青岛地铁发布城轨行业首个 AI 大模型，运营效率提升超 40%，年省 10 亿成本

4 月 25 日，在智慧城轨 2025 青岛现场会上，我国城市轨道交通行业首个人工智能大模型 ——青铁大模型 1.0正式发布。该模型由中国城市轨道交通协会牵头、青岛地铁集团研发，通过 “1 个大模型 + 18 个智能体” 混合专家型架构，实现车站巡视时间从 1-2 小时压缩至 10 分钟，故障处置效率提升 95%，预计 2028 年青岛地铁年节省运营成本超 10 亿元。这一技术突破填补了城轨行业空白，标志着我国轨道交通智能化进入新阶段。

一、技术架构：行业首个 “大脑 + 四肢”AI 体系

青铁大模型 1.0 采用MOE（混合专家）架构，以国产开源通识大模型为基座，结合城轨行业数据训练形成垂域大模型，构建覆盖设备运维、乘客服务、运营组织、应急处置等全业务场景的智能体系。其核心创新包括：

• 完全解耦设计：算力、平台、大模型独立部署，支持未来模型升级迭代；
• 全栈自主化：自研城轨行业大模型，打破通用模型在场景适配性、响应速度等方面的局限；
• 大小模型融合：18 个智能体作为 “专业助手”，针对供电、车辆、机电等细分领域提供精准决策，例如车辆智能体可将故障排查效率提升至 95% 以上；
• 数据思维链：整合行业、企业数据，构建高质量数据集，确保输出结果可信性。

二、实战效能：从 “人巡” 到 “智控” 的跨越

在青岛地铁 6 号线试运行中，该模型已实现四大场景突破：

1. 智能运维：通过实时监测设备状态，自动生成维修建议，故障处置时间从小时级缩短至分钟级。例如，供电智能体可提前 72 小时预测接触网故障，避免列车停运风险。
2. 乘客服务：利用视觉大模型实时分析车厢拥挤度，通过 “卡通小人” 图标动态展示载客情况；对扶梯跌倒等安全事件实现秒级响应，联动工作人员快速处置。
3. 运营调度：基于时空大模型预测客流潮汐，智能调整列车运行图，高峰时段运力提升 20%。
4. 应急处突：融合多源数据模拟灾害场景，自动生成疏散路线，将应急响应效率提升 60%。

三、行业赋能：千亿级产业链的 “催化剂”

青铁大模型 1.0 的价值不仅限于地铁领域，其技术架构可快速复制到多个行业：

• 港口：通过边缘计算与大模型协同，实现龙门吊作业安全监测、集装箱装卸效率优化，南京港应用类似技术后违规行为识别准确率提升至 98%；
• 电力：预测设备老化趋势，减少停电时间，国家电网试点项目显示运维成本降低 35%；
• 机场：智能分流旅客、优化行李分拣，首都机场测试中值机效率提升 40%。

据测算，城市轨道交通单条线路智慧化改造成本约 2 亿元，全产业链规模近千亿元。青岛地铁集团党委书记、董事长张君表示，未来将通过 “联创体 + 实验室 + 突击队” 研发体系，推动模型向港口、铁路等领域延伸，打造 “人工智能 + 轨道交通” 产业集群。

四、挑战与展望：从 “单点突破” 到 “生态共建”

尽管前景广阔，行业大模型仍面临三大挑战：

1. 数据壁垒：城轨行业数据分散，需建立跨企业共享机制；
2. 标准缺失：算法评估、安全认证等体系尚未完善；
3. 伦理争议：AI 决策的透明度与人类最终控制权需明确。

中国城市轨道交通协会副秘书长王燕凯指出，行业大模型建设需全产业链协同发力。青岛地铁已联合山东大学、华为等 19 家单位成立 “人工智能联合创新体”，未来将通过开放平台吸引更多企业参与，推动技术标准与应用场景的全球化输出。

结语
青铁大模型 1.0 的发布，不仅是青岛地铁从 “建设运营并重” 向 “智慧化主导” 转型的里程碑，更开启了城轨行业 AI 应用的新篇章。随着技术迭代与生态完善，这一 “最强大脑” 将重塑城市交通的底层逻辑，为全球智慧出行提供 “中国方案”。