交通是兴国之要，随着智慧交通的部署，交通建设需要更强大的技术赋能。AI+数字孪生技术运用到轨道交通领域将发生什么？通过分析Frontop数字孪生的智慧交通系统案例或许可以得到一些启发。
一、城轨＋TOD站城一体化
随着轨道交通线网嵌入城市，大型枢纽地区逐渐成为城市更新开发的重点区域，以站城一体化为目标的TOD4.0模式（Transit-Oriented Development，指“以公共交通为导向”的开发模式）逐渐成为智慧城市建设的重点之一。
TOD商业价值热力分析
平台对站城线上、线下空间进行商业价值热力分析，整合现状用地、规划用地和潜力用地等多维数据，从商业实力、客流热力、发展潜力、周边设施等维度评价商圈质量，辅助城市最大限度利用土地资源。
地下管廊综合协调监测
通过智能传感器、物联网、GIS地理信息、三维可视化等技术，促进地下管廊由“二维”到“多维”、“自动化”到“智慧化”的转型，以信息平台为支撑，智能控制为手段，实现对综合管廊的基础数据及动态信息共享、资源整合、精准管控及智能决策等。
人流、噪声监测预警
平台实时监测站城人流、噪声等数据，实现站城全天候环境数据实时监测，为管理部门指挥调度提供数据支撑。通过分析处理、动态展示、超标预警、应急联动，提升应急事件响应时间，避免事态扩大。
二、运维一体
平台整合车站各智慧系统，涵盖设备维护、施工调度、站务管理、乘务服务、运营报表、安全管理、应急管理系等专业系统， 协助轨道运营提升生产效率，积累生产数据，实现数据汇总、整合、分析、输出的运维一体化管理。
AI智慧运维
设备全生命周期管理：通过GIS、AI等技术实现系统设备可视化管理、设备监控调度管理、故障分析管理、辅助深度分析、趋势分析管理、设备履历信息等全生命周期业务管理。
AI智能列检：运用360°图像智能检测系统，采用图像识别和AI技术，对列车外观状态进行异常识别，实现轨道综合检测、车辆列检等检测作业的自动化、智能化，可替代58%的车辆日常巡检作业，巡检效率提升50%。
智慧运营
站点综合态势监测：基于城轨数字孪生场景，真实复现站点内部空间状态，集成视频监控、客流监测、环境监测、设备监测等各系统数据，对进出站客流、站内环境、设备运行情况、能耗指标、视频监控、告警事件等信息进行综合监测分析，辅助管理者全掌控地铁站点运营状态。
智能运控：管理车站环境，监控车辆运行情况，打破传统专业工具的隔离屏障，建设基于场景化的监控管理。通过抓取交通信号，实现信号自主调度；通过路网级调度，实现网格网络化运营调度；通过客流量监控调整每站的停靠时间、列车的发车间隔和频次等，实现“智能调度”。
能源监测：实时汇聚轨道交通的能耗信息，对耗电量、耗水量、耗气量等情况监控，实现能源消耗总量和强度“双控”，助力节能技术和设备相互平衡，实现轨交精细化管理。
三、安全风险监测报警一体
AI 24小时智能巡检：通过AI视频分析技术实现车站态势监控、自动巡检、告警提醒等，提前预防和控制车站运营管控风险。
AI智能监测：结合现场摄像头，通过AI智能视频识别系统对乘客异常行为监测，及时告警，及时采取应对措施。
以应急事件为中心，平台自动提示事件处置信息、应急预案、应急处置短信列表、应急人员列表、车站PIS信息、线路晚点图、线路列次图、进站客流、ATS等信息，为指挥中心构建三维立体应急指挥沙盘，实现应急事件快速反应、高效指挥、精准处置。
