初冬津门，轨道纵横。在天津某城轨线路道岔区段与天津交通职业学院信号设备综合监测实验室，一组运行数据勾勒出道岔运维的新图景：道岔故障预警准确率94%以上、故障定位时间从天级缩短至分钟级、综合运维成本降低25%—30%、故障平均修复时间缩短40%以上。这是天津交通职业学院“岔安智控”团队研发的道岔转辙设备智能运维系统落地试点的真实写照。“以前是出了故障再跑去现场，现在是系统提前告诉我们哪组道岔‘不舒服’，天窗时间用在刀刃上。”老李说。

这是天津交通职业学院“岔安智控”团队研发的道岔转辙设备智能运维系统试点现场的一幕。与实验室里的参数演示不同，现场更关心的是：这套系统能不能在真实的天窗节奏、过车振动和电磁环境里稳定工作，能不能让一线信号工愿意用、用得顺手。

在试点线路的道岔旁，记者看到了这套系统的“感官末梢”：振动、电流、温度、位移、声音五类传感器以非侵入方式加装，缺口图像、转换阻力/锁闭力、表示杆全动程位移、油压油位等监测模块同步接入。边缘计算网关就地完成数据预处理和轻量化AI推理，端到端报警延迟小于2秒；云端平台则将多源数据融合后，由多个基模型“会诊”，输出故障类型、置信度和处置建议。

“最直观的变化是故障定位快了。”现场运维人员举例说，过去道岔动作电流异常，要逐段排查是室内电路还是室外机械问题，现在系统直接给出“疑似卡阻，建议检查锁闭框”的提示，故障定位时间从天级缩短到分钟级。试点运行数据显示，系统道岔故障预警准确率达到94%以上，故障平均修复时间缩短40%以上，综合运维成本降低约25%—30%。

让信号工们感到新鲜的还有内嵌的AI语音助手“轨小智”。“查询5号道岔最近三天缺口趋势”“生成上个月道岔健康报告”，一句话就能调出结果，不用再在多层菜单里翻找。现场测试中，语音助手对“缺口”“转换力”“表示杆”等铁路术语识别准确率超过96%。

团队负责人信嘉钰坦言，现场试用也暴露了不少问题：传感器工装需要适配不同转辙机型号，语音助手在噪声环境下的唤醒率还要提升，预警阈值需要结合工区经验反复校准。“但正是这些现场反馈，让我们的技术从‘能用’走向‘好用’”。

从实验室到试点线，“岔安智控”团队正在用一线信号工的真实评价，检验这套道岔智能运维方案的成色。（王刚）