科技日報記者 謝開飛 通訊員 孫文龍
春運“激戰正酣”。1月20日，凌晨0時40分，南昌局集團有限公司福州動車段檢修庫燈火通明，一群地勤機械師正忙著對動車組列車檢修。
“滴滴滴……”鄧可為手持的AI輔助檢修終端發出預警。通過智能系統傳回的影像以及分析數據，他發現其所在動車組的軸箱雙重彈簧中，隱蔽在內層的彈簧上出現了裂痕跡象。他隨即處置該問題，消除了動車組運行可能發生的安全隱患。
動車組地勤機械師正在運用搭載在手持機上的AI系統複查動車組檢修情況。
這是國內首套“動車組關鍵配件AI輔助檢修系統”正式投入使用以來，發現的又一處重要安全風險源。2020年春運，鐵路預計發送旅客4.4億人次，增幅達8.8%。動車組列車日行千里，夜間返回動車所檢修維護。為了提升安全冗餘度，福州動車段運用人工智能技術，著手研發了該系統，將其作為檢修安全的補充完善手段，為春運旅客“智能護航”。
“在以往，數萬個配件的檢查，只能依靠人工在黑暗逼仄的環境中，用手電筒一個一個地看過來，看完一遍通常需要近2個小時，為了確保安全無遺漏，這樣的檢查還需要質檢員再重複一次。”福州動車段調度指揮員石博文說，一些隱蔽性強的隱患，還需要機械師探身到犄角旮旯，仔細審查才能發現，耗時耗力。
據瞭解，該系統搭載於動車組地勤機械師隨身攜帶的手持機上，就像“醫療CT機”，在機械師作業時，對動車組配件進行實時影像記錄，將圖像數據與數據中心“大腦”庫中的千萬級海量數據進行比對，並通過智能算法，分析出動車組可能存在的螺栓鬆動、彈簧裂紋等安全隱患，及時對工作人員做出聲光、圖文提示。
“去年試用期間，系統偶爾還會出現‘誤判’‘漏檢’，我們通過升級算法和大數據學習，這套系統越來越‘聰明’。”石博文介紹，目前，該系統正式投入使用，隱患分辨率可達99.91%，安全冗餘量得到極大的提升。春運以來，AI輔助檢修系統累計消除動車組安全隱患141起。
“動車組列車車底轉向架結構複雜，有著數萬個配件，哪怕是一顆細小螺帽的鬆動，都可能影響動車組的平穩運行，關係著億萬旅客的出行安全。隨著我國高鐵的動車組運用檢修管理能力越來越強，在為旅客提供更美好的春運出行保障方面，我們的信心也更足了！”石博文說。
審核：管晶晶
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