商汤：2022人工智能助力产业数字化转型实践白皮书（27页）.pdf

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1、1 人工智能人工智能 助力产业数字化转型实践助力产业数字化转型实践 白皮书白皮书 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

2、，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

3、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

4、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

5、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

6、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