自2019年起，在各地地铁运营单位的指导与支持下，商汤科技携手智元汇等合作伙伴，共同打造了全球首个真正落地的人工智能轨道交通通行平台——SenseMeteor商汤睿知智慧轨交平台。

该平台服务的城市，日通行量动辄数百万，像北京、上海这类超一线城市，高峰期客流甚至逼近千万级别。面对如此巨大的并发压力，商汤的“超级平台”究竟靠什么来稳住阵脚？

在近期举办的“中国城市轨道交通协会信息化专业委员会2020年度大会”上，商汤科技交通行业总监李拯以《AI轨道交通行业实践》为题，首次系统性地揭开了商汤智慧轨交通行平台背后的技术底牌。演讲不仅聚焦于硬核技术的突破，还分享了商汤在推动行业个人信息安全标准落地、引领规范前行方面的关键进展。

以下是对其演讲内容的梳理与解读。

信息安全先行：筑牢智慧出行的信任基石

人工智能技术跑得越快，对信息安全的挑战就越大，这已成为行业共识。

自2017年起，国家层面先后出台了多份涉及人脸识别与个人信息安全的标准和规范性文件，为行业划定了清晰的边界。商汤科技深度参与了相关法规的立项与起草工作，并在2019年11月被正式委任为“人脸识别技术国家标准工作组组长”。目前，已有两份关键标准完成了立项与发布。

那么，这些顶层设计如何与具体的地铁通行场景紧密结合？

以地铁运营为例，可以从两个核心主体的视角来看。对于个人信息的所有者——乘客，其知情权必须贯穿进站前、进站时、出站时、出站后的全流程。特别是在通行瞬间，必须以强化明示的方式，告知信息被采集的目的与范围。同时，乘客必须拥有随时变更、注销个人信息的权利与便捷通道。

而对于地铁运营方，所有信息收集行为都必须严格遵循“最小必要”原则。这意味着，收集范围绝不能超出事先告知并获用户同意的范畴。隐私政策必须清晰、易懂地向用户呈现；所有存储的数据必须加密，并实施全生命周期的严密管理。更为关键的是，图像数据与身份信息需要分开存储，甚至采用不同的加密策略，以最大化降低泄露风险。一旦用户注销信息，这些数据便不可再被重复使用。

唯有在标准规范不断成熟、行业认知持续提升的双重驱动下，智慧轨交才能真正迈向一个既便捷又安全的全新时代。

攻克“不可能”：高精度、低延迟、高并发下的便捷通行

众所周知，将人工智能应用于轨道交通行业，其技术难度堪称业界天花板级别。具体难在哪？可以归结为四个维度的极限挑战。

第一，算法精度要求极高。全国轨道交通年客运量接近250亿人次，北上广深等城市的日通行量轻易突破千万。在这种规模下，算法必须达到支付级的精度水准，误识率需控制在百万分之一，才能有效避免大规模的乘客投诉与通行纠纷。

第二，需攻克恶劣环境下的活体识别。地铁站内光线复杂，强光、逆光交错，人流密集且流动快速。这种环境下的活体检测难度，远高于常规的静态门禁场景。

第三，通行速度必须极快。若要实现每分钟40人以上的高效通行，系统就必须在短短400毫秒内，完成从乘客信息抓取、人脸识别、后台比对、支付扣款到与票务平台交互的全链路处理。

第四，并发处理压力巨大。一个大型地铁网络，其检票机数量可能高达5000至1万台。在早晚通行高峰时段，后台系统面临的瞬时并发请求量极为惊人。

面对这些看似“不可能完成”的难题，商汤科技选择逐一攻坚，并已成功实现了规模化应用。

首先，依托其自建的超大规模算力基础设施与算法训练平台，商汤的算法精度得以持续快速进化，每年都能实现量级式的提升。目前，其误识率已稳定达到了百万分之一的关键指标，满足了支付级别的严苛要求。正是凭借这些能力，SenseMeteor睿知智慧轨交平台被中国安全防范产品行业协会推荐为“智慧城市”优秀创新技术及解决方案提供商。

要真正支撑轨交这类复杂动态场景，仅靠初始精度还不够，还需要“特征过滤”与“特征融合”两项关键技术来保障系统越用越“聪明”。特征过滤能在乘客注册环节确保存入底库的人像质量；而特征融合则能在乘客每次通行后，自动学习并更新其面部特征的细微变化（如发型、眼镜等），从而实现支付级精度的持续自我优化。

其次，为了破解“端到端瞬时搜索”的延迟难题，商汤采用了“先粗筛，后精查”的两步式搜索策略。这种方法能在大规模底库中快速锁定目标，从而将整个识别比对过程压缩在400毫秒以内，确保了通行的流畅无感。

此外，基于在AI领域长期的技术积累，商汤采用了经过充分验证的分布式系统架构，并结合异构计算优化技术。这使得平台不仅能从容应对地铁场景下万路并发的流量洪峰，更持续提升了整个轨交系统的整体稳定性与可靠性。

展望未来，人工智能与轨道交通的深度融合，必将成为提升城市运转效率的核心引擎，为我们创造更智慧、更安全、更便捷的城市生活体验。