作者：宋亚霖

“十五五”规划纲要提出，“提升国家创新体系整体效能，全面增强自主创新能力，抢占科技发展制高点”“抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。中国国家铁路集团有限公司工作会议也将“科技创新水平世界一流”作为“五个世界一流”目标任务的重要组成部分，提到“‘人工智能+’行动取得标志性成果，数智化技术应用水平大幅提升”，对科技创新提出了更高要求。在此背景下，以人工智能为代表的新一代信息技术，必将为高铁领域的持续创新注入强劲智慧动能。

人工智能与高铁创新的内在需求高度吻合。人工智能是驱动高铁实现系统性创新的核心引擎。系统性创新源于技术范式与管理范式的协同演进，核心在于通过关键技术赋能，实现系统各要素间的深度互联与智能协同。人工智能拥有数据驱动、智能决策、精准预测与自适应优化等特性，与高铁系统性创新的内在需求高度契合。高铁涉及工务、供电、信号、调度、服务等多个系统，每日都会产生海量数据。人工智能可以从中挖掘规律、支撑系统级优化，例如通过视频智能分析手段提升线路巡防效率，通过人工智能预测性维护与智能诊断，实现“事后补救”到“事前预防”的转变。

人工智能为高铁安全从静态防护向动态保障发展提供理论路径。构建基于人工智能的主动安全保障新体系。主动安全体系依赖于实时感知、动态评估与前瞻调控，本质是通过持续学习与适应性决策，降低系统脆弱性、提升恢复力。人工智能通过构建“感知—认知—决策—控制”闭环，为高铁安全从静态防护向动态保障发展提供理论路径，能够推动高铁安全向“实时感知、智能预警、主动干预”的主动保障模式转变。在基础设施监测方面，通过传感器网络与人工智能算法，可对轨道、桥梁、隧道、接触网等实现全天候智能监测。基于深度学习的图像识别功能，能自动识别钢轨裂纹、扣件松动等问题，大幅提升检测效率与准确性。在列车故障预测与健康管理（PHM）方面，人工智能可以对动车组等设备设施的运行数据进行深度挖掘，建立轴承、齿轮、牵引电机等关键部件的性能模型，实现故障早期预警和部件寿命预测，让维修策略从“按时检修”转向“按需检修”，从而有效减少非计划停运，提高车辆利用率和运营可靠性。

人工智能高度契合高铁创新对智能化的需求。打造基于人工智能的智能运营与调度新范式。智能运营范式的形成依赖于运筹优化、协同控制与自适应决策理论的深度融合。在复杂动态环境下，高铁运营可被视为一个多目标、多约束、实时变化的优化问题。人工智能通过强化学习、多智能体系统与混合整数规划等方法，为运营调度提供超越传统经验决策的科学化、自动化解决方案。运营效率是高铁系统先进性的关键体现。人工智能在提升运输效能、优化资源配置方面有较大潜力。在智能调度领域，人工智能可基于实时客流、列车位置、设备状态等多源数据，通过强化学习与优化算法，动态生成或调整运行图，提升路网通过能力与应急韧性，为调度人员提供更优决策支持。在智能运维方面，人工智能可以整合预测数据与作业计划，优化维修资源分配与“天窗”任务安排，减少对运输的干扰，提升整体运维效率。

培育基于人工智能的高铁技术新形态。人工智能是驱动数字孪生技术应用于高铁全生命周期的重要途径。通过构建虚实映射的数字化镜像，人工智能可在设计阶段进行模拟验证与优化，在运营阶段实现实时监控、诊断预测与闭环管理，提升系统可靠性与管理智能化水平。人工智能还能通过生成式设计、强化学习等方法，助力新材料研发与列车气动外形优化，从基础研究层面推动高铁原始创新。通过突破关键核心技术、促进跨界协同、营造良好生态等方式，让人工智能真正成为驱动中国高铁迈向更高水平、服务国家重大战略的有力引擎，不断巩固扩大我国高铁领跑优势。

（作者系铁道党校党建教研部讲师）