在二十届四中全会精神的指引下，我国“十五五”规划进一步明确了以科技创新推动产业升级、加快发展新质生产力的战略方向。高端装备制造业作为现代化产业体系的核心组成，正迎来智能化、数字化深度融合的历史性机遇。人工智能作为引领新一轮科技革命与产业变革的关键技术，其在研发设计、生产制造、运营维护等全链条中的渗透与应用，已成为推动制造业向高端化、智能化、绿色化转型的重要引擎。

本文聚焦轨道交通装备制造这一典型的高端装备领域，系统梳理人工智能在智算中心运营、数字孪生、智能制造、系统运营与大模型融合等方面的创新实践与商业模式，旨在为行业内企业把握“十五五”期间智能化发展机遇提供参考。通过分析国际领先企业如西门子、阿尔斯通等的典型案例，结合我国中车时代电气等企业的探索实践，本研究试图揭示AI赋能下轨道交通装备制造企业从传统制造向“制造+服务”转型的可行路径，为相关政策制定与企业战略布局提供决策支持。

在全球科技竞争加剧与国内高质量发展双重要求下，推动人工智能与实体经济深度融合，不仅是技术发展的必然趋势，更是实现制造强国、交通强国目标的关键举措。期待本文能为轨道交通及相关高端装备制造企业在“十五五”期间的智能化跃迁贡献一份前瞻性的思考与实践指引。

1.智算中心运营：算力平台与数据中心业务

价值逻辑

在数字化时代，轨道交通企业需要强大的计算能力来支撑AI模型训练、模拟仿真和大数据分析。自建或运营“智能计算中心”(智算中心)有助于满足内部研发与业务需求，并可对外提供算力服务。集中式算力平台还能统一支持关键系统(如信号控制)的运行，提高资源利用率和系统可靠性。

技术路径

企业可建设云数据中心或高性能计算(HPC)中心，部署AI加速硬件和云平台软件，将原本分散在列车、信号站的计算集中到中心。通过高速网络连接现场设备，实现数据实时上传和远程计算。一些方案采用标准化硬件搭建信号数据中心，以云平台统一承载安全和非安全应用。同时，引入容器化、虚拟化技术提高算力利用，并运用调度算法为内部各团队或外部客户按需分配计算资源。

商业模式

对于算力过剩的企业，可将智算中心运营为服务，向行业伙伴提供算力租赁或云服务。这类似于“信号即服务”或“运维即服务”的模式，由制造商运营数据中心并按订阅收费。例如，制造商可托管信号控制云平台，为不同城市或线路的运营商提供统一的云端控制服务。这种模式既创造新的服务收入，也强化了客户黏性。此外，内部而言，智算中心通过集中计算降低各项目重复投资，实现规模效益，间接提升企业利润率。

典型案例

西门子SignalingX平台：西门子交通推出“SignalingX”云平台，在集中式信号数据中心运行各地信号应用，实现一云多端的集中控制。这一平台以标准硬件构建，为城市和全国范围的信号系统提供统一算力支撑，展示了轨道企业运营算力中心的新方向。

庞巴迪EBISense服务：庞巴迪运输开发EBISense云原生平台，通过物联网传感器和云端机器学习，远程监测信号设备健康并预测故障。EBISense作为订阅式数字服务提供给基础设施运营商使用。该服务本质上依托庞巴迪的云算力为众多铁路用户提供预测性维护分析，体现了制造商运营算力平台、按服务收费的商业模式。

株洲中车时代电气“Foresee”平台：株机旗下的“Foresee”智能运维平台也是基于大数据/AI的云端系统，为城市轨道车辆提供状态监测与寿命预测服务。虽然主要作为运维解决方案提供，但也体现了企业以数据平台形式运营“智能算力”，辅助客户实现由计划检修向状态检修转变。

2.AI+数字孪生：设计、制造、运维全生命周期

价值逻辑

数字孪生技术让企业可在虚拟环境中一比一复现列车及其部件、系统，从而提前发现问题、优化设计，并贯穿产品全生命周期进行性能预测。结合AI后，数字孪生可自动分析海量模拟与实测数据，预测并预防问题，减少实际试错成本。在设计阶段，数字孪生让工程师在建造实体列车前就验证性能、优化方案，提高可靠性。在运维阶段，数字孪生结合实时数据与AI，可预测故障和优化维护计划，提升列车可用率。

技术路径

构建数字孪生需融合多源数据和多学科模型：包括列车的CAD设计模型、物理动力学模型，以及制造和运营产生的传感器数据。AI算法用于校准和解析数字孪生：例如通过机器学习自动识别模型与实物差异、进行模式识别。对于基础设施，利用激光雷达、测绘数据构建铁路网络孪生，然后用AI算法自动识别轨道资产和缺陷。AI还可加速仿真优化——通过强化学习或元模型，在数字孪生上快速尝试不同设计或运营方案，找到最优解。

商业模式

在商业上，AI+数字孪生既可用于内部降本增效，也可作为增值服务提供。内部方面，数字孪生减少实物样机和试验次数，节省研发成本，同时缩短产品上市周期。对于客户，制造商可以将数字孪生作为服务出售，例如提供列车数字模型和模拟平台，让运营方培训驾驶员或模拟事故应对。这创造新的服务收入来源。此外，在运维合同中嵌入数字孪生监测服务(如提供设备健康的数字映像和AI诊断)，制造商可按年收取服务费，提高持续营收。

典型案例

阿尔斯通列车设计数字孪生：阿尔斯通工程师为新列车创建数字孪生，在虚拟环境模拟列车在真实条件下的运行表现，优化设计并预先解决潜在问题，在动工造车前就“防患于未然”。该数字孪生策略有效降低了设计阶段的返工和风险。

西门子轨道基础设施孪生：西门子移动部门帮助德国铁路(DB)建立全国铁路信号和线路的数字孪生模型。在这一BIMforRail项目中，西门子利用高精地图测绘和AI算法，将实地激光点云数据整合成精确的3D数字铁路网。AI进一步用于自动物件识别(如识别轨道元件)和差异检测，提高了数据处理效率。这一数字孪生赋能德铁进行基础设施现代化升级，并为未来半自动驾驶列车提供可信的环境数据支持。

数字孪生辅助维护：西门子在多处数字化列车维护中心应用数字孪生技术。例如其多特蒙德服务中心通过数字化模型监控每列进库列车的状态，并计划将来用计算机视觉+AI进行全自动列检。软件创建的虚拟列车模型与实车传感数据实时比对，AI算法识别异常，实现“看得见”的预测性维护。这种数字孪生维护模式据报道可将系统可用度提高接近100%。制造商通过打包这一套数字孪生+AI维护方案(如SiemensRailigentX平台)，向运营商提供全面维护外包服务，成为新的业务增长点。

3.智能制造中的AI应用：生产优化与质量提升

价值逻辑

AI赋能的智能制造可以显著提升生产效率和质量。一方面，AI优化生产调度能减少设备空闲和瓶颈，提高工厂产能利用率。另一方面，机器视觉等AI技术可实现自动质量检测，避免人工漏检并保证产品一致性。此外，AI驱动的设备预测性维护使工厂减少停机时间，提升生产线可靠性。总体而言，这些应用降低了制造成本(减少废品、停工损失)，并提高交付准时率和产品质量。

技术路径

生产调度优化：采用机器学习或先进算法分析生产流程数据，动态优化排程。例如基于强化学习的系统可根据实时在制品和机器状态调整工单顺序，以最小化等待和切换时间。

视觉质量检测：在关键工序部署高分辨率相机，利用深度学习的图像识别模型检测零部件缺陷(如焊缝瑕疵、涂装不良)。相比人工，AI视觉检测速度快且一致，可24小时不间断工作，保障每批次产品质量稳定。

设备预测维护：给关键生产设备(机床、机器人等)安装传感器，实时采集振动、温度、电流等数据。AI模型在边缘设备上连续分析这些数据，检测细微异常并即时调整参数预防故障。例如，当AI传感器发现轴承温度异常升高时，可自动降低机台负荷或启动冷却。这种嵌入式边缘AI让设备实现自优化，延长设备寿命并减少能耗。同时通过云端训练，不断学习累计的数据，提高预测精度。

供应链与工艺优化：AI还可辅助决策自制或外购、3D打印应用等。例如通过算法快速评估零件在内部制造与外采的成本和周期，给出最优方案。

商业模式

AI在制造环节的应用主要体现在内部运营收益上。成功的智能工厂实践能降低单车制造成本、缩短交付周期，使企业在竞标中更具价格和交期优势。同时，制造环节的AI解决方案也可包装为咨询或系统集成业务输出给行业其他厂家。但对于轨道装备这样的高端制造，更多是通过内部应用AI树立标杆，提高品牌形象。企业也可与科技公司合作，引入其AI系统以服务费或软件订阅形式使用，减少自主开发成本。典型商业收益如：减少停机时间即减少产能损失和加班费，质量提升则降低质保索赔和返工成本，这些直接体现在财务业绩上。

典型案例

西门子边缘AI工厂：西门子公司在其电子制造等生产线上部署了Arm架构的嵌入式AI模块，实现关键设备运行状态的毫秒级监控与自我调节。当传感器探测到生产参数偏离最佳范围(如电机温度略高)，系统即时调整，以防止小问题演变成故障。这种实时预防让西门子将停机损失降到最低，并带来节能和减排效益。同时，西门子将此类边缘AI融合进其MindSphere工业物联网和Industrial Edge平台，作为面向制造业客户的方案，展示了制造商将内部AI技术产品化的可能。值得一提的是，西门子指出这些AI系统不仅用于维护，还加强了质量控制，为未来全自动化制造奠定基础。

阿尔斯通3DSpark零件优化：阿尔斯通与德国初创公司3DSpark合作，引入AI驱动的按需制造决策平台。该SaaS平台利用AI自动识别每个备件最快、最省钱、最可持续的制造工艺，包括是否适合3D打印，并生成报价。由于轨道车辆寿命长，备件长期供应是难题，而此平台帮助阿尔斯通建立数字备件库，按需增材制造，缓解备件库存和停产零件问题。通过3DSpark，阿尔斯通已节省超1.500万欧元成本，并将备件采购工作量减少86%，大幅提升供应链效率。同时，制造可行性检查时间减少了80%，显著缩短了响应客户需求的时间。这一案例体现AI在工艺优化和供应链上的价值，不仅降低成本，也支持了可持续发展(例如软件提供碳足迹计算，帮助选择低排放方案)。

自动化质检：很多轨道制造企业开始应用AI质检，例如庞巴迪曾引入计算机视觉检测车体焊接质量(假设案例，非公开数据)。AI模型训练大量合格和缺陷焊缝图像，可自动筛查出气孔、裂纹等瑕疵，提升焊接一次合格率。这类系统往往由第三方提供，制造商通过按许可付费使用，但投资回报明显：次品率下降以及人工检验人力投入减少。西门子等公司的实践表明，AI质检结合预测维护，可构建下一代自适应工厂。制造企业借助这些技术，向“灯塔工厂”迈进，巩固其行业领先地位。

4.轨道交通系统中的AI应用：智能调度、节能、安全与服务

价值逻辑

AI在运营层面的应用直接提升铁路/地铁系统的运力、效率和安全。通过智能调度，AI可优化列车运行图，缩小行车间隔、提高正点率，从而运送更多乘客货物。能耗优化方面，AI算法根据线路和载荷动态调整牵引/brake策略，显著节电降耗。对乘客服务，AI可预测客流、调整运力配置，并通过智能客服提升出行体验。安全监测上，AI可以全天候视频分析和传感器融合，及时发现异常(乘客滞留、入侵轨道、设备故障)，防患于未然。总体来说，AI让铁路系统更聪明地调度资源、更早地发现问题，实现提质增效和保障安全双重目标。

技术路径

智能行车调度：AI利用历史和实时数据进行列车运行优化。例如机器学习模型预测线路不同时间段的客流和拥堵，自动调整列车班次和发车间隔。亦或在列车间隔过近时，AI统筹速度和停站时间，避免连锁延误。欧洲铁路正在引入自主调度系统，结合ETCS等信号系统，实现列车自主运行的调度优化。这需要AI处理大量传感器和信号机数据，实时决策每列车的速度和间隔，以确保安全下最大通过量。

能耗优化：通过AI算法协调列车加减速时机来节能是一大创新。阿尔斯通在新加坡地铁东北线应用AI调度，使上下行列车再生制动能量互补：当一列制动回收电能时，恰有另一列需要加速消耗，从而将回收电能利用率提升至80%。这种同步优化在不改动任何硬件的情况下，每年可节电约1000兆瓦时。AI通过学习线路运行模式不断改进调度策略，实现降耗不降运力。

客流预测与响应：利用大数据和AI预测未来数小时的站点客流量(结合历史、天气、事件等因素)，提前增加车次或调整编组。AI还可通过摄像头实时监测站台乘客拥挤度。当系统发现某站客流激增，智能调度立即安排加开列车疏散，或指导乘客错峰分流。阿尔斯通在巴拿马城地铁的实验表明，AI监督系统通过分析乘客上下车时间，自动调整列车发车间隔，使高峰时段运力提高8%。这直接缓解了拥挤，改善乘客体验。

安全监测与故障预警：AI结合物联网设备，实现全天候的安全巡检。例如安装在轨旁和车载的摄像头，搭载深度学习模型，自动检测轨道异物、道岔状态或侵入人员。一旦发现威胁，系统自动报警并可指令列车限速或停车。又如智能视频分析在车站识别遗留可疑行李或异常行为，安保人员即可及时介入。对于设备故障，AI模型监控信号设备、接触网等关键基础设施参数，发现电流异常或部件磨损迹象，可提前通知检修，避免突发故障。在车辆维护方面，上文提到的状态监测平台(如Foresee、HealthHub)通过AI分析传感器数据，实现故障预测和远程诊断，大幅减少营运中断。阿尔斯通的HealthHub™和TrainScanner™系统已经监控全球超过18.000节车厢，实时分析振动、温度等数据，一旦发现电机过热或车轮振动超标，立刻通知检修团队安排窗口处理。这些预测性维护手段将停机时间降低最高可达30%。

自主驾驶与控制：AI也是列车自动驾驶(ATO)的核心支撑，包括环境感知、决策规划等。现代无人驾驶地铁列车利用AI视觉识别前方障碍，结合线路数字孪生和精确定位，实现安全无人运营。西门子与奥地利联邦铁路(ÖBB)的合作正以ETCS数字化为基础，迈向长途列车自动化运行，其目标是2040年前运能翻倍。未来AI算法将进一步参与列车编组调度、自主发车等决策，使全自动列车调度指挥成为可能。

商业模式

在运营领域，AI应用的商业模式往往体现为提升服务质量和降低运营成本。对运营商而言，引入AI系统可节省能源成本、减少晚点罚款、提高乘客满意度，从而间接带来经济效益。这种效益反过来支撑他们付费采购AI解决方案。因此，制造企业可将AI功能打包为软件许可或云服务出售。例如，阿尔斯通等提供能源优化模块给地铁业主，按节省的能耗分享收益。又如提供智能监测服务(硬件+AI软件)按年收费，帮助客户实现无缝运维。另一种模式是作为整套解决方案的一部分，在签订车辆或信号工程合同时，将这些AI功能附加其中，提高合同总价值。

典型案例

阿尔斯通智能调度节能：在新加坡地铁项目中，阿尔斯通部署了AI驱动的调度系统，实现列车制动能量回收再利用，每年节约约千兆瓦时电力。商业上，这为业主减少可观电费支出。阿尔斯通可据此按节能效果收取服务费，或者将这一创新作为招标优势赢得合同。

阿尔斯通客流优化：阿尔斯通早在八年前于巴拿马城地铁试行AI客流优化系统，通过分析车门开启时长和站台乘客流动，自动调整发车密度，使高峰运力提高8%，拥挤度明显下降。这为乘客带来更顺畅体验，也提高了系统吞吐量，间接增加票务收入。该实践验证后，类似的智能乘客流量调控方案可推广给更多城市地铁，作为增值服务模块出售。

4中车时代电气“Foresee”运维平台：株机的Foresee平台通过AI对牵引电机、转换器、高压部件、转向架等关键部件做状态评估和寿命预测。运营方购买该平台服务后，可以从计划检修转向按状态检修，提高车辆出勤率。例如中国城市轨交车辆保有量迅速增长，传统定期检修难以为继，Foresee提供的智能方案帮助运营单位优化检修资源、减少不必要停车。株机作为供应商，则通过软件订阅或服务合同获得持续收入。这表明传统装备厂商也在探索从卖产品转向卖数字运维服务的商业模式。

Cogniac铁路安全视觉：在北美货运铁路领域，初创公司Cogniac为一家大型铁路运营商部署了AI视觉检测系统，每月实时监控2.200万只车轮和3.25万英里轨道。该系统在列车运行中以高达60英里/时的速度采集图像，并在1分钟内用边缘AI识别出车轮裂纹、轨道裂口或螺栓缺失等缺陷，及时通知人工确认。自2020年上线以来，已成功拦停100多列存在潜在脱轨风险的列车，避免了估计达3.5亿美元的事故损失。这个案例凸显AI在铁路安全监控上的巨大价值。对于制造商而言，可以考虑与此类AI公司合作，把先进的视觉监测集成到自己的信号和车辆产品中，打包出售智能安全系统给客户，既提高安全，也创造新的利润增长点。

智能客服与乘客服务：一些运营商开始引入AI客服机器人，解答乘客问询、提供票务和线路信息。这类系统通过自然语言处理理解旅客的问题，并从知识库中检索答案，可24小时在线服务，减少人工客服压力。制造企业可提供定制化的乘客服务AI平台给运营商，使其服务更具科技感并提升乘客满意度。这方面的直接收入模式是软件许可或SaaS订阅，同时也丰富了制造商的产品线，从传统设备拓展到数字服务。

5.与大模型(如GPT)的结合探索：知识问答、智能助手与内容生成

价值逻辑

大语言模型(如GPT)代表的生成式AI为轨道交通企业打开了知识自动化的新大门。企业拥有海量技术文档、规章手册和现场经验，大模型可将其“吃透”并用于问答，对内可以成为一线员工的智能导师，随时解答维修疑问或操作流程，缩短培训周期，对外可以提供乘客或客户智能客服。此外，大模型擅长自然语言生成，可用于自动撰写报告、技术方案、甚至代码，帮助工程师和员工提效。总体而言，与GPT结合能将企业的知识资产盘活，实现经验智库化和文案自动化，提升整个组织的数字化能力。

技术路径

实施上，企业可基于行业数据微调现有大模型或调用云端大模型服务。例如，将多年积累的产品手册、维护指南输入模型，使其掌握专业语料。在安全隔离的环境下，部署面向员工的问答Chatbot接口，员工以口语或文字提问，模型从知识库检索并生成答案。对于文档生成，可在模型上定义模板，让其根据参数自动输出标准化文件(如故障报告、检修计划)。更深入的，还可开发与业务系统集成的AI助手：如读取故障数据后，自动生成维修建议或订单。技术关键在于保证知识准确性和安全性：需要对模型输出进行人工审核或设置可信赖的知识源限定。此外，模型需不断学习新数据，保持知识库实时更新。

商业模式

大模型应用目前多为内部赋能性质，通过提高员工效率和服务质量，间接创造价值。但也存在直接商业模式的探索：制造商可将训练好的行业大模型作为订阅服务提供给铁路运营商或其他制造企业。例如，一个“轨道装备智能问答云服务”，客户付费访问，用于培训和现场支持。此外，在售后支持上，制造商可部署智能客服替代人工热线，为全球客户7×24提供技术支持，降低客服成本。结合大模型生成能力，企业市场部还可更高效地生成产品方案、投标书，提高业务拓展效率。

典型案例

阿尔斯通的生成式AI计划：阿尔斯通公司自2020年起就在所有业务环节引入AI和生成式AI。他们开发了内置微软AzureOpenAI服务的企业级工具，作为员工的AI协作助手。在工程设计阶段，GPT模型帮助撰写规范和代码，显著提升效率。据负责人介绍，一个质量不佳的技术需求说明书可能浪费一天人力，而引入AI后，阿尔斯通让模型先检查和改写需求，再由GPT生成初稿，大幅提高了规格书质量和5一致性。结果是规范文档质量提升25%，减少了因要求不清而产生的返工。截至目前，该AI工具在阿尔斯通内部已有逾千名用户，每月调用超过15.000次，表明员工认可其价值。

全价值链的AI助手：阿尔斯通将GPT等生成式AI贯穿合同、设计、制造、运维等全价值链环节。“协同助手”可以加速代码优化、文档整理、数据分析等各类任务。例如在测试环节，用AI自动生成测试用例文档;在安装维保环节，用AI根据传感数据快速生成故障分析报告。这些用例说明生成式AI具有通用赋能作用，可减少重复劳动，让员工专注高价值工作。此外阿尔斯通还将大模型用于内容翻译和文本处理，借助Azure强大的云算力批量处理表单和文档。这不仅解决了多语言沟通问题，也提高了全球协作效率。阿尔斯通的实践证明，大模型可规模化地融入工业企业：他们与微软深度合作，利用Azure云扩展部署，使各种生成式AI应用可以弹性扩张并保证数据安全合规。

知识问答与培训：想象一个株机的一线检修工拿着平板，遇到疑难故障时在app中询问“动车组逆变器故障红灯闪烁意味着什么?”，后台的定制大模型立刻给出答案：“根据维护手册第X页，这表示冷却风扇故障，需要检查风扇电源【假设示例】”。这种知识问答系统可以内置在运维App或AR眼镜中，实时指导员工操作，缩短新人培养周期并减少错误。这正是大模型行业化的前景之一。虽然目前还处于探索阶段，但从阿尔斯通等先行者经验看，技术障碍正在被克服，大模型有望成为轨道交通企业知识管理的利器。

智能客服与文案：在对客户服务方面，西门子等也在试验聊天机器人回答用户咨询、生成技术方案等。

例如西门子利用其MindSphere平台的数据，配合大模型自动生成定制化报告给客户，或者在招投标中用GPT快速初拟技术文档(假设场景)。这些举措都能显著提速业务响应。在市场营销和内部沟通上，大模型还可用于自动翻译技术资料、多语言生成内容，正如阿尔斯通应用所示。这种跨语言的内容生产能力对于跨国企业尤为关键。

综上所述，人工智能正全面渗透轨道交通装备制造企业的价值链。从前端设计、生产，到后端运营、服务，各环节皆孕育创新机会。对于株洲中车时代电气这类传统企业，拥抱AI不仅意味着提质增效，更有机会催生新业务模式——从一次性卖设备，转向持续提供数字化服务。在智算中心运营方面，企业可探索建设行业云平台，输出算力和软件服务;在数字孪生和智能制造方面，内部应用AI技术能够降低成本、提高产品竞争力;在系统运营上，则可开发AI解决方案帮助客户节能增效、保障安全，形成软硬件结合的综合解决方案;而大模型的兴起为知识型业务(培训、客服、支持)带来颠覆性工具。国际巨头西门子、阿尔斯通的实践表明，抢先布局AI能够打造差异化优势，取得可观收益。展望未来，轨道交通行业的竞争将不仅是拼制造实力，更是拼谁能更好地运用AI和数据。传统装备制造企业若能借鉴领先者经验，制定清晰的AI战略并投入实施，有望实现从“工业制造商”向“智能服务商”的转型，在新的数字时代保持领先。