从“人眼巡检”到“AI慧眼” 我国城轨运维机器视觉行业迈向一体化智能时代

前言：

作为保障城市轨道交通运营安全与提升效率的关键技术，城轨运维机器视觉正迎来高速发展期。该技术通过图像采集与智能分析，实现对车辆、线路、供电等系统的自动化检测与智能诊断。在《交通强国建设纲要》等顶层政策的强力引导下，面对超万公里运营里程带来的庞大运维需求与“夜间天窗期”的时效压力，城轨运维机器视觉行业发展的必要性日益凸显。

伴随AI算法、5G传输等技术的成熟与成本下降，机器视觉凭借其7×24小时不间断工作和精准识别细微缺陷的能力，成为解决行业痛点、实现降本增效的核心手段。当前，城轨运维机器视觉市场已从“单点应用”向“全栈式一体化”平台演进，并与数字孪生、边缘云协同等技术深度融合，预计至2029年市场规模将增长至16.7亿元，展现出广阔的成长空间与巨大的应用潜力。

1、城轨运维机器视觉通过图像采集、处理和分析实现自动化检测与智能运维

根据观研报告网发布的《中国城轨运维机器视觉行业发展现状分析与投资前景预测报告（2025-2032年）》显示，机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。而城轨运维机器视觉是应用于城市轨道交通（城轨）运维领域的机器视觉技术，通过图像采集、处理和分析实现自动化检测与智能运维，应用贯穿车辆、线路、供电、车站等关键系统。

城轨运维机器视觉应用领域分析

资料来源：观研天下整理

2、政策引导、紧迫运维需求等因素驱动，我国城轨运维机器视觉行业蓬勃发展

当前，中国城轨运维机器视觉行业的快速发展受到多方面因素的协同推动。在政策层面，《交通强国建设纲要》与《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》等顶层设计明确了智能运维体系建设的方向，同时日益严格的安全生产与运营效率法规，正促使运营单位积极采用更先进可靠的技术手段。

我国城市轨道交通与人工智能智慧交通相关政策汇总

资料来源：观研天下整理

在市场需求侧，我国城轨运营里程已位居全球首位且持续增长，庞大的基础设施规模带来了海量的日常巡检与维护需求。根据交通运输部发布数据，2024年，全国新增城市轨道交通运营线路18条，新增运营区段27段，新增运营里程748公里。截至2024年末，全国共有54个城市开通运营城市轨道交通线路325条，车站6324座，运营里程10945.60公里（详见附表1）。其中地铁、轻轨为主要线路，运营里程9477.60公里，占比为86.59%；其他制式城市轨道交通运营线路合计1468.00公里，占比为13.41%。

数据来源：交通运输部

数据来源：交通运输部

而人力成本高企与“夜间天窗期”检修时间紧、任务重的现实，对运维效率提出了前所未有的高要求。技术条件的成熟则为行业落地提供了关键支撑：人工智能（特别是深度学习）、高分辨率工业相机及5G传输等核心技术的不断进步，使复杂环境下的视觉分析成为可能，同时硬件成本的持续下降也为大规模部署创造了经济可行性。

最后，行业发展的根本动力来源于降本增效与安全保障的刚性需求——机器视觉不仅能实现7×24小时不间断工作，精准识别钢轨裂纹、螺栓松动等人眼难以发现的细微缺陷，显著提升安全隐患排查能力，还能将人力资源从重复性巡检中解放出来，转向分析决策等高价值岗位，从而系统性优化运维体系的结构与效能。

3、我国城轨运维机器视觉行业市场规模整体呈现不断扩大趋势

因此，在上述多项有利因素驱动下，我国城轨运维机器视觉行业市场规模不断扩大。数据显示，2024年，我国城轨运维机器视觉行业市场规模达到10.2亿元，2020-2024年的年复合增长率为2.9%，预计2029年市场规模将达到16.7亿元，2025-2029年的年复合增长率为7.5%。

数据来源：观研天下整理

长远来看，我国城轨运维机器视觉正呈现出从局部突破向体系化融合的演进路径。其发展已不再局限于“单点应用”，而是朝着覆盖车辆、线路、供电等多专业的“全栈式一体化”智能运维平台演进，实现系统级的协同分析与决策。在此过程中，机器视觉作为感知现实的“眼睛”，通过与数字孪生系统深度集成，为虚拟模型提供实时、精确的数据源，从而实现对物理设施状态的精准映射与预测性维护。为支撑这一复杂的数据处理需求，“边缘+云”协同计算架构逐渐成为主流——边缘侧负责实时处理与报警，云端专注数据汇聚与模型优化，有效平衡了响应速度与计算复杂度。

同时，为提升感知系统的全面性与鲁棒性，技术路线进一步走向多传感器融合，机器视觉与激光雷达、红外热成像、声学传感等技术互补结合，共同构建多维检测能力。此外，在算法层面，AI大模型技术的引入正逐步解决小样本学习与泛化能力不足的行业痛点，推动机器视觉系统向更高程度的自动化与智能化持续演进。（WYD）