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　　日前，2023全球数字经济大会于北京国家会议中心成功落幕。在大会的成果发布会活动上
，数字经济“创新引领成果”和“产业创新成果”两大榜单正式发布。本年度数字经济新品凸显“数据”与“智能”
，共有来自北京、上海、天津、浙江
、福建
、广东等全国16省市地区，180家企业参与，共计申报230余项成果

，涵盖了人工智能、大模型
、大数据、先进计算、数字孪生、智能制造、数据安全等20余个细分赛道
。

　　格灵深瞳列车智能检测解决方案因其领先的技术能力和创新的产品理念
，在一众参选项目中脱颖而出，荣获“数字经济产业创新成果”奖。

城市建设交通先行
，

格灵深瞳列车智能检测解决方案为智慧交通赋能

　　城市建设
，交通先行
。轨道交通作为现代化交通体系中载客量大
、速度快、绿色环保等级高的交通方式，已经成为城市重点建设项目
，在满足出行需求、引领城市发展
、促进经济建设等方面发挥重要作用。

　　据公开资料显示，2023年6月，31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团共有54个城市开通运营城市轨道交通线路295条，运营里程9728.3公里

；在铁路运输方面，2022年全国铁路固定资产投资完成7109亿元，投产新线4100公里，其中高速铁路2082公里。全国铁路营业里程达到15.5万公里
，其中高速铁路达到4.2万公里。伴随运营规模的扩大，行业对保障运营安全、提高服务质量、降低运维成本的要求越来越高
。

　　以人工智能
、大数据等为代表的新兴技术的快速迭代
，为轨道交通创新提供了技术基础，同时在国家及地方政策双重加持下
，轨道交通智能运维应运而生

。针对行业内面临的人工成本较高、运维效率和运维精度较低
、传统检修手段易漏检难核查等行业痛点问题，格灵深瞳以“智能硬件+AI算法”为核心
，聚焦轨交运维场景，推出了列车智能检测解决方案
，致力于提升传统运维检修效率，保障列车的安全运行，为轨道交通运维行业提供人工智能解决方案
。

业界领先算法+智能前端设备
，

软硬一体的全栈式解决方案彰显硬核实力

　　格灵深瞳列车智能检测解决方案由智能巡检机器人、360动态监测系统和列车智能检测系统组成，通过对列车各零部件的多维数据智能分析，可以精准地发现列车缺陷和故障

，并且建立列车健康档案，确保数据可记录、可追踪、可回溯，大幅提高列车检修质量，减少人力依赖，实现自动化的故障和缺陷检测
，助力轨交运维数字化与智能化发展。

　　1业界领先算法支撑，赋能强大技术底座

　　经过十年的深耕与探索，格灵深瞳已掌握了业界领先的基于深度学习的模型训练与数据生产技术

、3D立体视觉技术、大规模跨镜追踪技术、自动化交通场景感知与事件识别技术、机器人感知与控制技术等方向的多项核心技术。在AI算法层面，格灵深瞳的核心算法多次在国内外人工智能算法竞赛中夺冠


，达到行业领先水平。基于深度学习的点云配准技术已在多个学术数据集上取得第一
，通过点云几何结构和基于Transformer的多层特征投票机制提升正确匹配点云比例，提升了点云配准精度，该技术可实现在真实业务测试集上旋转向量误差小于1度
、平移向量误差小于0.3mm。

　　以格灵深瞳领先的AI技术为引擎
，目前，格灵深瞳列车智能检测解决方案已覆盖列车常见的190余种故障项点

，项点处理速率超过20,000个/小时
，在高级重要性项点的故障诊断成功率大于95%，对于高精度测量的项点

，测量精度可到达亚毫米级别。

　　更精准，更高效，更安全

，格灵深瞳以技术之力，为轨道交通的智能化运维提供创新型解决方案。

　　2AI员工智能上阵，人机协同助力高效运维

　　作为格灵深瞳列车智能检测解决方案中的核心产品，在格灵深瞳强大的视觉感知、规划控制以及元宇宙相关技术的加持下
，格灵深瞳智能巡检机器人化身为AI员工，上岗工作过程中自主性强，可实现无人化管理，无需人工干预即可实现自主纠偏
、自主避障
，并实时规划行驶路径；小型化越野底盘的设计使得机器人能够适应各种复杂路况，可进行跨坑道作业和多机器人协同作业，团队协作效率赛高。

　　3打破数据孤岛，列车智能检测系统提供AI运维大脑

　　在传统的轨道交通运维工作中，针对设备的安全管理、监控、故障检查与提报等工作多依赖人工作业完成
，人员的短缺及信息冗杂难以保证对突发状况、复杂故障的及时响应和反馈；另一方面
，人工检修的日常作业多为纸质台账，易形成数据孤岛
，难以进行多层级数据分析，且容易出现漏检问题
。传统的轨道交通运维工作
，亟需引入大数据分析技术和人工智能技术
，实现数据资源互联互通的智能运维分析。

　　格灵深瞳智能列车检测解决方案中的列车智能检测系统，基于格灵深瞳业界领先的3D立体视觉技术和大数据分析技术
，为列车检修工作提供AI运维大脑。

　　一方面

，3D重建与立体视觉分析技术在轨交运维场景可将离散的局部列车零部件数据进行融合和重构
，得到列车标准模型，同时将几何模型分析、深度学习等技术运用到列车标准模型

、点云数据、图片等多维度数据，进行零部件匹配和故障诊断。

　　另一方面
，大数据分析技术通过汇集海量检修数据并进行智能分析
，可实现故障诊断

、问题报警
、数据分析、任务管理等功能，通过对信息的全面融合和深度应用
，对异常情况进行及时预警，确保故障及时检修，保障列车安全；同时为后续日检作业模式

、作业范围优化提供可行性和数据支撑
。

亮点出众成果喜人格灵深瞳助力布局新型基础设施

　　亮点一：格灵深瞳强大AI技术筑基，列车外观检测覆盖更全面

　　格灵深瞳列车智能检测解决方案，集合了格灵深瞳强大的人工智能技术，在边缘数据采集端
，通过智能巡检机器人和360动态监测系统的组合方案，实现对列车外观95%以上的覆盖。

　　亮点二：格灵深瞳自研Deep3D算法引擎，故障判断更精准

　　在中心数据处理端，格灵深瞳自研的Deep3D算法引擎
，囊括了深度学习和立体视觉的先进算法，可精准判断各项列车故障
。在用户交互端，格灵深瞳大数据分析平台为每一辆列车建立档案
，用户通过平台可随时进行列车健康查询和风险预测
。

　　亮点三：元宇宙技术赋能，VR虚拟示教技术提高三倍作业速度

　　格灵深瞳积极拥抱元宇宙技术，以高精度3D重建技术，构建虚拟全景检修车间

，并在该空间内进行机器人的示教工作，可极大缓解项目实施过程中对真实目标列车的依赖，将实施速度提升至三倍以上，同时在虚拟化场景中实时展现机器人巡检作业进度，标识潜在故障位置
，方便人员维修和现场复查工作开展。

　　以上成果在现实应用中同样得到了展现
。在华南某地铁日检作业场景中，在使用格灵深瞳列车智能检测解决方案近半年来，发现真实故障30余起，整个巡检过程实现了全无人化作业，大大提高了巡检工作的自动化程度。

　　此外
，基于格灵深瞳列车智能检测解决方案，可对列车进行实时故障诊断并提高作业效率。格灵深瞳智能巡检机器人检测速度达20,000项点/小时，360动态监测系统可实现分钟级整车结果输出，与传统巡检相比
，效率提升72%
。

　　未来
，格灵深瞳将继续拥抱数字化浪潮
，以先进的人工智能技术和领先的行业解决方案，助力轨交行业智能化运维迈向新台阶。

　　文来源：格灵深瞳

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