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　　　　春运期间，列车开行密度增大，除了眼力，检车员的脚力同样重要，一组列车的螺栓成百上千，用电设备不计其数，必须对每个螺栓的防松标记、车辆电气运行情况进行检查，确认螺栓没有松动、电气状态良好，一套检修流程走下来，要花费1个小时左右。

现阶段，智驾领域一些新技术没有标准可以参考，如何进行安全监管是个难题。“平衡智能驾驶的技术创新与安全监管是一个复杂的系统性工程。”在林澍文看来，智驾中的一些技术堵点正在被快速攻克，如针对智驾对算力需求的增长，英伟达发布的超级SoC智驾芯片Thor，算力达到2000TOPS，理论上可以一颗芯片“承包车内一切算力”；今年以来突然问世的DeepSeek更是以其强大功能及其免费、开源的特点，在AI大模型支持智驾方面提供了几乎是前所未有的支持，为智能驾驶技术的性能提升、快速演进、广泛普及带来更多可能。但技术的快速进步也为安全监管带来新的挑战。“一些智驾技术标准法规的过时、空白以及与新技术不相适应的矛盾正日益凸显。”林澍文举例称，在传统的驾驶员驾驶情况下，判断事故责任相对容易，而智能驾驶因为有系统和软件的参与，责任可能分散在多个主体上，如车辆制造商、传感器制造商、软件开发者、数据服务提供商和车主等。如果智能驾驶系统有缺陷，那么制造商、销售商需要承担产品责任；如果数据被篡改，那么数据服务提供商也可能有责任。“由于智能驾驶汽车涉及到多个方面，追责过程更加复杂。”他说，目前国家层面对于智驾事故责任认定尚未出台相关规范，在智驾加速普及的情况下，解决这一问题显得尤为迫切。林澍文建议结合国情参考国外相关法规，加快探索完善相关规定，为智驾的普及提供法规依据。“既需要通过制定和执行严格的法规和标准，对智能驾驶技术进行监管，确保技术的合规性和安全性，也需要加强对企业的监督和检查，确保企业履行其安全责任。”林澍文说。

　　　　自那以后，只要学校邀请行业内优秀的专家学者、技术能手、劳模工匠来校开展讲座或指导课程，他总是第一个报名。在他看来，“‘专业导论’和‘职业生涯规划’这些课程，是探索自我、规划未来的职业生涯导航图。特别是‘化工制图’这门课程，涵盖机械制图、化工制图等诸多内容，这段学习经历也让我在图纸审阅、设备安装等日后工作上底气十足”。