人工智能对铁路和轨道交通行业影响研究报告

执行摘要

人工智能（AI）技术正在深刻重塑全球铁路和轨道交通行业的运营模式、发展路径和竞争格局。作为国民经济的基础性、战略性、先导性行业，铁路运输在人工智能技术的赋能下正在经历从"高速化"向"智能化"的历史性跨越。截至2025年6月，中国高铁运营里程已超过4.8万公里，占全球高铁总里程的近70%，日均开行列车超过1.2万列，年客运量突破35亿人次。在这一庞大的铁路网络中，人工智能技术的应用正从点状探索向系统化、规模化方向演进，成为推动行业高质量发展的核心驱动力。

第一章 研究背景与目的

1.1 研究背景

铁路和轨道交通作为现代交通体系的重要组成部分，承担着人员运输和货物流通的关键职能。在中国式现代化进程中，铁路行业不仅承载着"交通强国"的战略使命，更是推动区域协调发展、服务国家重大战略的重要支撑。经过多年建设，中国已建成世界上最现代化的铁路网和最发达的高铁网，截至2024年底，全国铁路营业里程达到15.5万公里，其中高铁营业里程达4.2万公里，电气化率达到65%以上。

1.2 研究目的与范围

本报告旨在系统梳理人工智能对铁路和轨道交通行业的影响，涵盖以下方面：第一，分析人工智能在铁路行业的主要应用场景和技术特征；第二，评估人工智能对铁路运营效率，安全管理、服务质量等方面的实际影响；第三，探讨人工智能在铁路行业应用面临的技术挑战和实施障碍；第四，展望人工智能在铁路行业的未来发展趋势。

第二章 人工智能在铁路行业应用现状

2.1 智能调度与运行优化

京张高铁作为全球首个5G+AI智能调度系统，通过实时分析2000余个传感器数据，动态调整发车间隔至3分钟，实现了列车运行的高效协同。2024年数据显示，国铁集团运用机器学习算法优化全国列车运行图，使得线路利用率提升18%，晚点率下降至0.3%，这一成果充分体现了人工智能在提升运输效率方面的巨大潜力。

在货运调度领域，郑州北站引入AI预测模型后，货车解编效率提升25%，日均办理车辆数突破3.6万辆。

2.2 设备预测性维护

基于传感器和大数据分析的设备状态监测系统能够实时监测轨道、车辆等关键设备的运行状态，利用AI算法预测设备故障，提前安排维护。2023年投入使用的车载AI诊断装置，可提前48小时预警转向架故障，使重大机械事故发生率显著降低。

接触网悬挂状态AI检测解决方案是人工智能在铁路供电系统检测中的典型应用。在2026年春运期间，面对铁路累计发送2.58亿人次的巨大客流压力，该系统为全国铁路网络筑牢了"智能安全屏障"。

2.3 智能客货运服务

在旅客服务领域，智能票务系统能够根据旅客的出行历史和偏好，提供个性化的行程推荐和票价优惠建议。北京阜成门站的"快速安检通道"通过人脸识别技术，将通勤族安检时间缩短至5秒。

2.4 自动驾驶与智能控制

国内首套重载铁路智能调车系统于2025年4月在黄骅港站正式投运，创新性地融合智能图像识别、智能传感、物联网、5G通信及人工智能等前沿技术，标志着中国重载铁路智能化建设取得实质性突破。

第三章 人工智能在城市轨道交通领域应用现状

3.1 智慧城轨发展成效

2025年4月发布的城轨行业AI大模型是中国首个城轨行业大模型，填补了城轨行业应用空白。该行业大模型基于城市轨道交通行业发展需求，利用城轨行业数据训练微调形成，具备逻辑推理、智能交互、算法纳管和泛化应用等能力。

3.2 典型应用场景分析

客流预测与运营组织优化：AI技术能够综合分析历史客流数据、天气数据、活动数据等多维信息，实现更为精准的客流预测。2025年12月31日，广州地铁以1409.3万人次刷新全国地铁单日客运量历史纪录，面对如此大规模的客流，AI客流预测系统为运力调配提供了关键支撑。

设备智能运维：基于AI的设备状态监测系统能够实时采集设备运行数据，利用机器学习算法分析设备状态，预测设备故障，实现预测性维护。

3.3 轨道交通机器人应用

轨交运维机器人能够替代人工完成高空作业、隧道检测、设备巡检等高风险工作，显著提升了作业效率和安全性。AI智能巡检机器人已在牡佳高铁等线路上投入应用。

第四章 人工智能对铁路行业的影响分析

4.1 运营效率显著提升

• 运输组织优化：通过AI算法对列车运行数据的实时分析，能够预测交通状况，优化列车运行速度和停靠时间，实现运输组织的精细化管理。

• 资源利用效率提高：AI技术能够优化铁路资源配置，提高设备利用率和人员工作效率。

• 决策科学性增强：AI技术能够综合分析多维度信息，提供更为科学的决策支持。

4.2 安全管理能力增强

• 风险预警：AI系统能够通过分析设备运行数据、环境数据等，识别潜在的安全风险，提前发出预警。

• 实时监控：AI视觉识别系统能够实现对铁路沿线的全天候实时监控，及时发现异常情况。

• 应急响应：AI技术能够快速分析突发事件情况，提供应急处置建议，提升应急响应效率。

4.3 服务质量持续改善

• 智能票务、智能客服、智能安检等应用大幅提升了旅客的出行体验

• 货运服务优化，提升货运效率和服务质量

• 个性化服务推荐，增强旅客获得感

4.4 成本结构优化

• 预测性维护应用减少不必要的定期检修和应急维修，降低维护成本

• AI技术替代部分重复性劳动密集型工作，降低人工成本依赖

• AI优化算法降低列车运行能耗

第五章 技术架构与关键技术

5.1 铁路智算中心

铁路智算中心是融合高性能计算、人工智能与行业知识的专用基础设施，是推动智能铁路建设的核心引擎。铁路智算中心的建设旨在构建"中心-边缘-站段"三级协同体系，实现算力资源的合理布局和高效利用。

5.2 行业大模型

2025年4月发布的城轨行业AI大模型是中国首个城轨行业大模型。铁路行业大模型是基于铁路行业发展需求，利用铁路行业数据训练微调形成，具备逻辑推理、智能交互、算法纳管和泛化应用等能力的AI模型。

5.3 核心技术支撑

• 计算机视觉技术：轨道检测、异物识别、客流统计等应用

• 自然语言处理技术：智能客服、智能问答等应用

• 机器学习和深度学习技术：从调度优化到故障预测的核心算法基础

• 数字孪生技术：物理设施的数字映射和仿真分析

第六章 发展挑战与应对策略

6.1 技术层面挑战

• 数据质量和标准化问题

• 算法可靠性问题

• 系统集成问题

6.2 人才层面挑战

人才短缺是制约AI在铁路行业应用的重要因素。铁路行业既懂业务又懂技术的复合型人才稀缺，难以满足智能化转型的需求。应对策略：加强产学研合作，建立复合型人才培养体系。

6.3 安全与伦理挑战

• 网络安全：AI系统可能成为网络攻击的目标

• 数据安全：旅客个人信息、货运数据等敏感数据保护

• 伦理问题：AI决策的价值判断和责任归属

6.4 投资与效益挑战

AI应用需要大量的资金投入，但投资回报周期较长，影响了部分企业的应用积极性。应对策略：争取政策支持，将AI建设纳入铁路投资计划；探索多元化投资模式，引入社会资本参与。

第七章 发展趋势与前景展望

7.1 政策环境持续优化

国务院发布的《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确了AI与重点行业融合发展的目标，为铁路行业AI应用提供了政策指引。"十五五"期间，铁路行业将继续推进数字化转型和智能化升级。

7.2 技术应用深化拓展

• 智能调度：更精准的预测和更优化的决策

• 智能维护：预测性维护将成为主流维护模式

• 智能服务：无感安检、智能票务等应用更加普及

• 自动驾驶：高铁路和城轨列车智能化水平持续提升

7.3 产业生态加速形成

从上游的芯片、传感器，到中游的系统集成和软件开发，再到下游的运营服务，各环节的协同将更加紧密。铁路AI算法大赛等活动将激发创新活力。

7.4 国际化发展提速

中国铁路技术和经验正在加速走向国际市场，AI应用也将随之拓展。在"一带一路"建设中，中国铁路承建了多个海外项目，智能铁路技术和服务也随之输出。

第八章 结论与建议

8.1 主要结论

1. 人工智能正在深刻改变铁路和轨道交通行业的运营模式和发展路径

2. 中国铁路和轨道交通行业AI应用已取得显著成效，但仍处于发展初期

3. AI在铁路行业的应用面临技术、人才、安全、投资等多方面挑战

4. 随着政策环境的优化、技术应用的深化和产业生态的形成，AI将成为推动铁路行业高质量发展的核心驱动力

8.2 发展建议

1. 加强顶层规划：将AI应用纳入铁路行业发展战略，明确发展目标、实施路径和保障措施

2. 强化技术创新：加大AI技术研发投入，支持产学研用协同创新，突破关键核心技术

3. 完善标准体系：研究制定铁路AI应用的技术标准、数据标准、安全标准

4. 重视人才培养：建立复合型人才培养体系，加强校企合作，提升从业人员数字技能

5. 保障网络安全：建立完善的网络安全防护体系，加强AI系统安全测试和评估

6. 拓展应用场景：在巩固已有应用成果的基础上，持续拓展AI应用场景

附录一：典型应用案例汇总

报告说明：
本报告数据来源包括公开资料整理、行业研究机构报告、企业案例等
数据截止时间：2026年2月
报告仅供参考，不构成投资建议

河南创为铁路器材有限公司 | 2026年2月