新一轮信息技术革命蓬勃发展，推动全球加速进入数字经济时代。《“十四五”数字经济发展规划》^[1]提出，要以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系和安全体系，协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级，培育新产业新业态新模式；《数字中国建设整体布局规划》^[2]，明确了数字中国建设的整体框架，到2025年，基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，深化数字技术与实体经济的深度融合，加快数字化创新应用。

随着云（云计算）物（物联网）大（大数据）智（人工智能）移（移动互联）链（区块链）等数字技术与铁路专业技术深度融合、广泛应用，数字铁路正在从提高单一系统的数智化水平向提升多主体协同系统的能力转变，对数据质量、模型应用、计算能力的要求越来越高。这就需要通过构建数字平台底座来支撑，保障信息的流通和顺畅，并通过大数据分析和智能算法等技术手段，实现数据、模型、算力等资源与业务需求的匹配更加精准。

中国国家铁路集团有限公司（简称：国铁集团）的《“十四五”铁路网络安全和信息化规划》^[3]，明确提出要建设并完善铁路数据服务平台、人工智能（AI，Artificial Intelligence）平台、地理信息平台、BIM（Building Information Modeling） 服务、北斗应用服务平台、遥感数据共享平台等基础平台，支撑数据共享交互、价值深度挖掘、数据综合利用，以及图像识别、自然语言处理、语音识别等大数据和AI技术应用；其《数字铁路规划》^[4]，明确要求提升数字铁路赋能赋智能力，包括提升数据服务、AI、新一代铁路高精度时空信息服务、铁路物联网等方面的能力。上述规划文件对数字平台的布局、优化、补强，以及推进建设综合性的数字平台提出了更高的要求。

本文调研、分析其他行业典型数字服务平台应用现状，结合铁路数据服务平台、铁路人工智能平台、铁路时空信息服务平台、铁路BIM服务平台、铁路物联网平台等基础平台现状，分析在数字铁路建设背景下的平台建设需求；在此基础上，明确铁路数字服务平台定位，提出铁路数字服务平台架构；明确各子平台间的数据、模型、算力交互协作关系，研究保障资源交互传输的数据安全和设备接入安全认证等关键技术，为探索实践智能化综合性数字信息基础设施建设提供参考。

1   典型行业数字服务平台现状分析

现阶段，各行业的数字化建设已从大规模的系统建设阶段过渡到系统整合阶段，建立集成数据、技术等资源的公共基础平台成为各行业建设重点。

1.1   “数字浙江”平台

2021年2月，浙江省启动实施数字化改革，明确了“152”工作体系，推动“数字浙江”建设进入新阶段。其中，“1”即一体化智能化公共数据平台，该平台是党政机关整体智治、数字政府、数字经济、数字社会、数字法治等系统的数据底座；“5”即5个综合应用，分别是党政机关整体智治综合应用、数字政府综合应用、数字经济综合应用、数字社会综合应用和数字法治综合应用；“2”即数字化改革的理论体系和制度规范体系。一体化智能化公共数据平台包含“四横四纵”8个体系、“两个掌上”主前端。“四横”分别是全面覆盖数字化改革5个领域的业务应用体系、全省共建共享的应用支撑体系、数据资源体系和基础设施体系；“四纵”分别是政策制度体系、标准规范体系、组织保障体系和政务网络安全体系；“两个掌上”主前端分别是“浙里办”和“浙政钉”。数字化改革以“浙里办”“浙政钉”为主前端，依托数据资源体系、应用支撑体系，围绕重大任务细化、量化、闭环管理要求，对部门核心业务应用系统和数据资源进行系统集成，构建党政机关整体智治、数字政府、数字经济、数字社会、数字法治等领域的综合应用。

1.2   “天枢一号”智慧能源管控与服务平台

“天枢一号”是国家电力投资集团有限公司自主研发、具有独立知识产权的综合智慧能源数字化、智能化管控与服务的平台。该平台采用“横向跨界融合、纵向业务贯通”的集成理念，基于综合能源产业大数据、CIM （Common Information Model）机理建模和 AI算法，横向贯通电、热、冷、气等多种能源品类的（电）源、储（能）、（负）荷，实施全域物联，纵向融合云物大智移链等先进技术，集综合能源监视、预测、调控、分析、运营维护和服务等近百项功能、千项应用于一体；拥有800个以上核心智能算法，具备百万级并发、千万级计算能力，构建服务用户需求的全谱系应用，实现数10种不同能源的综合管控。

1.3   农业农村大数据公共平台基座

农业农村大数据公共平台基座立足农业农村业务工作数字化转型和大数据平台建设的需求，建立、管理统一的农业农村数据资源中心，打破数据分割和信息系统孤岛壁垒，提供了跨部门、跨区域、跨行业的农业农村数据共享交换枢纽，可实现国家与各地、地方与地方农业农村部门数据资源的互联互通，并为实现与发改、财政、自然资源等部门的涉农数据交换共享设置了接口。该平台基座构建了“1+8+N”的产品形态。“1”是一套农业农村大数据平台的标准规范体系，为平台开发建设和数据融会贯通提供了准则；“8”是数据采集、数据治理、数据管理、计算分析、技术支撑、共享交换服务、大数据“一张图”、服务门户共8个功能模块集，为搭建农业农村大数据资源中心及拓展各类场景应用提供基础支撑；“N”是各类基础应用和扩展应用，为各级农业农村部门开展业务工作提供定制化、便捷化、精准化服务。

上述典型行业数字服务平台的服务对象、内涵、技术体系、构成略有不同。伴随着日渐扩大的市场需求、技术的发展、政策的革新，平台定位和内容也在不断发展、演变，其应用成效已初步显现。这些平台的整体设计、支撑技术、演进路线等都可为铁路数字服务平台建设提供借鉴和参考。

对于铁路数字服务平台建设而言，数据是支撑铁路数字服务平台发展的核心引擎，也是赋能数字铁路的重要支撑。基于铁路数字服务平台，可以推进铁路数据汇聚整合，持续提升数据质量；铁路数字服务平台作为数据资源转化成数据资产的信息基础设施，可以融合模型、算力、算法等资源，集成技术和服务的中枢平台，将子平台或子系统从逻辑上形成有机整体，按需求为上层业务应用提供体系化服务，为赋能高度协同化的智能应用提供底座支撑。

2   铁路基础平台现状及需求

2.1   铁路基础平台现状

国铁集团高度重视基础平台的开发利用。铁路数据服务平台、铁路时空信息服务平台已上线，为各业务应用提供服务和能力支撑；随着技术成熟落地和应用场景需求增加，逐步开展铁路AI、铁路BIM服务、铁路物联网等平台的研发和试运行。

2.1.1   铁路数据服务平台

铁路数据服务平台，为实现数据共享交换、数据价值深度挖掘、数据综合利用提供支撑和手段。

铁路数据服务平台作为铁路数据汇聚、共享与利用的载体，提供铁路数据资源管理的工作环境和大数据存储计算环境，是实现铁路数据资源共享融合、数据价值深度挖掘、数据资源综合利用的重要基础设施保障^[5]。该平台于2019年初正式上线运行，逐步实现了高速铁路（简称：高铁）防灾、地震、综合视频等相关数据的全面汇集，为动车组故障预测与健康管理（PHM，Prognostics Health Management）等智能化大数据应用部署迁移及分析计算赋能，全面支撑京张（北京—张家口）高铁、京雄（北京—雄安）城际铁路等智能化创新应用。

2.1.2   铁路时空信息服务平台

铁路时空信息服务平台以地理信息系统（GIS，Geographic Information System）技术与北斗卫星导航（简称：北斗）技术为支撑，综合利用可视化、空间化、多元化集成等技术与分析手段，扩容完善高精度地理信息数据，为各业务应用系统提供高精度地图服务^[6]。该平台同步整合北斗基准站，形成高精度服务网，为全国铁路（简称：全路）各专业提供统一北斗高精度位置服务，已在国铁集团级、铁路局集团公司级、各专业级，以及京沪（北京—上海）、京张、川藏（成都—拉萨）、浩吉（浩勒报吉—吉安）等重大铁路开展推广应用，是铁路内部权威的时空信息服务载体。

2.1.3   铁路人工智能平台

铁路人工智能平台以“开放平台” 为主要赋能载体，以全路高质量的算力网络为关键支撑，为铁路AI应用场景建设提供数据标注、模型研发、模型部署、算力管理、运行管理等功能，实现铁路AI模型研发、生产及运营维护（简称：运维）的全生命周期管理^[7]。该平台于2023年9月试运行，已为国铁集团电子公文资源库、线路安全环境管控平台等多个应用提供高效稳定的AI服务。

2.1.4   铁路BIM服务平台

BIM技术促进了我国铁路建造模式的革新和转变^[8]，已在铁路建造领域已取得阶段性成果。铁路BIM服务平台旨在提供隧道、桥梁、路基、线路等专业的建模服务，以及高效存储和检索、多源BIM模型标准化集成、BIM模型轻量化和动态发布、可视化渲染等BIM服务，具备BIM建模、存储、分析、展现、共享等能力，保证铁路BIM模型与数据的一体化管理，并能够在铁路工程全生命周期内高效共享和传递，为铁路行业提供数字化、智能化的设计、建设和运营管理解决方案，以提高铁路项目的效率、质量和安全水平。目前，BIM数据的格式、精度和深度等在各专业之间还未形成统一的标准，服务动态发布技术等还需要进一步优化，因此还需要进一步研究关键技术，从而开发出符合铁路行业特点、功能强大且易于使用的铁路BIM服务平台。

2.1.5   铁路物联网平台

铁路物联网应用始于上世纪80年代，采用红外线轴温探测技术对运行列车进行非接触式探测。2001年，铁路推广车号自动识别系统（ATIS，Automatic Train Identification System），物联网应用逐渐扩展至铁路各个领域。目前，物联网应用在铁路正处于快速发展阶段，在运输生产、客货营销、铁路建设、安全监控等领域的应用更加广泛和深入，已具有了一定的技术基础和应用规模^[9]。

2.2   铁路基础平台提升需求

从上述铁路基础平台现状可以看出，经过多年建设，这些平台推进了铁路动/静态数据汇聚整合，积累了大量GIS、BIM、AI等模型，沉淀了一批优质的数智服务能力，为数字铁路建设打下了坚实基础。但在资源有效整合、集成服务模式、业务支撑作用等方面还存在进一步提升需求。

2.2.1   资源有效整合需求

各业务应用的烟囱式单体建设，存在重复投入数据、AI、BIM、GIS、北斗等资源；不同业务应用的特点、规模、服务水平要求差异明显，对数据和模型的需求多样。因此，需要加强数据、模型、算力等海量资源和优质能力汇聚，并进行统一标准封装和沉淀复用，实现资源共建共享和高效利用。

2.2.2   集成服务模式需求

目前，基础平台还处于分散建设、独立服务的模式，相互之间缺乏系统性和协同性，新技术的集成应用、融合创新难以开展，综合效用难以发挥，制约了对铁路业务数字化应用的支撑作用。因此，亟须以各大基础平台为基础开展统筹规划、集成应用和融合创新，构建逻辑集中、物理分散的综合性、柔性化的服务平台体系，为各类业务应用提供统一的技术支撑和平台化的服务。

2.2.3   业务支撑作用需求

随着业务应用数字化持续深入，对基础平台的支撑能力要求也越来越高。需要其能够持续输出优质服务，促进支撑能力到应用赋能，包括敏捷易用、开放灵活的数据服务，高效可靠的模型生产能力，预测性和关联性分析模型算法应用，面向复杂场景的资源调度能力等。

3   铁路数字服务平台总体设计

3.1   基本定位

在《数字铁路规划》指导下，以业务数字化应用和需求为导向，集成铁路数据服务平台、铁路人工智能平台、铁路BIM服务平台、铁路时空信息服务平台、铁路物联网平台的数据、模型、算力等通用化服务能力，在逻辑层面形成统一的数字化服务支撑体系，向下实现调度海量异构资源的集中管理，向上支撑业务数字化应用场景的快速构建和运行。

3.2   平台架构

铁路数字服务平台利用铁路物联网平台接入感知设备数据，基于铁路数据服务平台开展数据的清洗、加工、转换、存储等标准化、规范化处理，并按工程建设、运输生产、经营开发、资源管理、综合协同、战略决策等不同主题建立规范的数据湖，基于铁路人工智能平台、铁路BIM服务平台、铁路时空信息服务平台，构建涵盖表征模型 （BIM 模型、GIS 模型等）、机理模型（大数据模型、AI模型等） 的模型库，形成一套多专业融合、跨业务、跨部门共享的数据模型资源，并按照上层应用的需求，基于统一时空编码、关键特征提取、信息模型承载等技术，调用并关联同一场景下的异域数据和模型，为上层各类业务应用场景提供基础支撑能力。铁路数字服务平台架构自底向上分为数据汇聚层、 模数存储分析层、 业务应用层，如图1所示。

图  1  铁路数字服务平台架构

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3.2.1   数据汇聚层

数据汇聚层依靠射频识别（RFID，Radio Frequency Identification）、生物特征识别、先进传感器、高清视频采集、卫星空间定位、移动作业终端及自动控制等感知设备，通过网络连接采集基础设施、移动装备、外部环境、人员等各种铁路对象，并基于铁路物联网平台实现物联网感知设备的统筹管理和共享协作，以及对铁路对象进行智能化标识识别、状态传感、定位导航和操控管理，形成感知数据的集聚。

3.2.2   存储分析层

模数存储分析层共享铁路数据服务平台的数据，以及铁路人工智能平台、铁路BIM服务平台、铁路时空信息服务平台中的AI模型、BIM模型、GIS模型和北斗模型，实现全生命周期的模型数据一体化管理。

高速实时海量在线的高质量物联网数据、以及既有的业务信息系统的数据，汇集至铁路数据服务平台，并按工程建设、运输生产、经营开发、资源管理、综合协同、战略决策等不同主题建立全生命周期数据组织与存储结构，形成一套多专业融合、跨业务、跨部门共享的数据湖。铁路数据服务平台提供基础数据管理、数据集成、数据共享、大数据存储与分析等数据服务。

铁路人工智能平台构建通（用）专（用）结合的AI模型库和样本库，并提供数据标注、AI模型研发、AI模型部署、算力资源管理等AI服务；铁路BIM服务平台构建统一标准范围的BIM模型库，并提供BIM建模、格式转换、模型可视化等服务；铁路时空信息服务平台构建国家通用、铁路专用的GIS模型库和北斗模型库，提供地理服务、高精度定位、短报文通信、授时及时间同步等服务，并通过模型—数据关联，提供模型数据一体化共享服务。

3.2.3   业务应用层

铁路数字服务平台将铁路数据服务平台、铁路人工智能平台、铁路BIM服务平台和铁路时空信息服务平台的通用化能力进行打包整合，形成数据、AI、BIM、GIS、北斗、模数一体等服务，通过接口的形式赋能到上层业务应用，从而达到快速支持业务发展的目的，有效支撑数智技术与铁路数字化应用的深度融合。

3.3   交互协作关系

铁路数据服务平台、铁路人工智能平台、铁路时空信息服务平台、铁路BIM服务平台、铁路物联网平台等在逻辑上形成有机整体，实现数据、模型、算力等资源相互协作。

铁路数据服务平台作为数据集中存储、治理和管理的平台，为铁路人工智能平台、铁路时空信息服务平台、铁路BIM服务平台等及上层业务应用提供分级分域分类的数据集。此外，结合上层业务应用需求，提供数据分析模型。铁路人工智能平台作为模型库、样本库，以及算力资源分配和管理的平台，可根据上层业务应用需要，提供一系列相关AI紧耦合的能力支持，并针对作业执行弹性调配提供图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit）及其他AI算力资源；铁路BIM服务平台作为BIM模型的存储和管理平台，按需要为上层业务应用提供统一、标准化的BIM模型；铁路时空信息服务平台作为北斗和GIS模型的存储和管理平台，按需要为上层应用提供定位、授时、地理位置等服务；铁路物联网平台为铁路数据服务平台提供感知数据的接入。基础平台间的交互协助关系如图2所示。

图  2  基础平台间的交互协作关系

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3.4   平台功能

铁路数字服务平台功能主要是为上层业务应用提供数据服务、AI服务、BIM服务、GIS服务、北斗服务及模数一体服务。

（1）数据服务：在铁路数据服务平台基础上，提供从数据登记、汇聚、治理、资产发布、安全管理、开放共享等一站式数据管理服务及统计分析、数据挖掘、可视化等分析服务。

（2）AI服务：依托铁路人工智能平台，提供数据标注、模型研发、模型部署、算力管理、运行管理等服务。

（3）BIM服务：依托铁路BIM服务平台，提供桥梁建模、隧道建模、路基建模、线路建模、格式转换、模型渲染等服务。

（4）GIS服务：依托铁路时空信息服务平台，提供空间地理信息数据及基于平台的应用开发服务。

（5）北斗服务：依托铁路时空信息服务平台，提供高精度定位、短报文通信、授时及时间同步、在网设备统一管理、北斗数据安全加密等服务。

此外，考虑到模型与数据之间相互映射、比较、更新、优化等多种关系，模型承载了大体量动静态数据。因此，结合上层业务应用的模数聚合和共享共用的需求，集成铁路数据服务平台数据资源，以及铁路人工智能平台、铁路时空信息服务平台、铁路BIM服务平台的模型资源，进行模数关联，形成模数一体化服务^[10]。

4   关键技术

为了保证铁路数字服务平台各类资源的安全、可靠传输，实现关键信息基础设施数据的全生命周期安全防护，需要在铁路关键信息基础设施安全防护框架下，研究基于国产商用密码（简称：国密）算法的统一密码服务应用技术、基于国密算法的数据传输完整性保障技术、基于指纹信息的安全认证技术等^[11-12]。

4.1   基于国密算法的统一密码服务应用技术

依据国家密码管理局关于密码技术的应用要求，结合铁路数字服务平台提供的服务与数据的保密性需求，开展密码技术在铁路数字服务平台的安全传输应用研究，研发统一密码服务接口工作，为各平台提供包含身份认证、密钥协商、数据加解密等密码功能的统一密码服务接口，支撑各平台在交互协作过程的可信认证与数据加解密。

4.2   基于国密算法的数据传输完整性保障技术

依据国家法律法规关于数据传输完整性保护的要求，结合铁路数字服务平台与其他各子平台之间传输的数据在数据抗篡改和数据抗伪造方面的更高要求，开展基于国密算法的数据传输完整性保护技术研究。在确保数据传输量几乎不受影响的前提下，实现数据传输的完整性和真实性的高效保护，构筑坚不可摧的数据传输安全屏障。

4.3   基于指纹信息的安全认证技术

依据国家密码管理局关于密码技术的身份认证应用要求，结合接入铁路数字服务平台的设备安全需求，融合密码服务的身份认证技术，研究基于设备指纹信息的设备鉴别与接入认证技术，实现仅在终端设备可信的条件下的安全接入，确保当终端设备被恶意替换时，能够及时检测并阻断拦截。

5   结束语

数字铁路是贯彻国家战略、提质增能创效、保障运输安全、提升服务水平和促进高质量发展的强有力手段。其建设需要通过构建开放性、互联性、智能性和可扩展性的平台底座来支撑。本文开展铁路数字服务平台总体设计及关键技术研究，提出一套新的基础平台运作方式和服务模式，旨在推动数据、模型、算力等资源共享共用，助力智能化综合性信息基础设施发展。