今天分享的是：2026城市轨道交通人工智能应用指南

报告共计：50页

城市轨道交通拥抱AI：从“经验驱动”迈向“智能原生”新时代

随着人工智能技术加速渗透各行各业，城市轨道交通这一关乎亿万人出行的“城市动脉”，正迎来系统性变革的关键拐点。近日，中国城市轨道交通协会组织编写的《城市轨道交通人工智能应用指南》（以下简称《指南》）正式发布，系统勾勒了AI与城轨深度融合的顶层设计、技术路径与落地场景，标志着行业从“自动化”向“智能化”的转型进入规范化、规模化推进新阶段。

一、政策与技术双轮驱动，城轨AI发展步入快车道

《指南》指出，当前国家层面已形成层次分明的政策支持体系——从国务院“人工智能+”行动到交通运输部等七部门联合印发的实施意见，再到《人工智能大模型》系列国家标准的实施，为城轨AI应用提供了清晰的制度保障。与此同时，技术架构正呈现“大模型与小模型协同”“云—边—端协同”的演进特征：行业大模型负责跨领域通用认知，专业小模型确保实时精准执行，边缘算力满足车站、车辆段等高实时性场景需求。

二、五大技术支柱，筑牢城轨智能底座

城轨AI规模化应用离不开坚实的技术支撑体系。《指南》明确了五大关键要素：

数据基础——构建覆盖“理、采、存、管、用”全生命周期的数据治理体系，打破“数据孤岛”，打造高质量行业数据集。

算法支撑——以国产自主大模型（如DeepSeek、文心一言等）为基座，注入城轨专业数据微调形成行业通识大模型，再与企业独有数据融合，定制化构建专业智能体。

算力保障——统筹通用算力、智能算力和边缘算力，实现集中训练与本地推理的协同调度。

平台底座——建设统一AI平台，实现模型开发、部署、管理和服务的标准化、模块化。

安全支撑——覆盖“云、网、数、用、端”全场景的一体化安全运营体系，确保AI应用可信可控。

三、六大核心场景，AI真正“上岗”干活

《指南》重点梳理了六大高价值应用场景，不少已在国内地铁线路取得实效：

设备运维——从“计划修”转向“状态修”“预测修”。如青岛地铁供电智能体实现故障自动诊断、方案输出，处置效率提升超70%；南京地铁弓网智能检测系统利用计算机视觉实时识别接触网异常。

乘客服务——智慧车站智能体可自动识别摔倒、滞留、打架斗殴等异常行为，实现主动预警与任务派发，从“被动响应”升级为“主动服务”。

运输组织——客流预测与行车计划智能体深度融合多源数据，自动编制运行图、辅助调度决策。深圳地铁应用后客流预测精度达95%，运行图编制从“周级”压缩至分钟级。

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应急处突——统一应急智能体实现指令自动生成、精准匹配岗位、动态监测进展，形成“决策—执行—反馈”闭环。

智慧能管——线网能源管理智能体动态优化光伏、储能、柔性负荷，聚合虚拟电厂参与电力市场，推动绿色低碳运营。

办公服务——合同智能审查、公文自动流转、风险预警等智能体大幅提升管理效率。徐州地铁合规风险智能体使合同审查周期从天级缩至分钟级，年节约人力约24000小时。

四、实施路径：点线网梯次推进，业务重构倒逼组织变革

《指南》提出“试点落地—示范推广—全线网赋能”三步走策略。优先选择工单生成、车辆检修、隧道巡检等高频刚需场景验证技术可行性；再将成熟能力推广至各专业，打造示范线路；最终实现既有线智慧化改造与新线“即建即用”并行。

更深层的变革在于业务重构、流程再造与组织变革。例如，供电专业取消二级调度由智能体分配任务；车载信号与车辆运维打破专业壁垒形成复合型团队；生产调度从“值守监控型”向“自主决策型”转变。这些变化推动形成“一岗多能、专业融合”的新型组织架构。

五、直面挑战：鲁棒性、长尾场景、安全合规等仍需攻坚

尽管前景广阔，但《指南》也坦诚指出了当前面临的制约：模型鲁棒性不足，极端工况下可能性能衰减；长尾场景（如多因素耦合的罕见故障）覆盖不充分；算力供需失衡，高并发时段压力突显；大小模型融合适配仍需优化；数据思维链构建不完善影响决策可信度。此外，安全合规方面需严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，明确人机协同责任边界。

六、生态共建与人才筑基

为推动AI可持续落地，《指南》强调共建共享：依托行业共研体，围绕高质量数据集、大模型评测等共性难题“揭榜挂帅”；建立校企联合培养机制，打造“懂地铁、精AI、强落地”的复合型人才矩阵；同时将AI建设纳入工程概算，争取政策性资金支持，形成稳定投入机制。

展望未来

《指南》描绘了城轨AI发展的四个趋势：智能原生体系加速形成（系统自感知、自优化）、人机协同深度融合、具身智能与实体系统闭环联动、绿色低碳与跨行业协同并进。可以预见，随着这份指南的落地，城市轨道交通将从“单点智能”迈向“全域智慧”，真正成为安全、高效、绿色的城市核心枢纽。

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