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印度铁路运营的数据驱动编排
人工智能在铁路中的作用不是取代管制员或操作人员，而是增强他们
来源:The Hindu Business Line _经济印度铁路通常被描述为该国经济的支柱。但将其描述为世界上最复杂的操作系统之一会更准确。
客运和货运列车共享同一网络。需求从来都不是静态的。季节性旅客激增、波动的货运需求、国防行动、救灾行动、港口疏散压力和能源安全承诺都在争夺有限的网络容量——通常是同时发生的。
这种复杂性通过两个大型数字平台进行管理：货运运营信息系统 (FOIS)；和控制办公室信息系统（COIS）。它们每天共同生成大量运营数据。然而，在最后期限压力下，大部分决策仍然依赖于人的判断，并得到基于规则的优先级和经验的支持。
这就是人工智能有可能从根本上改变结果的地方。
为什么当前模型面临压力？
现有的运营模式很大程度上是被动的。当拥堵加剧、码头堵塞或煤炭库存降至临界水平时，就会采取纠正措施。虽然这种方式几十年来一直运作良好，但由于以下几个因素，该系统日益捉襟见肘： 客运量的快速增长，特别是在节日和考试季节；火电厂煤炭需求不断增加；集装箱和快递货运的增长；专用货运走廊（DFCC）与传统网络之间的接口复杂性；以及与气候相关的破坏，例如洪水和与高温相关的基础设施压力。
在这种情况下，手动确定优先级既危险又低效。
人工智能在铁路中的作用不是取代管制员或操作人员，而是增强他们的能力——就像指挥大型管弦乐队的隐形指挥一样。
真正的转变
Lalit Chandra Trivedi，印度铁路公司前总经理
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发布于 2026 年 2 月 23 日