1909 年建成的京張鐵路，是中國(guó)鐵路夢(mèng)的開(kāi)端。在 110 年后的 2019 年，京張鐵路歷經(jīng)滄桑，迎來(lái)了并行交叉的京張高鐵，同年，中國(guó)高速鐵路營(yíng)業(yè)總里程超過(guò) 3.5 萬(wàn)公里，單是中國(guó)運(yùn)量最大、運(yùn)輸最繁忙的京滬高鐵，就已累計(jì)發(fā)送旅客超過(guò) 10 億人次…… 作為高鐵的普通乘客，我們可能感受到的是高鐵線(xiàn)路持續(xù)增多，準(zhǔn)時(shí)準(zhǔn)點(diǎn)、安全快捷，為商旅帶來(lái)的體驗(yàn)優(yōu)化；在不少區(qū)域線(xiàn)路上，高鐵也成為通勤交通工具的重要組成部分。在準(zhǔn)時(shí)準(zhǔn)點(diǎn)、安全便捷的背后，其實(shí)是鐵路工作人員的默默付出以及新技術(shù)的不斷投入。比如，針對(duì)冬季高寒風(fēng)雪，高鐵在道岔部位安裝的自動(dòng)融冰雪裝置；鐵路防護(hù)員圍繞行車(chē)、人身安全、施工和維修作業(yè)等場(chǎng)景展開(kāi)的全方位安全防護(hù)工作。 在鐵路防護(hù)員中有一個(gè)特殊的工種——鋼軌探傷作業(yè)防護(hù)員。作為“鋼軌的醫(yī)生”，他們?cè)诠ぷ鲿r(shí)間隨身攜帶列車(chē)無(wú)線(xiàn)調(diào)度電話(huà)、 GPS 定位等通信設(shè)備，每隔一段時(shí)間聯(lián)系一次附近站點(diǎn)，確認(rèn)該線(xiàn)路的鐵路運(yùn)行情況，保證行車(chē)及自身安全的情況下定期進(jìn)行巡檢及鋼軌探傷?，F(xiàn)場(chǎng)采用鋼軌探傷儀、通用探傷儀以及手工檢查結(jié)合，風(fēng)雨無(wú)阻。為了避開(kāi)列車(chē)運(yùn)行密集時(shí)段，他們工作的時(shí)間往往在深夜。盡管不少線(xiàn)路已經(jīng)實(shí)現(xiàn)軌道探傷車(chē)在線(xiàn)路上行駛拍攝，人員在車(chē)廂內(nèi)肉眼判斷是否下車(chē)細(xì)檢，在效率和準(zhǔn)確率上還是不盡如人意。 軌道線(xiàn)路檢測(cè)主要依靠人工，不僅成本高、效率低，視角原因還可能存在漏檢，人員的視覺(jué)疲勞也容易造成誤判，人員安全也遭受挑戰(zhàn)?；诂F(xiàn)實(shí)需求，青云QingCloud 與米文動(dòng)力打造了云邊端協(xié)同系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn) AI 識(shí)別檢測(cè)方案在軌道探傷領(lǐng)域的應(yīng)用。 如今，通過(guò)在軌檢車(chē)上接入多個(gè)傳感器設(shè)備，如高清、高分辨率的攝像頭、3D 相機(jī)等，軌檢車(chē)可以從不同角度拍攝收集圖像信息，通過(guò)米文動(dòng)力邊緣計(jì)算設(shè)備的算法模型進(jìn)行分析和處理，完成基本探傷識(shí)別，同時(shí)將數(shù)據(jù)上傳。而傳至云端的數(shù)據(jù)，將會(huì)被用于在線(xiàn)標(biāo)注和模型訓(xùn)練，訓(xùn)練后的模型再向邊端遠(yuǎn)程下發(fā)和模型更新。依托 KubeSphere?容器平臺(tái)提供的高密度算力和跨異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行的能力，云邊端協(xié)同系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)自由調(diào)度數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行跨底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的模型訓(xùn)練，形成持續(xù)優(yōu)化的閉環(huán)，以此，AI 識(shí)別檢測(cè)準(zhǔn)確率提升至 95%。 作為一家成立于 2015 年的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)，米文動(dòng)力致力于為企業(yè)提供智能邊緣計(jì)算產(chǎn)品與技術(shù)，是英偉達(dá) Jetson 全球生態(tài)推薦合作伙伴。公司自主研發(fā)的軟硬一體智能邊緣計(jì)算產(chǎn)品，為眾多行業(yè)智能化的應(yīng)用在邊緣側(cè)提供了強(qiáng)大的算力保障。 為滿(mǎn)足軌道探傷需求，需要將 AI 能力依托米文動(dòng)力的邊緣計(jì)算產(chǎn)品延伸到邊緣環(huán)境，同時(shí)，一套云邊協(xié)同平臺(tái)的支撐必不可少，以進(jìn)行全流程無(wú)縫便捷管理。青云QingCloud 的 EdgeWize??邊緣計(jì)算平臺(tái)和 KubeSphere 容器平臺(tái)能很好的完成邊緣應(yīng)用的部署和更新、配置升級(jí)和監(jiān)測(cè)運(yùn)維，使米文動(dòng)力的終端設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)模型保持一致，管理無(wú)縫銜接。同時(shí)，面對(duì)嚴(yán)苛的海量數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，當(dāng)單桶數(shù)據(jù)超百億時(shí)，QingStor 性能仍可保持存儲(chǔ)圖片數(shù)據(jù)性能穩(wěn)定。以此強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，雙方最終達(dá)成了解決方案層面的戰(zhàn)略合作。 圍繞軌道交通場(chǎng)景，隨著客戶(hù)應(yīng)用的深入，青云QingCloud 與米文動(dòng)力聯(lián)合打造的云邊端協(xié)同系統(tǒng)，在氣象預(yù)測(cè)、動(dòng)物行為預(yù)測(cè)、車(chē)廂內(nèi)行為識(shí)別等多個(gè)方面都有望發(fā)揮重要作用，進(jìn)一步加速工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展。