【摘要】城市化进程提速，城市轨道交通已然成为公共交通体系的核心支柱，其设备运行的安全可靠，直接影响公众出行安全及运输效率。预测性维护依托状态感知实现精准维护，可提前预判设备故障风险，是先进的维护理念，而人工智能技术的兴起，为该模式落地提供核心技术支撑。本文聚焦轨道交通设备预测性维护，先剖析当前实践核心问题，再梳理 AI 驱动该模型构建的关键技术体系；继而结合RAMS 管理指标完成模型整体设计，最后详细阐述其构建流程与实现路径。