春运作为全年货运最为繁忙的时期，铁路货运系统的安全运行直接关乎产业链供应链稳定畅通，更关系到生产生活重点物资的及时供应。作为全国铁路货运大动脉的京广线，春运期间货运车流持续高位运行，对动态检车工作提出了更高要求。 传统的人工检车模式存在明显局限。一列货运列车要生成近5000张检测图像，4人一组需要协同排查数小时，在巨大的工作量面前难免出现疏漏，既影响检修效率，也存在安全隐患。这种"大海捞针"式的作业方式已难以适应春运期间激增的货运量需求。 为解决这个难题，2025年铁路部门正式投用TF智能识别系统，将人工智能技术深度融入动态检车全流程。该系统依托轨边布设的高速摄像设备，对运行中的货车关键部位进行实时扫描，将采集的高清图像远程传输至作业平台。检车员身处后方作业室，即可精准捕捉千里之外列车的故障隐患，实现了从被动应对到主动预防的转变。 智能系统的应用带来了显著的效率提升。在24小时四班倒作业模式下，每班需完成30余趟列车的检修任务。采用AI智能筛选前，人工核验十万余张图像是常态，检车员眼睛酸胀难忍。而今，系统自动过滤无异常图像，每辆车待核验的图像缩减至200张以内，一列50辆编组的货车仅需2人作业，5分钟即可完成全列检查，作业效率实现了70%的提升。 值得关注的是，智能技术的应用并未削弱人的作用，而是重新定义了人的角色。国铁广州局构建了"AI识别—人工确认—现场处置—结果反馈"的全链条闭环管控体系。AI系统以绿色标识自动圈定疑似故障点位，经检车员复核确认后转为红色预警，同步下发至前方列检作业场进行处置，处置完毕后及时回填结果，形成全流程、可追溯的管理闭环。这一体系既起到了人工智能的优势，又保留了人工判断的必要性，确保了铁路安全容不得半分含糊的原则。 在这一过程中，资深检车员作用愈加突出。即将退休的副工长陈光明深耕TF动态检车岗位15年，对新系统的应用理解深刻。他牵头制定智能系统运用管理细则，手把手带动班组全员掌握新流程、新规范，每次交接班都逐件核对故障处置台账，确保不放过任何细节隐患。在他的带动下，班组故障漏检率下降近三成，以极致的严谨守护着货运列车的运行平安。 这一实践充分表明，科技进步与人的坚守并非对立关系，而是相辅相成的统一体。智能系统提高了作业效率，减轻了劳动强度，但安全责任的最终把关人依然是人。正是这种人机结合、科技赋能与初心坚守的有机统一，才能在春运这样的特殊时期，确保每一趟列车的平安运行。
春运是对运输安全管理的重大考验。无论技术如何发展，安全都需要制度、流程和责任来保障。陈光明在最后一个春运坚守岗位，将铁路人的严谨作风传承给年轻同事。货运列车的安全运行——既依靠技术进步——更离不开一线人员的坚守。