一、研究背景
动车组白天在线上载客运行，晚上回到检修基地进行检修，作业人员都是在低矮潮湿的地沟中夜班检查，劳动强度大，易疲劳漏检，安全压力高。以机器人替代人工检修是未来的必然。但故障人工智能识别算法的准确率，目前仍是一个瓶颈，只有突破这一技术，才能真正替代人工一级检修，达到少人乃至无人检查。2023年国铁集团发布《数字铁路规划》：到2027年，铁路数字化水平大幅提升，重点领域实现智能化，2024国铁集团又发布了《加快发展新质生产力 推动铁路高质量发展实施方案》，也重点提到了人工智能大模型。项目运用CV大模型解决轨道交通车辆走行部故障智能识别瓶颈，是技术革命性突破，也是新质生产力的代表之一。
二、取得成效
项目由北京铁道工程机电技术研究所股份有限公司承担，项目创新性的提出了轨道交通走行部大模型加多模态的融合故障诊断方法，基于多传感器融合的视觉导航定位技术，算法和模型基于华为昇腾架构，全面自主可控，覆盖高铁动车走行部8大类故障形态、350多种、3.2万个检测点，重大故障识别100%无漏报，平均识别率大于98%，漏报率小于2%，测量精度误差小于0.5mm，各项技术指标均达到了国际国内领先水平，是中国高铁的又一张靓丽名片。
课题成果动车组车底智能巡检机器人已经通过中国铁路武汉局集团有限公司组织的科技成果评审，北京铁路局、上海铁路局、广州铁路局等专家参加评审，一致认为该装备有效解决了动车组一级修作业中存在的强度大、质量不统一、检修能力不足等问题，显著提升了动车检修作业的效率和质量。目前，课题成果样机在武汉动车段运用车间进行人机共检运用，根据武汉局要求，进行人检机检对比作业，人检发现真实故障辆均 1.02件，机检发现真实故障辆均2.18件，机检发现故障是人检的两倍。截至课题完成时，已经在日常检修作业中替代部分人工作业，减轻劳动强度，保证检修作业质量的稳定，同时增加了现有检修库的检修能力，符合动车组修程修制改革的要求。
项目组参与武汉铁路局车底巡检机器人技术条件标准编制，并参加国铁集团机辆部组织的动车组车底检测机器人暂行技术条件征求意见稿编制。
三、示范应用及推广情况
目前，项目成果车底智能巡检机器人产品已经在国内形成商业订单1项，科研合同3项，试装试用5项。在高铁动车、机车、地铁等市场，产品可以定制化复制。北京铁道所与华为签署全面战略合作协议，面向国内外市场进行推广。
