我国的轨道车辆系统应当围绕“原始创新、绿色智能”的发展思路，以建设先进的研发体系为目标，基于智能制造、网络信息化等现代化技术，正在全面推进制造技术的转变。

轨道交通智能技术装备具体包括车辆动力与相关组配件的实时在线智能监控、数据信息的传输、采集与分析、智能检测、车辆及关键组件寿命预测以及各类辅助安全、管理等功能，还要能够实现系统的自我学习、自我修正。这就涉及机械结构优化设计、高强度且轻质材料的配置、智能传感器等技术的开发与应用。以下以高铁即城市轨道交通为例，阐述智能技术的发展思路。

1.国内外智能高铁发展现状

在轨道交通领域新一轮科技革命中，智能化成为世界高铁强国抢占高地的突破口。

日本计算机控制铁路（Cyber Rail）系统通过强大的信息共享功能，让乘客在铁路运输与其他运输之间实现快速便捷的换乘。Cyber Rail系统提前获取乘客的个人行程需求，通过智能算法得到最优的旅程安排，实时向乘客推送路径安排和导航信息。同时，可帮助铁路公司优化列车时刻表，实现乘客个性化需求和铁路公司经济指标的统一［89］。

德国铁路股份公司提出的“铁路4.0”发展规划，涉及乘客线路设计、线路使用效率、物流解决方案、检修安排等多个方面。该规划不仅使乘客获得更好的路线安排及换乘体验，而且铁路公司依此可实现高效快捷的运行规划、设施故障的自动诊断、检修计划的自动生成等［90］。

法国国家铁路公司提出的数字化铁路（DIGITALSNCF）项目，通过工业互联网、物联网等共享列车、路网、站房三大区域的数据，利用智能搜索、决策等方法，提高企业的生产效率、工作质量等，减少企业生产和运营过程中的能量消耗，并且满足乘客对到站准点率和乘坐舒适性的需求。

中国对智能高铁的研究起步较早，不仅成立了专门的研究中心，而且不断推出支持政策。2000年成立的国家铁路智能运输系统工程技术研究中心，就已提出了中国铁路智能运输系统（railway intelligent transport system，RITS）的总

如京张智能高铁利用CTCS-3（Chinese train control system-3）+ATO（automatic train operation）列控系统、北斗卫星导航系统等，在世界上首次实现速度高达350 km/h的有人值守自动驾驶。列车在行驶时，司机不再操纵列车，仅需要关注故障应急处置。这样的自动驾驶设计减轻了司机40%的压力，大幅提高列车运行效率。通过车载定位、北斗卫星等，不仅实现速度控制精度在2 km/h以内，最后停车误差在10 cm之内，还节省能量约15%。此外，京张高铁还具有列车在车站自动发车和停车、车门自动打开、车门和站台门联动控制、车门防夹等功能，给乘客提供更加安全的服务。

2）舒适便捷的智能服务

为给乘客全程带来“安全、温馨、便捷、绿色”的乘坐体验，高铁智能服务在乘客出行安全服务、乘客资讯信息服务、列车设备智能控制方面进行了开拓创新。

乘客出行安全被视为智能服务的重中之重。图像识别技术在乘客进出安体框架［91］。2006年，《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020）》提出，要发展交通系统信息化和智能化技术，安全高速的交通运输技术，提高运网能力和运输效率。2015年，“中国制造2025”战略提出，要在重点制造领域的关键环节中开展新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用，推进工业智能化应用。2019年国务院印发的《交通强国建设纲要》明确指出，推广应用交通设备的智能检测和运维技术；推动大数据、互联网、人工智能等新技术与交通行业深度融合。当然，智能高铁不是智能技术与高铁业务的简单叠加，而是先进智能技术与高速铁路装备的深度融合。经过多年测试与实践，现有的大数据、物联网、图像识别、三维成像、机器人等智能技术已经不同程度地在我国高铁系统中得到实际应用［92］。

2.轨道交通智能技术的更高呈现

以高铁为例，未来乘客在乘坐智能高铁的过程中，不仅能体验安全可靠的智能行车，还能享受舒适便捷的智能服务。

1）安全可靠的智能行车

智能高铁列车可融合应用感知、诊断、预测和控制算法等功能，智能感知列车与行驶环境的状态。列车通过无线传输装置与地面其他系统，如动车段、运营指挥中心、票务中心等连接，通过车载传感网络等设备获取风级、雨量、雪深、地震、沿线非法侵入等环境和车辆状态信息。列车在运行过程中，以安全性、稳定性和舒适性为控制目标进行优化计算，并与动车组制动技术结合，根据线路限速要求等进行决策判断，实现列车自动驾驶、高效节能运行、事故主动预防、故障快速处置等。全、行李安全管理、突发事故处理等方面发挥了突出作用。乘客购票后，其个人信息、乘车信息、图像信息等已通过5G网络被地面控制中心采集，并由车地无线通信系统传输至进出站、候车系统。乘客可以通过人脸识别技术便捷实现进出站及得到车厢号、座位号引导；残疾人士可根据语音、声光提示等快速找到车厢、座位以及洗手间所在处。行李安全同样是乘客出行时关注的问题。智能高铁车厢配备的数字摄像机采集乘客信息及所带行李的特征，如形状、颜色、数量等，并将这些特征存储在图像控制系统中。一旦发现遗留的行李，图像控制系统先扫描该行李，通过前后图像的特征对比，划出丢失行李的失主范围，并通过票务系统快速查询到丢失行李的失主信息，将行李予以归还。智能服务对车厢内发生的打架斗殴、昏厥晕倒等意外事件也进行了安全监控设计。数字摄像机采集人体手臂、腿、脚等部位的活动信息，通过深度学习，生成不同应用场景的多套人体算法模型，用以判别意外事件的性质，便于及时实施车厢内紧急情况安全管理。另外，智能服务对列车驾驶权限进行科学分级管理，在司机室及特殊区域采用指纹识别或掌纹识别，从而确保列车行车安全。

资讯信息服务的目的是给乘客带来一个快乐的旅程。地面控制中心发出的新闻资讯、行车信息、视频节目、广告等通过车地无线通信系统传输至高铁列车，乘客可通过车厢里的电视装置欣赏到丰富多彩的多媒体节目；通过操作智能高铁上配备的交互式智能终端，乘客可轻松查阅列车运行信息、站点信息、新闻、视频、广告等。乘客还可通过车厢内的Wifi热点，实现手机上网，在App上进行点餐、查询、购物等。(www.daowen.com)

智能高铁采用智能化技术控制管理车上的多个设备，包括窗户、照明、空调等。高铁列车窗户采用自动调光系统。调光系统位于列车窗户的夹层，可根据外界光线的强弱控制窗户的透光率，最多可达28%。另外，透光和遮光区域也可由乘客根据自身需要任意调整。目前，此项技术已在京雄高铁列车安装调试。照明系统则采用智能RGB（红绿蓝）调光技术，能够根据运行状态、车内外环境等对灯具色温、亮度等进行调节，给乘客带来耳目一新的视觉效果［93］。

智能空调系统可根据外界环境自动调节车厢内的温度、湿度等。在严重的雾霾天气，智能空气净化装置将发挥威力，抑制空气中的有毒有害物质，使车厢内的空气保持新鲜。通过智能管理列车系统，车辆内部环境变得更加温馨舒适。

3）智能运维

有效的运维是高铁列车安全运行、高效运营的重要保障。高铁列车智能运维系统以进一步提高检修效率、减低运维成本、延长列车服务周期、保证运营安全稳定、配合运营企业完成前瞻性规划为目标，采用了以故障预测与健康管理（prognostics and health management，PHM）为核心，集先进感知、云边一体化、智能决策、远程协同等功能于一体的服务架构。

（1）先进感知。

智能运维系统采用更全面的感知覆盖范围、更高精度的感知方法和更智能的感知融合技术，推进多参变量复合传感、无线传感网络等在列车状态监控中的应用，突破了车辆结构空间和复杂监测应用环境的限制，实现列车状态多维度全面感知。例如，线阵相机结合面阵相机构成立体视觉传感器：二维线阵相机实现快速定位，激光器和面阵相机完成轮对、受电弓、接触网、车底设备等的参数测量和健康扫描。

另外，根据列车运行环境，在车辆的不同区域采用不同的感知设备进行探测：利用毫米雷达探测列车轨道线路前方广域有无障碍物；利用激光雷达实现地面特定区域列车运行限界入侵检测、大范围边坡滑坡监测；利用声波分析技术完成钢轨健康状态在线监测。

（2）云边一体化。

支持实时数据处理的边缘端（车载PHM）与支持大规模数据分析、预测、决策的云端（地面PHM）协同，加之整合列车状态、线路特征、轨旁检测、环境等数据，组成了分布式列车状态监控、分析与集中式地决策优化和知识挖掘相融合的智能高铁PHM系统。健康状态洞察和决策参考还可以通过App为高速轨道交通系统的不同部门提供服务，以优化协同、提高效率。

以列车轴箱轴承PHM为例，列车轴箱是车轴与转向架或车体之间的连接装置，其内部装有轴承设备。轴承靠近轮轨接触点，运行环境中有非常大的震动噪声，且早期故障特征非常微弱，因此需要开发先进的信号处理和特征识别算法才能精准预测故障。执行这些算法的计算量很大，如果将原始数据传回远程中心进行分析，则会产生巨大的通信和计算资源成本。智能运维系统云边一体化的功能使大量测试与边缘计算技术结合，车载硬件端完成信号处理与特征提取分析，随后将计算得到的健康特征传输到数据中心，再通过模式识别等机器学习算法进行故障识别。这样，原本每秒传输的内容从上百兆位（Mb）的原始数据就变成了几千位（kb）的特征信息，既满足了数据分析的实时性要求，又降低了数据中心的传输和计算压力。

（3）智能决策。

智能运维系统通过数据分析和故障知识积累，实现了故障的自动诊断识别和部件的健康程度分析；打破定级维修制度，按照部件、系统基于里程、环境及运行状态等维度的维护决策模型，给出不同系统或设备维护周期的智能化调整建议，实现维修任务预测和形成智能化动态调整维护周期，最终形成全面提高系统运行安全、运行效率和降低检修成本的智能化维护方案。同时，连通原本各自独立的自动化系统和信息化系统，自动触发生成任务工单，推动后续维护业务开展；将维护作业的信息反馈给故障分析模块，指导优化后续故障处理流程；进行计划、工艺、配件、质管等全过程智能管理，结合工单执行情况对预测性维修模型进行闭环跟踪并给予反馈，不断验证和优化该模型。

（4）远程协同。

列车在运行中，基于实时故障数据可进行自动筛选，对筛选结果进行相关状态参数分析，甄别故障原因；依据维护和决策知识库，地面支持系统可以及时提供在途应急维修支持，指导随车机械师进行故障应急处置和维修。在维护车间，通过巡检机器人可实时智能感知设施设备的状态，并及时通知作业人员处理，全面提升数据采集精度和检修效率。检修机器人可深入检修人员难以到达的位置，通过高清视觉系统快速扫描检测部分，并将采集到的高清图像数据传回数据中心，数据中心将采集到的图像与“健康”高铁系统的相应图像进行对比分析，从而准确判定列车部件如螺栓、轮对和制动盘等的故障，大幅度缩减人工巡检的工作量。而在制造企业的监控中心，利用先进的信息化、可视化技术的综合监控服务系统能够及时判断产品当前的运行状态，随即向运营单位提供运行建议。检修现场和远程专家等多方协同作业，能够显著提高系统应急处理能力及检修效率。

智能运维系统将高铁列车的配件需求、库存管理、销售出库、配件物流和业务分析监控、人员储备、技术资料等维修分系统串接起来，实现了全国检修资源的统一管理调度，各环节联动性得到进一步增强，运维服务更加快捷高效［94］。

经过多年发展，中国高铁网络领跑全球，形成了一整套具有自主知识产权的技术体系和装备。