铁路运维迎挑战，格灵深瞳与北京铁路局以AI打造京哈高铁安全高效巡检
中国铁路营业里程不断增长，目前全国铁路营业里程达到 15.9 万公里，其中高铁 4.5 万公里。随着铁路网络的不断扩张，传统人工巡检方式面临诸多难题。铁路沿线跨度长、地点分散，工作量大、信息传递慢，传统的人工巡检方式效率低下，难以满足日益增长的运维需求。同时，铁路巡检工作专业要求高，大量巡检工人分布在铁路沿线，作业环境艰苦。在这种情况下，引入智能化巡检成为必然选择。
2024年，北京铁路局集团在其科技研发计划中着重突出了智能化与自动化技术的融合应用，特别是针对“基于大模型技术的高速铁路轨道病害诊断方法”的研究课题给予了高度重视。凭借在人工智能领域的深厚技术底蕴及在铁路行业的长期实践经验，格灵深瞳荣幸地受邀参与这一重要课题的攻关任务。在京哈高速铁路项目中，格灵深瞳充分利用大模型等前沿人工智能技术，为线路巡检工作注入了新的活力，创新性地推出了“深瞳轨交线路智能巡检解决方案”。
该方案由深瞳轨交线路巡检机器人、智能高精度检测模块和线路智能检测系统组成。巡检机器人具有自主规划、避障、定位、控制和数据传输等能力，能够在铁路线路上自主快速巡检，满足多样化巡检需求。智能高精度检测模块结合机器视觉和大数据分析，对轨道线路上的钢轨、扣件、轨枕等线路设施进行精细化扫描与分析，能够及时发现并消除潜在安全隐患。
格灵深瞳为客户打造了一个全面的数字化轨道检测平台。机器人生成的详细巡检报告和轨道状态图像，为铁路系统管理层提供全面的数据支撑和决策依据。通过直观的数据可视化界面，管理层能够更加清晰地了解轨道状况和维护需求，快速定位问题所在。降低了客户成本投入，提高了决策效率，显著减少了人员在轨道上的作业频次，为轨道的维护和养护提供了科学的指导，有效延长了轨道设施的使用寿命。
在预训练大模型、AIGC缺陷数据生成、3D立体视觉等技术的助力下，轨道病害检测成为该解决方案的一大亮点。3D立体视觉技术可以实现对轨道设施的三维建模，更加准确地检测轨道的外观缺陷和伤损信息。通过实时边缘计算，巡检机器人能够智能识别轨道线路上的各种外观缺陷和伤损信息，并实现及时告警。同时，方案利用实时监测、综合分析和深入的数据挖掘，揭示了不同检测数据间的内在联系，从而掌握了轨道病害的发展规律和状态变化趋势，不仅提高了巡检的准确性，也大大提升了运维的效率。
智能化巡检在铁路行业中具有不可替代的重要性。随着科技的不断进步，铁路网络规模持续扩大，列车运行速度不断提升，传统人工巡检方式已无法满足铁路运维的需求。智能化巡检能够实现对铁路线路的实时监测、精准识别和快速响应，大大提高了巡检效率和准确性，为铁路的安全运行提供了有力保障。
在 “深瞳轨交线路智能巡检解决方案” 的成功实践引领下，铁路行业将加速迈向智能化时代。未来，人工智能将继续在轨道交通行业发挥更大价值，为旅客的安全出行提供更加坚实的保障，也将推动铁路行业的可持续发展，成为铁路行业创新发展的重要动力。
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