中国城市轨道交通协会：城市轨道交通人工智能应用指南 2026

这份《城市轨道交通人工智能应用指南（2026）》是中国城市轨道交通协会发布的行业权威指导文件，核心是以 AI 全面赋能城轨从自动化走向智能化、从经验驱动转向数据驱动，构建安全、高效、智慧、绿色的现代城轨体系，以下为核心概括：

一、核心定位与框架

定位：落实国家 “人工智能 +” 与智慧城轨纲要，为城轨 AI 规模化、标准化应用提供全流程落地指引。

框架：构建认知 — 技术 — 应用 — 实施 — 保障闭环，覆盖政策、技术、场景、路径、风险、保障全维度。

二、政策与发展态势

政策：国家、行业、技术三层政策协同，明确 “AI + 交通” 发展方向，大模型国标落地推动规范应用。

现状：从零星试点迈向系统推进，但存在数据孤岛、技术业务脱节、自主可控不足、标准滞后、人才短缺五大瓶颈。

技术趋势：大模型 + 小模型协同、云 — 边 — 端算力协同，向可信 AI、隐私计算升级。

三、关键技术支撑体系

以数据、算法、算力、平台、安全为五大底座：

数据：全生命周期治理，打通壁垒，打造高质量行业数据集。

算法：城轨行业大模型（NLP / 视觉 / 多模态）+ 专业小模型，支撑智能体开发。

算力：云边端协同，集中算力训模、边缘算力实时推理，自主可控、弹性调度。

平台：统一 AI 平台，实现模型、数据、算力、应用集中管理，避免烟囱式建设。

安全：覆盖云网数用端全场景，闭环安全运营，保障合规可控。

四、六大核心应用场景

设备运维：预测修 / 状态修，智能巡检机器人，故障自动研判与派单。

乘客服务：异常行为 / 特殊乘客识别，主动告警与联动服务。

运输组织：客流精准预测、运行图智能编制、运力动态优化。

应急处突：智能生成处置方案，移动端指挥，跨岗协同。

智慧能管：源网荷储控一体化，节能降碳，参与虚拟电厂与碳交易。

办公服务：智能审批、合规风控、知识问答，流程自动化。

五、实施路径与目标

目标：业务重构、流程再造、组织变革，实现人机协同、全域智能。

路径：核心场景试点→示范线路推广→全线网升级，新线 AI 原生、老线智慧改造。

方法：一把手牵头、顶层规划、场景牵引、数据先行、复合人才、产学研协同。

六、挑战与应对

实施挑战：规划缺失、需求模糊、协同不足、数据治理难、标准缺位、人才短缺。

技术风险：模型鲁棒性不足、长尾场景覆盖不够、算力供需失衡、大小模型适配难。

安全合规：数据安全、算法不可解释、人机责任边界不清。

应对：顶层规划、伴随研发、数据治理、标准共建、安全闭环、人才筑基。

七、保障体系

行业标准：数据、模型、应用全链条标准化，建立评价机制。

生态共建：数据共享、模型共训、平台共用，减少重复投入。

人才队伍：引育 AI + 城轨复合型人才，定岗、育才、励才。

资金投入：多元筹资，聚焦基础能力与共性技术，规范监管。

八、典型案例（14 个）

覆盖青岛、徐州、南京、重庆、成都、广州、深圳、北京等地铁，以及华为、中兴、百度、佳都等企业，聚焦智能运维、客流预测、合规审查、隐患识别、智慧车站等场景，效率普遍提升 60%–90%，成本显著下降。

九、核心结论

城轨 AI 已进入体系化推进、规模化落地关键期，核心是夯实技术底座、聚焦业务价值、强化安全合规，推动行业向智能原生、人机协同、具身智能、绿色融合方向发展。