11月28日至29日，由中国铁道学会主办的第六届中国铁路发展论坛在成都举办，中国铁道学会正式发布《2025人工智能大模型驱动智能铁路发展蓝皮书》（以下简称：《蓝皮书》），北京和利时系统工程有限公司（以下简称：和利时）“基于大模型的铁路信号设备智能运维”创新应用案例成功入选，成为智能铁路大模型技术应用标杆案例。
该《蓝皮书》立足于人工智能大模型技术发展与铁路行业智能化转型需求，系统梳理了大模型技术现状与行业应用实践，深入解析铁路人工智能大模型在智能建造、智能装备、智能运营等核心领域的应用典型案例，为行业提供可参考的技术范式与实践指南。
和利时“基于大模型的铁路信号设备智能运维”创新应用案例以DeepSeek R1、Qwen等成熟、开源的通用大模型作为基座，深度融合轨道交通行业知识库，将现有技术规章、作业规范等文件智能化导入知识库，构建了持续进化的知识体系，在自主开发的“和行”大模型应用平台上，开发出铁路信号设备智能运维系统。
核心技术：双引擎驱动智能化运维
该模型采用领域定制化微调技术与多源知识库融合双引擎架构，确保其在复杂运维场景中的高效表现。
领域定制化微调技术：基于参数高效微调（PEFT）技术，结合LoRA（低秩适应）与指令微调策略，仅需少量参数更新即可适配工程运维需求。通过对海量运维文档、故障案例等数据的训练，模型在保留通用语言能力的同时，精准掌握工程术语与流程逻辑。
多源知识库融合：集成300S、200H等产品的知识库，通过RAG（检索增强生成）技术动态调用最新知识片段，确保输出内容兼具专业性与时效性。例如，在设备维护场景中，模型可实时生成结合知识库的指导方案。
应用效果
当前，规章制度问答准确率达100%，故障处置建议准确率达98%，通过“大模型+小模型+专家系统“模式为铁路信号运维提供高效精准的智能决策支持，助力行业数字化转型。
规范制度查询：用户输入信号设备相关规范问题，模型即时返回结构化答案。
故障诊断优化：针对传统分析软件仅能提示“速度传感器断线检测”但无法定位具体故障点的问题，通过模型精准识别故障部位并提供处理方法。
移动端无缝协同：通过与既有作业终端平行线APP结合，运维人员可随时随地通过语音或文字获取AI支持，实现“掌上运维”。
此次入选，不仅是对和利时在“AI+轨道交通”交叉领域创新成果的权威肯定，更体现了公司作为轨道交通行业持续深耕者，积极推动智能铁路从蓝图走向现实的实力与担当。未来，和利时将继续深化AI技术创新，为全球轨道交通的智能化、安全化发展贡献更多力量。
