全球最古老铁路网数字化转型：Network Rail借IoT、AI与深度学习重塑运维
拥有2万英里铁轨、3万座桥梁隧道高架桥、数千信号系统，世界最古老铁路网正经历数字化变革。
伦敦。近期AI与大数据博览会期间，我们采访了Network Rail首席数据与分析官Nikolaos (Nick) Kotsis。
Kotsis于2019年加入，演示如何利用3万+ IoT设备等多数据源监测轨道、发现维护隐患、管理植被、实施预测性维护。
“Network Rail是惊人的机器。”Kotsis说，“但大家会问：为何延误？因它是极复杂系统。轨道面临天气、植被等多重因素。”
“五年前仅能靠人工巡检，工程师沿轨步行找裂缝缺陷。现在我们拥有多传感器环境，先进传感技术盯着轨道，并拉取聚焦钢轨的摄像头实时视频。”
“每周接收近半PB数据，”Kotsis说，“云分析非万能。须安全传输数据，处理时数据量与质量至关重要，这是数据科学团队的任务。”
Network Rail智能基础设施（II）计划
2019年启动II计划，将数据转化为可有效服务客货客户的智能情报。通过捕获全网2万英里资产精准数据，II将工作从传统计划性维护转向主动“预测-预防”模式。团队可知资产位置、行为、退化趋势及故障时间点。
数据源包括：传感器、高清航拍、3D激光雷达、检测列车影像、列车运营商信息（英国客运由私营公司运营）、无人机/直升机视频等。数据在Network Rail云平台按工作流汇聚，上传至微软Azure云，AI算法转化为可执行的预测性维护计划。
Insight首版六个月前进入试点，含轨道与信号能力。例如：工具对齐时序轨道数据（轨道状况数字化表征），提前28天、90天甚至更久预警维护团队潜在故障。
AI短期内不会取代人类
“最后一点：许多人谈论替代人类，AI如何取代人类。未来某刻值得辩论，但当前阶段无需过度担忧。”——Kotsis
工业技术