管理人员通过运维可视化管控平台与现场实时沟通。                   ■记者 周宇杰/摄

　　在城市交通加速迈向智能化的进程中，北京轨道交通正经历一场深刻的数字化变革。从管理调度到智能运维，从数据挖掘到业务创新，人工智能的力量深度融入地铁网络的各个环节。京投公司率先搭建全栈式智能体应用平台以赋能业务创新；京投路网公司及轨道运营公司依托丰富的数据资源，探索大模型技术在路网调度、乘客服务、智能运维等方面的应用，“AI+轨道交通”的大幕正徐徐拉开。

　　 AI赋能工作新方式

　　在人工智能落地过程中，如何让大模型赋能一线业务，是京投公司首先面临的课题。为此，京投公司基于DeepSeek和通义千问大模型，打造全栈式智能体应用平台，通过低代码方式赋能业务人员，使其无需深厚的编程背景，也能自主构建契合自身需求的智能应用。

　　走进京投公司办公区，一位资产管理岗业务人员正对着电脑输入数据，几分钟后，一份涵盖多条线路、数万项资产的净值分析报告便生成了。

　　“她没学过编程，但训练了一个AI助手。”京投公司信息数据管理部副总经理李璋明说。业务人员懂业务，但不一定懂技术；技术人员懂代码，却未必了解一线需求。如何让AI真正赋能业务，而非成为“需要另学复杂软件”的负担，京投公司的答案是：让业务人员自己“造”AI。

　　基于DeepSeek和通义千问大模型，京投公司搭建了全栈式智能体应用平台。业务人员无需编写代码，仅通过低代码拖拽方式，即可构建所需的智能应用。平台上线1年多，已成功搭建500余个业务智能体，覆盖轨道交通运营管理的各个环节。

　　“接诉即办”智能体是典型应用之一。通过学习6.7万条历史工单，AI掌握派单规律，目前派单成功率达95%。

　　在资产管理领域，业务人员用自然语言提问，大模型即可自动完成各线路资产原值、净值变化、移交盘点等数据分析。过去需一周完成的报表工作，现在仅需几分钟。

　　“智能体打破了业务人员利用AI开展工作的技术壁垒。”李璋明说，“未来，我们将探索多智能体协同，让AI处理更复杂的业务场景，成为真正的AI同事。”

　　 大模型辅助服务更有温度

　　在京投路网公司，调度指挥人员的工作方式正发生变化。

　　过去，分析“本周早高峰1号线与2号线客流变化趋势”时，调度员需在多个系统间切换查询，整合数据耗时费力。如今，只需对AI助手“说”出需求，系统便能迅速提取数据、智能分析并生成专业报告。

　　“这不是简单搜索，而是真正理解。”路网公司副总经理梁材说。大模型不仅懂得“客流”“满载率”等专业术语，还能理解复杂问询，实时调取列车时刻表、换乘信息和实时行车状态，形成最优出行方案。

　　96123客服热线和北京轨指中心公众号已嵌入AI智能客服系统。传统客服受限于人力与时间，AI客服则可7×24小时在线，精准识别乘客情绪，提供个性化服务。“未来，我们还要优化情感交互功能，让AI客服不仅‘懂业务’，更懂人的诉求。”梁材说。

　　 智能技术助力安全运营

　　在轨道交通运营管理领域，京投轨道运营公司借助智能运维技术，推动设备管理、维修调度、应急处置等环节智能化升级。当前，北京轨道交通设备运维已从电子化、信息化发展到智能化阶段，工作流程持续优化，效率不断提升。

　　目前，京投轨道运营公司已构建基于Java架构的智能运维信息化平台，横向打通车辆、信号、供电、机电等七大专业的数据壁垒，纵向贯通从一线运维到管理决策的完整链条。依托5G技术，调度中心可实时监测维修人员定位、资质及设备状态，实现精准调度。以车站供电系统异常为例，系统可结合故障位置与维修人员实时定位，智能派单至最近的维修人员，大幅缩短响应时间。目前，这种智能派单模式已在磁各庄车辆段维修调度中心应用，日常运营数据表明成效明显。

　　应急状态下，智能可视化平台可实现物资、人员等资源协同调度。依托可视化平台联动跨专业应急抢险队、调配应急物资及调度工程救险车辆，快速开展现场处置。例如，异物因异常天气侵入列车运行区间时，平台可实时调用该区间就近监控视频确定位置，同时通过可视化大屏显示应急物资、应急队伍、工程救险车位置，立即调配资源，组织就近抢险人员前往，调用附近物资，联系就近救险车前往联合支援。可视化功能的应用，使管理人员全面掌握应急物资分布，缩短突发情况下人找人、人找物的时间，提高应急处置时效。

　　引入智能运维技术，还为轨道交通设备的预防性维修提供了新思路。以接触网检测为例，传统模式依赖人工巡检，智能动态检测系统则通过传感器网络实时监测接触网几何参数、电流电压值等关键指标，并与历史数据比对分析，一旦数据超标，自动触发报警。

　　在数据分析与智能体开发层面，京投轨道运营公司依托北京轨道交通基础设施智能运维平台检测分析管理中心，成功研发并上线北京市首个轨道交通检测分析智能体应用。该智能体基于本地化部署的大模型，依托公司AI中台提供的即开即用模型推理服务，全面整合轨道、桥梁、隧道等专业数据，突破专业壁垒，实现协同联动分析与自主理解执行，具备五大核心功能，为轨道交通设备设施高质量运维提供科学依据。

　　该智能体运用数据叠加算法，能够实现同一位置多时段检测数据的精准比对。以大兴机场线为例，该应用可呈现轨道TQI指数（轨道质量指数）在不同年份、季节及结构区段的变化趋势，直观展现轨道健康状况的历史演变过程，助力运维人员动态优化设施养护周期。同时，智能体基于阈值设定+AI判别，可系统自动筛选超限数据，精准统计轨道几何参数异常情况，关联里程信息生成区段健康画像，通过大规模数据统计分析提前预警关键问题区域，有效减少因突发故障导致的运营中断情况。

　　从智能体应用到路网调度指挥，从智能运维到乘客服务，北京轨道交通正全方位融入人工智能技术。目前，北京城市轨道交通运营里程达909公里，拥有线路30条。在这个庞大的轨道交通网络中，AI不再是实验室里的概念，而是一线员工身边真实存在的“新伙伴”。

　　李璋明表示：“未来，随着大模型技术进一步成熟，北京轨道交通将迈入‘感知—决策—执行’一体化的全智能时代。AI将不仅是辅助工具，更是与员工并肩工作的伙伴，共同构建更加综合、绿色、安全、智能的立体化现代化城市交通系统。”

　　在京投公司的实践中，AI落地的最优路径不是用技术替代人，而是用技术赋能人；不是以冰冷的算法驱动，而是以温暖的“人机协作”为核心。这正是“身边的AI小伙伴”的真正内涵——让每个人都能拥有一个懂业务、懂需求、永远在线的AI同事。

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