9月20日，“坐著高鐵看中國·乘環線列車看東北振興”採訪團走進蘇家屯車輛段5T運用車間。

       “以往，TFDS動態檢車作業全靠人眼逐幀甄別檢測圖像，勞動強度大，容易疲勞漏檢。現在有了智慧演算法預警，機器幫我們‘盯著’，準確率高多了。”蘇家屯車輛段5T運用車間主任呂大壯的一番話，道出了鐵路檢車模式發生的深刻變化。當人工智能、大數據、數字孿生等新技術不斷走進鐵路生産現場，傳統車輛檢修正在經歷一場數智變革，為列車安全運行築起一道科技防護墻。

採訪團走進蘇家屯車輛段5T運用車間

　　鐵路貨運是國民經濟流通的重要紐帶，列車安全則是運輸工作的底線。國鐵瀋陽局瞄準現場痛點，把機輛檢修智慧化作為發展新質生産力、提升運輸保障能力的重要抓手，以AI檢測體系賦能傳統檢車作業，破解傳統模式效率偏低、人力負荷重、隱患漏判等短板，著力打造“數智檢車”示範標杆，讓安全防護由人力值守邁向智慧研判。

　　作為東北地區最大的車輛檢修單位，蘇家屯車輛段主動扛起試點責任，率先開發5T運用數智化管控平臺，深化PHM貨車故障預測與健康管理系統應用，讓故障隱患提前感知、風險關口前移，推動貨車檢修、運用、經營全面智慧化。

活動現場

　　在運用管理上，AI智慧研判讓列檢作業有了“千里眼”。列車到達前，根據軌邊設備的檢測，系統可提前收集車輛故障信息，並集中推送5T預警、定檢到（過）期車輛、重點車等關鍵信息，為列檢作業提供了關鍵技術指引，實現風險超前預判、隱患精準鎖定。系統按照事前設定的分級分類評分標準，自動生成品質評價報告，精準識別高風險車輛，讓安全管控從“被動應對”轉向“主動預防”。

　　更具創新意義的是數字孿生系統的引入。系統融合職工作業數據與工位視頻監控數據，構建數字孿生鏡像，實現了對作業人員、崗位分佈、作業狀態的遠程可視化管控。以往的不良作業只能“事後分析”，如今已前置為“事中乾預”，將安全隱患化解在萌芽狀態。TFDS集中部署後，動態檢車定員由全局598人優化至238人，精簡幅度達60.2%，檢測流程更加集約高效，故障識別精準度大幅提升，貨車動態故障防控能力顯著增強。

　　科技是保障鐵路安全的重要力量。蘇家屯車輛段的實踐表明，新質生産力不只是高大上的技術概念，更是紮根生産一線解決實際難題的有力工具。下一步，該段將持續推進數智化轉型，強化AI技術在安全防控、隱患排查、風險預判方面的支撐作用，立足現場生産難點，推進技術攻關與成果轉化。以智慧鐵路建設服務東北全面振興，用科技力量守護鐵路貨運大動脈安全暢通。（文/圖 張淇）