0 引言
目前数字化发展也已经成为世界多国铁路重要战略方向和发展趋势，世界主要铁路国家通过积极探索信息新技术与铁路业务场景的深度融合和创新应用，实现铁路在运输、安全、营销等方面能力的全面提高[3-4]。如欧盟提出“欧洲铁路计划”，通过提高铁路运输能力和运行可靠性、降低轨道寿命周期成本等措施，建立有弹性、结构稳定，具有成本效益和大运量的数字化欧洲铁路网；法国提出“数字化法铁”，计划依靠工业互联网手段，实现可维修零部件数字化、信息流数字化；英国提出“数字铁路战略”，在人才技术与业务能力、列车运行控制、自动驾驶、交通管理与可靠性、移动通信数据互联、智能基础设施等领域布局。此外，我国电力、能源、石化等领域也已制定数字化转型的发展目标、方向与总体框架，建立持续保障企业数字化转型的体制机制，对业务服务、客户体验、产品创新、运营管理进行数字化重构，进而创设数字化的商业模式和生态系统[5-10]。
近年来，国铁集团陆续发布《新时代交通强国铁路先行规划纲要》《“十四五”铁路科技创新发展规划》等文件，并以建设智能铁路为主线系统地开展了数字化建设，通过建设数字化基础平台与数字化应用系统，有效提升企业管理效率，使管理更加精细化、透明化，极大提升决策效率与决策质量[11-14]。在理论研究层面，王同军在分析国外高速铁路智能化发展现状的基础上，设计了涵盖数据体系、技术体系、标准体系的智能高速铁路体系架构模型，构建了高速铁路智能化成套体系架构[15]；马建军等对铁路信息化、数字化、智能化关系演化模型及评估方法进行研究[16]；靳磊等对铁路数字化中台总体架构和应用模式开展研究，并对建设策略和重点任务进行讨论[17]；张伯驹等针对数字化转型驱动下的铁路信息系统运维开展研究[18]；王万齐提出了铁路工程建设质量数字化管理的概念、内涵及特征，深入分析铁路工程建设安全质量管理的主要问题并提出关键技术[19]；池存在基于车辆系统各专业管理模式和生产力布局现状，研究了车辆系统的数字化转型实施路径[20]。
总体而言，我国铁路发展过程中，通过大力推进人工智能、物联网、大数据等技术在铁路场景的深度应用，显著增强了铁路运输在综合交通运输体系中的竞争力，为我国铁路行业高质量发展奠定了坚实基础。在理论研究方面，构建了智能高速铁路体系架构，并不断探索新一代信息技术在建造、装备、运营等领域的深度融合，提出了一系列创新理论与方法。面对新发展阶段高质量发展需求，中国铁路要进一步以数字化转型整体驱动生产方式、治理方式变革，协同推进数字产业化和产业数字化。基于此，本文在我国智能铁路体系框架之下，结合国家战略需求、行业技术发展趋势、多领域前沿技术成果以及铁路运输实际业务需求，开展铁路数字化转型及智能化发展路径研究，系统分析我国铁路数字化转型和智能化发展的实施演化路径，以期为我国铁路高质量发展提供理论支撑。
1 我国铁路数字化发展成就
近年来，我国铁路建设取得了举世瞩目的成就，建成了世界上最现代化的铁路网和最发达的高铁网，取得了高铁运营里程世界第一，工程建造技术、装备技术世界领先的成就。2010年以来，随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新一代信息技术的发展，中国铁路信息化、数字化建设快速发展，为铁路建设、装备、运营的智能化发展打下重要基础。特别是2017年以来，中国铁路依托冬奥会重大保障工程——京张高铁开启了智能高铁的体系化研究和应用，提出了贯穿设计-施工-运营全生命周期、涵盖智能建造-智能装备-智能运营全业务的智能高铁体系架构，明确了3个板块、10个领域、18个创新方向、N个创新应用的整体构成，为智能高铁的发展提供了顶层设计指导。2024年底，随着DeepSeek的出现和快速应用，我国人工智能大模型技术应用进入新的发展阶段，大语言模型、图像大模型、语音大模型、多模态大模型等，为智能建造、装备、运营等领域的知识理解、图像识别、自主学习、智能决策等运营场景提供了新的可能，也为智能高铁的升级优化提供了新的技术手段。当前，中国铁路正以数字化、智能化为核心驱动力，加速推进技术升级与体系革新，通过技术创新与场景落地的双向驱动，不断提升运输效率与服务品质，有力支撑中国铁路率先实现现代化。我国铁路信息化、数字化、智能化发展路径见图1。
2 新发展阶段铁路数字化转型需求
我国铁路以建设智能铁路为主线系统地开展了数字化建设，大力推进人工智能、大数据、北斗等新技术在智能建造、智能装备、智能运营领域的创新应用，有效支撑数字化技术与铁路战略决策、运输生产、经营开发、资源管理、建设管理、综合协同等业务领域的深度融合，为铁路企业的数字化转型、数字化发展提供了充足的数据与技术支撑。然而目前铁路企业仍存在资产数据类型多、管理分散、共享困难、运营环境多变、服役规律复杂、运维难度大、成本高等问题。面对新发展阶段我国铁路高质量发展的要求，迫切需要通过数字化转型实现自身资源整合、优化资源配置效率，实现数据的深度应用，以提升既有业务效率，驱动企业进行产业变革，具体需求如下。
1）数据质量提升需求：通过加强新型基础设施建设，补充和完善现有数据感知、传输、存储和运算能力，显著提高数据管理能力。
2）数据共享联动需求：打通数据流通链条并向数据服务平台汇聚，进一步提升跨专业、跨层级等数据共享和业务集成联动。
3）数据价值发挥需求：有效发挥数据资源价值，提升铁路数据叠加、倍增、溢出效应，从而引领铁路业务变革和发展。
4）数据体系建设需求：进一步完善支撑铁路数字化转型的基础设施、新技术创新、数字安全和治理体系，保障铁路数字化持续健康发展。
3 铁路数字化转型目标与总体架构
我国铁路数字化转型目标是以云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链等新一代数字技术为核心驱动力，以数据为关键生产要素，以新一代信息网络为基础，通过数字技术与铁路业务、管理深度融合，不断提高铁路数字化、网络化、智能化水平，进而实现中国铁路更加智能、安全、可靠、绿色、高效的目标。
我国铁路数字化转型总体架构如图2所示。
3.1 数字基础设施
1）云数据中心：结合全国一体化大数据中心体系和“东数西算”工程，构建多地多中心铁路行业数据中心总体格局，形成数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，从而有效促进数据要素的流通应用。
2）网络设施：通过推进骨干传输网补强，完善汇聚层、接入层延伸覆盖，优化完善数据通信网结构，形成可靠、可信、可视、可管、可控、可测的先进承载网，并通过加快网络基础设施建设补强为铁路业务应用数字化转型提供支撑。
3.2 基础赋能平台
1）铁路地理信息平台：通过有效集成铁路时空大数据与高精地理信息测绘等空间信息化技术并形成具有智能化、数字化的综合性一体化平台，为铁路各业务系统提供标准、统一、规范的空间信息服务，支撑铁路时空大数据信息共享、铁路智能时空分析等业务应用。
2）北斗应用服务平台：为铁路全生命周期安全运营维护提供授时、高精度定位以及设备设施监测等，有效提升北斗技术在铁路各业务领域的服务能力和应用水平。
3）大数据分析平台：以各领域管理和应用分析为突破口，以分析挖掘、辅助决策为核心，综合运用大数据、深度学习等关键技术，实现各领域动、静态数据的分析挖掘，为用户提供精细化、智能化支持和服务。
4）铁路人工智能平台：以数据、算法、算力为核心能力要素，以开放平台为主要赋能载体，为铁路各专业提供人工智能基础设施和智能化服务。
5）集成服务平台：实现业务应用系统间横向集成、纵向贯通，实现数据高度共享、流程闭环管理和作业高效协同，支撑运营铁路信息系统高效建设和平稳运行。
3.3 铁路数据资源
1）完善铁路数据管理架构：通过优化完善国铁集团、铁路局、站段等的数据专业管理机构设置，加强铁路数据资源统筹组织。结合铁路实际，统筹制定数据管理顶层制度，明确数据权属及职责分工，规范全流程数据处理活动，以要素化视角构建铁路数据架构，厘清业务领域数据对象构成及关系，推动业务数字化和数字产品的业务化。
2）推进铁路数据汇聚共享：建成全路联动的铁路数据资源目录动态管理机制，实现数据资源的同源、同步更新，以业务数字化为驱动，加大数据汇聚融合，推动数据资源维度升级。通过发挥数据目录清单作用，加强铁路内部数据供需对接，高效满足实时交换、综合分析等全场景共享需求。
3）释放铁路数据资源潜能：探索铁路数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”模式，根据不同场景分类施策，建立铁路数据确权授权机制和铁路数据价值评估数据库，辅助规范各评估机构的评估行为。
4 铁路数字化转型路径与关键任务
通过发挥新一代信息技术驱动引领作用，以铁路业务需求为牵引，充分释放数据价值，激活数据潜能，促进铁路业务与数字技术深度融合，形成纵向贯通各层级业务场景、横向联通各专业系统的数字化应用格局，从而全面提升铁路工程建设、运输生产、安全保障、经营开发等领域数字化水平。铁路各领域数字化应用关键任务如表1所示。
表1 铁路数字化转型关键任务 |
| 领域 | 关键任务 | 任务目标 |
|---|---|---|
| 工程 建设 | 数字化 勘察设计 | 通过构建以北斗为基础的全路统一时空控制网，打造空天地一体化的地理地质信息采集系统，建设数字化设计仿真验证技术体系，构建全路统一的数字化设计交付平台 |
| 数字化施工 | 强化绿色施工技术应用，深入运用智慧工地系统与少人化数字装备，构建铁路客站绿色智能施工体系，建立四电工程数字化施工体系和全工序装备，完善设备仿真分析与调试平台 | |
| 数字化管控 | 构建模数一体的铁路工程管理平台，推进基于模数驱动的数字化工程管理与研判决策应用，深化铁路工程监督管理平台建设，建立工程监督数字化管理指标体系 | |
| 运输 服务 | 客运全程服务 数字化 | 增强MaaS+全行程服务的综合交通联程运输能力，建立业务协同决策机制，完善客运站段旅客服务与生产管控平台，为旅客提供更便捷高效的服务 |
| 货运生产服务 数字化 | 持续优化场站资源管理并进行可视化建模，全面采集货运生产服务数据，同时融合数字化技术改进货运作业流程，升级适配数字化需求的相关系统，实现货运服务的高效运转 | |
| 调度指挥 数字化 | 通过运输态势感知全息化、预测预警精准化、计划编制一体化、资源运用精细化、作业操作自动化等，实现运力资源的统筹管理、集中调配、合理运用，提高运输调度数字化决策能力和水平 | |
| 运输管理 数字化 | 拓展铁路生产力布局数字化管理工作，通过搭建可视化展示平台，科学协调运力资源配置，优化企业劳动组织，从而提升铁路运输的质量、效率与效益 | |
| 移动装备管理 数字化 | 推进装备管理类应用系统、技术管理类应用系统、综合管理类应用系统、动车组PHM智能运维体系、高速列车数字孪生平台建设，全面提高移动装备管理数字化水平 | |
| 工电供管理 数字化 | 整合工电供专业多源异构检测监测数据，优化工电供设备检测监测、计划编制、安全生产作业等业务流程，科学编排生产作业计划，实现工电供天窗共用、联合应急、一体化作业 | |
| 图客货调综合 数字化 | 持续拓展列车运行图编制系统、12306/95306平台、运输综合调度系统的建设，强化“图客货调”各系统间的融合创新，深入优化拓展系统间的互联互通功能 | |
| 安全 保障 | 移动装备安全监测与管理 | 研发适应复杂环境、便于维护的小型化5T检测设备，探索一体化智能监测及运维管理方法，完善安全管理类应用系统 |
| 工电供安全监测 系统与数据平台 | 通过提升检测分析的自动化程度，精准研判设备变化趋势，掌握设备运行规律，为接触网设备实施精准维修、均衡维修提供支撑 | |
| 客货运营业线监测防护体系建设 | 通过开展铁路客运站安全风险防护体系、铁路客运站段安全监测系统、铁路旅客运输安全检查系统建设，实现对铁路货物运输安全、货运生产作业安全、货运场站管理安全的全面感知 | |
| 环境安全监测分析预警体系构建 | 构建监测信息集成交互共享平台，支持各级数据透明化交互，结合专业需求构建多源数据融合、大数据智能分析算法库 | |
| 安全管理 体系完善 | 构建铁路安全双重预防信息服务平台，实现铁路安全风险管控和隐患排查治理工作的信息化、规范化、智能化，完善人防、物防、技防三位一体的安全保障体系 | |
| 经营 开发 | 客运生产 服务数字化 | 推动商贸物流领域的科技创新，探索搭建信息化经营管理平台，通过拓展共享数据的融合应用，开展批流一体融合架构的共享数据能力中心研究，为客运生产服务提供数据支撑与技术优化 |
| 铁路商旅服务 一体化经营数字化 | 深入推进12306经营服务能力建设，整合路内路外资源、加强企业间开放合作，强化线上、线下协同能力，持续完善全程出行延伸服务领域应用 | |
| 资产经营 开发管理数字化 | 围绕资产经营开发全过程科学管控，持续优化资产经营开发系统建立板块、行业专项化基础模型库，全面提升资产经营开发过程监督管理、风险管控能力 |
1）工程建设数字化：铁路工程建设数字化通过依托数字化、智能化技术，贯穿铁路建设全生命周期，从勘察设计时构建精准时空控制网与智能设计体系，到施工阶段实现绿色智能施工与高效生产，再到建设管理达成全面数字化管控与科学决策，最终实现各环节高效协同、资源优化配置，提升铁路建设质量与效率，降低建设成本与安全风险，推动铁路行业绿色可持续发展，从而打造安全可靠、技术先进、节能环保的现代化铁路工程体系。
2）运输服务数字化：铁路运输服务数字化通过物联网、大数据、人工智能等技术，对运输生产、调度指挥、客货服务等全链条进行智能化升级，实现运输资源的动态优化配置与精准调度，提升运输效率与安全性，形成安全高效、绿色低碳、服务优质的现代化铁路运输服务体系，从而更好地满足经济社会发展与人民群众出行需求。
3）安全保障数字化：铁路安全保障数字化通过数字化技术构建覆盖铁路全系统、全流程的安全防护体系，通过物联网、大数据、人工智能等技术实时采集、分析设备状态、运行环境、作业过程等数据，实现对基础设施、移动装备、运输组织的动态监测与智能预警，提前识别和防控安全风险，提高安全监管的精准性和有效性，进而形成全方位、立体化、智能化的安全保障体系，确保铁路运输持续安全稳定，为旅客和货物提供可靠的安全环境。
4）经营开发数字化：铁路经营开发数字化通过深度挖掘铁路客货运市场需求，整合铁路内外部资源，构建智能化的经营决策支持系统，实现精准营销与资源动态配置，通过探索拓展新的经营领域和盈利增长点，增强铁路企业的市场竞争力和综合经济效益。
5 铁路智能化发展及关键任务
随着铁路数字化转型的不断深入，围绕铁路建造、装备、运营等实现智能化发展极为必要。鉴于铁路智能化是一个多学科交叉、多领域融合的复杂系统工程，国外并无研究先例，为此提出了由1个基础平台、“智能建造、装备、运营”3个板块、10个领域、18个方向以及N项创新构成的铁路智能化发展技术体系（1-3-10-18-N），如图3所示。在该体系指导下，将在铁路建造领域实现更高水平、更大范围和更深层次的智能化技术应用，通过技术、数据、标准协同发力，解决跨系统、跨行业、跨生命周期的协同问题，不断推进关键装备智能化，提升智能指挥管理系统和各核心系统的集成功能，进而实现铁路运输更加安全、高效、便捷、舒适、环保的目标。
当前，随着人工智能大模型、数字孪生等数智化技术的快速发展，结合铁路设计、建造、运营等全生命周期全业务场景的应用需求，提出铁路智能化发展的9项关键任务，包括空天地一体化智能勘察设计、桥隧路轨体系化智能施工、基于数字孪生的工程建设管理、更高速度智能动车组、高铁智能驾驶、空天车地智能检测监测、铁路MaaS+全行程服务、智能运输调度、车地一体化智能维修，如表2所示。
表2 铁路智能化发展关键任务 |
| 领域 | 关键任务 | 任务描述 |
|---|---|---|
| 智能 建造 | 空天地一体化智能勘察设计 | 深化一体化智能勘测、地理地质信息智能挖掘、地理地质一体化信息集成、智能选线、三维集成设计、工程数字化交付与智能审核等功能 |
| 桥隧路轨体系化智能施工 | 实现隧道钻爆施工、轨道板自动精调、路基智能填筑、梁灌注无人化、智能轨道板（枕）、智能梁场；实现客站智能施工、综合交通体系协同施工；实现电气化工程智能施工、通信工程智能施工、信号工程智能施工、信息化工程智能施工 | |
| 基于数字孪生的工程建设管理 | 深化数字孪生模型设计交付及施工转化、数字工程认证评价等 | |
| 智能 装备 | 更高速度智能动车组 | 基于400 km/h的高速动车组技术平台，深化时间确定性以太网控制、动车组自适应智能运行、基于PHM的预测性维修、基于虚拟列车的动车组关键系统仿真等应用 |
| 高铁智能驾驶 | 实现GoA3级的高铁正线智能驾驶、动车段（所）自动驾驶、基于车车通信的移动闭塞等功能 | |
| 空天车地智能检测监测 | 深化基于大数据分析的灾害监测预警、基于遥感影像和无人机的外部环境安全隐患监测、基于大模型的综合视频图像智能识别，优化线路智能巡防等应用 | |
| 智能 运营 | 铁路MaaS+全行程服务 | 深化基于数字孪生的增强型客站成套技术，实现一键开关站、差异化安检、枢纽客站的协同联动、智能换乘导航等，创新门到门全程畅行规划、多模式联程联运、车上旅客智能交互等服务 |
| 智能运输调度 | 深化列车运行图智能辅助编制、调度命令数字化、综合计划智能编制、列车运行计划自动调整、线路资源动态调配等应用 | |
| 车地一体化智能维修 | 创新基础设施和动车组智能综合运维技术，实现基于大数据的车地一体化故障预测、健康评估和智能维修等功能 |
6 铁路数字化转型及智能化发展建议
铁路作为国家重要的基础设施、国民经济大动脉和大众化交通工具，在推进区域协调发展、促进产业升级等方面发挥着不可替代的作用。随着数字经济时代的到来，人工智能技术正深刻重塑各行业发展格局。对于铁路行业而言，推进数字化转型不仅是适应时代变革、提升核心竞争力的必然选择，更是实现高质量发展、建设交通强国的关键路径。为系统推动铁路数字化转型及智能化发展，需从顶层设计、平台建设、前沿技术应用、重大工程实施、保障体系建设等多维度协同发力，构建铁路数字化、智能化发展的全新生态。
1）在顶层设计方面：制定全面且长远的数字铁路发展战略，明确各阶段目标与重点任务，从管理架构、业务流程、技术标准等层面，进行系统性、前瞻性设计，确保各环节数字化建设协同推进。
2）在平台建设方面：通过开展基础平台建设，支撑数据共享交互、价值深度挖掘与数据综合利用，提升数据的共享程度和综合利用率，实现数据的跨层级、跨系统、跨业务应用，为数据的综合分析应用提供基础底座支撑。
3）在前沿技术应用方面。充分应用人工智能、大模型等先进技术及理念，推进新技术与铁路业务的深度融合，支撑铁路智能化决策，有效推动铁路管理模式变革、业务模式重构，不断提升企业核心竞争力。
4）在依托重大工程方面：围绕重大工程项目整合行业内外优势资源，实现新技术、新成果、新装备的体系化应用，加速技术成果转化与应用推广，以重大工程建设带动铁路全行业数字化水平整体提升。
5）在保障体系建设方面：通过标准体系建设，促进各系统间的互联互通与协同作业，通过构建多层次、全方位的网络安全防护体系，强化数据安全、访问控制与风险监测，防范网络攻击与数据泄露风险。
7 结束语
铁路数字化转型是贯彻落实交通强国与数字中国战略的重要实践，也是推动中国铁路高质量发展和六个现代化体系建设的必由之路。本文通过系统分析铁路数字化发展的内在逻辑与外部需求，提出我国铁路数字化转型总体架构及关键任务，并围绕铁路工程建设、运输服务、安全保障、经营开发等场景深入分析人工智能等新技术与铁路传统业务的深度融合。研究成果可为我国铁路数字化转型提供理论框架和实践参考，也可为其他轨道交通行业的数字化转型和智能化发展提供借鉴。
