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1 引言
当前，全球正处于由人工智能驱动的新一轮科技革命与产业变革之中。作为国民经济发展的基础性和先导性行业，交通运输正成为AI技术落地应用的关键领域之一。
轨道交通是综合交通体系的骨干力量，其智慧化转型不仅关乎运营效率提升与出行安全保障，更是实现交通强国战略、推动高质量发展的重要路径。随着《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》（以下简称《实施意见》）于2025年9月由交通运输部等七部门联合发布，我国智慧交通建设正式迈入规模化创新应用的新阶段-2, -7。
该文件系统部署了包括构建综合交通运输大模型在内的16项重点任务，并明确了阶段性发展目标：到2027年，人工智能在交通运输典型场景中广泛应用；到2030年，智能综合立体交通网全面推进，关键核心技术实现自主可控-1, -3。在此国家战略引领下，未来五年（2024–2029年）将成为轨道交通从“局部突破”迈向“系统重构”的关键时期。
本文旨在全面梳理中国轨道交通在未来五年的智慧化发展趋势，结合政策导向、技术演进、应用场景及地方实践案例，揭示其内在发展逻辑与前景，为相关从业者提供参考与启示。
2 核心驱动与顶层设计：国家战略引领智慧轨道新方向
轨道交通的智能化并非单一的技术升级，而是在国家顶层设计指导下推进的系统性工程。《实施意见》为未来五年乃至更长远的智慧轨道发展提供了根本遵循和行动蓝图。
第一，坚持“技术供给”与“场景赋能”双轮驱动的发展模式。 在技术层面，《实施意见》强调加快关键技术攻关和智能产品创新，明确提出“建设综合交通运输大模型”，致力于打造覆盖全行业的“交通大脑”，为各领域智能化提供统一的能力支撑平台-3, -7。在应用层面，则系统布局了智能铁路、智慧城轨等七大重点领域，通过实际业务场景牵引技术创新与迭代优化-2。
第二，发展目标具有明确的阶段性特征。 以2027年和2030年为重要节点，行业发展将逐步从“典型场景普及”过渡至“深度集成融合”，最终建成高效协同的智能综合立体交通网络-1, -5。这种“分步实施”的策略既设定了远期愿景，也保障了短期可执行性，增强了整体推进的连贯性与可行性。
第三，高度重视生态协同与安全治理。 政策提出要组建产业联盟、培育复合型人才、完善标准规范和技术治理体系-2, -7。同时强调统筹发展与安全，要求建立人工智能应用的安全分级分类管理制度，有效防范潜在风险-2。这表明未来的智慧轨道发展将在确保安全可控的前提下，整合产学研用多方资源，共同构建开放、协同、可持续的产业生态。
3 关键技术发展趋势：从数字底座到“具身智能”
未来五年，轨道交通的智慧化进程将依托一系列关键技术的集群式突破与深度融合，呈现出“一个核心大脑、两类智能终端、三大基础支撑”的总体架构。
3.1 核心大脑：综合交通运输大模型的构建与落地
综合交通运输大模型被视为智慧交通的核心技术底座-3，目标是整合多种运输方式的数据资源，贯通规划、建设、运营、管理等全链条业务环节，形成集高质量数据集、算法库与工具链于一体的智能中枢系统-7。
未来几年，这类大模型将从试验验证阶段转向大规模部署应用。通过对路网运行状态、客流分布、车辆工况、环境感知等多源异构数据的深度挖掘与融合分析，实现由传统“经验判断”向“数据驱动+模型决策”的根本转变-3。例如，基于大模型的干线主动管控系统已在部分国家级示范通道投入使用，实现了通行效率提升约20%、应急响应速度提高约30%的效果-3。
3.2 智能终端：装备向“自感知、自决策、自执行”跃迁
轨道交通中的载运工具与基础设施正加速向“具身智能”方向演进，具备更强的环境感知、自主决策与动态执行能力。
智能列车方面，政策支持研发“具身智能列车与自主协同控制系统”，推广具备自感知、自学习、自运行功能的高端动车组装备-5, -7。未来，列车智能驾驶、编队协同控制、故障自诊断与自修复等功能将成为先进轨道交通装备的标准配置。
智能运维装备方面，传统的依赖人工巡检、检测和养护作业将被大量智能化设备替代。轻量化智能检测车、桥梁隧道巡检机器人、水下探测机器人以及智能焊接涂装机器人等将在各类场景中广泛部署-7, -8。
以成都地铁为例，其引入的车辆智能巡检机器人已能自动识别车底关键部件的异常状态，故障检出率高达98%，显著提升了运维效率与安全性-8。
3.3 基础支撑：算力、数据与网络三位一体协同发展
人工智能的深入应用高度依赖新型基础设施的支撑，未来将形成“算力按需调度、数据全域流通、网络泛在可靠”的一体化格局。
算力方面，行业将加强算力资源的统筹规划，探索在交通枢纽、大型场站或既有数据中心周边布局边缘计算节点，满足高实时性AI应用对低延迟处理的需求-2, -3。
数据方面，核心任务在于打破信息孤岛，加快推进国家综合交通大数据中心体系建设，促进跨部门、跨运输方式的数据共享机制建立，并推动高质量训练数据集的持续积累，为大模型训练提供充足“燃料”-2。
4 主要应用场景与实践演进
在政策引导与技术进步双重作用下，轨道交通智慧化正从试点探索走向规模化应用，主要体现在以下几个核心场景：
- 智能调度与运行控制：利用AI模型预测客流变化、优化列车开行方案，实现动态调整班次密度，提升运能匹配度。
- 全自动运行系统（FAO）升级：在现有CBTC基础上融合视觉感知、行为预测等AI能力，增强系统对复杂环境的适应性。
- 智慧车站建设：通过人脸识别、无感通行、智能导引等技术提升乘客体验，同时实现能源管理、安防监控的智能化联动。
- 资产全生命周期管理：基于数字孪生技术对轨道、信号、供电等设施进行建模，结合AI预测性维护模型，降低运维成本。
- 应急管理与辅助决策：在突发事件中，借助大模型快速生成处置预案，模拟疏散路径，提升应急响应能力。
这些场景的应用正由单点创新向系统集成演进，逐步形成覆盖“人—车—站—线—网”的全方位智慧化服务体系。
5 案例研究：成都智慧城轨的规划与实践
成都是国内较早启动智慧城轨建设的城市之一，其实践经验具有较强的代表性。
成都地铁围绕“智慧建设、智慧运营、智慧服务、智慧决策”四大维度展开系统布局。在运营端，已建成覆盖全线网的智能运维平台，集成车辆健康监测、轨道状态评估、供电系统预警等多项功能。前述提到的车辆智能巡检机器人即在此平台上运行，实现每日自动完成数百列次列车的车底检测任务-8。
在服务层面，成都推行“刷脸过闸”“无感支付”等便捷出行方式，并通过APP提供个性化行程推荐与拥挤度提示。在决策支持方面，依托城市级交通数据中台，初步构建了面向客流预测与突发事件推演的AI辅助系统。
此外，成都还积极参与区域协同，推动成渝地区双城经济圈内的轨道交通数据互通与运营联动机制建设，探索跨城一体化智慧服务新模式。
6 面临的挑战与发展建议
尽管发展势头良好，但轨道交通智慧化仍面临多重挑战：
- 数据壁垒依然存在：不同系统、单位间的数据标准不一，共享意愿不足，制约了大模型训练与跨域协同能力。
- 核心技术自主性有待提升：部分高端传感器、工业软件、AI芯片仍依赖进口，存在供应链风险。
- 安全与伦理问题凸显：AI系统的可解释性差、黑箱决策等问题可能带来监管难题，需建立相应的评估与问责机制。
- 复合型人才短缺：既懂交通业务又精通AI技术的跨界人才严重不足，影响项目落地质量。
为此建议：
- 加快制定统一的数据接口标准与共享机制，推动国家级交通数据开放平台建设；
- 加大对核心软硬件自主研发的支持力度，鼓励“揭榜挂帅”式攻关；
- 建立健全AI应用安全审查制度，开展风险分级管理试点；
- 强化高校与企业联合培养机制，设立专项人才计划，补齐人才短板。
7 结论与展望
未来五年是中国轨道交通智慧化发展的关键窗口期。在国家战略的强力驱动下，行业正经历从“点状试点”向“系统重塑”的深刻变革。
以综合交通运输大模型为核心，以智能终端与新型基础设施为支撑，智慧轨道正在构建一个集感知、决策、执行于一体的有机系统。应用场景不断拓展，地方实践持续深化，展现出广阔的发展前景。
然而，要真正实现高质量、可持续的智慧化转型，还需破解数据融合、技术自主、安全保障与人才储备等方面的瓶颈。唯有坚持创新驱动、协同共建、安全可控的原则，才能推动中国轨道交通迈向更高水平的智能化时代。
在网络基础设施方面，将推进5G、卫星互联网及物联网等技术的融合应用，打造集天地一体化、云网协同于一体的高速数据传输体系，构建低时延、高可靠性的通信环境，为列车、地面系统与云端平台之间的实时协同提供强有力的连接支撑。
表1：轨道交通智慧化关键技术发展重点
| 技术领域 | 核心发展方向 | 预期成效 |
|---|---|---|
| 人工智能与大模型 | 研发综合交通大模型并推动其在行业落地；深化计算机视觉与深度学习在设备检测、运行调度中的应用 | 实现系统层面的智能决策与整体优化，显著提升运营效率与安全水平 |
| 智能装备与机器人 | 发展具备环境感知与自主决策能力的具身智能列车；部署用于巡检、检测、施工和维养作业的机器人集群 | 替代高危及重复性人工操作，提高作业精度与执行一致性 |
| 数字孪生与仿真 | 建立涵盖线路、车辆、枢纽设施的全生命周期高保真数字孪生模型 | 支持设计仿真、状态监测预警、运维策略推演以及人员培训模拟 |
| 新型基础设施 | 建设融合型感知网络、一体化算力中心，以及基于5G-A/6G和卫星互联网的高速通信网络 | 为上层智能化应用提供实时数据采集、强大计算能力和高效通信保障 |
4 主要应用场景与实践路径演进
在政策引导与技术进步双重驱动下，智慧化技术正全面渗透至轨道交通的规划、建设、运营、维护和服务各环节。不同细分领域呈现出差异化的演进方向和发展重点。
4.1 智能铁路：提升干线运输效率与装备智能化水平
国家铁路系统的智慧化转型聚焦于“客运高效化”与“货运重载化”两大主线。重点任务包括：深化智能驾驶技术在列车控制中的应用，研发能够自主适应复杂路况和动态行车计划的智能控制系统；推广智能供电系统与故障自愈机制，确保大规模电网的安全稳定运行；构建基于大数据分析的全路网智能调度指挥平台，实现运力资源的动态最优配置与协同调度。
4.2 城市轨道交通：打造以乘客体验为核心的城市智慧枢纽
城市轨道交通的智慧化更强调与城市生活场景的深度融合。典型实践如成都轨道集团提出的“一中心、三体系、六平台”总体架构所示，其主要应用方向包括：
- 智慧乘客服务：通过人脸识别过闸、智能语音客服、个性化出行推荐和无感支付等方式，打造“多元自主”的乘车体验场景。
- 智能运输组织：利用客流预测大模型动态调整列车运行图，实现运力精准匹配；结合一键开关站、AR全景巡站等手段，提升车站自动化管理能力。
- 智能运维与能源管理：广泛部署传感器与智能机器人，实现对车辆、轨道、供电等关键设备的“全息感知”与预测性维护；同步建设智能能源管理系统，优化牵引供电与车站能耗结构。
4.3 系统性突破：从“单点智能”迈向“全局协同智慧”
未来的发展将不再局限于单一环节的技术升级，而是追求系统级的整体协同。例如，“车-路-网-云”一体化协同模式，使列车不仅能掌握自身状态，还可实时获取线路环境、前方客流、邻近列车位置等多维信息，从而实现多车组间的群控协同与运行优化。此外，“联程联运智慧化”通过人工智能整合轨道交通、公交、民航等多种交通方式，为用户提供自动规划、票务联动的“门到门”出行解决方案，真正推动“一票制”“一单制”服务落地。
5 案例研究：成都智慧城轨的探索与实践
成都的智慧城轨建设为理解未来五年城市轨道交通如何从战略构想走向实际落地提供了具有代表性的区域样本。依据《成都轨道集团智慧城轨纲要及行动计划》，其发展模式体现出“目标分层、场景引领、项目驱动”的鲜明特征。
5.1 分阶段实施的战略路径
成都制定了明确的两阶段发展目标。其中，2025年作为近期目标节点，聚焦四大核心方向：智慧乘客服务、网络化智能运输组织、智能能源管理、智能运维体系，并以“产、学、研、用”结合为导向开展新技术试点，旨在快速改善乘客体验并提升运营管理效能。该路径与国家《实施意见》中关于2027年前实现“典型场景广泛应用”的阶段性要求高度契合。
5.2 场景化牵引智慧蓝图落地
成都提出打造“多元自主的乘车服务”“全景管控的车站运作”等四大典型运营场景，将抽象的技术理念转化为具体可感的服务形态与工作流程，确保智慧化建设始终围绕真实业务需求展开，避免技术空转。
5.3 示范项目发挥先行先试作用
为保障战略落地，成都规划了18个重点示范项目，覆盖智慧车站试点、通风空调节能改造、全自动列车试验平台、多专业智能运维系统等多个领域。这些项目作为技术创新的“试验田”，致力于攻克关键技术瓶颈，形成可复制、可推广的标准体系与实施模式，为后续全线网智慧化升级积累经验、降低风险。这种“以点带面、标杆引领”的做法，充分体现了国家推动行业提质增效的政策导向。
6 面临的挑战与发展建议
尽管发展前景广阔，但轨道交通智慧化在未来五年的深入推进仍面临多重现实挑战。
6.1 主要挑战
- 数据壁垒与安全平衡难题：实现跨系统、跨部门、跨所有制单位的数据共享是构建行业级大模型的基础，但同时也引发数据权属界定、个人隐私保护和网络安全防护的新问题。
- 技术标准缺失与互联互通障碍：当前各类智能设备、系统接口和数据格式缺乏统一规范，易形成新的“信息孤岛”，制约系统整体协同效率。
- 巨额投入与收益模式不清晰：智慧化升级需持续投入大量资金，尤其在网络基础设施、算力平台和高端装备方面。由于投资回报周期长，可持续的商业模式仍有待探索。
- 复合型人才结构性短缺：行业迫切需要既熟悉轨道交通业务又掌握人工智能、大数据等前沿技术的跨界人才，现有人员的知识更新与技能转型面临巨大压力。
6.2 发展建议
针对上述挑战，应加快建立跨部门数据共享机制，在保障安全前提下推动数据开放与融合应用；统筹推进技术标准体系建设，强化接口统一与系统兼容性；探索多元化投融资模式，鼓励政企合作与创新应用转化；加强产学研协同，构建多层次人才培养体系，支撑智慧轨道交通可持续发展。
坚持渐进式发展路径：借鉴成都“示范项目先行”的实践经验，采用由点及面、从易到难的推广策略，在确保系统安全与运行可靠的基础上稳步推进智慧化转型。
创新投融资与协作模式：鼓励政府与社会资本合作（PPP）模式落地实施，探索建立“科技企业输出技术能力、轨道交通企业提供应用场景”的协同创新机制，有效分散投资风险，加速科技成果向实际应用转化进程。
深化产学研用融合：依托“交通大模型创新与产业联盟”等协作平台，推动高校加强“人工智能+交通运输”交叉学科建设，着力培养具备多领域知识背景的复合型人才，构建长期稳定的联合研发与成果转化机制。
完善治理框架：加快制定并健全涵盖数据共享机制、网络安全保障以及人工智能伦理规范在内的行业法规与标准体系，为技术创新划定清晰的边界与合规空间，明确发展的“跑道”与不可逾越的“红线”。
7 结论与展望
总体来看，未来五年将是中国轨道交通迈向智慧化升级的关键阶段，既是战略机遇期，也是攻坚突破期。行业发展将呈现清晰脉络：在国家顶层设计的有力引领下，以综合交通运输大模型为核心赋能平台，推动轨道交通装备向“具身智能”方向演进，并依托算力、数据与网络深度融合的新型基础设施提供支撑。应用场景也将从单一环节效率提升，逐步转向“车-路-网-云”高效协同和“联程联运”一体化的系统性优化。
预计到2029年，更智能的列车将在更加智慧化的线网中实现自动驾驶，乘客可享受全程无感衔接、高度个性化且一站式的出行体验，运维人员则从重复性劳动中解放，转向更具创造性的管理与决策工作。轨道交通将超越传统运输功能，演化为一个高效、安全、绿色、人性化的巨型城市智能有机体，成为实现“人享其行、物畅其流”愿景的重要载体。尽管这一变革过程面临诸多挑战，但其对行业格局的深远影响不可逆转，并将为全球轨道交通智慧化发展贡献具有中国特色的解决方案。
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