和效率上的寶貴價值。

3.3 人機同頻應急預案，算法驅動智慧運營

TACS系統依靠大數據與深度算法為城市軌道交通帶來更具預判性的運營思路。機器再先進也無法涵蓋所有現實變動，人機同頻與應急預案就顯得至關重要。人機同頻意味著算法做出決定時，調度員和工程師也能同步理解并作出修訂。單純依賴機器預測易在數據失真或模型越界時放大風險；倘若過度依賴人工判斷，又會難以在龐雜信息和多線路沖突中快速決斷。借助算法的智慧運營，可對客流壓力或列車故障展開實時預測，并隨著系統學習迭代而調優策略。再完善的算法也留有盲區，要搭配應急預案演練和多方聯動提供多層冗余。

在工作實踐中，一線工作者在地鐵延長線上安裝了TACS與應急指揮系統。實際運營時，TACS計算列車速度、站臺承載與外部干擾因素，但工作者設立了“應急指揮席”和“預案管理席”，把系統異常情況納入觀察范圍。若車門無法正常關閉，系統先嘗試重新開關門或命令下一列車減速或改線，并向指揮端報告。若短時間內無法排除故障，調度中心依托預案迅猛啟動疏散流程，廣播引導乘客撤離至相鄰站點。算法在運行時會反復更新后續列車速度限制與站臺配載，以努力保持其他區段的有序運行。經事后檢查，TACS在智能調度與風險前瞻方面表現出色，但無人機輔助與演練機制也起到至關重要的補充。人機同頻應急預案與算法驅動的雙向互動，為城市軌道交通的安全提供了高彈性的保障。

4 結語

TACS系統為城市軌道交通的安全與效率引入了新的機遇與難處。依托同步監測、多算法決策和人機協調，TACS在高峰客流、線路組織以及突發故障處置方面展現了較強適應性，也推進了軌道交通朝著智能化與精細化方向升級。然而，其落地所需的大量軟硬件投入、標準融入以及應急配套等要素使TACS還無法在所有環境普及。伴隨大數據、物聯網及通信技術的演進，TACS與智能車站、自主駕駛列車等會有更深層的融合，從而形成更立體的交通安全體系。只有在不斷總結實務經驗、優化算法模型并加強跨部門協同的背景下，TACS才能在更廣闊范圍內釋放成效，為城市軌道交通帶來可持續、安全、高效的運營支持，并讓公眾出行更從容與穩妥。

參考文獻：

[1]盧昱昊，熊鋼，王詠.TACS系統中保護區段設計原理[J].機車車輛工藝，2024，60（06）：21-24+37.

[2]王亮軍，黃昱旻.基于車車通信的列車控制系統線路資源管理策略研究[J].鐵道通信信號，2025，61（02）：28-34.

[3]李永崢.上海軌道交通3、4號線信號系統升級改造后降級列車的運行控制方法[J].城市軌道交通研究，2024，27（11）：23-27.