透视地铁车辆的“数字眼”

　　■本报记者 马丹丹

　　“这套系统，就像是地铁车辆的‘CT’医生。”北京地铁2号线太平湖维修中心副主任张鑫所说的，正是北京地铁已投入应用的“360°车辆智能全景检测系统”——一套用人工智能重新定义列车检测的前沿技术。

　　传统的地铁列车入库后，检修人员需手持手电筒、仰头弯腰，在有限的光线和时间内逐处检查车辆状况，往往需40分钟甚至更久。而“360°车辆智能全景检测系统”的采集单元，是一座高5.3米、宽4.5米的龙门架，配备4K高清线扫相机、触发感应等设备。当列车缓缓驶入检测区，高清线扫相机可在数秒内完成整车扫描，AI算法同步分析图像，实时标识是否存在松动、脱落、异物、脏污等异常情况。“这使单组列车的检测时间缩短至5分钟左右，不仅显著提升了效率，更重要的是实现了标准化检测，减少了人为差异。”张鑫指出。

　　系统终端会根据检测结果自动生成数据。“我们利用这些数据开展动态分析，提前预判问题趋势。”张鑫举例谈到车顶检测的变化：“过去检查车顶需为车辆单独安排带登顶平台的股道并断电加锁，检修人员佩戴安全带登顶作业，劳动强度大、效率低。如今系统实现过车全覆盖检测，提高了检查效率，对车辆的‘体检’也更加细致。”

　　每一条地铁线都是城市的动脉，列车安全直接关系千万乘客的出行安全。“AI技术的引入，使我们对安全的把控更加精细、全面。与此同时，“360°车辆智能全景检测系统”也在不断“成长”。张鑫表示，未来系统将研究增加更多功能，如异音识别、热成像识别等，让系统不仅能“看”，还能“听”——异音识别可捕捉列车运行声音特征，识别轴承磨损等故障；热成像设备则赋予系统“热视觉”，精准识别异常高温点，提前发现电气火灾及机械系统故障隐患。

　　“这些都是基于现有系统功能的延伸，让智能技术辅助人作出更精准的判断。”张鑫介绍，随着数据积累不断增加，系统的识别能力也在持续提升。

　　技术的引入改变了工作方式。人力节省的背后，是人员技能结构的升级。“减少了简单重复的视觉检查，但增加了对数据分析、异常判断和设备维护的需求。”张鑫认为，这要求维修人员从传统的“体力+经验”型，向“技术+分析”型转变。这种转变在北京地铁已有体现，部分检测人员开始学习数据分析基础知识，了解算法逻辑，以便更好地与系统协同工作。人机之间不再是简单的替代关系，而是形成新的协作平衡——智能检测系统的意义，早已超越单纯的效率提升，它构建了一条由智能技术与人员共同打造的安全防线。

　　随着北京地铁360°智能全景检测系统的不断完善与推广，截至目前，北京地铁智能运维建设工程（一期）项目已顺利通过竣工验收，并在13座车辆基地投入使用，覆盖1号线八通线、6号线、7号线、10号线、15号线等多条线路。北京地铁公司依托“前台—中台—后台”三级架构，组建专职技术团队，实现7×24小时全时段运维响应，构建起“状态感知—预警核验—工单处置—结果反馈”的闭环管理机制。

　　下一步，北京地铁公司将持续优化系统算法、开展技术升级、完善多模态样本库建设，逐步扩大系统覆盖范围，推动智能运维体系持续迭代，让智能技术为轨道交通运维赋能。在人工智能的助力下，地铁列车的每一次穿梭，都有一场无形的智能护航相伴，驶向轨道交通更加智能、更加安全的未来。