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1 引言
当前，全球正经历一场由人工智能引领的新一轮科技革命与产业变革。作为支撑国民经济发展的基础性、先导性产业，交通运输行业正成为人工智能技术落地应用的重要前沿阵地-5。轨道交通，作为综合交通运输体系的骨干，其智慧化转型不仅是提升运营效率、保障出行安全的内在需求，更是建设交通强国、实现高质量发展的战略选择。
2025年9月，交通运输部等七部门联合印发的《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》（以下简称《实施意见》），标志着我国智慧交通发展进入规模化创新应用的新阶段-2-7。该文件系统部署了包括建设综合交通运输大模型在内的16项具体任务，并设定了清晰的发展目标：到2027年，人工智能在行业典型场景广泛应用；到2030年，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术自主可控-1-3。在这一国家战略的强力驱动下，未来五年（2024-2029年）将成为轨道交通智慧化发展从“点状突破”迈向“系统重塑”的关键窗口期。
本论文旨在系统梳理未来五年中国轨道交通智慧化发展的核心趋势。通过分析国家政策导向、关键技术突破、典型应用场景以及地方实践案例，揭示其发展的内在逻辑与未来图景，并为行业参与者提供参考与启示。
2 核心驱动与顶层设计：国家战略引领智慧轨道新方向
轨道交通的智慧化绝非孤立的技术升级，而是在国家顶层设计下的系统性工程。《实施意见》的出台，为未来五年乃至更长时期的智慧轨道发展提供了根本遵循和行动纲领。
首先，政策明确了“技术供给”与“场景赋能”双轮驱动的发展路径。在技术侧，文件强调开展应用技术攻关、加快智能产品创新，并特别提出“建设综合交通运输大模型”，旨在打造覆盖全行业的“交通大脑”，为智能化转型提供统一的模型能力支撑-3-7。在场景侧，政策系统部署了智能铁路、智慧城轨等七大重点领域的应用，旨在以丰富的场景牵引技术创新与迭代-2。
其次，发展目标呈现出清晰的阶段性。以2027年和2030年为关键节点，行业发展将从“典型场景广泛应用”走向“深度融入”，最终构建“智能综合立体交通网”-1-5。这种“分步走”的战略，既设定了雄心勃勃的远景，又规划了切实可行的近期目标，确保了发展的连贯性与可操作性。
最后，生态构建与安全保障被提到前所未有的高度。政策提出组建产业联盟、培育复合型人才、完善标准与治理体系-2-7。同时，坚持统筹发展与安全，要求建立人工智能应用安全分级分类管理制度，妥善应对潜在风险-2。这表明智慧轨道的发展将是一个在安全可控前提下，汇聚产学研用各方力量，共同优化产业生态的进程。
3 关键技术发展趋势：从数字底座到“具身智能”
未来五年，轨道交通的智慧化将建立在一系列关键技术的集群式突破与深度融合之上。其技术发展趋势可概括为：“一个核心大脑、两类智能终端、三大基础支撑”。
3.1 核心大脑：综合交通运输大模型的构建与落地
综合交通运输大模型被视为未来智慧交通的“技术底座”-3。它旨在构建一个涵盖多种运输方式、贯通全业务领域的高质量数据集、算法库和工具链-7。未来五年，此类大模型将从研发测试走向规模化落地部署。它们将能深度融合路网运行、客流、车辆状态、环境感知等海量数据，实现从“经验决策”到“数据与模型智能决策”的根本性转变-3。例如，基于大模型的干线主动管控系统，已在全国部分示范通道实现通行效率提升约20%、应急响应效率提升约30%-3。
3.2 智能终端：装备的“自感知、自决策、自执行”能力跃升
轨道交通的载运工具和基础设施将加速向“具身智能”进化。
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智能列车：将支持“具身智能列车与自主协同控制系统”的研发，推广具备自感知、自学习、自运行能力的智慧化动车装备-5-7。列车智能驾驶、群组运行控制、故障自诊断与自修复等智能运维能力将成为高端装备的标配。
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智能运维装备：传统依赖人工的巡检、检测、养护作业将被智能装备大规模替代。轻量化智能检测车、桥梁/隧道巡检机器人、水下探测机器人、智能焊接与涂装机器人等将广泛应用-7-8。例如，成都地铁应用的车辆智能巡检机器人，已实现车底关键部件异常状态的智能判断，故障检出率达98%-8。
3.3 基础支撑：算力、数据与网络的三位一体融合
人工智能应用的深度依赖新型基础设施的完善，未来将形成“算力随需而动、数据全域贯通、网络泛在可靠”的支撑格局。
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算力方面：行业将加强算力资源统筹，并探索依托重大交通基础设施（如枢纽、数据中心）因地制宜部署边缘算力节点，以满足实时性要求高的AI应用需求-2-3。
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数据方面：核心任务是打破数据孤岛，加快国家综合交通大数据中心建设，推动跨部门、跨方式的数据共享与高质量数据集建设，为模型训练提供充足“燃料”-2-7。
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网络方面：将推动5G、卫星互联网、物联网等技术的综合应用，构建天地一体、云网融合的高速数据传输通道，为车-地-云实时协同提供低时延、高可靠的连接保障-3-7。
表1：轨道交通智慧化关键技术发展重点
| 技术领域 | 核心发展方向 | 预期成效 |
|---|---|---|
| 人工智能与大模型 | 综合交通大模型研发与行业落地；计算机视觉、深度学习在检测、调度中的应用 | 实现系统级智能决策与优化，大幅提升运营效率与安全水平 |
| 智能装备与机器人 | 具身智能列车；智能巡检、检测、施工与维养机器人集群 | 实现高危、重复性劳动的自动化，提高作业精度与一致性 |
| 数字孪生与仿真 | 线路、车辆、枢纽的全生命周期高保真数字孪生模型构建 | 实现设计仿真、状态预警、运维推演与人员培训 |
| 新型基础设施 | 融合感知网络、一体化算力中心、高速通信网络（5G-A/6G、卫星互联网） | 为上层应用提供实时、准确的数据与强大的计算、通信能力 |
4 主要应用场景与实践演进
在政策引导与技术驱动下，智慧化应用将全面渗透至轨道交通的规划、建设、运营、维护和服务全链条。不同领域呈现出差异化的发展重点。
4.1 智能铁路：聚焦干线效率与装备智能化
国家铁路的智慧化将围绕“客运高效化”和“货运重载化”展开。重点包括：深化列车智能驾驶应用，发展能够自主适应复杂路况与行车计划的智能列车控制系统-5；推广智能供电与故障自愈技术，保障庞大电网的稳定运行；构建基于大数据的全路网智能调度指挥系统，实现运力资源的动态最优配置-7。
4.2 城市轨道交通：以乘客和服务为核心的城市智慧节点
城轨交通的智慧化更注重与城市生活的融合，其典型实践路径如成都轨道集团提出的“一中心、三体系、六平台”总体框架所示-6。应用将聚焦于：
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智慧乘客服务：通过人脸识别过闸、智能语音客服、个性化行程规划、无感支付等，构建“多元自主的乘车服务”场景-6。
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智能运输组织：利用客流预测大模型动态调整行车计划，实现网络运力的精准投放。一键开关站、AR全景巡站等技术将提升车站自动化管理水平-6。
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智能运维与能源管理：通过部署各类传感器和机器人，实现对车辆、轨道、供电等设备状态的“全息感知”与预测性维护。同时，建立智能能源系统，优化牵引用电与车站能耗-6。
4.3 系统性突破：从“单点智能”到“协同智慧”
未来的高阶应用将超越单一环节的优化，追求系统整体的协同。例如，“车-路-网-云”一体化协同，使列车不仅能感知自身状态，还能实时获取线路环境、前方客流、相邻列车位置等信息，实现全局最优的群组协同运行-5。再如，“联程联运智慧化”，通过人工智能技术，深度融合轨道交通、公交、民航等多种方式，为旅客自动规划并锁定“门到门”的最优出行方案与联程票务，真正实现“一票制”、“一单制”服务-7。
5 案例研究：成都智慧城轨的规划与实践
成都的探索为理解未来五年城市轨道交通智慧化如何从蓝图走向现实提供了绝佳的地方样本。根据《成都轨道集团智慧城轨纲要及行动计划》，其发展呈现出“目标分层、场景引领、项目驱动”的鲜明特点-6。
5.1 清晰的两步走战略：
成都设定了到2025年和2035年的分阶段目标。其中，2025年的近期目标极具现实意义：聚焦智慧乘客服务、网络化智能运输、智能能源、智能运维四大方向，以“产、学、研、用”为导向开展新技术试点，旨在快速提升乘客体验与运营管理水平-6。这完全契合国家《实施意见》中2027年“典型场景广泛应用”的阶段性要求。
5.2 以具体场景勾勒智慧蓝图：
成都计划打造的“多元自主的乘车服务”、“全景管控的车站运作”等四大运营场景-6，将抽象的技术概念转化为乘客和运营人员可感可知的具体服务与工作模式，使智慧化建设始终围绕实际需求展开。
5.3 示范项目的先锋作用：
为确保目标落地，成都规划了18个示范项目，涉及智慧车站试点、通风空调节能、全自动列车试验平台、多专业智能运维平台等-6。这些项目作为创新技术的“试验田”，旨在通过先行先试，攻克关键技术难点，形成可复制推广的标准与模式，为后续全线网的智慧化升级积累经验、降低风险。这一做法体现了“通过标杆示范，带动全行业提質增效”的国家政策思路-3。
6 面临的挑战与发展建议
尽管前景广阔，但轨道交通智慧化在未来五年的深化发展仍面临一系列挑战。
6.1 主要挑战
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数据壁垒与安全平衡：实现跨系统、跨部门、跨所有制企业的数据高效共享与融合是构建行业大模型的前提，但同时也带来数据所有权、隐私保护与网络安全的全新挑战-2。
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技术标准与互联互通：各类智能装备、系统接口、数据格式缺乏统一标准，可能导致新的“信息孤岛”，影响系统整体效能。
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巨额投资与收益模式：智慧化升级需要持续且巨大的资金投入，尤其是在网络、算力等新型基础设施和高端装备方面。其投资回报周期长，清晰的商业收益模式仍需探索。
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人才队伍结构性短缺：行业亟需既懂轨道交通业务，又精通人工智能、大数据技术的复合型人才。现有人员的知识结构与技能转型压力巨大-7。
6.2 发展建议
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完善治理框架：加快制定和完善关于数据共享、网络安全、人工智能伦理的行业法规与标准体系，为创新划定清晰的“跑道”与“红线”-2-7。
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创新投融资与协作模式：鼓励政府与社会资本合作（PPP）模式，探索“科技公司输出技术、轨道企业提供场景”的联合创新机制，分散投资风险，加快技术转化。
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深化产学研用融合：依托“交通大模型创新与产业联盟”等平台-3，建立长效合作机制。在高校加强“人工智能+交通运输”的学科建设与复合型人才培养-7。
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坚持渐进式发展路径：借鉴成都“示范项目先行”的经验-6，采取由点及面、从易到难的推广策略，在确保系统安全可靠的前提下稳步推进。
7 结论与展望
综上所述，未来五年将是中国轨道交通智慧化发展的战略机遇期与攻坚期。其发展将呈现出以下核心脉络：在 国家顶层设计的强力驱动下，以 综合交通运输大模型 作为核心赋能平台，推动轨道交通装备向 “具身智能” 进化，并依赖于 算力、数据、网络融合 的新型基础设施支撑。应用场景将从提升单一环节效率，迈向 “车-路-网-云”协同和“联程联运” 的系统性优化。
可以预见，到2029年，我们将看到更智能的列车自动驾驶于更智慧的线网上，乘客享受全程无感、个性化、一站式的出行服务，运维人员从繁重重复的劳动中解放出来，转向更富创造性的管理工作。轨道交通将不再仅仅是运输工具，而将进化为一个高效、安全、绿色、人性化的巨型城市智能有机体，成为“人享其行、物畅其流”美好愿景的坚实承载-1-2。这一变革过程虽充满挑战，但必将深刻重塑行业面貌，并为全球轨道交通的智慧化发展贡献中国方案。
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