港鐵列車每日行駛時間長，收車後要分秒必爭進行維修，故日間對列車狀態的監察相當重要。港鐵與內地聲學創科公司合作研發「聲學監測系統」，結合人工智能（AI）分析路軌的聲紋數據，全天候為列車運行部件中的軸承（俗稱「啤鈴」）進行檢測，並成功發現有東鐵綫列車部件出現可導致長遠加速損耗的狀態。

項目於今年日內瓦國際發明展獲頒「世界知識產權組織國家發明家獎」兼評審團嘉許金獎。團隊指，未來會繼續於東鐵綫進行試驗，探索將技術擴至監測其他鐵路設備的可行性。

現時港鐵列車的車底運行部件會在每晚收車後進行日常例行檢查，每隔幾年亦要進行全面大修。後者需要拆開部件進行檢查，工序涉及人力資源及時間。港鐵智慧維修及鐵道車輛維修部門的四名工程師組成團隊，與兩間內地聲學創科公司合作研發「聲學監測系統」。

系統主要由路軌旁裝設的聲學感測器及鏡頭組成。每次列車駛過感測器，系統會收集約10秒時間的聲音，並將收集的聲源及實時影像結合，建構數碼聲學場景。人工智能（AI）模型隨即會分離及放大指定部件的聲紋，並消除不必要的噪音，以進行精準分析，監測列車部件的運作狀態。

四位團隊成員都是父母，他們形容系統的運作理念與育兒相似，有如父母平日嘗試透過嬰孩的「牙牙語」及不同情緒反應，了解嬰孩的需要及想要傳達的心意，系統透過分析聲音，了解列車部件狀態。

系統主要試驗為列車運行部件中的軸承（俗稱「啤鈴」）進行檢測，團隊由2024年起在東鐵綫近火炭站路段安裝系統，進行概念驗證。試驗期間，系統曾報告一列東鐵綫列車發出異常的聲音，AI模型分析指涉及一個軸承部件。經在工場內檢查，團隊確定軸承有微動的狀態。雖情況不影響行車安全，但長遠而言或加速其損耗，同時亦證明聲學檢測系統已達到一定的技術可行性。

項目於今年日內瓦國際發明展獲頒「世界知識產權組織國家發明家獎」兼評審團嘉許金獎。團隊對項目獲國際發明展肯定深感鼓舞，指未來會繼續於東鐵綫進行試驗，持續收集數據驗證效果，探索聲學技術應用於監測其他鐵路設備的可行性。