跨界融合铸“芯”魂——哈铁职院师生团队打造车站智能疏散“安全盾”

2026年5月，哈尔滨铁道职业技术学院一支跨专业师生科研团队传来捷报，其自主研发的“存算一体·车站智联芯模块——恐慌指数硬件加速与智能疏散安全引擎”成功落地应用。这一创新成果不仅精准填补了国内铁路客运站大客流动态监测的技术空白，更生动诠释了在产教深度融合背景下，团队协作如何成为攻克行业痛点、守护旅客安全的核心力量。

图1—团队科研

项目的起点并非设在条件优越、设备齐全的实验室，而是真正扎根于人流如织、节奏紧张的一线铁路车站。为了深入理解并精准捕捉现场作业中真实存在的痛点与瓶颈，项目团队采取了系统化、精细化的调研策略，成员之间明确分工、紧密协作，先后深入走访了覆盖多个区域的7个铁路客运段，实地观察站务人员的工作流程，并面对面交流实际困难。

在此过程中，团队精心设计并发放了调查问卷，最终成功回收了800份来自一线站务人员的有效反馈，为后续分析奠定了坚实的数据基础。面对由此产生的海量且结构复杂、维度多样的原始数据，团队成员不畏艰难，连续多日昼夜奋战，通过反复比对、交叉验证和多轮研讨，逐步剔除干扰信息、聚焦关键问题，最终精准凝练出三大核心难题：“静态标识系统在复杂客流环境下频繁失效”“动态客流监测手段严重缺失导致响应滞后”，以及“大型枢纽车站积累的成熟管理经验难以有效复制推广至中小型车站”。这三大问题不仅准确反映了当前铁路客运服务中的现实困境，也为后续技术方案的设计与攻关提供了清晰、明确的方向指引。

在核心技术研发的关键阶段，整个团队充分展现出高度协同与极强的专业互补性，各子团队分工明确、紧密配合，共同推动项目取得实质性突破。其中，硬件研发小组聚焦于“存算一体”新型计算架构的底层技术攻关，在芯片设计层面实现了重要创新，成功研制出一款具备毫秒级实时解算能力的专用集成电路（ASIC），该芯片能够高效、精准地处理并输出反映人群密集区域动态风险水平的“恐慌指数”，为应急响应提供关键数据支撑。

与此同时，软件与算法团队则集中力量对多源感知融合技术进行深度优化与迭代升级，通过融合视觉、红外、热成像及环境传感器等多维度信息，构建了一套鲁棒性强、适应性广的智能识别系统；即便在烟雾弥漫、光线昏暗、能见度极低等复杂且极具挑战性的极端环境中，该系统依然能够保持高度稳定，其目标识别与行为分析的综合准确率始终维持在82.7%以上，显著提升了整体系统的可靠性与实战应用价值。

特别是在2025年8月至10月的平房站实地测试中，团队成员轮班驻守候车大厅12A检票口，实时记录752名乘客的聚集情况。正是这种不分昼夜的现场调试与数据反馈闭环，让系统成功实现了拥挤预警，有效规避了潜在的踩踏风险。

图2—系统芯片实物

为了让技术真正落地，团队中的应用组针对不同车站的预算与需求，制定了灵活的部署方案。从哈尔滨站的国产化高端定制，到平房站的高性价比易部署模式，实现了技术的精准适配。目前，该系统已在哈尔滨局集团有限公司管辖内的哈尔滨站及平房站完成试点。测试数据显示，系统能将旅客疏散时间缩短18.9%，单站部署成本较传统进口方案降低90%。指导教师王国博感慨道：“这个项目的成功，是团队成员各司其职、紧密配合的结果，更是我们将课堂知识转化为守护旅客生命安全能力的最佳见证。”

未来，这支充满活力的团队将继续携手前行，用集体的智慧为全国铁路网及城市轨道交通筑牢安全防线。

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