通过这些天经常性的往医院来回跑，以及仔细的观察思考门诊医生这个角色，还有我自己阅读默沙东诊疗手册的一些体会，得出一个结论: 门诊医生这个角色完全可以AI化
医生其实是一个每天都在重复自己的工作的职位。对于每一个专门的诊室或者科室，每天打交道的都是一些固定的疾病类型，去找医生人们的也都是一些类似的症状，做的检查也就那些种，得出的诊断和用药也无非是一些被验证了的固定的组合，所有这些知识都是重复性的，固定的。一个门诊医生每天接待病人都是不停的观察询问，然后给判断出可能的一些疾病，去开各种各样的检查，详细的排除判断，最终给出一个确定的结论，然后进行相应的药物或者手术治疗。
整个这个过程中都没有太深入的一些思考推理，都是一些简单的机械性的一个个的去查表筛选排除。当然也并不是说完全没有，对于一个些特别优秀的医生来说，他会通过大量的病例观察思考，研究一些新的可能性，然后去发表一些论文去推动医学的进步，当然这都是偏研究性的了，对大部分门诊医生来说仅仅是看病。
实际上对于那些做手术的医生也是如此。他们一二十年来都是不停的在重复着同一种类型的手术，也就是因为这些不停的重复才使得他们做手术的时候更熟练，水平效果更好。
总的来说，除了一些少数偏科研的性质的医生以外，大部分门诊医生做的工作无非就是不停的重复，不停的对每个病人一个一个的重复的进行查表式的排除筛选，确定问题，给出诊断和用药。而这些重复性的精确性的工作很容易使用AI来进行替代。
我们看看一些其他的行业，比如说像作家写小说，美术画画等，他们都需要一些创意灵感，AI很可能只是一些辅助性修饰性的工作。当你写一篇文章也要有自己的想法思考，纯粹ai写的文章大部分都可以被断定为垃圾，没有太大的营养。除非是经过你大量的提示修改最终得出一个以自己思想为主的架构基础上形成的润色的文章。
我们再看一下软件行业。写代码也是需要程序员对于框架进行仔细的思考，因为AI拥有大量的知识储备和那些函数接口的细节，有的时候使用一下AI可以简化很多写代码的时候进行搜索查阅手册的工作量。根据我的使用经验来说，这些复杂的细节工作可以使用AI提升一些效率，但在具体的算法上还是要告诉他大致的实现逻辑，不然的话AI很容易让人觉得只有一根筋很笨，在整个过程中需要人进行大量的思考，告诉他指令给他一些详细的提示词才行。
事实上在我们看来这些AI影响好像很大的领域，他对人只是一种辅助性的工作，真正还是需要人的创意和思考。
但对于门诊医生这个职业，我并不认为只是简单的辅助，而是整个完整性的替代。
因为现在这些医生所做的都是一些完全重复性的工作，没有任何思考创意在里边的，只是机械性的查表筛选排除，需要做何种检查以进一步确认，以及最终给出诊断。
根据一些新闻和报道，好像现在的一些医疗大模型的诊断水准已经能提高到了百分之八九十以上的准确度了，比大部分的人类医生都要高。
这是很合理的，因为医生为了确诊一项疾病的时候，基于大量的病人的口述症状以及各种各样的检查指标进行判断的时候，需要大量的细节数据进行支撑。对于一个医生来说，他掌握的或者说大脑中记忆住的资料毕竟有限。很可能一些指标的异常会导致的某些偏僻的他不太了解领域的疾病，或者说不在他本专业内的疾病被他忽略掉，甚至或者有一些最近医疗上的最新进展，他没有相应的学习跟进。
实际上从我自身的感触来看，我就把自己的一些症状以及检查的结果资料输入到我们常见的一些聊天的大模型里边，而它给输出的结果比大部分医生都要靠谱准确。
当然更科学的方式是随机从一些大医院，比如说抽出来100名医生，然后集中在一起，跟AI做一些常见一些病例的对比测试，可以得出一个更加合理靠谱的诊断水准评估
有人辩解说医生可以通过观察病人的外观形态和情绪状态获取更多微妙的知识，以及用手按压触摸，看看有没有痛觉之类的交互式反应，这些是AI很难做到。这可能有一部分道理，对于特定的一些需要类似检查的诊室，确实要考虑这些因素进去。然而随着AI技术的进步，这些微妙的信息都可以通过某种方式或者使用其他手段替代来一步步实现。而且在图像识别领域，现在很多胶片，大模型识别的准确度甚至比很多人类医生都高，它能够注意到一些人类肉眼很难观察到的一些细节。
实际上我们并不能高估大部分医生的平均水平，按照我的就医经历，很多血液科的医生并不太了解胆红素代谢过程的细节，大部分一看血红蛋白正常，就说你没有贫血。比如找他们开一个结合珠蛋白的检查，很多医生甚至都从来没听说过，不知道这是个什么东西，可能这些是不同地方医院的平均水准或者说侧重点不同导致的吧。不过要是想给出更准确的诊断，这些大量的知识储备和细节都是必须的。
可要是你要去问AI，结合珠蛋白是什么东西，那它就是无所不知，它会告诉你这个指标的常见的检查意义，它是如何跟游离血红蛋白进行结合的，以及它的分子量甚至是蛋白质分子链的结构都能告诉你。
也就是说对于医生来说想要诊断水平更靠谱，他需要掌握的是大量的知识细节。通过这些大量的知识细节，进而进行更有效的查询，排除，筛选，才能给出更准确的诊断，而不是自身有更高的创意或者思考或者推理的能力（当然有更好，这种都是非常优秀的医生了，而且这些更偏研究性，能够推动医学进步，这个是ai无法取代的）。
在这个查询排除以及推测疾病的这个整个过程中需要的推理是非常简单的，并不牵涉到很深刻的东西，所以这可能也就是ai大部分情况都能比人做得更好的原因。
那我们有没有可能建立一个纯AI的医院呢？这是一个很有趣的问题，现在很多公司很多机构都在尝试做一些AI辅助诊断的产品。我想大家都看到了这方面的潜力了吧。
但是我觉得尝试把这些系统卖给医生或者医院作为辅助诊断，也许是个思路，但并不是一个很好的战略方向
有没有可能我们做出来一种专门的医疗机器人呢？或者说并非一个机器人的形态，而就是一个智能化的医疗舱，就像那些科幻电影里一样，每个家庭都能拥有一个，可以进行各种各样的检查，甚至可以动态全自动的做手术。
过于智能化和全自动现在还不现实，需要一步一步来，不过我们可以想象一下，早期可以是一个什么样的形式呢？
比如我们有没有可能在每一个小区内放一个类似于医疗方舱的东西？然后看病的时候直接扫码进去就行了，在里边跟一个虚拟的机器人医生进行对话，可以就是一个简单的屏幕，上面显示一个头像，也可以做成一个拟人化的人形机器人。这些都不重要，只要他能够做到类似于门诊医生跟病人之间进行的对话的这个过程就行了，按照现在的大模型聊天机器人，简单对话然后输出相应的诊断都已经是现有的可行的了，使用语音输入输出也不是问题，现在只要用一台机器，让人能坐进去更方便的跟他进行聊天对话就可以了。
这个机器可以根据病人描述的各种各样的问题，回答出来可能的病情或者几种可能性，以及如何进行下一步检查以便进一步确认问题。就跟现在的门诊医生的对话一样没有任何区别。
前期这个医疗舱可以做的很大，比如类似一个集装箱大小。最重要的是如何把我们需要做的各种检查给自动化的集成在一起。
像现在常见的比如说身高体重，血压，心率，血氧饱和度等，这些都是可以很简单的，无痛的一下就能测出来的。只要提示病人把手放到某位置或者说把胳膊伸进去他就能给你自动的测出来，然后把输出数据传输到ai机器人上就行了。
最重要的是抽血相关的一些各种各样的化验，这些东西要是能自动化的集成的话，那么这个医疗舱的价值和实用性就非常的大，非常的高。
我搜了一下，发现现在已经有公司在做自动抽血的机器了，现在的问题就是我们能不能把这些自动抽血之后，在这个医疗舱内进行一些常见的像血常规，肝功能，肾功能等这些指标自动化的检测。事实上这些都是工程性的问题，理论上都是可行的，并没有太大的难度。
而这些检查的结果可以自动传输到医疗大模型的后台，对于每一个人都可以建立一个对应的数据档案，统一管理，大模型可以结合各种历史已有数据来进行更加科学的判断。同样ai也可以根据以往的诊疗对话记录生成更加科学可靠的病历文档，给那些从事医疗研究的科研人员提供参考，进而能更好的推动医学进步。
这些医疗方舱没有必要一上来就要取代真正的医院。而是在现有的诊疗体系下提供一种补充，类似于我们的社区医院或者分级诊疗之类的。
像一些感冒发烧的小病在这些医疗舱里直接通过AI进行对话诊断就行了，简单的查一下常见的一些指标。像体温，血压，心率之类的。甚至是说开一些简单的药，当然考虑到安全性，我们现在最好在AI给出诊断之后，开出的处方和药物要经过一些专业的医生审核之后才能确认，进而在方舱里类似于自动售货机一样把药品给吐出来。
当然如果你要是跟AI医生聊了一段时间，觉得不太满意，随时都可以考虑一键切换人工服务，就跟我们现在常用的一些客服系统一样。
这些医疗舱的运营公司就可以雇一大堆专业的医生，或者就是跟医院合作运营，类似于现在的客服上班一样，医生坐在一排排电脑格子间，当病人申请人工服务的时候就可以直接远程视频电话聊天沟通，跟去医院看病找真实的医生没有任何区别。
这些专业医生团队平时大部分时间都是在做AI对病人进行诊断的处方做最终的审核，只有病人要求提供人工服务的时候才会视频切入。当然人工服务需要额外收费，这些完全可以让病人来承担。这样对一个医生来说，要是跟以前一样每天接诊同样数量的病人，大部分时间其实都是AI在前面干累活儿，医生只要看一下总结的病例报告，审核驳回或者确认签字就可以了，他们的工作会变得很轻松。
因为每一个病人都跟自己的账户关联起来扫码进入的，所以他以往的病例都有记录。当越来越多的人使用这个系统，收集的病例就会越来越多。他就形成了一个巨大的知识库。这都是一些珍贵的资料，特别是有一些罕见或者特殊问题的病例。更方便那些研究型的医生进行系统的研究，可以随时调出来各种各样的患者进行对比分析。还可以通过对整个AI系统进行对话和提示，让AI进行自动的总结这些特征，从而更好的认识了解某些疾病，以及开发出来新的药物或者治疗方案等等
那么，我们的一些智能可穿戴设备为什么不能跟这这些医疗舱账户关联起来呢？比如说那些智能手环或者手表，它平时就记录每个人的睡眠以及血压，血氧饱和度等各种各样的数据，这些数据完全可以自动的，一键授权关联到个人的诊疗账户。当你进入智能医疗舱的时候，它就自动拉取这些数据，作为AI诊断的辅助，这样的话对病人的生命健康周期评估反应就是更全面，更客观一些了，得出来的疾病诊断也更加科学。
现在这些做AI大模型的科技公司可以和国内这些顶级的大医院或者医疗机构合作，搞一家专门研发运营这种智能医疗舱的公司。甚至可以有很多公司，很多家，形成一个良性的市场竞争。
现在大医院的门诊医生其实是很累的，每天都有很多人排队。如果也能够让这些医生过的更轻松一点，那为什么不去做呢？
另外如果每个小区里我们都放的有这种智能医疗舱，我们也不能忽视它们平时在一些急救方面发挥的价值。比如说当有人出现一些突发性的心脏问题或者各种各样的卒中之类的，虽然第一时间是打救护车，但是救护车到达一般来说要有一段时间，比如一二十分钟之类的，在这个时间段就可以把病人直接送到这个小区里的医疗舱里边，因为这个方舱里有各种各样的医疗设备，它可以进行一些更早期的抢救，这个时间越及时越短，对于很多疾病来说，成功率或者说后边康复的几率就越高越大。
可能你会说，假如这个医疗舱里的设备，很多家属不会使用怎么办？这都很好解决。因为一个是这些设备旁边本身有说明，另外一个是不懂的可以直接问AI机器人，他直接就可以在屏幕上播放相应的视频教程。如果这些都还不够，或者说觉得事态更紧急，不要忘了这个医疗舱可以直接一键连接专业的医生，他可以远程手把手的告诉你怎么做。而且基于这些医疗舱的定位，救护车或者直升机都可以自动化的一键导航过来。
这些智能医疗舱除了给出一些简单的诊断和开药之外，能不能真正像医院那样做正式点的治疗呢？比如说打针的或者输液之类的任务。
这些都可以考虑，想办法一步步自动化起来。但是我们早期同样可以提供一些半自动化的方案。比如每个医疗舱甚至可以配备一名兼职护士之类的，甚至抽血都不用考虑自动化的设备了，直接护士过来替你采血就行，这样大家觉得会更加的方便安全。
是要当AI给出诊断结果和开出了药物，专业的医生审核通过之后，如果需要一些注射之类的治疗的时候，同样也可以直接一键呼唤护士过来帮你输液或者扎针。
这样前期可以使用很多人工解决一些自动化的问题，然后后边一步一步迭代技术，把各种各样的操作都把它自动化集成进去。甚至可以提供两种选项，如果你觉得让机器抽血不太放心，那就可以人工呼唤护士过来。
实际上在东北等老龄化比较严重的地方，很多小区都贴着护士上门打针之类的广告。对于很多老人，特别是有慢性病的一些老人来说，他可能长期需要注射一些药物。而且腿脚又不方便，跑一趟医院对他们来说太麻烦，这样子的话就需要预约护士专门儿跑到家里进行打针，这已经是一个成熟的产业了。
要是每个小区都能有一个或几个这样的医疗舱，里面有专业的环境设备，还有一个兼职的护士在旁边可以随时进行打针的话，无论是安全性，时效性和便捷性都会提高很多。
这个医疗舱旁边都可以专门儿挂一个护士休息室，每天都有人在里边，没事儿可以刷手机，有需要就去医疗舱里抽血或者打针。
这样的医疗舱为什么不能直接放到那些偏远的农村呢？很多医务人员都不愿意去那些偏远地区工作，但这种医疗舱可是想生产多少就有多少的。每个村都可以放它一两个，这样对于这些农村地区来说都能享受到一流专业的医疗服务了。平时AI可以解决他们大部分的诊断问题，实在不行也可以直接切换人工服务，他们享受的医疗服务跟那些大城市没有任何区别。甚至你可以认为这种医疗舱无非就是一个带有AI辅助诊疗的智能远程医院。
一开始我们这个医疗舱为了塞进去各种各样的检查设备以及治疗设备，它的体积可能会比较大，一开始比如说有一个集装箱那么大。但随着时间的进展，各种各样的自动化检查设备会慢慢的越来越小型化，这个医疗舱就会变得越来越小。甚至最后都可能变得只有一个电话亭大小，能够搬到每一个楼层甚至说每个家庭里边。
只要它足够的小，我们就有了各种各样的想象空间，比如把它放到一辆大巴，或者把它放到空间站上，甚至将来我们的月球或者火星基地上面。
像那些公园，旅游景点，购物商场之类的，都可以放一个医疗舱过去。甚至像高速路旁边的加油站，野外徒步路线等都可以按照合理分布放一些医疗舱过去，这样有人出了问题就可以随时随地的得到医疗服务。
将来那些汽车品牌，甚至可能都会把带一个智能医疗舱作为卖点和噱头。当然这都是建立在医疗舱能够做的足够的小型化，而当他的智能化自动化小型化达到了某个临界点，每个家庭就会像买洗衣机，电冰箱一样，考虑去买一个医疗舱。
每个人都有一个私人的医疗舱的一个有趣的思路就是，平时可以把自己的血自动的抽一些，然后储存在里边，这样出了什么问题需要输血的时候，随时随地都有跟自己完全匹配的型号。而且在这个抽血的过程中还能顺便做一下体检。所有能通过血液化验的指标都可以在医疗舱上跑一遍，这样AI就可以定期的输出一个身体健康报告，提示有哪些风险或者做哪些预防。
其实这样一个能够远程动态连接医生的设备，甚至都可以直接远程的做手术。比如说现在像什么达芬奇之类的手术机器人，医生并不跟病人直接接触。而是通过观察屏幕操控，我们完全可以把它做成通过网络来传输这些操控数据，现场只要有一个护士处理各种各样的问题就够了。
前期可能只是一些简单的小手术了，如果可能各种各样的自动设备集成进去的话，一步一步的发展，最终那些大型手术都可以通过远程来实现。甚至最终完全都不需要医生操控，这些机器都可以自动化的做手术。
就像科幻电影里那样，受伤了直接躺进飞船上的医疗舱，他就能自动把身体上的骨骼接好，缝合伤口。
当然这些都需要一步一步的来，以我们现在的技术，做一个大一点的医疗舱，然后放到每一个小区里，放到每一个村庄里这都是非常现实可以考虑并值得尝试的事情，然后一步步的迭代集成，一步步的小型化和自动化。
即便是现在前期做一个简单的扫码进入的医疗舱，按照我们的大模型技术以及这些所有的整合，完全可以商业化的进行收费，甚至都可以考虑盈利。这是一个很好的，能够执行落地的，一个大模型和医疗行业结合应用的方向。
最后你可能会问了，这样搞会不会对医生的就业产生冲击呢？想想韩国连医学院招扩招，全国医生都要罢工反对。这样会不会导致医生的反对呢？
其实并不会产生多大影响。毕竟这些医疗舱早期只是提供一些类似于社康医院或者分级诊疗的下层医院的一些服务，主要是一些简单的小病。一些做手术或者说大病，肯定大部分人还是希望去那些三甲医院的。而且这个过程中并没有把医生给替代掉，毕竟无论是AI给出的哪一个诊断，最终的处方都是要有真实的医生进行审核。
也就是说他解决了大部分医生平时很忙很累的那一部分，只需要简单的审核一下就可以了，能让他们的工作变得轻松很多。我们现在主要的问题是医院天天排队，医生也很累，病人也很耽误时间。如果能把医生给解放出来，他只需要很快的看一下AI总结出来的问题报告，然后审核一下处方之类的诊断结果就行了。每天上班去办公室坐下边喝茶边审核，工作量很少，也很轻松。有兴趣还可以利用AI生成的大量患者病历进行分析研究，思考一下这些疾病的一些共同性以及有没有可能做一些相关的研究。
总的来看这样反而是一种很好的补充，互相都能节省大量时间。而且医生跟病人隔离开，还能解决很多医患冲突导致的问题。
也许有一天随着这些设备的自动化水平逐渐的提高，很多诊断越来越准确，需要医生的干预越来越少，而且甚至手术也逐渐的慢慢能够自动化起来，才需要去考虑是否导致医生岗位大量减少的可能性。但这都是很久以后的事情了，感觉都要一二十年之后了。也许有可能这个过程会更快一些。但长远看，我们难道不都希望自身获得越来越好的医疗服务，足够的方便快捷高效以及成本越来越低吗？
这是人民群众对美好生活的期盼。这种期盼左右着我们的文明以及社会组织形式的前进方向，没有人能够阻挡这些事情的发生。这种长期角度来看导致的失业我们之前讨论过了，它也许可以通过改善分配方式的形式来解决，甚至是那种理想中的按需分配，但这都是很久以后需要考虑的事情了，未来的很多东西都还不清晰明朗。

好了关于ai和医疗基本上就这么多了，本来到这里应该结束了的。但是因为之前来回看病往医院跑，坐地铁的过程中产生的一些想法，感觉也值得记录一下。懒得再重新搞一篇了，就写在这下面吧。

现在深圳的地铁实在是太堵了，特别是上下班高峰期，很多时候甚至要等好几趟才能挤进去，很多时候车门都很难关上。
根据我的观察，大部分拥堵的路线都是上班期从城市外围到中心城区上班的地方的进城路线，以及下班高峰期的出城路线，一般来说另一侧在车厢基本上都是很空的。
那我们能不能通过对拥堵这一侧的路线实行两站一停的策略来缓解拥堵呢？实行单双站间隔发车，比如前面一辆列车只停单站，后边一辆列车只停双站。这样早上上班的时候，从城市外围到市中心的话，当你等候的列车到站的时候，车里边的人应该只有之前的一半，因为它只停了其中一半的车站，这样就缓解了一些拥堵。
可是如果列车只是两站一停，你从单站上车，然后希望从双站下车，那该如何到达目的地呢？这就要保证对侧的那个方向必须是每站都停，这样你可以坐过一站下车，然后从对侧往回坐一站就可以到达目的地了。因为对侧很空，所以并不拥挤。
这时候有人可能会说了，你这是掩耳盗铃。因为实行这种策略单位时间内进出站的人流量并没有变化。反而你需要往回多坐一站，每个人在车站里待的时间更长了，这样拥堵反而增加了。
这个说法确实有一定的道理。但我们要仔细思考一下，当一辆列车它只两站一停的话，那么它的运行速度就会加快，因为在站点加速，减速以及停车都会占用一些时间，也就是说在坐这趟列车的过程中，至少有一半停靠站点浪费的时间都被节省掉了，也就是说你到达目的地的时间更短了。
而且单站上双站下这种需要往回坐一站的情况，按概率统计上来说只有一部分人，当然这取决于实际情况，但并不是全部。而且另一侧地铁并不堵，走到对侧换乘并不用走几步路。
列车减少的停靠总时间，以及换乘增加的时间，这两者之间的差值有可能变大，也有可能变小，取决于你总共坐了多少站。对于整个人情来说，需要增加换乘的是一小部分。整体的平均乘坐时间有很大概率是减小的，而且即便是这个时间增加，他也是增加到了不拥堵的那一侧列车上了，我们体验最差的往往都是大部分时间等到车挤不上或者车辆太拥挤太难受，这种方式至少可以缓解拥堵，即便是他不能节省总时间，也可以把人分散到另一侧不堵的列车上。
但另一点我们也要考虑，当列车两站一停，它的速度可以提高，也就是说他跑的更快了，这就给铁轨留出了更多的空余，以便塞进去更多的车次。
比如说正常情况下，高峰时期在同一站点。两趟列车的间隔大致有一两分钟。我想这很可能就是目前地铁调度到极限了。
可是当列车两站一停的时候，按照以前的运行速度，可能你需要等两三分钟才能等到下一趟车。但是我们前面说过了车两站一停的话，他跑的速度就更快了，因为它可以跳过一些站，停车时间和加减速的时间都被节省掉了。所以你这时候你等车的时间间隔并不是相应的以前的两倍，最多只是一倍多而已。
要是再能塞进去更多车次的列车，那么运力的提升就更可观了。极限情况我们可以考虑一下在同一站点还是每隔一两分钟一个车次，这样就等同于直接把地铁的运力提升了整整两倍。
当然这是考虑的最极限的情况，事实上能提升个百分之二三十都已经是很不错的表现了，就值得我们大力的进行投入。
然而我们还有一个问题需要考虑。那就是地铁列车的工作模式，它是否是在始发站和终点站进行一个类似于非常长的椭圆形的圆环运行的呢。比如说一趟列车走到终点站之后，他就掉头从另一侧又开回去了，整个运行的轨道我们可以当做是一个圆形的。
这样就会导致一个问题，在进城方向的一侧，如果是两站一停高速运行的话，但在出城方向还是一站一停，也就是说一侧的车辆运行速度和调度数量可能是另一侧的两倍。那么列车就会被另一侧的缓慢的列车给堵住，从而导致整体速度提升不上来。
解决这个问题的方式那就是假设地铁列车在始发站和终点站都有若干的停车位，这样的话我们只要多加几次列车，然后在高峰期这些多发的车次就停在终点站。慢慢的等待另一侧缓解了，再开回去就好了，只要高峰期在始发站准备足够多的列车，以及始发站和终点站有足够多的停车位，这个问题也能解决。
也可以在不拥堵那一侧实行三站一停，但这样如果你要在单站上而双站下的话就要绕五站路了，很可能有点儿得不偿失。
另一个是直接在对侧塞更多的空车进去。假设进城方向的列车数量是出城方向的二倍。那么在出城方向侧每一辆列车后边是否可以直接把那些空车挂上去？就要考虑一种机制，如何在列车后边挂一些空车厢？或者某种同步机制。两辆列车之间间隔很小的距离，但是同能够完全同步的运行。理论上来讲，这种方式是可以实现的。如果真的能提升二倍的运力，确实值得认真考虑。
值得注意的是，这种单双站的方式仅仅适用于那些上下班高峰时期比较拥堵的进出城线路，平时正常的路线没有必要这么折腾。
而且我们前面考虑问题时的假设就是每个站点上的人流量都是比较均匀的，而现实世界中很可能是有一些车站就是人流上下特别多，而有些车站就是比较少，也就是说他们的分布并不是很均匀。
当然这些人流量信息以及车辆调度信息，每个地铁公司都有相应的数据。我们有没有可能通过一个软件来建立一个模型，对这些乘客上下车进行模拟呢？比如通过某种方式按照目前的这些客流量数据对列车可能的拥挤度进行一些分析建模给出一个算法，用一个软件来模拟的跑一下，实时的输出每个站点可能的拥堵度。这样我们就可以在这个软件上进行各种各样的不同的配置尝试，以便观察客流和拥堵度有没有提升改变
我搜了一下，好像有很多交通模拟的软件，甚至还有一些都是收费的。
那能不能自己做呢？我仔细想了一想，做这样的软件需要花费一定的时间精力，要去找相应的地铁运营公司，拿到各种各样的数据，还至少要预留出来几个月的时间。感觉这种项目更加偏向于公益和科研，适合那些高校或者科研院所去做，或者是那些地铁运营公司和那些搞乘车码或APP的公司进行合作，来建立相应的的模型进行评估。
当然，这是一些个人的简单想法了。很可能因为我对地铁系统不够了解，有些地方没有考虑进去，进而导致整个的想法都不可行。
但如果可能，我们真的能够通过软件模型进行系统的评估，发现能够提升百分之二三十以上的运力的话，那就很值得投入了。