夜色渐浓，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，工作却没有随着夜色慢下来。十几台显示器前，一幅幅铁路货车图像不断刷新，动态检车员移动鼠标、放大细节、确认状态，夜班作业有条不紊地进行着。

老检车员迎来“新搭档”

工位前，动态检车员罗远平的目光紧随屏幕。参加工作34年、从事动态检车21年，这样的场景他再熟悉不过。可今年，这个熟悉的岗位有了新变化。

以往，面对源源不断传回的车辆图像，罗远平和同事们要一张张查看、一处处比对，从海量信息中寻找那些细微异常。如今，在他们作出判断之前，一位“上岗”一个多月的新搭档，已经先帮着筛了一遍。

这位“AI新同事”，就是7月20日正式投入运行的TFDS动态检查智能识别系统。一边是有着34年铁路工龄、今年即将退休的老职工，一边是“工龄”刚满一个月的智能系统。因为同一个目标，他们在一块屏幕前成了搭档。

铁路货车驶过轨边探测设备后，大量车辆图像实时传回动态检查车间。过去，动态检车员主要凭借专业知识、实践经验和眼力，从一幅幅图像中辨别异常。长时间面对屏幕，既考验业务功底，也考验专注力和耐力。

智能识别系统加入后，这套沿用多年的作业方式开始发生改变。

算法筛查 经验把关效率增   

依托深度学习算法和故障样本库，系统先对采集到的车辆图像进行分析，对关键部位疑似异常状态进行筛查、提示，再由动态检车员复核确认。机器擅长从海量图像中快速“找重点”，人则凭借多年积累的经验辨真伪、作判断。“机器先筛、人工再判”，让经验与算法在安全检查中有了新的配合。

投用首月，系统累计辅助检查铁路货车58.6万余辆，分析处理车辆图像4690余万张，从中形成疑似故障预警150余万条，经动态检车员复核确认故障2.8万余件。

从4690余万张图像，到最终需要重点研判的故障信息，数字的层层收拢，正是智能筛查带来的变化。检车员不用再把大量精力耗在重复浏览正常图像上，而是可以更加专注地盯住真正需要判断的异常。

数据之外，一次次故障发现，更能说明这位“新同事”干得怎么样。8月1日，动态检车员佟彪检查格尔木南上行11234次列车时，系统提示机后第16位车辆空重车调整装置存在异常，经复核确认调整阀脱落；8月17日，动态检车员许杰检查格尔木上行到达30068次列车时，根据系统提示，发现机后第37位车辆左4轴闸瓦折断。

对于铁路货车安全检查而言，需要捕捉的往往就是这样一处细微异常。过去，它们藏在海量图像中等待人眼发现；如今，智能系统先行筛查，相当于给检车员多了一双辅助“眼睛”。

但在罗远平看来，机器筛得再快，最后一关仍要靠人来把。

21年的动态检车经历，让他见过形形色色的车辆故障，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，仍然需要检车员结合车型特点和现场经验作出判断。

优势互补共进步 人机协同保安全

AI让人从重复劳动中腾出手来，人也在帮助AI不断进步。

青藏铁路沿线海拔高、气候多变，车辆运行环境复杂。刚刚来到这里的“AI新同事”，并不是一开始就能准确“读懂”所有图像。针对实际应用中出现的误报、漏报，动态检查车间组织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、训练和优化，让算法更加贴近青藏铁路实际。

有时，是AI帮检车员从千万张图像中找到异常；有时，又是检车员凭借多年经验，告诉AI“哪里判断得还不准”。

人与机器，就这样在相互磨合中逐渐熟悉彼此。

今年，罗远平即将退休。34年的铁路生涯里，设备在更新，技术在进步，他手中的检查工具也一次次发生变化。从事动态检车21年后，在即将告别岗位的时候，他又遇到了一个全新的“同事”。

一个沉淀着多年一线经验，一个擅长从海量数据中快速筛查。二者的相遇，不是简单的替代，而是优势互补、彼此协同。机器从海量图像中快速筛查异常，动态检车员凭借专业判断把住最后一道关口，各尽所长，共同守住铁路货车运行安全。

当又一列铁路货车的图像传回屏幕。系统迅速筛查，罗远平随即复核。屏幕上的图像仍在不停切换，他的目光依旧专注。

一个即将告别岗位，一个刚刚开始“上岗”。技术在更新，检车的方式在改变，而屏幕前那份对安全的较真，始终没有变。

（李彬 李顺军）

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