人工智能在公交運營安全中的應(yīng)用
李資樂 樂雪陽
前言：人工智能在公交車安全運行中的應(yīng)用需構(gòu)建“感知-決策-響應(yīng)”閉環(huán)體系，同時兼顧技術(shù)效能與社會倫理。未來，隨著AI Agent（智能體）與混合數(shù)字底座的深度滲透，公交安全將逐步從“被動防御”轉(zhuǎn)向“主動免疫”，終實現(xiàn)“零事故”愿景。
在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，公共交通行業(yè)尤其是公交車運行安全可通過AI技術(shù)實現(xiàn)多維度的優(yōu)化與保障。以下從主動預(yù)防、實時監(jiān)控、應(yīng)急響應(yīng)三大維度，結(jié)合當(dāng)前技術(shù)與行業(yè)實踐，提出系統(tǒng)性解決方案：
??一、主動預(yù)防：風(fēng)險預(yù)判與車輛健康管理
1、車輛故障預(yù)測性維護。基于AI算法分析公交車的傳感器數(shù)據(jù)（如發(fā)動機溫度、制動系統(tǒng)磨損、電池狀態(tài)等），預(yù)測機械故障并提前維修。例如，通過分析剎車片磨損曲線，AI可提前3-7天預(yù)警更換需求，避免因機械故障引發(fā)事故。結(jié)合歷史維修記錄和實時運行數(shù)據(jù)，優(yōu)化維護周期，減少突發(fā)故障率，提升車輛可靠性。
2、駕駛員行為分析與疲勞預(yù)警。利用車載攝像頭與AI視覺技術(shù)，實時監(jiān)測駕駛員的面部表情、頭部姿態(tài)和眼動數(shù)據(jù)，識別疲勞駕駛、分心（如頻繁看手機）等危險行為，并即時通過語音或振動提醒。通過長期數(shù)據(jù)積累，建立駕駛員行為畫像，針對高風(fēng)險個體開展定向培訓(xùn)，優(yōu)化駕駛習(xí)慣。
3、線路風(fēng)險動態(tài)評估。整合實時交通數(shù)據(jù)（如擁堵、事故、施工路段）和天氣信息（如暴雨、大霧），AI動態(tài)規(guī)劃安全路線，避開高風(fēng)險區(qū)域。例如，在暴雨天自動調(diào)整線路繞行易積水路段。分析歷史事故數(shù)據(jù)，識別事故高發(fā)路段和時段，針對性加強該區(qū)域的監(jiān)控或調(diào)整行車計劃。
1、車內(nèi)環(huán)境智能監(jiān)控。通過視覺識別技術(shù)檢測乘客異常行為（如攜帶危險品、車內(nèi)斗毆），聯(lián)動報警系統(tǒng)并通知后臺管理人員。例如，AI識別到可疑包裹后可自動鎖定車廂并通知警方。結(jié)合乘客密度傳感器，實時監(jiān)控超載情況，提醒駕駛員控制上車人數(shù)，避免因超載導(dǎo)致的車輛失衡風(fēng)險。
2、車外環(huán)境感知與避障。采用激光雷達、毫米波雷達與攝像頭融合方案，構(gòu)建車輛360度感知系統(tǒng)，識別行人、非機動車、障礙物等潛在威脅。例如，在公交車右轉(zhuǎn)時，AI可檢測“視覺盲區(qū)”內(nèi)的行人并觸發(fā)緊急制動。通過V2X（車路協(xié)同）技術(shù)，與交通信號燈、其他車輛實時通信，優(yōu)化路口通行策略，減少搶行、闖紅燈等行為引發(fā)的碰撞。
3、駕駛員輔助決策系統(tǒng)。在復(fù)雜路況下（如夜間、惡劣天氣），AI生成輔助駕駛建議（如限速提示、變道建議），并通過AR-HUD（增強現(xiàn)實抬頭顯示）投射駕駛員視野，降低人為操作失誤率。
1、突發(fā)事故自主響應(yīng)。當(dāng)AI檢測到碰撞風(fēng)險時，可自動觸發(fā)緊急制動、關(guān)閉油門并開啟雙閃警報，同時向調(diào)度中心發(fā)送事故定位與車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，縮短救援響應(yīng)時間。若車輛起火，AI系統(tǒng)可聯(lián)動車內(nèi)滅火裝置，并自動打開應(yīng)急出口，引導(dǎo)乘客疏散。
2、乘客緊急求助智能化。在車內(nèi)設(shè)置AI語音助手，乘客可通過語音或觸屏一鍵報警，系統(tǒng)自動定位并同步車內(nèi)監(jiān)控畫面指揮中心，提高處置效率。
3、數(shù)據(jù)驅(qū)動的安全策略迭代。構(gòu)建安全事件數(shù)據(jù)庫，通過機器學(xué)習(xí)分析事故根本原因（如駕駛員操作失誤占比、車輛故障類型分布），動態(tài)優(yōu)化預(yù)防策略。例如，若數(shù)據(jù)顯示夜間疲勞駕駛事故率高，可增加該時段的AI監(jiān)控頻率。
1、技術(shù)成熟度局限：部分AI模型（如復(fù)雜場景下的行人識別）仍需迭代優(yōu)化，需通過真實路測數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練。
2、成本與普及瓶頸：中小城市公交企業(yè)可能面臨技術(shù)投入壓力，可通過政府補貼、PPP模式（公私合作）分攤成本。
3、人機協(xié)作矛盾：過度依賴AI可能導(dǎo)致駕駛員技能退化，需設(shè)計“人為主、AI為輔”的協(xié)同機制，保留人工接管權(quán)限。
作者：
李資樂 成都市雙流巴士公交有限公司董事長
樂雪陽 成都市雙流巴士公交有限公司一車隊
本文轉(zhuǎn)自公共交通資訊
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