车站智能巡检技术的未来发展趋势与体系构建

随着城市轨道交通网络规模的不断扩大，传统人工巡检模式已难以满足现代车站安全、效率与精细化管理的需求。本文系统探讨了以人工智能、机器人技术、数字孪生等为代表的智能巡检技术在现代车站中的应用现状与发展趋势。研究表明，未来车站巡检将呈现全面感知、自主决策和预测性维护三大特征，形成"空地一体"的立体化巡检体系。通过分析成都、上海、济南等地的实践案例，本文构建了车站智能巡检的技术框架，并针对当前面临的技术挑战，提出了相应的标准化与发展路径建议，为车站巡检系统的智能化升级提供理论参考。

关键词：车站巡检；人工智能；机器人；数字孪生；预测性维护；智能化

1 引言

车站作为城市轨道交通网络的核心节点，其安全稳定运行直接关系到整个交通系统的效率与可靠性。传统车站巡检主要依赖人工目视检查，存在效率低下、主观性强、盲区众多等问题。以上海地铁为例，检修人员需在深夜列车回库后，在高达50℃的股道环境中进行数小时的人工检查，作业强度大且质量难以标准化-10。随着我国轨道交通规模迅猛发展——截至2024年底，成都轨道交通全产业链营收已超4400亿元-1——传统巡检模式已难以为继。

智能巡检技术的发展为车站运维带来了革命性变化。机器人、无人机、人工智能与5G通信等创新技术的融合应用，正推动车站巡检从"人工主导"向"智能主导"转变。国铁集团数据显示，其自主研发的货车故障轨边图像检测智能识别系统使列车平均作业时间从15分钟减少到10分钟，作业效率提升2倍，充分体现了智能化转型的巨大潜力-9。

本文基于当前智能巡检技术的前沿应用案例，系统分析车站智能巡检的关键技术构成与发展趋势，旨在构建面向未来的车站智能巡检体系框架，为轨道交通运维管理的智能化升级提供理论支撑与实践指导。

2 车站智能巡检的发展现状

2.1 传统巡检模式的困境

传统人工巡检模式在日益扩大的轨道交通网络面前暴露出诸多局限性。首先，人力资源成本攀升与专业技术人员短缺的矛盾日益凸显。以上海地铁为例，随着新线不断开通，列车增购数量持续攀升，传统人工精检模式越来越难满足未来需求-10。检修人员需在艰苦环境下作业，受个人技术水平、精神状态等多方面因素影响，检查质量参差不齐，存在较大不确定性。

其次，人工巡检存在视觉盲区与漏检风险。车站结构复杂，隧道、高处结构、狭窄空间等区域人工难以触及，导致隐患难以及时发现。济南轨道交通集团指出，传统人工巡检受地形、天气等因素制约，不仅效率低、盲区多，还存在安全风险-8。例如，车底关键部件、车顶受电弓等区域的细微缺陷很容易被忽视，而这些隐患可能引发严重运营事故。

此外，人工巡检数据非结构化、难以量化分析的问题也十分突出。巡检结果依赖检修人员的主观判断和经验积累，缺乏统一标准和数字化记录，难以进行趋势分析和预测性维护。这种依赖于"老师傅经验"的模式，无法形成可复用的知识体系，不利于运维管理的持续优化。

2.2 智能巡检技术的兴起

为解决传统巡检模式的痛点，各类智能巡检技术应运而生并迅速推广。目前，智能巡检技术的应用主要集中以下几个领域：

智能机器人巡检：机器人已成为车站巡检的重要力量。在上海地铁蒲汇塘基地，智能车辆巡检机器人"瓦力"能够对车底关键检测点精确成像，智能判断车底关键部件状态，其异物检测准确率达到98%-10。成都轨道装备智慧工厂的3名轨道交通车辆检修机器人已上岗，为成都轨道交通车辆门"问诊"，效率较传统人工检修提升约100%-1。
无人机空中巡检：无人机技术突破了空间限制，实现了"空地一体"的立体化巡检。卡斯柯无人机AI巡检系统成功应用于中国铁路哈尔滨局牡丹江电务段勃利站，构建了覆盖7条站内设备巡检航线、3条区间电缆保护区巡检航线的巡检体系-5。在济南，单架无人机一次飞行即可完成约15公里范围的巡检任务，效率达到传统人工方式的4倍以上-8。
固定式智能监测系统：基于固定安装的智能传感设备，实现对关键设备的全天候监测。华为发布的星河AI铁路综合数据网络解决方案，通过"AI+网络"深度融合，打造面向未来的智能铁路通信网络，实现承载升级、安全升级、运维升级全面数字化升级-6。中车成都机车车辆有限公司在成都地铁17、18、19号线及资阳S3线的各场段中应用智能运维技术，配置了车门在线监测系统、列检360°系统等设备-3。

表1：智能巡检技术与传统人工巡检比较

巡检方式	巡检效率	检测精度	覆盖范围	数据管理
传统人工巡检	低，受人员体力精力限制	主观性强，依赖个人经验	存在盲区，难以全覆盖	纸质记录，难以分析
机器人巡检	较人工提升约100%-1	故障检出率98%-10	车底、车侧全覆盖	数字化记录，可分析
无人机巡检	效率为人工4倍以上-8	可识别0.1mm级裂纹-4	空域覆盖，无死角	实时影像，智能分析
固定监测系统	全天候持续监测	识别精准率99.99%-6	关键点位全覆盖	大数据分析，趋势预测

3 车站智能巡检的关键技术

3.1 智能感知与数据采集技术

智能感知与数据采集是车站智能巡检的基础。通过多种传感器的协同工作，构建全覆盖的感知网络，实现车站设备状态的实时监测。当前主要智能感知技术包括：

多传感器融合技术：通过激光雷达、视觉传感器、光纤传感等多种传感器的协同应用，提升检测的准确性与可靠性。百检检测中心开发的激光雷达+视觉融合检测方案，利用Livox Tele-15激光雷达实现300米范围内障碍物的厘米级定位，结合工业相机识别异物类型，检测准确率达98.6%-4。分布式光纤测温系统可实时监测钢轨温度变化，分辨率达0.1℃，提前预警热胀冷缩引发的轨道变形-4。
机器视觉与图像识别：基于深度学习算法，实现对设备缺陷的自动识别与分类。国铁集团研发投用的货车故障轨边图像检测智能识别系统，可对货车图像进行智能分析，实现货车车辆故障自动识别率超过90%-9。卡斯柯无人机AI巡检系统深度融合了AI视觉识别技术，能够对信号箱盒、转辙机、道岔、轨道及电缆径路保护区进行全自动智能巡检-5。
近场通信与定位：基于近地通信定位技术，结合计算机网络技术、数据采集和智能分析技术，实现巡检过程的精准管理与控制。这类系统包括巡视人员基本信息管理、巡视任务发布与提醒等功能模块，各层级管理人员可实时监察车站工作人员位置及行走路径-2，满足车站巡检工作大部分需求。

3.2 数据传输与处理技术

海量巡检数据的高效传输与处理是智能巡检系统的核心环节。主要包括以下技术：

5G与边缘计算：5G网络为巡检数据提供高速传输通道，结合边缘计算实现数据的实时处理。百检检测中心的5G+边缘计算方案，通过5G网络将轨检车数据回传至云端，结合边缘计算节点实现钢轨裂纹的毫秒级识别，数据延时≤50ms-4。华为基于5G、IP、F5G构建安全高效下一代承载运调网，8T8R增强覆盖，确保列车稳定、安全运营-6。
AI分析与预测算法：基于人工智能算法对巡检数据进行分析，实现故障预测与健康管理。华为铁路大模型赋能车机工电辆多专业智能化升级，TFDS智能识别故障，精准率达99.99%；智能排程助力车辆检修效率提升30%-6。铁四院研发的智能检测系统，通过微观故障"感-算-判"技术，可识别0.1mm级裂纹，实现从"故障修"到"预防修"的转变-4。

3.3 智能决策与运维管理技术

基于数据分析结果，智能巡检系统能够为运维决策提供支持，实现精准运维与资源优化。

数字孪生技术：通过构建物理实体的虚拟映射，实现巡检过程的全生命周期管理。百检检测中心的数字孪生技术可建立轨道结构的三维数字模型，模拟列车荷载、环境变化对轨道的影响，预测疲劳寿命-4。在数字孪生环境中验证检测方案，可减少30%的现场作业时间-4。
智能调度与协同控制：实现多巡检设备的协同工作与任务分配。上海地铁的智能巡检机器人创造性地使用了柔性调度技术，能够实现多机器人在不同股道间的自由转运，保证检修任务顺利完成-10。未来，随着群体智能技术的发展，百检检测中心计划2025年实现空-车-地一体化协同检测-4。

表2：车站智能巡检关键技术应用分析

技术类别	核心技术	典型应用	优势效果
智能感知	多传感器融合、机器视觉、近场通信	车底部件检测、轨温监测、人员定位	检测精度提升，盲区消除
数据处理	5G+边缘计算、AI分析、铁路大模型	钢轨裂纹识别、故障预测、智能排程	识别速度毫秒级，准确率>99%
决策管理	数字孪生、智能调度、协同控制	寿命预测、多机器人调度、空车地协同	作业时间减少30%，资源优化

4 车站智能巡检的未来发展趋势

4.1 技术融合与体系重构

未来车站智能巡检将呈现多技术深度融合与体系化重构的趋势。具体表现在：

空-车-地一体化协同检测：无人机、机器人与固定监测系统将形成立体化巡检网络。百检检测中心正在研发面向复杂场景的群体智能检测技术，计划2025年实现空-车-地一体化协同检测-4。这种协同体系能够实现车站全域覆盖，消除巡检盲区。卡斯柯无人机AI巡检系统在勃利站构建的覆盖站内设备和区间电缆保护区的巡检体系，正是这一趋势的实践雏形-5。
AI大模型深度赋能：铁路专用大模型将成为车站智能巡检的核心驱动力。华为的铁路大模型已实现车机工电辆多专业智能化升级，TFDS智能识别故障精准率达99.99%-6。未来，基于海量数据训练的行业大模型，将具备更强的缺陷识别、趋势预测和决策支持能力，实现从"感知智能"向"认知智能"的跨越。
数字孪生全面应用：数字孪生技术将贯穿车站设计、建设、运维全生命周期。百检检测中心的数字孪生技术可建立轨道结构的三维数字模型，模拟列车荷载、环境变化对轨道的影响，预测疲劳寿命-4。未来，随着建模精度与实时性的提升，数字孪生将成为车站巡检管理的核心平台，实现虚拟与现实的交互映射。

4.2 运维模式变革

智能巡检技术的普及将推动车站运维模式发生根本性变革：

从"预防性维修"到"预测性维护"：基于大数据与AI分析，运维策略将从固定的周期检修转变为基于设备状态的精准维护。铁四院研发的智能检测系统，通过微观故障"感-算-判"技术，可识别0.1mm级裂纹，实现从"故障修"到"预防修"的转变-4。这种预测性维护模式将大幅提升设备可靠性，降低维护成本。
从"单点应用"到"系统整合"：当前智能巡检技术多为单点应用，未来将向平台化、系统化方向发展。华为发布的星河AI铁路综合数据网络解决方案，通过"AI+网络"深度融合，打造面向未来的智能铁路通信网络-6。这种系统整合将打破信息孤岛，实现巡检数据的统一管理与分析。
从"人主导"到"人机协同"：智能巡检系统将逐步承担重复性、危险性高的巡检任务，而人员则专注于异常处置、策略优化等创造性工作。上海地铁的智能巡检机器人能够替代对车下、车侧零部件检查几乎全覆盖-10。这种人机协同模式既提升了巡检效率，也发挥了人类的专业判断能力。

4.3 产业生态与标准化

随着智能巡检市场的快速发展，相应的产业生态与标准体系也将不断完善：

市场规模持续扩大：全球铁路自动检测设备市场正快速增长。据报告，全球铁路自动检测设备市场规模从2024年的5.04亿美元增长至2025年的5.27亿美元，预计到2032年将达到6.83亿美元-7。这一增长趋势为智能巡检技术创新提供了强劲动力。
标准化与模块化发展：智能巡检设备与系统将趋向标准化、模块化设计。上海地铁技术人员试图在标准化、模块化设计上创新，基于实际的操作，确定机器人需要的功能，并对其界面和操作习惯做统型-10。标准化将降低设备成本，促进技术普及。
跨界融合与生态共建：轨道交通与人工智能、机器人、激光等新兴技术跨界融合将加速推进。成都轨道交通、人工智能等相关企业发布技术需求和场景清单，探讨轨道交通产业与新兴技术跨界融合-1。这种跨界合作将推动智能巡检技术不断创新，形成协同发展的产业生态。

5 车站智能巡检面临的挑战与对策

5.1 技术挑战与突破路径

车站智能巡检技术在快速发展的同时，也面临着多方面的技术挑战：

检测准确性与可靠性：目前智能巡检设备的检测准确率仍有提升空间。中车成都机车车辆有限公司指出，在当前的维保检修工作中，机器代替人工作业仍然存在明显不足，机器数据的准确率不够-3。该公司希望结合具体检修任务，确保智能设备检测准确率不低于90%-3。为提高检测准确性，需要通过故障模拟，积累更多的分析样本，让机器人变得更聪明-10。同时，引入多传感器融合技术和深度学习算法，通过对海量数据的学习训练，不断提升识别精度。
复杂环境适应性：车站环境复杂多样，对智能巡检设备的适应性提出更高要求。中车成都机车车辆有限公司表示，接下来公司准备引进巡检机器狗和先进技术，突破传统巡检机器人仅适用于车下或车侧检修的局限性，实现车内、车顶等更复杂的场景作业-3。针对复杂环境，需要开发具有更强运动能力的巡检设备，如结合爬壁机器人的激光清洗机，可以清洗人工难以操作的关键部位-1。
系统集成与兼容性：多系统集成与数据互通是智能巡检面临的又一挑战。上海地铁基地的三台机器人来自三家厂商，这一安排旨在通过多方合作集思广益，让标准的适用性更强-10。华为的星河AI铁路综合数据网络解决方案，通过FlexE硬切片技术可将端口带宽划分为多个独立的硬管道，实现关键业务带宽资源独享-6。为提升系统兼容性，需要推动设备接口、数据格式的标准化，构建开放的系统架构。

5.2 成本与推广障碍

智能巡检技术的推广应用还面临成本与推广障碍：

高昂的初始投资：智能巡检系统部署成本较高，成为推广的主要障碍。据报告，一个完整的自动轨道检测系统成本在25万至50万美元之间-7。这种高昂的初始投资使得许多中小型轨道交通运营商望而却步。为降低投资门槛，可以采用"云-边-端"协同的架构，共享中心化的AI分析能力；同时推动设备模块化设计，根据不同需求灵活配置功能，降低单点投入。
投资回报周期不确定：智能巡检系统的投资回报周期存在不确定性，影响运营商的决策。解决方案是构建科学的效益评估模型，全面测算智能巡检的经济效益。成都地铁元华车辆段的检修机器人已上岗近两年，故障检出率达98%-1，这类成功案例为投资决策提供了参考。同时，可以采取分阶段实施的策略，从需求最迫切的场景入手，逐步扩展应用范围。

5.3 人才与组织变革

智能巡检技术的深入应用还需要相应的人才支持与组织变革：

复合型人才短缺：智能巡检系统的运维需要既懂轨道交通技术，又掌握人工智能、大数据等新技术的复合型人才。解决方案是加强校企合作，培养适应智能运维需求的复合型人才；同时，对现有员工开展针对性培训，帮助其掌握新技术、新工具。成都通过产业联盟形式，串联产业链上下游企业-1，这种合作模式也有利于人才培养与交流。
组织架构与流程重构：智能巡检技术的应用要求对现有的运维组织架构与工作流程进行重构。国铁集团通过印发《数字铁路规划》等多个指导性文件，加快构建现代化铁路科技创新及人工智能发展体系-9。运营商应制定清晰的智能化转型路线图，稳步推进组织变革，实现人与智能系统的高效协同。

6 结论与展望

车站智能巡检技术正经历从"辅助工具"到"核心能力"的深刻变革。通过分析当前实践与未来趋势，可以得出以下结论：

首先，智能巡检技术已成为车站运维不可或缺的核心能力。成都地铁的智能检修机器人使效率提升约100%-1，济南轨道交通的无人机巡检效率达到传统人工方式的4倍以上-8，这些案例充分证明了智能巡检技术的巨大价值。随着技术的不断成熟，智能巡检将从单点应用向系统化、平台化方向发展，形成"空-车-地"一体化的立体巡检体系。

其次，人工智能与数字孪生技术将深度赋能车站巡检全流程。基于AI大模型的智能分析可实现故障的精准预测，数字孪生技术则可实现巡检过程的虚拟仿真与优化。华为的铁路大模型故障识别精准率达99.99%-6，百检检测中心的数字孪生技术可减少30%的现场作业时间-4，这些技术的深度融合将推动车站运维从"被动响应"向"主动预测"转变。

最后，车站智能巡检的发展需要技术创新、标准构建与组织变革协同推进。上海地铁正在推动智能巡检机器人的标准化、模块化设计-10，国铁集团通过顶层设计加快构建现代化铁路科技创新体系-9，这些举措为智能巡检技术的规模化应用奠定了坚实基础。

展望未来，车站智能巡检将朝着更加智能化、协同化、普惠化的方向发展。随着技术的不断进步与成本的持续降低，智能巡检技术将从一线城市向全国推广，成为车站运维的标准配置。同时，随着5G-A、量子传感等新技术的成熟，车站智能巡检的能力边界还将不断拓展，为轨道交通的安全、高效运营提供更加坚实的保障。