无人机“盯上”千里铁轨 人力降90%

作者声明：该图片由AI生成

AI重构铁路巡检模式|图 AI生成

作者／ IT时报 孙永会

编辑／ 潘少颖 孙妍

当前，我国低空经济正处于政策加力、场景拓展和产业规模快速提升的关键阶段。

无人机的应用场景变得愈发多元：农业田间喷洒农药、景区低空观光旅游、山林防火巡查……根据中国民航局数据，截至2025年底，中国低空经济全产业链市场规模达1.5万亿元，全行业注册无人机共328.7万架。

在低空经济的政策“东风”之下，无人机不断解锁新赛道，铁路运维巡检便是其中一个刚需的新兴落地场景。

现状

传统轨交巡检困于“人力”

【智见】只有眼睛、没有大脑，未从本质上破解人力依赖的困局

2025年9月，交通运输部、国家发展改革委等部门发布《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，指出加快推进中国智能铁路标准体系优化完善，在通信信号、牵引供电、工程装备、客运服务、运输组织等方面加速智能示范场景赋能。

《人民铁道》的数据显示，截至2025年底，全国铁路营业里程达16.5万公里，其中高铁营业里程超5万公里。根据《国家综合立体交通网规划纲要》要求，到2035年我国铁路总规模将达20万公里。但另一个现实是，高强度运维加大了铁路成本压力。可持续交通创新中心的研判显示，我国5.04万公里高速铁路中，有40%已服役超过十年，基础设施与移动装备相继进入大修与更新阶段。2021~2024年，更新改造和维修养护投资已超过全国铁路固定资产投资的15%，庞大存量资产正集中进入高强度运维和高成本维修周期。

“长期以来，铁路巡检是典型的人力密集型工作。”聚焦交通行业智能化应用解决方案的恒岳空感（上海）信息技术有限公司创始人盛永进告诉《IT时报》记者，在常规线路巡检中，一公里线路平均需要两名作业人员，10公里线路就要投入20人，不仅人力成本高企，巡检效率有限，隐患识别的精准度也高度依赖一线人员的经验，难以形成标准化的风险研判体系。

据其观察，近年来，行业内开始出现无人机辅助巡检的尝试，但多数方案仍停留在“视频巡防”的初级阶段。无人机只承担“移动摄像头”的功能，传回的画面仍需人工逐一排查判断，相当于“只有眼睛、没有大脑”，并未从本质上破解人力依赖的困局。

解法

给无人机装上“大脑”

【智见】 将安全防护从“事后处置”前移为“事前干预”

“受限于技术成熟度、行业准入要求，真正深耕铁路无人机巡检的企业并不多。”盛永进介绍，恒岳空感没有走单纯的“无人机飞巡”路线，而是锚定“遥感+视觉AI”的技术底座，推出空天地一体化的解决方案，核心是给巡检设备装上能分析、能预判的“智慧大脑”。

这套方案的第一步，是对轨道交通的风险点做标准化定义，将高路堑、隧道口、防洪点等风险系数较高的部位划定为“风险单元”，作为巡检与研判的核心锚点。在此基础上，通过空中无人机完成快速识别，结合AI图像语义进行智能分析，再配合地面布设的视觉设备完成精准测量；此外，以二维、三维遥感能力为基础，用AI算法实现风险识别、判断与分析，最终将预警信息同步至一线作业人员。

效率提升十分直观，以10公里线路巡检为例，传统人工模式需要20名作业人员，而恒岳空感的方案仅需2人配合一套无人机设备即可完成，人力投入成本降低90%。

在安徽蚌埠站落地的“站台哨兵”项目，是恒岳空感与上海铁路局共同合作的项目，通过站台上布设的激光雷达与视频设备，系统可精准识别列车到站、停靠、开门、关门的全流程动作；站台边缘布设定制的声光报警装置，会在乘客越出安全区域时触发预警，主动劝离风险区域的乘客，将安全防护从“事后处置”前移为“事前干预”。

不少从业者认为，智慧巡检的规模化落地还面临三重现实阻碍：一是行业标准尚未统一，整体仍处于智慧化转型的萌芽期；二是空域报备流程冗长，铁路沿线多为管制区域，每次作业的飞行申请流程复杂，增加一线落地的成本；三是技术研发投入重，要实现AI智能识别，需要持续投入算法训练与场景打磨，对创业企业是不小的挑战。

摆在面前的多重难题，也决定了企业很难快速多点开花。盛永进和团队希望，做轨道交通行业基础设施设备运维服务的智慧解决方案提供商，在这个体量庞大的市场中，把场景做深做透。

城市智览

南宁

空中巡检代替徒步

国铁南宁局首个无人机运用维护中心构建“固定机场+手持无人机+AI智能管控平台”一体化巡检体系，在黎钦线等重点区段部署9座固定机场、71台无人机，建成覆盖工务、电务、供电、房建四大专业的526条航线，巡检里程达700公里。系统实现全天候常态化空中巡查，可敏锐捕捉沿线轻飘物、倒树侵限、边坡溜塌、排水设施淤堵等安全隐患，并实时回传画面、自动生成告警信息推送至地面工区。传统需数小时人工徒步完成的区段，无人机十分钟即可完成排查。

山城的“空中大脑”

在重庆市规划设计研究院自主研发的“重庆规划·低空巡飞智治体系”中，低空智治底座以无人机远程调度平台为枢纽，实现多机巢协同调度与航线自动规划，应急事件5分钟内即可抵达现场。智能算法中枢储备了50余套AI识别模型，覆盖森林防火、违建识别、污水偷排等治理场景，推动治理模式从“事后处置”向“事前预警”转变。该体系已在重庆部分区县投入试用，比如陈家桥街道每日开展全域空中巡检，无人机搭载高清与红外设备精准发现漂浮物、违规垂钓等问题，并通过喊话器现场劝离。

舟山

为高层建筑开展“数字体检”

台风季来临前，舟山运用无人机对城市高层建筑外立面开展安全排查，用科技手段防范外墙瓷砖脱落、墙体开裂等风险。高层建筑外立面人工检测难度大、风险高，传统方式完成19栋楼宇排查，往往需要两至三个月。借助无人机搭载高清设备快速采集建筑外立面影像，结合AI识别技术筛查墙体裂缝、饰面破损等隐患，仅4天便完成全部楼宇的采集工作。既规避高空作业安全风险，也大幅压缩作业周期，采集数据还可以留存形成建筑安全档案，为后续城市建筑安全管理提供数字化支撑。

“无人船+无人机”天地联动

中国铁路上海局合肥工务段在淮南铁路店埠河桥梁巡检中，采用无人测量船与无人机协同作业的“天地联动”模式。无人测量船搭载高清摄像、双频探测、北斗高精度定位系统，可生成河床高程曲线，数据在船未返航时即处理完毕。面对宽阔河面或障碍物较多区域，无人机在空中实时监控小船航行路线并回传周边画面，既避免小船碰撞隐蔽障碍物，又能空中俯瞰桥梁整体状态。船机协同作业大幅提升了汛期桥梁隐患排查效率。

排版／ 季嘉颖

图片／ 采访对象 豆包AI

来源／《IT时报》公众号vittimes

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