智慧監控下的鐵路應用：人工智慧與CCTV的結合（一）

鐵路作為國家重要基礎建設，一向肩負高度安全責任，也因此在數位轉型浪潮中顯得格外謹慎。不過，隨著人工智慧（AI）的蓬勃發展，鐵路產業的樣貌或許也正悄悄改變。

近期，《Rail Engineer》雜誌報導了一場研討會，探討AI在鐵路領域的潛力與挑戰。而在此之前，國際鐵路聯盟（UIC）與麥肯錫（McKinsey）共同發布的《鐵路公司邁向人工智慧之路》，更系統性盤點了AI應用在鐵路營運、基礎設施與乘客服務等面向的成熟度與潛力。由此可以看出，AI正被視為推動鐵路創新與優化的關鍵引擎。

本系列文章將從這份報告出發，進一步聚焦英國的CCTV AI應用案例，探索AI如何讓鐵路產業更智慧、讓鐵道更安全。

【產業現況發展】

AI 正重塑鐵路營運的核心模式

根據2024年《鐵路公司邁向人工智慧之路》報告，鐵路產業的一系列價值活動包含：

• 鐵路營運：如排班、調度或列車運行等，和旅程體驗有直接或間接關聯的活動。
• 基礎設施管理：涉及旅運相關的基礎設施，如軌道、號誌等的維護與運作。
• 乘客服務體驗：和旅客互動有關的前線服務，如購票、乘車引導。
• 支援功能：如後勤或管理等輔助性活動。

就上述各個面向，AI均有其發展潛力。報告盤點了20多種案例，並以「採用程度×成熟度」描繪AI應用的使用狀況，可以作為鐵路業者評估轉型與AI導入的重要參考。

作者從中觀察，結合人工智慧的CCTV（Closed-Circuit Television）系統，在中高成熟度的應用場景被廣泛使用，特別是在提升營運效率與安全性方面，成為鐵路走向智慧化的重要助力。

▲圖1：鐵路產業的AI應用案例與成熟階段

圖片來源：素材取自《鐵路公司邁向人工智慧之路》報告，本文作者重製

從被動紀錄到主動偵測：CCTV的角色轉變

CCTV長期以來都是鐵路監控的重要設備，大多用於事故調查、物品遺失或爭議釐清，但是傳統使用需要人工調閱影像，耗力又費時，也容易錯過即時應變的時機。AI的導入讓CCTV不再只是「錄影存證」，而是能即時偵測、預警和協助決策的工具，常用應用場景如：

• 異常行為偵測：跌倒、打鬥、跨越軌道等事件的即時通報，加快現場介入。
• 人流熱區分析：依據擁擠狀況與人流分布，調整站內動線，改善乘車體驗。
• 異物辨識與警示：如無人行李、佔用區域等可疑狀況辨識，並發送警報。

這些應用幫助業者強化現場應變能力，也提升了乘客對環境安全與服務品質的信任感。

【市場應用現況】

英國作為全球鐵路制度最開放的市場之一，具備公私協力、業者共同營運的特性，也因競爭激烈、營運多元，促使業者積極導入創新技術以提升效率與服務。接下來，作者將聚焦英國鐵路案例，帶您一起探索CCTV AI 的實戰應用。

案例：Northern AI自動乘客計數

英國第二大鐵路公司Northern，年載運旅客超過9,000萬人次，每天約有2,500班列車，穿梭於英格蘭北部超過500個車站。長期以來，Northern和Icomera合作打造「數位化列車」，並在2024年新升級的列車中，導入基於AI的自動乘客計數系統（Automatic Passenger Counting，APC）。

這套系統結合車內外高畫質攝影機、機器學習演算法與地理定位技術，能夠即時判別乘客進出、流動方向與擁擠程度，即使在光源不足或高對比環境下，也能達到98.3%的準確率。所有統計資料會即時傳送至Northern的商業智慧（BI）平台，幫助營運團隊掌握列車狀況、優化車輛與人力調度，並作為未來班次規劃與乘客體驗設計的依據。

此外，這套系統也回應了疫情後乘客對「安全距離」與「舒適空間」的重視。當APC搭配影像管理系統（VMS）使用時，前線人員可即時查看每列列車或各站的擁擠情況，也能幫助乘客選擇較不擁擠、安靜的車廂。在提升營運效率的同時，也強化旅客的搭乘體驗。

▲圖2：AI將逐格分析影像，判別人形有無穿越虛擬線，統計車廂進出人數

圖片來源：素材取自Icomera官網，本文作者重製

【FIND觀點】

相較於傳統感測方式，需要多種獨立的感測器互相搭配，Northern APC應用以CCTV搭配AI，可以直接運用列車現有的連網設備、攝影鏡頭，能夠減少額外硬體安裝、系統維護成本，導入更具彈性，也提升了整體準確性與即時性。智慧化的CCTV AI不只幫助提升營運效率，也能夠滿足乘客對安全和舒適的期待。下一篇，我們將進一步瞭解更多案例，觀察AI＋CCTV如何在現場管理與乘客安全中發揮更大效益。

封面圖片來源：Photo by Boys in Bristol Photography from Pexels: https://www.pexels.com/photo/a-train-on-a-countryside-railroad-4801737/

參考資料來源：

1.    Darlington, P. (2025, April 30). Artificial intelligence and people in rail: Maximising the benefits and managing the risks. Rail Engineer. https://www.railengineer.co.uk/artificial-intelligence-and-people-in-rail-maximising-the-benefits-and-managing-the-risks/

2.    UIC, & McKinsey & Company. (2024, February). The journey toward AI-enabled railway companies [PDF]. https://uic.org/com/IMG/pdf/uic_layout_web_05032024.pdf

3.    Chapuis, R., Melnikov, L., & Sandri, N. (2024, March 7). The journey toward AI-enabled railway companies. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/infrastructure/our-insights/the-journey-toward-ai-enabled-railway-companies

4.    Moxa. (2025, January 21). From seeing to acting: How AI-driven innovations are transforming rail CCTV. https://www.moxa.com/en/articles/how-ai-driven-innovations-are-transforming-rail-cctv

5.    Northern. (2024, May 14). Northern using artificial intelligence to count number of passengers on region’s trains. https://www.northernrailway.co.uk/news/northern-using-artificial-intelligence-count-number-passengers-regions-trains

6.    Bacigalupo, L. (2025, March 13). How video is making automatic passenger counting more accurate and affordable for transit operators. Icomera. https://www.icomera.com/apc-affordable-rail-operators/

7.    Icomera. (n.d.). Digital video surveillance. https://www.icomera.com/solutions/digital-video-surveillance/

8.    Icomera. (n.d.). Northern connected video and AI-based technologies. https://www.icomera.com/success-stories/northern-connected-video-and-ai-based-technologies/