交通领域的人工智能：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。纽约和东京等城市每天的地铁乘客人数分别超过 300 万和 600 万。随着城市的发展，让地铁系统更高效、更安全、更舒适对乘客来说至关重要。 

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。在这篇文章中，我们将参观地铁系统，了解人工智能如何改善旅程的每一步，以及保证一切顺利运行的隐性人工智能技术。 

公共交通领域的人工智能从收费开始

通常，乘坐地铁需要排队、买票、通过旋转门。人工智能可积极简化这一过程，使乘客更快、更方便地到达目的地。例如，人脸识别技术可用于地铁售票系统。在繁忙的城市中，乘客无需实体车票或智能卡即可享受服务。取而代之的是，在入口处对他们的面部进行扫描，从而实现顺利通行。2019 年，北京引入了人脸识别系统，以应对高峰时段人满为患的情况，减少排长队的现象。

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人工智能的无缝整合让日常通勤变得更轻松，每天惠及数百万乘客。人工智能驱动的售票系统不仅能改善乘客体验，还能提高安全性。通过分析面部数据，系统可确保只有经过授权的乘客才能进入车站。人工智能可以快速验证身份、阻止未经授权的访问并发现潜在威胁。它可以加快进站过程，加强安全，减少逃票现象。

借助人工智能导航地铁线路

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。乘客可以使用类似于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。

除导航外，地铁中的摄像头和计算机视觉 数据还可用于实时监控人群密度。遍布车站各处的摄像头可以对特定区域的乘客进行计数，从而发现潜在的瓶颈和拥挤点。这些洞察力有助于交通管理部门采取积极措施，如调整列车班次或派遣工作人员管理人群。事实上，人工智能已在迪拜得到实验性应用，将高峰期和公共活动期间的拥堵减少了 40% 至 60%，等候时间缩短至 30 分钟。

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登上和乘坐人工智能地铁

当乘客登上火车时，人工智能可以通过各种方式改善他们的旅行体验。让我们来了解其中的一些应用：

• 无障碍环境 支持：计算机视觉技术（如物体检测）可以识别轮椅使用者，并将他们引导到列车最无障碍的部分。车门的关闭过程也可以进行修改，让这些乘客有更多时间安全上车。
• 定制广播和广告：人工智能可根据列车上的乘客和时间，定制乘客广播和广告。
• 空车检查：在地铁网络的最后一站，可利用计算机视觉技术进行 "空车检查"，以确保车上没有乘客。
• 遗弃行李管理：如果有行李被遗弃，计算机视觉可以检测到，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，并使用传感器检测障碍物并安全运行。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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利用人工智能监控地铁站乘客出站情况

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 YOLOv8YOLOv8 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。通过分析遍布整个车站的摄像头的视频馈送，YOLOv8 可以统计出站乘客人数，跟踪他们的动向，并发现拥堵模式。

除了地铁出站口，人工智能还可以被整合到最后一英里的连接解决方案中。人工智能支持的自行车共享站点、叫车服务和班车服务可以让乘客更方便地离开车站。通过分析实时数据，人工智能可以预测需求和这些服务的可用时间。这项技术还能根据当前的交通状况和个人喜好，推荐最佳路线和交通方式。因此，乘客在出站时可以快速获得最合适的交通选择，减少等待时间，使旅程更加便捷。

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，尤其是在轨道检查和维护方面。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 秒内检测出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，马德里地铁公司使用基于人工智能的系统，将通风的能源成本降低了 25%，每年减少二氧化碳排放量 1800 吨。891 个通风扇每年消耗高达 80 千兆瓦时的能源，该系统采用了一种优化算法，其灵感来自于蜂群的觅食行为。该算法分析了大量数据，考虑了空气温度、车站结构、列车频率、客流量和电价等因素。它利用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。

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人工智能在公共交通领域的利弊

人工智能融入地铁系统带来了诸多好处。例如，它可以帮助地铁系统遵守时间表、减少延误、优化运营以提供更顺畅的服务，从而提高效率。通过持续监控和预测性维护，还能提高安全性，有助于防止事故和故障的发生。

然而，在地铁系统中实施人工智能也会遇到各种挑战，例如

• 数据隐私问题：收集和使用乘客数据会引发严重的隐私问题，必须谨慎处理，以保护个人隐私权利。
• 与现有基础设施整合：将人工智能系统集成到现有的地铁基础设施可能很复杂，需要进行改装。
• 实施成本高：实施人工智能技术的初期成本可能很高，这可能会成为一些地铁系统的障碍。
• 需要熟练的专业人员：成功实施和维护人工智能系统需要高技能的专业人员，这可能是一项资源挑战。

尽管存在这些挑战，但人工智能带来的好处使其成为现代城市交通系统（如地铁）的变革力量。提高效率、增强安全性和改善乘客体验的潜力说明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带来的优势。因此，下次乘坐地铁时，请留意人工智能创新，它们将成为您旅程的一部分。

人工智能在交通领域的未来

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。通过改善轨道维护和能源管理，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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