6月4日，D2809動車撞上泥石流，發生嚴重脫軌，導緻當班司機不幸殉職，多名乘客及列車員受傷。我們感慨司機的英勇果斷，挽救了絕大部分旅客和乘員，同時，也深深地惋惜，畢竟英雄走了！

自然災害是突發的，但是，科技可以幫助我們及早預測、感知到災害，并及時采取措施，最大程度地避免災害對人類的破壞和損傷。

本文借助一些智能汽車解決方案，探讨相關技術在高鐵/動車中的應用，盡早感知、預防災害發生，僅供參考。

1、激光雷達

楊勇司機在5秒鐘内采取了緊急制動措施，5秒對于人來說，從肉眼看到障礙物，到作出判斷，再發出指令或手動操控，已近極限。

然而，如果通過激光雷達等科技手段感知，再通過車載計算中心AI分析判斷，發現異常情況，采取緊急措施的響應時間是毫秒級，這就為緊急避險赢得更多寶貴時間。

從新聞中的圖片可以看出，車頭及其後節車廂在急速強力制動下脫軌，并撞向防護牆/柱。假如列車頭安裝有激光雷達，在數百米甚至數公裡外就能探測到鐵軌上的障礙物，并在幾毫秒内自動啟動緊急制動，因為響應快，就可以留下足夠的緩沖時間，減少沖擊力，避免重大損傷。

激光雷達的三維目标成像、識别技術，在時速100-200公裡的汽車自動駕駛中應用，已經得到了充分驗證，在時速250公裡的動車上應該也沒有問題。何況，汽車的路況遠比鐵軌上運行的列車複雜。

激光雷達的有效探測距離可達到數百米至數公裡，激光雷達的最大優勢是分辨率高。激光雷達具備極高的角度、距離和速度分辨率。可同時跟蹤多個目标；距離分辨率可達0.lm；速度分辨率能達到10m/s以内。距離和速度分辨率高,意味着可以利用距離——多譜勒成像技術來獲得目标的清晰圖像。

多個激光雷達，效果更佳。還可像智能汽車駕駛那樣，配合使用多個毫米波雷達、超聲波雷達、高清攝像頭。超感知 超級運算，實現自動駕駛，緊急情況下的響應時間達到毫秒級，最大限度避免災害。

2、車路協同

在隧道、涵洞、立交橋、路網密集、社區集中，等等，情況複雜，易發意外事故的路段，通過高清攝像頭、超聲波傳感器等科技手段加大感知力度，再通過4G、5G或光纖傳送信息至運行中的列車及路局調度中心，實現車路協同，這是汽車自動駕駛的方向，也是列車智能駕駛的方向。

在感知、運算、分析、響應等多方面，現在科技及電腦在這些方面的能力是超過人的。加之，這些年我國以5G為龍頭的新基建建設已取得突飛猛進的成就，具備了實施車路協同自動駕駛的物質與技術條件。

上圖是汽車智能駕駛的車路協同，供參考。（圖片來源于網絡）

3、車載計算中心

上述技術的落實，需要有比較強大的運算中心支撐，現有列車上的計算系統需要升級，沒有強大的算力，前面講的都是白搭。

車載計算中心不僅要處理各種列車運行數據，還有列車上搭載的各種傳感器、探測器的實時感知數據，以及鐵路沿線各種實時探測數據，再輔以本路網所有列車的過往數據，及經過路段的曆史與當下的自然災害數據，對這些大數據建立模型，AI分析、模拟、自學習，在此基礎上，實現自動駕駛。

比如，此次D2809動車事故發生地，黔東南苗族侗族自治州榕江縣，地質構造複雜，地質環境脆弱，離事發地僅15公裡，曾被地質部門認定為滑坡地質災害風險地區。榕江縣自然資源局早在4月29日發布公告，4月以來，該地區降雨明顯增加，正式進入汛期，汛期是泥石流發生的主要季節。

筆者看到媒體報道，國家預警信息發布中心下屬的榕江預警發布，曾在5月22日到6月4日期間，連續發布8次暴雨預警信息，并且于6月4日淩晨1時33分，将暴雨黃色預警升級為暴雨橙色預警信号，淩晨2時41分，将暴雨橙色預警升級為暴雨紅色預警信号，并且提示注意防範強降雨引發的次生災害。

以上這些相關的預警信息，如果我們的列車及相關鐵路運行調度部門能夠及時将相關的大數據，與列車運行數據關聯，智能駕駛系統經過AI運算，自動将列車行駛速度在高風險區域降下來，并通知到路網調度中心協調。再輔以實時感知數據，探測到路障後快速響應，如此，悲劇即可避免！

11年前，溫州動車事故發生時，我們還不具備這樣的能力，11年後的今天，我國完全具備了這方面的技術和能力，也算是在技術牽引下拉動内需，推動行業數字化、智慧化發展。

所以說，未來象D2809動車脫軌這樣的事故完全可以避免。

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