中经记者 路炳阳 北京报道
国铁沈阳局裕国站编组场正在用智能解编机器人编组列车。路炳阳/摄影
8月下旬，两桩来自铁路体系的跨界合作接连落地。8月18日，山东铁路发展基金有限公司（以下简称“山东铁路基金”）与北京硅基流动科技股份有限公司（以下简称“硅基流动”）签署战略合作协议，着手共建“Token工厂”。签约的双方一方是手握超3万P智算集群、规模居山东第一的铁路资本玩家，另一方则是国内领先的独立Token供应平台，已累计接入超170款主流AI模型；8月17日，中国中铁股份有限公司（601390.SH，以下简称 “中国中铁”）总裁、党委副书记赵佃龙同脑机接口企业强脑科技团队座谈交流，围绕具身智能、传统产业数字化升级开展研讨。
7月以来，国资委“场景万象”专项行动集中释放的一批铁路AI落地成果，中国中车股份有限公司（601766.SH，以下简称 “中国中车”）多项工业大模型、数据集成果获得授牌，中国国家铁路集团有限公司（以下简称“国铁集团”）批量落地智能巡检、智能建造类人工智能应用。一系列密集发生的事件释放清晰产业信号，铁路体系市场主体不再局限于轨道交通工程建设、装备制造、客货运输传统主业，依托手里掌握的海量工业场景、产业资本、行业数据资源，主动向算力、大模型、脑机接口等前沿技术赛道延伸。
一边是地方铁路国企下场布局AI算力基础设施，另一边是轨道交通基建、装备、运营央企对接脑机接口前沿技术。铁路行业数字化转型逐步进入深水区，行业定位正在由单纯的“运输工具提供者”，探索向工业科技平台演进。与此同时，算力、新技术投入的核心落脚点依旧回归产业内部降本增效，前沿技术的落地必须经受工业真实场景的检验。铁路“跨界”新玩法，正在重构轨道交通产业数字化转型的实践逻辑。
从资本布局看，铁路系央企、地方国企具备双重优势。一方面手握产业资本，具备算力基础设施投入的资金实力；另一方面沉淀了调度指挥、智慧车站、装备运维、工程建造等数量庞大的真实工业场景。中国中车投资管理部人士对《中国经营报》记者表示，跨界不等于盲目追逐热点，铁路企业所有对外技术合作都需要锚定自身业务痛点，通用AI技术想要在铁路、工程制造领域落地，必须适配工业物理约束，不能简单照搬消费端技术方案。
资本与场景双向输出 铁路主体打开数智化合作边界
本轮铁路体系跨界实践分为中央企业、地方国企两条实践路径，二者依托自身资源禀赋，走出不同的合作模式。
此次山东铁路基金与硅基流动的合作，是其算力版图的进一步扩张。硅基流动成立于2023年。是国内独立生态词元（Token）供应平台，公司定位为AI时代的“Token工厂”，不直接开发模型或制造芯片，而是通过自研推理加速引擎和异构算力编排系统，将底层分散、异构的算力资源转化为标准化、高吞吐、低成本的词元服务。
山东铁路基金党委书记、董事长蔡承志透露，目前铁路基金已形成超3万P智算集群，规模居山东第一、全国前列。按照协议，双方将在算力联合运营、异构算力混部技术应用、市场协同开拓以及行业解决方案研发等核心领域展开深度合作。
这笔交易的逻辑并不复杂。铁路基金手握巨额资本，硅基流动拥有技术平台和运营能力。但更深层的逻辑在于铁路行业自身就是算力的巨大消费者，从智能调度到智慧车站，从车辆健康管理到线路病害监测，每一个场景都在产生海量数据，每一个场景都需要算力支撑。与其向外采购，不如自建算力能力，甚至向外输出。
中央企业层面，中国中铁将目光投向脑机接口、具身智能前沿赛道。赵佃龙在与强脑科技会谈时提出，企业拥有丰富的工程、制造类应用场景，将紧扣国资委央企“场景万象”专项行动部署，双方围绕赋能产业升级开展战略合作。强脑科技是全球非侵入式脑机接口技术的领军企业，目前双方尚处于需求研讨阶段，尚未形成落地项目，主要针对建筑业、高端制造业现存行业痛点，探索脑机接口技术潜在解决方案。中国中铁经营开发中心人士对记者解读本次会谈的定位时称：“脑机接口、具身智能属于前沿方向，我们更多是先打开场景接口，梳理工程岗位的真实需求，不会脱离业务实际盲目上马项目。”
同样在7月，国资委启动“场景万象”专项行动，该行动核心目标就是推动央企开放真实工业场景，打通技术和产业落地的“最后一公里”。中国中车多项成果成为专项行动重要实践样本，其中百度智能云与中国中车联合打造的轨道交通装备仿真设计系统，入选专项行动首批十大标志性场景。
中国中车党委常委、副总裁刘可安在专项行动启动会上对外介绍，企业围绕研产销服全价值链，已经对外开放61个AI应用场景。依托“斫轮・风驰”行业大模型，高速列车空气动力学仿真计算时间由传统24小时压缩至10秒级，为CR450新一代高速列车研发提供支撑。2026世界人工智能大会期间，国资委发布第二批央企人工智能战略性高价值场景与高质量数据集，中国中车“斫轮・九章”轨道交通车辆智能健康管理大模型场景成功入选高价值场景，轨道交通装备工业设计数据集入选央企行业高质量数据集并获授牌。
中国中车党委书记、董事长孙永才在署名文章中提出，坚持场景牵引，推动算力、算法、算据、算网 “四算融合”。企业内部已经梳理形成覆盖22个领域、106个业务、701个细分场景的人工智能应用图谱。上述中国中车投资管理部人士对记者表示：“我们不是为了做大模型而做大模型，场景才是一切技术的起点。轨道交通装备工业设计数据集区别于通用数据集，嵌入工业知识体系与物理约束规则，以此抑制大模型工业场景‘幻觉’，保证输出方案满足工程现实约束。”
中兴通讯董事长方榕2026年5月拜访国铁集团董事长郭竹学时，双方聚焦的议题之一便是“人工智能+”建设。方榕表态，将集中核心资源，推进5G—R铁路专网规模化商用、打造铁路AI场景创新标杆。
技术回归产业本源 降本增效是场景落地硬标尺
不管是大规模智算集群投入，还是脑机接口前沿技术的前期探索，铁路体系一系列跨界动作，评判成败的核心标尺依旧是能否解决行业现实痛点，实现内部业务降本增效。从已经落地的项目来看，算力、大模型已经在研发、装备运维、工程建造环节产生可量化的实际效益；而脑机接口等新技术尚处在需求摸排阶段，距离规模化落地仍有较长周期。
国铁集团作为国内轨道交通运营主体，已经沉淀出一批可量化的AI应用成果。根据公开材料，国铁集团实施“人工智能+铁路”行动，累计形成442项人工智能科技创新成果，覆盖工程建设、客货运输、安全保障、设备维护、职工培训多个维度。
在装备检测场景，货车故障轨边图像检测智能识别系统故障自动识别率超90%，列均作业时间从15分钟压缩至10分钟；动车组智能巡检机器人使日常维修效率提升33%；供电段无人机巡检相较人工，作业效率提升5—8倍，缺陷发现率同步提升5倍，大幅降低野外作业人员安全风险。
在智能建造领域，无砟轨道板智能生产线实现人工作业量减少60%；智能梁场人工作业量下降30%。国铁集团还推出中国铁路人工智能大模型，具备自然语言、计算机视觉、语音、多模态四大能力，服务于专业问答、设备检测、车站客服、VR应急演练实训。国铁集团间接全资设立上海上铁智能科技有限公司，经营范围覆盖人工智能、智能机器人研发，进一步夯实内部数智化业务载体。
中国中车的实践同样体现技术服务主业的逻辑。在研发端，依托大模型，CR450动车组气动仿真计算效率实现量级跃升；运维端，“斫轮・九章” 打通 EMIS、PHM 多套业务系统，汇聚车辆运行、故障、检修以及专家经验，具备预警预测、根因分析、维修指导能力，动车组智能车辆专家诊断系统实现行业应用，高铁轴承故障诊断大模型识别准确率高于90%。制造环节，大模型用于生产排程优化，人工资源分析效率提升20%以上，动态调度响应速度提升超50%。
前沿技术落地并非简单技术叠加，需要适配铁路复杂工业现场条件。从研发仿真到现场运维，不同业务场景对AI能力也提出差异化现实要求。
国铁集团科信部人士向记者判断：“算力投入、新技术合作，首要目标是解决我们自己产业的老问题。脑机接口、具身智能未来或许可以应用在高危工程作业、岗位人员状态监测等场景，但现在更多停留在需求研讨，工业场景有严苛安全门槛，不能急于商业化落地。”
工业AI的安全性同样被摆在突出位置。7月28日，央国企AI机密计算联合体正式成立，中国中车为联合体成员单位。联合体聚焦AI安全、标准制定、测试评估，为央企人工智能应用筑牢安全底线。孙永才也在公开材料中强调，要建设工业级人工智能测试验证体系，对性能、安全、鲁棒性开展评测，保障模型在关键工业场景可靠运行。
国铁集团科信部人士称，面向后续发展，铁路各市场主体已经形成清晰路径，即依托自有资本与海量工业场景，对外开展技术合作，但技术引进之后，必须完成工业机理适配改造。对外合作只是手段，最终落脚点还是服务轨道交通装备、铁路运营、工程建造主业，以数智化培育新质生产力。对于脑机接口这类尚处于早期的前沿赛道，行业将持续开展场景调研与技术研判，坚持业务需求先行，等待技术成熟之后再推进落地，避免脱离产业实际的概念炒作。
（编辑：吴婧 审核：朱紫云 校对：陈丽）