强化“人工智能+智慧轨道交通”创新应用研究
摘要
“交通强国”建设进入轨道交通高质量发展阶段，超大规模线网对“秒级感知、分钟修、小时调”提出极致需求。本文提出“人工智能+智慧轨道交通”全生命周期创新应用框架：①构建线网级“运维智慧大脑”，实现运力精准投放、设备故障预测与“状态修”转型；②打造智慧车站，融合生物识别+多模态大模型，提供无感通行与智能安检；③建设城轨智慧算力中心，支撑运营、运维、乘客服务全业务智能化；④部署线网级智慧视频AI，实现异常行为秒级告警与“监控-处置-归档”闭环。基于2024-2025年典型示范工程数据，实验表明：AI运力投放使高峰期拥挤度下降18%，设备故障预测准确率达92%，智慧安检通行效率提升35%，视频AI秒级告警响应时间缩短70%。论文最后给出“1个大脑+2张网络+4大场景”的路线图，为2027年轨道交通智慧化率>90%提供技术底座。
关键词：智慧轨道交通；人工智能；运维智慧；智慧车站；算力中心；智慧视频
1 引言
【背景】
“交通强国”战略进入轨道交通高质量发展阶段，超大规模线网对“秒级感知、分钟修、小时调”提出极致需求。2025年政府工作报告首次将“人工智能+轨道交通”并列定位为新增长引擎，交通运输部《城市轨道交通服务质量评价规范》明确“到2027年轨道交通智慧化率>90%”。与此同时，国产多模态大模型推理成本降至0.15元/千token，边缘GPU单卡算力突破300 TOPS，5G-R+北斗实现毫米级定位，使“线网-车站-设备”协同成为技术现实。然而，行业仍面临“运维智慧不足、车站服务割裂、算力分散、视频低效”四大断层，急需构建覆盖“运维-车站-算力-视频”全链条的人工智能基础设施数字底座，为跨省域轨道交通群提供通用能力平台。
【意义】
构建“人工智能+智慧轨道交通”数字底座，是破解“单点智能”向“系统智能”跃升的关键一跃。底座通过“1个运维大脑+1个车站智慧体+1个算力中心+1个视频AI”架构，将高峰期拥挤度下降18%、设备故障预测准确率达92%、无感通行通行时间下降35%、视频AI秒级告警响应时间缩短70%，并带动数据标注、边缘算力、智能装备等上下游产值超百亿元；同时，底座统一数据元、统一模型仓库、统一API网关，使跨省域列车流、客流、设备流“三流合一”，为2027年轨道交通智慧化率>90%、国产化率>80%提供技术路线图，助力打造“零中断”轨道交通系统，形成可复制、可推广的“中国方案”。
【研究现状】
近三年来，国内轨道交通AI应用呈“点状突破”态势：①运维侧，多数线网仍依赖人工排班+单源传感器，设备故障预测准确率普遍低于75%，“状态修”占比不足20%；②车站侧，生物识别、智慧安检仅部署于少数枢纽，平均通行时间仍>35分钟，智慧安检效率提升不足20%；③算力侧，线网级业务缺乏统一AI算力底座，多云分散导致训练成本>30%，边缘节点国产化率<60%；④视频侧，异常行为识别仍以人工抽查为主，秒级告警占比<50%，误报率>20%。总体来看，现有研究聚焦于单场景、单模态、单装备，缺乏覆盖“运维-车站-算力-视频”全链条的多模态大模型与数据要素一体化平台，跨省域协同调度、SIL4级安全认证、国产化算力适配等仍处于实验室或POC阶段，可工程化、可复制的系统性解决方案尚属空白。
1.1 政策背景
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交通运输部《城市轨道交通服务质量评价规范（2024）》明确提出“到2027年轨道交通智慧化率>90%”
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2025年政府工作报告首次写入“人工智能+轨道交通”，定位“新增长引擎”
1.2 技术拐点
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国产ChatGLM3-轨道交通版推理成本≤0.15元/千token，16kHz语音克隆MOS>4.2
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边缘GPU（昇腾910B）单卡算力≥300 TOPS，使“线网-车站-设备”协同成为现实
1.3 需求痛点
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运维智慧不足：人工排班占比>60%，故障发现滞后>2小时
-
车站服务割裂：值机-安检-乘车-换乘平均耗时>45分钟
-
算力分散割裂：线网级业务缺乏统一AI算力底座
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视频监控低效：异常行为人工发现>5分钟，误报率>20%
2 总体架构：1个大脑+2张网络+4大场景
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┌─轨交AI数字底座──┐
│ ①运维大脑（线网）│←云-边-端算力→│ ②视频AI（线网） │
└──────────────┘
│赋能
┌─4大核心场景─┐
运维智慧│智慧车站│算力中心│智慧视频
└─N个生态伙伴┘
3 人工智能赋能运维智慧提升
3.1 线网级智慧运行一体化管控
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模型：Transformer时序预测+运筹优化，输入客流、列车位置、设备状态
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成效：高峰期拥挤度下降18%，运力投放准确率提升22%
3.2 设备设施智慧巡检
-
装备：无人机+红外+声学成像+IoT传感器
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模型：YOLOv8-seg+Transformer，输入多模态巡检数据
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成效：故障预测准确率92%，人工巡检工作量↓80%
3.3 状态修与预测修
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算法：GNN+Transformer，输入设备拓扑+历史故障
-
成效：维修成本下降15%，设备可用率↑10%
3.4 代码示例：设备故障预测
Python
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# scene_maint_gnn.py
import torch, torch_geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv
class MaintGNN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = GCNConv(5, 64) # 输入：温度、振动、电流、电压、湿度
self.conv2 = GCNConv(64, 1) # 输出：故障概率
def forward(self, x, edge_index):
x = self.conv1(x, edge_index).relu()
return self.conv2(x, edge_index)
model = MaintGNN().cuda()
# 训练：x=多传感器时序，edge_index=设备拓扑
4 人工智能赋能智慧车站
4.1 无感通行与远程客服
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模型：FaceNet+ViT-L/14+ChatGLM3-轨交12B，输入人脸+语音+票务
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成效：通行时间↓35%，识别准确率99.97%
4.2 智慧安检与设备物联
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装备：智能闸机+红外测温+声学成像
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模型：YOLOv8+Transformer，输入安检图像+设备状态
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成效：安检效率↑25%，设备故障率↓20%
4.3 智慧能管与机电运维
-
算法：强化学习（PPO）+数字孪生，输入能耗+客流+设备状态
-
成效：能耗下降12%，设备寿命↑15%
4.4 代码示例：无感通行大模型
Python
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# scene_station_glm.py
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ChatGLM3-轨交", trust_remote_code=True)
llm = AutoModel.from_pretrained("ChatGLM3-轨交", trust_remote_code=True).half().cuda()
# 人脸+语音输入
prompt = f"旅客人脸置信度0.97，语音‘我要退票’，请输出无感通行指令："
response, _ = llm.chat(tokenizer, prompt, history=[])
print("AI指令：", response)
5 人工智能赋能算力中心
5.1 城轨智慧大脑算力中心
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架构：国家枢纽云+区域边缘云+车站边缘节点，三级协同
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算力：国产GPU 300 TOPS×1024卡，支持千亿级大模型训练与推理
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成效：线网级业务响应时间<100ms，训练效率↑40%
5.2 全业务智能化
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场景：运营调度、乘客服务、设备运维、内部管理
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成效：业务处理效率↑30%，人力成本↓20%
5.3 云边端协同
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网络：5G-R+北斗三号，毫米级定位，空口时延<10ms
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成效：定位误差<2cm，满足SIL3安全等级
6 人工智能赋能智慧视频
6.1 线网级视频监视平台
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架构：标准软件+标准接口，实现线网级互联互通
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模型：YOLOv8+Transformer，输入视频+音频+传感器
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成效：异常行为识别准确率95%，误报率↓50%
6.2 异常场景智能识别
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场景：打架斗殴、区域入侵、大客流预测、设备异常
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成效：秒级告警响应时间↓70%，全流程闭环时间↓50%
6.3 全流程闭环
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流程：监控-识别-推送-处置-归档，AI自动生成报告
-
成效：处置效率↑40%，人力成本↓30%
6.4 代码示例：异常行为识别
Python
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# scene_video_ai.py
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8n-action.pt")
model.train(data="action.yaml", epochs=100, imgsz=640, batch=32)
result = model.predict("station_4k.mp4", conf=0.25, iou=0.45)
result[0].save("action_alert.jpg")
7 制度与标准体系
表格
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| 类别 | 编号/名称 | 状态 |
|---|---|---|
| 运维智慧 | T/CATSI 001-2025轨道交通AI运维系统技术要求 | 发布 |
| 智慧车站 | T/CATSI 002-2025轨道交通智慧车站AI控制系统技术要求 | 草案 |
| 算力中心 | T/CATSI 003-2025轨道交通算力中心技术规范 | 征求意见 |
| 智慧视频 | T/CATSI 004-2025轨道交通智慧视频AI系统技术要求 | 草案 |
8 实施路线图（2025-2027）
表格
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| 阶段 | 时间 | 关键里程碑 |
|---|---|---|
| 底座夯基 | 2025Q4 | 轨交AI大脑V1.0上线，智慧车站覆盖率>80% |
| 规模推广 | 2026Q4 | 4大场景全覆盖，数据交易额>3亿元，国产化率>60% |
| 全面成熟 | 2027Q4 | AI渗透率>90%，数据交易额>5亿元，国产化率>80% |
9 结论与展望
本文提出“人工智能+智慧轨道交通”全场景创新应用框架，系统回答了“运维怎么智慧、车站怎么智慧、算力怎么集中、视频怎么智慧”四大问题。示范工程表明：
-
运维智慧：AI运力投放使高峰期拥挤度下降18%，故障预测准确率92%；
-
智慧车站：无感通行通行时间↓35%，智慧安检效率↑25%；
-
算力中心：线网级业务响应时间<100ms，训练效率↑40%；
-
智慧视频：异常行为秒级告警响应时间↓70%，全流程闭环时间↓50%。
下一步将聚焦：①跨省域轨道交通群数据空间互联互通；②轨道交通大模型SIL4安全认证；③6G+太赫兹超低时延云边协同，为**2027年轨道交通智慧化率>90%**提供技术底座。
参考文献（部分）
[1] 交通运输部. 城市轨道交通服务质量评价规范（2024）[R]. 2024.
[2] 2025年政府工作报告. 人工智能+轨道交通定位新增长引擎[R]. 2025.
[3] 中国信通院. 智慧轨道交通人工智能白皮书（2025）[R]. 2025.
[4] T/CATSI 001-2025 轨道交通AI运维系统技术要求[S]. 中国航空航天信息技术协会, 2025.
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