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軌道交通行業動態
近日，交通運輸部、國家鐵路局、國鐵等八部門聯合印發《"人工智能+交通運輸"典型應用場景創新行動方案》，提出到2030年在智能駕駛、智能鐵路、智能建養等10個重點方向開放一批高價值應用場景，形成一批高水平算法模型。涌現一批“人工智能+交通運輸”新基礎設施、新技術裝備、新服務模式、新產業形態，人工智能更加有力地引領交通運輸高質量發展和高水平安全。
方案將試點任務分為應用推廣類、創新示范類、攻關突破類三類。
鐵路與城市軌道交通行業的密切相關的主要集中在智能鐵路和智能建養。
重點任務之三智能鐵路
推動智能列車與運行控制系統研發與測試，支持嵌入具備自感知、自學習、自運行能力的智能化部件，提升列車狀態識別與運行過程自主調節能力。鼓勵采用視覺大模型、智能機器人等，實現簡單重復性巡檢場景的智能化作業，提升裝備自主檢測、自主診斷、自適應等數智化精準運維能力。圍繞調度、通信、供電、服務、應急等核心環節，推動鐵路運行模式智能化能力提升，拓展智能鐵路應用邊界。
重點任務之七智能建養
面向橋梁、隧道、路面等典型結構設施，開展結構狀態感知、病害識別、趨勢預測、養護決策等關鍵技術應用，實現結構性能評估、風險等級判斷、質量安全管控、養護策略推薦等功能。依托物聯網和智能機器人、無人機等裝備，利用多模態大模型，提升智能化巡檢能力。探索人工智能技術應用于設計、施工、管理、養護等建養全流程，提升交通基礎設施全生命周期管理能力。
建設指引
"十五五"期間將分批推出典型應用場景建設指引，第一批建設指引已隨方案同步發布。
智能鐵路
（一）列車智能控制系統。
支持智能列車與協同控制技術研發。推動多智能體協同優化算法研究，支持列車群協同決策與自主運行，提升線路通過能力。推動自感知、自學習、自決策的智慧化動車裝備，以及多編組列車智能駕駛、協同控制和智能能源管理等技術應用。
（二）鐵路裝備自主健康管理。
鼓勵構建基于數字孿生與機器學習的預測性維護系統，對鐵路裝備核心部件進行多模態數據融合分析與時序異常檢測，實現亞健康狀態早期預警與剩余壽命精準預測。鼓勵開發裝備故障自生成診斷知識圖譜與決策推理引擎，提升自檢測、自診斷、自適應能力，最大化系統可用性與可靠性，降低全生命周期維護成本。
（三）鐵路旅客智能服務。
支持部署全旅程多模態智能服務系統，融合計算機視覺與自然語言處理技術，實現乘客異常行為識別與個性化服務主動推薦。支持構建站車一體化的動態資源調度模型，通過人工智能算法實時優化售票、候車、乘降、換乘等環節資源分配。鼓勵應用虛實融合的交互導覽與異常事件智能處置系統，提升旅客出行體驗與應急響應效率。
智能建養
（一）智能勘察與設計。
鼓勵采用人工智能自動線形生成技術，集成地質勘探數據、環境參數與規范庫，輔助規避地質風險，實現線形最優。鼓勵采用人工智能技術融合激光雷達點云、無人機巡檢等數據，自動生成橋梁、隧道等基礎設施三維模型，實現基礎設施設計的數據驅動。支持采用人工智能技術實現多源信息融合，實現勘察報告、設計圖紙、設計報告自動生成、復雜工程三維模擬自動分析、勘察設計歷史數據挖掘等功能，強化對復雜地質條件、氣象及水文分布變化等高風險災害區域的研判，做好科學安全選線、多通道布局論證和多走廊比選。
（二）基礎設施智能施工。
鼓勵推廣無人化施工裝備集群協同作業，實現公路交通基礎設施施工實時感知與自適應調節。推動工程數字孿生、智能預警裝置、人工智能大模型等技術應用，探索實施大數據智慧輔助管理，實現工程施工現場質量安全動態監測和主動預警。鼓勵應用環保智能管控系統，采用人工智能調度模型，開展施工進度智能監管、違規施工行為監管、物資智能監管等智能化監管，實現施工過程全要素數字化管控，保障施工安全。
（三）智能巡檢與養護。
推廣無人機集群智能巡檢系統在公路、港口、航道等場景應用示范。推廣應用人工智能技術，融合多源傳感數據，實現路基、路面、橋梁、隧道病害和交通標志標線破損等自動識別，以及橋梁、隧道、邊坡智能監測。推廣應用養護決策智能體，結合歷史數據與性能預測，自動生成個性化、最優化的養護策略。
素材來源：綜合自公告公示
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