轨道交通AI问答与预警新方案

垂直领域大模型（LLM）结合RAG（检索增强生成）：深入研习轨道交通海量国标、行业规范、施工图纸及设备手册，达成精准智能问答。

多模态融合预警引擎：融合IoT传感器数据（振动、温度、电压）与视频监控（计算机视觉），借助AI算法实现趋势预测与异常行为识别。

工业知识图谱：将线路、站点、设备、故障成因、维修手段连点成网，为问答及预警提供坚实逻辑支撑。

建设阶段环境复杂，多为地下作业，风险点极高。

智能问答：

现场施工规范查询：施工人员通过语音或文字询问“暗挖隧道盾构进出洞风险控制标准是什么？”，AI秒级调取对应规范及过往案例。

安全合规审查：自动比对施工方案与国家安全标准，指出潜在红线风险。

智能预警：

地质与结构沉降预警：实时监控盾构机参数及周边地表沉降数据，一旦超过临界值，自动向项目经理发送预警。

施工现场违规预警：将盲目的人工巡检转为AI视觉监控，自动识别“未戴安全帽”、“擅自进入危险区域”等行为。

运营期核心在于“安全”与“效率”，服务对象涵盖内部调度员及外部乘客。

智能问答：

调度应急指挥助手：当突发大客流或大面积延误时，调度员可询问“XX站发生信号故障，推荐的扣车和交路调整方案是什么？”，AI依据历史最佳实践给出决策建议。

多模态客服问答：面向乘客，提供智能语音客服、车站自助大屏问答，精准解答换乘、票价及失物招领问题。

智能预警：

大客流与拥挤度预警：基于历史数据和实时进出站刷卡量，预测未来30分钟内车站及列车的拥挤度，触发限流预警。

异物侵限与乘客跌落预警：联动站台及轨道摄像头，识别乘客掉落轨道、站台门未夹好等紧急情况，瞬间联动扣车信号。

维保是轨道交通的“烧钱”大户，AI的应用能实现极大的降本增效。

智能问答：

排故专家系统：维修工人在一线面对复杂故障（如“通号系统BOM机报0x03错误”），直接询问AI，系统提供排查步骤、所需工具及备品备件库存。

标准作业程序（SOP）指导：语音唤醒AI，指导新手开展标准维保作业，确保过程合规。

智能预警：

设备健康度预测（PHM）：监测列车轮轴温度、轨行区轨道探伤、变电所变压器状态。在设备真正损坏前，提前数天甚至数周发出“亚健康”预警。

全生命周期耗损预警：根据设备运行里程和时间，自动生成下一周期的耗材更换与大修计划。