数年来，完全无人驾驶和无人值守的列车运行解决方案已成功进入市场并投入使用。然而，到目前为止，这些系统只能在受控和封闭的环境中运行，如地铁隧道。现在，safe.trAIn 项目正致力于将这一技术应用于区域列车。这种列车在更加开放的环境中运行，尤其需要可靠地识别障碍物，如线路上的人以及轨道上倒下的树木或泥石流等。
在一个将持续到 2024 年底的项目中，西门子和 16 个合作伙伴将借助人工智能（AI）推动区域列车无人驾驶的进步。在德国政府资助的 "safe.trAIn "项目中，有 2,300 万欧元的预算可用于这项任务。在这一高度规范化和标准化的环境中，满足要求的解决方案有可能大幅提高地区铁路运输的效率和可持续性。
根据目前的技术水平，仅靠传统的自动化技术还不足以实现铁路的全自动运行。然而，人工智能在这一领域大有可为。迄今为止，尚未解决的难题是如何找到一种切实可行的方法，将人工智能方法与铁路环境中的要求和审批流程联系起来。这正是德国政府资助的 safe.trAIn 项目发挥作用的地方。该项目旨在为在铁路车辆的无人驾驶操作中安全使用人工智能奠定基础，从而解决阻碍采用无人驾驶铁路运输的关键技术挑战。
该项目的目标是综合制定测试标准和使用人工智能实现轨道交通自动化的方法，并使用示例应用来验证测试标准的适用性。该项目的重点是基于人工智能的区域无人驾驶列车方法、人工智能组件产品安全的审批相关验证以及测试流程和测试方法。Safe.trAIn 将以最新研发活动的成果为基础，根据新要求继续开展这些活动。该领域的重要项目包括 Shift2Rail、BerDiBa、ATO-Sense 和 ATO-Risk，以及 KI-Absicherung（"人工智能保障"）。
