每座地铁车站的供电与照明巡检表上，列着 30 多项硬指标：变压器温度 ≤85℃、站台照度 ≥200 勒克斯、接触网无拉弧、双电源切换每月测试、电缆井无积水……

现实却是：

• 测温度靠手背贴，感觉「不烫」就算正常；

• 测照度靠目测，「看起来挺亮」就填达标；

• 每月测试任务全凭班长记性，漏测时有发生；

• 问题记录在小本上，传给维修组要等一天，闭环更无从追踪。

轨道交通行业苦「人海巡检」久矣。直到AI入场。

一、AI 巡检员：7×24 小时，不眨眼、不忘记、不讲情面

某轨道交通集团引入 AI 智能巡检平台，在不废弃原有监控与传感器网络的前提下，让 AI 成为供电与照明系统的「数字守夜人」。

看得见数字，不再靠「手感」

• 变压器、整流柜、直流开关柜加装无线温度贴片，数据每 10 秒上传一次。

• AI 自动比对历史曲线，温差突变提前预警，而非等到超限。

  
  

看得清画面，不再靠「人眼盯」

利用站内既有摄像头，AI 视觉算法实时识别：

• 接触网/第三轨有无异物悬挂、拉弧火花；

• 应急照明灯状态（断电后是否自动点亮）；

• 疏散指示牌是否被遮挡或熄灭；

• 电缆井盖板是否移位、积水深度是否超标。

  
  

管得住周期，不再靠「记忆力」

• 系统自动生成每日、每周、每月巡检任务（如双电源切换测试、夜间照度测试），推送到值班手机。

• 未按时完成 → 自动升级告警至班组长。

  
  

追得到闭环，不再靠「小本子」

• 现场发现任何问题，手机拍照上传 → AI 自动分类并派单 → 维修人员接单、处理、拍照回传 → 系统复核通过后闭环。

• 全过程留痕，故障处理时长平均缩短 70%。

  
  

二、一个平台管全线：从「救火」到「预见」

所有站点的供电参数、告警事件、巡检完成率、故障闭环率，统一汇入数字化平台。总部或线路中心无需再靠层层报表，一张大屏实时掌控：

• 哪座车站的变压器温度异常爬升？

• 哪个站的应急照明未通过月度测试？

• 哪个班组连续三天漏检电缆井？

AI 不再只是「事后报警」，而是「事前预警」。

管理方式也从「出了问题再救火」，升级为数据驱动的主动运维。

三、落地效果：巡检效率提升 60%，故障闭环率 100%

目前，该模式已在多条地铁线路的数十座车站完成部署：

• 巡检效率提升 60% 以上：人工从「逐项寻找」变为「复核异常」，每天节省 2~3 小时。

• 隐患发现时间缩短 80%：温度、电压异常在秒级内告警，避免小问题拖成大故障。

• 故障闭环率达到 100%：从拍照上传到维修验收，全过程系统留痕，不再有「漏掉的单子」。

• 夜间照度、双电源切换等周期性任务，执行率从 75% 提升至 99%。

一位站区负责人评价：「以前靠人去盯标准，标准永远是打折的；现在靠 AI 去盯人，标准才能真正落地。」

立即行动

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看得见每一度电，守得住每一盏灯。

AI 不休息，安全不放假。