为铁路勘察装上“数据引擎”

    通讯员  杨奇越

    翻山越岭测地形、观察岩芯辨岩性、逐页校核设计图，曾是铁路勘测工作者习以为常的工作常态。如今，这些高度依赖人力与经验的环节，正被一套体系化的高质量数据集重塑，逐步走向智能化、高效化。

    近日，铁一院牵头建设的铁路勘察设计地理地质全流程数据集精彩亮相2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议，标志着铁一院在数据要素建设领域的探索成果获得国家级认定，也为铁路勘察行业数智化升级筑牢了底层数据底座。

    长期以来，铁路勘察行业存在AI应用场景匮乏、多源异构数据整合难度大、标准化数据体系缺失等核心痛点，严重制约智能技术规模化落地。

    聚焦这一行业堵点难点，铁一院开展了全链条数据体系攻坚，通过智能化数据采集、精细化清洗标注、数字化合成增强等一系列技术手段，搭建起包含勘察设计标准规范、沿线重点区域影像、地质钻探岩芯照片等在内的15个高质量数据子集，构建形成覆盖铁路勘察全流程、全维度的标准化数据体系，有效填补了铁路勘察领域高质量AI训练数据资源空白。

    数据不仅要“攒起来”，更要“用起来”。铁一院同步搭建了适配工程场景的数据治理流水线，实现数据从采集、存储、治理到模型训练、工程落地的全生命周期闭环管理。依托这套自主可控的垂类数据集，企业数智化团队已研发出10项核心人工智能模型，全方位赋能勘察设计主业降本、提质、保安。

    在设计环节，勘察设计价值工程多模态垂域大模型化身“智能审图师”，可实现行业专业知识智能问答与设计文件合规性自动校验，成果差错遗漏率降低80%，文件质量大幅提升，目前已广泛应用于铁一院各类勘察设计项目。

    在外业测绘场景，实景三维重建大模型可完成铁路沿线重点区域厘米级三维场景重建，大幅替代传统人工踏勘作业，降低勘察综合成本20%，在高原铁路、乌鲁木齐机务段等项目中成效显著。

    在地质钻探一线，铁路地质智能钻探系统成为现场工程师的“得力助手”，将传统人工岩性分类准确率从70%提升至90%以上，岩芯编录效率提升60%，同时可自动识别钻探现场安全隐患，已落地应用于高原铁路、中吉乌铁路等多个重点工程。

    除此之外，依托数据集的像素级智能识别能力，铁路沿线典型地物识别、风险隐患排查等重复性工作均可由AI批量完成，有效释放了设计人员的创造力，推动铁路勘察正式从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。

    当前，人工智能产业已从基础大模型研发阶段，全面进入行业规模化场景落地的关键期。铁一院将持续深耕智能建造赛道，进一步完善行业数据标准、拓展数据应用边界，以“数据+AI”的创新范式驱动铁路勘察设计全产业链升级，为交通强国建设培育新质生产力。