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一、引言
随着城市化进程的加速，轨道交通作为城市公共交通的骨干，在缓解交通拥堵、提升出行效率方面发挥着至关重要的作用。然而，传统轨道交通在运维管理、车站服务、算力支撑以及安全监控等方面，逐渐显现出效率低、响应慢、智能化程度不足等问题。人工智能技术的迅猛发展，为轨道交通的智慧化转型提供了新的机遇。“人工智能 + 智慧轨道交通” 的创新应用，能够有效突破传统轨道交通发展的瓶颈，推动轨道交通行业向更智能、高效、安全、便捷的方向迈进。本文将从拓展人工智能赋能轨道交通运维智慧提升、促进人工智能赋能智慧车站建设、推进城轨智慧大脑算力中心建设以及促进人工智能赋能智慧视频建设四个方面，深入探讨强化 “人工智能 + 智慧轨道交通” 创新应用的具体路径与策略。
二、拓展人工智能赋能轨道交通运维智慧提升
轨道交通运维工作是保障线路安全、稳定、高效运行的核心环节，传统运维模式主要依赖人工巡检和定期维修，存在巡检效率低、故障发现滞后、维修成本高以及对运维人员经验依赖性强等问题。将人工智能技术融入轨道交通运维过程，能够实现运维工作的智慧化升级，显著提升运维效率与质量。
首先，研发线网级智慧运行一体化数字管控平台是实现运维智慧提升的重要基础。该平台应整合轨道交通线网中的各类运营数据，包括列车运行数据、客流数据、设备状态数据等，通过人工智能算法对这些数据进行实时分析与挖掘。一方面，能够根据客流变化情况精准投放运力，避免运力浪费或运力不足的情况发生，提高乘客出行的舒适度与便捷性；另一方面，在面对大客流等突发情况时，能够快速分析运行图调整方案，提升运行图调整效率，保障线路运行的稳定性。例如，当某一站点因大型活动出现短时大客流时，平台可通过对历史客流数据和实时客流数据的分析，预测客流高峰持续时间和高峰流量，自动生成列车增发、缩短发车间隔等运行图调整建议，并及时下达至相关运营部门，确保客流能够快速疏散。
其次，推进设备设施智慧巡检升级，构建覆盖全生命周期的专业智能体是运维智慧提升的关键举措。借助人工智能、5G、云计算等新质技术，打造集数据采集、分析、诊断、决策于一体的设备智慧巡检体系。在数据采集方面，利用安装在轨道、列车、供电设备、信号设备等各类设备上的传感器，实时采集设备运行状态数据，如振动数据、温度数据、电流电压数据等，并通过 5G 网络将数据快速传输至云计算平台。在数据处理与分析方面，运用人工智能算法对采集到的设备数据进行深入分析，实现智能巡检、故障精准预测与自动分析。例如，通过对轨道振动数据的分析，能够识别出轨道是否存在磨损、裂纹等缺陷；通过对供电设备温度数据的分析，能够预测设备是否存在过热故障风险。同时，当发现设备故障或潜在故障时，系统能够自动进行根因定位，找出导致故障发生的根本原因，并根据设备故障类型、故障位置以及历史维修数据，生成最优的维修方案，包括维修所需的人员、工具、备件以及维修步骤等。这种基于人工智能的智慧巡检模式，能够实现从传统 “计划修” 向 “状态修”“预测修” 的转型，有效减少人工巡检工作量，降低故障发生率，缩短故障维修时间，降低运维成本。
三、促进人工智能赋能智慧车站建设
车站是轨道交通与乘客直接交互的重要场所，车站服务质量的好坏直接影响乘客的出行体验。传统车站服务在客服响应、安检效率、设备管理等方面存在诸多不足，将人工智能技术应用于智慧车站建设，能够优化车站服务流程，提升车站服务水平与运营效率。
新建地铁线路全面应用远程客服中心是智慧车站建设的重要内容之一。远程客服中心应融合语音识别与视频分析技术，为乘客提供更加便捷、高效的服务。在自助终端及移动端方面，通过语音识别技术，乘客能够以语音交互的方式查询列车时刻表、票价信息、换乘路线等内容，无需手动输入，提高查询效率；同时，视频分析技术能够对乘客在使用自助终端过程中的行为进行分析，当乘客遇到操作困难时，远程客服人员能够及时通过视频通话的方式为乘客提供指导与帮助。此外，远程客服中心还能够实现对车站内各类服务需求的集中处理，如乘客投诉建议处理、特殊乘客服务预约等，提高客服响应速度与服务质量。
打造轨道交通智慧安检平台，形成智慧安检综合解决方案，是提升车站安检效率与安全性的重要手段。传统安检模式主要依赖人工检查，存在安检速度慢、易出现漏检等问题。智慧安检平台应整合人工智能图像识别技术、毫米波雷达技术、大数据分析技术等，实现对乘客携带物品的快速、精准检测。例如，通过人工智能图像识别技术，能够自动识别乘客行李中的违禁物品，如刀具、易燃易爆物品等，并及时发出报警信号；毫米波雷达技术能够对乘客身体进行非接触式检查，快速检测出乘客是否携带金属物品等违禁品，避免人工搜身检查带来的不便。同时，智慧安检平台还能够对安检数据进行实时分析，如安检通过率、违禁品查获数量等，为安检人员排班、安检设备优化配置提供数据支持，进一步提升安检效率。
构建设备物联智能感知网络，打造智慧能管系统与机电智慧运维系统，是实现车站设备智能管理的关键。通过在车站电扶梯、照明、通风、空调等设备上安装智能传感器，构建设备物联智能感知网络，实时采集设备运行状态数据、能耗数据等，并将数据传输至智慧能管系统与机电智慧运维系统。智慧能管系统通过对设备能耗数据的分析，结合车站客流变化情况，实现对电扶梯、照明、通风等设备的智能启停调控。例如，在车站客流低谷时段，自动关闭部分电扶梯和照明设备，降低能耗；在车站客流高峰时段，提前开启全部电扶梯和通风设备，保障乘客出行舒适。机电智慧运维系统则运用人工智能算法对设备运行状态数据进行分析，实现对设备故障的预测与诊断，及时提醒运维人员进行维修保养，减少设备故障对车站运营的影响。
四、推进城轨智慧大脑算力中心建设
城轨智慧大脑是实现轨道交通智能化运营管理的核心，而算力中心则是支撑城轨智慧大脑正常运行的重要基础设施。随着轨道交通行业数据量的急剧增长以及人工智能算法复杂度的不断提升，对算力的需求日益增加。推进城轨智慧大脑算力中心建设，能够为轨道交通运营管理提供强大的算力支撑，推动轨道交通运营管理向智能化、高效化转型。
加快建设 “济南轨道交通云平台算力中心”，是推进城轨智慧大脑算力中心建设的具体实践。该算力中心应依托先进的云计算技术，整合各类计算资源，包括服务器、存储设备、网络设备等，构建高效、稳定、可扩展的算力架构。在算力资源管理方面，采用虚拟化技术和容器化技术，实现对算力资源的动态分配与调度，根据不同业务的需求，灵活分配计算资源，提高算力资源的利用率。
依托云平台整合前沿大模型技术，是提升城轨智慧大脑智能化水平的关键。前沿大模型技术具有强大的数据分析与处理能力、自然语言处理能力、图像识别能力等，将其与轨道交通业务深度融合，能够为运营运维、乘客服务及内部管理等核心业务提供智能化支撑。在运营运维方面，利用大模型技术对轨道交通线网运行数据、设备状态数据等进行分析，能够实现对线路运行风险的预测、设备故障的诊断与预警，提高运营运维的智能化水平；在乘客服务方面，通过大模型技术打造智能客服系统，能够为乘客提供更加精准、便捷的服务，如智能问答、出行路线规划等；在内部管理方面，利用大模型技术对企业内部管理数据进行分析，能够优化管理流程、提高管理效率，如人力资源管理、财务管理等。
通过城轨智慧大脑算力中心的建设，能够实现对轨道交通各类业务数据的集中存储、分析与处理，为轨道交通运营管理决策提供数据支持与智能建议。例如，在列车调度方面，算力中心能够快速处理大量的列车运行数据和客流数据，为调度人员提供最优的列车调度方案；在应急指挥方面，当发生突发事件时，算力中心能够快速整合相关数据，分析事件影响范围与程度，为应急指挥决策提供支持，提高应急处置效率。
五、促进人工智能赋能智慧视频建设
视频监控系统是保障轨道交通安全运营的重要手段，传统视频监控系统主要依赖人工监控，存在监控范围有限、监控效率低、异常事件发现滞后等问题。将人工智能技术融入视频监控系统，构建智慧视频监控平台，能够实现对轨道交通线网的全方位、智能化监控，提升轨道交通安全运营水平。
深度融合大数据、人工智能、物联网及移动应用技术，构建线网级视频监视平台，是实现智慧视频建设的基础。该平台应整合轨道交通线网中各个站点、列车、轨道沿线等区域的视频监控设备，采用标准软件、标准接口，实现线网级互联互通。通过标准接口，能够将不同品牌、不同型号的视频监控设备接入平台，实现视频数据的集中采集与管理；采用标准软件，能够确保平台的兼容性与稳定性，便于后期的维护与升级。同时，借助物联网技术，实现对视频监控设备的远程管理与控制，如远程设备状态监测、远程参数配置等，提高设备管理效率。
基于人工智能算法精准识别异常场景，是智慧视频监控平台的核心功能。通过在平台中集成先进的人工智能算法，如目标检测算法、行为分析算法、客流预测算法等，能够对视频监控画面进行实时分析，精准识别打架斗殴、区域入侵、大客流预测等异常场景。例如，利用目标检测算法和行为分析算法，能够识别出视频画面中是否存在人员打架斗殴的行为，并及时发出报警信号；通过区域入侵算法，能够对轨道、设备机房等重点区域进行监控，当发现未经授权人员进入时，立即触发告警。在大客流预测方面，通过对历史客流数据和实时视频监控中的客流数据进行分析，运用人工智能算法预测未来一段时间内各站点的客流情况，为运营部门调整运力、疏导客流提供数据支持。
在重点区域实现秒级告警推送，驱动 “监控 - 处置 - 归档” 全流程闭环，是提升智慧视频监控平台响应效率的关键。当平台识别出异常场景时，能够在秒级时间内将告警信息推送至相关管理人员的移动终端或监控中心，管理人员收到告警信息后，能够及时采取相应的处置措施。同时，平台能够自动记录异常事件的发生时间、地点、过程等信息，并对处置过程进行跟踪记录，形成 “监控 - 处置 - 归档” 全流程闭环管理。这种全流程闭环管理模式，能够确保异常事件得到及时、有效的处置，同时为后续的事件分析与总结提供完整的数据支持，不断优化视频监控系统的识别精度与响应效率。
六、结论与展望
“人工智能 + 智慧轨道交通” 的创新应用，为轨道交通行业的发展注入了新的活力，在提升轨道交通运维效率、优化车站服务、强化算力支撑以及保障运营安全等方面发挥着重要作用。通过拓展人工智能赋能轨道交通运维智慧提升，能够实现运维模式的转型升级，降低运维成本，提高运维质量；促进人工智能赋能智慧车站建设，能够优化车站服务流程，提升乘客出行体验；推进城轨智慧大脑算力中心建设，能够为轨道交通智能化运营管理提供强大的算力支撑；促进人工智能赋能智慧视频建设，能够实现对轨道交通的全方位、智能化监控，保障运营安全。
然而，“人工智能 + 智慧轨道交通” 创新应用仍处于不断探索与发展的阶段，在技术应用、数据安全、标准规范等方面还面临一些挑战。例如，人工智能算法在复杂场景下的识别精度仍需进一步提高；轨道交通行业数据涉及个人隐私和公共安全，数据安全保障体系需要不断完善；“人工智能 + 智慧轨道交通” 相关的标准规范尚未完全统一，不利于技术的推广与应用。
未来，随着人工智能技术的不断创新与发展，以及轨道交通行业对智能化需求的不断提升，“人工智能 + 智慧轨道交通” 的创新应用将迎来更广阔的发展空间。一方面，应加强人工智能技术与轨道交通业务的深度融合，不断探索新的应用场景和应用模式，如智能列车自动驾驶、智能乘客服务机器人等；另一方面，要加强数据安全保障体系建设，制定完善的 “人工智能 + 智慧轨道交通” 标准规范，推动轨道交通行业智能化、高质量发展。相信在不久的将来，“人工智能 + 智慧轨道交通” 将成为城市交通发展的新名片，为人们的出行带来更加便捷、安全、舒适的体验。
核心技术和代码
一、论文核心技术体系梳理
结合论文四大核心应用方向（运维智慧提升、智慧车站建设、算力中心建设、智慧视频建设），可提炼出贯穿全文的五大核心技术集群，各技术在不同场景中形成协同应用，支撑轨道交通智慧化转型：
| 技术集群 | 核心作用 | 典型应用场景 |
| 人工智能算法（AI） | 数据分析、故障预测、异常识别、决策生成 | 设备故障预测、客流分析、视频行为识别 |
| 物联网（IoT）+5G | 实时数据采集、高速传输、设备互联 | 设备状态监测、视频数据回传 |
| 云计算（Cloud） | 海量数据存储、分布式算力支撑、资源调度 | 线网级数据处理、算力中心资源分配 |
| 大数据处理（Big Data） | 多源数据整合、特征提取、趋势预测 | 客流预测、运行图优化 |
| 边缘计算（Edge Computing） | 低延迟数据处理、本地化决策 | 车站设备实时控制、视频秒级告警 |
二、各场景核心技术与代码示例
（一）轨道交通运维智慧提升：设备故障预测技术
1. 核心技术
- 算法模型：基于 LSTM（长短期记忆网络）的时序数据预测模型，用于分析设备振动、温度等时序数据，实现故障提前预警
- 数据流程：传感器采集（IoT）→5G 传输→边缘计算预处理→云计算模型训练→故障结果反馈
2. 代码示例（设备温度故障预测）
pyt取消自动换行复制
（二）智慧车站建设：语音交互客服技术
1. 核心技术
- 算法模型：基于 Transformer 的语音识别模型（如 Whisper）+ 意图识别模型（如 BERT）
- 技术流程：语音输入→Whisper 转文字→BERT 意图分类→预设话术生成→语音合成反馈
2. 代码示例（车站语音查询意图识别）
python取消自动换行复制
（三）城轨智慧大脑：算力资源调度技术
1. 核心技术
- 技术架构：基于 Kubernetes 的容器化算力调度平台
- 核心逻辑：按业务优先级（如应急指挥＞乘客服务＞内部管理）动态分配 CPU、GPU 资源
2. 代码示例（Kubernetes 算力调度配置文件）
yaml取消自动换行复制
name: passenger-service-pod # 乘客服务Pod（中优先级）
spec:
containers:
- name: passenger-service
image: railway-passenger:v1.0
resources:
requests:
cpu: "2"
memory: "4Gi"
limits:
cpu: "4"
memory: "8Gi"
priorityClassName: railway-medium-priority # 绑定中优先级
（四）智慧视频建设：异常行为识别技术
1. 核心技术
- 算法模型：基于 YOLOv8（目标检测）+ DeepSORT（目标跟踪）+ 行为分类模型
- 技术流程：视频帧采集→YOLOv8 检测人员 / 物体→DeepSORT 跟踪目标→行为模型识别异常（如打架、入侵）
2. 代码示例（视频中打架行为识别）
python取消自动换行复制
from ultralytics import YOLO
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort
import cv2
# 1. 加载模型
yolo_model = YOLO("yolov8m.pt") # YOLOv8中等规模模型（检测人员）
tracker = DeepSort(max_age=30, n_init=3, bbox_iou_threshold=0.5) # DeepSORT跟踪器
# 加载打架行为分类模型（基于CNN训练的行为识别模型）
fight_model = cv2.dnn.readNetFromONNX("fight_detection_model.onnx")
# 2. 视频处理与异常识别
def detect_fight_in_video(video_path):
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 步骤1：YOLOv8检测人员（类别ID=0）
results = yolo_model(frame, classes=[0]) # 只检测人员
detections = []
for result in results:
boxes = result.boxes
for box in boxes:
x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].tolist() # 边界框坐标
conf = box.conf[0].item() # 置信度
if conf > 0.5: # 过滤低置信度检测
detections.append(([x1, y1, x2-x1, y2-y1], conf, "person"))
三、核心技术应用注意事项
- 数据安全：轨道交通数据（如客流、监控视频）涉及公共安全与个人隐私，需通过数据加密（如 AES-256）、访问控制（如 RBAC 权限模型）保障安全，代码中需添加数据脱敏模块（如视频中人脸模糊处理）。
- 实时性优化：故障预警、异常告警等场景对延迟要求极高（如秒级响应），需结合边缘计算部署轻量级模型（如 YOLOv8-nano），减少数据传输与处理延迟。
- 兼容性适配：不同品牌的传感器、监控设备接口差异较大，代码开发中需遵循行业标准（如 ONVIF 视频接口、MQTT 物联网协议），确保多设备互联互通。
- 模型迭代：人工智能模型需定期用新数据（如新增设备故障数据、客流数据）微调，避免模型性能衰减，可在代码中添加模型自动更新脚本（如基于 Git 的模型版本管理）
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