李文晖，杨文韬，张义川

（1.中铁集装箱运输有限责任公司 箱布管理部，北京 100055；2.中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所，北京 100081)

0 引言

为了满足不断发展的集装箱运输业务管理需要，我国铁路逐步构建了涵盖作业管理、考核管理、全程追踪、统计分析、集装箱分布、费用管理、设备管理、数据整合、系统管理等功能模块的铁路集装箱箱管系统[1]，在一定程度上为铁路集装箱运输业务提供了支持。但是，与社会物流发展趋势以及市场多元化需求相比，铁路集装箱运输在运输安全、物流服务、资产管理、运用管理等方面还存在智能化程度较低、新技术应用不足，以及数据融合、大数据分析开展较为缓慢等方面的问题，主要体现在以下方面：①信息采集自动化程度较低。铁路集装箱运输在信息采集方面除了一些信息(作业、报文、现车、货票、运单、集装箱综合信息)来自于铁路运输信息集成平台外，大部分车站作业涉及的发送、到达、交付、门检、出入境等信息来自现场人员的录入，存在因现场录入延迟而导致集装箱运输信息实时性变差的情况。②缺乏物联网新技术使用。在场站管理、箱检箱修、全程追踪等方面缺乏对高效物联网感知设备的使用，造成劳动强度大、作业效率较低且容易产生错误[2]。③数据融合处理和大数据分析应用水平有待提高。由于历史原因，依然存在信息孤岛的现象，各种信息未进行全面融合并开展大数据分析，导致难以进行精细化管理，同时无法进行仓储、金融等业务拓展并向客户提供高品质服务。

现代社会物流发展正迅速经历从自动化向智能化发展的过程，如顺丰、京东等企业都在广泛使用智能物流装备、建设智能物流系统及智能物流平台。京东等物流电商企业在仓储管理上使用自动化立体仓库、立体货架，在分拣输送上使用AGV拣货机器人和智能拣选机，在配送管理上使用无人机、无人车，在安全管理上使用巡检机器人、巡检无人机，结合强大的信息系统，试图打造一个无人操作的智能化物流体系。初步实践表明，智能化物流系统可以提升仓储运用效率5倍以上，提升分拣效率4倍，装卸人工成本降低66%。现代物联网技术、信息技术与现代物流理念、方法的融合推动实现物流服务数字化、物流企业与产业链深度融合为越来越多的物流企业的创新发展提供了基础和条件。因此，从社会发展来说，大部分行业都存在从自动化到智能化再到智慧化的历程转变。

对比社会先进物流企业，铁路集装箱运输在智能化、智慧化的道路上不仅需求迫切而且还有很长的路要走。可将铁路智慧箱管定义为：按照自主采集、智能决策、自动组织模式，依托自动化、智能化的装备实现铁路集装箱管理相关信息、数据的自主感知、自动采集，再通过智能化的铁路箱管系统实现对海量数据的实时分析、科学决策、精准执行，并进一步实现信息数据、决策方案的自主学习、优化处理，达到感知—分析—判断—执行—反馈—优化的智慧闭环。

1 我国铁路智慧箱管体系构建需求分析

铁路智慧箱管范畴应不局限于传统的集装箱“站到站”运输，需要从综合多式联运集装箱运输企业的角度出发，全面满足铁路集装箱在运输安全、物流服务、资产管理、运用管理等业务方面的多元化需求。铁路智慧箱管业务需求功能架构如图1所示。

图1 铁路智慧箱管业务需求功能架构Fig.1 Functional architecture of business demands for smart rail container management

（1）运输安全。铁路集装箱运输安全管理涉及在途、在站、在堆场各个环节，需要监控的集装箱各种状态具体包括以下方面。①时空位置。连续动态地对铁路线上、铁路车站堆场、公路运输、水路运输各个环节的集装箱位置进行追踪。②货物性状。运输途中是否有异常冲击、翻转，箱内货物性质及状态(温度、压力、液位等)是否安全，需要能够基于采集数据进行预警和报警。③装载安全。通过源头装载和途中监控掌握集装箱货物是否超重、集重、偏载。④货物防盗。在运输途中集装箱箱门是否被异常打开，箱内货物是否被盗。

（2）物流服务。铁路集装箱运输物流服务涉及对外信息查询、货运市场预测、联运方案优化和物流金融等方面。①信息查询。为客户提供精确的最新的集装箱位置信息，全程集装箱状态追踪信息包含集装箱的实时位置、温度、加速度、箱门开闭，并结合历史运行轨迹给出预计到达时间。②市场预测。基于大数据的物流市场动态预测及市场预警。对各个OD点间不同类型货物的运量进行分析，预测市场供需能力的变化态势，为货主提供市场预警服务。③联运方案。基于大数据对多式联运服务能力、供需资源匹配进行分析并生成多式联运方案，通过运行数据对多式联运运输线路进行兑现率、流向性分析，给出线路和站点分析报告，从而调整或优化多式联运方案。④物流金融。将物联网智能设备和区块链技术结合，使货物全程运输透明化，可以与海关、检疫、保险公司、金融公司等共享货物运输信息，做到免检通关、货损提前赔付，并可以与金融机构合作开发各种金融产品，如供应链融资租赁、在途控货、仓单质押、商业保理等物流金融服务[3]。

（3）运用管理。铁路集装箱运用管理包含实时监控、空箱调拨、联运通关、装载方案等方面。①实时监控。通过实时获得位置、空重状态、箱门开闭，对集装箱在途、在站、站外的分布情况进行实时掌握，对在车站或枢纽停时较长的在途运输集装箱进行关注并督促运输部门进行疏运，监督集装箱在货主方的停留时间，避免超时滞留，提高集装箱使用效率。②空箱调拨。借助地理信息系统制定基于水铁公综合方式的集装箱空箱调拨及就近使用方案，不再简单地以铁路场站和铁路线路为中心进行调拨。③联运通关。对于跨境多式联运，通过对运输全程的安全监管以及监管数据的多方共享，实现免检通关，加速国际多式联运货物运输。④装载方案。根据货物性质、线路运输条件及历史监测数据，制定更加合理的装载方案，保证货物装载安全，避免出现货物偏载、集重、超重而造成安全风险。

（4）资产管理。集装箱资产管理主要包括资产购置、资产安全和验箱修箱等方面。①资产购置。对货运市场、铁路集装箱运量以及其他运输方式运量进行预测，根据集装箱采购和维修价格综合分析投资效益，决定集装箱资产购置方案。②资产安全。从国家、省市、铁路局集团公司等多个维度全面掌握铁路集装箱的实时位置及分布，防止集装箱因管理不到位而产生异常丢失现象，确保资产安全。③验箱修箱。在新造箱验收阶段、修理后的集装箱验箱阶段以及集装箱日常使用过程中，在进出场站的关键节点对集装箱箱况进行检查，筛查可能有质量问题的集装箱，并对集装箱的异常损坏情况进行勘定，界定责任归属，向责任方索赔箱修费用。

2 铁路智慧箱管总体架构及关键技术

2.1 铁路智慧箱管总体架构

从先进物流企业的发展来看，智慧物流正逐步呈现出科技密集型的特征[4]，这就要求铁路从一个传统的依托铁路网运输的物流企业向科技型多式联运物流企业转变，同时做好智慧箱管顶层架构的搭建。铁路智慧箱管的主体框架主要由基础层、作业层、感知层、传输层、分析层、决策层组成。铁路智慧箱管总体架构如图2所示。

图2 铁路智慧箱管总体架构Fig.2 Overall architecture of smart rail container management

（1）基础层。智慧箱管的基础层包括集装箱运输场站、线路、装卸设备、载运装备等设施设备，以及集装箱箱型标准、集装箱作业标准、货物数据标准、地理信息数据、数据交换标准。

（2）作业层。智慧箱管的作业层是指集装箱日常使用中的提箱、装箱、进场、装车、卸车、出场、掏箱、还箱等现场实际作业及操作过程，是一切集装箱箱管日常操作的起点，也是智慧箱管决策执行的终点，形成智慧箱管闭环。

（3）感知层。智慧箱管的数据采集节点能够保证箱管日常的业务活动全程可视、可溯源及可监控。箱识别系统主要通过射频识别(RFID)和二维码等非接触式技术对集装箱进行准确识别。箱跟踪系统通过卫星定位、基站定位加上装卸等作业过程传感装置对集装箱进行全运输流程跟踪。箱状态采集系统通过图像识别、激光测距、状态传感(温湿度、压力、液位、空重)等技术捕捉集装箱日常流转过程中的箱体状态、内部货物状态以及外部环境状态等各种基础数据，物联网技术的综合应用实现箱管业务数字化。

（4）传输层。智慧箱管的数据通信网络利用各种有线和无线传输技术，实时、安全地把各种前端采集到的数据传输到箱管云平台。数据传输通道包括互联网、公众蜂窝移动网络、有线或无线局域网等。

（5）分析层。分析层为智慧箱管的中枢大脑，对感知层通过物联网技术获取的各种结构化和非结构化数据进行分类及融合处理后汇聚到存储资源中，通过事先对业务和需求进行抽象化而形成的模型和各种类型的高效仿生算法进行大数据分析，最后给出指导生产的决策并通过感知层向现场作业的执行者下达。

（6）决策层。智慧箱管的决策系统，将分析层的分析结果进行展示和呈现，辅助管理人员做出最优决策判断，最终再反馈到作业层执行。决策层主要包括企业内部管理系统、公共客户查询平台、数据共享互换服务。企业内部管理系统主要包括联运方案的制定、空箱调拨计划的制定、精准箱修的辅助、指导制定货物装载方案、对货运市场进行预测等。公共客户查询平台主要包括不同线路的运输费用、运输径路、运到时限、在途位置状态的查询等。数据共享互换服务主要是通过Web服务、数据文件等形式与铁路、公路、水路交通载运方式，以及海关、检疫、金融、货代等进行数据的共享及交换，实现多式联运的便捷运输以及物流金融延伸业务。

2.2 铁路智慧箱管关键技术

铁路智慧箱管要求具备数字化、网络化、智能化等先进技术特征，依据智慧箱管信息流转全流程，智慧箱管信息技术主要包括智慧箱管信息采集技术、信息传输技术、信息分析技术、信息预测技术。

2.2.1 智慧箱管信息采集技术

智慧箱管信息采集是采用多种自动化、智能化的方式对集装箱进出场站、在途、装卸、站内作业、交付和维修等信息进行采集。关键箱管业务流程对应的物联网采集手段如下。

（1）集装箱场站进出门信息采集。二维码可以有效提高识读的效率[5]，因此，可以在集装箱上粘贴包含集装箱箱号、生产厂家、生产日期、载重等信息的耐久性二维码标签。对于智能化闸口的堆场，可以通过高清摄像头对二维码箱号进行图像识别，或通过固定识读装置扫读箱上的RFID标签来判断箱号；对于无智能化闸口的堆场可以通过在箱上安装的智能定位终端自动发送的位置数据结合车站堆场GIS电子围栏来判断集装箱的进出堆场情况。

（2）集装箱装车信息采集。集装箱装车信息采集分为自动采集和人工采集2种方式。自动采集就是集装箱在装车站装车后，装车信息通过在货场咽喉处车号识别装置配合二维码或RFID箱号扫读实现集装箱与车信息的绑定和采集；人工采集就是通过作业人员使用手持机扫读二维码箱号或RFID箱号以及图像识别集装箱平车上的车号来实现集装箱与车信息的绑定和采集。

（3）集装箱卸车信息采集。在集装箱到达目的车站卸车后，卸车站作业人员使用手持机扫读二维码箱号或RFID箱号进行车号与箱号的解绑并确认卸车。

（4）集装箱在途状态信息采集。在途安全状态信息采集主要通过安装在集装箱上的智能监控装置或智能定位终端(位置、加速度、温度、压力、液位等)，辅之以车站咽喉、场站进出口的高清视频装置（箱门开闭、形变、渗漏)进行。

（5）集装箱交付信息。在集装箱到达客户场地后，集卡司机使用手持机扫读二维码箱号或RFID箱号进行集装箱交付确认。

（6）集装箱维修信息。通过高清摄像头对箱体外部以及内部进行图像识别初步判断是否有破损，然后通过激光3D扫描成像设备来确定集装箱的破损情况。

（7）集装箱站内作业信息。通过智能化箱管系统以及装卸机械上的智能监控装置来获取准确的集装箱箱区箱位及空重状态信息。

2.2.2 智慧箱管信息传输技术

商用通信技术在近20年间飞速发展，有线网络桌面端已经达到千兆，公众蜂窝移动网络已从2G过渡到5G，Space X的近地卫星通信(Starlink)也横空出世[6]，相对应的，从集装箱产生至今，其箱管信息的传输方式也发生着变化，集装箱运输的特点为运输范围遍及全世界且箱管活动随时发生，为了保证运输过程中各个环节信息采集无死角，智慧箱管信息传输技术主要通过互联网、公众蜂窝移动网络、有线或无线局域网完成信息传输。现阶段，互联网、移动通信、无线自组网等技术虽然已非常成熟，但仍然需要考虑通信成本、传输速度、可靠性与安全性，尤其需要考虑采用何种通信协议(UDP，TCP/IP和HTTP等)并对通信协议进行良好的设计，以保证信息传输的可靠性与安全性。

2.2.3 智慧箱管信息分析技术

智慧箱管信息分析技术就是利用神经网络算法、遗传仿生、决策树、模糊聚类、概率统计等各种数据挖掘算法对集装箱流通及作业产生的海量及异构数据进行实时处理及分析[7]。由于箱管活动处于实时发生及不断变化过程之中，因此对信息分析处理的效率要求较高。

（1）智能视频分析技术。智能视频分析技术通过实时分析场站高清视频采集的图像，可以实现多种场景应用，对危险情况自动识别并实时报警，提高堆场内作业安全及效率。视频分析技术在集装箱日常运输过程中几种典型应用如下。①通过基于智能深度学习分析技术来检测集装箱内外铁锈、油污、板洞、裂缝、地板脱层、油污等残缺情况，通过毫米波雷达采集集装箱点云数据生成毫米级3D集装箱模型，检测箱体的各种变形。②通过视频系统构建基于图像识别的堆场边界电子围栏，有效防范闲杂人员或异物非法入侵作业场地。③通过对堆场内装卸、堆箱、移箱、翻箱等作业进行特征提取，建立安全作业模型，判断作业防护是否到位，装卸机械行走路径与作业人员区域是否存在冲突，并且可依据作业计划，通过图像识别技术对堆场各项作业流程进行核验，判断是否存在操作错误。

（2）状态监测分析技术。集装箱监测数据分析技术体现在多个应用方面，对于通用集装箱来说，将采集到的定位信息与地理数据相结合可以分析集装箱在途运输时间，在重点车站、港口等停留时间，从而可以对集装箱的使用效率进行综合分析；将采集到的超阈值加速度点与集装箱装卸、调车作业点相结合可以分析集装箱途中是否因不规范的作业而受到异常冲击。对于特种集装箱来说，可将采集到的压力、温度、体积等参数状态变化进行历史趋势数据统计分析，得到合理的回归曲线变化范围，然后对比实时状态参量变化来判断在途运输是否存在安全风险。

2.2.4 智慧箱管信息预测技术

智慧箱管信息预测技术就是利用集装箱多维度历史运营大数据，通过差分自回归移动平均模型(ARIMA)法、指数平滑法、弹性系数法等科学预测模型和方法对后期集装箱的运量、运到时限、调拨周转、使用寿命等运营方面进行提前预判，准确的预测不但可以提高运输效率、运输收益和服务质量，还可以有效保证运输安全。

（1）集装箱运量预测。建立根据区域生产总值、地区重点货物生产量、地区重点货物需求量，以及季节波动因素、其他运输方式的运量分担等多因素相关的预测模型，对短期内或未来一段时期内铁路集装箱运量进行预测。

（2）集装箱预计到达时间预测。根据重点车站历史数据、车站实时车流、在途车流、设计作业能力等因素来设计模型，对车站的拥堵情况和通过时间进行预测，结合统计历史运行数据的各区间的运行时间，对在途集装箱预计到达时间给出更加精确的预测。

（3）根据预测进行集装箱的调拨周转。根据不同类型货物市场变化预测未来一段时间各个重点需求点的用箱需求，通过掌握即将发出的和在途的集装箱，预测在未来时间内由于到达重箱卸空产生的空箱数量，从而减少空箱的无效调拨以提高集装箱的使用效率。

（4）集装箱寿命预测。根据集装箱的使用次数、运行里程、载运货物类型、装卸作业单位及箱修情况，更加合理地制定集装箱检查、检修周期，并对集装箱的寿命进行预测。

3 智慧箱管体系试验及应用

为了提升箱管体系的信息化和智能化，中铁集装箱运输有限责任公司(以下简称“中铁集装箱公司”)近年来对二维码、RFID、卫星定位、图像识别等物联网技术开展了广泛的验证，部分技术已经应用在生产实际中，发挥了良好的作用。

3.1 智慧箱管采集技术验证

中铁集装箱公司为了提升集装箱的信息化和智能化管理，从2019年开始，已经陆续在新造通用集装箱上粘贴QR二维码和集装箱智能定位终端。由于QR二维码具有一定的容错和纠错能力，无论是闸口的高清视频还是作业人员的手持机，都可以非常方便地识别箱上的二维码，明显提升了集装箱的作业效率。集装箱智能定位终端上箱安装后，可以采集到位置、加速度、温度等多种数据，为集装箱全程追踪、货物安全及资产管理提供了数据支持。

3.2 智慧箱管分析技术验证

3.2.1 集装箱箱损鉴定

集装箱损坏程度的鉴定一直是各大集装箱公司较为棘手的问题，如果不能及时发现破损并维修，会带来货物损失及安全风险[8]。采用激光雷达与深度学习算法等新技术结合可以提高集装箱箱损的鉴定效率。首先采用激光雷达和高清摄像机采集箱内、箱外各种异常情况(如铁锈、油污、板洞、裂缝、地板脱层、油污等)的3D点云数据和图像数据，然后利用神经网络等深度学习算法对异常情况进行判断，同时通过3D重构集装箱模型以及算法拟合技术生成集装箱典型形变曲面，检测箱体凹陷、侧梁弯曲、角柱变形常见类型。最后将计算机视觉处理结果和3D重构模型拟合，综合得到集装箱最终残缺检测结果。箱损鉴定视觉分析处理流程及试验验证如图3所示。

图3 箱损鉴定视觉分析处理流程及试验验证Fig.3 Processing flow of visual analysis and test verification of container damage identification

3.2.2 集装箱在站停留分析

为提高集装箱使用效率，需尽量减少集装箱在重点车站的停留时间，一旦发现集装箱长时间停留在某站，铁路调度和货运部门就需要及时进行调拨处理。通过在集装箱上安装定位终端，可以与GIS中划定的车站堆场电子围栏相结合实现集装箱在站停留的自动分析，判断给定点是否在电子围栏区域内的常用算法为夹角法。集装箱在站停留分析功能如图4所示。

图4 集装箱在站停留分析功能Fig.4 Functional diagram of container off-road retention analysis

3.3 智慧箱管预测技术验证

根据中欧班列历史运行的定位追踪数据累积，得到集装箱常用的运行径路，通过对在途集装箱即将经过径路上重点车站的历史停留时间进行样本统计，综合考虑季节、恶劣天气、发运量对重点车站停留时间进行预测，加上区间运行时间，得到较为准确的中欧班列预计到达时间。中欧班列重点车站停留时间预测如图5所示，中欧班列预计到达功能实现如图6所示。

图5 中欧班列重点车站停留时间预测Fig.5 Dwell time prediction for China-Europe Railway Express at key stations

图6 中欧班列预计到达功能实现Fig.6 Realization of predicting estimated time of arrival for China-Europe Railway Express

4 结束语

随着全球智能化、数字化的发展，越来越多的传统集装箱物流企业正在迅速向智能、智慧集装箱物流企业转变，智慧箱管将是提升物流企业竞争力的核心。目前中铁集装箱公司虽然已经开展了箱管物联网技术的比选和试用，验证了卫星定位、图像识别、传感器感知等技术能够有效提高数据采集质量、降低人员劳动强度，但是在智慧箱管方面也仅是走出了依托自动化、智能化装备实现了数据的自主感知、自动采集和初步分析的第一步，在智慧箱管科学决策、精准执行甚至自主学习、优化处理等方面还未有尝试。未来铁路集装箱的管理技术发展，还需要在现有基础上提前做好智慧箱管的顶层设计，以服务运输安全、物流服务、运用管理、资产管理为建设目标，构建架构合理、功能完善、技术先进、决策科学的铁路智慧箱管平台，并在智能决策、自动组织等方面开展更深层次的研究和技术储备。