近日，和利時 “和行”軌道交通大模型在鐵路信號運維領(lǐng)域取得深度應用成果。該模型基于前沿微調(diào)技術(shù)，深度融合行業(yè)知識庫，在規(guī)章制度智能解析、故障處置輔助決策、運維數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等核心場景實現(xiàn)技術(shù)突破，并完成移動端適配，可滿足現(xiàn)場高效運維需求。當前，該模型目前規(guī)章制度問答準確率達100%，故障處置建議準確率提升至98% ，通過“AI+專家系統(tǒng)”模式為鐵路信號運維提供高效精準的智能決策支持，助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

四大突破：重新定義運維效率

■知識覆蓋全面化：構(gòu)建軌道交通全領(lǐng)域知識庫，涵蓋規(guī)范制度、原理知識、安裝調(diào)試、故障處理等核心內(nèi)容。

■交互能力智能化：新增故障分析、語音識別等功能，提升問答精準度與操作便捷性。

■數(shù)據(jù)分析自動化：直接對接平行線系統(tǒng)數(shù)據(jù)，一鍵生成統(tǒng)計表格與故障處理報告，大幅減少人工操作。

■運維效能倍增：輔助員工快速定位故障并優(yōu)化處理方案，同時支持培訓場景，全面提升團隊專業(yè)水平。 

核心技術(shù)：雙引擎驅(qū)動智能化運維

該模型采用領(lǐng)域定制化微調(diào)技術(shù)與多源知識庫融合雙引擎架構(gòu)，確保其在復雜運維場景中的高效表現(xiàn)。

領(lǐng)域定制化微調(diào)技術(shù)：基于參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）技術(shù)，結(jié)合LoRA（低秩適應）與指令微調(diào)策略，僅需少量參數(shù)更新即可適配工程運維需求。通過對海量運維文檔、故障案例等數(shù)據(jù)的訓練，模型在保留通用語言能力的同時，精準掌握工程術(shù)語與流程邏輯。

多源知識庫融合：集成300S、200H等產(chǎn)品的知識庫，通過RAG（檢索增強生成）技術(shù)動態(tài)調(diào)用最新知識片段，確保輸出內(nèi)容兼具專業(yè)性與時效性。例如，在設備維護場景中，模型可實時生成結(jié)合知識庫的指導方案。

實際應用：從問答到移動端協(xié)同

■規(guī)范制度查詢：用戶輸入“300S主要功能是什么？”，模型即時返回結(jié)構(gòu)化答案。

■故障診斷優(yōu)化：針對傳統(tǒng)分析軟件僅能提示“速度傳感器斷線檢測”但無法定位具體故障點的問題，通過模型精準識別故障部位并提供處理方法。

■移動端無縫協(xié)同：通過與平行線APP結(jié)合，運維人員可隨時隨地通過語音或文字獲取AI支持，實現(xiàn)“掌上運維”。

展望未來，和利時將持續(xù)優(yōu)化模型能力，拓展更多工業(yè)場景應用，讓“AI+專家系統(tǒng)”協(xié)同模式助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。