AI赋能轨道交通：技术融合、应用实践与未来趋势

陈德旺; 陈鹏桥; 熊刚; 赵军辉; 王义惠; 周强

doi:10.16749/j.cnki.jecjtu.20260306.003

华东交通大学学报 ›› 2026, Vol. 43 ›› Issue (02) : 16 -27. DOI: 10.16749/j.cnki.jecjtu.20260306.003

AI赋能轨道交通：技术融合、应用实践与未来趋势

陈德旺, 陈鹏桥, 熊刚, 赵军辉, 王义惠, 周强

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摘要

随着城市化进程的加快和轨道交通网络的持续扩展，轨道交通系统在运营调度、设施维护和列车控制等方面亟需更高效、更精细和更智能的解决方案。人工智能（AI）凭借其在数据感知、模式识别和智能决策方面的优势，正在深刻重塑轨道交通的技术体系与管理模式。文章以AI赋能轨道交通为核心视角，围绕运营优化、设备维护和智能驾驶三个关键环节，系统梳理了当前研究进展与工程实践。从现有方法在数据维度高、模型可解释性不足及系统融合度有限等方面的主要挑战出发，文章进一步探讨了深度学习、图神经网络、协同多智能体强化学习、自监督学习与数字孪生等AI技术的应对路径。最后，本文展望了未来轨道交通在算力支持、标准体系构建与人机协同智能体发展等方向的趋势，为AI与轨道交通的深度融合提供理论参考与实践启示。