智慧城轨的发展开始向着“四大集约化”逐步 迈进。
每次谈到智慧城轨，大家都会联想到城轨数字化转型，转型的核心是“重构”。城轨行 业中重构的原因是什么？是业务系统的打通，是协同联动。那打通和协同联动的原因是什 么？是城轨场景化的建设需求。因此可以得到一个严密的逻辑结论：数字化转型的前提是重 构，重构的前提是业务系统打通，打通的前提是场景化的建设需求，而现在智慧城轨的落脚 点必然聚焦到一个又一个待挖掘的智慧场景中。 面向场景化的建设，最先要解决的就是要打通城轨业务系统之间的烟囱壁垒。目前有两 类方式：一是城轨业务系统的厂家，如ISCS系统开发商倾向采用ESB服务总线来打通各个业 务系统之间的通信路由。另一种就是做基础云平台的厂家，如新华三则选择了“多业务微服 务共享平台”的路线。
第一种方式本质上是SOA架构，由于场景化的全局业务通信压力都集中在服务总线，一 旦总线故障那么全盘停机。而且场景化的各业务和数据分隔在不同的烟囱中，对于城轨业务 的持续发展和沉淀没有任何帮助。第二种方式本质是采用微服务架构来搭建业务系统、数据 可共享的平台，实现多业务互联打通，沉淀业务服务模块，推动快速开发更新迭代，避免重 复造轮子，最终实现跨场景跨业务的开放共享。基于上述原因，SOA架构也已逐步被微服务 架构取代。
这里将新华三在全国落地的几个采用业务微服务架构的城市案例罗列出来：北京AFC改 造、太原ITP-ACC重构、南京能效管理系统和深圳能源管理系统的微服务部署。当前以上各 城市仅仅向着“微服务资源沉淀，多业务系统联动共享”迈出了第一步。如果我们将各个城 市名称隐藏掉，当成是一个城市的建设成果，就会发现一旦微服务化业务形成规模，必然就 会出现“共享业务服务，共享数据服务”的特性。业务集约化的建设过程，就好像背后有一 只隐形的手推动着我们站在前人的肩膀上，复用既有业务服务资源，做厚共享平台，创新场 景应用，实现快速的新业务新方案的创新。
城轨行业的数据集约化讲究“全连接”，从过去的数据仓库到现在的数据湖称呼，就能体 现一二。业务层面要连接IoT各种业务系统的前端设备和物理模型，运维层面要连接各种ICT基 础设施的指标度量。只要是地铁用户的资产，全都尝试用数字化呈现在数字大屏和数字空间。 当海量的城轨大数据源源不断涌来时，应对的最佳方案是“宜疏不宜堵”。数据集约化 的最终目标不是封闭，而是开放，予取予求般地开放，开放是数据流通的最佳路径。正如新 华三基于既有项目经验，打造出来的城轨行业通用套件，零编码一站式API开放平台，能够 使得数据的提取、推送就像吃饭喝水一样简单。用户可以通过该平台完成数据的采集、存 储、分析、应用等全流程管理，极大地降低了数据开发成本。
随着城轨大数据平台的不断融汇贯通，可以预见数据集约化的成果会是一个“养成系”产 物。大量地铁行车数据、时刻数据、客流数据、巡检数据等，就是养料，训练规矩则是特定 智慧场景的算法模型。无规矩不成方圆，如果没有算法模型点石成金的辅助，就不能将数据 价值真正变现为业务价值，就更谈不上用数据指导决策了。当下全球掀起了AIGC技术大潮， 恰逢其时地成为带动智慧城轨跨越“算法沟壑”的大杀器。新华三坚持相信，未来“大模型”竞争的制高点一定在“私域”数据，城轨大模型的制高点一定在场景创新和场景服务。为 此，新华三将为垂直行业和专属地域的客户，提供端到端的全栈ICT能力，提供安全、订 制、独享、生长的智能化服务，将充分发掘城轨大数据平台潜在的业务价值。
当城轨数据的价值要在双碳战略背景下展现出来时，新华三认为城轨要实现降碳节能目 标有四个发力点：源、探、管、服。源，即绿色能源的采用，绿电消纳，自发自用；探，即 观碳，算碳，摸清城轨行业碳排放的家底，碳足迹，对轨道交通进行碳排放核算，实现双碳 数字化。管，即能源管理和优化，依托城轨行业的历史大数据来建设综合能耗管理系统，一 体化节能减排。服，即碳服务，为用户提供碳数据的处理和咨询服务，落实双碳路径规划， 为碳服务碳交易提供碳排放数据资产服务。通过对城轨行业的能源消耗、碳排放、生产、减 排、配额等海量数据的汇聚管理和分析，赋能碳排放核算、碳资产盘点、碳配额预估，推动 减排潜力挖掘，降低履约成本，制定交易方案，打通碳资产管理和交易中心，为碳中和的达 成提供强大服务支撑。
随着城轨云建设的推进，各城市云平台建设格局已基本形成。在后续的城轨云基础设施 建设中，逐步放缓，用户关注点也从建设转向运营和运维。未来，城轨用户将更加关注如何 形成具有行业特色的统一云管理、服务和运维门户。综合运管平台是平台集约化的集大成 者，妥妥的城轨云服务的百宝箱。如果说2017年是城轨云IaaS的起步点，那么2023年的综 合运管平台的大规模推广就表明开始进入到IaaS的收尾阶段。综合运管平台具有统一云门 户、统一云服务、统一云运营、统一云认证，统一云运维的五大功能，横向拉通云、数、 网、安、运维等工作，兼容异构资源池，纳管各城市建设的主中心、备中心、站段云节点、 大数据平台、测试平台。综合运管平台还能将物理机房动环信息纳入管理范围，实现对城轨 数据中心的全量监管，为绿色数据中心建设打下坚实基础。
2022年2月，随着“东数西算”工程全面启动，该工程被业界认为是一项开启算力经济 时代的世纪工程，这意味着持续优化数据中心能源使用效率、提高算力基础设施的有效利用 率，让用户以更低的价格获得更大的算力，成为未来的数据中心的方向。《绿色城轨发展行 动方案》中也强调提出要推进城轨数据中心集约化、高密化，促进新建数据中心全部达到绿 色数据中心要求。
为了降低城轨数据中心的PUE值，使之能够满足《新型数据中心发展三年行动计划》要 求：“2023年底新建大型及以上数据中心PUE降低到1.3以下，严寒和寒冷地区力争降低到 1.25以下”，最佳的方式就是液冷数据中心——给机房设备洗个冷水澡。如果以IT负载 6000kw数据中心为例，沉浸式液冷方案比风冷方案的PUE值降低约0.62，全年碳排放减少 4005吨，年运营电费节省2073万元。
微模块化机房则进一步扩展机房“乐高积木式”模块化的思想，比如配电模块化、制冷 模块化、全预制数据中心模块化等，可以实现快速部署、弹性扩容、运维简单，极大缩短设 备从进场、安装、调试到最终运行交付时间周期。同时配合液冷服务器、液冷交换机等液冷 全套方案，能够实现更高的能效水平，和更低的PUE值。 为了给服务器降温，传统数据中心仍采用老实本分的堆料模式，但是大量精密空调机组 的使用导致高耗能，高PUE，不符合当前社会“双碳”数据中心建设要求。因此，城轨数据 中心的打造要从“人工硬冷”进化到“AI智冷”。“AI智冷”数据中心采用预制化、模块化建 设，将AI技术应用于数据中心，通过大数据建立神经网络模型，深度自适应逻辑控制，建立 能耗与IT负载、气候条件、设备运行数量等机器学习模型，准确推理和配置出数据中心最优 控制逻辑，实时调节参数，让数据中心的PUE再降一个台阶。
当业务、数据、平台集约化之后，匹配的必然是组织集约化。为了将业务与IT深入融 合，将云平台与上层业务深度整合，城轨用户必然需要一个多兵种多功能的团队才能掌控全 局，这样的团队应该包括业务人员、IT人员、数据人员、产品人员等角色。 经常有城轨用户问到：云平台建设后，云平台的运维技术人员是统一安排在一个部门合 适，还是分别部署在各个业务部门合适？当地铁场景化建设的需求不断铺展开来，云、数、 微服务、物联等平台与业务系统再难解难分时，全能型的组织就要求既懂业务又懂技术，只 有这样才能盘活完整的“城轨云业务”系统，才能真正推动智慧城轨的快速迭代发展。 城轨行业的四大集约化建设路径将会长期伴随着“绿智融合”的推进和开展，从技术架 构、数据架构、业务架构以及管理架构上全面深入改造升级，让智慧城轨找到合适的场景， 找到合适的技术平台，从而走出真正的数字化转型之路。
