上海虹橋機場回應登機口班味很濃
2025-12-20 19:57 5,961次浏览8月11日，華西都市報、封面新聞記者從成都軌道集團獲悉，近日，3條軌道交通制動系統智能化造修產線正在金牛區高新技術產業園加快建設。作為全國首個地鐵剎車智能化「4S店」，其建成標誌著成都地鐵「剎車」系統保養進入數位化、智能化時代，為地鐵安全運營築牢防線。 地鐵列車制動系統，俗稱「剎車」系統，被譽為地鐵列車的「安全之翼」，它由多個高度複雜、精密且功能強大的子系統綜合組成。承擔著列車行駛過程中的摩擦制動重任，是列車實現精準停靠的關鍵，保障著每一天地鐵安全準點運營。 「這就像我們的汽車跑了一定公裡數或時間必須保養一樣，列車制動系統的深度檢修(如架修、大修)有明確的行業標準，通常架修不超過6年或80萬公裡，大修不超過12年或160萬公裡。」鐵科成都裝備公司總經理王鵬飛介紹，「過去這些『大保養』通常是把車輛關鍵系統逐一拆卸下來，分別送回原生產廠家或車輛主機製造工廠，僅一列6節編組的列車就有超80類系統部件需要拆卸運輸，整個檢修極度耗時費力且成本高昂。」 「現在，我們在本地建成檢修產線，能大幅壓縮檢修周期，顯著降低運維成本，並極大提升運營安全的自主可控水平。」 據悉，2024年10月成都軌道集團引進國內軌道交通科技創新龍頭代表中國鐵道科學研究院，聯合組建成立鐵科(成都)軌道裝備科技發展有限公司，共同推動軌道交通制動系統西南區域裝備製造平臺建設，填補本地軌道交通關鍵裝備造修能力空白。 目前，已建成2條產線，具備主流地鐵「踏面制動」深度檢修能力；另一條適用於120公裡/小時線路「夾鉗制動」的產線在建，建成後年檢修能力達4800套，可滿足成都多制式軌道交通需求，實現制動系統本地「全身體檢」與修復。 該產線是融合自動化、智能化技術的「智慧工廠」，關鍵工序由系統管控，智能工具按參數操作並實時反饋，避免人為誤判。其檢修效率提升約30%，人力成本降低，檢修質量與可追溯性更有保障，列車關鍵系統檢修周期縮短20%至30%，為市民提供更安全舒適的出行服務。 此平臺與本地既有檢修線形成協同，使成都基本覆蓋車輛全生命周期核心檢修能力，推動「成都車-成都研-成都造-成都修-成都配套」全鏈條升級。截至目前，成都已建成11條專業檢修產線，整車檢修能力達625輛/年。 今後，無論成都地鐵的普通線路列車或是市域(郊)鐵路列車的制動系統，在「家門口」即可獲得專業、高效的「全身體檢」與修復。 華西都市報-封面新聞記者 楊芮雯
資料圖：高校圖書館內，學生正在看書複習。 記者 瞿宏倫 攝 北京8月14日電(記者 闞楓)14日在北京發布的一項針對在校大學生人工智慧(AI)使用情況的調查報告顯示，超六成受訪大學生直接或間接面臨AI學術爭議風險，如抄襲判定、作業扣分等情況。 這份主題為「2025年高校師生AI應用及素養研究」的報告由第三方機構麥可思發布，調查涉及2971名在校大學生(含本科生2177名，研究生794名)及1073名高校教師。 報告顯示，生成式AI已對在校大學生的學習產生了深刻且多元化的影響，其中，積極影響是主流，主要體現在深化知識理解、拓寬學習視野、增強學習主動性和提升學習效率等方面。然而，潛在的負面影響也同時存在，尤其是技術依賴導致自主學習能力下降和學習質量下降的問題。 這種影響直接關聯到學術誠信風險。報告顯示，針對生成式AI使用不當可能引發的學術不端問題，如內容抄襲、數據造假等，85.5%的受訪在校大學生表示存在擔憂，僅14.6%的學生擔憂程度較低。 值得一提的是，AI爭議風險已轉化為現實困境，約2/3的受訪在校大學生(65.9%)直接或間接面臨AI學術爭議風險，其中，42.0%的受訪大學生親身經歷過因AI生成內容引發的學術糾紛，如抄襲判定、作業扣分等。 面對生成式AI引發的學術風險，超六成受訪的高校師生表示其所在學校有使用生成式AI的明文規定。此外，為防範學術不端，不少高校啟用AI檢測工具，報告顯示，43.4%的受訪教師認可該做法，但強調需平衡檢測準確性與師生權益；25.4%的受訪教師明確支持，認為其能有效維護學術誠信；24.3%的受訪教師表示擔憂，主要顧慮是可能導致誤判或侵犯隱私；6.1%的受訪教師不支持，主張應通過教育引導解決問題。(完)
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