Autonomous Enterprise：变革公共运输的运营方式

了解 Autonomous Enterprise 如何借助 AI 帮助公共交通运营商降低成本、提高可靠性并提供更出色的乘客体验。

如果您在公共交通机构负责运营、资产或计划工作，您一定深知其中的压力。老旧车队所需的维护投入超出了预算所能承受的范围。客流量模式的变化速度比时刻表的调整速度更快。许多现有系统已利用历史数据和实时数据监控运营、优化活动并支持预测性计划。然而，这些能力往往分散在各个职能部门之间，将洞察转化为协调行动仍然需要大量的人工投入。

这一差距创造了一个机会，可以更有效地将运营中的数据、决策和执行联系起来。

面向公共交通的 Autonomous Enterprise 整合了业务数据、应用程序、AI 助手和智能体，以支持决策制定并在运营和服务中实现任务自动化。AI 不仅能够提供洞察和建议，还可以在设定的控制范围内执行常规操作和工作流。这有助于员工更早地采取行动，并将注意力集中在需要经验、责任感和人为判断的情况上。

为什么公共交通现在需要更互联的运营模式？

公共交通一直处于公共问责、财务限制和运营压力的交汇点。如今，这种紧张局势比以往任何时候都更加严峻。各网络客流量恢复情况并不均衡。劳动力挑战正日益加剧。美国公共交通协会的数据显示，美国公共交通机构在 2024 年运送乘客 77 亿人次，但客流量仍仅为疫情前水平的 85%。劳动力能力依然是另一个压力点。在 2024 年对 117 家美国公共交通机构进行的调查中，85% 的机构表示持续面临员工短缺问题，其中公交车司机职位尤其难以招到人。

与此同时，资产压力也在不断加剧。公交车、地铁、有轨电车、火车和配套基础设施必须在每条线路上可靠运行，但维护决策往往是根据分散在不同系统中的不完整数据做出的。资产方面的挑战规模巨大。美国联邦交通管理局估计，在 2022 年，价值 1402 亿美元（占美国交通资产重置价值的 10%）的交通资产未处于良好维修状态。

可持续发展义务又增加了一层挑战：运营商需要在应对巨大成本压力的同时，降低每位乘客每公里二氧化碳 (CO₂) 排放量。在欧盟，公路运输占 2023 年运输业温室气体排放量的 73%，这凸显了提高客运出行效率和发展公共交通的重要性。

规划工具、财务系统和运营应用程序零散拼凑且互不连通，使这些压力进一步加剧，迫使团队只能手动整合数据，并在事件已经对服务造成干扰后才做出响应。

将孤立的活动自动化并不能提高公共交通的韧性。更大的机遇在于，将资产、劳动力、网络运营、财务和乘客服务领域的决策连接起来。

“Autonomous Enterprise”对公共交通究竟意味着什么？

“自主”一词在交通运输领域被广泛使用，这造成了混淆。Autonomous Enterprise 并非指将人排除在业务决策之外。而是改变人们的时间投入方式，并提升整体运营效率。

设想一下，如果夜间检测到车辆故障，会发生什么。许多公共交通机构已经使用自动化技术来快速识别问题并协调应对措施。但是，如果维护、备件、劳动力和服务计划系统之间的信息或工作流仍然处于分散状态，解决问题可能仍需要额外的人工协调。Autonomous Enterprise 可以通过启用 AI 助手和智能体来进一步实现现有的自动化，从而连接这些流程，交叉引用维护历史记录和零件可用性，识别合格的技术人员，并在设定的控制范围内提出或执行适当的后续步骤。

Autonomous Enterprise 是一种运营模式，它使 AI 能够基于实时智能制定决策、在受治理的边界内实现端到端工作流自动化，并主动优化运营，从而重塑员工工作方式和流程运行模式，为其乘客和社区带来更好的成果。

AI 可以检测问题并提出潜在的解决方案。人们利用这些洞察做出明智的决策，随后 AI 可在既定管控范围内执行已获批准的操作。这代表着企业运营方式的结构性转变，而 AI、互联数据和协调的工作流则促成了这一转变。

对于公共交通机构而言，这种转变可涵盖战略规划、乘客服务、劳动力管理、网络运营、资产管理和财务等领域。

为什么公共交通行业非常适合应用 AI

公共交通运营本质上具有高客流量、资产密集和受到严格监管的特点。这种特性使其特别适合由 Autonomous Enterprise 所实现的持续性、基于 AI 的优化。请考虑自主智能体能够直接影响成果的环节：

• 预测性资产维护：智能体监控实时资产健康状况数据，交叉引用维护历史记录和零件可用性，并主动安排干预措施，从而减少计划外停机时间，并将维护模式从被动式转变为基于状态的维护。
• 网络运营和调度：当乘客需求发生变化或服务中断时，智能体可以模拟整个网络的替代场景，提出调整建议，并实时触发必要的运营响应，而无需等待规划人员进行协调。
• 劳动力计划和排班：智能体将员工的可用性、资质以及法规规定的休息要求与动态的服务需求进行匹配，帮助运营团队高效地安排班次，并减少手动排班的行政负担。
• 乘客体验与需求管理：AI 驱动的分析能够揭示需求模式，支持动态定价策略，并实现个性化沟通，从而帮助运营商同时提高票务收入和乘客满意度。
• 可持续发展报告与合规：智能体可以持续计算每位乘客每公里的二氧化碳排放量，使拨款和资金报告与可持续发展优先事项保持一致，并提供有助于运营商履行监管义务的洞察，而无需手动收集数据。
• 财务与战略规划：集成的财务智能支持基于情景的盈利能力分析，使领导者可以清楚地了解财务和运营后果，从而评估路线投资、资本计划和车队决策。

对于公交、地铁、轻轨和区域铁路网络的运营经理、资产团队和劳动力计划人员来说，这些都是实际存在的运营痛点。机遇不在于为自动化而自动化，而在于让经验丰富的人员摆脱大量重复性工作，从而专注于真正需要人类判断的决策。

这与之前的 AI 方法有何不同？

许多公共交通机构已经开始尝试使用 AI，有的尝试使用预测性维护工具，有的则尝试使用需求预测模型。但始终存在的困扰是，这些工具只能改善运营的某个局部，而无法改变整体格局。它们只优化孤立的业务领域。

Autonomous Enterprise 建立在三个对大规模企业部署至关重要的基础之上：

首先：智能体不仅能读取数据，还能结合业务实际运行的背景进行推理，包括公共交通中最关键的工作流：维护计划、劳动力调度与财务。

第二：AI 助手和智能体能够同时识别车辆故障、未完成的维修工单、人员可用性、服务计划和财务状况之间的关系。这种整体视角才能实现真正的端到端行动，而不仅仅是孤立的建议。

第三：企业级治理。每项 AI 操作都需要做到可审计、可追溯。对于面临公众问责要求、服务绩效义务以及可持续发展法规约束的公共交通运营商而言，这并非可选项。

公共交通领导者应该从何处着手？

公共交通领导者可以首先确定信号发出与协调行动之间的差距在哪些方面会对运营产生最大的影响。最有价值的问题不是“我们应该使用多少 AI？”，而是“更高的自主化水平可以在哪些方面帮助我们更有效地感知、决策并采取行动？”

这可能是从检测到车辆故障到协调维护响应之间的时间间隔。也可能是乘客需求变化与触达乘客的服务调整之间的延迟。又或者是在制定决策前，花费数小时从各个独立系统中整合可持续发展、劳动力或财务数据。

对于公共交通领导者而言，机遇在于通过连接那些信息滞后或需要人工协调且对运营影响最大的领域中的数据和工作流，逐步迈向更多 AI 辅助的运营模式。目标并非一次性实现所有工作的自动化，而是在人员保留监督职责的同时，审慎地逐步扩大自主化程度，而 AI 则在既定控制范围内支持决策并执行适当的工作。

公共交通机构负有安全可靠地运送乘客的基本责任，同时还要保持服务水平，并有效利用有限的劳动力、资产和基础设施。向更多由 AI 辅助的运营模式迈进，可以帮助领导者更有效地协调这些资源，更早地应对干扰，提高运营韧性，支持可持续发展目标，同时为乘客和社区带来更好的成果。