交通领域的 AI：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。纽约和东京等城市的地铁日均客流量分别超过 300 万和 600 万人次。随着城市发展，提高地铁系统的效率、安全性和乘客舒适度至关重要。

人工智能 (AI) 正是在此发挥作用，它正在改变从购票到列车维护的各个环节。本文将带你了解地铁旅程中的每一步，看看 AI 如何改善出行体验，以及哪些隐藏的 AI 技术在幕后保障系统顺畅运行。

AI 在公共交通中的应用从票务收费开始#

通常，地铁旅程从排队、购票和通过闸机开始。AI 能够有效简化这一流程，让乘客通行更快捷、更方便。例如，地铁票务系统可以采用人脸识别技术。在繁忙的城市，乘客无需实体车票或智能卡即可使用服务，只需在入口处扫描面部，就能顺利通行。2019 年，北京引入了人脸识别系统，以应对拥挤状况，并减少高峰时段的长队。

图 1。中国深圳地铁的人脸识别系统。

集成良好的 AI 能让日常通勤更轻松，每天惠及数百万乘客。AI 票务系统不仅改善乘客体验，也能提升安保水平。系统通过分析面部数据，确保只有获授权的乘客才能进入车站。AI 可以快速核验身份、阻止未授权进入并发现潜在威胁。它能加快进站流程、加强安保并减少逃票行为。

借助 AI 在地铁线路中导航#

进入地铁站后，找到前往目的地的路线可能令人困惑，尤其是在高峰时段。基于 AI 的导航系统可以为乘客提供实时指引，让地铁出行更加便捷。这些系统利用 AI 算法分析 GPS、传感器和摄像头等来源的数据，以规划最佳路线并提供准确、最新的方向指引。乘客可以使用类似 Google Maps 的移动应用，在站内获取逐步导航，快速找到站台、出口和各类设施。基于 AI 的导航可以节省时间、减轻压力。

除了导航，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。车站各处的摄像头可以统计特定区域内的乘客数量，发现潜在瓶颈和拥挤区域。这些洞察有助于交通管理部门主动采取措施，例如调整列车班次或安排工作人员疏导人群。事实上，迪拜曾试验使用 AI 将拥堵减少 40% 至 60%，并在高峰时段和公共活动期间将等待时间缩短至 30 分钟。

图 2。使用目标检测统计地铁内的人数。

乘坐 AI 赋能的地铁#

乘客上车后，AI 可以通过多种方式改善出行体验。以下是其中一些应用：

• 无障碍出行支持：计算机视觉技术（例如目标检测）可以识别轮椅使用者，并引导他们前往列车上最方便通行的区域。车门关闭流程也可以相应调整，为这些乘客留出更多安全上车时间。
• 定制化广播和广告：AI 可以根据列车上的乘客群体和时间定制乘客广播和广告。
• 列车清空检查：在地铁线路的终点站，可以使用计算机视觉执行“列车清空检查”，确保没有乘客滞留车内。
• 遗留行李管理：如果有行李被遗弃，计算机视觉可以检测到行李，并在站台屏幕上显示相关物品。乘客随后可以轻松取回自己的物品。

地铁列车本身也可以由 AI 驱动。全自动列车无需人工乘务人员即可安全运行。这些 AI 列车利用先进算法实时决策，并借助传感器检测障碍物、确保安全运行。AI 驱动的地铁列车可以降低人员成本，更灵活地运送更多乘客并提升服务质量，保持更稳定的准点率，还能优化加速和制动以降低能耗。例如，檀香山轨道交通项目是美国首个全自动系统。该系统预计每天可减少约 4 万次汽车出行，从而缓解交通拥堵并减少排放。

图 3。意大利米兰的无人驾驶地铁。

利用 AI 监测乘客离开地铁站的情况#

监控乘客从不同车站出站的人数，对于高效管理地铁客流也至关重要。Ultralytics YOLOv8 等 AI 模型在这一过程中发挥着关键作用。YOLOv8 还支持目标跟踪，可以实时识别并跟踪多个物体，非常适合繁忙的地铁系统。通过分析车站各处摄像头拍摄的视频流，YOLOv8 可以统计出站乘客、跟踪他们的移动情况并发现拥堵模式。

在地铁出站闸机之外，AI 还可以集成到最后一公里接驳方案中。AI 赋能的共享单车站点、网约车服务和接驳车服务，能让乘客更方便地离开车站。通过分析实时数据，AI 可以预测需求以及这些服务的可用情况。这项技术还可以根据当前交通状况和个人偏好推荐最佳路线与出行方式。因此，乘客出站后可以快速找到最合适的交通选择，减少等待时间，让旅程更加便利。

幕后 AI：地铁轨道维护#

作为乘客，我们常常忽略地铁出行背后复杂的运作流程。AI 在幕后发挥着关键作用，尤其是在轨道检查与维护方面。Duos Technologies 轨道车辆检查门户 (RIP)等系统展现了这种 AI 驱动的方法。RIP 利用 AI 算法，在几秒钟内采集并分析每节车厢的 360 度图像，即使列车速度超过 125 英里/小时也能做到。这些边缘 AI 系统会检测问题，并在 60 秒内向铁路工作人员发出维护问题警报。持续监控使潜在问题能够迅速得到识别和处理。

能源管理和优化是 AI 在地铁中的其他应用，但并不广为人知。例如，马德里地铁 使用基于 AI 的系统，将通风能耗成本降低 25%，每年减少 1,800 吨 CO₂ 排放。该系统管理着 891 台通风风机，这些风机每年最多消耗 80 吉瓦时的能源；系统采用一种受蜂群觅食行为启发的优化算法。该算法会分析大量数据，并考虑气温、车站建筑结构、列车班次、乘客负载和电价等因素。它结合历史数据和模拟数据，预测并实现每个车站的最佳平衡，并通过机器学习不断改进。

图 4。马德里地铁基于 AI 的通风系统。

AI 在公共交通中的优缺点#

AI 集成到地铁系统中带来了诸多好处。例如，AI 能帮助地铁系统遵守时刻表、减少延误并优化运营，从而提高效率、提供更顺畅的服务。持续监测也能提升安全性，而预测性维护有助于预防事故和故障。

不过，在地铁系统中实施 AI 也面临一些挑战，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。
• 与现有基础设施集成：将 AI 系统集成到现有地铁基础设施中可能很复杂，也可能需要进行改造。
• 实施成本高：实施 AI 技术的前期成本可能很高，这可能成为一些地铁系统的障碍。
• 需要专业人才：成功实施和维护 AI 系统需要高技能专业人员，这可能带来资源方面的挑战。

尽管存在这些挑战，AI 带来的好处仍使其成为地铁等现代城市交通系统中的变革力量。提高效率、增强安全性和改善乘客体验的潜力，正是 AI 社区积极致力于克服这些障碍、充分发挥 AI 优势的原因。所以下次乘坐地铁时，不妨留意旅程中应用的 AI 创新。

AI 在交通运输领域的未来#

从进站、导航、乘车到出站，AI 正在改变整个地铁出行过程。它能优化运营、提升安全性并改善乘客体验。通过改进轨道维护和能源管理，AI 有助于让地铁系统保持高效且经济。尽管实施成本和数据隐私问题等挑战仍然存在，但 AI 为地铁等城市交通系统带来的益处显而易见。随着城市不断发展，AI 将在让地铁出行更智能、更安全、更高效方面发挥日益重要的作用。

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