铁路人工智能（AI）发展战略与实施规划

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

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1. 前言：愿景与使命

2. AI应用整体规划与实施方案（路线图）

3. 统筹场景需求：梳理、筛选与推进机制

4. 搭建制度体系：全流程治理框架

5. 攻坚技术架构：智能体与铁路知识库平台

6. 驱动创新实践：AI创新试验田与最佳实践

结语

1. 前言：愿景与使命

愿景： 构建全球领先的“安全、高效、绿色、智能、韧性”的现代化铁路体系，成为国家综合立体交通网的智能标杆。
使命： 以AI技术为核心引擎，驱动铁路运输组织、客货服务、设施运维、安全管控的深刻变革，实现从“经验驱动”到“数据与模型双轮驱动”的战略转型，服务交通强国战略。

2. AI应用整体规划与实施方案（路线图）

我们制定 “点-线-面-体” 的四阶段AI应用发展路线图，确保战略的系统性、前瞻性与可落地性。

阶段一：关键技术突破与试点验证（2024-2025年）

目标： 夯实数据与算力基础，在核心场景实现单点智能突破，建立标准规范雏形。
重点任务：
1. 基础建设： 完成铁路云、边、端协同的AI算力平台布局，初步建成覆盖工务、电务、供电、车辆的基础设施数字孪生数据库。
2. 场景突破： 聚焦“安全”与“效率”，在智能调度辅助、接触网/轨道状态预测性维护、周界入侵智能检测、关键部件（如轴承）故障诊断等5-7个高价值场景实现模型验证与试点应用。
3. 机制建立： 发布《铁路AI应用开发指南（试行）》与《铁路数据安全分类分级指南》。
成果体现： 关键设备故障预警准确率超85%，试点线路运输效率提升5%-8%。

阶段二：核心业务智能化与链路协同（2026-2028年）

目标： 实现核心业务链的智能化，形成跨专业协同效应。
重点任务：
1. 能力扩展： 深化AI在全路网智能调度指挥、动车组运维全流程优化、货运全流程智能管控、客运智能服务等领域的规模化应用。
2. 智能进化： 构建 “行车-供电-工务”一体化协同智能体，实现跨专业联动决策。推广“铁路智能客服”，提供门到门的个性化出行规划。
3. 体系完善： 建立覆盖全路网的AI模型运营（MLOps）中心和完善的AI风险管控体系。
成果体现： 路网通过能力提升10%，重点货运线路周转时间缩短15%，旅客全程出行体验显著改善。

阶段三：全路网智慧化与能级跃升（2029-2030年）

目标： 建成“智慧路网”，实现全局资源动态优化与自适应调控。
重点任务：
1. 全局优化： 构建 “全国铁路一张网”智能决策大脑，实现车、机、工、电、辆等全要素资源的动态预测与优化配置。
2. 模式创新： 探索基于AI的弹性时刻表、混跑线路动态速差控制、虚拟编组等新型运输组织模式。
3. 生态构建： 推动AI与5G-R、北斗、BIM等技术的深度融合，构建铁路智能产业生态。
成果体现： 铁路运输综合能效比提升20%以上，形成世界领先的智慧铁路运营模式。

阶段四：自主演进与生态引领（2031年及以后）

目标： 实现系统的自主演进与持续创新，引领全球铁路技术发展。
重点任务：
1. 前瞻探索： 研究自主运行系统、基于数字孪生的预测性安全干预、铁路能源互联网等前沿技术。
2. 生态引领： 输出中国铁路的AI技术标准、解决方案与治理框架，成为全球智慧铁路的核心节点。
成果体现： 形成具有自学习、自进化、自组织特征的“智慧铁路生命体”。

3. 统筹场景需求：梳理、筛选与推进机制

3.1 全景场景梳理
围绕铁路核心价值链，划分四大智能应用域：

智能运输组织域： 列车运行图智能编制与动态调整、CTC智能调度辅助、车站智能联锁、运力资源动态配置、多式联运智能协同。
智能运维安全域： 基础设施（轨道、桥梁、隧道）健康监测与预测性维护、接触网智能巡检、信号设备故障预测、车辆（动车组、机车）故障预测与健康管理（PHM）、自然灾害监测预警、视频分析主动安全防护。
智能客货服务域： 全行程智能出行规划、客运智能客服与票务、货运需求预测与智能定价、集装箱状态全程追踪、货运仓储智能调度。
智能经营决策域： 铁路资产全生命周期管理、能源消耗智能优化、建设项目智能管理、供应链智能协同、宏观经济与客货运量预测。

3.2 科学筛选标准
采用 “ISF”三维评分模型，进行优先级决策：

重要性（Importance）： 对运输安全、效率效益、服务品质、战略落成的关键程度。（权重：40%）
可行性（Feasibility）： 数据质量、技术成熟度、业务适配性、投资回报率。（权重：35%）
扩散性（Spillover）： 该场景的成功能否为其他场景沉淀可复用的数据、算法、模型或经验，形成网络效应。（权重：25%）

3.3 高效推进机制

建立“路局-总公司”联创机制： 由国铁集团科信部牵头，联合各铁路局集团公司、铁科院、设计院等成立“AI联合项目组”，采用“揭榜挂帅”模式攻坚。
实施“场景-平台”双轮驱动： 以场景需求牵引平台能力建设，以平台能力赋能场景快速迭代。
推行“仿真先行，试点验证”策略： 基于铁路数字孪生平台，对所有AI应用进行大规模仿真测试，验证通过后方在试点线路部署，严格控制风险。

4. 搭建制度体系：全流程治理框架

构建具有铁路特色的 “一体双翼”AI治理体系。

一个主体： 《铁路人工智能发展治理总纲》——明确战略方向、基本原则、责任主体和伦理规范。
两个翅膀：
1. 技术与管理体系：
  - 组织架构：
    - AI战略委员会： 由主要领导挂帅，负责顶层设计。
    - AI推进办公室（）： 负责统筹协调、标准制定与监督管理。
    - 各业务部门/路局AI应用团队： 负责需求提出与落地运营。
    - 铁科院/高校联合实验室： 负责前沿技术研究与共性技术攻关。
  - 应用与平台管理：
    - 应用管理： 制定《铁路AI模型全生命周期管理规范》，建立覆盖“需求-数据-开发-验证-部署-监控-退役”的严格流程和全路模型资产目录。
    - 平台管理： 制定《铁路AI平台安全运维白皮书》，实现跨域资源调度与统一身份认证。
2. 安全与生态体系：
  - 风险合规： 制定《铁路AI安全红线规定》。重点防控算法安全（如感知误判）、数据安全、功能安全（与既有信号系统交互）、模型失控等风险。建立三级AI应急响应机制。
  - 供应商与生态管理： 建立《铁路AI生态合作伙伴认证与管理规范》，对供应商进行严格的能力与安全审查。推行“主权模型+生态应用”策略，确保核心AI能力自主可控。

5. 攻坚技术架构：智能体与铁路知识库平台

设计 “云边端协同、算网智一体”的新一代铁路AI技术底座。

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5.1 核心技术选型与策略：

大模型（LLM）策略： 采用 “自主可控的行业大模型+精准高效的专用小模型” 混合架构。
- 行业大模型： 基于开源底座，灌注海量规章、图纸、运维案例、历史数据，训练铁路专属大模型“铁智”，用于知识问答、报告生成、方案辅助决策等通用场景。
- 专用小模型： 在时序预测（设备PHM）、计算机视觉（线路巡检）、强化学习（调度优化） 等特定领域，采用经长期工程验证的专用模型，确保在苛刻环境下的高精度、高实时性与高可靠性。
智能体（Agent）框架： 基于自主可控的框架开发“铁路智能体”，使其能安全、可靠地调用和操作各类铁路核心系统（如CTC、供电SCADA、监测系统）的接口，实现跨专业协同决策。
知识库技术： 构建 “铁路知识大脑” ，利用RAG等技术，将百年来积累的规章制度、技术标准、设计图纸、专家经验、故障案例等非结构化资料向量化，形成铁路系统的“集体智慧”，为各类AI应用提供精准、权威的知识支撑。
基础设施与安全： 采用 “国铁云+区域边缘计算+现场智能单元” 的混合架构。核心模型与数据部署于国铁云，实时性要求高的处理下沉至边缘节点。构建内生安全体系，将安全能力植入从芯片到算法的每一层。

6. 驱动创新实践：AI创新试验田与最佳实践

设立“智慧铁路创新中心”：
- 职能： 作为技术雷达、概念验证、成果转化和人才培养的核心平台。重点攻关系统韧性、多智能体协同、存算一体芯片等在铁路场景的应用。
- 运作模式： 采用 “联合实验室+创新加速器” 模式，与顶尖院校、科技巨头建立联合实验室；通过“创新挑战赛”面向全社会征集解决方案。
探索轻量化应用模式：
- 在现场一线推广“AI随手拍” 等工具，使工作人员能通过移动设备快速识别设备异常、获取处置方案。
- 在管理岗位推广 “管理驾驶舱”与“AI决策参谋” ，通过自然语言交互，快速获取经营洞察和辅助决策支持。
提炼与推广最佳实践：
- 建立 “中国铁路AI最佳实践库”，定期评选和推广“金牌案例”，形成“试点-验证-优化-推广”的闭环。
- 主导或参与制定智慧铁路国际标准，定期发布《中国智慧铁路发展报告》，提升国际话语权与影响力。