人工智能在城市轨道交通安全风险感知与智能预警中的应用探究

　　摘要：随着中国城市轨道交通规模持续扩大，生产运营过程中的安全风险管控面临诸多挑战。本文深入探讨了人工智能在生产运营安全风险感知与智能预警方面的应用，剖析了存在的四类主要安全风险，同时指出传统安全风险管控模式的局限性。基于多源数据融合技术体系以及分层递进的智能感知方案，并结合可视化数字孪生技术，本文构建了以动态自适应阈值技术、分级分类响应机制和人机协同决策为核心的智能预警架构。最后，提出了以分阶段推进、数据治理和人才组织保障为主线的实施路径。研究显示，人工智能技术能够有效提高城市轨道交通安全风险感知与预警响应的效率，为安全管理的智能化和精细化提供有力保障。文章最后提醒城市轨道交通运营企业管理者，未来需关注大模型应用、系统可靠性以及伦理治理等方面。

　　关键词：安全风险;人工智能;动态自适应;视频识别;数字孪生

　　1 引言

　　中国城市发展正从大规模增量扩张阶段迈向以存量提质增效为主的新阶段。2005—2024年，全国城市轨道交通运营里程从545 km增长至12161 km，增长约22倍。截至2024年，全国城市轨道交通客运量已占城市公共交通客运总量的45.5%，在上海、广州、深圳等超大城市中，该比例更是超过70%，有力地支撑了超大城市的高效运转，也推动了居民出行方式的绿色转变[1]。然而，城市轨道交通系统在运行过程中面临着诸多安全风险，如设备故障、客流异常、自然灾害等，这些风险可能引发严重的安全事故，威胁乘客生命安全和系统运行效率[2]。据不完全统计，2023年国内地铁行业发生运营安全事故127起，其中设备故障占42%，客流拥挤风险占28%，外部环境干扰占19%，其他因素占11%。传统的人工巡检、系统的固定阈值报警模式越来越难以适应城市轨道交通高密度、网络化运营的安全管理需求。

　　近年来，人工智能技术在图像识别、自然语言处理、深度学习、强化学习等领域取得了突破性进展，为城市轨道交通企业感知运营安全风险提供了新技术途径。人工智能能够通过多源异构数据融合、实时监测、异常检测、风险预测和预警响应等方法，实现对轨道交通系统运行状态的全面感知和智能决策支持[3]，特别是在边缘计算、数字孪生、AI+IoT等技术的推动下，轨道交通系统正逐步向智能化、自动化方向发展[4]。因此，构建高效、智能的安全风险感知与预警系统成为保障城市轨道交通安全运行的可行且关键任务。

　　2 城市轨道交通的安全风险特征与管控现状

　　2.1 主要安全风险类型

　　国内城市轨道交通系统的运营安全风险一般可分为四类：一是设施设备类，主要表现为设施设备的不安全状态，如故障、失效等;二是客流组织类，高峰时段客流断面拥挤度超过100%的区段在一线城市仍较为常见，可能造成人员踩踏事故等;三是外部环境类，如2023年郑州“7·20”暴雨导致地铁5号线严重积水，暴露出系统应对极端天气的不足;四是人员作业类，如违章作业、违规施工和管理失效和弱化等。

　　2.2 现行管控模式的局限性

　　当前城市轨道交通企业生产运营安全管控主要依赖“人工巡检+设备固定阈值报警+经验决策”，这种模式主要存在三方面问题：其一，感知维度单一，大量设备依赖人工巡检，效率低、人工成本高;其二，设备预警精度不足，传统阈值误报率较高;其三，安全响应链条冗长，从安全风险信号产生到处置指令下达平均经过4 - 6层级，耗时15 - 30分钟，对于快速演变的场景往往错失最佳处置窗口期。

　　2.3 安全风险管控研究进展

　　国内学者在AI赋能轨道交通系统安全风险感知与预警方面开展了大量研究。例如，邹昀瑾等提出新一代人工智能驱动公共安全风险研判的理论框架，强调人工智能在风险识别、预测建模和实时决策支持中的应用潜力[3]。孙宇墨等探讨了深度学习在轨道交通革新中的应用，指出深度学习技术在图像识别、视频分析和异常检测等方面具有显著优势[4]。罗煜提出基于多源感知的AI预警管控系统，实现了对铁路工程安全风险的智能识别与动态管控[5]。

　　3 人工智能赋能的技术路径

　　通过构建多源异构数据融合与处理技术体系，可解决数据异构性、实时性与安全性问题。

　　3.1 多源异构数据融合技术

　　城市轨道交通运营数据形态多样，从时间维度涵盖了从毫秒级振动信号到年度级设备寿命数据。数据融合需解决三个核心问题：一是通过数据时空对齐提升分析精度，例如：某市地铁线路试验段通过GPS授时与NTP校时双冗余机制，将同步精度控制在50毫秒以内。二是通过数据特征关联提升分析准度，例如：某地铁运营公司将站台拥挤度视频识别与闸机记录、列车满载率进行交叉验证，误判率从12%降至3%以下。三是通过数据清洗、恢复技术提升数据质量，例如：某市地铁6号线试点缺失数据恢复算法，数据可用率从89%提升至97%。

　　3.2 分层递进的智能感知技术

　　在边缘节点层部署轻量化模型，响应速度可达毫秒级，包括实时采集、处理与传输传感器网络、无人机巡检系统、视频监控设备等数据源的数据。比如某地铁公司在轨旁部署加速度传感器阵列，结合一维卷积神经网络技术，系统单点位推理耗时缩短至毫秒级，异常检出率达到94.6%，较传统方法提升约20个百分点。此类设计关键在于模型压缩与硬件适配，采用知识蒸馏、权重量化等技术将复杂模型精简至边缘设备可承载规模。

　　在区域中心层构建短期预测模型。例如地铁车站自动售检票系统(AFC)刷卡、安检计数、视频分析及列车到站计划数据，采用注意力机制长、短期记忆网络预测未来5 - 15分钟客流密度，为限流措施预留充足的提前量。

　　在云端中心层部署人工智能大模型。例如基于图神经网络构建设备故障传播模型，将车辆、供电、信号等子系统建模为异构图，通过信息共享捕捉故障级关联效应，对设备潜在故障开展预防性维修，实现从“故障修”向“状态修”的转变。

　　3.3 可视化数字孪生技术

　　通过建设覆盖线网的数字孪生底座，实现物理与数字空间的实时映射。其价值主要体现在三个方面：一是态势全息呈现，支持从宏观线网到微观设备的穿透式分析。二是情景仿真推演，模拟不同处置策略下的风险演化路径，如在突发大客流场景下快速对比“关闭部分闸机”“启动越站通过”“邻线运力调配”等方案的疏散效率。三是历史回溯复盘，将运营异常纳入回放库，形成持续迭代的案例知识库。

　　4 构建智能预警机制

　　4.1 创建动态自适应阈值机制

　　设备传统的固定阈值无法适应运营生产条件的动态变化。动态阈值主要综合考虑三方面因素进行设定：一是时间周期性，提取日、周季节性分量建立基线区间。二是空间关联性，利用同类设备历史数据构建先验分布。三是实时扰动修正，在外部环境突发事件时系统自动调整灵敏度。

　　4.2 构建分级分类响应机制

　　国内地铁普遍采用蓝、黄、橙、红四级安全预警，但存在“重发布、轻处置”的问题。智能化预警升级构建“预警—预案—资源”自动匹配链路：黄色预警触发案例检索与预案推荐;橙色预警预置资源待命并推送指令;红色预警触发跨层级协同响应并同步报送监管部门。通过运行该机制实现缩短响应时间的目标。

　　4.3 人机协同决策

　　智能预警系统从三方面提供支持：一是信息增强功能，整合多系统关键信息形成结构化简报。二是方案推荐功能，自动生成2 - 3个备选方案并附上效果评估。三是风险警示功能，检测到偏离推荐或历史不利选择时触发二次确认。例如：某地铁公司试点“智能副驾”，调度员认知负荷降低约40%，同时保持人类最终决策权。

　　5 实施路径与保障措施

　　5.1 分阶段推进

　　第一阶段时长1 - 2年，选择代表性线路或枢纽站，聚焦单一场景完成系统部署调试，形成可量化的效能评估报告;第二阶段时长2 - 3年，扩展至全线网，打通数据接口，构建统一平台;第三阶段时长3 - 5年，向产业链延伸，推动设备制造商、系统集成商、运营企业间的数据共享与标准协同，形成行业级知识积累。

　　5.2 数据治理

　　数据治理需解决三方面问题：一是数据孤岛问题，各系统建设时期和厂商各异，需进行专项治理和中台建设;二是数据标注缺失问题，风险事件样本稀缺且不均衡，需探索主动学习、小样本学习以降低系统依赖性;三是法律上安全合规，严格遵循《个人信息保护法》《数据安全法》，采用联邦学习方式、差分隐私方式实现“数据可用不可见”。

　　5.3 人才组织保障

　　当前，现有运维人员中具备AI开发和数据分析能力的人员严重不足。建议采取“引进 + 培养 + 借用”策略：引进互联网企业骨干;与高校联合定向培养;借助产学研合作弥补短期缺口。组织层面需打破科层制壁垒，建立跨部门协同机制，避免智能化沦为“技术盆景”。

　　6 结语

　　城市轨道交通作为超、特大城市的交通大动脉，其安全运营关系到千万市民的出行和城市的正常运转。面对网络化运营的复杂性和公众对安全期望的不断提升，人工智能的深度应用已成为当今时代发展的必然选择。本文提出涵盖多源数据融合、分层感知、数字孪生、动态预警、智能决策等前沿技术的系统架构，探讨分阶段实施路径与保障条件，指出技术效能的发挥依赖于扎实的数据基础、适配的业务流程和持续的人机协同。城市轨道交通企业未来应关注大模型的应用前景、预警系统的长期可靠性与伦理治理，从而推动安全管理向更高水平的智能化、精细化方向发展。

　　参考文献

　　[1]秦国栋,郑猛,许焱,等.新阶段我国轨道交通高质量发展的思考与对策——中国城市交通发展论坛第40次研讨会[J].城市交通,2025,23(06):114-123.

　　[2]洪铭枫.城市轨道交通运营安全风险预控的研究[J].时代汽车,2025,(10):177-179.

　　[3]邹昀瑾,牛建华.新一代人工智能驱动公共安全风险研判:价值向度､实践逻辑与路径选择[J].西安财经大学学报,2025,38(01):72-83.

　　[4]孙宇墨,李昕航,赵文杰,等.驶向智能未来:深度学习在轨道交通革新中的应用[J].计算机科学,2024,51(08):1-10.

　　[5]罗煜.人工智能在城市轨道交通管理中的应用探究[J].城市轨道交通研究,2024,27(03):2 81-282.