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知行軌交大模型

佳都知行深度學(xué)習(xí)軌道交通各類系統(tǒng)的

特征、模式和規(guī)律，形成“領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)”和“領(lǐng)域工具庫(kù)”，

提供特定行業(yè)應(yīng)用功能，如智能客服、智能運(yùn)維、

智慧節(jié)能、綜合指揮、應(yīng)急演練等。

軌交行業(yè)亟需

與大模型技術(shù)的深度結(jié)合及落地

被動(dòng)式的乘客服務(wù)缺乏實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，
乘客通行效率偏低，服務(wù)水平有待提升。
運(yùn)維管理依靠人力執(zhí)行及重復(fù)性工作多，各系統(tǒng)間缺乏聯(lián)動(dòng)，存在大量信息孤島，運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)價(jià)值沒有充分挖掘。
應(yīng)急管理中應(yīng)急預(yù)案繁多且多為電子文檔，
不能提供實(shí)時(shí)指引，有很多經(jīng)驗(yàn)也未能沉淀。

場(chǎng)景原生推出模型

知行軌交大模型具備基礎(chǔ)能力層、行業(yè)資產(chǎn)層、應(yīng)用支撐層三大體系

以更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、更智慧的應(yīng)用、更開放的生態(tài)

扎根軌交，服務(wù)軌交，提效軌交

智慧協(xié)作無(wú)限可能

知行軌交大模型進(jìn)一步推動(dòng)“人機(jī)共治”在軌交領(lǐng)域的應(yīng)用

基于軌交各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)對(duì)AI的需求

探索利用高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI完成復(fù)雜任務(wù)

量身定制你所需的佳都知行助手TA可以是...

靈動(dòng)的

“專業(yè)系統(tǒng)助手”

協(xié)助運(yùn)營(yíng)管理人員，以自然語(yǔ)言方式完成系統(tǒng)交互
根據(jù)運(yùn)營(yíng)需求，提取相關(guān)數(shù)據(jù)形成分析與預(yù)測(cè)
結(jié)合系統(tǒng)流程，自動(dòng)流轉(zhuǎn)各類任務(wù)

懂行的

“資深行業(yè)專家”

結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)及實(shí)時(shí)信息，提供專家意見
自動(dòng)生成相關(guān)專業(yè)報(bào)告及優(yōu)化建議

聰慧的

“數(shù)字虛擬客服”

結(jié)合數(shù)字人技術(shù)，定制數(shù)字客服員工形象
與乘客以自然語(yǔ)言交互，解答乘客疑問

服務(wù)產(chǎn)業(yè) 價(jià)值躍遷

知行大模型高度適配各類復(fù)雜的軌道交通應(yīng)用場(chǎng)景

未來(lái)將成為不斷創(chuàng)新，持續(xù)提升的“軌交GPT” 實(shí)現(xiàn)軌交各個(gè)場(chǎng)景大模型應(yīng)用“全覆蓋”

應(yīng)急管理

通過大量的應(yīng)急知識(shí)預(yù)訓(xùn)練，構(gòu)建支撐輔助能力，提供應(yīng)急管理事前、事中、事后的處置服務(wù)。

?事前預(yù)案培訓(xùn)

? 事中處理協(xié)助

? 事后總結(jié)優(yōu)化

乘客服務(wù)

打造“有靈魂、會(huì)思考”的地鐵數(shù)字虛擬員工，與乘客以人類自然語(yǔ)言的方式進(jìn)行交流，提供乘客服務(wù)。

?問詢準(zhǔn)確理解

?知識(shí)精準(zhǔn)查詢

?數(shù)字人形象定制

運(yùn)維管理

基于行業(yè)大模型，自動(dòng)化的運(yùn)維處理流程，提供專家診斷及指導(dǎo)處理。

?工單自動(dòng)生成與派發(fā)

?運(yùn)維專家隨身指導(dǎo)

?報(bào)告一鍵生成

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