科技的快速發展，尤其是人工智能的迅猛發展，不僅顯著加快了企業變革和創新速度，而且成為了推動產業升級的重大突破口和經濟高質量增長的重要引擎。新一波企業轉型將構建數實融合的新現實，現實世界與不斷延伸的數字世界無縫結合。信息技術正在創造更為廣闊的全新商業未來。

對于傳統產業來說，“數實融合”是建設現代化產業體系的大勢所趨，將加快傳統產業高端化、智能化、綠色化升級改造。近年來，數字技術在交通場景的落地應用層出不窮，有效助力交通行業降本、增效、提質，提升了人民群眾對美好出行的獲得感，數實融合已經成為交通運輸智能化升級、高質量發展的必由之路。隨著以新一代信息技術為支撐的智能交通系統的高速發展，智慧交通將迎來歷史性發展機遇。

傳統作業急需智能分析手段

鐵路被譽為現代經濟運輸的大動脈。鄭州鐵路集團有限公司素有“中國鐵路心臟”之稱，其成立于1949年3月11日，是國有大型鐵路運輸企業，位于全國路網中心，也是承東啟西、連接南北的重要交通樞紐，在中國鐵路交通史上具有重要地位。

鄭州北車輛段管內京廣線、隴海線、京九線為全路運輸最繁忙的區段，5T檢測車間共有80個檢測工位，每天要完成4萬多輛貨車、280多萬張圖片的檢查任務，每人每天平均要處理1.5W張。隨著貨車車輛不斷迎來提速重載，這對車輛運行安全構成嚴峻復雜的挑戰。

因此，鄭州局迫切需要智能分析手段來提高鐵路故障識別準確率，提升動態檢車員的工作效率。

通過智能化實現提質增效

國鐵集團貨車事業部把TFDS故障圖像智能識別項目作為國鐵集團第一批科研計劃“揭榜掛帥”課題，指定鄭州局集團公司鄭州北車輛段5T檢測車間和華為公司、慧鐵科技公司共同研究、聯手推進TFDS故障圖像智能識別項目。

鄭州北車輛段5T檢測車間組建經驗豐富的干部職工團隊，依托多年積累的歷史典型故障數據，從故障分類、判斷方式等方面，對華為公司提供業務指導，從而提升算法精準度、降低誤報率。為全力保障開發效果，華為投入數十人的專業團隊，其中包括二十名算法博士，更有華為AI領域首席科學家提供算法實現指導。

盤古鐵路大模型為華為智能鐵路TFDS車輛故障圖像智能識別解決方案(以下簡稱“華為TFDS解決方案”)提供技術先進性的保障和支撐，基于30億級參數的全球最大CV訓練模型，可以極大降低算法訓練周期，提高算法的迭代速度和準確度。在盤古鐵路大模型的基礎之上，華為TFDS解決方案通過深度學習網絡和大量數據樣本，自動總結部件特征，自動尋找故障規律，并在實際試用中持續改善分析效果，實現從整體到局部、再到故障特征全量精細識別。

2022年11月，新冠疫情的最后一個冬季，隨著取暖季的來臨，保障電煤運輸的運力充足、確保干線和樞紐的暢通成了關鍵問題。受疫情影響，鐵路作業人員減少，運輸壓力增大，然而，鄭州北車輛段5T檢測車間通過華為TFDS解決方案，保障了車輛段正常運轉，為冬季電煤運輸運力保障保駕護航，解了企業“燃煤之急”。“這套系統讓我們能夠更加從容應對疫情和冬季電煤運輸的雙重考驗，后期我們將在管內其他線路上推廣應用這套系統。” 該段5T檢測車間主任說到。

借助華為TFDS解決方案，鄭州北車輛段5T檢測車間作業能力明顯提升，相比人工作業，工作效率提高200%，故障發現率提升至99.3%，過去4人一組用時15分鐘，如今列均檢測用時相比人工節省4分鐘，大幅減輕了動態檢車員的工作強度，同時帶來了全新的生產組織方式，實現了智能化和信息化作業形式，取得了一系列實踐成果：

覆蓋更全面，故障“0”漏報。華為TFDS解決方案支持-2/-3兩種類型的探測站設備拍攝的圖像，覆蓋95%的車型，307類《運規》故障以及100多類TFDS可視范圍的其他故障，關鍵故障近0漏報。

集群部署，算力按需部署。鄭州局已完成集中部署小規模試點，資源利用率提升30%。

工作效率提升200%，更高效。通過AI識別，無故障圖片篩除率95%，輛均誤報故障數小于4，大幅減少人工看圖工作量，極大地提升了工作效率。華為TFDS解決方案可以7*24小時高精度不間斷工作，大大減輕了動態檢車員的工作壓力。疫情期間人員到崗為約50%，鄭州局依然高效識別故障圖片，保證車輛段正常運轉。

如今的中國鐵路，不管是在路網規模，還是在裝備水平上，都處于全球領先地位。華為TFDS解決方案的使用推動鐵路從傳統作業向智能化轉型，鄭州局立足中原，服務四方，極大地提高了列車檢修的智能化水平，節約數千萬運營成本，促進從“肉眼看圖”向“智能識別”轉變，對行駛隱患主動出擊，保障中國鐵路運行通暢。(張揚)

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