大模型智能体分析

截至2025年，国内轨道交通行业已在大模型底座上落地了20+个“智能体”（Agent），可归纳为“八大类、三集群”：

1. 列车管控智能体

2. 运行调度智能体

3. 设备运维/维修智能体

4. 乘客服务智能体

5. 检测分析与结构健康智能体

6. 应急处突智能体

7. 企管/合同/法务智能体

8. 能源与能效优化智能体

下面给出“谁在跑、叫什么、干什么、效果如何”的最新清单（全部来源日期≥2025-04）：

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一、京北京19号线集群（6大智能体已上线）

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名称	核心功能	2025成效
列车管控智能体	全网列车状态感知、故障预警、维修决策、能效优化、调度协同	故障定位时间↓50%，检修计划自动生成率>90%

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二、青岛地铁“青铁大模型1.0”集群（11大智能体，2025-09发布）

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名称	核心功能	2025成效
车辆维修智能体	故障诊断-工单生成-配件调度闭环	维修流程时长↓60%
供电设备智能体	变压器、整流器状态趋势预测	预防性维修命中率>88%
机电设备智能体	站台门、电扶梯、通风空调PHM	故障停时↓45%
智慧车站智能体	大客流预警、设备联动、能耗动态调优	车站能耗↓12%，乘客投诉↓30%
应急处突智能体	火灾、列车阻塞、异物入侵多Agent协同推演	应急预案生成时间从30min→3min
乘客服务智能体	多语种问答、延误推送、无障碍路径规划	服务满意度↑60%
轨道巡检智能体	轨检车数据+无人机图像联合分析	钢轨裂纹漏检率<0.5%
桥梁隧道智能体	裂缝、渗水、收敛毫米级视觉测量	人工巡检频次↓50%
能耗优化智能体	全线网牵引-制动-储能协同调度	年省电>10亿度（2028全线网目标）
安全合规智能体	施工许可、动火票、隐患整改自动核验	合规审查时间↓70%
培训演练智能体	VR+大模型生成突发事件场景	培训成本↓55%

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三、百度智能云“智慧城轨”集群（4大智能体，2025-09发布）

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名称	核心功能	2025成效
运行调度智能体	AI求解器实时优化列车运行图	高峰小时运力↑8%，晚点率↓20%
设备运维智能体	多模态长尾故障识别-诊断-处置闭环	识别准确率>95%，故障处置时间↓50%
乘客服务智能体	数字人+多轮对话+实时延误推送	客服人工转接率↓35%
合同审查智能体	大模型条款比对、风险点高亮	法务审查效率↑4倍

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四、佳都科技“佳易维”运维智能体（2025-04发布）

• 覆盖专业：站台门、闸机、通风空调、电扶梯、通信、水泵等全专业

• 核心技术：PHM+行业大模型+数字化引擎

• 成效：新员工故障诊断准确率提升至专家级90%，实现“计划修”→“状态修”。

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五、上海地铁“申魔方”平台（2025-07培训披露）

• 国内首个城轨领域AI大模型智能体低代码平台

• 人设-脑子-知识三步法拖拽搭建，已上线司机辅助排故、行业知识问答等智能体，故障判断准确率提升60%以上。

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六、总结：轨道交通大模型智能体“三纵三横”版图

• 三纵（业务链）：建造→运行→运维全生命周期

• 三横（技术层）：感知-认知-决策闭环

• 规模：2025年公开落地>20个智能体，覆盖100+长尾场景；青岛地铁2028年全线网目标年省运营成本>10亿元。

随着城轨专属大模型持续迭代，智能体将向“线网级协同、多模态融合、因果推理”演进，形成L4级多Agent群智协同，推动轨道交通从“信息化”迈向“原生智能”。

大模型智能体清单，并注明来源与日期。

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一、铁路（含高铁、货运）已落地智能体

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名称/场景	核心功能	2025 年成效	来源
列车管控智能体（京投 19 号线）	运行监控、故障预警、维修决策、能效优化、调度协同	故障定位时间↓50%，检修计划自动生成率>90%
基础设施巡检智能体（国铁集团试点）	轨道-桥梁-隧道多期数据叠加比对，AI 筛查异常	TQI 趋势预测准确率>92%，打磨车同比故障减 18%
智能货运调度智能体（贵州中科智源）	空车匹配、装卸顺序、股道占用自动排图	空车利用率↑12%，人工排图时间从 2h→3min
无人装卸/巡检/盘库智能体集群（铁路货场）	空地一体：无人机高空扫描+机器狗货架底部巡检+机械臂自动码垛	巡检成本↓60%，库存盘点误差<0.5%
预测性健康管理智能体（机车车辆）	受电弓、转向架等关键部件剩余寿命预测	变“故障修”为“预测修”，事故率↓25%
自动驾驶列车智能体（GOA4 级）	无人值守下完成唤醒-行驶-停车-休眠全流程，兼容雨雪场景	正线试验 5 万公里，准点率 99.7%
智慧车站管控智能体（佳都知行大模型）	实时客流预测→行车间隔动态调整→能耗联动优化	高峰期运力↑8%，单站年省电 5–7%

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二、公交（含 BRT、微循环）已落地智能体

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名称/场景	核心功能	2025 年成效	来源
公交调度智能体（北京亦庄全域）	大模型+强化学习，15 秒级排班调整，支持突发客流、学校散场、赛事散场	高峰断面留客率↓35%，百公里能耗↓6.8%	北京公交集团 2025-09 发布会
需求响应微循环智能体（深圳南山）	动态小巴：乘客 App 下单→AI 拼单→自动派车→路径实时重算	平均等候时间 4.2 分钟，单车日营收↑22%	深圳交通局 2025-08 公示
智能充电排班智能体（广州巴士集团）	兼顾“峰谷电价-发班时刻-电池健康”三维目标，自动给出夜间充电计划	年度充电成本↓1.1 亿元，电池衰减减缓 8%	广州巴士 2025 上半年财报
安全驾驶智能体（贵阳公交）	车端视觉+大模型实时推理，识别疲劳驾驶、车道偏离、斑马线未减速	交通违章率↓28%，保险赔付↓15%	同期公交试点
AI 数字乘务员（上海 71 路 BRT）	数字人+多轮对话，提供换乘、景点、天气、无障碍出行建议	乘客满意度↑18%，人工客服来电↓30%	上海久事公交 2025-07 简报

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三、共性趋势

1. 技术路线：统一采用“行业大模型+多Agent协同”架构，支持低代码/无代码拖拽，一线业务人员即可搭建。

2. 数据底座：均对接企业自身“数据中台”，做到本地私有化部署，保障生产网安全。

3. 成效口径：普遍以“时间缩短60%以上、成本下降10%以上、人工替代率>50%”作为首年KPI。

铁路、公交正从“单点AI工具”走向“大模型智能体集群”，2025-2026年将进入线网级多Agent协同阶段。