凭借可靠的训练部署与自我成长能力，佳都知行交通大模型正为轨道交通领域提供更优质可靠服务，为城市轨道交通的智能化、专业化运维管理注入新活力与智慧。

　　专业大模型精准高效应对复杂场景

　　随着人工智能在专业领域应用的深化，专业大模型正不断展现出通用大模型无可比拟的优势。

　　大规模基础模型（LSF-Models）是拥有数十亿参数的大型深度学习模型，它们通过大量数据的训练，能理解和捕捉数据间的复杂关系。在大语言模型（LLM）的基础上，LSF模型能够进一步理解数据的一般概念，还具备卓越的语言理解力与流畅的文本交互能力，可轻松驾驭特定专业领域的复杂挑战。

　　佳都知行交通大模型正是这样一款具有自我学习和泛化能力的交通领域专业大模型。经过了大量的交通领域专业知识库深入优化和训练，佳都知行交通大模型从大量数据中学习语言模式和规律，具备更强的泛化能力和通用性，无需像传统系统那样手动编写程序规则。

　　基于佳都知行交通大模型构建的佳都智能运维助手，更是轨道交通运维领域的得力助手。佳都智能运维助手紧密结合专业领域知识库，具备轨交运维领域专家的能力，能够精准响应轨道交通运维的多样化需求。通过储备的领域知识库，佳都智能运维助手在实时问答、应急指挥和故障处置等轨道交通运维场景中能够迅速找到解决方案，提供精准的指导，为轨道交通系统的稳定运行提供保障。

　　高泛化能力持续自我成长

　　模型的有效部署是确保大模型成功应用并发挥效能的关键环节，其重要性不言而喻。大模型因模型参数量大，对软硬件资源的配置有着较高的要求。佳都智能运维助手，通过实施持续的训练与精细化部署策略，可实现性能的自我跃升与技术的不断迭代。

　　在系统的培训阶段，佳都智能运维助手需配置高达16张A800-SXM4高端显卡，每个培训周期至少3天。而在部署阶段，佳都智能运维助手将根据实时在线用户数调整资源分配，每4至20名在线用户配备一张A800-80G图形卡，可保障系统的稳定运行与持续训练。

　　智能运维系统已在广州十三五（十条线）实现线网级平台、在长沙6号线实现单线路平台落地应用（图表来源于系统测试数据）

　　在实际运维过程中，佳都智能运维助手不断学习新的数据和知识，优化自身的预测和决策能力。以故障处置场景为例，佳都智能运维助手能够基于历史故障数据和实时监控数据，快速定位故障原因，并提供针对性的解决方案，提升轨道交通的运维效率和安全性。

　　不仅如此，佳都智能运维助手的所有模型训练与部署活动均在专用服务器上执行，可以有效提升数据处理效率，并从根本上确保了数据的安全性与私密性。对数据负责、对用户负责，佳都智能运维助手在推动轨道交通运维效率提升的同时，更为广大乘客带来了更加安全、顺畅的出行体验。

　　高效智能轨交运维生态系统

　　技术的生命力在于不断进化与适应。在国家政策推动和交通行业智能化发展的浪潮中，佳都知行交通大模型也正通过不断优化和迭代技术逐步拓展影响力边界，助力构建更加智能、高效、安全的轨交运维生态系统。

　　在2024年北京—南京国际城市轨道交通展览会上，佳都科技（600728）三款创新产品荣登中国城市轨道交通协会发布的《城市轨道交通第三批自主化装备推荐清单》。这一荣誉不仅是对佳都科技技术实力的认可，也是对公司在智慧交通领域贡献的肯定。

　　凭借在智慧轨道交通自主创新领域的技术领先性和落地应用示范，佳都科技将继续强化佳都知行交通大模型自我学习与泛化能力，坚定捕捉轨道交通领域的新需求与新趋势，为用户精准提供更加智能化的出行解决方案，让智慧交通的温暖与便利触手可及。

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