人工智能通过技术创新与场景融合，正深度重构城市轨道交通建设全链条，在效率提升、安全管控、成本优化及服务升级等方面发挥关键作用，以下是具体应用路径及典型案例：

一、智能规划与设计：数据驱动的科学决策

1. 客流预测与线路优化

基于LSTM神经网络分析历史出行数据、城市人口迁移及商业区动态，预判未来10年客流分布，辅助规划线路走向与站点密度（如深圳地铁14号线AI规划系统减少15%换乘盲区）

蒙特卡洛算法模拟极端天气、大型活动等突发场景，优化应急疏散通道设计

2. 自动化设计迭代

生成式AI快速输出车站建筑方案，结合BIM模型自动检测管线碰撞，缩短设计周期40%以上

数字孪生平台实时映射地质勘探数据，动态调整隧道掘进参数（成都地铁19号线AI避障系统规避12处溶洞风险）

二、智慧施工与安全管理

1. 风险动态预警

无人机+计算机视觉巡检工地，识别未戴安全帽、临边防护缺失等违规行为，准确率达98%

盾构机传感器数据接入AI诊断系统，提前48小时预警刀具磨损、土压失衡等故障（上海机场联络线盾构停机率下降60%）

2. 施工流程优化

强化学习算法调度建材运输车辆路径，减少工地拥堵时间30%

3D打印机器人按AI优化方案自动浇筑异形结构件，降低人工误差率

1. 设施健康管理

轨道探伤车搭载毫米波雷达与深度学习模型，检测裂缝精度达0.1mm（广州地铁年检修成本降低2.3亿元）

接触网无人机巡检系统通过图像分割技术定位绝缘子污秽，响应速度提升4倍

2. 能源精细调控

LSTM预测列车到站时刻，动态调节车站照明、空调能耗（北京地铁试点站节电率超25%）

再生制动能量AI分配系统优先向邻近列车供电，减少电网回馈损耗。

1. 乘客体验优化

多模态交互机器人提供双语导航、票务咨询（杭州亚运地铁线日均服务8000人次）

面部识别+行为分析系统监测站台拥挤度，自动触发限流广播与扶梯调速

2. 应急决策中枢

知识图谱整合应急预案、设备状态与实时客流，生成最优处置方案（郑州地铁暴雨事件AI系统缩短救援响应时间35%）

学习实现跨线路数据共享，模拟病毒传播路径制定防疫调度策略

当前AI应用仍面临数据孤岛（跨系统数据互通难）、长尾场景覆盖不足（极端故障样本稀缺）等瓶颈。未来随着时空大模型与具身智能机器人的发展，或将实现轨道系统全生命周期自主决策。建议关注交通部《智慧城轨发展纲要》与华为、商汤等企业的轨交AI解决方案落地进展。