随着我国铁路智能运维技术快速迭代，一线岗位对复合型技能人才的需求持续增长，职业教育实训装备的升级换代也迫在眉睫。一支扎根东北的青年技术团队，从铁路真实岗位需求出发，历时 16 个月完成五轮技术迭代，将产业级智能运维技术转化为适配教学场景的实训产品，走出了一条从一线调研、技术研发到成果产业化的创新路径。

扎根一线，从真实需求里找研发方向

项目起步之初，团队并没有急于投入技术研发，而是把大量时间花在了铁路现场。前后两年时间里，团队成员陆续走访了 20 余家铁路工务段、轨道交通企业与智能装备厂商，累计完成 500 余小时一线调研，全程跟进轨道巡检、道岔运维、故障处置等真实作业流程。

在调研中团队发现，铁路现场已经普遍应用智能巡检、数据诊断等新技术，但院校实训还大多停留在传统设备操作层面，学生在校练的和上岗用的存在明显代差。同时传统实训普遍存在设备功能单一、故障场景难复现、考核评价靠人工等共性问题，一线技术很难高效转化为教学内容。正是这些真实痛点，让团队确定了研发方向：做一套能把真实铁路智能运维任务搬进课堂的实训系统。

技术转化，把产业级能力做成教学产品

确定方向后，团队着手将铁路现场正在应用的智能技术进行教学化改造。团队把多模态道岔数字孪生、自适应清扫、极寒闭环除冰等原本面向工业场景的技术，拆解为适配教学节奏的标准化任务模块，最终形成 “1 台 + 1 轨 + N 模块 + 1 平台” 的产品架构。

整套系统既保留了真实技术的核心逻辑，又充分贴合教学需求：模块化设计支持巡检、定位、清障、诊断等多类任务快速切换，满足分阶段教学需要；数字化故障场景可按需调节难度，让低频高危故障实现反复训练；AI 技能评价平台则全程记录操作过程，自动定位错误环节，既减轻教师考核负担，也让学生技能成长路径更清晰。

反复打磨，经实地验证走向市场

研发过程中，团队先后在吉林铁道职业技术大学国家级实训基地、中国铁路沈阳局白城工务段货运专线开展多轮测试，从机械结构、算法精度到低温稳定性逐项打磨优化。实测数据显示，系统裂纹检测精度≤0.6mm，操作识别率达 97.4%，在 - 40℃环境下可连续稳定作业 8 小时，各项核心指标均达到行业应用标准。

为推动成果落地，团队成立了吉林达泽教育科技有限公司，构建起 “硬件交付 + 软件授权 + 课程资源 + 技术服务” 的完整服务模式，并推出基础版、标准版、基地版三类分层方案，可适配从单课程教学到综合实训基地建设的不同需求。

据项目负责人介绍，目前产品已完成首批样板场景落地，下一步将逐步向东北乃至全国市场推广。这支从校园走出的青年创业团队，正以技术成果推动产教深度融合，在为铁路智能运维培育更多技能人才的同时，也为职业教育装备创新注入了年轻活力。