交通运输中的人工智能：重新定义地铁系统

地铁系统是城市公共交通的核心，每天运送数百万乘客。像纽约和东京这样的城市每天的地铁乘客超过 300 万和 600 万。随着城市的增长，使地铁系统更高效、更安全、更让乘客感到愉快变得至关重要。 

这就是人工智能 (AI) 的用武之地，它改变了从购买车票到维护列车的一切。在本文中，我们将乘坐地铁系统，了解 AI 如何改善旅程的每一步，以及隐藏的 AI 技术如何保持一切平稳运行。 

公共交通中的人工智能始于票价收取

通常，乘坐地铁的旅程始于排队、购票和通过闸机。人工智能正在积极简化这一过程，使乘客能够更快、更方便地通行。例如，面部识别技术 可用于地铁票务系统。在繁忙的城市中，乘客无需实体票或智能卡即可使用服务。相反，他们的面部在入口处被扫描，从而实现顺畅通行。2019 年，北京 引入了一套面部识别系统，以应对拥挤并在高峰时段减少排队。

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AI 的无缝集成使日常通勤更加轻松，并使数百万乘客受益。 AI 驱动的票务系统不仅改善了乘客体验，还提高了安全性。 通过分析面部数据，该系统确保只有授权的乘客才能进入车站。 AI 可以快速验证身份，阻止未经授权的访问，并发现潜在的威胁。 它可以加快进入过程，增强安全性并减少逃票行为。

在人工智能的帮助下，轻松乘坐地铁

进入地铁后，在车站内找到方向可能会让人感到困惑，尤其是在高峰时段。基于 AI 的导航系统可以通过为乘客提供实时指导，使地铁出行更加轻松。这些系统使用 AI 算法来分析来自 GPS、传感器和摄像头等来源的数据，以找到最佳路线并提供准确、最新的方向指引。乘客可以使用类似于 Google 地图的移动应用程序，在车站内接收逐步导航，以快速找到站台、出口和便利设施。基于 AI 的导航可以节省时间并减少压力。

除了导航之外，地铁中的摄像头数据和计算机视觉还可用于实时监控人群密度。车站内的摄像头可以计算特定区域的乘客数量，以发现潜在的瓶颈和拥挤点。这些见解有助于交通管理部门采取积极措施，例如调整列车频率或派遣工作人员来管理人群。事实上，人工智能已在迪拜进行了实验，在高峰时段和公共活动期间减少了 40% 到 60% 的拥堵，并将等待时间缩短至 30 分钟。

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乘坐支持 AI 的地铁

当乘客登上火车时，AI 可以通过多种方式改善他们的旅行体验。让我们了解其中的一些应用：

• 辅助功能支持：计算机视觉技术，例如目标检测，可以识别轮椅使用者，并将他们引导到火车上最方便的区域。车门关闭过程也可以修改，以便为这些乘客提供更多安全登车的时间。
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• 定制的公告和广告：人工智能可用于根据火车上的乘客及其时间来定制乘客公告和广告。
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• 空车检查: 在地铁网络的最后一站，可以使用计算机视觉执行“空车检查”，以确保没有乘客滞留在车上。
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• 遗弃行李管理: 如果有任何行李被遗弃，计算机视觉可以检测到它并在平台屏幕上显示这些物品。然后，乘客可以轻松取回他们的物品。 

地铁列车本身也可以由 AI 驱动。完全自动驾驶列车可以在没有人工乘务员的情况下安全运行。这些 AI 驱动的列车使用先进的算法进行实时决策，并使用传感器检测障碍物并安全运行。AI 驱动的地铁列车可降低人员配备成本，提供更大的灵活性以运载更多乘客并提供更好的服务质量，可以更始终如一地准时，并优化加速和制动以降低功耗。例如，檀香山轨道交通项目是美国第一个完全自动化的系统。该系统预计每天减少约 40,000 辆汽车出行，从而减少交通拥堵和排放。 

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使用 AI 监控乘客离开地铁站

监测有多少人通过不同的车站出站对于有效地管理地铁流量也至关重要。 像 Ultralytics YOLOv8 这样的 AI 模型在此过程中发挥着关键作用。 YOLOv8 还支持目标跟踪，可用于实时识别和跟踪多个目标，这使其非常适合繁忙的地铁系统。 通过分析来自放置在整个车站的摄像头的视频源，YOLOv8 可以计算出站的乘客数量、跟踪他们的移动并发现拥堵模式。

除了地铁的出口闸机外，人工智能还可以集成到最后一英里的连接解决方案中。支持人工智能的自行车共享站、叫车服务和班车服务可以使乘客更容易离开车站。通过分析实时数据，人工智能可以预测需求以及这些服务的可用时间。该技术还可以根据当前的交通状况和个人偏好建议最佳路线和交通方式。因此，乘客可以在离开车站时快速访问最合适的交通方式，从而减少等待时间并使他们的旅程更加便捷。

幕后的人工智能：维护地铁轨道

作为乘客，我们经常忽略地铁旅程背后发生的复杂过程。AI 在幕后至关重要，尤其是在轨道检查和维护方面。诸如 Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) 之类的系统展示了这种 AI 驱动的方法。RIP 使用 AI 算法，可以在几秒钟内捕获和分析每节车厢的 360 度图像，即使速度超过 125 英里/小时也是如此。这些基于边缘的 AI 系统可以检测问题并在 60 秒内提醒铁路人员注意维护问题。持续监控使潜在问题能够被快速识别和解决。

能源管理和优化是人工智能在地铁中不为人知的其他应用。例如，马德里地铁使用基于人工智能的系统，将通风能源成本降低 25%，每年减少二氧化碳排放量 1800 吨。该系统运行 891 个通风风扇，每年消耗高达 80 吉瓦时的能源，它使用一种受蜂群觅食行为启发的优化算法。该算法分析大量数据，考虑空气温度、车站结构、列车频率、乘客负荷和电价等因素。它使用历史数据和模拟数据来预测和实现每个站点的最佳平衡，并通过机器学习随着时间的推移不断改进。

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人工智能在公共交通中的优缺点

人工智能融入地铁系统带来了诸多好处。例如，它通过帮助地铁系统遵守时刻表、减少延误和优化运营以提供更顺畅的服务来提高效率。通过持续监控提高安全性，预测性维护有助于防止事故和故障。

然而，在地铁系统中实施人工智能也面临着一些挑战，例如：

• 数据隐私问题: 收集和使用乘客数据会引发重大的隐私问题，必须谨慎管理以保护个人隐私权。
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• 与现有基础设施集成：将 AI 系统集成到现有的地铁基础设施中可能很复杂，并且需要进行修改。
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• 高实施成本：实施人工智能技术的初始成本可能很高，这可能成为某些地铁系统的障碍。
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• 需要技能娴熟的专业人员：成功实施和维护 AI 系统需要技能娴熟的专业人员，这可能是一项资源挑战。

尽管存在这些挑战，但这些优势使人工智能成为现代城市交通系统（如地铁）中的变革力量。提高效率、加强安全性和改善乘客体验的潜力解释了为什么人工智能社区正在积极努力克服这些障碍，以充分实现人工智能提供的优势。因此，下次您乘坐地铁时，请留意构成您旅程一部分的人工智能创新。

人工智能在交通运输领域的未来

从进入车站到导航、乘坐和离开地铁，人工智能正在改变整个旅程。它优化运营，提高安全性，并提供无缝的乘客体验。通过改善轨道维护和能源管理，人工智能保证了高效且具有成本效益的地铁系统。尽管存在实施成本和数据隐私问题等挑战，但人工智能在地铁等城市交通系统中的优势是不可否认的。随着城市不断发展，人工智能将在使地铁出行更智能、更安全、更高效方面发挥越来越重要的作用。

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