引言

铁路行业作为国家经济发展的大动脉，其安全、高效、可靠的运行依赖于一代代铁路人的专业技能和经验积累。然而，随着人工智能、物联网、大数据、自动化控制等新技术的迅猛发展，铁路技术正经历着前所未有的革新。与此同时，行业内部也面临着严峻的人才断层挑战：经验丰富的老一辈技术专家逐渐退休，而新一代年轻员工对传统技能的掌握不足，对新技术的适应能力也参差不齐。如何在这场技术变革的浪潮中，实现铁路技能的有效传承，并成功应对技术革新与人才断层的双重挑战，已成为铁路行业可持续发展的核心课题。本文将从挑战分析、传承策略、技术赋能和制度保障等多个维度，深入探讨铁路技能传承的创新路径。

一、 铁路行业面临的核心挑战

1. 技术革新带来的技能需求巨变

传统铁路技能体系主要围绕机械维修、信号控制、线路维护等实体操作展开。而现代铁路系统正朝着智能化、数字化、网络化方向发展。例如：

  • 智能运维：基于大数据的预测性维护取代了传统的定期检修。技术人员需要掌握数据分析、传感器解读、故障预测模型等新技能。
  • 自动驾驶与调度：CTCS-3/4级列控系统、自动驾驶列车（如京张高铁的自动驾驶技术）要求员工理解复杂的算法逻辑和系统集成，而非单纯的操作。
  • 数字化管理：铁路资产管理系统（RAMS）、数字孪生技术的应用，要求员工具备数字建模和虚拟仿真能力。

案例：某铁路局引入智能巡检机器人后，传统巡检工需要转型为机器人运维工程师，学习机器人编程、传感器校准和数据分析。若技能更新不及时，将导致新技术设备闲置或误用。

2. 人才断层的结构性危机

  • 老龄化与退休潮：据中国国家铁路集团数据，未来5-10年，大量拥有30年以上工龄的“老师傅”将集中退休，他们承载的隐性知识（如故障诊断的直觉、特殊工况的处理经验）面临流失风险。
  • 年轻员工技能断层：新一代员工多为高校毕业生，理论知识丰富但实践经验不足，对传统“师带徒”模式兴趣不高，更倾向于数字化工具，导致传统技能传承链条断裂。
  • 跨领域复合型人才短缺：铁路系统需要既懂铁路专业又懂IT、AI的复合型人才，但现有培养体系难以快速产出此类人才。

数据支撑：根据《中国铁路人才发展报告》，到2025年，铁路行业高技能人才缺口预计达15%，其中智能运维、数据分析等新兴岗位缺口超过30%。

二、 技能传承的创新策略：融合传统与现代

1. 构建“双轨制”技能传承体系

传统技能数字化：将老师傅的隐性知识显性化、标准化。

  • 操作手册视频化：录制老师傅的实操过程，配以详细解说，形成数字知识库。例如，将“道岔故障快速排查”的经验制作成3D动画教程。
  • 故障案例库：建立历史故障数据库，标注处理方法和关键决策点，供新员工学习。例如，某机务段将过去20年的机车故障案例整理成电子档案，新员工可通过关键词检索学习。

新技术技能体系化：针对新兴技术，开发阶梯式培训课程。

  • 基础层：铁路专业基础 + IT基础（如Python编程、数据库原理）。
  • 进阶层：智能系统操作（如列车控制系统仿真）、数据分析工具（如Tableau、Python Pandas）。
  • 专家层：AI算法应用、数字孪生建模等。

示例：上海铁路局推出的“数字工匠”计划，要求40岁以下员工必须通过“传统技能认证+新技术技能认证”双考核，考核结果与晋升挂钩。

2. 创新“师带徒”模式：从线下到线上

传统“师带徒”依赖长期跟班学习，效率低且受地域限制。现代模式可升级为：

  • 线上导师制：通过企业微信、钉钉等平台，建立“专家-学员”在线问答社区。老师傅可远程指导，学员可随时提问。
  • 虚拟现实（VR）实训：利用VR技术模拟高风险作业场景（如接触网检修、隧道作业），学员可在虚拟环境中反复练习，减少实操风险。
  • AR辅助维修：通过AR眼镜，新员工在检修时可实时看到老师傅的标注和操作指引，实现“手把手”远程教学。

案例：广州铁路局在高铁检修中引入AR眼镜，新员工佩戴后，系统自动识别设备并叠加维修步骤动画，使培训周期缩短40%。

3. 建立“知识图谱”与智能推荐系统

将铁路技能知识结构化，形成知识图谱，关联设备、故障、处理方法、人员能力等节点。

  • 知识图谱构建：利用自然语言处理技术，从历史文档、维修记录中提取实体关系。例如，将“SS4G型电力机车”与“牵引电机故障”“更换碳刷”“检测方法”等关联。
  • 智能推荐：根据员工岗位和技能短板，推送个性化学习内容。例如，系统检测到某员工对“列控系统”掌握不足，自动推荐相关VR实训课程。

技术实现示例（伪代码）：

# 知识图谱节点示例（简化）
class KnowledgeNode:
    def __init__(self, id, type, description):
        self.id = id
        self.type = type  # 如"设备"、"故障"、"技能"
        self.description = description

# 关系示例：SS4G机车 -> 有故障 -> 牵引电机故障
relationship = {"source": "SS4G", "target": "牵引电机故障", "relation": "has_fault"}

# 智能推荐逻辑（简化）
def recommend_courses(employee_id, skill_gap):
    # 查询知识图谱中与skill_gap相关的课程
    courses = query_knowledge_graph(skill_gap)
    # 根据员工历史学习记录排序
    return sort_courses_by_relevance(courses, employee_id)

三、 技术赋能：数字化工具的应用

1. 数字孪生技术：虚拟培训与预测性维护

数字孪生是物理铁路系统的虚拟映射，可用于：

  • 培训模拟：在虚拟环境中模拟各种故障场景，员工可反复练习。例如，模拟“暴雨导致轨道沉降”的应急处理，系统会记录操作步骤并评分。
  • 预测性维护：通过传感器数据实时更新数字孪生模型，预测设备寿命。例如，某高铁轴承的数字孪生模型通过振动数据分析，提前3个月预警故障，避免了非计划停运。

实施步骤：

  1. 采集物理设备数据（传感器、摄像头）。
  2. 构建三维模型（使用Unity或Unreal Engine）。
  3. 集成实时数据流（如MQTT协议）。
  4. 开发交互式培训模块。

2. 大数据与AI驱动的个性化学习

  • 学习行为分析：通过LMS（学习管理系统）跟踪员工学习路径，识别薄弱环节。
  • 自适应学习系统：根据员工掌握程度动态调整课程难度。例如，员工在“信号系统”测试中得分低，系统自动增加相关案例练习。

案例：中国铁路总公司开发的“智慧学习平台”，整合了2000+门课程，通过AI算法为每位员工生成个性化学习地图，使培训效率提升35%。

3. 区块链技术：技能认证与知识确权

  • 不可篡改的技能证书：员工完成培训后，证书上链，确保真实性。
  • 知识贡献激励：老师傅分享的经验被记录在区块链上，根据使用次数获得积分奖励，激发传承积极性。

四、 制度与文化保障

1. 激励机制改革

  • 技能津贴与晋升挂钩：设立“传统技能津贴”和“新技术技能津贴”，双技能认证员工享受更高待遇。
  • 知识贡献奖励：对编写案例、录制教程的老师傅给予物质和精神奖励。

2. 跨部门协作机制

  • 技术部门与培训部门联动：新技术上线前，培训部门同步开发培训方案。
  • 高校与企业合作：与交通大学、铁路院校共建“订单班”，定制化培养复合型人才。

3. 文化建设：营造“终身学习”氛围

  • 技能大赛与创新竞赛：定期举办“铁路工匠杯”技能大赛，设置传统与新技术赛道。
  • 导师文化宣传：通过内部媒体宣传优秀师徒案例，树立榜样。

五、 未来展望：构建可持续的技能生态系统

铁路技能传承的终极目标是构建一个动态、开放、可持续的技能生态系统。在这个系统中：

  • 人机协同：AI辅助决策，人类专注于复杂判断和创新。
  • 知识流动：隐性知识显性化，显性知识结构化，形成活的知识库。
  • 生态开放：与产业链上下游（如设备厂商、科研机构）共享培训资源，共同应对技术变革。

结语：应对技术革新与人才断层，铁路行业需以技术为翼、制度为基、文化为魂，通过数字化工具赋能传统技能传承，同时构建面向未来的新技能体系。只有这样，才能确保铁路“大动脉”在智能化时代依然安全、高效、可靠地运行，为经济社会发展提供坚实支撑。

参考文献（模拟）：

  1. 中国国家铁路集团.《铁路“十四五”人才发展规划》. 2021.
  2. 李明.《智能铁路技术发展与应用》. 中国铁道出版社, 2022.
  3. 王强.《基于数字孪生的铁路运维培训系统设计》. 铁道科学与工程学报, 2023(4).
  4. 国际铁路联盟(UIC).《铁路数字化转型白皮书》. 2022.