在成都动车段的TEDS监控中心，动态检车员们正全神贯注地审视着不断刷新的图像流。这套动车组运行故障动态图像检测系统，如同为高铁装上了“数字鹰眼”，列车经过车站时便能完成一次快速“扫描”，图像实时回传至后方进行分析。

“我们找的是安全隐患，不是在玩找不同游戏。”动态检车员何虹璐说道。春运期间工作量激增，团队日均需处理图像约131万张，在看似雷同的画面中辨识出细微的划痕、松动的部件或异常的反光。何虹璐曾凭借经验，从一张图片中锁定头罩底板的异常，及时排除了风险。她表示，每一张异常的图片都是列车“身体”发出的预警信号。

长时间、高强度的专注工作是对眼力和体力的双重考验。检车员们需要利用列车进站的间隙安排休息，即便眼睛疲惫流泪，也不敢有丝毫松懈。数据显示，2025年该段通过此种图像分析方式，提前消除了近千起安全隐患。

值得一提的是，人工智能技术已融入这项重要工作。智能识别算法能对非转向架等区域的图像进行初步筛选，标记可疑点，再由人工复核确认。这不仅减轻了检车员的负担，也将整体作业效率提升了约三分之一，形成了人机协作共保安全的新模式。