铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法_马建军.pdf

第 20 卷 第 3 期2023 年 3 月铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and EngineeringVolume 20 Number 3March 2023铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法马建军1，朱建生2，沈海燕2，鲁玉龙3，刘子宽2(1.中国铁道科学研究院集团有限公司，北京 100081；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081；3.北京经纬信息技术有限公司，北京 100081)摘要：人们对“铁路三化”存在严重认知偏差，制约了铁路“数智化”转型。通过关系模型、演化路径、技术体系、语义建模及能力评估5个维度的全方位研究，形成适配“铁路三化”发展的方法论及理论支撑体系，以便统一认识，为整体提升铁路“数智化”快速迭代及创新能力提供思路和方法。基于多视角，构建基于核心价值、典型特征及演进历程的“三化”关系模型；分析从单体垂直应用、分布式服务、“云平台+服务”V1.0，到自主可控的“信创云-边-端”协同的“云原生+微服务”V2.0的架构演变路径；提出基于CPS复杂理论体系的“业务、系统、应用”多维要素叠加的新型融合技术体系；基于仿生机能的“拟树生长”建模，语义化表达了“三化”演进的机理，并通过熵权法进行能力评估。为铁路“数智化”转型与企业战略重构的最优匹配、演进路线的最佳选择、全链路转型战略的正向顶层设计提供了借鉴和指导。研究结果表明，铁路信息化始终贯穿铁路发展全生命周期；智能化是信息化、数字化发展的高级阶段；“三化”不是取代和递进关系，而是相互支撑的共存迭代关系，有着本体发展层次及特征差异。研究结果可为“三化”并存、递进、迭代的差异化发展提供解决方案；为推动铁路“上云用数赋智”行动及“数智化”转型提供系统的理论指导及技术支撑。关键词：信息化；数字化；智能化；铁路三化；关系模型；架构演化；建模评估；信创技术中图分类号：U29-3；U238；TP39 文献标志码：A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)文章编号：1672-7029（2023）03-0824-12Evolution model and evaluation method of railway informatization,digitalization and intellectualizationMA Jianjun1,ZHU Jiansheng2,SHEN Haiyan2,LU Yulong3,LIU Zikuan2(1.China Academy of Railway Sciences Group Co.,Ltd.,Beijing 100081,China;2.Institute of Computing Technology,China Academy of Railway Sciences Group Co.,Ltd.,Beijing 100081,China;3.Beijing Jingwei Information Technology Co.,Ltd.,Beijing 100081,China)Abstract:There is a serious cognitive bias in the Three Modernizations of Railway(TMR),which restricts the transformation of digital and intelligent railway(DIR).The purpose was to form a methodology and theoretical support system suitable for the development of TMR through an all-round study of five dimensions(relationship 收稿日期：2022-10-10基金项目：国家重点研发计划专项(2020YFF0304102)；中国铁道科学研究院重点课题(2021YJ301)通信作者：沈海燕(1969)，女，北京人，研究员，从事智能轨道交通信息化、数字化和智能化研究；Email：DOI:10.19713/ki.43-1423/u.T20221943第 3 期马建军，等：铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法model,evolution path,technical system,semantic modeling and capability evaluation),so as to unify understanding and provide ideas and methods for the overall improvement of the rapid iteration and innovation capability of DIR.Based on multiple perspectives,the TMR relationship model based on core values,typical characteristics and evolution process was constructed for the first time.Analyzed the architecture evolution path from single vertical application,distributed service,“cloud platform+service”V1.0,to“cloud native+microservice”V2.0,an autonomous and controllable“Cloud-Edge-Terminal”collaboration.A new fusion technology system of business,system and application(BSA)based on CPS complex theory system was proposed.The tree like growth modeling based on the bionic function semantically expressed the evolution mechanism,and evaluated the ability through the entropy weight method.It can provide guidance for the optimal matching of digital intelligence transformation and enterprise strategic reconstruction,the best choice of evolution route,and the positive top-level design of full link transformation strategy.The research results show that railway informatization runs through the whole life cycle of railway development.Intelligence is the advanced stage of information and digitization.The three transformations are not the relationship of substitution and progression,but the mutually supporting coexistence and iteration relationship,with ontological development levels and characteristics differences.The research results can provide solutions for the differential development of coexistence,progression and iteration of three transformations.To provide systematic theoretical guidance and technical support for promoting the railways cloud based intelligence action and the transformation of digital intelligence.Key words:informatization;digitization;intelligence;three modernizations of railway;relationship model;architecture evolution;modeling evaluation;innovative technology 2016年国家信息化发展战略纲要提出以数字化、智能化为特征的信息化进入跨界融合、全面渗透、加速创新、引领发展新阶段。2020年，科技创新提出了数字化、智能化是新一轮科技革命突出特征及新一代信息技术重大发展战略核心。2021年国务院“十四五规划”强化数字转型、智能升级。智能铁路面临新的挑战和发展瓶颈。由于对信息化、数字化和智能化(简称“三化”)缺乏系统的方法论指导及成套的理论体系支撑，影响了“铁路数智化”快速迭代及快速创新能力，制约了铁路信息化与数字化并存与大同迭代优化的节奏，阻碍了“铁路数字化(智能化)转型”与企业增长或重构战略的最优匹配、演进路线的最佳选择、全链路战略转型规划的顶层正向设计1。从关系模型、架构演化、新型技术融合体系、建模及评估多个视角进行系统深入研究，全方位创新构建了基于融合递进、演化迭代、并存与差异发展的新方法、新架构和新体系。对推动铁路“上云用数赋智”行动，整体提升铁路“数智化”创新能力，催生铁路新业态、新引擎和新数字经济提供了系统的理论指导及技术支撑。1 信息化、数字化、智能化内涵、关系及特征1.1信息化、数字化、智能化的定义、关系及区别信息化、数字化、智能化(简称“三化”)侧重不同，信息化是用数字世界投射现实世界，将业务流程和数据通过信息资源、流程及业务的局部优化提升效率。数字化是用数字世界精准映射现实世界，把物理世界在系统中仿真模拟实现全局优化、业务服务创新、生态系统重构及组织运营模式变革。智能化是用数字世界平行控制现实世界，通过精准感知、自适应学习实现生态协同优化及系统自动科学决策。信息化是数字化基础，数字化是信息化在新技术下呈现的新特征，二者在自动化采集数据及在线化呈现分析能力不同。智能化是信息化、数字化发展高级阶段。“三化”不是取代式递进关系，有着本体发展层次的差825铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 3月异2，主要区别是人和机器处理不确定性因素的最终决策者和决策控制能力，信息化是人为经验决策，数字化是“人机”交互决策，智能化是“人机”一体化及无差异化的机器自主决策3。1.2“铁路三化”的内涵及典型特征铁路信息化以流程优化和重构为基础，基于物理世界对确定性需求通过信息化手段将铁路市场经营、运输生产、运行维护和管理决策等传统业务模式从线下搬到线上交由IT系统进行业务流程固化及自动化，不改变现实业务逻辑和思维模式，基于数据要素价值潜能为运输生产提供辅助决策支持。随着自动化、网络化发展，信息化孕育出数字化。狭义上，铁路数字化是基于BIM协同模型的数字孪生技术体系，构建“人数字铁路物理铁路”三维世界4。广义上，铁路数字化是以数据为关键生产要素，基于物理铁路与数字铁路精准映射，将铁路生产全要素转变为可存储、可计算、可分析的数据、信息、知识，提高铁路数字化治理、响应和决策支撑能力，推动数据资源赋能铁路高质量发展 45。随着大数据、云计算、AI，IOT和数字孪生技术发展，数字化催生出智能化。贾利民等6提出通过高效利用与铁路运输相关的所有移动、固定、空间、时间和人力资源，以较低成本达到保障安全、提高运输效率、改善经营管理和提高服务质量的平台服务化新一代铁路运输系统(RITS)架构。基于2019年智能高铁体系架构 1.0，铁路智能化进入快速发展阶段；王同军7提出了高效综合利用与铁路运输相关的所有移动、固定、空间、时间和人力等资源，挖掘数据潜在价值，以“降本增效、提质达标”为目标，在铁路数字化基础上，实现铁路建设、运输全过程、全生命周期高度信息化、自动化和智能化。2 基于多视角的“铁路三化”关系模型、演化路径、技术融合体系2.1基于核心价值、典型特征及演进历程的“铁路三化”关系模型及标志性成果随着“新技术、新需求、新引擎”发展，铁路信息化孕育出数字化，数字化催生出智能化。铁路信息化始终贯穿铁路发展全生命周期，智能化是铁路信息化、数字化发展的高级阶段，“铁路三化”不是递进取代而是支撑关系。关系模型如图1，X轴为演进历程及关系；Y轴为典型特征(分散独立、大规模集中、一体化集成、体系智能)；Z轴为核心价值(统计分析、辅助决策、规划推理、智能决策)。X，Y和Z这3个坐标构建了“铁路三化”关系模型，诠释了从产品为中心、用户为中心，到用户体验为中心发展理念，阐述了从确定性需求到不确定性需求，从业务驱动(局部优化)、流程驱动(整体优化)、数据驱动(全面优化)，到智能驱动(生态协同优化)，以及从信息孤岛、多系统联动、全域系统集成，到生态开放共享的迭代优化过程，充分体现了“铁路三化”丰富内涵及标志性成果78。1)“分散独立建设(烟筒式)”的铁路信息化启蒙阶段(20世纪80年代1995年)。基于“经验+流程”确定性需求驱动，各路局站段独立建设系统、垂直管理、局部优化，资源无法共享。2)“大规模建设(垂直应用集成)”的铁路信息化发展阶段(19952004 年)。铁路信息化“大提速”，基于“流 程+业 务”驱 动，TMIS，DMIS，ATIS，PWMIS，GIS及客票发售和预定等系统应用成效显著。铁路运输管理信息系统 TMIS历经 10年于2004年全面建成，是铁路信息化及现代化重要标志，铁路智能化进入“萌芽期”9。3)“一体化集成(平台+应用)”铁路信息化提升、数字化及智能化发展阶段(20052019年)。2005年铁路信息化总体规划以运输组织、客货营销、经营管理为重点，建立统一铁路门户及共享平台，构建数字化铁路10。“十三五”单项应用达到世界铁路先进水平。2017年修订发布铁路信息化总体规划，2019年建成铁路主数据中心；基于“数据+模型”不确定性需求驱动，构建“铁路一体化集成平台”，GIS平台为跨系统提供空间信息服务，BIM工程管理平台为全生命周期奠定基础。通过模式识别、辨识技术对确定环境建立模型对未来规划推理，开发了运筹学模型的列车时刻表、列车智能控制系统；初步实现全域集成、全面数字化决策控制，铁路步入数字化、智能化阶段11。4)“体系智能(云原生+生态开放共享)”的铁路智能化高速发展阶段(2020年)。基于智能高铁体系架构1.0及“数826第 3 期马建军，等：铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法据+模型+知识”驱动，智能综合调度、列车自动驾驶等引用知识模型对非确定对象建模模拟人类理解能力完成复杂决策；基于BIM+GIS构建“建设运维”一体化信息链。中国智能高铁标志性工程“智能京张、数字京雄”成功运营；科技冬奥圆满完成。实现智能建造、智能装备、智能运营内部跨专业协同。2022年基于“模数驱动、轴面协同”的智能高铁2.0实现全专业协同和跨行业综合，推动数据预测分析1215。2.2基于“架构变迁”的“铁路三化”架构演化路径研究基于“业务平台化、平台服务化”理念，阿里的“云+中台”架构成为典型代表，它克服了烟筒、面向服务等传统架构弊端，以用户和业务服务为导向，以“厚平台、大中台、小前台”及资源高效、安全共享、弹性扩展为原则，将重复使用的基础能力沉淀复用，见图2，给业务提供更敏捷、更高效的服务。铁路信息系统架构经历了从单体，垂直应用，SOA，到云平台+服务和云原生+微服务的演化路径。“信息化”架构侧重IT软硬件资源割裂、设备为中心，碎片化物理设备、服务器管理。“数字化”架构侧重统一云化资源池、资源为中心，软件迁移上云(on Cloud)云化管理。“智能化”架构侧重统一云原生基础设施、应用为中心，软硬件原生在云(in Cloud)云原生管理，如图3所示。20世纪80图2传统“信息化”IT架构-智能化架构演化示意图Fig.2Evolution diagram from traditional IT architecture to intelligent architecture图1铁路的信息化、数字化、智能化关系模型Fig.1Relationship model of railway informatization,digitalization and intellectualization827铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 3月年代通信限制无法跨域传输，单机部署，如图 3(1)。20世纪90年代路局站段基于“烟囱式”架构建信息系统，如图3(2)。随着业务增长铁路构建了面向服务(SOA)垂直应用的“集中共享”架构，如图3(3)所示，通过基础及共享平台实现内部数据共享。2017年全力推进铁路信息化CR1623建设，基于“平台+应用”架构(云平台V1.0)，通过不断优化迭代“一体化集成服务平台”及大数据与人工智能平台，为六大业务应用提供统一智能服务，如图3(4)所示，实现信息开放及高度共享、资源全面整合、数据价值充分体现1617。信息技术应用创新产业(简称“信创”)是通过自主可控解决“本质安全、过程安全”的国家战略，“信创云”是在“信创”背景下，以国产化CPU和操作系统为底座的自主研发的云平台。铁路响应国家“信创”战略，以统筹利用计算、存储、网络、安全、应用支撑、信息资源等软硬件资源，发挥云计算虚拟化、高可靠性、高通用性、高扩展性、高安全性、自主、快速、弹性、按需自助服务，提供可信的计算、网络和存储能力为目标，结合“十四五规划”提出的协同发展云服务与边缘计算服务及铁路“十四五网络安全和信息化规划”要求的采用统一技术架构和标准构建云边结合的铁路行业云。针对铁路“线路站场数据中心”云边需求，构建新一代全栈信创云，研究提出基于数字原生引擎的开放灵活、自主可控的“信创云边端”协同的“云原生+微服务”新一代架构V2.0，在铁路主数据中心云平台统一承载、管理、使能全栈信创云产品与云服务，实现从 IaaS，Paas到 SaaS全栈协同融合及云边互补。基于云原生的“基础硬件基础软件应用软件”替代解决方案，突破“卡脖子、牵鼻子”难题，如图4所示。发挥铁路海量数据和丰富应用场景优势，实施“上云用数赋智”行动，2025年建成高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合铁路信息基础设施，建立资源统筹、开放赋能、场景驱动及创新使能的铁路“数智化”信创生态圈，推动数据资源赋能铁路高质量发展1718。2.3基于“业务、系统、应用”多维复杂要素的“铁路三化”新型技术融合体系研究从系统分析视角，智能铁路是典型 CPS信息物理系统，通过虚实映射、交叉融合、迭代优化、反馈调控、仿真验证、耦合分析、诊断预测，形成铁路物理和信息空间平行发展14。从复杂理论视角，铁路是从点、线、面、体、大系统、巨系统到复杂生态系统的典型耗散结构16，处在远离平衡态的自组织状态。铁路内外部影响因素呈现出的连续性、阶段性、高风险性、多层次性、开放性、复杂性等给铁路“应用、业务、系统”带来了大量不确定性。以 OO1信息化,O2数字化,O3智能化3 个圆心构成三环同心圆，将O1信息化 信息感知，信息处理，信息决策，信息控制、O2数字化数字主线构建，孪生建模，异构模型融合，虚实同步建模、O3智能化自主感知，自主学习，自主决策，自主控制三环与 N机理 n1，数据 n2，知识 n3融合，设计 F=O,N,X,Y,Z复杂要素集合，如式(1)将X轴(应用图3基于“铁路三化”的“单机-烟筒-集中共享-云平台”架构演化路径Fig.3Evolution path of railway informatization,digitalization and intelligence architecture828第 3 期马建军，等：铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法复杂维度)、Y轴(系统复杂维度)、Z轴(业务复杂维度)扩展延长与信息化、数字化、智能化耦合包拢形成铁路复杂生态系统。F=|X(x1,x2,x3,)O1N(n1-n2,n1-n3)Y(y1,y2,y3,)O2N(n2-n1,n2-n3)Z(z1,z2,z3,)O3N(n3-n1,n3-n2)(1)基于 CPS 复杂系统理论的多业务、多任务、多技术构建“铁路三化”新型技术融合体系，高效推进横向集成、纵向贯通及技术与业务和应用深度融合，如图 5。X 坐标为应用复杂度，基于“信息化”保障异构数据实时感知、全域采集、高效传输计算，辅以异构协议兼容，5G，边缘计算，AR/VR和智能控制等技术，解决“数据”为核心的“数据机理”、“数据知识”的实时分析、人机交互。Y坐标为系统复杂度，基于“数字化”通过虚拟仿真、多物理场仿真、协同仿真、模型降阶，从“模块子系统系统”逐级解决“机理”为核心的“机理数据”、“机理知识”的“数字物理”铁路双向互通、同步运行。Z坐标为业务复杂度，基于“智能化”保障系统间关联、耦合和跨时空协同，利用知识图谱、数字孪生技术解决“知识”为核心的“知识数据”、“知识机理”的虚实映射、智能干预和决策1920。图4基于“信创云-边-端”的“云原生+微服务”架构(云平台V2.0)Fig.4Cloud native architecture of“cloud-edge-terminal”图5基于CPS复杂理论及复杂要素的“铁路三化”技术融合体系Fig.5Integration technology system based on CPS complex theory and complex elements829铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 3月3 基于“拟树生长”的“铁路三化”演化模型及建模方法从树的“自生长”视角，铁路“三化”关系、演化及成果可以映射为：树根(感知传输)、树干(技术融合)、主树杈(三大板块)、分树杈(十大领域)、枝叶(18 个应用+n 创新)5 个层级，如表 1所示。通过“树根”源源不断吸收(采集+传输)各类养分(数据)不断促进“主树杈”和“分树杈”强壮及“枝叶”茂盛；“枝叶”新旧交替茂盛程度体现出智能化创新应用随时间的不断成长过程；基于“数字化”语义表达、类比构建了“拟树生长”的“铁路三化”关系演化模型21，如图6。根据类比关系，铁路“三化”演进过程中铁路信息化(简称Rinfo)具体建模如下：Rinfo=ISi,1,ISi,2,ISi,kBPiCNxTdcTdc=Tdc(p,q)KK,p,q1,K表1基于“拟树生长”的“铁路三化”演进及标志成果映射Table 1Evolution based on“tree like growth”and mapping of achievements根干杈分杈叶铁路“三化”发展及演进过程基础通信网+既有集端：GSM-R，4/5G，物联网，综合信息网，新一代通信，Zigbee，WIFI，蓝牙，IPv6智能高铁技术：铁路专业技术；5IABCDE技术融合(5G，IoT，AI，Block，Cloud，Data，Edge)以及CPS，数字孪生，BIM+GIS，北斗，区块链，量子通信，量子计算等智能高铁“三大板块”：智能建造、智能装备和智能运营基于主树杈(三大板块)生长出十大领域。智能建造(勘察设计、工程施工、建设管理)3领域、智能装备(移动装备、通信信号、牵引供电、检测监测)5领域、智能运营(客运服务、运输组织、养护维修)三大领域基于分树杈(十大领域)生长出18个应用方向。智能建造：勘察设计(空天地一体化勘察、BIM 工程设计)2应用、工程施工(桥隧路轨智能化施工、客运站智能化施工、四电智能化施工)3应用、建设管理(BIM+GIS 工程建设管理)1应用；智能装备：移动装备(智能动车组、智能综合检测车)2应用；通信信号(信号、通信)2应用；智能牵引供电1，智能检测监测1智能运营：客运服务(智能客运、智能票务)2应用；运输组织(智能综合调度、智能行车调度)2应用；养护维修(工电供一体化运维、动车组智能运维)2应用图6基于拟树生长的“铁路三化”演化关系模型Fig.6Treelike growth model of“three modernizations of railway”830第 3 期马建军，等：铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法Tdc(p,q),(2)式中：ISi表示铁路调度、行车、信号、客运、货运、工务、电务和供电等既有信息系统；BPi表示为信息系统事务流转定义的业务流程；CNx代表铁路基础通信网络，包括 GSM-R，4/5G，物联网，综合信息网，新一代通信，Zigbee，WiFi，蓝牙和IPv6等；Tdc为业务系统与基础通信网联接关系矩阵，元素表示：无关联、双向互联、单向联接和多重联接。铁路数字化(简称 Rdigi)是由“实体孪生模型、基础逻辑、信息数据流”三要素构成，形式化建模表达如下：Rdigi=ETMm,BLn,IDFmax(3)式中：ETMm代表数字孪生构建的机车、动车等移动装备，以及线、桥、隧、涵、通信、信号、牵引供电、客运设备、防灾等固定设备的孪生模型22；BLn表示控制、管理各实体孪生模型关系的基础逻辑；IDFmax代表实体、实体孪生模型与用户间传递监测检测、控制等交互信息数据流体量，满足：i=0nIDFmax=(0,+)(4)智能高铁技术可形式化建模为：ITnew=RST,Ccomp,Bdata,AI,Block,EC,DT,BIM,CPS,BD,(5)式中：ITnew表示智能高铁技术集合，不仅包括铁路专业技术，还包括云物大智、区块链、北斗、BIM和5G等新技术不断涌现及融合应用直到成熟。铁路智能化(简称RI)广泛应用新一代信息技术，综合高效利用铁路所有固定、移动、时间、空间等资源，实现铁路固定基础设施、移动装备及内外部环境复杂要素全域感知、泛在连结、信息融合、主动学习及智能决策 22，可形式化建模为：RI=IRconIRequIRopeTbaIRba=IRcon,IRequ,IRope10IRapp,i=IRapp,1,IRapp,2,IRapp,iIRbaTba=Tba(p,q)NN,pITnew,qIRba(6)式中：IRcon，IRequ和IRope分别代表智能建造、智能装备和智能运营三大板块；IRba代表智能高铁十大领域：勘察设计、工程施工、建设管理、移动装备、通信信号、牵引供电、检测监测、客运服务、运输组织和养护维修。IRapp,i代表 18个应用方向：空天地一体化工程勘察、BIM工程设计、桥隧路轨工程智能化施工、客运站工程智能化施工、四电工程智能化施工、BIM+GIS工程建设管理、智能动车组、智能综合检测车、信号、通信、智能牵引供电、智能检测监测、智能客运、智能票务、智能行车调度、智能综合调度、工电供一体化运维和动车组智能运维；Tba表示智能高铁三大板块、十大领域与新技术关系矩阵。参考香农公式，基于“IR-IDSI”(Intelligent RailwayInformation Data Smart Integration)模型的“铁路三化”演化关系模型23，建模表达如下：RI=(RinfoRdigi)log2(1+)(7)式中：代表能力成熟度评价的水平成熟度因子，且(0,1)。信息化、数字化是智能化发展基础，当信息化和数字化水平发展到一定阶段，随着成熟度指标提升，可向更高级智能化发展。4 基于“熵权法”的“铁路三化”关系及能力评估方法研究铁路信息化自始至终贯穿整个铁路发展全过程，数字化、智能化是铁路信息化发展高级阶段。以“铁路信息化总体规划”的信息化评估指标为基础，结合数字化、智能化成熟度指标，设计构建了基于“鱼骨图”的“铁路三化”关系及能力评估模型24，如图 7。将铁路智能化水平(IL)设为鱼头、信息化水平(TL)设计为鱼嘴，数字化水平(DL 和 t6)设为主鱼骨。将信息基础设施能力(t1)、数据资源和共享能力(t2)、综合支撑能力(t3)、业务应用范围及能力(t4)和自动化水平(t5)均设为主鱼刺(1级评价指标)，每个主鱼刺的关键任务为小鱼刺(2级评价指标)，如表2所示。1)确定指标因素集。铁路智能化水平成熟度等级评价不可避免会有模糊因素影响，对这类难以用精确数学计算方法解决的问题，首先要建立相对精准的评价指标和指标计算方法，见表2。设T是由上述8个1级指标要素组成的因素集，即T=(t1,t2,t3,t4,t5,t6)，取ti是T中的任意一个，是指标要素的次级因素集，分别由对应的2级指标构成，即831铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 3月|t1=(t11,t12,t13,t14,t15)t2=(t21,t22,t23,t24)t3=(t31,t32,t33,t34,t35)t4=(t41,t42,t43,t44)t5=(t51,t52,t53,t54,t55)t6=(t61,t62,t63,t64,t65)2)确定评价集。结合铁路信息化发展历程，基于“诺兰模型”将铁路信息化水平成熟度等级分为初始、普及、控制、整合优化、数据管理和成熟提升6个等级24，各等级特征如表3所示。定义评价集E=(e1,e2,e3,e4,e5,e6)T，设定ej是评图7基于“鱼骨图”的“铁路三化”关系模型Fig.7Relationship model based on“fishbone diagram”表2铁路信息化成熟度水平评估指标及计算方法Table 2Evaluation indicators and calculation method of maturity level of railway informatization1级指标信息基础设施t1数据资源和共享t2综合支撑能力t3业务应用范围和水平t4自动化水平t5数字化水平t62级指标数据中心规模t11基础设施云化t12安全与风险防控t13网络水平t14服务共享能力t21数据管理及治理t22基础服务能力t23生态共建能力t24新技术融合应用能力t31客户精准服务能力t32主动创新及协作能力t33领导组织决策能力t34业务应用范围t41业务数据化及变革力t42流程优化再造及重塑t43业务应用智能化水平t44信息自动采集水平t51监测、预警及应急t52建模仿真能力t53流程及系统管控t54触点数字化t61业务在线化t62组件化及模块化t63数字化运营水平t64计算方法主数据中心IaaS，PaaS，SaaS的软硬资源配置、基础服务及赋能能力云平台统一承载管理、使能全栈信创云产品与云服务、云边互补及风控能力网络安全建设水平、防御水平、安保等级、保障水平评估指标集团公司路局站段的数据中心建设，云边资源协同能力业务流程调用、服务重构、灵活组装、敏捷响应前端多变的用户需求能力各专业基础数据共享开放水平；数据总量及年均增长量主数据平台管理的公用数据字典数量及年均增长量，AI服务能力协同运作、运营优化、治理管控、沟通合作等开放共享能力5G，IOT，AI，Block，Cloud+Native，Data，Edge，BIM和北斗综合应用个性化、差异化、区域化、精准化客户服务能力人员培训、主动创新、沟通效率；科研投入及产出降本增效、绿色节能、业务持续迭代优化能力已部署及应用信息系统的部门或专业洞察、连接、服务、快速共享，以及资源整合能力按照信息采集自动化率评估信息采集应用水平按照业务应用智能化水平成熟度方法评估信息采集全域全量覆盖及自动采集能力在线监测能力、容错率、故障恢复率、预警及应急能力建模精度、仿真验证准确率流程自动化、主动运维、系统管理及控制水平覆盖布局、在线连通、数据质量、扩展移植、成本效应业务数字化、流程再造、业务重构、线上协同及共享能力洞察及可视化、业务场景赋能、知识架构迭代、模型构建优化运营与优化、治理与管控、工具与技术栈、开放与合作能力832第 3 期马建军，等：铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法价集从低到高对应的一个分值区间，并从分值区间中选取中间数作为该区间评价等级分数，如表4所示。由此得出，评价集 E=(e1,e2,e3,e4,e5,e6)T=(15,45,65,75,85,95)T3)确定评价矩阵。基于“熵权法”，首先定义第i个1级指标要素的第j个2级指标，表示为Xij。因每个指标要素计算方法和计量单位不统一，因此在综合评价前，先进行归一化处理，把指标的绝对值转换为相对值，并令Xij=|Xij|，从而解决各项不同质指标要素的同质化问题25。建立每个指标要素Xij到评价集E的评价矩阵Qi，得到所有2级指标的评级矩阵，其中，n对应每个1级指标的2级指标数，m为评价等级数。Qi=|q11q1mqn1qnm4)指标权重的计算第1步，计算第j个2级指标在第i个1级指标要素中占比的比重：pij=Xiji=1nXij第 2 步，计算第 j 个 2 级指标的熵值：其中，k=1/ln(n)0且j0。j=-ki=1npijln(pij)第3步，计算第j个2级指标的效用值：dj=1-j第4步，计算第j个2级指标的权值：Wj=dji=1mdj根据熵可加性，利用2级指标效用值按比例确定对应于上层1级指标权重Wi的数值。对2级指标每个指标要素的效用值求和，得到1级指标的效用值，记作 Di，进而得到全部 1 级指标效用值的总和：D=i=1iDi则相应的1级指标权重为：Wi=DiD从而得到 1 级指标的权重集：W=(w1,w2,w3,w4,w5,w6)，将每个指标要素权重集与对应的评价矩阵进行矩阵合成运算，得到各单项指标因素评价结果：Bi=WiQi=(bi1,bi2,bi6)(1i6)信息化水平评价矩阵Q由6个1级指标的评价结果构成，即：Q=|B1B2B6=|W1Q1W2Q2W6Q6TL 信息化水平分值为：G=QE。当 G29 为初始级，30G59为普及级，60G69为控制级，70G79为整合优化级，80G89为数据管理级，90G100为成熟提升级。基于爱因斯坦“虚拟相对论”原理，提出了“铁路三化”关系能力算法IL=TL*DLX，其中：“*”代表互操作，“x”代表铁表3铁路智能化水平成熟度等级及特征Table 3Maturity level and characteristics of railway intelligence level水平成熟度等级0级：初始级1级：普及级2级：控制级3级：整合优化4级：数据管理5级：成熟提升成熟度等级特征智能化无认知，无目标性智能化理论概念有初步认知，目标和方向不明确对智能化有一定理解，有一定目标性和组织性企业提供资源鼓励智能化发展以计算、分析、综合、控制等执行功能为主“两化”深度融合及数字化向智能化发展过渡，以数据汇聚管理分析为主虚拟化、绿色节能、平台化、能力服务，云原生、微服务、信创云及信创体系表4评估等级与分数映射关系Table 4Mapping relationship between evaluation grade and score等级0级：初始级1级：普及级2级：控制级3级：整合优化4级：数据管理5级：成熟提升分值区间029305960697079808990100等级分数154565758595833铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 3月路数字化程度，TL 代表铁路信息化水平(物理实体+人+组织体系)，DL代表铁路数字化水平(虚拟实体+逻辑+信息流)，I