基础设施（轨道、桥梁、隧道）健康监测与预测性维护、接触网智能巡检、信号设备故障预测、车辆（动车组、机车）故障预测与健康管理（PHM）、自然灾害监测预警、视频分析主动安全防护。，利用RAG等技术，将百年来积累的规章制度、技术标准、设计图纸、专家经验、故障案例等非结构化资料向量化，形成铁路系统的“集体智慧”，为各类AI应用提供精准、权威的知识支撑。构建全球领先的“安全、高效、绿色、智能、韧性”的现代化

以AI技术为核心驱动力，重塑客户体验、重构业务流程、重塑风险控制模式，实现从“流程银行”到“智能银行”的战略转型，赋能业务高质量发展。建立严格的《AI技术服务商准入与管理规范》，对第三方大模型、算法库供应商进行全面的技术、安全、合规和持续性评估，确保供应链安全。，利用RAG技术，将行内规章制度、产品手册、研报、合规文件等海量非结构化文档向量化，为所有应用提供准确、及时的知识支持。制定《AI模型全生

本规划以“安全零事故、运营高效率、出行优体验”为核心，通过“1 个平台+2 大知识库+N 个智能体”技术架构，配套完善的制度与场景推进机制，形成可复制的轨道交通 AI 整体解决方案。按照路线图实施，集团将在 2027 年建成行业领先的“智慧城轨大脑”，为国家交通强国战略提供硬核示范。

通过系统性的布局、稳健的架构和敏捷的实践，我们将逐步构筑起轨道交通企业在智能时代的持久竞争力，最终实现“让出行更美好，让运营更卓越”的愿景。针对特定任务（如信号设备故障诊断），可训练或微调更小巧、高效的专业模型（如基于BERT、Transformer的变体），或调用在特定领域表现优异的API，以追求极致的性能与成本效益。，利用RAG（检索增强生成）技术，将规章、图纸、案例等非结构化文档向量化，与大

下面按“6 大类、17 子类”给出可直接落地的收集清单，全部来源公开、可商用或已脱敏，附带获取入口与建议量级，方便后续做“五要素+情绪+紧急度”多任务标注。一句话总结“先拿运营公司原生语音+ATS日志做骨架，再用规范教材和开源通用库做肌肉，最后用合成与方言数据做皮肤”，30 万句级多任务语料库即可在 6 个月内闭环，满足地铁调度指令质检模型的训练与评测需求。“规则保底线、小模型保速度、数据闭环保进

在城市的地下与高架之间，轨道列车每天运送着数百万乘客，看似“一成不变”的折返运行，背后却悄悄酝酿着一场由人工智能驱动的“认知革命”。如果把今天的城轨系统比作“钢铁动脉”，那么空间智能、具身智能与世界模型，正成为赋予这条动脉“会思考、能预判、自修复”能力的三把钥匙。

低空轨道智能巡检技术作为低空经济与轨道交通融合发展的关键领域，正以革命性的方式改变传统基础设施运维模式。本文系统分析了低空轨道智能巡检的技术架构、应用场景与发展趋势，研究了以无人机为核心的低空巡检系统与轨道式智能巡检机器人的技术特点与适用场景。研究结果表明，通过融合5G通信、人工智能、数字孪生等先进技术，低空轨道巡检系统能够实现基础设施运维从"被动响应"向"主动预警"的转变，显著提升巡检效率与安全

作者XXX¹，XXX²（¹交通运输部人工智能交通运输行业研究中心，北京 100029；²青岛地铁集团智慧研究院，山东青岛 266000）摘要随着参数规模突破千亿级的大模型（Large Model, LM）走向成熟，基于其构建的智能体（Agent）成为综合交通系统升级的新范式。本文首先给出“行业大模型+领域智能体”的统一定义与分层框架；随后在公交、机场、铁路三类场景中，系统梳理技术现状、核心算法、典

作者XXX¹，XXX²（¹交通运输部人工智能交通运输行业研究中心，北京 100029；²青岛地铁集团智慧研究院，山东青岛 266000）摘要随着参数规模突破千亿级的大模型（Large Model, LM）走向成熟，基于其构建的智能体（Agent）成为综合交通系统升级的新范式。本文首先给出“行业大模型+领域智能体”的统一定义与分层框架；随后在公交、机场、铁路三类场景中，系统梳理技术现状、核心算法、典

摘要：本文探讨大模型在交通领域的优势机理及适用边界，提出基于“3×3×4”选型矩阵的量化决策框架。研究表明，大模型（≥1B参数）在海量多模态、开放问答等任务中表现优异（如机场问答BLEU高22.6分），但推理延迟（580ms）难以满足硬实时需求（<50ms）；小模型（≤70M）在稀疏数据、边缘部署场景下F1仅降2%，延迟降低1-2个数量级。通过蒸馏压缩（10B→1.3B）可实现成本降62%而