“传统运维方式以人工巡查为主、事后维修为辅，重大故障难以做到提前预防。以城市轨道交通为例，在列车当日停运后至次日发车前的5个小时内，需要依靠大量人力巡查通信线路、信号设备、供电设备、隧道渗漏水、接触网磨损等影响发车的各种病害。”中铁一局有关工作人员介绍，特别是地铁区间的巡查，通常需要50多名工作人员耗费4至5小时，效率低且成本高昂。

　　如今，随着人工智能技术的发展，通过应用轨道交通智能运维AI大模型，这样耗时耗力的工作可以实时完成。轨道交通智能运维AI大模型由西安理工大学的西安市轨道交通智能技术重点实验室团队历时2年研发，很快将被应用于西安东站运维。

　　“应用了大模型后，轨道病害采集工作实现智能化、无人化。”西安理工大学计算机科学与工程学院副院长宋霄罡介绍，通过安装在检测车上的传感器设备和系统采集视频，并应用算法对视频数据进行初筛，随后通过大模型对病害视频进行精准识别和分析，最终自动生成智能运维方案。这一过程仅需1分钟左右。

　　“目前，我们正在积极接入DeepSeek，实现开源模型的国产化，利用DeepSeek更强的逻辑推理能力，不断优化升级迭代，构建更加精准的大模型。”宋霄罡说。

　　西安市科技局相关负责人介绍，西安正积极布局推进人工智能陕西实验室建设，鼓励校（院）企围绕人工智能细分领域联合建设重点实验室、共性技术研发平台、联合创新中心等协同创新平台。

　　产品创新 应用场景不断拓展