AI在铁道通信与信息化技术中的应用

20XX/XX/XXAI在铁道通信与信息化技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

铁道通信与信息化技术概述02

AI赋能铁道通信的关键技术03

AI在铁道通信设备智能运维中的应用04

AI在铁路信息化管理中的创新应用CONTENTS目录05

AI在铁路安全监测与预警中的实践06

AI驱动的铁路通信人才培养与技术创新07

挑战与未来展望铁道通信与信息化技术概述01核心构成：设备层与网络层协同包括信号传输设备（如GSM-R基站、光纤传输网）、数据处理设备（服务器、边缘计算节点）及网络基础设施（5G-R、北斗定位系统），形成"端-边-云"一体化架构。核心构成：业务支撑与管理系统涵盖列车调度通信系统、行车安全监控系统、应急指挥系统及票务信息系统，集成多专业数据实现统一管理与调度。核心功能：保障行车安全与效率实时传输列车运行状态、调度指令及安全监控数据，如车地链路延迟控制在300ms以内，越区切换响应时间≤800ms，确保列车间隔控制与安全运行。核心功能：支撑客运服务与应急响应提供旅客信息服务（如12306智能客服分流超55%电话问询）、应急通信保障（隧道内轨旁电话回传故障信息），实现7×24小时多模态交互与快速故障处置。铁道通信系统的核心构成与功能信息化技术在铁路运营中的作用提升运输组织效率AI技术通过智能调度系统实现机车自动驾驶、计划自动生成，使人工接卸排车作业量减少90%，并能动态优化资源配置，降低各岗位员工劳动强度70%以上，提升运输与施工效率。强化安全监控与预警信息化技术构建的智能安防与引导系统，可AI智能测算客流并预警，缩短进站排队时间；AI智能判图能快速识别违禁品，同时对车辆、基础设施进行故障自动识别，如货车故障识别率超90%，列均作业时间缩短。优化旅客服务体验智能客服系统可分流超55%的电话问询，提供7×24小时多模态交互服务；候补票务分析决策系统将原本数小时的人工研判压缩至秒级，2025年暑运期间生成超万条优化建议，极大提升候补兑现率。推动基础设施智能运维设备智能巡检（机器人/无人机）替代人工高危作业，无人机巡检效率提升5-8倍，水下机器人检测效率提升3倍；大型检测车高效采集线路数据，效率较人工提升60倍，实现从“周期修”到“状态修”的转变。传统铁道通信与信息化技术的挑战01人工巡检效率低下与成本高昂传统依赖人工巡检，如隧道内2G/4G信号故障平均暴露时间超4小时，无人机巡检效率可提升5-8倍，水下机器人检测效率提升3倍。02设备异构与数据整合难题同线路存在华为、中兴、诺西等多代基站，SNMP私有MIB不公开，字段命名不统一，数据采集与标准化困难。03故障诊断与处置响应滞后传统分析软件仅能提示故障现象（如“速度传感器断线检测”），无法定位具体故障点，依赖人工经验判断，故障处置建议准确率难以保障。04规章制度查询与知识传递不畅运维人员需人工查阅海量技术规章、作业规范，耗时且易出错，传统培训模式依赖“口传心授”，新职工独立上岗周期长。05安全监控与风险预警能力不足传统监控多为事后分析，对铁路沿线入侵、设备异常等安全隐患无法实时预警，依赖人工监控视频，响应速度慢。AI赋能铁道通信的关键技术02自然语言处理在铁路专业知识问答中的应用铁路专业知识问答系统构建以DeepSeekR1、Qwen等通用大模型为基座，深度融合轨道交通行业知识库，将技术规章、作业规范等文件智能化导入，构建持续进化的知识体系。领域定制化微调技术采用参数高效微调（PEFT）技术，结合LoRA与指令微调策略，通过对海量运维文档、故障案例数据训练，使模型精准掌握工程术语与流程逻辑，保留通用语言能力。多源知识库融合技术集成300S、200H等产品知识库，通过RAG（检索增强生成）技术动态调用最新知识片段，确保输出内容兼具专业性与时效性，如设备维护场景实时生成指导方案。应用效果与价值规章制度问答准确率达100%，故障处置建议准确率达98%，通过“大模型+小模型+专家系统“模式为铁路信号运维提供高效精准的智能决策支持，助力行业数字化转型。计算机视觉技术在设备状态监测中的实践

轨道异常智能检测借助AI算法对轨道全路段视频进行深入分析，可精准检测轨道变形、损坏等异常行为，极大节省人工检测的时间和成本，为铁路安全提供有力保障。

车辆故障图像识别铁路装备“基于图像识别技术重载铁路货车智能检修应用”案例，通过深度学习和图像处理技术实现货车典型故障自识别算法，货车故障识别率超90%，列均作业时间缩短，成为国内货车检修领域唯一入选工信部人工智能典型案例。

基础设施智能巡检无人机巡检效率较人工提升5-8倍，水下机器人检测效率提升3倍，如电力设备无人机巡检、桥梁水下检测机器人等，替代人工高危作业，实现对基础设施的高效监测。

接触网与关键部件监测利用计算机视觉技术对接触网磨损、关键部件（如轴承）状态进行实时监测，结合机器学习异常检测模型，实现从“定期检修”到“预测性维护”的转变，提升设备可靠性。机器学习与深度学习在故障诊断中的突破

传统故障诊断的局限性传统分析软件常仅能提示如“速度传感器断线检测”，无法精确定位具体故障点，依赖人工经验判断，效率低且准确性有限。

机器学习驱动的精准定位基于机器学习算法，通过分析海量运维文档和故障案例数据，可精准识别故障部位并提供处理方法，提升故障诊断的准确性和效率。

深度学习实现预测性维护深度学习模型对关键设备运行数据（如振动、温度、压力）进行实时分析，实现故障的早期预警和剩余寿命预测，推动从“定期检修”向“预测性维护”转变。

双引擎架构提升复杂场景表现采用领域定制化微调技术（如PEFT、LoRA）与多源知识库融合（RAG技术）双引擎架构，确保在复杂运维场景中故障处置建议准确率达98%。大模型技术在铁路领域的适配与优化领域定制化微调技术

基于参数高效微调（PEFT）技术，结合LoRA与指令微调策略，仅需少量参数更新即可适配工程运维需求。通过对海量运维文档、故障案例等数据训练，模型在保留通用语言能力的同时，精准掌握工程术语与流程逻辑。多源知识库融合架构

集成300S、200H等产品的知识库，通过RAG（检索增强生成）技术动态调用最新知识片段，确保输出内容兼具专业性与时效性。例如，在设备维护场景中，模型可实时生成结合知识库的指导方案。双引擎驱动智能化运维

采用领域定制化微调技术与多源知识库融合双引擎架构，确保其在复杂运维场景中的高效表现。规章制度问答准确率达100%，故障处置建议准确率达98%，为铁路信号运维提供高效精准的智能决策支持。AI在铁道通信设备智能运维中的应用03信号设备故障预测与健康管理系统

01双引擎驱动的智能化运维架构采用领域定制化微调技术与多源知识库融合双引擎架构，基于参数高效微调（PEFT）技术结合LoRA与指令微调策略，仅需少量参数更新即可适配工程运维需求；集成300S、200H等产品知识库，通过RAG技术动态调用最新知识片段。

02精准高效的故障诊断能力针对传统分析软件仅能提示“速度传感器断线检测”但无法定位具体故障点的问题，通过模型精准识别故障部位并提供处理方法，故障处置建议准确率达98%。

03全面的规范制度查询支持用户输入信号设备相关规范问题，模型即时返回结构化答案，规章制度问答准确率达100%，为运维人员提供可靠的知识支持。

04移动端无缝协同的“掌上运维”通过与既有作业终端平行线APP结合，运维人员可随时随地通过语音或文字获取AI支持，实现“大模型+小模型+专家系统“模式下的高效精准智能决策支持。案例背景与入选情况2025年11月，和利时集团“基于大模型的铁路信号设备智能运维”创新应用案例成功入选中国铁道学会发布的《2025人工智能大模型驱动智能铁路发展蓝皮书》，成为智能铁路大模型技术应用标杆案例。技术架构与核心能力该案例以DeepSeekR1、Qwen等成熟开源通用大模型为基座，深度融合轨道交通行业知识库，构建持续进化的知识体系。采用领域定制化微调（PEFT技术结合LoRA与指令微调）与多源知识库融合（RAG技术）双引擎驱动架构。关键应用效果与数据当前，该系统规章制度问答准确率达100%，故障处置建议准确率达98%。实现规范制度查询结构化答案即时返回、故障精准定位与处理方法提供，并与平行线APP结合实现移动端“掌上运维”。基于大模型的铁路信号设备智能运维案例双引擎驱动：领域定制化微调与多源知识库融合领域定制化微调技术：参数高效适配工程需求基于参数高效微调（PEFT）技术，结合LoRA（低秩适应）与指令微调策略，仅需少量参数更新即可适配工程运维需求。通过对海量运维文档、故障案例等数据的训练，模型在保留通用语言能力的同时，精准掌握工程术语与流程逻辑。多源知识库融合：动态调用确保专业时效集成300S、200H等产品的知识库，通过RAG（检索增强生成）技术动态调用最新知识片段，确保输出内容兼具专业性与时效性。例如，在设备维护场景中，模型可实时生成结合知识库的指导方案。双引擎协同效应：实现运维场景高效表现该模型采用领域定制化微调技术与多源知识库融合双引擎架构，确保其在复杂运维场景中的高效表现。当前，规章制度问答准确率达100%，故障处置建议准确率达98%，为铁路信号运维提供高效精准的智能决策支持。移动端协同：实现"掌上运维"的智能支持

移动端协同的核心模式通过与既有作业终端平行线APP结合，运维人员可随时随地通过语音或文字获取AI支持，实现运维工作的移动化与便捷化。

关键应用场景在设备维护场景中，运维人员可通过移动端实时调用AI模型生成结合知识库的指导方案，例如故障处置建议准确率可达98%。

核心价值体现打破传统运维的时空限制，提升现场作业响应速度与问题解决效率，助力铁路信号设备运维从被动响应向主动服务转变。AI在铁路信息化管理中的创新应用04智能票务系统：候补分析决策的AI大脑

传统候补票务调配的痛点过去客流高峰时期，候补票务调配主要依赖人工分析，工作人员需逐一核对上千条线路的运力、候补、余票、历史客流规律、实时售票情况等数据，凭经验研判，耗时长、效率低，运力与动态变化需求之间难以精准匹配，导致运力资源未能最优利用。

AI候补分析决策系统的突破2025年3月起，国铁成都局一支平均年龄30岁的“巾帼”研发团队瞄准痛点攻关，开发出“基于大语言模型的铁路候补分析决策系统”。该系统能够同时处理上千条线路的票务数据，将原本需要数小时的人工研判过程压缩至秒级。

AI候补系统的应用成效2025年暑运期间，该AI候补分析决策系统生成超万条优化建议，极大提升了候补兑现率，在现有运力体系内帮助旅客顺利出行，实现了铁路运营从“人工研判”向“数据决策”的重要飞跃。三维虚拟镜像与实时数据融合依托60000+BIM模型与3028台设备全量档案构建AI底座，接入1317路摄像头，实现站内实景与虚拟模型实时同步，客流热力、设备状态等信息一目了然。全域主动感知与智能研判利用AI算法对全域数据进行综合分析与智能研判，传统需数小时完成的风险评估缩至秒级生成预警信息，实现从“被动响应”到“主动预测”的范式转变。核心业务一体化管理与高效响应平台整合车站所有核心业务，管理更直观、响应更迅速，调度指挥中心可实时掌握列车到发时刻、环境参数变化等关键信息，提升整体运营效率。车站智慧管控平台：全景感知与智能调度货运智能化：路径优化与资源配置算法

智能路径规划：动态调整与效率提升基于运筹优化算法和大数据预测，AI系统能够根据实时车流、线路状况、天气等因素，为货运列车规划最优路径，减少迂回和等待时间，提升铁路货运效率。

智能编组站：自动化与无人化运营AI调度系统控制调车机，实现货运列车的自动编组与解体，减少人工干预，使人工接卸排车作业量减少90%，显著提高编组站作业效率和准确性。

货运需求预测与智能定价利用大数据分析和机器学习模型，AI技术可对货运市场需求进行精准预测，并结合市场供需关系、运输成本等因素，实现智能定价，优化货运资源配置。

全局资源动态优化与配置AI系统通过分析全路网的货运数据，实现对机车、车辆、线路等资源的动态预测与优化配置，构建“全国铁路一张网”智能决策大脑，提升整体货运运输效能。铁路人工智能大模型的多场景应用智能运维与故障诊断和利时“基于大模型的铁路信号设备智能运维”案例，规章制度问答准确率达100%，故障处置建议准确率达98%，通过“大模型+小模型+专家系统”模式提供智能决策支持。智能调度与运营优化国铁成都局“基于大语言模型的铁路候补分析决策系统”，将人工数小时的研判过程压缩至秒级，2025年暑运期间生成超万条优化建议，提升候补兑现率。智能安全与检测监控铁路装备“基于图像识别技术重载铁路货车智能检修应用”，通过深度学习实现货车典型故障自识别，识别率超90%，列均作业时间缩短，入选工信部典型案例。智能客服与旅客服务12306智能客服系统利用AI技术分流超55%的电话问询，提供7×24小时多模态交互服务，提升旅客咨询效率与体验。智能培训与应急演练国铁集团人工智能大模型结合VR技术打造沉浸式教学与应急演练仿真实训平台，如呼和浩特通信段AR眼镜实训，新职工独立上岗周期压缩近一半。AI在铁路安全监测与预警中的实践05计算机视觉驱动的轨道异常检测借助AI算法对轨道全路段视频进行深入分析，实现对轨道变形、损坏等异常行为的精准检测，自动识别轨道的损坏情况，极大节省人工检测的时间和成本，为铁路安全提供有力保障。智能巡检机器人与无人机应用替代人工高危作业，无人机巡检效率较人工提升5-8倍，水下机器人检测效率提升3倍，如动车组智能巡检机器人、电力设备无人机巡检、桥梁水下检测机器人等，有效提升巡检覆盖面与安全性。大型检测车与状态修模式转型大型检测车高效采集线路数据，效率较人工提升60倍，并推动铁路基础设施维护从传统“周期修”向“状态修”转变，结合大数据分析实现精准维护，如“数智朔黄”数据赋能平台。多源数据融合的智能分析平台集成图像识别、声学检测、物联网传感器等多源数据，通过AI模型进行综合分析与智能研判，实现对轨道几何形变、接触网磨损、隧道裂缝等问题的早期预警和精准定位，提升巡检智能化水平。轨道异常检测与智能巡检技术铁路沿线入侵与障碍物识别系统智能视频分析技术应用基于计算机视觉与深度学习算法，通过部署在轨旁的高清摄像头，对铁路沿线进行实时视频监控。系统可自动识别人员、动物、车辆等侵入行为，以及轨道上的障碍物，实现全天候、全覆盖的安全监测。多传感器融合预警机制融合可见光摄像头、红外热成像仪、毫米波雷达等多类型传感器数据，构建立体感知网络。即使在恶劣天气（如雨雪、大雾）或光照不足条件下，仍能保持高识别率，有效弥补单一传感器的局限性。实时响应与联动处置流程当系统检测到入侵或障碍物时，能在秒级时间内发出预警信息，并自动推送至调度中心及相关责任人。同时可联动现场声光报警设备，对侵入人员进行警示，为应急处置争取宝贵时间，降低事故风险。关键性能指标与实际成效系统对常见入侵目标识别准确率超90%，对轨道障碍物检测精度达亚毫米级，平均响应时间小于2秒。在试点线路应用中，成功预警多起人员误入、异物侵限事件，大幅提升了铁路沿线的安全防护能力。基于图像识别的重载铁路货车智能检修

技术底座：智能TFDS图像识别技术依托国家能源集团大一体化运营优势，以"智能TFDS（铁路货车运行故障动态图像监测系统）图像识别技术"为核心，深度挖掘机器视觉、图像识别、大模型应用等前沿算法积累。

核心技术：深度学习与图像处理融合利用Transformer架构下的开源算法及全公司生产数据，在集团公司智源大模型平台开展研究，实现货车典型故障自识别算法，模型支持在线更新和实时故障诊断。

应用成效：提升效率与质量有效减少人工投入和人员工作压力，提高列检质量和列检效率，货车故障识别率超90%，列均作业时间缩短，对推动TFDS向智能化发展、引导列检运行模式向全自动识别转变具有探索示范意义。

行业地位：国内货车检修领域标杆该案例成功入选工业和信息化部《人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》，成为国内货车检修领域唯一入选案例。基于AI图像识别的积雪预警借助人工智能图像识别技术，摄像头能够实时捕捉铁路沿线积雪情况，并立即触发预警系统，及时通知相关管理人员，极大地提升了火车运行的安全性。基于AI图像识别的火焰预警利用人工智能图像识别技术，摄像头可实时监测铁路沿线火情、烟雾等潜在危险，迅速触发预警机制，为铁路运输的顺畅进行提供有力保障。多维度环境参数智能监测AI系统整合温湿度、风力、光照等多维度环境传感器数据，结合历史灾害数据与机器学习算法，实现对复杂环境风险的综合研判与提前预警。自然灾害与环境风险智能预警AI驱动的铁路通信人才培养与技术创新06AR/VR技术在铁路通信实训中的应用

AR实训：实时引导与智能纠错AR眼镜通过目标检测、动作识别技术，为学员提供实时操作指引与错误提示。如呼和浩特通信段职工借助AR眼镜，在“眼镜师傅”语音引导下完成通信机柜故障排查，新职工独立上岗周期压缩近一半。

VR仿真实训：沉浸式场景演练VR技术构建虚拟实训环境，还原设备结构与事故案例，学员可在仿真情境中反复演练。结合国铁集团人工智能大模型与VR技术打造的沉浸式教学平台，有效提升职工理论水平和实战应急处置能力。

3D仿真与数字人辅助教学3D仿真技术直观呈现复杂设备内部结构与工作原理，数字人“通通”通过分析实训数据，精准定位学员知识盲区并推送个性化学习方案，实现“千人千面”的智能培训。

实训成效：能力提升与效率优化引入AR/VR技术后，铁路通信实训主动参培人员翻倍，职工应对复杂故障能力显著增强。通过虚拟操作预演，实战时故障排查思路更清晰，动手更果断，大幅提升培训质量与运维效率。AI+铁路复合人才培养体系构建

复合型人才缺口与培养目标当前AI+铁路复合人才缺口超过8万，亟需培养既掌握铁路专业知识，又具备AI技术应用能力的跨界人才。目标是构建系统化培养体系，2025年计划年培养3千人，5年内填补缺口的50%。

课程体系与教学资源建设设计“铁路信号基础+AI安全+多模态大模型+可信AI+高铁场景实训”的课程地图，嵌入“1+X”证书制度。校企联合开发基于真实项目的课程资源，颗粒化知识/技能点，对接500余条岗位能力指标，开发MOOC视频资源2000余条，覆盖岗位技能达90%以上。

产教融合与实践平台搭建深化校企合作，成立“华为ICT学院”“华为鲲鹏产业学院”等，引入企业真实项目与技术标准。建设集模拟、实操、考评于一体的实训基地，如AR智慧实训室，通过虚拟仿真和实时指导提升实操能力，新职工独立上岗周期压缩近一半。

人才培养模式创新与保障机制推行“产学合作协同育人”项目与“高铁AI菁英计划”，开展“智惠成铁”创新大赛、职工职业技能竞赛等，激发全员创新潜能。建立“红色引擎1024”党内品牌、“科创讲堂”培训平台等载体，推动一线职工从“被动接受技术”转变为“主动研发应用”，形成“从一线中来、到一线中去”的良性循环。铁路通信AI创新大赛与成果转化

创新大赛激发一线智慧中国铁路成都局集团举办首届人工智能应用创新大赛，涌现出“AI全景感知与智慧管控平台”“多元数据融合的自动化隧道病害检测系统”等围绕AI与铁路业务深度融合的创新实践，精准回应日常工作难题。

候补票务系统的AI革新国铁成都局“基于大语言模型的铁路候补分析决策系统”将原本数小时的人工研判压缩至秒级，2025年暑运期间生成超万条优化建议，极大提升候补兑现率，实现铁路运营从“人工研判”向“数据决策”的飞跃。

车站智慧管控平台实践重庆东站“AI全景感知与智慧管控平台”依托60000+BIM模型与3028台设备档案，接入1317路摄像头，实现客流热力、设备状态等信息实时监控，传统数小时风险评估缩至秒级预警，实现从“被动响应”到“主动预测”的转变。

成果转化与人才培养机制通过“智惠成铁”创新大赛、职工技能竞赛等载体，国铁成都局打破技术与运营壁垒，2024-2025年先后成立人工智能研究小组、首批AI团队及青年自组织，推动职工从“被动接受技术”转变为“主动研发应用”，形成“从一线中来、到一线中去”的创新良性循环。挑战与未来展望07AI在铁道通信应用中的技术瓶颈与对策数据安全与隐私保护挑战铁道通信涉及大量敏感数据，如列车运行状态、调度指令等，AI应用面临数据泄露和滥用风险。需建立严格的数据加密和访问控制机制，确保数据在传输和存储过程中的安全性，并加强对数据使用过程的监管。AI模型可靠性与稳定性要求高铁道通信系统对AI模型的可靠性和稳定性要求极高，一旦模型出现故障或误判，将对列车运行安全造成严重影响。应加强对AI系统的测试和验证，建立完善的故障检测和恢复机制，并定期进行维护和升级。AI+铁路复合人才缺口大当前AI与铁路领域交叉的复合型人才缺口较大，难以满足铁道通信智能化发展需求。需通过教育部“产学合作协同育人”项目、国铁“高铁AI菁英计划”及微专业等多种方式，加快人才培养，目标年培3千人