交通运输中的 AI：重塑地铁系统

地铁系统是城市公共交通的核心，每天运送着数百万乘客。像纽约和东京这样的城市，日均地铁客流量分别超过300万和600万人次。随着城市的发展，让地铁系统变得更高效、更安全、更舒适，对乘客而言至关重要。

这就是人工智能（AI）的用武之地，它正在改变从购票到列车维护的方方面面。在本文中，我们将深入体验地铁系统，看看AI是如何改善旅程的每一步，以及那些保障系统平稳运行的幕后AI技术。

Link to this section公共交通中的AI始于票务系统#

通常，地铁行程从排队、购票和通过闸机开始。AI积极地简化了这一流程，使其对乘客来说更加快捷和便利。例如，人脸识别技术可用于地铁售票系统。在繁忙的城市中，乘客无需实体票或智能卡即可使用服务。取而代之的是，通过在入口处扫描面部，实现顺畅通行。2019年，北京引入了人脸识别系统，以应对客流拥挤并减少高峰时段的排队时间。

图 1。中国深圳地铁的人脸识别系统。

AI的无缝集成让日常通勤变得更加轻松，造福着每天数百万的乘客。AI驱动的票务系统不仅提升了乘客体验，还增强了安全性。通过分析面部数据，该系统确保只有授权乘客进入车站。AI可以快速验证身份、阻止未经授权的访问并识别潜在威胁。它能加快进站流程、强化安全并减少逃票行为。

Link to this section在AI的帮助下通过地铁线路导航#

进入地铁后，尤其是在高峰时段，在车站内找路可能会让人困惑。基于AI的导航系统通过为乘客提供实时引导，使地铁通行变得更加简单。这些系统利用AI算法分析来自GPS、传感器和摄像头等源数据，从而寻找最佳路线并提供准确、最新的导航信息。乘客可以使用类似Google地图的移动应用程序，获取车站内的分步导航，快速定位站台、出口和设施。基于AI的导航可以节省时间并减少压力。

除了导航，地铁内的摄像头数据和计算机视觉还可用于实时监测人群密度。分布在车站各处的摄像头可以统计特定区域内的乘客人数，以发现潜在的拥堵瓶颈和过度拥挤区域。这些洞察有助于交通部门采取主动措施，例如调整列车运行频率或派遣工作人员进行疏导。事实上，迪拜已经在实验中使用AI来将拥堵情况减少40%至60%，并在高峰时段和大型活动期间将等待时间缩短至30分钟以内。

图 2。使用目标检测统计地铁内人群。

Link to this section乘坐AI赋能的地铁#

当乘客登车时，AI可以通过多种方式改善他们的出行体验。让我们了解一下其中一些应用：

• 无障碍支持：计算机视觉技术，例如目标检测，可以识别轮椅用户并引导他们前往列车最便于出入的区域。关门流程也可以相应调整，为这些乘客留出额外的安全登车时间。
• 个性化广播与广告：AI可用于根据车内乘客的情况及时间段，定制个性化的广播和广告内容。
• 空车检查：在地铁线路的终点站，计算机视觉可用于执行“空车检查”，确保没有乘客被遗留在车内。
• 无人看管行李管理：如果发现有无人认领的行李，计算机视觉可以进行检测并将相关图像显示在站台屏幕上。随后，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。全自动驾驶列车无需人工乘务员即可安全运行。这些由AI驱动的列车利用先进的实时决策算法和传感器来检测障碍物并确保运行安全。AI驱动的地铁列车降低了人力成本，提供了更大的灵活性以高质量的服务搭载更多乘客，能够更稳定地准点运行，并能优化加减速以降低能耗。例如，檀香山轨道交通项目是美国第一个完全自动化的系统。预计该系统通过每天减少约40,000次汽车出行，将有效降低交通拥堵和排放。

图 3。意大利米兰的无人驾驶地铁。

Link to this section利用AI监测地铁站的乘客出站情况#

监测不同站点的人流量对于高效管理地铁客流也至关重要。像Ultralytics YOLOv8这样的AI模型在这一过程中发挥着关键作用。YOLOv8还支持目标追踪，可用于实时识别并跟踪多个目标，非常适合繁忙的地铁系统。通过分析放置在车站各处的视频流，YOLOv8可以统计出站乘客人数、跟踪他们的移动路径并识别拥堵模式。

在地铁出口之外，AI还可以集成到“最后一公里”连接解决方案中。支持AI的共享单车站点、网约车服务和接驳服务可以让乘客出站后的行程更加轻松。通过分析实时数据，AI可以预测需求以及这些服务的可用性。该技术还可以根据当前交通状况和个人偏好建议最佳路线和交通方式。因此，乘客在出站时可以快速获取最合适的交通选项，从而减少等待时间，让行程更加便捷。

Link to this section幕后的AI：地铁轨道维护#

作为乘客，我们往往忽略了地铁旅程背后的复杂过程。AI在幕后起着至关重要的作用，特别是在轨道检测和维护方面。诸如Duos Technologies轨道车辆检查门户 (RIP)之类的系统展示了这种AI驱动的方法。利用AI算法，RIP可以在几秒钟内捕捉并分析每节列车的360度图像，即使是在时速超过125英里（约201公里）的情况下。这些边缘AI系统可以在60秒内检测出问题并向铁路工作人员发出维护预警。持续的监测使得潜在问题能够被迅速识别并处理。

能源管理和优化是AI在地铁中鲜为人知的应用场景。例如，马德里地铁使用基于AI的系统将通风系统的能耗成本降低了25%，每年减少1,800吨二氧化碳排放。该系统运营着891台每年消耗高达80吉瓦时电能的通风风机，利用了一种受蜂群觅食行为启发的优化算法。该算法分析海量数据，综合考虑了气温、车站建筑结构、列车班次、客流量和电价等因素。它使用历史数据和模拟数据来预测并实现每个车站的最佳平衡点，并通过机器学习不断优化。

图 4。马德里地铁的基于AI的通风系统。

Link to this section公共交通中应用AI的优缺点#

AI在地铁系统中的集成带来了诸多益处。例如，它通过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。通过持续监测也增强了安全性，而预测性维护有助于预防事故和故障。

然而，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担忧，必须进行严谨的管理以保护个人的隐私权。
• 与现有基础设施的集成：将AI系统集成到现有的地铁基础设施中可能非常复杂，并需要进行相应的改造。
• 高昂的实施成本：实施AI技术的初始成本可能很高，这对于某些地铁系统来说可能是一个障碍。
• 对专业人才的需求：成功实施和维护AI系统需要高技能的专业人员，这可能带来资源方面的挑战。

尽管存在这些挑战，但其带来的收益使AI成为地铁等现代城市交通系统中的变革力量。在提高效率、增强安全性以及改善乘客体验方面的潜力，解释了为什么AI社区正在积极努力克服这些障碍，以充分发挥AI带来的优势。所以，下次乘坐地铁时，不妨留意一下那些作为你旅程一部分的AI创新成果。

Link to this section交通领域AI的未来#

从进站、导航、乘车到出站，AI正在改变整个行程。它优化了运营，增强了安全性，并提供了无缝的乘客体验。通过改善轨道维护和能源管理，AI保证了地铁系统的高效性和成本效益。尽管面临实施成本和数据隐私等挑战，但AI在地铁等城市交通系统中的益处是毋庸置疑的。随着城市持续发展，AI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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