“十四五”时期以来，《交通强国建设纲要》《国民经济和社会发展“十四五”规划纲要》《数字交通“十四五”发展规划》，以及中国国家铁路集团有限公司（简称：国铁集团）《新时代交通强国铁路先行规划纲要》《“十四五”铁路发展规划》《“十四五”铁路网络安全和信息化规划》等陆续发布，为中国铁路把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机，以信息化、智能化为杠杆培育新动能，提供了战略指引，指明了前进方向。值此机遇与挑战，分析信息系统发展代际及其特征，科学认识我国铁路信息系统当前所处代际，研究下一代铁路信息系统发展方向，对贯彻落实国家和国铁集团信息化战略要求与工作部署尤为重要。

1   信息系统发展代际及其特征

1.1   信息系统简介

信息系统由计算机软/硬件、网络和通信设备、信息资源、信息用户及规章制度等组成，是以处理信息流为目的的人机一体化系统^[1]。从概念上讲，信息系统在计算机问世之前就已经存在，区别于其他系统，信息系统并不从事某一具体的实物性工作，而是面向关系全局或领域的运转运行、组织协调和管理决策。随着科学管理、数学、计算机、通信等理论、方法和技术的相互渗透与交融，信息系统在近半个世纪中得到迅猛发展，有力促进了企业用户的过程改进、效率提高和效益提升。

1.2   信息系统代际划分方式

信息系统有多种代际划分方式。按照集成程度，信息系统经历了简单的数据处理、孤立的业务管理、集成的智能化管理3个发展阶段；按照部署方式，信息系统逐步由大型机时代、个人计算机时代、集群时代过渡到云计算时代；按照架构模式，信息系统从单机架构、分布式架构演进到微服务架构和低代码模式；按照智能化水平，信息系统由数据处理系统、管理信息系统、决策支持系统向人工智能、虚拟现实与数字孪生等方向发展^[2]。

以上代际划分方式的主要依据是信息系统自身的几种不同技术维度。随着网络技术及互联网技术的高速发展，信息系统就像人类的神经系统一样，全面渗透到各个角落，深入到各个层面，将大千世界、万事万物更加紧密、有机地联系起来^[3-4]，与人们的工作生活融为一体。网络连接性作为信息系统的重要特征之一，不仅反映了多源异构技术的衔接方式与运用模式，也反映了整体与局部、组织与个体间的协同方式与融合深度。根据网络化程度对信息系统划分代际，能够更清晰地反映信息系统的发展历程。基于网络化程度的信息系统代际划分方式如图1所示。

图  1  基于网络化程度的信息系统代际划分方式

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1.3   信息系统代际主要特征

基于网络化程度的信息系统代际主要特征如下：

（1）第1代信息系统处于信息技术诞生之初，采用单一功能的单主机直接连接结构，可以解决简单重复问题；

（2）第2代信息系统对应网络技术的出现，多个单主机信息系统可通过局域网互联结构实现内部互联互通，具备简单分工协作能力；

（3）第3代信息系统利用广域网组网技术，形成以平台层为中心的层次化组网结构，信息系统以树形结构互联，能够处理专业内或信息系统间一定范围内的复杂问题；

（4）第4代信息系统采用以网络为中心的扁平化组网结构，横向可实现跨行业、跨领域、跨专业的连接与交互，纵向可贯通领域内各层级直达关注点，消灭了信息孤岛与信息系统壁垒，并直接引发了数据的爆发式增长。

在云计算、大数据、物联网等技术的推动下，部分行业、企业的信息系统已整体具备第4代信息系统的基本特征，数字化与网络化能力得到极大增强。目前，人们正在融合运用云计算、大数据、物联网、人工智能和边缘计算等技术，积极探索下一代暨第5代信息系统的发展方向和演进路径。

2   第5代信息系统

近年来，从面向感知到类人模拟，人工智能技术取得突破性进展，众多企业纷纷启动行业或企业的“云脑平台”或“智慧大脑”等类脑智能体建设。文献[5—8]在系统研究神经科学、人工智能与互联网内在联系与作用机理的基础上，描绘了互联网大脑模型，提出了城市大脑定义。文献[9—10]介绍了军事指挥系统云脑平台建设思路。第5代信息系统与互联网云脑概念模型高度相似，是基于先进互联网技术的类脑智能系统，将实现7个特征演进。

2.1   云端结构向泛在互联演进

拓展既有云端资源，纵向延伸至基层、基础、终端、边缘，实现云边端一体化，横向融合中心云、分布云、移动云、边缘微云和公有云，突破传统网络边界限制，实现泛在互联，提升资源协同共享与信息互联互通能力。

2.2   数据处理向认知能力演进

融合精炼大量、冗余和繁杂的数据，面向企业用户、过程、任务和人员特点与偏好，提供态势分析、判别建议、执行步骤等知识，减轻处理海量数据的负担，提高有价信息的精准度与时效性。

2.3   计算能力向普适计算演进

基于泛在互联，数字化设备、便携式终端、移动装备和边缘计算节点不再局限于云平台或数据中心，均能提供计算能力，通过便捷灵活的重组与调度机制，用户可在任何时间和任何地点，以任何方式获取所需要的计算能力。

2.4   网络中心向知识中心演进

聚焦知识、规则、模型、算法、模式的建设与组织，面向任务分析、决策、执行与反馈，提供综合智力服务，替代以数据共享和信息接口为主的信息系统间交互方式，将信息优势转化为智力优势，进而转化为决策与行动优势。

2.5   定向学习向自主学习演进

具备自学习、自演化能力，基于泛在互联，不间断地精炼、博弈和训练知识、模型与算法，持续提升感知能力、认知能力与智能水平。

2.6   人机交互向人机融合演进

利用人体生物工程学研究成果，通过合理的人机分工，将人的个性化与机器的预制化融合互补，建立自然高效的交互方式，充分发挥人与机器各自优势，朝着人机智能共生方向发展。

2.7   运行维护保障向韧性免疫演进

能够实时感知信息系统的运行状态与环境的变化情况，可自主生成应对故障的响应恢复策略，利用普适计算调度资源，保障核心任务不中断，并对新接入的资源、修复的资源和存在故障的资源进行自适应重组，提升动态环境下完成任务的可靠性和稳定性。

3   云脑平台

3.1   定义

云脑平台借鉴云计算技术和互联网大脑模型^[11]，以构建行业、企业或专业领域类脑智能体为目标，以系统科学为指导，逐步形成智能体的感觉神经（物联网）、神经纤维（5G、光纤、卫星等通信技术）、神经元（信息系统、专业平台、工业4.0、工业互联网）、神经末梢（边缘计算）和中枢神经（大数据、人工智能），具有环境认知、人机融合、主动学习、自主演化和群脑协作等特点与能力，为解决复杂问题，满足各方需求，实现精准分析、整体研判和协同指挥提供智能支撑作用。

3.2   架构机理

云脑平台依托云计算、大数据、人工智能与泛在互联等理念、方法和技术，由感知系统、决策系统、知识中心、认知系统、韧性保障系统和神经网络系统组成，其参考架构如图2所示。

图  2  云脑平台架构

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3.2.1   感知系统

利用物联网技术，通过传感器采集时间、位置、温度、湿度、流量、流速等信息，并源源不断地向认知系统传递，构成云脑平台的感觉神经系统，形成感知能力。

3.2.2   决策系统

将业务需求、要求、目标、策略和规则与云脑平台的感知能力、认知能力深度融合，提供分析、演示、研判、博弈、演进、推理等类脑研判决策服务，满足统一指挥、协同调度、监督监测、反馈评估等任务需要，构成云脑平台的神经中枢，形成决策能力。

3.2.3   知识中心

知识中心面向知识，将物理上数据互连的接口网络，演化为逻辑上知识互连的知识网络，支持知识的认知、提炼、检索及自我学习和自我更新。依托知识中心，数据挖掘转变为知识获取，态势感知升级为态势认知，数据共享提升为知识共用，简单协作发展为联合行动，信息技术对业务的支撑作用将由辅助工具、展示方式和交互平台演变为响应能力、处置能力和联动能力。

3.2.4   认知系统

利用云计算、大数据、人工智能等技术，重组、整合各种面向领域、面向专业的信息系统和信息服务，负责数据处理、任务执行、效果反馈、信息提炼、知识学习等，构成云脑平台的神经元、神经末梢和知识中心，形成认知能力。

3.2.5   韧性保障系统

利用云计算、网络安全等技术，持续感知云脑平台、关联节点及要素结构等资源状态、运行环境的变化与异常，自主诊断问题，主动调度相关资源，形成自我修复与免疫防御能力，持续不断地向各联网节点进行智能赋能，保障核心任务的稳定、安全和可靠。同时，韧性保障还具有自适应、可组合等能力，允许其他云脑平台或类脑智能体的无感接入与退出，通过重组、重构与自我调整机制实现整体能力的提升与演化。

3.2.6   神经网络系统

利用泛在互联技术形成宏大、健壮的信息网络，实现万物互联，进而基于感知能力和认知能力，传输、响应、反射各种数据、知识与决策，构成云脑平台的神经纤维，逐步形成神经系统，最大化提高云脑平台的敏捷性和灵活性。

4   铁路信息系统发展代际与发展方向

4.1   铁路信息系统当前代际

中国铁路信息系统起步于上世纪70年代，经过多年发展，从最早的单机电算化应用，到以铁路运输管理信息系统（TMIS，Transportation Management Information System）为代表的联网应用，再到以铁路12306互联网售票系统、铁路95306货运电子商务系统、铁路运输调度管理系统（TDMS，Transportation Dispatching Management System）、货运票据电子化系统等为代表的面向专业的多层级信息系统，基本实现了铁路主要业务场景的全覆盖，有效提升了铁路运营、服务与管理水平。按照信息系统网络化代际划分方法，中国铁路信息系统已全面具备第3代特征，正快速向第4代过渡。中国铁路信息系统代际如图3所示。

图  3  中国铁路信息系统代际

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4.2   下一代铁路信息系统发展方向

中国铁路可结合自身实际与发展目标，抢抓新一轮科技革命强劲动力，加快技术迭代，提升研发实力，面向第5代信息系统，基于云脑平台理念，构建下一代铁路信息系统。基于云脑平台的铁路信息系统架构模型如图4所示。

图  4  基于云脑平台的铁路信息系统架构模型

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下一代铁路信息系统的核心任务是构建铁路云脑平台。铁路云脑平台以国铁集团数据中心和国铁云为依托，融合铁路信息网络、5G公/专网、物联网、集成服务平台、大数据与人工智能平台及各领域信息系统，形成面向铁路的类脑智能体，为生产、经营、管理与决策提供支撑。基于铁路云脑平台，传统信息系统的数据采集、传输、存储、计算等模块将分解为云脑平台的基础构成要素，既有的功能、规则、算法、业务逻辑将转为感知单元和认知单元，信息化将更加聚焦知识建设和能力建设。

5   铁路云脑平台关键技术

铁路云脑平台涉及众多学科理论、方法与技术，以下重点介绍3项基础性关键技术。

5.1   知识中心构建技术

海量数据既可以成为数据优势，也可能成为数据处理的负担，其关键是加快构建知识中心，实现数据向知识的跨越，以知识为核心要素，将数据优势转化为决策优势和行动优势。构建知识中心的关键在于打破信息系统间的边界，建立以知识为核心的共享机制、响应机制、处理机制、执行机制和学习机制。

5.2   神经网络组网技术

铁路信息网络已全面覆盖国铁集团、铁路局集团公司及所有基层站段，为建设神经网络提供了良好的基础环境。区别于信息网络组网技术，神经网络组网技术需重点关注2个方面：

（1）继续利用铁路路网优势，融合通信、互联网、信息等技术推动万物互联，突破物理树形或层级组网结构，建立虚拟神经纤维，构建扁平化、类互联网连通特性的虚拟网络；

（2）借鉴脑科学、神经科学、认知脑计算模型等研究成果，探索类脑神经反射弧机理、多模态感知信息传递等理论与方法，衔接虚拟神经元、神经末梢和神经中枢，形成感知、认知、决策反射弧，为知识的运用与分享，以及能力的组合与协作提供基础。

5.3   自适应可组合能力

铁路与各行各业联系紧密，目前采用的数据共享与接口交互将被云脑平台间的联动协作所替代，这就要求铁路云脑平台需要具备自适应可组合能力。自适应可组合能力可使云脑平台像人类一样，既能单独执行任务，也可以结成小组团队作战，团队成员可随时加入或退出。这种能力超越了信息系统间技术层的链接，核心是实现不同云脑平台间感知、认知、知识、决策、执行、反馈等能力层的组合与协作。自适应可组合能力实现的重点是以多数据中心连接、多云组合、多网融合为基础，突破神经网络衔接，实现知识共享共用、群脑研判决策等。

6   前瞻研究建议

铁路云脑平台建设并非一蹴而就，需要科学规划，统筹推进。按照当前铁路信息系统的发展现状，建议预先开展以下2项基础性前瞻研究。

6.1   云边协同与泛在互联

铁路是全国一张网，运营需要“数据中心—站场—线路”三者的业务协同，云边结合的云架构非常符合铁路网络特点。铁路自有信息网络已建设了云平台网络及物联网边缘接入环境，形成了天然的云边关系。基于云边协同的国铁云，通过融合数据中心云、边缘云和物联网终端，共同构成“云边端协同一体”，初步实现泛在互联，为后续开展铁路神经网络和感知系统建设奠定了物理环境基础。

6.2   面向认知与智能处理

铁路大数据平台、各专业信息系统和业务中台积累了海量数据，精炼大量、冗余和繁杂的数据，通过沉淀有价信息，提炼高效算法，梳理复杂流程，归集各类业务场景和工作任务的环境态势、内在联系、要素结构和演变方式，形成铁路业务知识，为各级各专业工作人员开展分析、设计、决策、执行与评估提供选项与支持，继而为后续开展认知系统、神经元、神经末梢和中枢神经系统的研究夯实基础。

7   结束语

文章介绍信息系统发展代际特征及其划分方法，研究下一代铁路信息系统发展方向。中国铁路信息系统已具备第3代特征，正快速向第4代演进。在国家战略部署和国铁集团发展规划的指导下，铁路信息系统应紧抓新一轮科技革命契机，面向第5代，基于云脑平台理念，开展神经网络系统、感知系统、认知系统、知识中心和决策系统等前瞻性研究，推动铁路信息系统整体架构升级、技术更新、能力提升，促进信息系统代际快速赶超，并为后续建设铁路云脑平台，构建铁路类脑智能体，推动铁路信息系统的数字化、网络化、智能化奠定基础。