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“和行”軌道交通大模型:驅動鐵路高質量發展的智能加速器

http://www.moduwu.com 2025-03-04 09:15 來源:和利時

在瞬息萬變的科技浪潮中,人工智能作為創新核心力量,正在推動產業轉型升級,特別是以DeepSeek大模型為標志的生成式人工智能技術的突破和發展,大大加速了各行各業的數字化、智能化進程。鐵路作為國家戰略性、先導性、關鍵性基礎設施,“人工智能+鐵路”將進一步激發創新活力,賦能技術融合新模式,大力推動鐵路高質量發展。

擁抱AI  踐行“人工智能+”行動

和利時作為國內領先的交通控制系統解決方案和服務提供商,依托30余年的技術優勢及行業經驗,憑借自主可控的技術體系和開放協同的生態戰略,致力于引領和推動行業技術發展。和利時持續在技術體系研究、產品研發、生產制造等方面進行數智化發展布局,將大數據、大模型、AI等新技術融合應用,經過多年探究現已具備“技術-產品-生態”三位一體的AI落地能力。

作為我國重要交通方式之一,鐵路技術關系到經濟、社會、環境等多個領域的協同發展。“智能鐵路2.0”的發布對鐵路運輸組織效率、建設運營安全、旅客服務水平的提升有了新的科技創新要求。AI技術核心在于其強大的數據處理與分析能力,以及能夠為企業決策提供精準支持的能力,基于此,和利時打造了“和行”軌道交通大模型。憑借“通用大模型底座+行業數據定調”的智能模式,以及在“多源異構數據處理、多模型安全接入、專屬智庫、定制化開發”等方面的優勢,“和行”軌道交通大模型能夠為軌道交通提供更智能、更高效、更精準的運輸輔助決策、運維故障診斷和主動安全防護解決方案,實現全新的交互體驗和服務支持,推動鐵路技術升級創新。

多源異構數據處理

針對鐵路基礎多源異構的數據特點,實現對設備基礎數據、臺賬、規章制度、設備運行監控視頻、現場作業音頻等結構化和非結構化的數據進行跨模態處理及全方位理解分析。

多模型安全接入

以DeepSeek R1、Qwen等成熟、開源的通用大模型作為基座,基于多智能體架構并利用行業數據,進行繼續預訓練、監督微調、提示詞工程和強化學習等迭代優化處理。

專屬智庫

以鐵路專業數據為基礎,結合和利時多年來的項目經驗,TB級設備運行參數、故障記錄、維修日志以及專家診斷案例等專業知識,構建軌道交通行業知識庫及知識圖譜,通過基座模型訓練形成行業專業大模型。

定制開發

針對不同專業、線路、站段的特殊情況,進行定制開發,滿足不同場景的應用需求。

AI賦能  重塑行業新發展

根據鐵路運輸人工智能應用需求,和利時經過多年技術實踐實現了語言大模型、視覺大模型、多模態大模型技術協同融合,為鐵路業務場景提供精準化的人工智能服務。

扎根全生命周期運維場景

和利時將人工智能技術應用于鐵路運維領域,推出“和言”自然語言處理大模型,可對道岔、軌道電路、信號機等信號設備進行故障診斷、故障預警、設備健康狀態評估與維修決策支持等,有效提升了設備運維效率及運行安全。其中道岔大模型在融合人工智能大模型與專家經驗知識的基礎上,綜合缺口、行程、工況、室內電路、室外電路等受力和電壓電流數據,運用智能診斷算法對道岔進行全過程數字化監控和智能診斷,實現道岔故障的精準診斷預測與健康管理,優化修程修制。

多模態數據和圖像識別

鐵路線路異物入侵是威脅列車運行安全的嚴重問題之一,現有的智能識別系統在解決數據稀缺和異物種類多樣性等問題時面臨巨大挑戰。“和視”是一種基于人工智能大模型的鐵路線路異物入侵智能識別方法,具備與地面感知、衛星定位等外部系統通信的接口配置,可實現遠距離障礙物探測和防護功能。其在信號/變電所機房巡檢、基于雷視融合的車路協同智能感知、動車組外觀設備智能檢測、接觸網4C圖像智能分析等方面,都取得了良好的應用效果。隨著鐵路信號技術的不斷升級以及無人值守車站數量的增加,對信號設備的維護工作提出了更高的要求。“和視”軌道交通大模型可與智能安防設備、動環監控設備、消防主機聯動,通過標準工業總線打破各專業信息孤島,建立統一的監控平臺。

學習行業專屬知識庫即問即答

為有效輔助管理和運維人員進行知識學習,提供故障處理解決方案和指南,提升設備檢修作業效率和作業質量,“和音”軌道交通大模型可實現故障定位、運維處理意見提供、企業知識庫的智能檢索及優化、故障數據歸檔等功能,使故障判斷更精準、故障處理更高效、操作和培訓更便捷。

隨著人工智能技術在鐵路行業應用的不斷拓展,北斗、邊緣計算等技術與AI的融合創新將進一步推動技術發展與變革,重構價值。和利時堅持圍繞智能裝備、智能運營技術創新,以“更懂軌道交通”為定位,推動人工智能融合發展,持續迭代行業大模型、場景大模型基礎能力,打造參數規模更大、泛化能力更強的“和行”軌道交通大模型,擴大人工智能應用場景,以AI技術讓生產更高效、讓系統更可靠、讓決策更智能,為推動鐵路行業智能化發展、建設交通強國貢獻力量。

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