AI智能筑牢鐵路貨運安全 老工長堅守最后一班春運崗

2026年春運收官之際，千里鐵道線上貨運保通保暢工作仍在緊鑼密鼓推進。3月1日凌晨，國鐵廣州局株洲車輛段衡北運用車間郴州動態檢車室內燈火通明，此起彼伏的鼠標點擊聲，匯成了守護貨運列車安全運行的堅實節拍。

副工長陳光明端坐在屏幕前，目光緊緊鎖定著一張張列車車底高清圖像，逐幀排查每一處可能存在的故障隱患。陳光明已在TF動態檢車崗位深耕15年，這個春運，是他職業生涯中值守的最后一個春運崗。

守護列車平安運行的核心支撐，是TFDS鐵路貨車故障軌邊圖像檢測系統。這套系統依托軌邊布設的高速攝像設備，對運行中的貨車關鍵部位進行實時掃描，將采集到的高清圖像遠程傳輸至作業平臺，讓動態檢車員即便身處后方作業室，也能精準捕捉千里之外的列車故障隱患，第一時間通知現場處置，為縱橫馳騁的貨運列車筑起一道隱形的安全屏障。

“瓦釬正位，閘瓦釬環未丟失，閘瓦厚度略薄，需上報列檢現場復核確認。”陳光明揉了揉布滿血絲的雙眼，輕握鼠標鄭重點下“故障確認”按鈕。他緊盯的這趟列車，滿載生產生活重點物資，經京廣線駛入湖南衡陽樞紐后，將快速分撥轉運至全國各地。作為全國鐵路貨運大動脈，春運期間京廣線貨運車流持續高位運行，每一趟列車的安全平穩，都直接關乎貨運保通保暢成效，關乎產業鏈供應鏈穩定暢通。

“以前人工檢車就像‘大海撈針’，一列車要生成近5000張圖像，4人一組協同排查，難免出現疏漏。”談及作業模式的時代變遷，陳光明深有感觸。2025年，TF智能識別系統正式投用，人工智能技術的深度賦能，徹底改寫了傳統動態檢車的作業格局。

“我們實行24小時四班倒作業，春運高峰期每班要完成30余趟列車的檢修任務。過去一個班下來，要人工核驗十萬余張圖像，眼睛常常酸脹難忍；有了AI智能篩選，系統自動過濾無異常圖像，每輛車待核驗的圖像縮減至200張以內，一列50輛編組的貨車僅需2人作業，5分鐘即可完成全列檢查，作業效率提升70%。”年輕檢車員小李補充道。

效率提升的背后，是“AI識別—人工確認—現場處置—結果反饋”的全鏈條閉環管控體系。AI系統先以綠色標識自動圈定疑似故障點位，經檢車員復核確認提報后轉為紅色預警，同步下發至前方列檢作業場，現場處置完畢后及時回填處置結果，形成全流程、可追溯的管理閉環，精準適配了春運期間貨運量激增的作業需求。

“鐵路安全容不得半分含糊，AI技術再精準，也得人把好最后一道關口。”即便有了科技賦能，陳光明的堅守從未有半分松懈。作為班組小組長，他牽頭制定智能系統運用管理細則，手把手帶動班組全員熟練掌握新流程、新規范，每次交接班都逐件核對故障處置臺賬，不放過任何一個細節隱患。在他的帶動下，班組故障漏檢率下降近三成，以極致的嚴謹守護著貨運列車的運行平安。

一列列貨運列車穿梭在祖國廣袤的鐵道線上，承載著經濟社會發展的蓬勃活力與民生溫度。檢車室內的鼠標點擊聲依舊清脆，陳光明以一名鐵路人的執著與擔當，在職業生涯的最后一班春運崗上，和同事們一道，用科技賦能與初心堅守，為每一趟列車的平安運行續航，在平凡的崗位上書寫著不平凡的春運答卷。(劉帥 董劍鋒)