佳都科技將繼續(xù)強化佳都知行交通大模型自我學習與泛化能力，助力構建更加智能、高效、安全的軌交運維生態(tài)系統(tǒng)。
近日，廣東省工業(yè)和信息化廳公布了《關于2024年人工智能賦能新型工業(yè)化典型應用案例推薦名單的公示》，來自佳都科技集團的“自成長大模型賦能城市軌道交通智能運維生態(tài)系統(tǒng)”入選推薦名單。這一榮譽不僅是對佳都知行技術領先性的認可，也是對佳都在智慧軌道交通成果應用貢獻的肯定。
自成長大模型賦能城市軌道交通智能運維生態(tài)系統(tǒng)，是基于生成式架構的高精度數字孿生大模型與故障預測模型，搭載佳都自主研發(fā)的城市軌道交通智慧管理系統(tǒng)，突破了城市軌道交通智能運維技術瓶頸，構建面向城市軌道交通的智能運維M3技術體系。系統(tǒng)應用后，城軌工作人員通過智能運維助手可以實現高效的城軌智慧化運維，為城軌業(yè)務的降本增效提供了有力支撐。目前，該系統(tǒng)應用于佳都科技已中標的廣州市軌道交通十一號線及十三五新線車站設備及運維服務采購項目，涵蓋建設與運維階段，并為長沙、成都等城市地鐵線路提供智能化質量管理平臺。
智能運維系統(tǒng)已在廣州十三五(十條線)實現線網級平臺、在長沙6號線實現單線路平臺落地應用(圖表來源于系統(tǒng)測試數據) 這套系統(tǒng)在業(yè)內具有技術領先性和眾多亮點： ?評估設備狀態(tài)更精準、更高效。通過建立多專業(yè)設備狀態(tài)評估體系，實現可量化、可執(zhí)行、可迭代的標準評估，以指導設備日常維護和更新改造策略的調整。憑借多專業(yè)設備總集能力和豐富的維護經驗，基于綜合智能運維平臺提供的設備數據與生產數據，實現設備狀態(tài)評估的持續(xù)更新，大幅提升了評估效率與準確率。 ?讓設備“開口說話”，自研PHM大模型實現“預測修”。研究關鍵設備故障成因與演化規(guī)律，確定設備故障診斷所需數據測點，為設備PHM的數據采集方案、故障機理建模等提供關鍵的理論依據。此外，自研PHM大模型通過對設備運行數據進行自監(jiān)督學習，基于少量樣本標簽進行微調后，實現設備故障診斷與預測功能。相較市面主流的機器學習方案，具有數據利用率高、準確率高、機理建模門檻低等優(yōu)勢，模型的跨設備泛化能力大幅提升，部署與調優(yōu)成本顯著降低。 ?從“運維”到“智維”，為運維人員提供得力的數字化助手。當車站設備出現故障時，系統(tǒng)基于大語言模型對用戶提出的運維業(yè)務專業(yè)問題進行回答，輔助現場維修人員針對故障現象進行排查，實現了故障的快速定位、維修人員的智能分配以及維修進度的實時跟蹤，確保維修工作的時效性和高效性。經驗證，系統(tǒng)的異常檢測技術誤識率低于0.1%、漏識率低于1%；故障診斷技術準確率高于99.9%；可靠性分析誤差小于5%；故障預測準確率高于95%；設備剩余壽命預測準確率高于90%。憑借在智慧軌道交通自主創(chuàng)新領域的技術領先性和落地應用示范，佳都科技將繼續(xù)強化佳都知行交通大模型自我學習與泛化能力，助力構建更加智能、高效、安全的軌交運維生態(tài)系統(tǒng)。
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