來源:青島早報(bào)
2025-03-17 09:06:03
原標(biāo)題:在青島地鐵,DeepSeek干了這么多事
來源:青島早報(bào)
原標(biāo)題:在青島地鐵,DeepSeek干了這么多事
來源:青島早報(bào)
早報(bào)3月16日訊 青島地鐵在“智慧城軌”建設(shè)過程中,積極探索人工智能技術(shù)與業(yè)務(wù)應(yīng)用的深度融合,目前基于DeepSeek及CV大模型(用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的大型深度學(xué)習(xí)模型)的智能體應(yīng)用建設(shè)已經(jīng)取得了階段性進(jìn)展,在智慧運(yùn)行、智慧運(yùn)維、智慧工地、審計(jì)合規(guī)、財(cái)務(wù)管理、業(yè)務(wù)監(jiān)督、廣告經(jīng)營(yíng)等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)突破,為城市軌道交通數(shù)字化升級(jí)提供實(shí)踐范例。
在運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域,搭建“1個(gè)大模型+18個(gè)智能體”的混合專家型大模型,基于行業(yè)、青鐵等數(shù)據(jù),打造各專業(yè)智能體,賦能智慧檢修、智慧巡站、智慧派班等具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景。實(shí)現(xiàn)故障精準(zhǔn)化預(yù)測(cè)、業(yè)務(wù)精細(xì)化管理,縮減作業(yè)流程超28%,縮短故障處置時(shí)間84%;實(shí)現(xiàn)客流預(yù)警、乘客摔倒等19個(gè)服務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用及更精準(zhǔn)的主動(dòng)服務(wù)。整個(gè)智能體體系搭建后,預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)提升設(shè)備安全20%,提升運(yùn)作效率40%。
在建設(shè)領(lǐng)域,青島地鐵智慧工地一體化平臺(tái)依托DeepSeek大模型能力,通過深度學(xué)習(xí)構(gòu)建智能助手,結(jié)合CV算法實(shí)現(xiàn)算力智能調(diào)配與關(guān)鍵區(qū)域重點(diǎn)監(jiān)測(cè),輔助安全風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí),實(shí)現(xiàn)“一屏統(tǒng)管、一網(wǎng)協(xié)同”,推動(dòng)工程建設(shè)管理從“人管”到“智管”。
在審計(jì)業(yè)務(wù)領(lǐng)域,基于DeepSeek大模型語義理解構(gòu)建智能審計(jì)體系,整合多源數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全量掃描突破傳統(tǒng)抽樣局限,實(shí)現(xiàn)審計(jì)問題根因溯源與整改推演,構(gòu)建起“數(shù)據(jù)穿透-風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判-閉環(huán)治理”的全新范式,推動(dòng)審計(jì)監(jiān)督從“事后糾偏”向“源頭防控”躍遷,顯著減少重復(fù)性工作,為“科技強(qiáng)審”戰(zhàn)略注入創(chuàng)新動(dòng)能。
財(cái)務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中通過DeepSeek賦能,應(yīng)用電子發(fā)票全鏈路管理、OCR多模態(tài)識(shí)別、RPA流程自動(dòng)化、智能語音交互等技術(shù)深度融合,通過“三碼融合”實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)同源治理,發(fā)票自動(dòng)校驗(yàn)查重與標(biāo)準(zhǔn)管控,使費(fèi)用管理效率預(yù)計(jì)提升70%,日常費(fèi)用類憑證自動(dòng)化率達(dá)100%,推動(dòng)財(cái)務(wù)管理邁入“秒級(jí)響應(yīng)、零誤差管控”的新紀(jì)元。
業(yè)務(wù)監(jiān)督場(chǎng)景下,風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督助手基于DeepSeek大模型的深度語義理解與邏輯推理能力,構(gòu)建“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)-預(yù)警模型-處置機(jī)制”三位一體的智能風(fēng)控大腦,自動(dòng)解析復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的風(fēng)險(xiǎn)耦合關(guān)系,將人工經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可迭代的AI研判模型。相較于傳統(tǒng)人工篩查模式,問題發(fā)現(xiàn)率大幅提高,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率不斷提升,同時(shí)生成多維風(fēng)險(xiǎn)分析報(bào)告,提升復(fù)雜業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研判效率。
廣告經(jīng)營(yíng)方面,基于DeepSeek構(gòu)建情感傾向圖譜、敘事邏輯鏈和關(guān)鍵詞分布矩陣,精準(zhǔn)定位廣告用戶投放的核心需求,創(chuàng)新性引入動(dòng)態(tài)知識(shí)蒸餾算法和自適應(yīng)營(yíng)銷沙盤,將億萬量級(jí)廣告投放案例沉淀為可迭代的“營(yíng)銷策略庫(kù)”,廣告策略生成速度提升3倍,用戶需求響應(yīng)時(shí)間大幅度縮短,推動(dòng)營(yíng)銷工具從功能模塊化向智能平臺(tái)化演進(jìn)。(觀海新聞/青島早報(bào)記者 魏鈮邦 通訊員 張鶴鳴)
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