新德里消息：为提升运营安全与效率，印度铁路正大力部署先进的人工智能（AI）与机器学习（ML）设备，通过智能监控技术实现技术升级。
其中，由铁路设备标准化局（RDSO）研发的TRI-Netra系统已投入使用，该系统利用光学、红外摄像头及测距设备，为机车司机在雾天、雨天等恶劣天气下提供增强型实时视野，有效降低事故风险。
在车辆健康监测方面，印度铁路已安装24套车轮冲击载荷探测器（WILD）和25套滚动轴承在线监测系统（OMRS），可实时监测车轮与轴承的健康状况，及时发现缺陷。同时，机器视觉检测系统（MVIS）已开展试点，用于识别列车运行中部件的松动、脱落或丢失情况。
轨道维护方面，三套综合轨道监测系统（ITMS）已部署，该系统结合机器学习与图像处理技术，对钢轨、轨枕及扣件等轨道组件进行自动化缺陷检测，显著提升轨道维护效率。此外，在赖布尔分局还试点开展了基于无人机的接触网热成像监测。
印度铁路已正式采纳铁路科技政策，旨在推动具备成本效益、可落地且可扩展的技术解决方案。这些举措反映了全球轨道交通行业向智能化转型的趋势。
对中国从业者而言，印度在复杂天气条件下应用AI增强视野及轨道自动化检测的实践，为国内铁路智能化运维提供了有价值的参考路径。