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0 引言
当前，移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等新技术的突破和融合，已成为推动铁路数字化发展的核心力量，成为新一轮科技革命和产业变革的核心所在。近年来，国外铁路正积极探索信息新技术，并在铁路融合应用的发展方向制定一系列中长期战略规划，以加快新技术与铁路业务场景的深度融合和创新应用，促进大量项目立项与推进。同时，我国也高度重视数字化、智能化技术在交通领域的应用。自十九大报告提出“交通强国”以来，我国陆续出台了《交通强国建设纲要》《国家综合立体交通网规划纲要》《数字中国建设整体布局规划》等多项政策，为铁路、航空、道路、航运等领域的智能化提供了顶层设计。在此基础上，我国铁路积极响应国家号召，力求在数字化、智能化方面取得突破性进展。为加强数字新技术与铁路融合应用，加快铁路数字化转型，我国铁路开始着手构建适应新时代要求的数字化发展蓝图。
通过对国外典型铁路国家的数字化政策及国内先进行业的数字化发展实践经验进行分析总结，重点探讨我国铁路在数据、业务、平台、应用方面的发展需求，围绕构建原则，提出我国铁路数字化发展规划总体架构，总结数字化发展关键技术，以更好地指导我国铁路数字化发展。
1 国外铁路及我国先进行业数字化发展现状
1. 1 国外铁路数字化发展政策
欧盟于2022年启动“欧洲铁路计划”，旨在构建高效一体化的铁路网，该计划提出5项优先发展领域：铁路交通管理系统、列车运营数字化与自动化、资产数字化与可持续性、绿色货运数字化，以及低密度线路的智能解决方案。德国铁路股份公司推出“铁路4.0”规划，通过数字化创新提升乘客满意度，并于2019年发布“强铁战略”，强调基础设施与数字化提升。法国国营铁路集团在2015年启动“数字化法铁”项目，并于2021年推动“铁路数字化和脱碳计划”，目标包括开发轻型列车、增强基础设施数字化和提升货运自动化；同时，提出开发“DataLab SNCF Réseau”数据共享平台来支持铁路数据分析，进一步推动铁路数字化。英国于2022年更新《英国数字战略》，并在2024年3月正式出台《2024—2030数字发展战略》，进一步明确了数字化转型新举措。英国铁路局近期推出开放数据政策，提供列车运营信息以支持数据创新和可持续发展。西班牙国营铁路公司于2024年1月发布《Renfe28战略》，旨在以创新和数字化为手段主动应对铁路数字化发展过程中的各类挑战。日本于2021年6月出台《综合数据战略》，并于同年9月成立数字厅以促进产业转型升级；日本铁路提出“RESEARCH 2025”规划，旨在推进5G、物联网、大数据与人工智能技术在铁路领域的应用，以提高运营效率和旅客体验。
总体来看，欧盟、英国、西班牙以及日本均提出战略部署，各铁路部门结合铁路业务制定相关数字化方案，数字化已成为全球铁路发展的重要方向之一。 各国强调利用大数据、物联网和人工智能等先进技术，实现基础设施、运营和服务的数字化智能化升级，加快新技术与铁路生产运营相融合，数字化赋能铁路运输主业。
1. 2 我国先进行业数字化发展概况
国内先进行业也在积极推进数字化，以国家电网、中国石油等为典型代表。国家电网以“三融三化、三条主线”为思路来推进数字化转型，通过构建一体化数据资源体系，实现电力物联网动态监测，确保数据全面采集与有效利用；围绕电网生产各环节的数字化管理，优化核心资源配置，简化客户服务流程，确保业务高效便捷；积极发展能源电商业务，并通过搭建国内最大平台，推动智慧车联网及智慧环保电力大数据应用，助力政府精准施策。中国石油以业务发展、管理变革、技术赋能为三大主线实施数字化转型，通过构建强大的数据资源体系，优化网络架构，加强数据管理；积极开展生产运营、企业管理、市场营销等环节的数字化管理，提升效率；积极探索数字化技术与能源产业的融合，推动主营业务数智化转型，繁荣产业生态。
总体来看，国家电网与中国石油等先进行业以数据为关键要素，围绕业务主线来开展丰富的数字化应用创新，提升生产效率和管理效率，实现降本增效，为行业树立了典范。
2 我国铁路数字化发展需求
为落实国家政策，国家铁路局和中国国家铁路集团有限公司（简称国铁集团） 先后发布了《“十四五”铁路科技创新发展规划》《“十四五”铁路网络安全和信息化规划》，并提出构建“六个现代化体系”，推动铁路高质量发展。当前，铁路信息基础设施能力不断增强，中国铁路主数据中心已经投入使用，初步建成了铁路集成服务平台、铁路大数据和人工智能平台等。同时，依托12306、95306及各种传感设备、物联网技术在铁路安全检测监测领域的广泛应用，数据资源规模和质量持续提升。在此基础上，基于BIM等新技术以及12306、95306，铁路主要业务领域的应用系统基本建成，铁路业务数字化初步取得成效。此外，通过依托京张高铁、京雄城际开展智能高铁技术创新，数字化赋能智能铁路技术创新成效显著。2023年8月，国铁集团发布《数字铁路规划》，提出要加快推进数字化与铁路业务深度融合，充分挖掘铁路数据资源价值。然而，当前中国铁路数字化转型进程仍处于转型初期，未来一段时间，我国铁路数字化发展的需求主要来源于数据、业务、平台、应用4个方面，即数据基础能力提升、数据技术融合应用、数字平台升级优化、数字化应用创新引领。具体体现如下：
（1） 数据基础能力提升需求。数据是铁路数字化转型的基础，提升数据基础能力是满足数据发展需求的直接体现。铁路行业正积极响应国家关于加强新型信息基础设施建设的政策号召，致力于优化现有的铁路信息基础设施。通过整合、调整和增强现有资源，实现对资源的统一和高效管理，这要求我国需提升铁路信息系统在数据感知、传输、存储和运算等方面的能力，以全面增强系统功能。因此，为了满足铁路在战略决策、经营开发、运输生产等关键业务领域对信息系统优化的新需求，铁路行业需要全面优化信息系统功能，从而显著提高整体的数据管理能力。
（2） 数字技术融合应用需求。根据《新时代交通强国铁路先行规划纲要》《“十四五”铁路网络安全和信息化规划》，铁路需要加强信息化和网络安全防护能力建设，积极采用物联网、云计算、人工智能等新技术，深化其在铁路业务中的应用，以推动数字化转型，提升信息系统的建设质量和应用水平，实现铁路行业的降本增效和可持续发展。通过数据技术与铁路业务的深度融合，能够推动铁路业务的数字化转型，满足业务发展的需求。
（3） 数字平台升级优化需求。数字平台是铁路数字化转型的重要支撑，通过升级优化数字平台，能够更好地满足铁路数字化发展对平台的需求。当前铁路 行业已搭建了铁路数据服务平台和铁路时空信息服务平台，铁路AI平台、铁路BIM服务平台、铁路物联网平台等也正在研究或试运行阶段。由于不同业务应用在特点、规模和服务水平要求上存在显著差异，各系统呈现出分散建设、独立服务的模式，导致面临标准不统一、系统间互联互通困难以及数据共享受阻等问 题。因此，迫切需要升级优化数字平台，包括强化数据资源共享，构建良好的内外合作环境，推动铁路内外部信息的顺畅交换和互联互通。
（4） 数字化应用创新引领需求。创新的数字化应 用能够引领铁路业务的变革和发展，满足应用层面的需求。尽管铁路行业已在多个业务领域建成先进的应用系统，但面对交通强国和铁路先行战略目标的提出， 仍需继续推动数字化应用创新。通过以业务需求为导向，充分释放数据价值，激活数据潜能，推动铁路业务与数字技术的深度融合。这将有助于提升工程建设、运输生产、经营开发等多个领域的数字化水平，进一步推动铁路行业的高质量发展，并促进铁路网信治理体系和治理能力的现代化。
3 铁路数字化总体架构
3. 1 架构设计原则
（1） 需求牵引。坚持目标导向和问题导向相结合，以服务铁路发展战略为重点，充分考虑前沿新技术发展客观规律和铁路发展实际，以数字化转型需求为牵引，满足新建高铁线路及既有高铁线路升级优化的数字化建设需要，推动铁路数字化业务发展相互适应、相互促进、相互融合。
（2） 数据驱动。数据驱动是数字化转型的主线，充分发挥数据价值是数据驱动的目的，激发数据活力，积极推进应用技术和管理模式创新，驱动运输组织、安全生产、客运服务、经营管理、建设管理等业务价值进一步提升，为铁路数字化发展提供持续动力。
（3） 技术引领。以广泛采用物联网、云计算、北斗卫星、人工智能、区块链等数字新技术为动力，充分结合铁路特色，坚持安全可靠、成熟先进、持续发展的技术路线，瞄准世界铁路科技前沿，实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破，推动数字化与铁路业务深度融合，推进铁路可持续发展。
3. 2 总体架构
铁路数字化发展的总体架构，通过打造数据资源底座，从基础平台、既有业务优化和新业务创新3个维度推进铁路进行数字化转型，强化技术创新和安全保障两大体系，支撑业务数字化和数字业务化，推动铁路高质量发展。其中，铁路业务数字化是指将铁路的传统业务流程通过信息技术进行数字化改造，数字业务化则是利用数字技术创造新的业务模式和服务，前者是针对既有业务的数字化转型，后者是数字化催生的新业务发展。铁路数字化总体架构见图1。
图1 铁路数字化总体架构
（1） 数据资源层。数据资源层作为整个架构的基石，负责集中存储和管理各类与铁路运营相关的数据。这些数据包括但不限于既有信息系统的建造数据、装备数据、运营数据等，它们共同构成铁路业务运行的核心数据资产。通过对这些数据的整合、清洗和标准化，为后续的分析、挖掘和应用提供了坚实基础。
（2） 基础平台。基础平台是铁路数字化转型的关键支撑，包括铁路数据服务平台、人工智能平台、GIS+BDS+RS平台（即地理信息系统、北斗卫星导航系统、遥感技术的融合应用平台）以及BIM服务平台。这些平台能够为铁路业务的数字化优化提供技术支撑，更为铁路数字业务的转型提供强大驱动力。通过集成这些先进技术，基础平台能够实现对铁路业务的全面感知、智能分析和高效决策。
（3） 铁路业务数字化。在基础平台的支持下，铁路业务数字化全面展开，这一进程覆盖铁路战略决策、工程建设、运输安全与服务、经营开发、资源管理和协同办公等铁路六大领域。通过引入数字化技术和手段，这些领域的业务流程得以优化，决策效率得到提升，服务质量得到改进。铁路六大业务领域数字化分析如下：
①战略管理数字化是通过构建智能化模型，对铁路网络布局、运力调配、市场趋势等进行全面评估与预测，为长期发展规划提供坚实的数据支撑。决策支持数字化，即通过决策支持系统实现跨部门信息共享与协同决策，加速决策流程，提升响应速度。
②铁路工程建设数字化覆盖了从勘察设计到施工管理的全链条。利用BIM技术，实现设计方案的三维可视化，减少设计变更。在工程施工阶段，通过物联网、远程监控等技术手段，对施工进度、质量、安全进行实时监控与智能调度，确保工程按时按质完成。同时，通过数字化管理平台，整合项目信息，优化资源配置，提升项目管理效率与透明度。
③铁路运输安全生产与服务数字化，通过集成物联网、云计算、AI算法等技术，实现对移动装备（如机车车辆）和固定设施（如轨道、桥梁）的智能化运维，提前预警潜在故障，降低事故风险。客货运服务方面，推出个性化票务系统、智能客服机器人等创新服务，提升旅客与货主的满意度。在调度指挥方面，开展数字化实现列车运行计划的自动编制与优化，提高了运输效率与准点率。同时，安全管控与治安消防方面也可通过数字化技术确保运输过程安全。
④铁路经营开发数字化以市场需求为导向，通过大数据分析客户需求，精准制定营销策略。客运经营方面，推出多元化票务产品，增强客户黏性。货运领域则利用物联网技术实现货物追踪、智能配载，提升物流效率。物资采购与经营开发方面，通过电子招标、供应链管理等手段提高数字化水平，实现采购成本降低，拓宽经营渠道，增加非运输业务收入。
⑤铁路资源管理数字化主要是实现人力资源、财务、物资等核心资源的精细化管理，通过构建一体化信息管理系统，实现数据互通、流程自动化，提升管理效率与透明度。
⑥协同办公数字化方面则依托云计算、移动办公平台，打破地域限制，促进跨部门、跨单位的协同工作，加速信息流转，提升工作效率。
（4） 铁路数字业务化。在数字化转型基础上，铁路行业积极探索新的业务模式和增长点，通过工程建设数据产品加工及服务、铁路货运及物流供应链金融服务、数据增值服务和隐私联合计算等方式，能够拓展铁路业务范围，提升铁路服务水平和客户满意度。通过开发铁路专用模型增值服务、数据中心能力外包服务、客货运延伸服务等创新产品，进一步推动铁路数字业务的转型和发展。具体描述如下：
①工程建设数据产品加工及服务，通过大数据分析和人工智能技术，对铁路建设过程中的海量数据进行深度挖掘和加工，形成一系列具有指导意义的数据产品。这些产品不仅能够帮助铁路行业优化工程设计方案、提高施工效率，还能为第三方提供精准的市场分析和预测服务，进一步拓展了铁路工程建设的价值链条。
②铁路货运及物流供应链金融服务，在货运领域，铁路行业依托数字化转型，构建更加高效、便捷的物流供应链体系。例如，通过95306铁路货运电子商务平台等数字化平台，实现货运业务的全程网上办理，大幅提升货运便利化程度和货主发货体验。同时，积极探索物流供应链金融服务，为货主提供融资、保险、结算等一站式金融服务，能够有效降低物流成本，提高资金周转率，进一步增强铁路货运的竞争力。
③数据增值服务和隐私联合计算，在数字化转型过程中，铁路行业积累了大量宝贵的数据资源。为了最大化利用这些数据的潜在价值，铁路行业通过提供一系列数据增值服务，涵盖深度数据分析、高效数据挖掘以及直观数据可视化等功能。同时，为了保障用户隐私和数据安全，铁路行业通过引入隐私联合计算技术，实现在保护用户隐私的前提下，对数据进行共享和利用，从而提升数据的利用效率，增强用户对铁路服务的信任度和满意度。
④开发铁路专用模型增值服务，通过铁路通用模型，基于大数据和人工智能技术，为用户提供精准的运输方案、故障预测、运营优化等定制化服务。例如，通过智能列车调度系统，实现列车运行的自动调度和自动闭塞，提高列车运行效率和安全水平；通过智能运维系统，对铁路设备进行远程在线监测和故障诊断，提高设备维护效率和延长设备使用寿命。这些增值服务能够提升铁路服务的智能化水平，还能为用户带来更加便捷、高效的运输体验。
⑤数字业务化里的客货运延伸服务，通过运用大数据、物联网、人工智能等先进技术，为旅客和货主提供了更加个性化、高效、便捷的增值服务。在客运方面，通过实现个性化票务、智能客服、增值服务及会员制度等，提升旅客出行体验和忠诚度。而在货运领域，通过涵盖物流供应链金融、智能调度、货物追踪、定制化服务、绿色物流以及数据增值服务等，实现运输效率优化、成本降低及供应链的透明度和可控性增强。
（5） 技术创新和安全保障两大体系：为确保数字化转型的顺利进行和数据资产的安全可靠，需要完善的铁路技术创新和安全保障体系。推动人工智能、大数据、云计算、物联网等先进技术在铁路领域的深度融合与应用，提升铁路系统的数字化、智能化水平。同时，铁路行业还积极推进数据空间、隐私计算、数据加密、可信防护、隐私保护、去标识化等技术在数据安全保护领域的应用，为数字化转型提供了坚实的安全保障。
4 铁路数字化发展关键技术
随着铁路数字化转型的不断深入，增强智能、数字孪生、工业元宇宙、隐私计算以及生物特征识别等关键技术的作用将日益凸显。这些技术不仅支撑着架构运行，共同解决架构中的数据处理、安全保障、业务优化等问题，为铁路数字化转型提供强有力的技术支持，更是推动铁路行业向智能化、高效化发展的重要力量。
4. 1 增强智能
增强智能侧重于AI的辅助作用，核心是增强人类智能而不是替代人类，尤其强调人类在运用机器学习与深度学习方法、挖掘数据潜在关联及解决实际问题过程中的主导性作用。从人类以智能推理、直觉、动作为基础解决问题，到机器以数学、逻辑、科学为基础解决问题，人机结合的增强智能是AI的未来，能够体现人类跟机器互补的优势。
在铁路建造、铁路运营和铁路装备建设过程中，铁路系统能够从数据中提取有价值的信息，解决大量数据的处理和分析问题，提高业务数字化与数字业务化的效率。增强智能技术在铁路数字化架构构建过程中，能够为大数据分析平台和人工智能平台提供算法支持，提升数据处理和分析能力。根据人工智能的辅助能力，在铁路智能建造、智能运营和智能装备的建设中，也可采取从“提高人类能力”的应用出发逐步发展，进而实现各业务流程决策自动化的最终目标。
4. 2 数字孪生
数字孪生是在数据整合分析基础上，构建与物理实体相对应的平行虚拟实体，并最终实现虚拟实体对物理实体的反哺赋能。当前数字孪生技术在铁路行业中主要应用于智能建造，在铁路数字化架构构建过程中与BIM服务平台相结合，实现铁路设施的数字化映射和模拟，通过创建铁路设施的虚拟模型，进行预测性维护和故障诊断，减少实际运营中的故障和维护成本。
未来，数字孪生技术可结合GIS、地球网格和数字孪生技术构建路网数字化，实现铁路设备、装备的全要素数据汇集，运用大数据、人工智能等技术提升铁路运营管理效率，提供列车开行决策辅助，实现全路网要素的有效监测及治理。
4. 3 工业元宇宙
工业元宇宙即元宇宙相关技术融于工业全流程，虚拟部署研发、制造、营销、售后，打通虚实空间优化工业，构建高效制造服务体系，降本增效，促进工业高质量发展。
在铁路数字化架构构建中，工业元宇宙可在现有铁路物联网设备泛在化的基础上持续优化并助力虚拟世界仿真场景落地，切实解决铁路行业数字化转型的难点，并通过共性问题解决两化深度融合难点。通过虚拟环境的构建，为铁路工程建设数字化和协同办公数字化提供虚拟协作环境，促进远程协作和实时沟通，提高工程建设和协同办公的效率。
4. 4 数据空间
数据空间是通过数据集成、虚拟化、语义建模和元数据管理等技术，实现对多源异构数据的统一组织管理，支持数据的编目、浏览、搜索、查询、更新和监控等功能。
在铁路数字化架构构建中，采用数据空间技术开展数据资源层的整合与管理，对铁路建造数据、装备数据和运营数据等进行统一的组织管理，实现数据的 高效整合和利用。数据空间通过确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性，为铁路业务数字化和数字业务化提供安全保障，实现数据的“可用不可见”“可控可计量”。
4. 5 生物特征识别
生物特征识别依托于智能设备捕捉并解析人体的独特生理及行为特征，以达成自动化的身份验证、状态监测及属性评估目的。其中，人脸识别是生物特征识别中备受关注的识别方式之一。
在铁路数字化架构构建中，生物特征识别技术与铁路运输安全生产与服务数字化相结合，提高身份验证的准确性和安全性。应用的场景包括基于人脸识别的旅客进站闸机安检，基于人脸识别、指纹识别的门禁系统，基于旅客行为特征与人脸特征、旅客身份信息等多维度特征融合的技术研究，以提高多场景下旅客的识别能力，通过生物特征识别，加强铁路系统的安全监控，防止非法入侵和身份冒用，保障乘客和工作人员的安全。
5 铁路数字化建设的实施路径
按夯实基础、全面推进、深化完善3个阶段分批分期推进铁路数字化建设，推动规划有序实施。
（1）夯实基础阶段。数据中心、信息网络、数据资源等基础设施不断完善，各业务领域数字化应用初见成效。数字铁路基础设施完成灾备中心扩能；全面建成主数据中心。逐步完善大数据与人工智能平台的数字化核心任务，持续提升数据服务平台、铁路人工 智能平台、BIM平台和时空信息服务平台效能并推广应用。
（2）全面推进阶段。进一步围绕基础平台开展既有业务的数字化转型内容，通过构建“智能铁路2.0”成套技术体系、数据体系和标准体系，在京沪高铁标准示范线打造智能化提升应用，在成渝中线完成智能高铁2.0示范应用。
（3）深化完善阶段。通过数字技术深入发展，打通铁路企业各层级、各领域的信息流、业务流，形成新模式。各业务领域数字化、智能化水平大幅提升，铁路数据资源规模和质量领先全球同行业，逐步完成 铁路基础设施资源全替代；数字安全技术架构进一步完善；铁路数字技术创新取得新突破。
6 结束语
随着数字时代的到来，各行各业均通过数据、技术、平台、应用等方面推动数字技术和产业深度融合，开展数字化转型。我国铁路数字化转型进程仍处于转型初期，在深入剖析国外铁路数字化发展现状和国内先进行业数字化转型经验的基础上，结合我国铁路实际情况，探讨了我国铁路数字化发展的需求，并构建了铁路数字化总体架构，并探讨铁路数字化发展的关键技术，通过增强智能、数字孪生、工业元宇宙等关键技术来推动数据基础能力提升、数据技术融合应用、数字平台升级优化，这些技术的应用将为我国铁路数字化转型提供强大的技术支撑和驱动力，最后提出铁路数字化建设的实施路径，为加快推进铁路数字化型提供参考。
节选自《中国铁路》2025年第10期
相关信息
作 者：
杨柳，中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，高速铁路与城轨交通系统技术国家工程研究中心。
李平，中国铁道科学研究院集团有限公司科技和信息化部（总工室）。
张雪，中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，高速铁路与城轨交通系统技术国家工程研究中心。
刘亿，中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所。
邵赛，中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所。
李文浩，中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所。
引用文本：杨柳，李平，张雪，等. 铁路数字化发展总体架构及关键技术
[J]. 中国铁路, 2025(10): 1-8.
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发表于
2025-12-12 21:06:55
