一份最新行业报告指出，截至2024年3月底，英国铁路网络录得约16亿次客运铁路出行。报告预计，到2030年代中期，这一数字有望在现有基础上再增加约10亿次。报告同时判断，未来十年将是铁路系统复杂性上升与管控能力同步增强的阶段，随着更多数字系统、数据资源和互联供应商接入网络，潜在故障点也将随之增多。

报告的核心观点是，人工智能将逐步成为现代铁路的“操作系统”。不过，这一“操作系统”并非单一、集中化的模型或算法集合，而是分布在基础设施、机车车辆、维修基地和车站等不同环节的一系列预测、优化和自动化监测系统（第18-23页）。这些系统将嵌入日常运营流程，用于引导人员将注意力集中在最关键的问题上，而不是完全替代人工操作。

维护模式向预测性和数据驱动转型

报告指出，传统铁路维护主要依赖固定周期检修和人工巡查，属于被动且劳动密集型模式。白皮书提到，Network Rail目前仍依靠工程师步行巡查轨道以发现缺陷（第18页）。在报告描绘的未来场景中，人工智能将推动维护工作向预测性、数据驱动模式转变，通过分析传感器数据，在故障造成重大运营干扰之前发出预警。

这一转型依托多种传感与成像技术的结合，包括高清摄像头、激光雷达扫描仪以及振动监测设备等。这些设备持续采集轨道、信号和电气资产的状态数据，为机器学习系统提供输入，用于识别资产劣化迹象，在故障发生前进行判断（第18-19页）。

报告称，此类监测程序有能力提前数月发出风险提示，从而减少紧急维修的需求。资产故障的可预测时间窗口因资产类型不同而有所差异。报告认为，Network Rail的智能基础设施应从“发现并修复”模式，逐步转向“预测并预防”模式。

在具体实践方面，Network Rail强调以数据为主导的维护策略，并使用整合资产信息的工具支持决策。报告同时提到，欧洲层面的研发项目（如Europe’s Rail及其前身Shift2Rail）也在资助包括DAYDREAMS在内的相关项目，目标是推动资产管理方法的规范化。报告认为，要在大范围内实施预测性维护，需要统一的方法和标准作为基础。

交通控制与能效优化

除维护领域外，报告指出，运营优化也是人工智能应用的重要方向。相关系统可利用实时和历史运营数据，包括列车位置、速度信息以及天气预报等，对潜在干扰进行预测，并据此调整交通流。

报告提到，欧洲正在开展数字孪生和基于人工智能的交通管理试点项目，同时推进人工智能辅助驾驶和定位技术的研究与测试。这些尝试被认为有望在不新增轨道基础设施的前提下，提高整体网络运能（第20页）。

在能效方面，报告称，相关算法可以为司机提供加速和制动建议，以实现更高效的驾驶方式。根据报告引用的数据，这类系统的节能潜力可达10%-15%。考虑到不同线路条件、牵引性能和时刻表约束，这种节能效应在大型网络中有望快速累积。

安全监测与闭路电视应用

报告指出，安全与安保是人工智能在铁路领域的另一重点应用方向。障碍物检测方面，系统可结合热成像摄像头和机器学习技术，识别超出人眼可见范围的潜在危险。

在车站和线路沿线，人工智能还可用于监控道口并分析闭路电视画面，以发现无人看管物品和可疑行为（第20-21页）。报告举例称，伦敦滑铁卢车站已将人工智能与激光雷达技术结合，用于人群监测，作为其安全工具组合的一部分。

客流管理与出行体验

在客运服务方面，报告认为，人工智能可通过分析售票数据、活动信息和移动信号等多源数据，对客流需求进行预测，帮助运营商调整车厢编组，缓解高峰时段拥挤。

报告将乘客计数系统视为“高影响、低干扰”的应用场景之一。更准确的客流数据有助于制定更合理的时刻表，并向乘客提供更清晰的出行信息。

网络安全与系统韧性

报告指出，随着运营技术（OT）与信息技术（IT）的进一步融合，网络安全已成为铁路运营中的关键议题。部分缺乏替换计划的遗留系统，以及在老旧基础设施上集成现代分析工具的做法，被认为可能为攻击者创造可乘之机。

在报告描绘的未来图景中，铁路人工智能的发展方向包括：在极端环境下仍能稳定运行的传感器，经运营商验证和信任的模型，以及将网络韧性与物理安全视为一体化议题的治理框架。

报告最后指出，人工智能在铁路领域的应用趋势已经形成。报告提出的问题是，铁路行业将选择主动采用并加以管控，还是在缺乏统筹的情况下被动应对由此带来的复杂性上升。