科技日报记者 何亮

深夜，福州动车段检修库内灯火通明。一列复兴号智能动车组刚刚完成当天的运营任务，缓缓驶入检修库。该动车段动车组机械师陈佳俊背着笔记本电脑，像往常一样登上列车，给它做“体检”。他熟练地接上数据线，屏幕上开始显示这趟车运行期间各系统传感器记录下的信息。

一趟车跑下来，大约会产生近60万条数据。陈佳俊的工作就是从中发现异常，判断动车组是否存在隐患。他和同事也因此被称为动车组的“数据医生”。他长年和数据打交道——读取、分析、判断，然后去现场验证自己的推断。

这种工作方式在陈佳俊2015年入职时并不常见。那时，检修主要靠人工经验和肉眼观察。不过，随着动车组智能化程度提高，车辆产出的数据量越来越大，光靠“眼看手摸”已经不够了。陈佳俊开始琢磨如何从这些浩如烟海的数据中找出规律，让数据“开口说话”。

琢磨的过程并不顺利，真正让他找到方向的，是一次耗时两个月的“数字追凶”。有一次，一列动车组偶尔会出现通信中断问题，但故障转瞬即逝，时有时无，传统手段很难复现。面对这种“幽灵故障”，陈佳俊没有简单处理，而是花了两个月时间，跟踪了24列同型号动车的车载数据。他把每一帧异常数据都截出来比对，像侦探比对指纹一样，逐条逐帧地排查。最后，他在一个软件的逻辑模块里找到了漏洞。

“如果等到故障发生再去处理，我永远是‘救火队员’。倘若在数据异常初现端倪时介入，就能大幅降低安全风险。”陈佳俊说。

带着这个想法，他和团队在原有的PHM（故障预测与健康管理）系统上，针对车门、轴温等关键部件，建了28个预警模型。这些模型可以24小时监控车载数据。一旦数据出现异常，模型就会报警，检修人员就能提前介入。

今年“五一”小长假前夕，预警模型就立了一功。一列动车组的接触网电压数据出现细微波动，模型立刻捕捉到了异常。陈佳俊立刻组织排查，沿着数据线索顺藤摸瓜，最终确认了风险点，在出库前处理完毕，列车安全准点上线运行。类似这样的预警，如今已成为常态。

凭着多年潜心钻研，陈佳俊获得了“全国技术能手”等称号，不久前又获得了2026年度新时代青年先锋奖。

相比荣誉，陈佳俊更愿意和记者聊“传帮带”。“一个人再能干，也盯不住所有动车，要把这些技术传下去。”他说。近5年来，陈佳俊带领团队解决了62项配件修旧难题，斩获40项技术创新成果。其中，由他领衔研发的抗蛇行减振器拆装装置，不仅降低了工人劳动强度，而且获得全国铁道行业质量管理优秀成果奖。

除此之外，陈佳俊还把自己处理过的典型故障和应急方法整理成了5本故障词典和4本应急处置手册。这些材料现在成了车间同事常用的参考资料。他还摸索出一套“理论+实操+实战”的培训方法，带出了不少年轻人。在他的指导下，先后有30多名青年职工在各级技能竞赛中获奖，其中15人被评为“全路技术能手”。

“现在，动车检修越来越依赖数据，但数据自己不会说话，得靠人读懂它的含义。”陈佳俊说。

检修库里的工作仍在继续。列车停稳后，数据线一插，屏幕上数字跳动起来，陈佳俊开始了新一轮数据“体检”。