17、人工智能在公共交通与能源领域的应用案例剖析

人工智能在公共交通与能源领域的应用案例剖析

在当今数字化时代，人工智能（AI）和数据驱动的解决方案正深刻改变着各个行业，尤其是公共交通和能源领域。本文将深入探讨几个典型案例，展示AI如何助力提升运营效率、保障安全以及优化资源管理。

1. 南加州爱迪生公司（SCE）的安全风险分析

SCE致力于将数据分析结果融入实践和流程，以应对安全风险。团队积极修改模型，纳入新因素，如加州野火风险。Moore和Perez还尝试将风险评分与工单系统更好地整合，并计划将风险模型应用于工程等其他业务职能，以降低电网规划和建设中的风险。

这一过程虽耗时且复杂，但意义重大。从这个案例中，我们可以总结出以下经验：
- 组织变革挑战 ：让大型公司的多个运营团队基于AI分析模型的输出重新规划并改变行动，是一项巨大的组织变革工作。
- 变革管理专家的价值 ：在推广新AI解决方案的组织级团队中，变革管理专家的参与至关重要。
- 员工教育与信任 ：向员工解释AI模型的目的和输出，并获得他们的支持和信任，所需时间可能远超模型开发。

2. 马萨诸塞湾交通局（MBTA）的AI辅助柴油机油分析

MBTA是为大波士顿地区提供地铁和通勤铁路服务的政府机构。其通勤铁路系统过去面临服务故障高发的挑战，特别是2017年，机械故障数量居美国之首。此后，MBTA启动了对旧机车的检修和升级计划，并利用AI（特别是机器学习）来识别潜在的维护问题。

2.1 柴油机车机油数据

MBTA首席铁路官Ryan Coholan认