# 鉄道情報化への投資が加速し、AIが知能化を後押し## まとめ鉄道の軌道交通の大規模な設備更新周期が近づいており、全体の固定資産投資が転換点を迎え、業界の景気が年々加速的に上昇することが期待されます。- 鉄道の総投資は「底打ち反発」の転換点を迎え、10年の更新換代周期が再開される。2014年から2023年の10年間で、鉄道投資はそれぞれ8088/8238/8015/8010/8028/8029/7819/7489/7109/7654億元を達成した。2020年以降、鉄道投資は年々減少傾向にあるが、2023年には7645億元に反発し、前年同期比で7.5%の増加を実現した。2024年の1-4月には、全国の鉄道固定資産投資が1849億元に達し、前年同期比で10.5%の増加を記録した。- フシン号高速列車の単回購入量が予想を超え、国鉄の投資意欲を示しています。「時速350キロフシン号スマート構成高速列車購入プロジェクト」は、国鉄グループが毎年実施する重要な任務の一つです。2024年の初回入札公告では、購入量が165編成(異なる編成の合計)に達し、2023年のこれまでの購入量(それぞれ103/55/6編成)を超えました。- 我々は、設備の使用寿命などの要因に影響され、10年は鉄道投資の大きな周期であると考えています。10年後には大規模な設備の更新が再び始まるため、鉄道の固定資産総投資額は周期の初めに年々上昇し、金額の絶対値も非常に大きく、周期の終わりには年々下降します。2023年の転換点と2024年前四ヶ月の投資額の前年比増加の傾向、さらに24年の第一期の高速鉄道車両の調達量が昨年の歴史を超えることなどは、鉄道投資の新しい周期の傾向が徐々に現れていることを強く証明しています。国鉄は投資において非常に強い積極性を示しており、今後3年間でさまざまな製品の更新と新製品の導入が重なり合う黄金期を迎えると予想しています。鉄道の固定資産投資の総額は徐々に増加するでしょう。## 中観レベル - 大規模な設備更新の波において、鉄道の情報化投資が加速する:- 政策支援:2023年9月、中国国家鉄道グループ有限公司は「デジタル鉄道計画」を発表しました。この計画によれば、2027年までに鉄道のデジタル化レベルが大幅に向上し、重点分野でのスマート化が実現され、2035年までに鉄道のデジタル転換が全面的に完了し、鉄道の各業務分野におけるスマート化の程度が全面的に向上します。また、国家鉄道局が発表した「第十四五鉄道科学技術革新計画」に基づき、スマート鉄道技術体系のアーキテクチャ2.0版が構築され、2025年までにスマート鉄道技術が全面的なブレークスルーを実現し、スマート建設、スマート装備、スマート運営などの技術革新が行われます。- 産業の応答:2024年2月の国務院の記者会見で、国家鉄道局はディーゼル機関車の排出基準と管理方法を策定し、更新補助金政策を整備すると述べ、2027年までに老朽化したディーゼル機関車を基本的に廃止することを目指す。これは鉄道業界が党中央の大規模な設備更新を推進するという具体的な行動を実施するものである。- 私たちは、鉄道の更新と進化の波の中で、情報化投資が重要なトレンドであり、投資価値は技術革新や応用拡大と密接に関連するセグメント分野、例えばスマート装備と運用管理、技術革新、5G+ビッグデータ+人工知能などの技術融合に集中するだろうと考えています。## ミクロレベル - AIが鉄道のスマート化の進展を助けるAI技術は鉄道システムの全面的なスマート化のアップグレードを加速させることができます。例えば、AI技術は安全監視(AIビデオ分析による異常の自動報告)、スマート検査とメンテナンス(故障の早期識別と予測メンテナンス)、スマートスケジューリング(列車運行計画の最適化)、乗客サービスの最適化(乗客の行動と好みの分析)、スマート巡回、運営効率分析、スマートカスタマーサービスなどの多くの分野に利用できます。実際のアプリケーションでは、ある企業が鉄道ビジュアル能力プラットフォーム「安視プラットフォーム」を発表しました。これは、スマートビジュアルのプラットフォーム化を通じて、ビジネスシステムとビジュアルサービスを分離し、アルゴリズムとモデルの標準化を実現し、スマートビジュアル能力の動的管理を行います。また、国内初の鉄道業界の大規模モデル技術製品「鉄道AI知識スマートアシスタント」を発表し、一部の鉄道局、地方鉄道、都市軌道で試用が開始されています。注目すべき会社:某社(鉄道指揮調度システム/専用通信)、某社(高速磁浮運行制御システム/信号システム)、某社(列車運行制御システム/自動販売・検票システム)、某社(列車運行制御システム)など。## ハッシュレート光通信:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。算力の最適化/スケジューリング/レンタル:某社、某社、某社、某社、某社、某社。算力デバイス:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。液冷:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。エッジコンピューティングプラットフォーム: ある会社、ある会社、ある会社。衛星通信:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。## データ要素オペレーター:会社、会社、会社。データビジュアライゼーション: ある会社、ある会社、ある会社。BOSSシステム:ある会社、ある会社、ある会社。## リスク提示AIの発展が予想よりも進まず、計算能力の需要も予想を下回り、市場競争のリスクがある。
鉄道投資が10年周期の新高値を迎え、AIがスマート化転換を加速する
鉄道情報化への投資が加速し、AIが知能化を後押し
まとめ
鉄道の軌道交通の大規模な設備更新周期が近づいており、全体の固定資産投資が転換点を迎え、業界の景気が年々加速的に上昇することが期待されます。
鉄道の総投資は「底打ち反発」の転換点を迎え、10年の更新換代周期が再開される。2014年から2023年の10年間で、鉄道投資はそれぞれ8088/8238/8015/8010/8028/8029/7819/7489/7109/7654億元を達成した。2020年以降、鉄道投資は年々減少傾向にあるが、2023年には7645億元に反発し、前年同期比で7.5%の増加を実現した。2024年の1-4月には、全国の鉄道固定資産投資が1849億元に達し、前年同期比で10.5%の増加を記録した。
フシン号高速列車の単回購入量が予想を超え、国鉄の投資意欲を示しています。「時速350キロフシン号スマート構成高速列車購入プロジェクト」は、国鉄グループが毎年実施する重要な任務の一つです。2024年の初回入札公告では、購入量が165編成(異なる編成の合計)に達し、2023年のこれまでの購入量(それぞれ103/55/6編成)を超えました。
我々は、設備の使用寿命などの要因に影響され、10年は鉄道投資の大きな周期であると考えています。10年後には大規模な設備の更新が再び始まるため、鉄道の固定資産総投資額は周期の初めに年々上昇し、金額の絶対値も非常に大きく、周期の終わりには年々下降します。2023年の転換点と2024年前四ヶ月の投資額の前年比増加の傾向、さらに24年の第一期の高速鉄道車両の調達量が昨年の歴史を超えることなどは、鉄道投資の新しい周期の傾向が徐々に現れていることを強く証明しています。国鉄は投資において非常に強い積極性を示しており、今後3年間でさまざまな製品の更新と新製品の導入が重なり合う黄金期を迎えると予想しています。鉄道の固定資産投資の総額は徐々に増加するでしょう。
中観レベル - 大規模な設備更新の波において、鉄道の情報化投資が加速する:
政策支援:2023年9月、中国国家鉄道グループ有限公司は「デジタル鉄道計画」を発表しました。この計画によれば、2027年までに鉄道のデジタル化レベルが大幅に向上し、重点分野でのスマート化が実現され、2035年までに鉄道のデジタル転換が全面的に完了し、鉄道の各業務分野におけるスマート化の程度が全面的に向上します。また、国家鉄道局が発表した「第十四五鉄道科学技術革新計画」に基づき、スマート鉄道技術体系のアーキテクチャ2.0版が構築され、2025年までにスマート鉄道技術が全面的なブレークスルーを実現し、スマート建設、スマート装備、スマート運営などの技術革新が行われます。
産業の応答:2024年2月の国務院の記者会見で、国家鉄道局はディーゼル機関車の排出基準と管理方法を策定し、更新補助金政策を整備すると述べ、2027年までに老朽化したディーゼル機関車を基本的に廃止することを目指す。これは鉄道業界が党中央の大規模な設備更新を推進するという具体的な行動を実施するものである。
私たちは、鉄道の更新と進化の波の中で、情報化投資が重要なトレンドであり、投資価値は技術革新や応用拡大と密接に関連するセグメント分野、例えばスマート装備と運用管理、技術革新、5G+ビッグデータ+人工知能などの技術融合に集中するだろうと考えています。
ミクロレベル - AIが鉄道のスマート化の進展を助ける
AI技術は鉄道システムの全面的なスマート化のアップグレードを加速させることができます。例えば、AI技術は安全監視(AIビデオ分析による異常の自動報告)、スマート検査とメンテナンス(故障の早期識別と予測メンテナンス)、スマートスケジューリング(列車運行計画の最適化)、乗客サービスの最適化(乗客の行動と好みの分析)、スマート巡回、運営効率分析、スマートカスタマーサービスなどの多くの分野に利用できます。実際のアプリケーションでは、ある企業が鉄道ビジュアル能力プラットフォーム「安視プラットフォーム」を発表しました。これは、スマートビジュアルのプラットフォーム化を通じて、ビジネスシステムとビジュアルサービスを分離し、アルゴリズムとモデルの標準化を実現し、スマートビジュアル能力の動的管理を行います。また、国内初の鉄道業界の大規模モデル技術製品「鉄道AI知識スマートアシスタント」を発表し、一部の鉄道局、地方鉄道、都市軌道で試用が開始されています。
注目すべき会社:某社(鉄道指揮調度システム/専用通信)、某社(高速磁浮運行制御システム/信号システム)、某社(列車運行制御システム/自動販売・検票システム)、某社(列車運行制御システム)など。
ハッシュレート
光通信:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。
算力の最適化/スケジューリング/レンタル:某社、某社、某社、某社、某社、某社。
算力デバイス:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。
液冷:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。
エッジコンピューティングプラットフォーム: ある会社、ある会社、ある会社。
衛星通信:ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社、ある会社。
データ要素
オペレーター:会社、会社、会社。
データビジュアライゼーション: ある会社、ある会社、ある会社。
BOSSシステム:ある会社、ある会社、ある会社。
リスク提示
AIの発展が予想よりも進まず、計算能力の需要も予想を下回り、市場競争のリスクがある。