目标： 夯实基础，树立标杆，验证价值。
重点任务：
1. 平台筑基： 完成企业级AI平台（含智能体与知识库平台）的初步建设，实现数据接入与治理的基础能力。
2. 场景突破： 聚焦“安全”与“效率”两大核心诉求，选择3-5个高价值、易落地的场景进行重点突破（如：智能调度辅助、设备故障预测、视频AI安检）。
3. 机制建立： 建立AI项目管理流程、数据标准与初步的伦理规范。
成果体现： 实现关键业务场景的效率提升10%-20%，安全事故预警率显著提高。

阶段二：全面融合与价值深化期（未来3-4年）

目标： 全面推广，深化应用，实现跨业务协同。
重点任务：
1. 能力扩展： 将AI应用从核心行车业务扩展到客运服务、设备维护、能源管理等全业务链条。
2. 智能进化： 推广智能体（Agents）应用，实现从“单点智能”到“流程智能”的跨越，如构建“列车运行-客流疏导-应急响应”一体化智能体。
3. 体系完善： 完善AI治理体系，建立成熟的模型运营（MLOps）和风险管理机制。
成果体现： 整体运营成本优化，乘客满意度提升，形成多个行业领先的AI应用案例。

阶段三：生态创新与智慧引领期（未来5年+）

目标： 创新驱动，构建生态，定义行业未来。
重点任务：
1. 前瞻探索： 探索AI在自主运行、数字孪生、商业模式创新等领域的应用。
2. 生态构建： 输出AI能力与标准，赋能产业链上下游，构建智慧轨交创新生态。
3. 持续进化： 建立自我学习和持续优化的企业智慧大脑。
成果体现： 成为行业技术标准的制定者之一，探索出新的业务增长点。

3.1 全景场景梳理
我们将AI应用场景划分为四大核心域：

3.2 科学筛选标准
建立 “ICE”三维评分模型，对场景进行优先级排序：

3.3 高效推进机制

牵头构建 “1+4+N”AI治理体系，确保创新在规范轨道内运行。

1个顶层设计： 《公司人工智能发展与管理纲要》，明确战略方向、基本原则和组织职责。
4大核心支柱：
1. 组织架构：
  - 设立 “AI战略委员会” （高层挂帅），负责战略决策。
  - 设立 “AI创新中心” （常设机构），负责平台建设、技术攻关和项目赋能。
  - 在业务部门设立 “AI业务伙伴” 角色，负责需求对接和成果推广。
2. 应用管理：
  - 制定《AI项目全生命周期管理办法》，涵盖从需求提出、立项、开发、测试、部署到运维下线的全过程。
  - 建立模型注册库和版本管理制度。
3. 平台管理：
  - 制定《AI平台运营与安全规范》，明确平台资源申请、使用、监控和审计流程。
  - 实现模型开发、训练、部署的统一化管理（MLOps）。
4. 风险合规与供应商管理：
  - 风险合规： 建立《AI伦理与风险控制指南》，重点关注算法公平性、数据隐私、系统可靠性与可解释性。引入“红队测试”机制，对关键AI系统进行攻击性测试。
  - 供应商管理： 建立《AI技术供应商评估与准入标准》，从技术能力、数据安全、商业模式、长期发展能力等多维度进行评估，避免技术锁定风险。

主导设计面向未来的轨道交通企业级AI中台，其核心是智能体平台与知识库平台。

图

5.1 核心技术选型与策略：

大模型（LLM）策略： 采用 “主权模型+专业模型” 的混合架构。
- 主权模型： 优先采用具备中国自主知识产权、符合合规要求的国产顶尖大模型（如智谱、百度文心、MiniMax等）作为基础，处理通用任务和对外服务，确保数据主权与隐私安全。
- 专业模型： 针对特定任务（如信号设备故障诊断），可训练或微调更小巧、高效的专业模型（如基于BERT、Transformer的变体），或调用在特定领域表现优异的API，以追求极致的性能与成本效益。
智能体（Agent）框架： 采用开源框架（如LangChain、LlamaIndex）进行自主开发，以实现对工作流程的最大控制力和与内部系统的深度集成。
知识库技术： 构建 “企业知识大脑” ，利用RAG（检索增强生成）技术，将规章、图纸、案例等非结构化文档向量化，与大模型结合，确保回答的准确性与时效性。
基础设施： 基于容器化（Docker/K8s）和微服务架构，实现弹性伸缩与高可用。混合云部署，核心数据与模型部署于私有云，公开服务可置于公有云。

设立“AI创新实验室”：
- 职能： 负责技术雷达扫描、概念验证、原型开发和方法论沉淀。
- 运作模式： 采用“内部黑客松”、与顶尖高校/研究机构共建联合实验室、通过“创新挑战赛”模式向全体员工征集创意。
探索轻量化应用模式：
- 推广低代码/无代码AI工具，让业务人员也能快速构建简单的AI应用（如报表自动生成、表单识别）。
- 鼓励“AI+流程自动化（RPA）”的结合，快速提升后台办公效率。
提炼与推广最佳实践：
- 建立 “AI案例库” ，对成功和失败的项目进行复盘，提炼出可复用的模型、工具和实施方法论。
- 定期举办“AI创新成果发布会”，对内营造创新氛围，对外树立行业标杆，吸引合作伙伴。