中新网湖北新闻6月29日电 题：赵念溪：以AI微光赋能智慧交通
作者 郑跃 张启山
洞口机械有序作业，洞内施工灯火通明，在长赣高铁井冈山隧道现场，监理人员佩戴智能执法仪，深入掌子面开展工作。依托智慧监理系统试点部署，洞内违规操作可被视频实时抓拍，作业人员定位数据同步上传至后台管控大屏，现场验收影像也能一键录入平台，同步完成AI智能分析。日前，由铁四院AI工程师赵念溪参与研发的智慧监理系统正式完成一期试点推广。
怀揣着对数字技术与基建事业的赤诚热爱，29岁的赵念溪，深耕交通基础设施智能化创新领域，把前沿科技成果写在基建一线。
扎根工程一线，破解AI落地“水土不服”难题
当前，人工智能技术在工程领域的应用愈发广泛，但普遍存在网络信号不稳定、云端GPU算力不足、设备型号繁杂等现实问题。与此同时，传统工地安全监管长期依赖人工巡检，存在巡查盲区多、隐患响应慢、人力成本高、监管频次有限等短板，通用AI模型也无法精准适配铁路梁场、隧道、预制构件厂等特殊施工场景，智能化升级陷入瓶颈。
直面行业难题，赵念溪聚焦AI工程化落地核心环节，重点攻坚边缘部署、多类型视频接入、系统稳定运行等关键技术壁垒。针对偏远工地部署繁琐、算力有限的问题，他优化迭代边缘计算盒子部署方案，创新实现“环境初始化一键部署”功能，让单台设备可同步支撑50余路摄像流实时智能分析，大幅提升工地算力利用效率与部署效率。同时，他牵头参与构建本地化类萤石云服务器，成功突破不同品牌摄像头的接入兼容限制，可支持超100路摄像头全天候稳定在线，彻底解决了工地监控设备碎片化、数据不互通的问题。
为让AI技术真正适配铁路施工全场景，赵念溪深耕各大施工现场，逐一摸排核心监管需求，累计采集标注25万张铁路工地真实场景图片，自主训练适配基建场景的定制化AI识别模型。该模型功能全面、精度过硬，不仅能够精准识别高空作业未系安全带、塔吊违规起吊、动火违规操作、施工现场烟火隐患等安全风险，实现安全隐患提前预警、精准溯源，还可覆盖梁场施工工序识别、钢筋智能计数、隧道渗漏水监测等专业施工场景，整体识别准确率突破95%。
针对工地智能化系统长期运行不稳定、故障频发的问题，赵念溪反复调试、优化升级电子围栏系统算法与运行逻辑，实现系统连续30天无故障稳定运行，彻底推动铁路工地安全监管从“人工逐点盯防、事后整改”的传统模式，向“全覆盖智能巡检、全天候主动预警”的智慧模式跨越式转变。
深耕平台赋能，以科创实干推动成果规模化转化
随着大模型、计算机视觉、智能OCR等数字技术飞速迭代，交通基建行业的智能化竞争，早已从单一算法精度的比拼，转向数据、模型、算力与工程业务系统的深度融合、协同赋能。
在赵念溪看来，交通基础设施智能化建设，最难的不是研发单一算法模型，而是让AI技术稳定适配复杂工程场景、无缝接入各类业务系统，并实现多项目复用、规模化落地。
基于这一行业发展认知，赵念溪牵头组建攻坚团队，全力打造铁四院AI通用能力开放平台。他将OCR文字识别、视觉智能检测、人脸识别、大模型智能问答等工程高频AI能力标准化封装，搭建统一接口与一体化服务体系，彻底打破技术碎片化壁垒。目前，该平台接口响应时间控制在200毫秒以内，服务可用性高达99.9%，已全面支撑铁四院80%以上的AI智能化项目，让原本分散在单个项目中的零散算法功能，沉淀为可复用、可迭代、可规模化推广的企业级技术底座，大幅降低了工程智能化研发与落地成本。
为深化技术与业务的深度融合，赵念溪持续攻坚建管运维一体化基础平台建设，聚焦多源数据安全识别、视觉大模型智能质量检测、大模型赋能零代码应用开发等核心方向持续突破，让AI技术深度嵌入交通工程建设、管理、运维全生命周期，全方位适配各类工程业务场景需求。
凭借扎实的科创成果，他带领团队在湖北省创青春AI与大数据赛道斩获第四名，更是从全国众多参赛项目中脱颖而出，拿下第十一届中国青年创青春大赛全国银奖，充分展现了央企青年的科创实力。
科研路上，赵念溪始终坚守自主创新初心，先后参与3项国家级、省部级重大科研专项，顺利完成AI模型在国产算力平台的迁移适配工作，有效助力交通基建核心技术自主可控，打破行业技术依赖壁垒。
知行双向成长，以青春活力绽放别样风采
在深耕个人技术攻坚的同时，赵念溪积极带动身边青年共同成长进步。他主动参与事业部AI能力小组建设，毫无保留分享边缘AI部署、大模型场景应用、智能化平台建设等核心技术经验，牵头开展青年技术交流、实操培训，助力多名青年员工快速掌握前沿技术、投身科创攻坚一线。在团队共同努力下，所在班组获评新员工培训优秀团队，形成了互帮互学、争先创优的良好科创氛围。
三年来，赵念溪以AI为笔、以匠心为墨，扎根基建一线、深耕数字科创，用一项项落地见效的技术成果、一次次攻坚克难的实干担当，破解交通基础设施智能化发展痛点，在平凡的岗位上书写着新时代央企青年不负韶华的青春华章。（完）
|
【编辑:裴春梅】