人工智能在轨道交通领域的应用研究

引言

轨道交通是城市公共交通网络的核心组成，承担着缓解交通拥堵、提升出行效率的重要职能。随着城市规模扩大与客流增长，轨道交通系统逐渐呈现线路网络化、设备复杂化、运营场景多元化的特征，传统管理模式暴露出明显局限：客流预测依赖历史数据，难以应对突发客流波动；安全监测多为人工巡检与定点监控，存在隐患识别滞后；设备运维采用 “定期检修” 模式，易出现过度维修或故障漏判，不仅增加运营成本，还可能影响服务质量与出行安全。

一、人工智能在轨道交通领域的核心技术支撑

1.1 实现动态预测与自适应优化

机器学习是人工智能在轨道交通领域的核心技术，通过对历史数据与实时信息的学习，构建预测与优化模型，适配动态变化的运营场景。其核心逻辑是从海量数据中挖掘关联规律，建立 “数据输入、模型训练、决策输出” 的闭环。不同于传统固定公式计算，机器学习模型具备自适应优化能力，随着新数据持续输入，模型可自动调整参数，提升对突发情况的适配性，如应对极端天气导致的客流骤减、设备临时故障引发的运营调整，解决传统方法模型固化、响应滞后的问题。

1.2 赋能全场景安全监测

轨道交通安全监测涉及线路、车站、列车等多场景，需覆盖人员行为、设备状态、环境异常等多维度，传统监测方式难以实现全面覆盖与精准识别。计算机视觉技术通过图像采集、特征提取与智能识别，将视频监控、图像数据转化为结构化信息，实现安全隐患的实时捕捉与预警。在列车车厢内，可通过视觉分析判断客流密度，识别乘客摔倒、争执等突发情况，联动列车工作人员及时处置，保障乘车安全。

1.3 支撑实时调度与协同管控

轨道交通运营涉及多系统协同，需在动态变化的场景中快速制定最优决策。智能决策算法可基于实时数据与预设目标，生成动态决策方案，实现多系统协同管控。在应急处置中，智能决策算法可基于故障类型自动生成疏散方案，联动车站广播、导向系统与公交接驳，提升应急响应效率。

二、人工智能在轨道交通领域的典型应用场景与价值

2.1 动态适配客流，提升运输效率

轨道交通运营调度的核心是平衡运力与客流需求，传统调度依赖固定时刻表，难以应对突发客流。人工智能通过动态客流预测与智能调度算法，实现运力的精准匹配。具体而言，人工智能系统可整合车站闸机数据、列车载客量数据、实时监控信息，通过机器学习模型预测未来 1-2 小时内各站点客流变化，识别客流高峰时段与重点换乘站点；基于预测结果，智能调度算法自动调整列车发车间隔 ，在高峰时段缩短间隔至 2-3 分钟，增加运力投放。相较于传统调度，人工智能可将客流疏散效率提升，减少乘客候车时间，降低车厢拥挤度，提升出行体验。

2.2 全场景覆盖，实现风险预判

轨道交通安全涉及乘客安全、设备安全、线路安全等多维度，传统监测方式存在覆盖不全、响应滞后的问题。人工智能通过计算机视觉与多源数据联动，构建全场景安全监测体系，实现风险提前预判与及时处置。在乘客安全方面，计算机视觉可实时监测车站站台、车厢内的乘客行为，识别翻越屏蔽门、在站台上奔跑、携带疑似违禁物品等异常情况，一旦发现风险立即触发报警，联动车站工作人员处置人工智能的应用可将安全隐患识别时间大幅缩短，降低事故发生概率。

2.3 从 “定期检修” 到 “预测性维护”

轨道交通设备数量庞大、工况复杂，传统 “定期检修” 模式存在过度维修或故障漏判的问题。人工智能通过设备运行数据采集与故障预测模型，实现 “预测性维护”，提升运维效率与经济性。具体而言，人工智能系统可实时采集设备运行参数，结合设备使用年限、历史故障记录，通过机器学习模型分析参数变化趋势，判断设备健康状态；当模型预测设备接近故障阈值时，自动生成维护提醒，明确维护部位、所需备件与最优维护时间，避免设备 “带病运行”。针对轨道设备，可通过监测轨道几何参数变化，精准定位需要打磨或更换的区段，减少不必要的检修作业。

三、人工智能在轨道交通领域应用的挑战与优化策略

3.1 挑战

轨道交通各线路、各设备厂商的技术标准存在差异，人工智能模型需适配不同类型的硬件设备与数据格式，若模型通用性不足，易出现 “一线路一模型” 的碎片化应用，增加开发与维护成本；同时，轨道交通运营涉及调度系统、监控系统、运维系统等多平台，各系统数据存储在独立数据库中，存在“数据孤岛” 问题，难以实现多源数据联动分析，影响人工智能模型的准确性与决策效率。

3.2 挑战

人工智能应用依赖大量轨道交通运营数据，其中包含线路布局、设备参数、客流规律等敏感信息，若数据安全防护不到位，可能面临数据泄露风险；同时，人工智能模型的 “黑箱特性” 可能导致决策结果不可解释，如智能调度算法调整列车间隔的依据、故障预测模型判定风险的逻辑难以清晰呈现，若出现决策失误，可能引发运营混乱或安全问题，增加合规管控压力。

3.3 优化策略

针对技术适配与数据壁垒问题，需从标准统一与数据治理两方面入手。制定人工智能技术在轨道交通领域的应用标准，明确数据采集格式、模型接口规范、硬件适配要求，推动不同线路、不同设备厂商的数据互通与模型通用，减少碎片化开发；构建统一的数据中台，整合调度、监控、运维等多系统数据，建立数据清洗、标注与共享机制，实现多源数据联动分析，为人工智能模型提供高质量数据支撑；同时，开发具备自适应能力的模型，通过迁移学习技术，让模型快速适配不同线路的运营场景，降低适配成本。

3.4 优化策略

针对安全与合规挑战，需构建 “技术防护 + 管理规范 + 模型可解释” 的三重保障体系。技术层面，采用数据加密、访问控制、异常行为监测，防止敏感数据泄露；管理层面，制定人工智能应用的安全管理制度，明确数据使用范围、模型测试流程与故障应急预案，确保应用合规；模型层面，优先选择可解释性强的算法用于核心场景，对复杂模型采用特征重要性分析、局部解释技术，清晰呈现决策依据，同时建立模型结果验证机制，结合人工经验对模型输出进行校验，降低决策失误风险。

结语

人工智能凭借其数据处理、实时决策与自主学习能力，正逐步改变轨道交通运营管理模式，从传统的经验驱动转向数据驱动，从被动处置升级为主动防控，为轨道交通应对客流增长、设备复杂、安全防控等挑战提供关键支撑。其核心价值不仅在于提升运营效率与安全水平，更在于通过多系统协同与智能决策，构建 “人、车、线、站” 一体化的智慧运营体系，优化出行体验。

参考文献

[1]韩骁,郭明,王琮.人工智能在轨道交通领域的应用研究[J].科技与创新,2025,(16):110-113.DOI:10. 15913/j.cnki.kjycx.2025.16.030.

[2]朱力,龚泰源,梁豪,等.边缘智能在轨道交通中的应用：前景与展望[J].电子与信息学报,2023,45(04):1514-1528.