廖致远在第三届机车车辆智能运维学术论坛作大会主旨报告。

红网时刻新闻记者 卢欣 长沙报道

在中车株洲电力机车有限公司全国重点实验室，有这样一位被同事们亲切叫作“三清博士”的青年科研工作者——本科到博士都就读于清华大学的廖致远。生于湖南、长于湖南、学有所成又扎根湖南的他，用一句颇具湖湘底色的话总结自己的科研之路：“吃得苦，耐得烦，霸得蛮！”

2025年，廖致远入选中国科学技术协会青年人才托举工程。在此之前，他的荣誉簿上已写满一串沉甸甸的奖项：2024年湖南省“小荷”科技人才专项，2022年中国创新方法大赛国家三等奖、湖南省一等奖、中车科学技术二等奖……荣誉背后，是他一次次“明知不可为而为之”的坚持。

“立大志、入主流、登大舞台、做大事业”，廖致远希望，“无愧于这个时代”。

从“传热”到“散热”：让新能源机车“冷静”下来

2015年，廖致远直博进入清华大学动力工程及工程热物理专业，师从姜培学院士，从事“多孔介质传热学”方向基础研究。理论研究不断取得突破的同时，一个问题始终萦绕在他心头——“我的研究怎样才能学以致用，为社会发展贡献更大价值？”

对新能源领域的兴趣、传热学方向的科研积累，最终将他引向了轨道交通装备制造。2021年博士毕业后，廖致远加入中车株洲电力机车有限公司。“能源系统热管理是行业难题，和我的研究方向非常接近；湖南是生我养我的地方，我希望学有所成，建设家乡。”

彼时，随着建设美丽中国、交通强国号角相继吹响，“低排放、低噪音、高效率”的新能源机车逐步淘汰老旧内燃机车已是大势所趋。但新问题也随之而来。

“传统电力机车通过接触网直接供电，能源转换效率高，热问题并不突出。但新能源机车采用动力电池和氢燃料电池，充放电过程会产生大量热量。”廖致远解释，“散热不及时，不仅影响电池性能和寿命，一旦发生热失控，危害更会随着车载储能量的提升呈指数级增加。”

公共交通能源安全如何充分保障？廖致远以能源系统热管理为切入点，结合博士期间“传热传质”理论研究，深入开展车载能源系统散热冷却技术攻关，创新性提出电源模组多孔介质等效模型转化方法。

“仅需2%的网格数量，就能达到原有仿真模型98%的相对精度。”谈起这项突破，廖致远难掩自豪，“这大幅提升了储能系统散热冷却的设计优化效率，最终圆满实现散热目标。”

这套技术方案，实现了新能源机车储能系统的高效散热和温度一致性，相关成果被湖南省机械工业协会认定达到国际领先水平，支撑起新型双源调车机车等多个重点项目，为中国高端装备“走出去”保驾护航。

“霸得蛮”的科研尖兵：让机车运维“聪明”起来

如果说热管理研究是廖致远的“老本行”，那么带领团队攻坚人工智能+轨道交通，则是一次主动跳出舒适圈的“硬仗”。

随着大数据、人工智能等技术蓬勃发展，通过智能运维提高车辆运行效率、降低维保成本成为轨道交通新趋势。然而，啃下这块“硬骨头”绝非易事。

“在智能运维这一前沿领域，能不能带领团队弥补不足、实现技术突破，其实我心里也没底。”回忆起刚接下任务时的忐忑，廖致远坦言。但经过审慎考虑，他还是选择迎难而上，担任公司人工智能项目团队负责人。

“‘霸得蛮’就是越困难越要搞，搞不成也要搞，别人不愿意搞我来搞！”廖致远这样诠释他的信条。

专业知识不足？那就充电学习。国内外公开课、行业最新论文、“厚着脸皮”向老同学取经——他把一切能用的学习渠道都用上了。没有头绪思路？调查研究是法宝。他带领团队奔赴全国，了解客户需求，与产业链上下游单位深度交流合作，研究符合公司实际的机车智能运维技术路线。

付出终有回报。通过自主开发机车故障预测与健康管理核心模型算法，廖致远和团队将海量机车运维数据从“落下来”变为“用起来”，不仅提高了机车运行效率和安全性，还有效降低了运维成本。

“传统运维依赖人工巡检和经验判断，效率低、成本高、准确性不足。”廖致远介绍，“通过大数据分析和人工智能技术，我们实现了对机车运行状态的实时监控和动态预测。现在我们也结合了最新的知识图谱与大模型技术，构建了机车智能运维智能体，实现了故障自动分析与运维报告的自动生成。目标是实现机车维修从‘计划修+临时修’到‘状态修+预测修’的根本转变。”

从让新能源机车“冷静”运行的热管理技术，到让机车“聪明”运转的智能运维系统，廖致远在轨道交通装备领域的两条创新线上持续深耕。

“连接世界，造福人类”，这是中国中车的使命，也是廖致远夙兴夜寐的追求。科研之路艰辛，但行路之人眼里有光。正如他所说——“希望无愧于这个时代”。