两个哥哥遗传妈妈智力缺陷，女童侥幸躲过宿命却要承受更多，村里人说她是来报恩的

早晨天刚亮，果果便开启了一天的忙碌，上学前的一个小时，是果果最忙碌的时候，还在上小学的他，要安顿好家里三位特殊的亲人。

她要帮着神志不清的妈妈穿好衣服，叮嘱两个哥哥看着妈妈别乱跑。

“午饭我放到锅里了，那先拿两边的，再拿中间的，要不容易撒到锅里。

”果果细心地嘱咐好两个哥哥，走时还反复叮嘱，叫他们不要走远，乖乖在家等着自己回来。

别人家的女娃从出生就被家人呵护，可果果从降生的那一刻起，就注定要背负旁人无法想象的命运重压。

果果家是村里最特殊的一户，爸爸结婚时已经老大不小，妈妈从过门时就带有一点智力缺陷，但随着两个哥哥的陆续出生，果果妈的病情逐渐加重。

要是这样，果果家的日子还能说得过去，只是家里少了一个麻利能干的妈妈，不幸的是，果果的大哥二哥都遗传了妈妈的缺陷，不同程度都患有智力缺陷，从此，家里从一个需要照顾的人，几年时间就变成了三个，日子更加雪上加霜了。

果果带着唯一的希望来到了这个家，她是孩子里唯一的幸运儿，侥幸的躲开了残忍的遗传宿命。

可果果的到来，也是妈妈病情的催化剂，之前果果妈在家还能给两个哥哥做熟饭，照顾两个儿子的生活起居，那时，果果爸一直在外打工，也能勉强供得上家里的开销。

但自从果果出生后，妈妈的病情更加严重了，她已经做不成饭，还时常乱跑，没办法果果爸只能守在家里照顾母子四人，盼着果果可以早点长大，慢慢可以扛起照顾妈妈和两个哥哥的生活起居。

果果爸在家守了六年，这六年全凭两个儿子的残疾补贴，和几亩山地生活，虽然果果爸能省则省，可一家五张嘴，早已掏空了家里所有的积蓄。

慢慢地，日子逐渐变得揭不开锅，连吃顿细粮都成了念想，第二年，他终于做出决定，要出去打工，来养活妻子儿女。

“丫头，一定要看好妈妈和两个哥哥，别让他们乱跑惹事，有啥不明白的去邻居家问问，爸爸会打钱给你。

”摸着女儿的脑袋，果果爸把这个家交到了女儿手里，那年的果果只有7岁。

果果知道爸爸不是自私，如果爸爸不出去，家里将无米下锅，只是这迫不得已的决定，却把家中所有的重担都压在了果果的肩头。

从那以后，果果就成了没人呵护的女孩儿了，小小年纪的她学着生火做饭、洗衣收拾，放学一路小跑赶回家，生怕迟了一步，妈妈就独自跑出门。

她耐心教哥哥认字，一遍遍重复简单的道理，哥哥听不懂闹脾气时，她只能默默忍着委屈。

很多难题她不知该怎么办，遇到妈妈走失，家里柴米短缺，她站在屋前手足无措，只能偷偷抹眼泪。

可哭过之后，她又快速擦干泪水，继续照看妈妈和两个哥哥。

别的孩子课间说笑玩耍，她心里惦记着家里，她早早懂得隐忍，只是偶尔会跟爸爸诉诉苦，懂事的她也惹来全村人的可怜，大家都说果果是来到这个家报恩的。

家里房子西面就是果果一家养的公鸡，这是冬天时一笔正常的收入。

“等这些鸡养大，表姑就会来取，她拿到城里的市场上，她说这是土鸡，一只给我们九十块钱。

”果果对数字很敏感，因为爸爸给的钱很少，她对家里的每一项支出都记得门清，包括妈妈的药费。

哥哥生病的时候，多数情况下都是在家里挺着的，因为果果没法去医院，手里也没钱，她只能去村里的小卖部里拿一点感冒药，回家给哥哥喂上。

家里的每一笔开销果果都要反复掂量，因为爸爸告诉过自己要省着点花，可有些时候果果和哥哥们也会嘴馋，只有在过节的时候，果果才会跟同学们一起去小卖部买点零食。

果果家的山地撂荒了，因为爸爸不在家没人去种。

全家的收入只靠爸爸微博的收入，妈妈需要常年用药，三个娃娃上桌就是三张嘴，加上之前累计的债务，果果家的日子过的紧紧巴巴。

果果虽然很累，但她很庆幸自己是那个幸运的孩子，有人说这是父母给果果找的债，可身为家人的果果并不这么想，她喜欢家人照顾好家人的感觉，也喜欢爸爸的夸奖，只是艰苦的日子却也要她去承受。

果果比同龄人更加成熟懂事，她不敢有太多奢求，心底藏着朴素的愿望。

希望家人平安少生病，土鸡能顺利卖出好价钱，自己可以好好读书，将来有能力撑起这个家，守护妈妈和两个哥哥，一家人安安稳稳就是好日子。

作品，严禁任何形式转载，侵权必究。

轨道检修不再只靠“听音辨伤”，京港地铁启用声学AI智能检查锤

如今，更加科学的检测手段已经投入一线应用。

近日，京港地铁正式启用了自主研发的“辙叉声学检查锤”，这是一柄能诊断地铁轨道“关节”健康状态的智能检查小锤，可精准识别轨道辙叉的早期外部伤损及内部缺陷。

记者了解到，这是国内轨道交通行业首次将声学AI技术系统性应用于辙叉检查领域，标志着传统“听音辨伤”的探伤作业，正式迈入数据驱动的智能诊断新阶段。

10月22日凌晨，大兴线新宫地铁站，工作人员正在用辙叉声学检查锤检查轨道辙叉。

新京报记者 王贵彬 摄 轨道“体检”从经验判断转向数据诊断 轨道道岔位于两条钢轨的交叉点，是地铁线路的“转向器”，而辙叉作为道岔的关键部件，主要负责引导列车从一条轨道平稳过渡到另一条轨道，是车轮跨越线路交叉点时的必经之处。

作为轨道的重要“关节”，每一次列车转向、每一次线路切换，辙叉都会承受一定的冲击和压力，其健康状态直接关系着行车安全。

因此，对辙叉的定期“体检”一直是轨道检修的重中之重。

轨道道岔位于两条钢轨的交叉点，是地铁线路的“转向器”，辙叉作为道岔的关键部件，主要负责引导列车从一条轨道平稳过渡到另一条轨道。

新京报记者 王贵彬 摄 记者了解到，传统辙叉检查主要依靠地铁检修人员在夜间地铁停运后，手持检查锤逐点敲击辙叉表面，凭借回音清脆度和锤头跳动幅度，来判断辙叉是否存在裂纹等伤损。

这门“听音辨伤”的技艺，一直是确保轨道安全可靠的重要保障。

京港地铁运营工程总管陈哲浩告诉记者，他们现在为检修人员配备了智能“搭档”——辙叉声学检查锤。

它集成高灵敏度声学传感器与AI算法，作业人员只需按常规方式敲击，工具即可自动采集声信号，通过内置智能算法，实时分析声纹特征，可精准识别早期微小裂纹、内部缺陷等不同情况，裂纹病害识别准确率达95%以上，实现了人工作业的“经验优势”与智能设备的“数据精度”有效互补，让检查更全面可靠。

辙叉声学检查锤可精准识别轨道辙叉的早期外部伤损及内部缺陷。

新京报记者 王贵彬 摄 检查锤内置智能芯片，裂纹病害识别准确率达95% 京港地铁轨道维修工程师闫磊表示，传统辙叉检查主要靠人工目视，并需要锤击、镜照及渗透探伤辅助完成，单组辙叉检查需耗时30-40分钟。

而辙叉声学检查锤采用“空间网格划分”方式，可将待检辙叉划分为多个网格单元，引导作业人员逐点敲击，确保全域无死角覆盖，单组辙叉检查仅需12分钟，在裂纹病害识别准确率达95%的基础上，检查效率提升约3倍，同时，设备支持缺陷精确定位，可稳定检出1厘米及以上的早期病害，让以往肉眼与经验难以捕捉的细微异常无所遁形。

检修作业人员只需按常规方式敲击，辙叉声学检查锤即可自动采集声信号，通过内置智能算法，实时分析声纹特征，可精准识别早期微小裂纹、内部缺陷等不同情况。

新京报记者 王贵彬 摄 辙叉声学检查锤内置有智能芯片，可实时处理声信号，并通过AI算法融合多点数据，精准检查辙叉健康状态。

检查过程中，小锤可实时采集声纹波形并进行自动分析，检查结束后，其分析结果可在手持终端直观显示，并能自动生成包含缺陷位置的诊断图，实现全过程数据化管理，帮助检修人员精准定位问题所在，让每一处微小病害都“看得见、查得准”。

该设备适配地铁隧道、高架等多种作业环境。

在研发阶段已完成超200组辙叉的数据采集与模型训练，目前已在京港地铁部分线路开展试点应用。

记者了解到，辙叉声学检查锤既是声学AI技术在轨道交通检修领域的首次应用，也是京港地铁持续深耕智能运维技术创新的重要成果。

该设备的应用，不仅有效提升了轨道检修的智能化水平与缺陷识别能力，也是推动检修模式从经验依赖向数据驱动转型的又一次实践探索。

未来，京港地铁将继续深化智慧运维技术研发，加速车辆、信号、轨道等多专业的智能化进程。

新京报记者 裴剑飞 编辑 张磊 校对 赵琳

潮汐力亮相CWP2026：潮汐力工业声学大模型助力风电运维智能升级

展会现场，科大讯飞电力业务线总经理李心博士发表主题演讲《从振动分析到声学AI叶片监测技术的进化》，系统分享了潮汐力工业声学大模型在风机叶片预测性维护领域的落地实践。

李心博士梳理了叶片监测从振动分析走向AI声学的演进逻辑。

他指出，传统振动数据采集分析方式安装点位多、部署难度大、成本高，对微裂纹、内部分层等早期隐性缺陷灵敏度有限，故障定位精度不足，且易受风速、转速波动干扰产生误报。

在风机大型化、深远海化加速推进的今天，这一技术路线已难以满足安全高效的运维要求。

AI声学在线监测，正为叶片监测升级提供新思路。

依托轻量化部署、早期缺陷高识别率、724小时全天候在线运行，以及潮汐力工业声学大模型可随样本持续迭代等优势，声纹监测正在成为继振动分析之后的下一代叶片健康监测技术路线。

演讲中，李心博士重点介绍了潮汐力风机叶片裂纹声纹监测系统。

他指出，声纹监测在工业落地中普遍面临拾音难、识音难、有效故障声音样本稀缺等挑战，潮汐力风机叶片裂纹声纹监测系统依托经海量工业声纹数据训练的工业声学大模型，融合多尺度特征提取、分层故障预警核心算法与叶片劣化趋势早期隐患诊断能力，将故障处置窗口从事后维修大幅前移至早期预警。

在风机叶片内部，裂纹、分层、鼓包、螺栓松动等缺陷隐蔽性强、发展缓慢，一旦恶化极易引发叶片断裂、倒塔等重大事故。

传统手段难以触达叶片内部，而工业传声器AiSonicSense L261内置8个MEMS麦克风阵列，基于潮汐力连续四年获得国际声学挑战赛DCASE冠军所沉淀的波束形成与声源定位算法打造，可在叶片腔体内精准"听"出开裂、鼓包等细微损伤产生的异常声纹，并精准识别异常声纹方位，让隐蔽缺陷在萌芽阶段即可被发现。

在风机叶片外部，系统于塔筒底部部署工业传声器AiSonicSense L231，面向旋转中的叶片进行远距离拾音。

依托高精度线性麦克风阵列与波束成形技术，系统支持60米超远距高保真声纹采集，可在强风噪与机械底噪环境中精准捕获早期微弱故障信号。

当故障叶片旋转至正对观测点时，裂纹声纹会产生周期性的频率升降变化，实现 "哪片叶、哪个位置出问题" 的精准定位，大幅缩短检修时间。

目前，风机叶片裂纹声纹监测系统已在东北、西北、沿海等多个区域的风电场落地应用。

在华电宁夏宁东风电场，讯飞潮汐力AI声纹技术成为无人值守场站建设标配，系统为单个风电场减少年巡检工时约3000小时，人力成本降低约60%；在中广核某陆上风电场，完成3台风机共27个高精度拾音点位部署，上线后第17天成功识别到叶片内部主梁与腹板脱胶故障。

展会现场，讯飞潮汐力还展出了系列工业AI传感仪器。

除了演讲提到的AI工业传声器外，还有面向局部放电与气体泄漏巡检的AI声学成像仪、面向设备内部缺陷检测的3D测量AI工业内窥镜也集中亮相，共同构成"听得到、看得清、测得准"的工业智能感知产品体系。

大会仍在火热进行中，欢迎各界同仁莅临中国国际展览中心（顺义馆）E328C展位，实地体验工业AI声学技术，共探风电智能运维与产业合作新机遇。