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，在站内找路可能会让人感到困惑，尤其是在上下班高峰期。基于人工智能的导航系统可以为乘客提供实时指引，让地铁通行变得更轻松。这些系统使用人工智能算法来分析 GPS、传感器和摄像头等来源的数据，以找到最佳路线，并提供准确的最新指示。乘客可以使用类似Google 地图的移动应用程序，接收车站内的逐步指示，快速找到站台、出口和设施。基于人工智能的导航可以节省时间，减轻压力。

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：如果有行李被遗弃，计算机视觉可以detect ，并将物品显示在平台屏幕上。这样，乘客就可以轻松取回自己的行李。 

地铁列车本身也可以由人工智能驱动。完全自主的列车可以在没有人类乘务员的情况下安全运行。这些由人工智能驱动的列车使用先进的算法进行实时决策，并使用传感器detect 障碍物并安全运行。人工智能驱动的地铁列车可降低人员成本，提供更大的灵活性，以更好的服务质量运送更多乘客，更稳定地准时运行，并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第一个完全自主的系统。该系统预计每天可减少约 40,000 次汽车出行，从而减少交通拥堵和废气排放。 

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使用 AI 监控乘客离开地铁站

监控不同车站的出站人数对于高效管理地铁人流也至关重要。人工智能模型，如 Ultralytics YOLOv8等人工智能模型在这一过程中发挥了关键作用。YOLOv8 还支持物体跟踪，可用于实时识别和跟踪多个物体，非常适合繁忙的地铁系统。通过分析遍布车站的摄像头的视频信号，YOLOv8 可以统计出站乘客人数，track 他们的动向，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，我们经常会忽略地铁旅行背后的复杂过程。人工智能在幕后发挥着至关重要的作用，尤其是在track 检查和维护方面。Duos Technologies Railcar Inspection Portal（RIP）等系统展示了这种人工智能驱动的方法。利用人工智能算法，RIP 可在数秒内捕捉并分析每节车厢的 360 度图像，即使在时速超过 125 英里/小时的情况下也是如此。这些基于边缘的人工智能系统能在 60 秒内detect 问题并向铁路人员发出维护问题警报。通过持续监控，可以迅速发现并解决潜在问题。

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

从进站到导航、乘坐和离开地铁，人工智能正在改变整个旅程。它能优化运营，提高安全性，为乘客提供无缝体验。通过改善track 维护和能源管理，人工智能保证了地铁系统的效率和成本效益。尽管存在实施成本和数据隐私等挑战，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。随着城市的不断发展，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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