隧道检测车行驶在隧道中，开展影像采集工作。秦昱翔 摄
搭载了隧道衬砌表观病害检测系统的隧道检测车。秦昱翔 摄
分析员正利用隧检系统进行病害自动分析。廖银行 摄
李港兴李尚珍唐敏遂廖银行
在纵横驰骋的铁路动脉上，安全是永恒的生命线，传统单纯依靠人力的铁路维护模式，正迎来一场由人工智能（AI）带来的变革。从精密的列车“体检”，到精准识别接触网病害，再到巡检隧道的“智能搭子”，AI系统正以逐渐提高的精度、速度和可靠性，为铁路安全高效运行注入科技智慧，为铁道线编织更坚实、更智能的安全防护网。
准确高效检车的“号脉大师”
9月7日上午，防城港车辆运用段动态检车室内，“金睛”女子动态检车班动态检车员李丹和工友正端坐在电脑前进行“云端”作业。滚动轴承施封锁开锁、车辆搭载异物……一个个故障在电脑上自动识别，还有小红圈将故障部位清晰标注，李丹只需确认即可。
“这个是TFDS图像智能识别系统。今年，防城港车辆运用段在中国铁路南宁局集团有限公司率先投入使用，它能够利用AI技术实时分析采集的图像，自动识别各种不同类型的铁路货车故障，故障识别准确率高达99%。”李丹介绍。
防城港是西部陆海新通道的关键节点之一，货物运输任务日益繁重。此前，一列车需要查看4000余张图片，有了AI的加入，一列车只需查看百余张图片，动态检车员的检查压力减轻了不少。
李丹熟练地点击着手中的鼠标，指针在屏幕上飞速划过。突然，屏幕上有一张车辆枕簧图像被迅速放大并标记。“看，这就是AI发现的疑似故障点。”李丹指着屏幕介绍，“它会自动将这些疑似故障图筛选出来，并显示在工作界面上，同时给出初步的故障类型判断，就像提供了一份详细的线索清单。”
发现故障后，我们会迅速联系现场处理。李丹迅速点击鼠标，查看系统给出的详细分析数据，同时向动态检车工长袁凯汇报道：“工长，防城港始发，2位枕簧在图像上看折断了，我把故障提报过去。”袁凯收到提报故障后，确认属实，立即将预报故障发送到列检作业场进行现场确认。
“现场已确认，正在换枕簧。”不一会儿，电话传来列检作业场的反馈。
“虽然AI能快速发现问题，但最终的确认、处理故障还是需要人工来完成。毕竟，铁路安全容不得半点马虎。”李丹说。
“以前，一个作业组5人一天要检查25万张图片，就像在大海里捞针一样，看久了眼睛又酸又涩。现在只需要2人检查系统推送的1.2万张疑似故障图，节省了劳动力，对眼睛也更‘友好’了。”另一位动态检车员黄晨一边操作着系统界面，一边感慨。
随着西部陆海新通道往来列车日益密集，防城港车辆运用段持续优化智能识别系统，不断提升AI检车效率和识别准确率，如今系统在5分钟内即可完成一列车的检查，且A类故障识别率达到100%。
这个平均年龄29岁的女子动态检车班，曾获得过火车头奖杯、南宁局集团公司青年安全生产示范岗等13项荣誉。有了AI技术的助力，她们保障西部陆海新通道列车安全运行更从容了。
织密供电安全网的“绣花针”
只需几个人就能高效分析包含南昆线、黎湛线、南宁东枢纽等6条高铁、普铁（含枢纽）的接触网设备运行状态，秘诀就在于接触网智能分析系统。
9月9日15时，南宁供电段南宁检测车间监控记录分析员赵泽勇轻点鼠标，对AI圈选的疑似隐患图片进行复核。“设备隐患缺陷通过我们人工确认后发送给属地车间进行检修，能够有效确保我们供电设备的防台风能力。”在一旁查看数据的车间主任廖盛登道。
在以前，分析人员需要手动分析6C接触网检测监测装置带回的数据。但随着铁路高速发展，分析人员需要完成的分析量大幅增加。为解决这一痛点，2021年11月，廖盛登带队研发6C装置的AI辅助工具——接触网智能分析系统，利用AI高效识别缺陷。
一开始的试用并不顺利，有些隐患换个角度，AI就“看不见”了。通过大量的数据对比，廖盛登意识到，AI像是一个学得很快的学生，但是教材内容不多会限制它的发展。“单就接触网承力索断股这项一级缺陷，我们就模拟了断一股、断两股、断三股，一直到完全断掉等各种情况，又从各种角度拍摄了十几张照片。”回忆起AI建模时的场景，廖盛登不禁笑起来。
在团队的努力下，每个接触网零部件的“松、脱、缺”状态被构建成324种模型，充盈了建模数据库。智能分析系统通过分析补偿装置位移，可发现张力失衡的隐患；对比3C系统的动态拉出值，能预测定位装置不受力的情况；绝缘子出现裂纹、开口销角度不足这类“毛病”，系统也能通过细分的模型快速识别。
2022年6月，接触网智能分析系统分析准确率已达到97.3%，可以正式投入使用。虽然有智能分析辅助工作，但是廖盛登仍然要求分析人员不断提高自身能力，形成“AI识别—人工确认—数据反馈—模型优化”的闭环。截至目前，该段一级缺陷检测率已达到100%。每线别覆盖分析频率从原先的每半年一次提升到每季度一次。对于铁路庞大的接触网而言，接触网智能分析系统像是一枚绣花针，织密铁路供电安全网。
创新永无止境，接触网智能分析系统也需不断迭代升级。今年7月，廖盛登到北京参加第十七届中国国际现代化铁路技术装备展览会，这给了他很多启发。“后续我们将致力于强化智能6C运用，让‘人、机、网’协同更高效。”谈起智能分析的发展，廖盛登踌躇满志。
守护隧道安全的“病害猎手”
桂林高铁基础设施段管辖148座高铁隧道，总里程达253.6公里。暑运叠加主汛期的特殊时期，列车往来频繁，隧道病害检修面临着更严峻的考验。如今，AI技术正成为守护这些隧道安全的“智能搭子”，让隧道病害无所遁形。
过去，隧道巡检主要依赖人工现场观察，不仅工作量大、效率偏低，而且对检测人员有极高要求。在防洪主汛期，恶劣的自然环境更是给监测人员带来了极大挑战。为了破解这一难题，近年来，该段引进了由中国铁道科学研究院集团有限公司研发的隧道衬砌表观病害检测系统。这款利器能实现隧道表观影像自动采集和病害自动识别，为隧道安全加上了一道智能防线。
9月8日凌晨，訾洪涛乘坐着隧道检测车开展车载检测作业。作为该段桂林北高铁路桥车间的桥隧工，他所检测的贵广高铁桥隧比超过80%。自新型隧检系统投入使用后，他主动学习新巡检手段，熟练掌握了隧道影像采集的方法。
0时30分，隧道检测车开启照明，以每小时60公里的速度穿行于岭南大山间。这款隧道检测车搭载了8个相机模块，能快速完成隧道衬砌表观状态高清成像和限界数据采集。“它提高了巡检作业的效率和精细度，尤其是今年新增了自动采集功能。”訾洪涛介绍。
次日8时，该段路桥无人机数据分析工区里，分析员们将检测车传回的数据拼接后，交由隧道衬砌表观病害检测系统的服务器开展病害自动识别。地面数据处理子系统对裂缝、掉块、渗漏水等表观病害自动识别，再经人工校核入库。訾洪涛自豪地说：“这系统是我们的‘秘密武器’，有了它，巡检效率大幅提升，排查防洪隐患事半功倍。”
桥隧工施学玲开展的人工校核，给安全加上了“双保险”。“隧检系统智能化程度和拍摄精度高，还有历史数据检索追溯、结果对比等功能，实现了隧道检查信息化、自动化管理。”施学玲说，“手段在变，但我们保障列车安全运行的严谨作风不能变。”
今年以来，该段借助这一智能系统已发现隐患17处，及时消除并复查销号，形成了防洪监测与治理的信息化闭环管理，为汛期铁路运输安全筑牢防线。