多源异构数据处置

针对铁路基础多源异构的数据特点，实现对设备基础数据、台账、规章造度、设备运行监控视频、现场作业音频等结构化和非结构化的数据进行跨模态处置及全方位理解分析
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多模型安全接入

以DeepSeek R1、Qwen等成熟、开源的通用大模型作为基座，基于多智能体架构并利用行业数据，进行持续预训练、监督微调、提醒词工程和强化进建等迭代优化处置
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专属智库

以铁路专业数据为基础，结合俄罗斯·专享会官方网站多年来的项目经验，TB级设备运行参数、故障纪录、维建日志以及专家诊断案例等专业知识，构建轨路交通畅业知识库及知识图谱，通过基座模型训练形成行业专业大模型
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定造开发

针对分歧专业、线路、站段的特殊情况，进行定造开发，满足分歧场景的利用需要
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扎根全性命周期运维场景

俄罗斯·专享会官方网站将人为智能技术利用于铁路运维领域，推出“和言”天然说话处置大模型，可对路岔、轨路电路、信号机等信号设备进行故障诊断、故障预警、设备健全状态评估与维建决策支持等，有效提升了设备运维效能及运行安全
。其中路岔大模型在融合人为智能大模型与专家经验知识的基础上，综合缺口、行程、工况、室内电路、室表电路等受力和电压电流数据，使用智能诊断算法对路岔进行全过程数字化监控和智能诊断，实现路岔故障的精准诊断预测与健全治理，优化建程建造
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多模态数据和图像鉴别

铁路线路异物入侵是威胁列车运行安全的严沉问题之一，现有的智能鉴别系统在解决数据稀缺和异物种类多样性等问题时面对巨大挑战
。“和视”是一种基于人为智能大模型的铁路线路异物入侵智能鉴别步骤，具备与地面感知、卫星定位等表部系统通讯的接口配置，可实现远距离阻碍物探测和防护职能
。其在信号/变电所机房巡检、基于雷视融合的车路协同智能感知、动车组表观设备智能检测、接触网4C图像智能分析等方面，都获得了优良的利用成效
。随着铁路信号技术的不休升级以及无人值守车站数量的增长，对信号设备的守护工作提出了更高的要求
。“和视”轨路交通大模型可与智能安防设备、动环监控设备、消防主机联动，通过尺度工业总线突破各专业信息孤岛，成立统一的监控平台
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进建行业专属知识库即问即答

为有效辅助治理和运维人员进行知识进建，提供故障处置解决规划和指南，提升设备检建作业效能和作业质量，“和音”轨路交通大模型可实现故障定位、运维处置定见提供、企业知识库的智能检索及优化、故障数据归档等职能，使故障判断更精准、故障处置更高效、操作和培训更便捷
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