铁路与城市轨道交通作为“大国动脉”和城市生命线，正迎来新一轮智能化升级浪潮。大模型（如大语言模型）与AI Agent（智能体）等人工智能技术，正在帮助行业应对高运营成本和严苛安全要求等挑战 。从列车调度到设备运维，从乘客服务到应急指挥，国内外的轨道交通企业纷纷探索以行业大模型+智能体赋能业务的新路径，推动轨道交通迈向更加安全、高效、以乘客为中心的智能时代。
国内外头部企业的实践与最新动向
全球范围内，轨道交通领域的领军企业正竞相布局“大模型+智能体”战略，在不同细分方向取得突破：
•中国国家铁路集团（国铁集团）：作为行业“领头雁”，国铁集团系统推进“人工智能+铁路”行动，建立现代化铁路科技创新与AI发展体系 。近年来通过百余项科研项目孵化出442项AI创新成果，已广泛应用于工程建设、客货运输、安全保障、设备维护、培训演练等核心业务 。2025年，国铁集团正式发布了中国铁路人工智能大模型，集成自然语言、视觉、语音和多模态四大能力，结合VR技术构建沉浸式教学与应急仿真平台，助力铁路职工培训和实战演练。这标志着国铁搭建起统一的AI“大脑”，为未来各业务智能体提供了通用底座支持。 •中国中车集团（CRRC）：作为全球最大的轨道装备制造商，中车正深度拥抱AI技术转型为“智能制造”标杆 。中车已构建起“五高五全”的“斫轮”行业大模型体系，成为国内首个通过网信办备案的央企装备制造业大模型 。该体系下孵化了一系列专业场景模型（如“斫轮·风驰”空气动力学仿真大模型、“九章”生产优化模型等），覆盖智能行车、智能服务、智能运维等业务全流程，为高铁研制和运维提供数据驱动的新思路 。例如，借助工业大模型，中车将高速列车空气动力学仿真由过去耗费超算数日缩短到单机GPU十秒级，仿真效率提升30倍以上，结果误差小于5%，大幅加速了CR450高速动车的设计优化 。又如前述虚拟传感器模型的成功应用，表明中车通过产学研合作，已掌握利用大模型替代昂贵传感器实现设备状态智能监测的前沿技术 。这些成果巩固了中车在AI时代的技术领先地位。 •城市轨道交通公司：各地地铁公司也在加速智能化实践。青岛地铁在2025年率先发布了城市轨道交通行业人工智能大模型，由中国城市轨道交通协会牵头联合研发 。该模型以国产通用大模型为基座，融合行业数据自主训练，具备逻辑推理、智能对话和算法统筹能力，面向设备运维、乘客服务、运输组织、应急处置四大业务提供AI支撑 。特别创新之处在于采用“大模型+智能体”的混合专家架构：构建了“1个行业大模型+18个子智能体”的应用体系，全面覆盖城轨运营场景 。目前青岛地铁已在6号线试运行供电、车辆、机电、智慧车站等4个智能体，实现设备故障处置流程大幅缩短，整体运营效率提升超40%，乘客主动服务提升60%以上，生产作业流程缩减60%，预计线路全网应用后每年可节省运营成本逾10亿元。这一实践填补了城轨领域大模型应用的空白，也为全国城市轨道交通智慧升级提供了范例。除青岛外，北京、上海、深圳等地铁集团也在与科技企业合作开发智慧车站和智能调度系统，积极跟进这一趋势。 •JR东日本（日本东日本旅客铁道株式会社）：面对少子老龄化导致的用工短缺和安全压力，JR东日本在其“勇翔2034”愿景中把AI与无人化列为重要方向。一方面，JR东日本致力于铁路维护的自动化，如研发新一代新干线综合检测列车（被称为“下一代Doctor”）以更多依靠远程AI分析和机器人巡检替代人工，使轨道检查作业向无人化、远程化迈进 。另一方面，JR东日本积极应用AI提升乘客服务：早在2015年就推出了AI客服助手咨询列车时刻和票务；近年引入多语言对话系统服务访日旅客，并与高校合作开发能够进行情感识别和更自然对话的下一代虚拟客服。JR东还在部分繁忙车站试验AI摄像头客流监测与导引，以及利用大数据分析乘客出行模式优化列车时刻表等，以打造“贴近旅客的交通生活圈”。 •德意志铁路公司（DB）：德国铁路将AI视为实现更可靠高效铁路的重要引擎，其数字化战略中涌现多项AI创新应用。在运营调控方面，DB开发的AI系统已用于多个城市快铁（S-Bahn）控制中心：实时分析列车运行并模拟未来几分钟内可能的冲突，提前推荐最佳调度方案供调度员参考，从而将繁忙线路的延误降至最低 。据统计，该系统在斯图加特测试时，可消解最长8分钟延误而不致扩散，引发的连锁晚点和拥堵显著减少 。在设备维护领域，DB全面推进列车的状态修（Condition-based Maintenance）：利用IoT传感器和AI算法监测3,500多个传感点，每月分析超过28TB数据 。AI能够自动识别检修需求，将传统需人工高空作业数小时的ICE列车车顶巡检缩短到几分钟内完成 ；同时DB开发AI工具优化轮对更换等计划性维修的时机，实现维修资源最优配置 。在乘客服务方面，DB运用AI改进官网、App和车站的信息发布：通过机器学习对历史和实时数据建模，更准确预测列车到站时间供乘客查询 。DB还打造了多渠道的智能客服体系——网页聊天机器人、自助语音热线，以及名为“SEMMI”的实体社交机器人投入车站测试。SEMMI以拟人化形象提供问询，引入共情对话技术以更好理解自然语言问句，代表了铁路客户服务智能化的新探索。 •美国铁路客运公司（Amtrak）：作为北美主要客运铁路运营商，Amtrak近年通过数字化改善客户体验，其AI客服“Julie”早已广为旅客熟知。Julie能24/7在线回答订票、行程、更改等常见问题，并与后台实时列车运行信息相连，为旅客提供秒级响应的动态咨询服务 。据报道，约80%日常票务咨询都可由该智能助手独立处理 。Amtrak表示引入AI客服后极大缓解了呼叫中心压力，电话等待时间明显下降，同时提高了客户满意度。这一成功案例也推动北美其他运输企业加快导入AI聊天机器人来提升服务质量。
无论国铁、中车等基础设施运营商，抑或JR、DB、Amtrak等运输运营商，都已将大模型与AI智能体作为核心技术方向。他们或发布行业大模型平台，或打造垂直场景智能体，结合自身数据优势和业务痛点形成了各具特色的实践路径。这些头部玩家的积极探索，为整个轨道交通行业的智能化升级提供了宝贵经验和示范。
政策环境与行业标准：支持与挑战并存
大模型和智能体在轨道交通领域的落地，离不开政策标准的引导与保障。在中国，政府正大力营造有利于交通AI创新的政策环境。2025年9月，交通运输部等七部门联合印发《“人工智能＋交通运输”实施意见》，明确提出建设综合交通运输大模型体系，并在智能铁路装备与系统、智慧公路、智慧航运等七大重点领域部署 AI 场景创新 。《意见》设定了清晰的阶段目标：到2027年，AI将在交通典型场景中广泛应用，形成综合交通大模型及一批标志性创新工程；到2030年，实现AI与交通运输深度融合，建成自主可控的智能综合立体交通网，整体技术水平跻身世界前列 。为此，政府将加强算力供给、高质量数据集建设和泛在通信网络布局，并已牵头组建“交通大模型创新与产业联盟”，联合头部科技企业、行业骨干单位、科研院所等共享算力、语料和模型，共建开放协同的产业生态。
政策利好的同时，也有挑战需要正视。行业标准和安全监管方面，铁路属于强安全、强监管领域，对于AI的应用设立了高门槛。传统铁路信号、调度等系统都有完善的安全认证体系（SIL等级等），如何将自学习的AI模型纳入现有安全认证框架，是一道难题。监管部门在鼓励创新的同时，也强调安全与合规：上述《意见》明确要求统筹好发展和安全两大目标，加强AI网络安全和数据安全管理，建立分级分类的AI应用安全监管制度，妥善应对潜在风险。这意味着在行车调度、自动驾驶等关键场景引入AI时，必须确保算法决策透明可控、系统冗余完备，不降低原有安全标准。此外，数据治理与标准化也是现实挑战。轨道交通行业数据往往高度碎片化、封闭在不同子系统和单位，缺乏统一标准。一些专家指出，大模型要在垂直行业发挥作用，需要大量高质量标注数据，但目前关于如何将通用大模型垂直移植到铁路领域的公开资料还很匮乏，国内外都缺乏成熟经验。这造成铁路技术人员在应用大模型时“摸着石头过河”，知识储备和信心不足。
国际上，各国监管机构和行业组织也在积极应对AI带来的新课题。欧盟正在制定《AI法案》，对高风险AI系统（交通运输领域可能涉及）提出合规要求，强调可解释性和人为监督。国际铁路联盟（UIC）近年组织了“人工智能在铁路中的应用”研究项目，聚焦预测性维护等领域，总结各国铁路AI实践进展和标准需求。项目报告强调，AI要大规模赋能铁路，需要解决数据质量和共享、组织协同和预期管理等关键问题。例如，不同铁路公司在组织架构和资源上存在差异，AI项目需要高层支持和明确的业务价值才能成功；又如应建立跨部门的数据治理机制，确保采集到全面可信的数据训练模型，并在模型决策与业务流程之间建立清晰接口。总体而言，全球监管趋势是在保证安全可控的前提下，逐步完善AI在铁路行业的技术标准与验证体系，为创新应用留足空间。对于中国来说，如何在标准上与国际接轨、并行制定适合本土行业特点的AI应用规范，也是一项紧迫任务。
落地难点与成功路径：从试点到规模化
要让"大模型+智能体"真正落地生根，轨道交通企业需要穿越技术和管理的重重挑战，总结出成功路径。结合国内外经验，以下几个方面至关重要：
1. 数据治理与知识沉淀：数据是大模型的“燃料”。然而铁路系统数据分散在列车、信号、供电、客票等不同平台，格式各异、质量良莠不齐。没有高质量数据，再强的模型也无用武之地。成功路径之一是构建行业级的数据资源体系。如青岛地铁在开发行业大模型时，就联合行业协会和多家企业，汇集了地铁企业运营数据和行业专家知识，构建高质量训练数据集，从而增强模型专业能力和结果可信度 。同时，通过建设行业知识图谱和故障案例库，将多年积累的经验转化为模型可用的知识，提高模型逻辑推理和决策能力。数据治理还包括打通数据孤岛、明确数据产权和安全边界——这需要管理层的推动和政策支持，建立数据共享与隐私保护并行的机制。
2. 技术架构与系统集成：在传统行业引入AI，必须处理好新旧系统融合问题。铁路企业已有完善的调度、信号、客服等系统，AI智能体不能成为脱节的“信息孤岛”。因此，分层架构设计十分关键。业界普遍认可“三层架构”的智能体体系：底层是感知层，连接各种传感器和物联网设备，实时采集列车运行、设备状态、客流环境等数据 ；中间是决策层，由训练好的大模型和AI算法组成铁路“智慧大脑”，对感知数据进行分析研判，生成调度方案、维修建议等决策；上层是协同应用层，与业务系统对接，将决策结果应用到实际操作，并支持人机协同与多智能体之间的信息交互。这种架构确保AI深度嵌入业务：一方面利用接口将AI决策融入既有调度指挥系统、资产管理系统，实现闭环控制；另一方面通过中间层保证AI模型升级迭代不影响前端业务连续性。实际案例中，国铁的AI货运调度、德铁的S-Bahn智能调度都是在既有调度平台上增设AI决策模块来实现。可见，模块化集成和标准接口是AI规模化落地的必要条件，需要IT和业务部门密切合作。
3. 人才与组织变革：智慧铁路的建设不仅是技术工程，更是人才与管理工程。传统铁路企业往往层级分明、专业壁垒强，而AI项目具有跨学科、快速迭代特征，要求组织机制灵活。经验表明，高层领导的重视和推动是第一位的：青岛地铁的案例中，业主牵头组建了跨行业的“人工智能联合创新体”，集合19家单位、300余名技术专家和AI训练师，形成“联创体+实验室+突击队”模式，高效推进项目 。这种做法打破了行业内外、产学研之间的壁垒，加速了技术攻关。同样，国铁集团在内部搭建起科信部主导的AI研发体系，将分散在运输、机务、电务等部门的AI需求集中规划，实现顶层设计引领。人才方面，铁路企业需要引入和培养“双懂”人才——既懂铁路业务又懂AI技术的复合型人才。这可以通过内部培训（如举办AI大讲堂 ）、与高校合作培养以及外部招聘等方式并举。在项目实施中，还应充分发挥一线业务骨干的经验，以人机结合的方式提升AI决策可靠性。正如业内专家所言，在当前阶段“AI再智能，也离不开人的参与” ：企业应营造积极的组织文化，让员工认识到AI是助手而非威胁，通过培训让大家掌握使用AI工具的新技能，从而顺利实现业务流程重塑和人员角色转变。
4. 场景聚焦与迭代落地：面对AI炙手可热的概念，企业需要保持理性，选准切入场景，小步快跑迭代。成功案例往往是从具体痛点出发，以试点验证效果然后逐步推广。以预测性维护为例，如果一开始就试图建设庞大的全系统智能维护平台，可能战线过长难以见效。不妨选取例如“动车组车门故障预测”这样单点价值高的子场景切入，通过几个月开发验证模型有效性，然后再横向扩展至空调、转向架等其他部件，实现“以点带面”。另一个例子是乘客客服领域，引入聊天机器人往往比自动驾驶等高风险项目更易落地，且直接提升服务品质，因而成为AI优先落地方向 。当小场景试点取得成果后，要及时总结ROI和经验，通过内部宣传争取更多资源和支持。同时在扩大战果时，可采用用“1+N”模式——即以一个核心大模型平台，快速孵化N个垂直智能体，避免重复造轮子。青岛地铁的“1+18智能体”就是典型例证，其“一米宽、百米深”的做法值得借鉴 。最后，要有“敏捷迭代”思维，根据现场使用反馈不断优化模型算法和功能，以适应复杂多变的实际场景。例如最初AI识别轨道图像缺陷的准确率可能只有80%，但通过多轮试错和参数调整，逐步提升到接近99% 。企业需要容忍这种从不完美到完善的过程，将AI项目视为长期演进而非一蹴而就，这样才能真正积累起核心竞争力。
下一步建议
面向未来，“大模型+AI智能体”有望成为轨道交通高质量发展的新引擎。为顺利推进这一变革，各方需协同发力、主动作为：政府部门应加快制定行业标准和安全监管框架，鼓励数据开放共享和产学研联合创新，打造测试示范工程以降低技术落地门槛；企业高管应立足长远，将智能化列为战略方向，持续投入资源培养数字化人才、改造IT基础设施，同时以务实态度选择成熟场景先行试点，在企业内部营造支持创新的文化氛围；技术团队则应加强对铁路业务的学习，注重模型与场景的深度结合，从小处着手解决实际问题，在实践中积累算法能力和数据资产。只有政策、管理、技术三支柱同向发力，行业各环节协同创新，才能让“大模型+AI智能体”在轨道交通领域从先锋探索走向规模应用，为社会提供更加安全、高效、智慧的轨道交通服务，引领交通强国和数字中国建设迈上新台阶。
