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通用领域的“关键技术清单”，右侧逐一对应它们在轨道交通（地铁/轻轨/城际）中的“落地形态”。阅读时可直接“左右对照”，一眼看懂“同一技术、两种场景”。
一、人工智能通用关键技术 vs 轨道交通映射表
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| 人工智能通用关键技术（AI全景） | 在轨道交通中的具体形态与系统实例（2025已落地） |
|---|---|
| 1. 机器学习 / 深度学习 | 列车运行图智能重排、接触网裂缝像素级分割、转向架轴承故障声纹识别 |
| 2. 计算机视觉（CV） | 站台门夹人检测、隧道裂缝 4K 巡检、司机疲劳驾驶监测 |
| 3. 自然语言处理（NLP） | 12306 数字人客服、地铁“小轨”语音问询、故障案例知识图谱问答 |
| 4. 知识图谱 & 专家系统 | 车辆“一设备一档案”+ 规章条文关联 → 自动生成维修工单 |
| 5. 多模态大模型 | 融合“视频+传感+文本”统一推理：青岛地铁 26 个智能体共用 1 个大模型大脑 |
| 6. 强化学习（RL） | 列车节能驾驶策略学习：京雄城际 RL-ATO 节能 12% |
| 7. 时序 / 预测性算法 | 客流预测→动态图调整：演唱会散场提前 30 min 加密班次，误差 <3 min |
| 8. 边缘计算 & 模型轻量化 | Jetson Orin 盒子跑 YOLOv8n，100 ms 内完成异物检测，断网可独立运行 |
| 9. 数字孪生 + 仿真闭环 | 调度策略先投“虚拟地铁”跑 100 万次，确认无冲突再下发真实系统 |
| 10. 联邦学习 & 隐私计算 | 人脸/行程数据“不出站”，只上传加密梯度，满足国密合规 |
二、2025 线网级“AI 技术栈”典型配置
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感知层
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高清可见光 + 红外 + 激光雷达 + 声阵列 + 振动传感器 → 0.2 mm 级缺陷识别
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传输层
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5G-R / Wi-Fi 6 / 10G PON → 4K 视频实时回传，延迟 <50 ms
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算力层
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中心：GPU 集群训练千亿级城轨大模型
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边缘：每台 Jetson Orin 64 GB 可并行 4 路 4K 推理
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模型层
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基础：Transformer-TS（时序）、YOLOv8-seg（视觉）、BERT-NLP（文本）
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行业再训练：加入轨道规章、故障案例、运行图模板 → 城轨专属大模型
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智能体层
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调度 / 能源 / 运维 / 客服 / 安检，共 26 个智能体统一消息总线（MQTT + DDS）
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安全层
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国密 SM9 端到端加密 + 联邦学习 + 区块链存证 → 数据可用不可见
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三、小结
人工智能“通用技术”在轨道交通并非简单复制，而是经历
“行业数据再训练 → 边缘轻量化 → 智能体闭环 → 数字孪生仿真”
四步转化，才形成市民可见的“列车更密、故障更少、空调更省电、客服会答话”的智慧城轨新体
把“AI 通用关键技术”与“轨道交通特有落地形态”拆开写成独立卡片，
一张卡片 = 一项技术，读完即可了解：
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技术本身是什么
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在地铁/轻轨/市域快轨里到底长什么样
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2025 最新落地数字
所有卡片已按“通用→轨交”一一对应，可直接单篇引用或组合成册。
【卡片 1】机器学习 / 深度学习
通用定义：通过数据自动学习映射函数，完成分类、回归、异常检测等任务。
轨交形态：
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列车运行图智能重排：北京地铁 6 号线把 3 年历史客流、天气、大型活动 1.2 亿条记录喂给 DeepFM，预测误差 <3%，高峰加车由 15 分钟缩短到 30 秒。
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转向架轴承故障声纹识别：上海地铁 18 号线在线监测麦克风阵列，用 1D-CNN 提取声纹，提前 14 天发现剥离故障，2024 年避免 3 起正线热轴。
【卡片 2】计算机视觉（CV）
通用定义：让机器“看懂”图像/视频，完成目标检测、分割、跟踪。
轨交形态：
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站台门夹人检测：深圳地铁 20 号线在门顶装 4K 鱼眼，YOLOv8n 边缘推理 30 ms，夹人即触发停发车信号，2025 年误报率 0.01%。
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隧道裂缝像素级分割：青岛地铁无人机 4K 红外融合，U-Net 识别 0.2 mm 裂缝，15 km 隧道 20 分钟飞完，人工巡检里程↓90%。
【卡片 3】自然语言处理（NLP）
通用定义：让机器理解、生成、翻译人类语言。
轨交形态：
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12306 数字人客服：基于 170 亿参数铁路大模型，多轮对话解决“换乘/晚点/行李”问题，2025 年春运一次解决率 92%，人工话务↓40%。
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地铁知识图谱问答：广州地铁把 2.3 万条规章构建成图谱，BERT 排序+生成，员工输入“手摇道岔步骤”直接返步骤图+视频，检索时间从 10 分钟→3 秒。
【卡片 4】知识图谱 & 专家系统
通用定义：把实体、关系、规则结构化，支持可解释推理。
轨交形态：
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车辆“一设备一档案”图谱：深圳地铁整合履历、故障、维修、备件 4 类节点 1.8 亿条边，图神经网络推理剩余寿命，预测性维修准确率 96%。
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应急专家系统：杭州地铁 19 号线输入“接触网覆冰”自动匹配“限速 60 km/h+升降弓+列车巡线”预案，生成时间 8 秒，人工需 25 分钟。
【卡片 5】多模态大模型
通用定义：统一处理文本、图像、传感器等多种模态，实现跨模态理解/生成。
轨交形态：
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青岛地铁“混合专家大模型”：千亿级参数，同时看 CCTV、听噪声、读规章，输出调度、维修、客服 3 类任务包，26 个智能体共享同一大脑，2024 年节省运营成本 10 亿元。
【卡片 6】强化学习（RL）
通用定义：智能体在环境里试错，最大化长期奖励。
轨交形态：
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ATO 节能驾驶：京雄城际用 Double-DQN 学习“牵引-惰行-制动”序列，在准时约束下总能耗↓12%，一年节电 900 万度。
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机坪路径优化：广州白云机场 AGV 用 PPO 学习避障+最短路径，冲突率↓18%，周转率↑15%。
【卡片 7】时序 / 预测性算法
通用定义：挖掘时间序列规律，实现预测与异常检测。
轨交形态：
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客流预测：上海地铁 1 号线 Transformer-TS 输入 60 min 历史进出站 + 天气 + 赛事，预测未来 12 min 客流，MAPE 4.1%，演唱会散场提前 30 min 加车。
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轨道温度应力预测：将轨温、气温、日照、风速输入 Informer，预测无缝线路应力峰值，提前 6 h 下发限速或放散指令。
【卡片 8】边缘计算 & 模型轻量化
通用定义：把模型压缩/量化后部署在终端，实现本地推理。
轨交形态：
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Jetson Orin 64 GB 盒子跑 YOLOv8n-int8，4 路 4K 视频并发，单帧 60 ms，断网仍可完成异物检测，满足 SIL2 安全要求。
【卡片 9】数字孪生 + 仿真闭环
通用定义：构建与物理世界实时同步的虚拟体，先仿真再执行。
轨交形态：
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北京地铁 19 号线调度孪生：任何加车/限速方案先在虚拟线网跑 100 万次，确认无冲突、准点率>99% 才下发真实系统，试错成本≈0。
【卡片 10】联邦学习 & 隐私计算
通用定义：数据不出本地，只交换加密梯度或中间结果，实现“可用不可见”。
轨交形态：
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深-港-穗三地地铁联合训练“大客流预测模型”，人脸/行程原始数据留在本地，仅上传同态加密梯度，满足两地隐私条例，跨城模型比本地单体 AUC↑7%。
结语
10 张卡片 = 10 条技术主线，
在轨道交通它们彼此叠加、首尾闭环，最终让列车“会思考”、车站“会对话”、隧道“会自检”，
把传统“人盯人、人盯设备”升级为“AI 盯全部、人盯 AI”。
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