智慧城轨建设中AI技术的应用与发展策略
编者按：为贯彻落实《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要（修订版V2.0·2026—2035年）》相关要求，规范推动人工智能技术在城轨领域的规模化、标准化落地实施，助力行业从"自动化"向"智能化"、从"经验驱动"向"数据驱动"转型升级，城市轨道交通人工智能共研体联合行业权威专家、领军企业及科研院所，共同编制《城市轨道交通人工智能应用指南》。该指南将分期连载发布，旨在为行业发展提供系统性参考借鉴。
一、绪论：智慧城轨高质量发展与价值共创的新范式
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城轨交通的使命定位与核心价值
城市轨道交通作为大容量、高效能的公共交通动脉，不仅是缓解城市交通压力、促进土地集约利用和优化城市空间布局的关键抓手，更是保障民生福祉、激发经济活力和维护城市安全稳定的战略支撑。在我国经济迈入高质量发展新阶段的背景下，城轨交通行业面临深刻变革，建设智慧绿色、融合创新、引领全球城轨发展潮流的新时代轨道交通，已成为行业发展的共同愿景。以人工智能为核心的新一轮科技革命蓬勃兴起，为城轨交通实现系统性变革与跨越式发展创造了历史性机遇。面对运营提质、降本、增效的紧迫需求，人工智能技术凭借其对业务重构、流程再造和组织变革的强劲赋能作用，已成为新时代城轨交通行业高质量发展的核心动力源泉。
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人工智能赋能城轨交通变革的重要意义
当前，人工智能技术正加速推进城轨交通行业从"自动化"向"智能化"的跃迁，逐步实现从"经验驱动"向"数据驱动"的关键转型。在技术维度，机器学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能关键技术，使城轨交通系统具备从海量数据中自主学习、智能决策的能力，在感知、认知、决策与执行等环节实现了质的飞跃。在业务维度，人工智能将技术能力有效转化为运营价值。例如，智能运维系统可实现设备故障预测，智慧调度系统能实时优化运输组织，个性化服务系统精准响应乘客需求。人工智能正在重塑城轨交通行业的价值创造模式，通过与城市服务、商业运营、应急响应等系统的深度融合，演变为智慧城市的关键节点和数据中枢，其价值边界得到显著拓展。人工智能不仅是提升城轨运营效率的技术手段，更是驱动行业实现系统性变革的战略引擎。
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核心框架与适用范畴
本指引以"前瞻性、系统性、实用性"为导向，构建了指导人工智能与城轨融合发展的完整框架。框架遵循从"现状诊断"到"未来规划"的逻辑主线：首先，通过对政策环境、技术趋势、行业现状的系统梳理，明确发展的基础与方向；其次，深入剖析支撑人工智能应用的关键技术体系，涵盖数据、算法、算力等核心要素；在此基础上，系统梳理设备运维、运输组织、乘客服务等核心应用场景，形成技术与业务的双向映射；随后，提出从试点到推广的实施路径，并针对可能面临的挑战制定应对方案；最后，构建涵盖制度、生态、人才、资金的多维度保障体系。通过打造"认知－技术－应用－实施－保障"闭环框架，为城轨运营企业提供从战略规划到落地实施的全流程指导，为科技企业明确技术研发方向和市场切入点，为研究机构界定重点攻关领域，推动各方形成共识、协同行动，引领城轨行业智慧化转型。
二、政策驱动下的人工智能与城轨融合发展趋势
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政策导向与扶持措施
针对人工智能与行业融合发展，我国已构建起层次清晰、衔接紧密的政策支撑体系。在国家战略层面，国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》确立了赋能千行百业的总方针，明确将人工智能打造为高质量发展的重要引擎。新修订的《中华人民共和国网络安全法》首次将支持人工智能发展纳入法律框架，实现了创新激励与安全底线的有机统一。国家数据局将"培育全国一体化数据市场、强化数据赋能人工智能发展"列为重点任务，致力于构建高质量数据资源体系与算力基础设施，为人工智能深度应用筑牢数据基石。
在行业引导层面，工业和信息化部组织实施的"人工智能+制造"专项行动，培育行业智能体、深化技术融合的实践模式，为"人工智能+交通"等领域提供了可复制的范式参考。交通运输部等七部门联合印发的《"人工智能+交通运输"实施意见》，将国家战略细化为行业行动纲领。中国城市轨道交通协会发布的《智慧城轨发展纲要》紧密结合行业实际，围绕智能技术、运维、服务等八大体系，制定了可操作、可评估的实施路径，为城轨企业智能化建设提供了直接指导。
在技术规范层面，标准体系保障了技术应用的规范有序。GB/T45288-2025《人工智能大模型》系列国家标准的正式实施，为人工智能大模型建立了统一的技术框架与核心规范，对模型能力、安全治理与应用边界提出了明确要求。这一关键标准的出台，为大模型等技术在城轨场景的合规应用提供了权威依据，标志着行业人工智能建设从"探索试点"进入了"规范发展"的新阶段。
综上所述，当前贯穿宏观、中观、微观的多层次政策体系，不仅为人工智能与城轨交通融合规划了清晰的发展蓝图，更通过战略引领、产业推动、数据支撑、标准规范的系统性布局，为行业智能化转型升级和高质量发展注入了强劲的政策动能。
02
发展现状与面临挑战
人工智能在城轨交通行业应用正经历从"零星试点"向"系统推进"的关键转型期，呈现出单点突破明显、系统整合不足的特点。在应用广度上，人工智能技术已渗透至运维、服务、调度、安全等多个业务领域，部分企业开展了富有成效的创新实践；在应用深度上，部分项目已从简单的自动化替代，发展到基于数据智能的预测性维护、自适应调度等高阶应用。然而，从行业整体看，人工智能与城轨融合发展仍面临多重结构性挑战。
一是数据基础制约突出，跨系统、跨专业的数据壁垒尚未打通，"数据孤岛"现象制约数据要素价值的系统释放；
二是技术与业务协同不足，人工智能应用与核心业务流程仍存在"两张皮"问题，场景落地深度有待提升；
三是自主可控能力有待增强，面向行业特定需求的专用算法、基础软件和算力平台仍存在短板；
四是标准规范与安全保障体系建设相对滞后，影响技术规模化、工程化应用的信心与节奏；
五是复合型人才供给不足，成为制约持续创新和体系化能力提升的深层次因素。上述问题相互关联、彼此制约，亟须以系统思维统筹推进数据、技术、标准、安全与人才等关键要素的协同突破。
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技术演进与适配路径
人工智能技术的快速演进与城轨行业的特殊需求之间，正在形成动态的适配关系。在技术架构上，呈现"大模型与小模型协同"的趋势，城轨行业大模型提供跨领域、跨业务的通用认知能力，专业小模型则确保特定场景下关键任务的执行精度与实时性。在部署模式上，城轨人工智能逐步形成以"云—边—端协同"为特征的算力体系：云端侧重于复杂模型的集中训练与持续迭代，边缘侧承担对高实时性场景的本地推理与决策支撑，终端设备负责具体的感知采集与控制执行。这一协同演进路径揭示了城轨人工智能发展的底层技术逻辑，即行业应用不能简单移植通用人工智能技术方案，而是必须围绕高安全性、高可靠性和强实时性的核心要求，在数据质量控制、算法鲁棒性设计以及系统运行确定性等关键维度开展深度定制与工程化优化。面向未来，随着可信人工智能、联邦学习等关键技术的持续成熟，城轨人工智能系统将在安全保障、隐私保护与结果可解释性等方面进一步增强，实现从"技术可用"到"价值可信"的跨越。