五部门联合印发"人工智能+交通运输"行动方案（智能铁路+智能建养篇）

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轨道交通行业动态

近日，交通运输部、国家铁路局、国铁等八部门联合印发《"人工智能+交通运输"典型应用场景创新行动方案》，提出到2030年在智能驾驶、智能铁路、智能建养等10个重点方向开放一批高价值应用场景，形成一批高水平算法模型。涌现一批“人工智能+交通运输”新基础设施、新技术装备、新服务模式、新产业形态，人工智能更加有力地引领交通运输高质量发展和高水平安全。

方案将试点任务分为应用推广类、创新示范类、攻关突破类三类。

铁路与城市轨道交通行业的密切相关的主要集中在智能铁路和智能建养。

重点任务之三智能铁路

推动智能列车与运行控制系统研发与测试，支持嵌入具备自感知、自学习、自运行能力的智能化部件，提升列车状态识别与运行过程自主调节能力。鼓励采用视觉大模型、智能机器人等，实现简单重复性巡检场景的智能化作业，提升装备自主检测、自主诊断、自适应等数智化精准运维能力。围绕调度、通信、供电、服务、应急等核心环节，推动铁路运行模式智能化能力提升，拓展智能铁路应用边界。

重点任务之七智能建养

面向桥梁、隧道、路面等典型结构设施，开展结构状态感知、病害识别、趋势预测、养护决策等关键技术应用，实现结构性能评估、风险等级判断、质量安全管控、养护策略推荐等功能。依托物联网和智能机器人、无人机等装备，利用多模态大模型，提升智能化巡检能力。探索人工智能技术应用于设计、施工、管理、养护等建养全流程，提升交通基础设施全生命周期管理能力。

建设指引

"十五五"期间将分批推出典型应用场景建设指引，第一批建设指引已随方案同步发布。

智能铁路

（一）列车智能控制系统。

支持智能列车与协同控制技术研发。推动多智能体协同优化算法研究，支持列车群协同决策与自主运行，提升线路通过能力。推动自感知、自学习、自决策的智慧化动车装备，以及多编组列车智能驾驶、协同控制和智能能源管理等技术应用。

（二）铁路装备自主健康管理。

鼓励构建基于数字孪生与机器学习的预测性维护系统，对铁路装备核心部件进行多模态数据融合分析与时序异常检测，实现亚健康状态早期预警与剩余寿命精准预测。鼓励开发装备故障自生成诊断知识图谱与决策推理引擎，提升自检测、自诊断、自适应能力，最大化系统可用性与可靠性，降低全生命周期维护成本。

（三）铁路旅客智能服务。

支持部署全旅程多模态智能服务系统，融合计算机视觉与自然语言处理技术，实现乘客异常行为识别与个性化服务主动推荐。支持构建站车一体化的动态资源调度模型，通过人工智能算法实时优化售票、候车、乘降、换乘等环节资源分配。鼓励应用虚实融合的交互导览与异常事件智能处置系统，提升旅客出行体验与应急响应效率。

智能建养

（一）智能勘察与设计。

鼓励采用人工智能自动线形生成技术，集成地质勘探数据、环境参数与规范库，辅助规避地质风险，实现线形最优。鼓励采用人工智能技术融合激光雷达点云、无人机巡检等数据，自动生成桥梁、隧道等基础设施三维模型，实现基础设施设计的数据驱动。支持采用人工智能技术实现多源信息融合，实现勘察报告、设计图纸、设计报告自动生成、复杂工程三维模拟自动分析、勘察设计历史数据挖掘等功能，强化对复杂地质条件、气象及水文分布变化等高风险灾害区域的研判，做好科学安全选线、多通道布局论证和多走廊比选。

（二）基础设施智能施工。

鼓励推广无人化施工装备集群协同作业，实现公路交通基础设施施工实时感知与自适应调节。推动工程数字孪生、智能预警装置、人工智能大模型等技术应用，探索实施大数据智慧辅助管理，实现工程施工现场质量安全动态监测和主动预警。鼓励应用环保智能管控系统，采用人工智能调度模型，开展施工进度智能监管、违规施工行为监管、物资智能监管等智能化监管，实现施工过程全要素数字化管控，保障施工安全。

（三）智能巡检与养护。

推广无人机集群智能巡检系统在公路、港口、航道等场景应用示范。推广应用人工智能技术，融合多源传感数据，实现路基、路面、桥梁、隧道病害和交通标志标线破损等自动识别，以及桥梁、隧道、边坡智能监测。推广应用养护决策智能体，结合历史数据与性能预测，自动生成个性化、最优化的养护策略。

素材来源：综合自公告公示

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