AI賦能軌道巡檢：智能設備助力軌道維護
谷歌的TrackInspect實驗是全球公共交通領域逐步采用AI技術輔助軌道巡檢的最新案例之一。WSP咨詢公司軌道交通副總裁布萊恩·波斯頓（Brian Poston）表示，雖然紐約MTA的創新在于利用“振動和音頻信號”檢測軌道問題，但其他城市的地鐵系統也在嘗試安裝傳感器和攝像頭，以自動測量軌道狀態并實時標記異常情況。
這一技術的突破不僅依賴于機器學習的發展，還得益于更便宜、更小型的電池和處理器的應用。然而，美國聯邦監管機構仍要求軌道設施必須進行人工巡檢和維護，短期內這一標準不會改變。波斯頓指出：“在技術足夠精準之前，人工檢查仍然不可或缺。”
在紐約MTA的實驗中，一位關鍵的人工檢驗員——MTA助理首席軌道官員羅伯特·薩爾諾（Robert Sarno），在日常工作之余，戴上降噪耳機，仔細聆聽5至10分鐘的軌道聲音片段，以區分正常運行噪音和潛在故障信號。他手動標注“松動的接頭”“松動的螺栓”“軌道缺陷”“軌枕問題”等異常情況，并將結果與現場巡檢員拍攝的照片進行比對。
谷歌公共部門首席技術官克里斯·海因（Chris Hein）表示，雖然TrackInspect目前專為MTA開發，但該項目有望成為全球軌道安全領域的一項“成本更低、預防性更強”的新技術推動力。
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