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摘要
随着"交通强国"战略的深入实施，我国铁路系统正经历着数字化、智能化的深刻变革。区块链与人工智能作为两大颠覆性技术，在提升铁路运输安全性、效率与服务质量方面展现出巨大潜力。本文系统分析了区块链技术在铁路工程质量管理、多式联运数据共享等领域的应用模式，以及人工智能技术在智能监测、运营优化等方面的实施路径。研究表明，通过区块链与人工智能的深度融合，可构建起覆盖铁路建设、运营、维护全生命周期的可信智能体系，有效解决数据孤岛、质量追溯、安全风险预警等行业痛点，为铁路现代化发展提供坚实的技术支撑。
1 引言
当前，我国铁路网络规模持续扩大，技术标准不断提高，铁路系统正面临着提升运营效率、保障安全可靠和优化服务质量的多重挑战。传统铁路管理系统存在数据孤岛、信息不透明、追溯困难及响应滞后等问题，亟需引入新一代信息技术予以解决。区块链技术以其去中心化、不可篡改和可追溯的特性，为建立可信铁路数据基础设施提供了可能；而人工智能技术凭借其强大的感知预测和决策优化能力，为铁路系统智能化升级注入了新动力。
近年来，铁路行业在科技创新方面取得了显著成就。智能化、数字化、自动化技术的有力支撑，使铁路系统的安全性和可靠性得到了显著提升-5。在推进铁路现代化的壮阔征程中，科技创新犹如一股浩荡的春风，吹遍了铁路运输行业的广袤天地，为其注入了前所未有的蓬勃生机与盎然活力，推动铁路安全生产实现了从被动应对到主动预防的历史性跨越-5。本文将深入探讨区块链与人工智能技术在铁路领域的应用现状、融合路径及未来发展趋势，为行业数字化转型提供参考。
2 区块链技术在铁路领域的应用
区块链技术凭借其分布式账本、密码学算法和智能合约等核心技术特性，正逐步应用于铁路建设和运营管理的多个关键领域，为数据可信管理、质量全程追溯和多方协同效率提升提供了创新解决方案。
2.1 工程质量管理与溯源
在铁路工程建设中，材料质量管控是决定工程品质的关键环节。传统取样管理模式主要依赖人工操作，存在过程监控难度大、送检周期长、数据追溯困难等诸多弊端。以传统的送检流程为例，从取样到报告传递往往需要耗费4小时之久，且关键节点均依赖人工记录，这使得过程监管容易受到人为因素的干扰-6。
铁路工程试验样品管理系统以"区块链+AIoT+北斗定位"为核心，深度集成信息技术与业务场景耦合，实现取样见证、封样流转、收样验证三大核心环节的全要素数字化重构-1。该系统通过构建全流程智能管控体系，为铁路工程质量管控带来了重大突破-6。其技术架构形成"前端智能采集-中台数据存证-后台溯源分析"的闭环管理体系，有力地推动了质量管理模式从传统的"人防"模式向"智能技术防控"模式的转变-6。
表：区块链在铁路工程样品管理系统中的应用成效
| 应用环节 | 技术特点 | 实施成效 |
|---|---|---|
| 取样见证 | AI图像识别锁定材料唯一性，北斗定位 | 实时采集操作人员身份、地理定位、时间戳 |
| 封样流转 | 唯一性二维码标签，双重封样机制 | 实现样品运输轨迹可视化追踪 |
| 收样验证 | 智能比对系统自动核验 | 核验样品完整性，数据准确率100% |
| 全流程管理 | 区块链存证，电子凭证不可篡改 | 取样周期从4小时压缩至2小时，效率提升50% |
自2024年10月试运行以来，该系统交出了一份令人瞩目的"成绩单"，实现了三大关键突破。一是100%全链可溯源，累计完成888批次样品数字化管理，涵盖12类检测项目，让每一份样品都有了清晰的"数字档案"；二是实现零人为失误，100名认证人员规范操作，施工自检1287次、监理见证取样228次，数据准确率100%；三是全流程无纸化操作，取样周期从4小时压缩至2小时，效率提升50%-1。该系统已将取样人员、时间、地点、样品特征等信息实时上链，形成不可篡改的"数字指纹"，结合北斗卫星定位技术，确保数据源头真实可信，实现"人-时-地-物"四维精准绑定-1。
2.2 多式联运与物流追溯
在多式联运场景下，区块链技术为破解数据孤岛、提升物流效率提供了创新路径。过去由于铁路、海运物流数据各自分布在铁路运输企业、港口、船运公司自身的平台上，贸易企业、生产企业和金融、保险机构等单位需要登录不同系统查询，才能获取货物在各段的运输信息，效率较低，影响场地租赁、生产计划安排等工作，成为物流效率进一步提升的瓶颈-4。
我国自主区块链技术"长安链"支撑铁路货运数据与不同主体的海运数据建立起可信安全的流通链路，形成多式联运物流动态感知闭环，实现"一站式"查询和服务-3。这对于提升我国生产、物流、交易、结算等贸易全链条效能，实现航运贸易物流降本增效，具有关键意义-3。运用"长安链"，可以推进货运寄递数据、运单数据、结算数据、保险数据、货运跟踪数据等共享互认，实现托运人一次委托、费用一次结算、货物一次保险、多式联运经营人全程负责-4。
在中欧班列运营中，数字化与智能化不仅重塑着中欧班列的运营模式，更赋予丝路崭新的价值内核-8。这里上线应用的95306"数字口岸"，汇集并打通了铁路国际联运各方数据，实现了快速申报查询、中外文信息自动翻译等一系列功能，极大压缩了通关时间-8。通过优化整合车底扫描、辐射探测、轨道衡称重等设备信息采集和应用，每车厢信息采集可在平均2秒内完成，整列操作时间从过去的10分钟缩短至1分钟以内-8。
3 人工智能技术在铁路领域的应用
人工智能技术在铁路系统的广泛应用，正推动安全管控、运营效率和用户体验的全面提升。从计算机视觉到预测性分析，AI正在成为铁路智能化的核心驱动力。
3.1 智能安全管控
营业线施工是轨道交通工程管理的难点，更是安全管控的重中之重，长期以来都是各建设、施工等单位盯控的重点-2。作为西北地区特大型综合交通枢纽，西安东站"四电"工程涉及西康铁路、陇海铁路等多条既有线施工，安全风险高、建设标准严、管理难度大-2。
针对这一挑战，营业线施工安全"穿透式"管理系统以"物联网+大数据+AI+区块链"为技术支撑，通过AI智能算法动态评估风险，自动生成预警指令，有效降低施工安全隐患，实现了全要素、全场景、全周期的数字化管理-2。该系统深度融合西安东站"四电"各专业营业线施工特点，创新构建"数据可视化大屏端、安全穿透式业务管理端、现场作业管控移动端"三大板块-2。
当各专业开展营业线施工时，现场责任人员可通过移动端实时上传派工单、班前教育、日计划、技术交底、作业指导书、现场卡控表等18项关键资料-2。管理人员通过数据可视化大屏，可以清楚查看当日各专业施工部位及作业内容，快速核查信息数据，精准识别并快速确认施工作业安全条件，实现从计划申报到现场监督的全流程闭环管理-2。这种穿透式管控模式，既确保了施工合规性，又强化了安全条件确认和过程监管，为营业线施工安全加上了多重"保险锁"-2。
3.2 智能运营与维护
在铁路运营维护领域，人工智能技术正发挥着越来越重要的作用。物联网、传感器网络与卫星遥感技术的广泛应用，仿佛为铁路设施装上了敏锐的"千里眼"与灵敏的"顺风耳"，能够实时监测轨道、桥梁、隧道、接触网等关键基础设施的状态，精准捕捉并预警潜在的裂缝、沉降、温度异常等隐患-5。
大数据与人工智能技术的深度融合，进一步优化了列车运行图，实现了列车班次与间隔的动态精准调整-5。此外，依托北斗/GPS的定位技术能够实时追踪施工人员的位置，防止其误入危险地带，而AI摄像头与人脸识别技术的引入，则使车站人流监控更加精确高效，能够迅速辨识异常行为并联动报警系统，筑牢站车安全的铜墙铁壁-5。
边缘智能（EI） 作为一种新兴技术范式，利用计算资源在网络边缘提供实时智能服务，正成为铁路系统的重要组成部分。研究表明，EI服务器与区块链结合可构建可信计算基础设施，为城市轨道交通系统提供可信、高效、高质量的AI训练服务，同时提高运营效率-9。为了解决EI服务信用危机，一种基于区块链的信任管理机制被提出，包括短期奖励激励和长期声誉评估-9。
4 区块链与人工智能的融合应用
区块链与人工智能的协同效应在铁路领域正展现出巨大潜力，两种技术的结合创造了更安全、透明和智能的铁路管理系统。区块链提供了可信数据基础，而AI则提供了智能决策能力，二者结合形成了良性循环的技术生态系统。
4.1 协同技术框架
区块链与AI的融合框架通常采用分层架构，包括数据层、网络层、共识层、AI模型层和应用层。在数据层，区块链提供不可篡改的数据记录；在网络层，分布式节点确保系统鲁棒性；在共识层，各种共识机制保障数据一致性；在AI模型层，机器学习算法提供预测与优化能力；在应用层，面向具体铁路场景提供解决方案。
这种融合框架在铁路领域的实践中已取得显著成效。例如，在铁路工程试验样品管理系统中，AI负责图像识别和数据分析，区块链则确保数据不可篡改和全程可追溯-1-6。而在边缘智能服务提供方面，区块链与EI服务器结合构建的可信计算基础设施，通过基于区块链的信任管理机制（包括短期奖励激励和长期声誉评估），有效解决了EI服务信用危机-9。
4.2 典型应用场景
4.2.1 智能工程质量管理
在铁路工程建设中，区块链-AI融合系统实现了工程质量的全过程可信管控。AI图像识别技术如同精准的"数字眼睛"，能够迅速锁定材料唯一性；双重封样机制宛如坚固的"数字保险箱"，全方位保障流转安全；三端协同平台恰似高效的"数字中枢"，实现穿透式管理-1。这种融合不仅提升效率，更构建起穿透式监管网络，让每个质量环节都暴露在数字阳光下-6。
4.2.2 智能运营与维护决策
在铁路运营维护中，AI负责分析大量设备传感器数据，预测潜在故障并提供维护建议，而区块链则记录所有维护历史和决策过程，形成不可篡改的审计轨迹。基于分层强化学习（HRL） 的协同训练服务优化模型被提出，以提高URTs中的学习效率和边缘资源利用率-9。具体而言，提出的两阶段协同优化模型共同考虑了高层服务调度和低层任务卸载-9。
4.2.3 智能供应链与物流管理
在铁路物流领域，区块链与AI的结合实现了物流全程可视化、智能调度和风险预警。以中欧班列为例，"通道大脑"已归集通关物流数据3.4亿余条，共享调用7700万余次，融合跨海关总署、国铁集团、新加坡港等38类国家级数据，中老班列、中欧班列等47类跨国际数据，以及川渝、广西等71类跨省（区、市）数据和市内124类跨主体数据，为区块链技术应用与智慧物流平台建设奠定数据基础-8。
5 挑战与展望
尽管区块链和人工智能技术在铁路领域应用前景广阔，但仍面临技术、制度和成本等方面的挑战，需要在未来发展中有针对性地解决。
5.1 面临的主要挑战
技术整合复杂度高是区块链与AI在铁路领域应用的主要障碍之一。铁路系统业务场景复杂，涉及多个专业领域和管理部门，要实现全面数字化升级，需要解决多源异构数据采集、跨系统互操作、实时性要求高等技术难题。现有的边缘智能相关研究主要集中在通用AI基于任务的计算卸载上，而边缘服务器部署和AI模型训练过程都没有明确为URTs设计-9。
数据安全与隐私保护问题也不容忽视。铁路系统作为国家关键基础设施，涉及大量敏感数据，在实现数据共享的同时如何确保安全性和隐私性是一大挑战。虽然区块链技术本身具有安全性，但与AI系统结合时仍需解决数据脱敏、访问控制、密钥管理等安全问题。
标准化与制度障碍同样制约着技术推广。铁路行业具有严格的规章制度和标准体系，新技术的引入需要跨部门协调和标准修订。特别是在跨境铁路运输中，不同国家的技术标准和数据治理政策差异，为区块链和AI的应用带来了额外挑战。
5.2 未来发展趋势
未来，区块链与人工智能在铁路领域的融合将呈现以下发展趋势：
技术架构持续优化。随着边缘计算、5G/6G通信等技术的发展，铁路区块链-AI系统将向云边端协同架构演进，实现更高效的数据处理和决策执行。研究团队已提出一种基于HRL的协同训练服务优化模型，以提高学习效率和边缘资源利用率-9。这种架构能够同时考虑高层级服务调度和低层级任务卸载，实现资源优化配置。
应用场景不断拓展。从当前的工程质量管控、物流追溯等领域，逐步向智能驾驶、安全管理、客户服务等更多场景扩展。例如，研究人员已提出一种基于最先进决策变换器（DT）的智能列车控制模型，以训练服务作为案例研究，证明协同EI服务提供的有效性-9。
生态协同日益深化。铁路行业的数字化转型将促进更广泛的生态合作，形成覆盖"技术供应商-铁路企业-科研机构-政府部门"的创新网络。区块链与AI的融合将促进数据要素市场化，推动铁路数字经济创新发展。随着新的环境法规、客户对更快、更可靠服务的需求以及来自其他交通方式的日益激烈的竞争，全球铁路行业正在经历大规模的变革-7。
6 结论
区块链和人工智能技术正深刻改变着铁路系统的建设运营模式，为铁路现代化注入强劲动力。研究表明，通过区块链与人工智能的协同融合，能够有效解决铁路行业在数据可信管理、质量全程追溯、安全风险预警和运营效率优化等方面的痛点问题。
在工程建设阶段，基于"区块链+AIoT+北斗定位"的铁路工程试验样品管理系统，实现了取样、封样、流转全过程的可信可控，使取样周期缩短50%，数据准确率达100%-1-6。在运营维护阶段，AI智能算法与区块链技术的结合，实现了施工安全风险的动态评估与预警，显著提升了营业线施工安全水平-2。在物流服务领域，"长安链"支撑铁路货运数据与海运数据建立可信流通链路，实现了多式联运"一站式"查询与服务，大幅提升了物流效率-3-4。
未来，随着边缘智能、区块链等技术的不断成熟，铁路系统的智能化水平将进一步提升。通过构建云边端协同的智能基础设施，深化数据要素开发利用，创新商业模式与服务形态，区块链与人工智能的融合将为铁路行业创造更大价值，助力"交通强国"战略实施，推动铁路现代化蓝图更加绚烂多彩-5。
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