面临的现状及痛点
运营效率待提升
运行调度、客流组织、应急处置等仍依赖人工经验，响应慢、协同难
运维成本高
设备多、系统复杂，故障定位难，巡检和维修大量依赖人工
数据协同不足
业务系统分散，数据共享和联动不足，难以支撑统一分析和智能决策
乘客服务体验待优化
客流高峰、线路引导、失物寻找、咨询服务等场景响应不够及时
方案架构
方案优势
覆盖城轨核心业务
聚焦运行调度、设备运维、乘客服务、职能办公四大场景，贴近地铁实际业务
大模型与智能体驱动
通过城轨大模型底座和智能体服务，支撑问答、问数、诊断、调度、应急等应用
知识沉淀更高效
整合行业规范、本地制度、技术文件、运维经验等知识，形成可持续复用的城轨知识库
运维管理更智能
支持智能巡视、故障诊断、维修方案推荐、工单生成和预测性维修，提升设备运维效率
乘客服务更便捷
支持智能客服、站内导航、客流预警、失物招领等场景，提升乘客出行体验
应用场景
智能运行调度
通过规划模型、强化学习和优化求解能力，辅助列车计划编制、运行调度和运力优化
大客流应急处置
基于视觉模型识别客流密度、拥堵区域和流向，自动生成预警和应急处置建议
智能巡视
将日常巡视、应急巡视、交叉抽检等任务智能化管理，辅助异常识别、任务派发和处置指导
客户案例
某地铁智能审核项目
面向地铁运营管理场景，建设智能审核能力，辅助提升审核效率和管理规范性
某轨道千帆大模型一体机项目
通过千帆大模型一体机支撑轨道交通智能化应用建设，满足本地化部署和安全可控需求