一、 项目背景

随着我国高铁及动车组运营规模的不断扩大，对运用检修作业的精细化、智能化管理提出了更高要求。哈尔滨铁路局下属XXX科技有限公司客车机车事业部计划预投视频智能分析系统配套硬件，旨在通过对动车组运用检修作业的影像数据进行实时采集、处理与分析，实现故障智能诊断、作业质量全流程管控。传统人工抽检方式已难以应对海量视频数据的处理需求，需引入新一代AI技术，尤其是多模态大模型，以提升检修效率与准确性。

二、客户需求与挑战

1.海量数据处理：动车组每日产生数万小时高清视频数据，需高性能计算平台实现8秒内完成采集数据的分析。

2.复杂场景识别：检修作业涉及机械结构、电气设备、人员操作等多模态信息，需具备高精度视觉识别与语义理解能力。

3.智能决策支持：通过AI模型自动识别异常行为、设备故障隐患，并生成结构化分析报告。

4.系统稳定性：铁路场景要求7×24小时不间断运行，硬件需满足高可靠性、扩展性及兼容性要求。

1.优异算力性能：

lH100 GPU基于Hopper架构，支持FP8精度计算,单卡80GB HBM2e显存，显著提升多模态大模型训练与推理效率,

l借助NVLink互联技术，8卡间实现高速数据交换，满足千亿参数模型的分布式训练需求。

2.多模态AI支持：

l支持视觉、文本、传感器数据融合分析，适用于检修视频中的设备状态识别、操作规范检测、异常行为预警等场景。

l结合Transformer与CNN模型，实现对螺丝松动、油渗漏、部件磨损等细微缺陷的精准识别。

3.高速存储与网络：

l配置NVMe SSD存储池，保障海量视频数据低延迟读写；

l集成100GbE RoCE网络，实现与现有系统无缝对接。

4.可靠性设计：

l冗余电源与散热系统，满足铁路机房严苛环境要求；

l支持硬盘、风扇、电源等热插拔，保障系统连续运行。

四、实施效果

1.效率提升：

l视频分析任务处理速度提升20倍，原需数日的抽检作业缩短至小时级；

l自动生成结构化检修报告，人工复核工作量减少70%。

2.精准度突破：

l基于H100的多模态模型对典型故障识别准确率达99.3%，误报率低于0.1%；

l实现车轮踏面损伤、受电弓碳板磨损等关键部件的毫米级量化检测。

3.系统扩展性：

l支持未来接入声学、红外等多源数据，为“数字孪生”检修平台奠定基础。

五、客户评价

XXX科技有限公司项目负责人表示：“金品KG4208-V4服务器以其强大的AI算力与稳定性，成为我们视频智能分析系统的核心引擎。H100 GPU与多模态大模型的结合，不仅解决了海量影像数据的实时分析难题，更推动了动车组检修向‘预测性维护’的转型升级。”

六、行业意义

本项目是AI技术在轨道交通运维领域的标杆实践，标志着铁路系统智能化建设从“单点应用”迈向“全流程赋能”。金品服务器与H100 GPU的深度融合，为行业提供了高性能、高可靠性的AI基础设施范本，助力“交通强国”战略落地。

——金品，为智能时代锻造坚实算力基石——