人工智能在公交运营安全中的应用

作者：李资乐 乐雪阳

          前言：人工智能在公交车安全运行中的应用需构建“感知-决策-响应”闭环体系，同时兼顾技术效能与社会伦理。未来，随着AI Agent（智能体）与混合数字底座的深度渗透，公交安全将逐步从“被动防御”转向“主动免疫”，终实现“零事故”愿景。

        在人工智能技术迅猛发展的背景下，公共交通行业尤其是公交车运行安全可通过AI技术实现多维度的优化与保障。以下从主动预防、实时监控、应急响应三大维度，结合当前技术与行业实践，提出系统性解决方案：

一、主动预防：风险预判与车辆健康管理

        1、车辆故障预测性维护。基于AI算法分析公交车的传感器数据（如发动机温度、制动系统磨损、电池状态等），预测机械故障并提前维修。例如，通过分析刹车片磨损曲线，AI可提前3-7天预警更换需求，避免因机械故障引发事故。结合历史维修记录和实时运行数据，优化维护周期，减少突发故障率，提升车辆可靠性。

        2、驾驶员行为分析与疲劳预警。利用车载摄像头与AI视觉技术，实时监测驾驶员的面部表情、头部姿态和眼动数据，识别疲劳驾驶、分心（如频繁看手机）等危险行为，并即时通过语音或振动提醒。通过长期数据积累，建立驾驶员行为画像，针对高风险个体开展定向培训，优化驾驶习惯。

        3、线路风险动态评估。整合实时交通数据（如拥堵、事故、施工路段）和天气信息（如暴雨、大雾），AI动态规划安全路线，避开高风险区域。例如，在暴雨天自动调整线路绕行易积水路段。分析历史事故数据，识别事故高发路段和时段，针对性加强该区域的监控或调整行车计划。

二、实时监控：全场景安全感知与协同控制

        1、车内环境智能监控。通过视觉识别技术检测乘客异常行为（如携带危险品、车内斗殴），联动报警系统并通知后台管理人员。例如，AI识别到可疑包裹后可自动锁定车厢并通知警方。结合乘客密度传感器，实时监控超载情况，提醒驾驶员控制上车人数，避免因超载导致的车辆失衡风险。

        2、车外环境感知与避障。采用激光雷达、毫米波雷达与摄像头融合方案，构建车辆360度感知系统，识别行人、非机动车、障碍物等潜在威胁。例如，在公交车右转时，AI可检测“视觉盲区”内的行人并触发紧急制动。通过V2X（车路协同）技术，与交通信号灯、其他车辆实时通信，优化路口通行策略，减少抢行、闯红灯等行为引发的碰撞。

        3、驾驶员辅助决策系统。在复杂路况下（如夜间、恶劣天气），AI生成辅助驾驶建议（如限速提示、变道建议），并通过AR-HUD（增强现实抬头显示）投射驾驶员视野，降低人为操作失误率。

三、应急响应：快速处置与系统韧性提升

        1、突发事故自主响应。当AI检测到碰撞风险时，可自动触发紧急制动、关闭油门并开启双闪警报，同时向调度中心发送事故定位与车辆状态数据，缩短救援响应时间。若车辆起火，AI系统可联动车内灭火装置，并自动打开应急出口，引导乘客疏散。

        2、乘客紧急求助智能化。在车内设置AI语音助手，乘客可通过语音或触屏一键报警，系统自动定位并同步车内监控画面指挥中心，提高处置效率。

        3、数据驱动的安全策略迭代。构建安全事件数据库，通过机器学习分析事故根本原因（如驾驶员操作失误占比、车辆故障类型分布），动态优化预防策略。例如，若数据显示夜间疲劳驾驶事故率高，可增加该时段的AI监控频率。

四、挑战与应对策略

        1、技术成熟度局限：部分AI模型（如复杂场景下的行人识别）仍需迭代优化，需通过真实路测数据持续训练。

        2、成本与普及瓶颈：中小城市公交企业可能面临技术投入压力，可通过政府补贴、PPP模式（公私合作）分摊成本。

        3、人机协作矛盾：过度依赖AI可能导致驾驶员技能退化，需设计“人为主、AI为辅”的协同机制，保留人工接管权限。

作者：

李资乐 成都市双流巴士公交有限公司董事长

乐雪阳 成都市双流巴士公交有限公司一车队

本文转自公共交通资讯

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