据交通运输部发布信息，2026年春运40天全社会跨区域人员流动总量预计达95亿人次，呈现“五个新高”态势，其中单日峰值、自驾出行及新能源车出行总量均刷新历史纪录。结合全国主要客运枢纽客流数据，叠加及刻大数据的场景洞察与AI分析能力，我们拆解本次春运枢纽人流特征、核心痛点，并探讨数字化赋能的可行路径，为客运枢纽运营优化提供参考。
核心数据洞察：2026春运枢纽人流3大关键特征
本次春运覆盖2月2日-3月13日（共计40天），全国核心客运枢纽客流持续攀升，结合及刻大数据场景监测能力与公开权威数据，核心特征清晰凸显，每一个数据背后都藏着运营优化的密码。
- 客流总量再创新高，核心枢纽压力凸显
2026年春运，北京、广州、深圳三大核心城市进出境/进出城客流表现亮眼，分别预计达1.1亿人次、2.0亿人次、1700万人次（涵盖铁路、民航、公路、水路），同比均实现正增长。其中，预计北京日均客流283万人次，高峰日达394.2万人次（同比+3.4%）；广州南站到发旅客预计2135万人次，白云站中转量同比激增3倍，枢纽集聚效应愈发明显。
结合及刻大数据全域监测能力，我们发现：核心枢纽客流“峰值集中、瞬时压力大”的特点显著，北京南站、深圳北站等重点枢纽高峰时段客流密度较平日提升8-10倍，给现场疏导和运力调配带来极大挑战。
2. 客流结构优化，出行偏好转向高效便捷
本次春运客流结构呈现“铁路+航空主导、公路下滑、水运稳步增长”的鲜明特征，与及刻大数据捕捉的用户出行行为趋势高度契合。
具体来看，深圳铁路与航空客流合计占比超95%，公路营运性客流同比下降57%；北京公路自驾占比虽超50%，但营运性公路客流持续下滑。与此同时，海南琼州海峡水路客流同比增长12%，运送车辆超117万台次（同比+10%），成为沿海区域客流增长的重要支撑。
及刻大数据通过分析线下场景出行数据发现，居民出行偏好已从“可达性”向“便捷性、舒适性”转型，高铁、民航的高效优势与自驾的灵活性形成互补，这也直接推动了客运枢纽的结构优化，
3. 时段分布“节前分散、节后集中”，高峰节点清晰
受9天春节长假影响，本次春运客流时段分布更趋合理，但节后集中返程特征仍未改变。据公开数据显示，核心高峰集中在2月23日（正月初七），北京、海口美兰机场、深圳北站均在该时段迎来客流峰值；而据交通运输部预测，春运单日峰值原本预计出现在正月初六，达3.4亿人次，两者略有差异，核心原因是部分旅客选择错峰返岗。
及刻大数据补充显示，节后返程高峰持续时间达7天，其中10:00-12:00、16:00-18:00为单日客流高峰时段，夜间22:00后仍有大量旅客抵达，这也暴露了部分枢纽夜间疏运衔接不足的问题。
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枢纽运营核心痛点：3大难题亟待数字化破解
尽管本次春运枢纽数字化服务（电子票、智能安检等）成效显著，但结合原报告分析与及刻大数据场景洞察，核心痛点仍未完全解决，主要集中在三个方面，也是后续优化的重点方向。
- 高峰时段压力难缓解，瞬时客流监测滞后
核心枢纽高峰日客流集中，部分枢纽承载能力已接近饱和，北京、广州南站等重点枢纽高峰时段客流积压现象偶有发生。传统客流监测方式存在“滞后性”，难以实时捕捉瞬时客流变化，导致运力调配与现场疏导无法精准匹配，进一步加剧了高峰压力。
2. 枢纽协同不足，换乘衔接效率偏低
广州白云机场T3、白云站等新建枢纽首次投入春运，与既有枢纽的衔接磨合不足，换乘流程繁琐、引导标识不清晰等问题突出。此外，跨交通方式（铁路+航空+公路）的信息不互通，导致换乘客流等待时间过长，影响旅客出行体验。
3. 新能源配套滞后，适配出行新趋势不足
2026年春运新能源车出行预计总量达3.8亿辆，创历史同期新高，但核心枢纽及周边高速服务区的充电设施供需矛盾突出，排队充电、“里程焦虑”成为自驾旅客的主要困扰。现有配套设施未能跟上新能源出行的增长趋势，也成为枢纽运营的一大短板。
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及刻大数据赋能：用技术破解春运枢纽痛点
面对上述痛点，及刻大数据依托自身AI场景识别、全域数据整合、终端覆盖广泛等核心能力，结合客运枢纽运营需求，可从三个方面实现赋能，助力枢纽运营提质增效，精准匹配本次春运暴露的优化需求。
- 实时精准客流监测，支撑运力动态调度
及刻大数据自研AI场景识别技术，可实现店铺级、枢纽级细颗粒度场景捕捉，实时监测枢纽内客流密度、瞬时流量、换乘流向等核心数据，弥补传统监测方式的滞后性。提前预判客流高峰时段与重点区域，为枢纽推行“一日一图”动态调度模式提供数据支撑，助力运力调配与客流波动精准匹配，缓解高峰时段积压问题。
2. 全域数据互通，提升枢纽协同效率
及刻大数据可实现线上与线下数据、场外与场内数据、不同枢纽数据的互联互通，打破交通方式之间、新建与既有枢纽之间的信息壁垒。通过整合铁路、航空、公路等多维度客流数据，建立跨枢纽、跨交通方式的信息共享平台，优化换乘流程设计，推送精准换乘引导信息。
3. 出行行为洞察，适配新能源出行趋势
及刻大数据可通过分析新能源车充电需求等细颗粒度数据，精准捕捉核心枢纽及高速服务区的充电需求热点区域与高峰时段，为充电设施的布局优化、潮汐充电模式的推行提供数据支撑。
同时，可结合用户出行时间，推送充电预约、周边充电设施分布等服务，缓解新能源车主的“里程焦虑”，适配本次春运新能源车出行激增的趋势，弥补枢纽新能源配套滞后的短板。
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总结与优化建议
2026年春运，核心客运枢纽客流的增长与结构的优化，既体现了疫情后出行需求的持续释放，也暴露了运营中的诸多短板。结合原报告核心结论与及刻大数据赋能能力，提出两条可直接落地的优化建议，兼顾实用性与可操作性：
- 依托大数据优化高峰调度，完善夜间疏运衔接
客流实时监测与高峰预判，推行“一日一图”动态运力调度；同时，结合及刻捕捉的夜间客流数据，延长重点枢纽周边地铁、公交运营时间，加密夜间接驳运力，解决夜间旅客“最后一公里”出行难题，缓解高峰积压与夜间疏运不足的双重问题。
2. 以数据驱动配套升级，推动枢纽协同发展
一方面，结合及刻大数据的充电需求洞察，在核心枢纽停车场、高速服务区增设充电枪，投放移动充电设备，推行潮汐充电模式，适配新能源出行增长趋势；另一方面，利用及刻全域数据互通能力，建立跨枢纽、跨交通方式的信息共享平台，优化新建枢纽与既有枢纽的换乘流程，推行“无需二次安检”等便捷举措，提升枢纽协同效率。
本次春运的客流数据的背后，是客运枢纽运营升级的重要契机。及刻大数据凭借细颗粒度场景捕捉、全域数据整合、广泛终端覆盖的核心优势，可助力客运枢纽实现从“被动应对”到“主动预判”的转型，破解运营痛点、挖掘服务潜力。未来，随着大数据与AI技术的深度融合，客运枢纽将逐步实现数字化、智能化升级，为旅客提供更便捷、高效、舒适的出行体验。
注：本文数据均来自公开可查权威来源（交通运输部、中国新闻网、央广网、光明网、央视网、中国日报网）及及刻大数据监测数据。
本分析由及刻AI大数据分析引擎提供核心支持。
面对激烈的商业竞争，真正的优势来自对数据的深刻理解与运用。及刻大数据不止于呈现数字，更致力于解码数据背后的商业逻辑——通过海量客流、消费、客群等数据的深度关联分析，为商业生态中的运营者、商户与管理机构提供精准赋能，将数据价值切实转化为提效与增长的动力。
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