打造铁路信号智能运维“超级医生”——“和行”轨道交通大模型让运维更高效

2025年3月15-16日，由中国交通运输协会主办，中国交通运输协会科学技术奖励办公室、重庆市永川区人民政府、中国交通运输协会新技术促进分会等承办，以“科技赋能新质生产力 创新驱动高质量发展”为主题的2024年度中国交通运输协会科学技术奖表彰大会暨交通运输新技术新成果推广大会在重庆永川国际会展中心成功召开。本次大会旨在推动交通运输领域新技术、新成果的交流与应用，促进交通运输行业的智能化、绿色化发展。

北京和利时系统工程有限公司设计中心产品研究开发部经理杨连报受邀出席轨道交通智能建造与运维新技术应用分论坛并发表《铁路信号大模型智能运维关键技术与工程应用研究》主题演讲。

杨连报指出，随着轨道交通运输日益复杂和多样化，传统运维方式已难以满足当前的需求。“智能铁路2.0”的发布对铁路运输组织效率、建设运营安全、旅客服务水平的提升有了新的科技创新要求。基于此，和利时打造了“和行”轨道交通大模型，以DeepSeek R1、Qwen等成熟、开源的通用大模型作为基座，外接轨道交通行业知识库，通过大数据分析、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，进一步提升数据处理和模型训练能力，增强系统的智能化水平，让铁路运维更高效，从而提升轨道交通运营效率和安全性。

面向应用场景，和利时采用多模技术架构，打通“通用大模型底座+行业数据定调”的智能模式，在“和行”轨道交通大模型基础上，构建了“和言”“和视”“和音”三大模块，实现了语言大模型、视觉大模型、多模态大模型技术协同融合，为轨道交通行业提供定制化的智能解决方案。

杨连报指出，传统铁路智能运维主要依赖规则判断、定期巡检和专家经验，缺乏自学习和推理能力，无法实现预测性维护。引入大模型技术后便能够进行思考和推理，具备自学习能力，数据处理范围扩大，电压、电流与文本、图像数据均可分析，全面覆盖铁路信号系统的关键设备，实现从监测到维修的全流程智能化，完成从“故障修”到“基于状态维修”的转变；同时通过数据驱动和AI辅助，提升运维效率和决策的科学性。

铁路信号大模型智能诊断系统：整合监测数据，实现集中管理和规则判断，并扩展实时监测功能，如道岔受力分析、信号机故障预测等，构建全维度智能监控与诊断体系，显著提升设备状态感知精度和故障预判能力。

设备状态AI诊断技术：全面覆盖道岔、轨道电路等关键设备，能够提供从早期异常检测到剩余寿命预测的全生命周期健康管理，为铁路信号设备运维提供智能化决策支持。其通过多维趋势演化技术追踪设备状态演变规律，运用神经网络与时间序列算法实现健康度精准评估与寿命预测，并融合历史与实时数据进行智能故障预警与诊断。

基于设备状态的AI排程：通过实时分析设备健康数据，智能生成天窗维修计划并优化资源配置，实现精准化任务派发；其动态调整功能可实时响应设备状态变化，灵活重构任务优先级与资源分配，显著提升铁路信号设备运维的计划性和应变效率。

现场作业AI助手：集成历史故障数据库，能实现智能案例匹配。其通过自动推送安全规范、备件清单和作业任务，结合图像识别技术实现智能工具清点，并运用语音与触控双模交互提供实时故障诊断与处置方案，从而显著提升维修效率与作业安全性，助力实现铁路信号设备维护的智能化、精准化和标准化作业。

AI应急辅助调度：通过智能问答、路径规划和实时风险提示，为突发故障提供高效的应急指挥支持；同时依托多站协同能力，实现跨站点资源的快速调度与联动，显著提升铁路信号系统的应急响应速度和故障处置能力，确保运营安全与效率。

AI管理帮手：通过智能统计分析生成运维报告，帮助管理层优化决策和资源配置；同时集成专业知识库，支持智能问答和人员培训，提升运维团队的专业能力和响应效率，从而实现运维管理的智能化和高效化。

目前，“和行”轨道交通大模型已应用于和利时交通智能化业务产品研发、工程设计、安全测试、工程服务等全业务流程，并在内部经营、市场、人力等管理流程展开应用渗透和推进。在国铁工程服务中，“和行”轨道交通大模型通过分析车载产品（ATP、ATO等）和地面列控产品（TCC、TSRS、RBC、CBI等）的技术规章、作业指导书以及历史处理故障记录，已为工程人员快速处理现场问题提供了针对性解决措施，及时生成故障分析报告，全面提升信号运维效率和服务水平。

杨连报表示，和利时将一如既往地致力于技术创新和产品研发，我们将打造参数规模更大、泛化能力更强的‘和行’轨道交通大模型，扩大人工智能应用场景，进一步以大模型系统和智能设备，为交通运输行业的智能化、数字化发展贡献更多力量。