利用机器视觉提升地铁行车安全、利用深度学习发现海量轨道交通日志隐患、利用大模型帮助运维人员快速明确问题……上海轨道交通行业正积极运用人工智能（AI）技术，建设更加安全、更具韧性、更加高效的地铁网络，改善市民出行体验，培育新的优质生产力。在专家眼中，这或将成为我国城轨行业数字化转型升级的又一重要里程碑。上海这座超级城市，为人工智能技术落地提供了“超级土壤”。
本周四，2024世界人工智能大会即将召开。除了展示该领域前沿技术趋势，人们还关注AI将如何改变工作和生活。上海地铁的这波智能化改造，也是AI赋能千行百业的最新标杆案例。近日，在上海地铁无人驾驶列车控制系统工程技术研究中心，记者体验了“AI+轨道交通”的几个典型场景。
面对线路意外入侵，在激光雷达、机器视觉等辅助下，列车形成了全息环境感知能力，可快速实现障碍物识别、制动防护，有效提高复杂工况下的应急处置能力。面对雨雪等极端天气给地铁安全运行带来的不确定性，利用智能算法，系统可实时评估车轮与轨道的黏着状态，及时捕捉潜在打滑区域，启动自适应策略，降低行车风险。面对轨道交通信号系统突发故障，利用无处不在的感知技术与自主安全防护系统，列车可全自动运行至站台，避免长时间在轨道区域停留，保障站台乘客安全……
上述人工智能相关技术和能力均由国内一家总部位于上海的轨道交通控制系统公司在政府的积极支持下研发，部分技术已在上海等城市地铁线路上进行测试，其余技术也有望很快投入使用。
卡斯柯城轨产品中心总经理王小勇告诉记者，这套名为“西河”的城市轨道交通智能化解决方案，在国内首次将智能运行管控、智能运维两大核心平台融为一体，能够扮演列车运行“智慧大脑”和“健康管家”的角色。通过深度融合可信人工智能、多源泛在感知、大数据等先进技术，在提升地铁安全性和韧性的同时，节省人力成本。
吴敏副总经理向记者简单介绍了AI如何赋能轨道交通安全与韧性。过去，如果轨道交通系统出现故障，维护人员很难第一时间明确问题所在，更无法有针对性地做好技术和物资准备。现在，在智能技术的支持下，系统可以自动感知故障的发生，并自动将故障部位、原因分析、应对措施等推送给抢修人员。
不仅如此，整个智能系统还具备“防病”和“调理健康”的能力。基于AI大模型，系统可以深度挖掘地铁列车日常运行数据，形成“健康报告”，并进行故障预测。总体来看，地铁系统通常能以较低的成本维持最优状态，实现运输能力提升30%左右；当发生故障、事故时，可节省约30%的应急响应时间。
据介绍，当前“AI+轨道交通”探索取得突破，有几个重要的触发因素。一方面，地铁多年来积累了海量的数据，AI的发展让这些数据得到有效管理并释放价值成为可能；另一方面，AI大模型的普及也为轨道交通运维创新提供了新工具。以卡斯柯为例，他们正在将30多年的技术积累与大模型进行融合，通过预训练，目前已形成1万多个知识模型。他们希望未来真正打造出一个掌握公司所有开发文档的AI专家，并利用其对地铁运营数据进行深度分析，从而带来安全性和韧性的革命性提升。
当然，与通常使用大模型写稿子、规划行程、生成图片等不同，高度重视安全的地铁对AI的可靠性和可解释性要求极高，而这也是当前AI的短板。据透露，在国际上首次提出“可信人工智能”的中科院院士何继锋已成为卡斯柯院士工作站首席专家，正带领团队从事该领域的工作。未来，他将为更多可信的“AI+轨道交通”创新提供支撑。
