□ 肖凯
我国交通运输体系中，铁路网是重要组成部分，承担着国土空间中的客货转运任务。随着人口流动和区域经济发展加快，社会对铁路运输的效率和安全性要求愈发严格，特别是在节假日、旅游高峰期，更需要铁路提高运营效率。当前，以人工智能和大数据技术为代表的信息技术在各个产业得到了广泛应用，并展现出了巨大优势。基于此，本文主要探讨这两项技术对铁路运输的实际作用，重点围绕铁路运输服务效率、安全管理、运营调度优化的具体应用进行分析。在此基础上，本文还分析了人脸识别技术、数据建模技术在铁路行车调度、设备维护与管理中的具体实施，希望能为构建更智能化的铁路运输网络、满足更高的社会发展要求提供方法参考。
铁路运输数字化转型的技术支撑体系构建
铁路运输的数字化转型离不开多种技术支持，铁路运输系统还配备有高清影像采集设备、温湿度传感器、振动监测仪以及先进人工智能算法模型，共同为铁路运输的数字化转型提供了支持。其中，人工智能技术的应用能快速获取图像信息，神经网络算法模型的应用则能对铁路轨道障碍物进行快速定位和识别，同时对人员通行权限进行智能核验，大大提高通行效率。另外，针对这些模型反复训练，可以显著提升其泛化能力，从而更好地适应各种复杂环境。除了上述技术，铁路运输数字化转型还离不开统一的大数据中心，该平台提供规范的数据清洗转换流程，使原始监测数据与业务数据在相同时空基准下相互融合，实现跨部门数据的安全共享与高效流动。该平台还内置数据分析工具，通过数据挖掘技术发现潜在运营规律与安全风险。
人工智能与大数据在铁路运输中的实践应用
大数据驱动铁路运力调配与客运服务优化。在“交通强国、铁路先行”背景下，大数据与人工智能深度赋能铁路运输高效运行，行车调度中心的数据看板系统部署多通道数据采集接口，整合电子客票销售记录、车辆定位、车站安检通道实时客流信息。票务管理模块每小时更新预售数据流量图，自动标定跨省干线及城际线路的预售热点区域。车底调派算法依据历史客流曲线与实时订票增量趋势生成运力调配预案。
12306平台的候补订单功能建立分级排队规则，系统能够自动识别高频申请车次与时段，按余票波动量提供席位资源，在节假日高峰期间扩大中长途直达列车票源配额，在平峰阶段向短途区间倾斜资源。用户在车次开售前预先登记乘车需求信息，系统在售票窗口开启瞬间自动执行订单锁定操作，票务分析中心定期形成客流结构评估报告，为后续线路运能规划与票价梯度调整提供数据依据。这样既避免了高峰时段运能紧张导致的旅客积压，又减少了平峰期车辆空载造成的资源闲置，并且通过预填购票、智能候补等工具减少了旅客操作环节，借助精准票额分配缓解了长途与短途客群资源争用矛盾，从而有效提升了运输资源整体配置效率与社会服务满意度。
人脸识别赋能铁路客运服务与安全管理升级。铁路客运服务引入人脸识别技术，火车站入口区域设置的人脸识别设备直接对接票务系统，旅客只需经过设备前方，瞬间即可完成身份信息比对，有效缓解了高峰时段入口拥堵压力。列车进站后，工作人员采集旅客面部后迅速确认其车票信息与乘车区间，防止上错车的情况发生，整个过程衔接顺畅，显著缩短了身份核验所耗费的时间，得到旅客普遍认可。对于铁路重点管控区域，包括车站安检口、站台、行车调度室、机车司机待乘点都密集安装了高精度的人脸图像采集装置，系统将抓拍的动态面部信息实时传递至后台数据库，并与预置的安全人员库进行比对分析。比对结果指向公安系统关注对象时，系统自动发布高级别声光警示信号，并向现场执勤人员终端推送目标的精准位置引导信息，从而快速到达指定地点处理。另外，系统还具备人员轨迹回溯分析能力，安全管理人员可以调取历史记录拼接出某一身份在站场内全部的活动路线图及停留节点时间，从而及时排查安全隐患。
大数据驱动的铁路运输运营效率优化实践。在客货调度层面，大数据系统整合12306售票数据、货运订单信息及实时车流数据，通过智能算法能够精准分析客流货流走势，动态优化列车运行图与停站方案。旅客出行数据是优化铁路客运资源配置效率的重要依据，包括铁路票务系统记录的旅客乘车记录、订票周期偏好、中转接驳需求等结构化数据。在特定旅游旺季或节假日运输阶段，平台结合预售票数据变化持续优化运力调整方案，对于预测需求量大的线路段在高峰时段启用预备车辆组合方案；并对枢纽站的换乘客流转乘需求进行分析，从而优化引导人员配置与换乘通道管理方案，大幅减少旅客在关键节点的拥堵时长，优化其出行体验。
人工智能与大数据技术在铁路运输领域发挥着关键作用，在客运服务场景中，人脸识别技术通过精准快速的身份核验，显著缩短旅客站内通行时间；在运输调度环节，大数据建模分析深度整合列车运行状态、设备状态、客流分布等多源信息，为运输计划制定、线路维护安排、运力调配提供科学依据。随着技术的升级，铁路智能系统建设将强化全流程动态感知能力，并深化技术标准与行业规范框架建设，推动铁路运输网络智慧化升级。
（作者系武汉铁路职业技术学院副教授）