科技日报记者 吴纯新 通讯员 张启山
洞口机械有序作业，洞内施工灯火通明，在长赣高铁井冈山隧道现场，监理人员佩戴智能执法仪，深入掌子面开展工作。依托智慧监理系统试点部署，洞内违规操作可被视频实时抓拍，作业人员定位数据同步上传至后台管控大屏，现场验收影像也能一键录入平台，同步完成AI智能分析。
日前，由铁四院AI工程师赵念溪参与研发的智慧监理系统正式完成一期试点推广。
脚下沾泥土，心中有科创。怀揣着对数字技术与基建事业的赤诚热爱，29岁的赵念溪，深耕交通基础设施智能化创新领域，把前沿科技成果写在基建一线。
当前，人工智能技术在工程领域的应用愈发广泛，但普遍存在网络信号不稳定、云端GPU算力不足、设备型号繁杂等现实问题。诸多精度优异的实验室AI算法，落地复杂施工现场后极易出现适配性差、运行卡顿、功能失效等问题，成为交通基建智能化转型的行业痛点。
直面行业难题，赵念溪聚焦AI工程化落地核心环节，重点攻坚边缘部署、多类型视频接入、系统稳定运行等关键技术壁垒。针对偏远工地部署繁琐、算力有限的问题，他优化迭代边缘计算盒子部署方案，创新实现“环境初始化一键部署”功能，让单台设备可同步支撑50余路摄像流实时智能分析，大幅提升工地算力利用效率与部署效率。
该模型功能全面、精度过硬，不仅能够精准识别高空作业未系安全带、塔吊违规起吊、动火违规操作、施工现场烟火隐患等安全风险，实现安全隐患提前预警、精准溯源，还可覆盖梁场施工工序识别、钢筋智能计数、隧道渗漏水监测等专业施工场景，整体识别准确率突破95%。
针对工地智能化系统长期运行不稳定、故障频发的问题，他反复调试、优化升级电子围栏系统算法与运行逻辑，实现系统连续30天无故障稳定运行，彻底推动铁路工地安全监管从“人工逐点盯防、事后整改”的传统模式，向“全覆盖智能巡检、全天候主动预警”的智慧模式跨越式转变。
在赵念溪看来，交通基础设施智能化建设，最难的不是研发单一算法模型，而是让AI技术稳定适配复杂工程场景、无缝接入各类业务系统，并实现多项目复用、规模化落地。
基于这一行业发展认知，赵念溪牵头组建攻坚团队，打造铁四院AI通用能力开放平台。他将OCR文字识别、视觉智能检测、人脸识别、大模型智能问答等工程高频AI能力标准化封装，搭建统一接口与一体化服务体系，彻底打破技术碎片化壁垒。
目前，该平台接口响应时间控制在200毫秒以内，服务可用性高达99.9%，已全面支撑铁四院80%以上的AI智能化项目，让原本分散在单个项目中的零散算法功能，沉淀为可复用、可迭代、可规模化推广的企业级技术底座，大幅降低工程智能化研发与落地成本。
凭借扎实的科创成果，他带领团队在湖北省创青春AI与大数据赛道斩获第四名，还从全国众多参赛项目中脱颖而出，拿下第十一届中国青年创青春大赛全国银奖，展现了央企青年的科创实力。
（受访单位供图）
网友评论
