随着铁路线路持续延展、设备总量不断增长，依靠传统徒步巡检模式，难以高效覆盖山区桥梁、隧道、偏远区段等复杂区域，部分隐蔽病害存在发现难度大、排查周期长等难题。国铁各单位积极推进数字化、智能化养护手段落地应用，构建 “人工巡检 + 无人机航拍 + 在线监测设备” 立体化巡检体系，推动设备隐患排查提质增效，以科技创新赋能铁路安全生产，持续提升基础设施保障能力。
统筹搭建立体巡检架构，拓宽隐患排查覆盖面。各设备管理单位结合管内线路地形特征，合理划分智能巡检责任区段，明确人工巡检、无人机巡查、在线监测设备各自适用场景。针对高山峡谷、高墩桥梁、陡峭边坡等人员难以抵达区域，充分发挥无人机机动灵活优势，开展高空远距离巡查；沿线布设位移、雨量、应力等各类传感装置，24 小时不间断采集设备运行数据；人工巡检聚焦重点设备、细微病害，做好近距离核查复核。三者相互补充、有机联动，有效消除巡检盲区，破解复杂地段巡检难题。
深化智能监测数据分析，实现风险提前预警。依托铁路设备监测平台，汇集各类传感器、无人机巡检、车载检测装置传回的数据信息，安排专人常态化盯控数据曲线变化。系统自动识别路基沉降、边坡位移、设备发热、线索参数异常等趋势性问题，及时推送预警信息。技术人员对预警信息第一时间研判，组织人员赶赴现场核实，做到病害早发现、早介入、早整治，推动养护模式从 “故障后处置” 向 “预判式预防养护” 转变，最大限度减少突发设备故障干扰运输秩序。
规范无人机巡检作业流程，提升航拍巡检质量。各单位健全无人机作业管理制度，配齐持证飞手，制定标准化航拍作业流程。飞行前核查空域条件、天气状况，规划最优航线；飞行过程重点拍摄隧道拱顶、桥梁支座、接触网上部、沿线危树轻飘物等人工不易观察部位；飞行结束后及时整理影像资料，逐帧比对查找裂缝、破损、松动等病害。建立航拍影像档案，前后周期资料对比分析，精准判断病害发展趋势，为病害整治提供直观影像依据。
推进巡检数据闭环管理，强化成果转化运用。对智能巡检发现的各类设备隐患统一录入病害管理台账，标注位置、病害类型、严重等级。按照轻重缓急制定整治计划，利用天窗窗口有序开展整修。整治完成后，再次通过智能巡检手段开展复查核验，确认病害消除，形成 “智能发现 — 研判登记 — 组织整治 — 复核销号” 完整闭环。定期汇总巡检数据，梳理高频病害分布规律，针对性优化养护方案，持续提升设备管护科学性。
加强人才队伍建设，夯实智能运维基础。组织职工开展无人机操作、监测系统运用、大数据分析专项培训，培养一批既懂设备养护、又熟练掌握数字化工具的复合型技术人员。定期开展智能巡检实战演练，交流航拍技巧、预警信息判别方法。鼓励一线职工结合现场作业，围绕智能设备使用提出优化建议，持续完善智能巡检工作机制，让新技术、新设备真正贴合现场养护需求。
科技为翼，守护通途。下一步，国铁各单位将持续探索智能巡检新技术、新装备的场景应用，不断完善人机协同巡检工作机制，充分释放数字化运维效能，持续夯实铁路设备质量根基，以智能化手段护航铁路运输安全畅通。
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