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人工智能-助力产业数字化转型实践白皮书
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2023-05-07
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人工智能-助力产业数字化转型实践白皮书
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1
人工智能
助力产业数字化转型实践
白皮书
商汤智能产业研究院出品
2
目
录
一、人工智能助力高铁养护开启“智能时代”
二、人工智能助力服务业创新升级
三、人工智能助力城市治理不再依靠“铁脚板”
四、人工智能助力打造AI教育“徐汇模式”
五、人工智能助力城市治理从“人海管理”转向“精细化智治”
1
一、人工智能助力高铁养护开启“智能时代”
京沪铁路,简称京沪线,是连接北京、上海,客货共线的国铁Ⅰ级双线电气化铁路,
沿线有许多重要工业城市、粮棉集中产区和鱼米之乡,是中国最繁忙的铁路干线之一。作
为客货共线的南北大动脉,京沪铁路既承载了钢铁、煤炭、木材、机械、仪表、布匹等货
物,同时,也满载着在外奔波之人的梦想、憧憬和乡情。
自 2011 年 6 月开通以来,京沪铁路累计安全运送旅客超过 13.5 亿人次,累计行程超
过 15.8 亿公里,单日开行旅客列车最高达到 666 列,单日最高发送旅客达到 79.8 万人次,
成为中国铁路安全稳定运行的典范。
安全稳定运行背后的秘密
提升交通基础设施智能化水平、推广应用智能检测监测和运维技术,已经成为我国交
通强国战略的重要内容。建设智慧铁路、推进智能识别系统等智能产品设计与制造成为
“十四五规划”的重点领域。
在铁路运行体系中,接触网是牵引供电系统(为列车运行提供动力)的关键组成部分。
因此,做好接触网运行状态检测、减少接触网故障的发生,是保障列车动力装置稳定运行、
列车安全稳定运行的前提条件。
目前,铁路供电系统检修已经从单纯人工巡检、简单工具巡检,进入到机械化巡检阶
段。其中,接触网悬挂状态检测监测装置(即4C)是机械化巡检系统的重要组成部分,主
要用于对接触网悬挂系统的零部件实施高精度成像检测,并基于数据分析结果,指导接触
网维修。简言之,拍照、分析、指导维修。
图 1 4C 接触网悬挂状态检测监测系统
2
人工铁路运维:每人每天 8 千张图,一“眼”难尽的痛
2013 年,京沪高铁在济南维管段引入 4C 检测设备,并于 2016 年底,全线列装 4C 检
测装置,实现 4C 检测常态化。在京沪高铁全程的 4C 检测运维中,每季度采集的设备图片
可达 300 万张,每人每天要判定 8000 张图片,约 30 万个零部件,20 余人加班加点需要
20 天才能完成。而且,高度依赖个人经验,检测标准也因人而异——据相关测试,同样
300 公里 4C 数据,两组人分别分析重复率不超过 15%。
海量数据、人工分析周期长、判定标准差异性大、质量无法保证,成为纯人工分析过
程中难以解决的痛点。
图 2 高铁接触网零部件示例
京沪高铁走在时代前沿
为解决上述问题,中铁电气化局集团有限公司京沪高铁维管公司携手商汤科技组建联
合研发团队(以下简称“联合团队”),成功开发出“4C 智能分析系统”(以下简称“系统”)。
系统基于视觉分析技术实现检测智能分析,可以大大提高图像监测分析的效率和质量。
简单来说,系统可以实现:
一是自动分析、检出率高;自动对导入照片进行分析检测,查出缺陷目标及缺陷识别
率高,误判率低。
二是永不疲倦、效率极高;系统可以7*24连续工作,永不疲倦,检测速度≥5 张/秒,
一天可分析 500 条公里接触网 4C 设备采集的图片。
三是标准统一,持续提升;整体检测标准一致,输出结果无波动,并且判断准确率高,
特别是在小微物体缺陷检测方面,大幅优于传统检测。
在使用系统后,京沪铁路每季度采集的 300 万张图片仅需 2 名技术人员,用时 10 天
便可轻松完成分析,效率提升了 20 倍。此外,系统大大降低了 4C 检测对经验累积的依赖
3
程度;在智能分析的支撑下,新员工也能做到专家水平的准确分析。不仅如此,通过人工
智能建立分析多维度的信息,可以实现对每个零部件的“溯源”,由此可数据追溯、研究零
件缺陷演变过程,为早发现、早维修提供可能。
图 3 4C 智能分析系统
智能系统开启铁路检修“智能时代”
目前,系统已分析 20 余条高铁,累计分析超过 3.8 万公里,7.9 亿个零部件,累计发
现缺陷 11 万个,反哺修正算法 570 余万次。
联合团队基于高效算法仓,针对无缺陷样本数据采用练兵场方式模拟故障进行机器学
习,并针对不同缺陷设计不同的检出方案,零部件检出覆盖较全面,筛除掉 99%的正常零
部件以后,由人工和系统对剩余 1%的零部件进行协同分析,降低作业人员劳动强度,提升
整体分析质量。
图 4 京沪高铁 4C 智能分析系统作业流程
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