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城市轨道交通人工智能应用指南
2026-04-18
-
中国城市轨道交通协会
dede
城市轨道交通人工智能应用指南总结
一、绪论
城轨行业使命与核心价值
:城轨交通是疏解交通拥堵、引导土地集约利用和城市空间重构的有效手段,是民生福祉、经济活力与城市安全稳定的坚实保障。新时代城轨发展目标是智慧绿色化、融合创新型、引领世界城轨交通发展潮流。
人工智能赋能城轨的变革意义
:人工智能推动城轨交通由“自动化”向“智能化”转型,逐步实现从“经验驱动”向“数据驱动”的重要转变。技术层面,机器学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能应用技术,使城轨交通系统具备了从海量数据中自主学习、智能决策的能力。业务层面,人工智能将技术能力转化为运营实效,如智能运维系统实现设备故障预测,智慧调度系统实时优化运输组织,个性化服务系统精准满足乘客需求。
核心框架与适用范围
:指南构建了指导人工智能与城轨融合发展的完整框架,遵循从“现状分析”到“未来规划”的逻辑主线,系统梳理了政策态势、技术趋势、行业现状、技术支撑、核心场景、实施路径、风险应对及保障措施,旨在为城轨运营企业、科技企业及研究机构提供全流程、可落地的指导依据。
二、政策引领下的人工智能与城轨融合发展态势
政策导向与支持
: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基调。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。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。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。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》为城轨企业智能化建设提供了直接指导。技术发展层面,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。
发展现状与瓶颈
: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”的关键过渡期,呈现单点突破明显、系统整合不足的特征。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;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,行业整体仍面临数据基础制约突出、技术与业务协同不足、自主可控能力有待增强、标准规范与安全保障体系建设相对滞后、复合型人才供给不足等瓶颈。
技术演进与适配
: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。技术架构上,呈现“大模型与小模型协同”的趋势。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。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。
三、城轨人工智能应用关键技术支撑体系
数据基础
:构建高质量数据治理应用体系,贯穿数据采集、治理、存储、应用和安全的全生命周期管理,系统提升数据的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性和安全性,实现由“数据汇聚”转向“数据可用”,为人工智能规模化应用提供稳定支撑。
算法支撑
:构建以行业大模型为核心的城轨人工智能算法能力体系,坚持以业务场景需求和模型能力演进为导向,统筹通用算法能力沉淀与行业专用能力增强,贯穿模型选型、训练优化、能力封装、场景适配和安全可控的全生命周期管理,系统提升算法在场景适配性、推理稳定性、专业可信度、可扩展性和可复用性等方面的综合能力。
算力保障
:构建自主可控、协同高效的算力体系支撑城轨人工智能落地应用,形成对城轨人工智能应用的统一承载能力,夯实智算能力支撑。
平台底座
:坚持业务需求牵引与能力集中供给相结合,构建支撑人工智能研发、部署、运行和管理的人工智能平台,支撑数据接入与预处理、模型开发与评测、模型部署与推理服务以及智能体运行管理等核心能力,降低应用开发和运维复杂度。
安全支撑
:以系统性安全保障城轨人工智能健康应用,将安全要求贯穿于数据、模型、平台和应用全生命周期,统筹技术安全、运行安全和管理安全,构建与城轨人工智能发展阶段相匹配的系统性安全支撑体系。
四、城轨人工智能核心应用场景
设备运维场景
:研发信息设备、信号、决策分析和运维施工等专业智能体,实现设备主动预警、故障智能研判、维修方案自动生成及施工计划智能编排等功能。推进具身智能技术在运维领域的深度应用,加快研发车辆设备巡检机器人、区间综合巡检机器人、巡检无人机以及四足轮式巡检机器人等多形态智能装备。
乘客服务场景
:构建以视频智能分析、客流密度感知、自然语言处理和人员定位技术融合的智慧车站智能体,实现对孕妇、老年人等特殊乘客需求以及摔倒、追逐、打架斗殴、非法过闸等异常行为的自动识别与风险研判,形成集智能识别、自动告警、无线定位、任务派发、人员联动的主动服务体系。
运输组织场景
:研发面向运输组织的智能算法,构建运输组织智能体,实现对客流特征的精准洞察、运行图的智能编制、运输策略的自动生成与行车冲突的实时检测,辅助调度人员科学决策,同步输出可视化分析数据报表支撑管理与综合研判。
应急处突场景
:构建统一的应急处置智能体体系,实现处置任务的自动生成与岗位精准匹配,实时推送处置建议,并对处置进展进行持续监测与动态评估,实时更新全局态势,形成可视、可控、可追溯的全过程应急处置能力。
智慧能管场景
:研发线网能源管理智能体,构建智慧能源协同优化体系,动态优化光伏储能能量及柔性负荷调控、储能充放电及柔性负荷调控策略,将分布式能源聚合为可信、可调度的虚拟电厂,支持高效参与电力市场与碳交易,实现碳配额智能管理及交易策略的动态优化。
办公服务场景
:开展综合协同、组织人效、资产管理、数字财务、智慧监督等办公服务场景,构建集人工智能语义理解、流程智能导航、自动提示、节点追踪、权限核验、任务协同与结果反馈于一体的智能化办公服务体系。
五、人工智能赋能城轨的实施路径及目标
实施目标
:构建以场景应用为牵引、高质量数据为基础、行业大模型为核心、专业智能体为载体、协同共研为支撑的人工智能协同创新生态体系,推动行业大模型、专业智能体和具身智能机器人等新一代智能终端在全专业、全场景、全线网的人工智能赋能应用。
实施路径
:从核心场景试点落地到示范线路推广深化,再到全线网赋能升级,实现人工智能在城市轨道交通行业的深度化应用和规模化落地。
实施方法
:强化领导、统筹实施;顶层规划、系统推进;问题导向、场景牵引;数据治理、标准先行;人才筑基、复合培养;内聚外联、联合创新;伴随研发、供需同研。
六、挑战与风险应对
实施层面挑战
:系统规划、业务需求、协同研发、数据治理、标准与测评、人才培养等方面的挑战。
技术层面风险
:模型鲁棒性不足、长尾场景覆盖不充分、算力资源供需失衡、大小模型融合适配困难、算力平台与算法解耦不充分、数据思维链构建不完善等风险。
安全合规风险
:安全合规制度体系、数据安全、算法可信与责任界定等方面的风险。
多维应对策略
:实施层面,鼓励业主单位因地制宜,推行全过程“伴随研发、供需同研”创新机制,构建灵活高效的产学研用协同机制,构建统一数据治理体系,加快制定覆盖数据、模型、智能体到应用的全链条标准,系统构建“AI+业务”复合型人才培养体系。技术层面,构建高效协同的技术底座,建立覆盖设计、训练、部署、运行、优化与退役全过程的全生命周期风险管理框架,与时俱进,紧密跟踪生成式AI、边缘智能等前沿技术趋势。安全合规层面,建立安全法规动态跟踪与合规评估机制,筑牢数据安全防线,提升算法可信与可控性,明确人机协同岗位责任划分边界。
七、保障体系与支撑措施
行业标准
:完善行业制度保障,健全政策体系、标准规范与治理机制,逐步形成从试点探索到规模推广的可预期发展路径。
生态共建
:构建开放协同、优势互补的产业生态,推进数据共享体系建设、模型联合训练机制、平台体系化建设,实现技术研发与业务需求的深度对接。
人才队伍
:秉持“精准需求、柔性引入、优质培育、激励完备”理念,系统构建分层分类、内外协同的人工智能人才引育机制。
资金投入
:优化多元化资金投入方式,引导资金重点支持人工智能应用基础能力建设、共性技术攻关,强化资金规范使用与全过程监管。
八、结论与倡议
核心结论总结
:人工智能正由单一工具属性,逐步演进为重塑城市轨道交通运行体系和管理模式的重要技术基础,对城轨行业的规划设计理念、建设组织方式、运营管理机制和服务供给模式产生系统性影响。
发展趋势展望
:智能原生体系加速形成、人机协同深度融合演进、具身智能与实体系统融合发展、绿色发展与跨行业协同同步推进。
行业发展倡议
:强化顶层引导与行业协同;坚持企业主导与场景牵引;加强科研支撑与联合攻关;推进轨轨人工智能共研体共建。
九、行业典型案例
青岛地铁供电智能体“故障修”应用实践
:实现从告警触发到智能诊断再到方案输出的完整闭环,打破传统故障处置模式局限,故障处置效率提升70%以上。
徐州地铁合规管理与风险预警智能体应用实践
:实现从“提交-解析-审查-反馈”的完整闭环,合同平均审查周期从天级别缩短至分钟级,整体审查效率提升60%以上。
南京地铁线网级弓网智能检测系统应用实践
:以AI智能诊断替代传统人工巡检,推动运维模式从事后处置向事前预警转型,运维效能显著提升。
重庆轨道交通山城单轨知识大模型应用实践
:以单轨行业知识大模型为统一认知基础,推动知识获取、问题研判和辅助决策由“人工检索、人工分析”为主的模式,向“模型先行、人工校核”的“AI+人工”模式转变。
苏州地铁智慧场段“检修计划排程智能体”应用实践
:实现“AI为主、人工为辅”的业务模式升级,计划编制与调整效率提升90%以上。
成都地铁新一代智慧车站应用实践
:以运营场景为牵引,将各专业能力重构为可复用、可编排的场景化服务模块,推动车站业务由“系统支撑人工”向“智能体驱动业务”转变。
广州地铁“佳易为”运维智能体应用实践
:系统联动各类工单模板、检修规范和处置建议,自动生成标准化运维工单,并综合工班人员能力、任务优先级和地理位置等因素,实现工单的智能派发与调度。
深圳地铁轨道交通线网智慧运营智能体应用实践
:实现客流感知从人工经验变成实时感知,客流预测精度提升到95%;列车运行图和司机乘务排班时间从周压缩到分钟级,使司机排班更均衡,并节省约2%列车走行公里数。
北京地铁基于华为城轨云数智融合平台及盘古大模型的应用实践
:人工智能中台及盘古预训练大模型的赋能,可使公司具备自主迭代优化模型的能力,自主提高模型精准度,大幅降低人工智能在设备智能巡检和运维、AI视频巡站、智慧客服等场景的落地成本。
北京城建多模态大模型清标系统应用实践
:多项目、多投标人清标作业由传统人工2–3天缩短至数小时级完成,整体清标效率提升60%以上。
安捷城轨隐患智能识别大模型应用实践
:构建全天候不间断的智能监控网络,解决人工盯屏疲劳、夜间值守缺失等痛点,隐患辨识时间低于30ms,处置效率提升8倍以上。
中兴通讯城轨智能体应用实践
:故障响应效率提升75%以上,推动运维模式向“人工智能驱动+人工复核”的高阶形态演进。
百度机电智能体“巡视排班”应用实践
:实现从“人驱动流程”向“AI驱动流程”转型,智能体成为巡检工作核心,负责任务融合、分配、支持与分析,人员主要承担信息补录与现场执行,并通过抢派结合机制建立员工正向激励。
佳都科技“佳睿捷”客流预测-行车计划智能体应用实践
:行车计划编制周期明显缩短,车底运用节约率约10%,提升了运输资源利用效率。
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