纽约市大都会运输管理局（MTA）与谷歌合作开展了一项短期实验，探索使用廉价、几乎现成的技术来辅助轨道检测工作。在此次实验中，智能谷歌手机pixel被固定安装在地铁车辆的车厢内部和底部，通过加速计、磁力计和陀螺仪等传感器，甚至外部麦克风，实时收集轨道状态数据。目前，MTA的轨道检测主要依赖人工检查，检查员需要徒步巡检纽约地铁全长665英里的轨道，以排查断轨、信号故障和水害等问题。此外，每年三次，MTA还会使用配备先进传感器的“轨道几何检测车”收集更精确的基础设施数据。而此次与谷歌公共部门（Google Public Sector）合作的实验项目——TrackInspect，表明通过收集音频、振动和位置信息，并结合人工智能预测模型分析，能够有效辅助人工巡检，提高效率。实验数据显示，在为期四个月的测试中，该技术成功识别出92%的轨道缺陷位置。MTA方面表示，这项技术未来有望减少人工识别故障的工作量，使检查员能够更专注于维修，而非仅仅发现问题，从而提升轨道维护效率。MTA主席德米特里乌斯·克里克洛（Demetrius Crichlow）表示：“未来，我们希望建立一个自动化、现代化的系统，以便快速发现轨道问题，并组织维修工作。”对于每天服务370万名乘客的纽约地铁而言，尽早发现故障并进行修复，可能意味着通勤者能够按时到达目的地，而非因突发故障被困在车厢内。克里克洛强调：“此次实验的目标是在问题影响运营之前将其发现，从而减少突发故障导致的服务中断。”MTA宣布，该项目将进入全面试点阶段，谷歌将开发TrackInspect的正式版本，并交由轨道巡检员使用。

AI赋能轨道巡检：智能设备助力轨道维护

谷歌的TrackInspect实验是全球公共交通领域逐步采用AI技术辅助轨道巡检的最新案例之一。WSP咨询公司轨道交通副总裁布莱恩·波斯顿（Brian Poston）表示，虽然纽约MTA的创新在于利用“振动和音频信号”检测轨道问题，但其他城市的地铁系统也在尝试安装传感器和摄像头，以自动测量轨道状态并实时标记异常情况。

这一技术的突破不仅依赖于机器学习的发展，还得益于更便宜、更小型的电池和处理器的应用。然而，美国联邦监管机构仍要求轨道设施必须进行人工巡检和维护，短期内这一标准不会改变。波斯顿指出：“在技术足够精准之前，人工检查仍然不可或缺。”

在纽约MTA的实验中，一位关键的人工检验员——MTA助理首席轨道官员罗伯特·萨尔诺（Robert Sarno），在日常工作之余，戴上降噪耳机，仔细聆听5至10分钟的轨道声音片段，以区分正常运行噪音和潜在故障信号。他手动标注“松动的接头”“松动的螺栓”“轨道缺陷”“轨枕问题”等异常情况，并将结果与现场巡检员拍摄的照片进行比对。

谷歌公共部门首席技术官克里斯·海因（Chris Hein）表示，虽然TrackInspect目前专为MTA开发，但该项目有望成为全球轨道安全领域的一项“成本更低、预防性更强”的新技术推动力。返回搜狐，查看更多

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