行业互联网|?智能高铁关键技术研究及发展路线图探讨
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“智能、绿色、创新、融合”已成为当前世界高速铁路发展的重要方向 。 在我国智能高铁体系架构和发展战略的指导下 ， 全面分析智能高速铁路关键技术的构成 ， 研究智能高速铁路关键支撑技术和覆盖智能建造、智能装备、智能运营三大板块关键专用技术的构成
作为我国新基建的重要组成部分 ， 5G、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创新突破和融合发展 ， 带动了以“绿色、智能、创新、融合”为特征的群体性重大技术变革 ， 成为新一轮科技革命和产业变革的核心支撑 。 近年来德国、法国、日本等世界主要高速铁路国家顺应全球科技发展趋势 ， 积极探索信息新技术在铁路领域的融合应用 ， 围绕高速列车自动驾驶、基础设施智能运维、位移即服务（Mobility as a Service ， MaaS）等关键技术开展了攻关研究 。
我国较早开展了智能高速铁路的系统研究 ， 率先提出智能高速铁路概念 ， 制定了智能高速铁路体系架构和发展战略 ， 并在京张高铁、京雄城际等工程中开展了探索和创新应用 。
智能高速铁路（IntelligentHighSpeedRailway ， IHSR）是广泛应用云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能、北斗导航、BIM、5G等新一代信息技术 ， 综合高效利用资源 ， 实现高速铁路移动装备、固定基础设施及内外部环境间信息的全面感知、泛在互联、融合处理、主动学习和科学决策 ， 实现全生命周期一体化管理的新一代高速铁路系统 。
智能高速铁路的建设是一项长期性、持续性、渐进性的复杂工程 ， 为有序推动智能高速铁路的分期分阶段可持续发展 ， 需要定义智能建造、智能装备、智能运营3个板块的核心关键技术图谱 ， 并根据技术发展趋势、应用前景、需求迫切性等维度合理制定各类技术的实现路径 ， 为实现更加安全可靠、更加温馨舒适、更加节能环保、更加经济高效、更加方便快捷的智能高速铁路战略目标提供关键技术支撑 。
智能高速铁路关键技术
智能高速铁路具有典型的智能系统必备的全面感知、泛在互联、融合处理、主动学习和科学决策等特征 ， 为实现上述特征迫切需要大数据、人工智能、物联网等关键支撑技术的支撑 ， 也亟须攻克铁路领域的关键专用技术 。 为此将智能高速铁路关键技术划分为关键支撑技术和铁路关键专用技术两大类 。
关键支撑技术
关键支撑技术主要是物联网、大数据、云计算、人工智能、下一代移动通信等通用基础性技术 。
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物联网技术主要是指依靠传感器、射频识别、无线传感网络等技术 ， 采集高速铁路固定设施、移动设备、外部环境状态等信息 ， 运用智能计算技术对各类信息进行分析处理 ， 实现智能化决策和控制 。
大数据技术是解决高速铁路海量内外部信息的采集、汇聚、治理、分析挖掘等的核心技术 ， 在客运组织与服务、运输调度、移动设备和固定设施检修与监测、经营管理等方面 ， 能够有效提升智能高速铁路的数据实时接入、在线计算处理、数据价值挖掘、关联业务分析和辅助决策能力 。
云计算技术具有组件化、虚拟化、服务化的技术特性 ， 为高速铁路业务系统提供集中统一、按需服务、弹性扩展、安全可控的硬件资源 ， 以及平台组件和应用软件的集中服务 ， 促进智能高速铁路业务高度互联协同 。
人工智能技术基于大数据和新型高性能计算架构 ， 应用深度学习、机器学习、自然语言处理、跨媒体智能、大数据智能、类脑智能等方法 ， 使高速铁路移动装备和固定设施具有学习、推理、思考、决策等能力 。 可应用于人脸识别、列车自动控制、非法侵入识别、故障智能诊断、智能语音客服等方面 。
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