凌晨0点至4：30，也被称为高铁检修的“天窗韶光”，在这一韶光段内，高铁综合维修职员每每要头顶星空，扛着几百斤的接地线，顺着高铁轨道，扶着长长的梯车爬上打仗网支柱旁，一颗螺丝一颗螺丝地检讨潜在的隐患，每处理掉一个隐患，搭客的生命安全就得到多一分保障。
过去，完成一次人工全线巡检，要花费3年的韶光；后来，4C打仗网检测车投入运营，拍照代替了人工巡检，让检测韶光缩短到一个季度一次，但是仍旧须要依赖纯人工办法完成每张照片的剖析和判断。直到2019年，当采取AI技能的“星空”智能剖析系统在京沪高铁全线运用后，借助AI技能剖析已拍摄的照片，完成一次例行巡检只须要短短4天。
据商汤科技“星空”系统商务卖力人马骏先容，三方从2017年开始，探索将AI技能运用到高铁打仗网检测领域，2019年投入研发，终极在京沪高铁全线落地，实现了高铁4C检测的智能化，“打仗网维修师傅每天在夜幕的星空中事情，无畏寒冷酷暑、无惧艰险辛劳，守护了高铁的安全运行，这种精神也鼓舞了参与项目的每一个人，大家终极决定将智能剖析系统命名为‘星空’”。
从北京到上海，搭客安全出行的背后，辛劳事情的高铁运维职员与最前辈的科技系统，正在默默守护我们的安全。
从“望闻问切”到“看CT”
“如果拿年夜夫作比喻，过去高铁巡视员的事情就彷佛中医，须要‘望闻问切’，当4C设备上线后，高铁就有了‘眼睛’，检测职员的事情也变为了‘看CT’。”中铁电化院副总工程师、京沪高铁打仗网设计卖力人黎锋对新京报表示。
据理解，高铁运维的一个主要项目便是高铁打仗网，其是沿铁路线上空架设的向电力机车供电的线路，包括供电杆、打仗线、吊弦等。打仗网一旦停电，会对列车的供电产生影响。如今年5月，受大风尚象影响，高铁打仗网挂异物，曾导致数十趟列车晚点、停运。
4C打仗网检测车车顶均匀分布了32个摄像头，以80公里时速运行过程中依赖红外感应，全方位对打仗网零件进行抓拍。在检测车拍摄的图片里，检测工程师可以看出螺栓松动、绝缘子破损、吊弦断裂等多种部件的显性毛病，仿佛“看CT”的年夜夫。在京沪高铁维管公司，卖力“看CT”的团队有20人，每天对4C设备上传的照片进行剖析，中铁电化局“星空”系统卖力人李曌宇见告，每年他的团队须要剖析约1200万张图片。
这种检测不只磨练目光，同时还磨练业务能力，对付高铁打仗网潜在隐患的检测，每每须要事情多年、履历丰富的检测工程师进行判断。“过去检测工程师的培训一样平常须要6到8年。”京沪高铁维管公司检测中央副主任朱海燕见告新京报。而且“看图”并非一件清闲的事情，均匀每人每年60万张图片的浏览量对事情职员的视力、生理等都存在磨练，“如果一贯干剖析照片的活儿，可能第一年员工会以为新鲜，第二三年重复一样的工为难刁难员工的积极性就会是一种花费。”
有没有一种方法让“老师傅”的履历可以快速让新手也学会呢？
让新员工检测效率超过“老师傅”
在中铁电化局京沪高铁维管公司的“供电AI视觉剖析研发中央”办公室，不少检测员正对着电脑查看4C系统拍摄的图片，新京报创造，个中有不少是刚毕业的“90”后乃至“95”后。
“我们最年轻的员工有刚毕业今年7、8月份入职的，但在检测零部件毛病上，他可能干得比拥有7、8年履历的老师傅还要好。”李曌宇对先容。
据理解，这得益于采取商汤科技供应的AI视觉检测剖析技能的“星空”智能剖析系统在京沪高铁全线的运用。
新京报理解到，在AI赋能各行各业越来越广泛确当下，利用人工智能技能帮助判断高铁打仗网存在的问题，是一个主要的研究方向，AI学习所须要的海量图片，与4C设备每年供应的大量图片“不谋而合”，而AI的高效率也可以减轻人工看图的包袱。
“利用AI剖析打仗网的课题从2017年开始，我们与互助方人工智能公司商汤科技经历了两年的前期调研，2019年5月科研项目正式启动，”李曌宇见告新京报。2020年6月，“星空”系统完成人机对抗赛，验证算法在小部件（螺母、开口销）的检测效果上显著优于人工，产品检测效率上达到人工效率的3倍。截至2021年6月，“星空”系统模型版本进行了5次升级，可识别101类零部件， 57大类毛病。
与商汤科技互助运用人工智能技能的“星空”系统办理了人工看图的几大痛点，李曌宇见告，“检测职员水平及剖析标准参差不齐，在一次大家分组检测测试中，我们原以为，不同组人看同一组图片后，人与人之间检出故障的重叠率该当在60%~70%，但没想到终极重叠率仅有20%，这解释我们急需一个统一的标准；此外，除了弘大的图片以外，每张图片存在30个以上毛病检测点数，通过人工检测须要对每个毛病逐一放大剖析，极易存在漏检的风险。”
引入“星空”系统后，在AI的帮助下，人工仅需复核，大大提升了检测质量和效率。
李曌宇见告，在“星空”系统的帮助下，高铁打仗网的图片检测以智能识别+人工复核的形式进行，检出疑似毛病数量可达到纯人工数量的3到8倍。这样，检测员只须要复核AI查找出的图片，即便是没有丰富现场履历的检测员，也可以一下子从事培训6-8年的老师傅才能从事的事情。
“火眼金睛”是若何炼成的？
如果说4C设备让高铁长了一双“眼睛”，那么“星空”系统则无异于将这双眼睛磨炼成了“火眼金睛”。
做到火眼金睛，并非一朝一夕。“AI产品须要尊重行业，要将技能与行业知识、人工履历相结合。“星空”系统在设计中，考虑了高铁打仗网超过上百类零部件的安装和紧固方法。产品设计上参照行业标准，结合专家履历，定义出如松动、缺失落、断裂、卡磨、损伤等类型。将这些定义好的数据，送入打算机进行演习，才能教司帐算机识别毛病。此外产品上设计了反馈机制，可以使产品更快地学习发展。”商汤科技星空产品卖力人肖旭先容。
“在算法技能上，为了适配高铁打仗网的繁芜场景，商汤领悟了传统视觉算法和深度学习算法，并利用超算平台不断迭代优化算法性能”，商汤科技“星空”算法研发卖力人暴天鹏先容，“比如吊弦断裂这一个故障点，吊弦断裂的样本极度缺少，如果采取传统算法检出率只能在73%，纯深度学习检出率在83%，末了我们将二者相结合，将检出率增加到了95.37%；而对付吊弦硬弯毛病的检测，我们采纳了多级筛选算法，确保吊弦硬弯的检出率超过99%。”
事实上，机器学习所需的运算量超乎凡人想象，商汤科技系统架构副总监宋剑锋见告新京报，“目前梳理出来须要识别的打仗网毛病项点高达上千种，这须要用到基于SenseCore 商汤 AI 大装置的超算平台。SenseCore商汤AI大装置可以推动通用型技能的研发，打通算力、算法和平台，实现高效率、低本钱、规模化，推动人工智能进入工业化发展阶段。该平台由上万块专业GPU组成，一分钟就可完成台式电脑数年的运算。”
随着“星空”系统数据的不断积累，也让预测未来可能发生的故障成为了可能。通过“空间定位”、“一杆一档”等办法，“星空”系统可以准确定位每一根支柱的杆号，并建立数据档案进行管理。“这样，在剖析出过故障的零部件时，我们可以回溯过去一段韶光这个零部件是否存在即将出故障的趋势，以此类推，未来我们将可能提前预测发生的故障。”李曌宇见告。
“目前，除京沪高铁外，我们还学习了其他铁路段的高铁，也取得了显著的效果。”李曌宇说，“截至目前，星空系统剖析的全国高铁超过3万公里，图片数量超过4800万张，零部件数量超过13亿个。随着数据不断积累，神经网络的不断优化，人工智能不断发展，还有更多的运用处景等着我们去探索。”
“安全运行好不好，就看运维是不是高效，然而随着高铁的大规模建成开通，白天运行夜间检修的高铁运营模式，日益增大高铁运营检修压力。”黎锋见告新京报，“也正是这些开拓者创造出的‘星空’系统，使得运维职员不再头顶星空‘望闻问切’，而是可以有效利用 ‘天窗韶光’对打仗网进行高效、精准掩护，也让检测职员能在另一片‘星空’之下更好守护搭客的安全。”
如今，“星空”系统已经在京沪高铁全线运用，为高铁的运行安全、乘客的出行便利，做着默默贡献，也让常年事情在“星空”下的维修职员多了一份安心和陪伴。对付中国高铁智能化巡检的未来发展，黎锋表示：“我们将行业领先的AI技能赋能到高铁打仗网检修，精准助力中国高铁履行预测性维修、提升高铁品质，展现了中国企业的创造力和竞争力。未来随着‘星空’系统的广泛推广，还将踏实助推中国高铁走出去计策。”
文/罗亦丹 编辑 宋钰婷 校正 刘军