9月14日，中国铁路青藏集团有限公司西宁东车辆段动态检查车间里，数十台显示器不间断刷新着铁路货车高清影像。动态检车员罗远平坐在工位前，鼠标轻点放大画面，甄别车辆隐患。这样的动作，他已经重复了30多年。今年，临近退休的他迎来一位特殊的搭档——7月20日正式投入运行的TFDS动态检查智能识别系统。这位入职仅两个月的“AI新同事”，让沿用多年的人工检车模式迎来全新变革。
货车故障轨旁图像检测系统（TFDS），主要通过轨旁设备采集运行中铁路货车底部、侧部关键部件图像，对车辆技术状态进行图像分析和故障识别，并对发现的异常信息进行提示、确认和上报，同时具备作业管理、派工管理、信息查询、系统配置、统计报表等功能。
在此之前，源源不断的车辆图像，罗远平和同事们要从数万张图像中一张张查看、一处处比对，从海量信息中寻找细微异常。“动态检车员主要靠专业知识、实践经验和眼力。长时间盯着屏幕，既考验业务功底，也考验专注力和耐力。”罗远平说。
如今，在他作出判断之前，这位“AI新同事”已经先筛了一遍。机器从海量图像中快速锁定可疑点位，再由人工凭借多年的经验辨别真伪、作出判断。“机器先筛、人工复核”，让经验和算法在列车安全检查中有了新的配合。投用近两个月，该系统累计辅助检查铁路货车109万余辆，分析处理车辆图像8724万余张，从中形成疑似故障预警289万余条，经罗远平和同事复核确认故障61790件。“检车员不用再把大量精力耗在重复浏览图片上，而是可以集中精力研判真正有疑点的画面。”罗远平说。
记者在屏幕上看到，一旦系统发现车辆搭载异物、摇枕弹簧折断、闸瓦厚度超限等故障时，屏幕上会弹出可疑图像，并用小红圈清晰标注故障部位，罗远平只需复核确认即可。这位“AI新同事”就像一双不知疲倦的辅助“眼睛”，精准地把异常从海量图片中“揪”出来。“现在和它一起干活，就像玩‘大家一起找茬’的游戏。先把可疑的地方圈出来，再来判断到底是不是真故障。”罗远平说。
“车流高峰时段，过去需要15名职工在岗，每班人工核查1万多张图片，就像大海捞针，连续几小时作业常常顾不上喝水。如今AI预筛后，9个人就能完成确认，作业效率大幅提升。”罗远平始终认为，机器筛得再快，安全关口的最后一道防线依旧是人。30多年的检车生涯，让他见过各式各样的车辆故障，也练就了从细微差别中判断异常的本领。如今，AI来到身边，这些经验没有因为技术进步而失去价值。恰恰相反，当机器给出提示后，什么是真故障、什么是误报，哪些细节需要进一步确认，仍然需要罗远平结合车型特点和现场经验作出判断。
“AI让人从重复枯燥的工作中解放出来，人也在帮助AI不断进步。”罗远平说，青藏铁路沿线海拔高、气候多变，车辆运行环境复杂。这位“AI新同事”，并不是从一开始就能准确“读懂”所有图像。针对实际应用中出现的误报、漏报，动态检车员持续开展人工复核，将典型故障和异常样本及时反馈，通过一次次纠偏和优化，让算法更加贴近青藏铁路的实际。
谈及是否担心会被AI取代，罗远平说：“AI更像个好帮手，在实际故障判断和复杂情况处理上，还是离不开动态检车员多年积累的经验。现在，我们也在学习如何更好地与AI协作。”这位即将退休的老铁路人，带着30多年的实践经验，和“AI新同事”并肩站好最后一班岗，亲眼见证青藏铁路迎来“人机协同”守护行车安全的新阶段。
（来源：青海日报）
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