铁路人工智能大模型规模化应用：依托AI芯片服务器技术终局形态突破

人工智能技术的迅猛发展正在重塑全球产业格局，人工智能领域的大模型是指具有超大规模参数量（通常达数十亿至万亿级）的深度神经网络模型，其通过海量数据的预训练和复杂计算架构的设计，能够实现对多模态信息的高精度处理及复杂任务的泛化能力。这类模型的核心特征包括参数规模的显著扩展、多层级网络结构的深度交互，以及基于自监督学习的跨领域知识融合能力。按输入数据类型分为语言大模型、视觉大模型及多模态大模型。按应用层级划分为具备跨领域泛化能力的通用大模型、侧重特定行业需求深度优化的行业大模型、专注于特定任务场景精细化适配的垂直大模型。形成从基础通用到专业细分的完整技术谱系。尽管通用大模型在跨领域知识迁移与泛化能力上展现出显著优势，但行业垂直领域的大模型应用仍面临多维度挑战：铁路行业对数据的专业性要求高、场景复杂且数据稀缺性显著，亟须结合行业特点构建专用模型以推动规模化落地。

我国铁路系统作为国家重要基础设施，正加速推进人工智能、大数据、物联网等技术的研发与应用。例如，在智能高铁建设中，铁路客货运服务、调度指挥、安全应急、基础设施运维等场景对智能化技术的需求日益增长。然而，传统人工智能方法在铁路领域的局限性逐渐显现，如模型泛化能力不足、任务定制化成本高、数据利用效率低等，难以满足铁路系统对高安全性、高实时性和高可靠性的要求。在此背景下，铁路人工智能大模型的构建成为关键突破口。通过整合铁路行业特有的文本数据（如运维记录、故障报告等）和视觉数据（如轨道图像、设备状态视频等），构建具备领域知识嵌入能力的自然语言和计算机视觉大模型，可为铁路智能装备、智能建造、智能运维等场景提供统一的人工智能技术底座，推动铁路智能化的深度发展。

铁路人工智能平台作为智能化基础设施，集成数据管理、样本标注与存储、模型开发全流程（训练、部署及优化）、资源调度与系统运维等核心功能模块，构建了覆盖计算机视觉、自然语言处理及音频信号处理等多模态技术领域的基础服务能力。通过标准化技术组件与行业知识的深度耦合，该平台形成铁路领域人工智能共性技术支撑体系，助力人工智能技术在铁路各业务场景的开放共享、快速推广和落地应用。以铁路人工智能平台为依托，以数据、算法、算力为核心研究基础，系统性收集与整合铁路专业领域的高质量样本数据，构建铁路行业专用人工智能样本库，并以此为基础开展铁路行业大模型技术研究。研究重点是探索适用于铁路场景的自然语言大模型与计算机视觉大模型的构建方法，同时针对铁路场景的智能化需求，分析大模型技术与铁路业务的适配性，提出模型功能微调与优化方案，为铁路行业人工智能技术的深度应用提供理论支撑与实现路径。

1 铁路人工智能大模型应用场景

铁路在日常工作中会产生海量的文字和图像信息，各专业领域积累的数据发挥着举足轻重的作用，为自然语言大模型和计算机视觉大模型在铁路领域的应用提供广阔空间。铁路人工智能大模型的应用场景见图1。

1. 1 战略决策

在铁路战略决策领域中，铁路自然语言大模型能够利用语义理解和内容生成能力，通过对历史数据、节假日、天气等多维度信息进行分析，精准预测，帮助铁路部门优化运输计划和资源配置，提升运营效率。在员工事务分析方面，可以理解分析员工的绩效评估、工作日志、沟通记录等文本信息，挖掘员工的工作表现、行为模式和需求偏好，为人力资源管理提供有价值的洞察，帮助管理者更好地管理员工，提升团队协作效率和员工满意度。

基于铁路计算机视觉大模型语义分割技术可以对沿线地形、建筑物、植被等进行像素级分割，为线路设计提供详细的地理信息，帮助优化线路走向，避开复杂地形和敏感区域，降低建设成本和环境影响。在线路环境评估中，铁路计算机视觉大模型能够识别出植被覆盖、土地类型等环境因素，评估生态环境影响并且可以发现潜在的安全隐患，如滑坡风险区域、侵限物体等，为线路维护和安全运营提供决策依据。

1. 2 运输生产

在铁路运输生产领域中，铁路自然语言大模型能够利用语义理解和知识推理能力，快速准确地理解运维人员提出的问题，从海量的铁路专业知识库中检索并生成精准的答案，帮助运维人员及时获取所需信息，提高工作效率和决策质量。在事故（故障）分析方面，可以通过语义分析和知识推理，对事故（故障）的相关文本信息进行深入挖掘和分析，快速识别故障的关键信息和潜在关联，辅助维修人员进行故障定位和修复方案制定，提升故障修复效率。

基于铁路计算机视觉大模型目标检测能力，可以准确识别出轨道上出现的异物，如石块、树枝等，以及动物、违规侵入铁路线路的人员等，提示维护管理单位及时采取措施进行清理或驱离，避免对列车运行造成影响。移动装备识别方面，计算机视觉大模型能够快速、精准地识别出铁路线路上机车、车辆等移动装备的类型、型号、编号等信息，同时还可以检测动车组及车辆各个关键部件的状态，如转向架、制动装置、车钩等是否存在异常情况，为设备的维护和管理提供重要依据。

1. 3 经营开发

在铁路经营开发领域中，铁路自然语言大模型能够快速准确地理解客户提出的问题并生成精准的答案，帮助客户及时获取所需信息，提高客户满意度。在铁路舆情分析方面，通过语义分析和内容生成技术，准确评估公众对铁路服务的看法和态度，从而提前发现潜在的舆情危机，为铁路部门提供及时的预警和应对策略。

基于铁路计算机视觉大模型目标检测能力和语义分割能力，可以对安检口的行李物品进行快速、准确的识别，自动检测出行李中是否含有禁限带物品，如刀具、易燃易爆物品等，提高安检效率和准确性。职工着装检测方面，利用目标检测能够快速、精准地识别铁路员工的着装是否符合规定，如是否穿着工装、佩戴工牌等，有助于提升员工的整体形象和专业素养。

1. 4 建设管理

在铁路建设管理领域中，铁路自然语言大模型通过学习铁路项目设计和管理文档，实现项目设计咨询应用场景，输出咨询项目的设计理念、设计依据、设计风格等内容。在可研报告生成方面，可以通过语义分析和内容生成技术，自动整合项目相关的数据和信息，按照既定的格式和要求拟出报告大纲，确保报告内容的准确性和完整性，为项目的前期决策提供有力支持。

基于铁路计算机视觉大模型，能够快速、精准地识别掌子面上的岩石、土壤等不同地质结构的类型和分布情况，为施工方案的制定提供依据，还可以分析掌子面的地质结构，识别出不同类型的岩石和土壤的分布，帮助工程师更好地理解地质条件，制定合理的开挖策略。轨道病害诊断方面，铁路计算机视觉大模型能够识别轨道上的各种部件，如扣件、垫板等，并分析其状态是否良好，是否存在松动、缺失等问题，及时发现并处理，确保轨道的安全性和可靠性。

1. 5 资源管理

在铁路资源管理领域中，铁路自然语言大模型从铁路专业知识库中提取关键知识点，按照逻辑顺序和教学目标生成高质量的培训教材，确保内容的准确性和系统性，提高培训效率和质量。在工作日志分析方面，可以对员工的工作日志进行智能解析，提取工作中的关键事件、问题和成果，为管理者提供员工工作表现的详细洞察、辅助绩效评估和工作分配。

基于铁路计算机视觉大模型目标检测技术，能够实时监测铁路员工在工作中的行为，如是否佩戴安全帽、是否在规定区域内作业等，确保员工遵守安全规范。人员检索方面，在大型铁路车站或沿线的监控视频中，利用目标检测技术可以快速识别并定位特定的铁路员工，方便管理人员在需要时及时找到相关人员。

1. 6 综合协同

在铁路综合协同领域中，由于办公环节通常涉及大量文本材料，而文本内容分析及自动生成是文本大模型最擅长的领域，所以针对铁路办公OA系统、电子公文资源库等信息化系统，铁路自然语言大模型通过学习铁路办公数据的特征，实现文件自动解读、文件自动生成等功能。同时，对于电子公文，可实现公文编撰、流转和处理环节中的智能搜索、智能推荐、智能纠错等功能，有效辅助日常办公。

基于铁路计算机视觉大模型的目标检测技术，能够快速、精准地识别铁路场景中涉及到的相关规章制度内容，如信号灯标识、安全警示牌等，确保工作人员准确理解和遵守相关规定。结合目标检测和语义分割技术，可以对铁路场景中的各种文字信息进行快速、准确的提取，如车站标识、列车时刻表等。例如，利用目标检测定位到标识牌的位置，再通过语义分割对标识牌上的文字进行分割和识别，以提高信息获取的效率。

2 铁路人工智能大模型架构设计

依托铁路人工智能平台提供的数据标注、模型研发、模型训练、模型推理等人工智能核心功能及大模型组件，开展铁路人工智能大模型的研发和应用。 铁路人工智能大模型的总体架构见图2。

图2 铁路人工智能大模型总体架构

2. 1 人工智能基础设施

大模型的硬件基础设施是以图形处理单元（GPU）和专为人工智能设计的加速卡为核心构建而成的智能计算服务器集群。该基础设施不仅集成了强大的人工智能计算能力，还配备了高效的数据存储解决方案及先进的网络通信设施，构成了支撑大模型训练的关键技术平台。大模型研究对算力的需求具有根本性依赖，其技术突破与应用场景的拓展均以高算力基础设施为基石。算力不仅是模型参数规模的决定性约束条件，更是算法创新与数据处理效率的直接推动力，充足的算力可实现大规模数据集的高效处理与特征提取，为模型提供更精准的训练基础。面向未来智能化发展的核心需求，算力已成为驱动人工智能技术突破的底层引擎与核心的重要资源。中国铁道科学研究院集团有限公司（简称铁科院集团公司）构建了基础算力资源池，通过整合多类型人工智能加速卡资源，形成了支撑大模型全生命周期研发的算力底座。在训练阶段，该算力规模可满足超百亿参数规模模型的训练需求，缩短迭代周期；在推理阶段，高密度算力保障了实时响应能力，支撑铁路场景中的复杂决策需求。当前铁路人工智能平台虽已构建起支撑超大规模模型的算力基座，但面对行业数据量指数级增长与算法复杂度的持续跃迁，算力储备仍需向更高维度突破。铁科院集团公司将积极推进智算中心能力优化建设工作，通过打造云化管理的铁路人工智能算力中心，为海量铁路数据的处理、复杂算法模型的训练与推理提供更强大动力，助力铁路运营管理的智能化决策得以迅速响应与精准实施，通过将算力转化为生产力，推动铁路系统向全要素数字化、全场景智能化跃迁。

2. 2 铁路人工智能平台及大模型支持组件

铁路人工智能平台专注于提供覆盖全生命周期的管理服务，从数据标注、模型研发、模型评估到模型推理及服务运维，全面支持大模型的构建与发展。该平台针对大模型在大规模算力调度、定制化研发及大规模数据处理等方面的具体需求，提供了专门的支持组件。通过预设精细调优的算法，平台不仅支持分布式训练的并行优化与数据加速，还兼容多源异构大模型的融合架构，有效提升训练效率与质量。在推理环节，平台集成了推理加速、分布式部署及模型压缩剪枝等多项技术，确保大模型在分布式环境下的高效与稳定运行。此外，平台还特别设计了应用开发流程与用户友好的大模型应用界面，支持在线微调功能，能够迅速生成适用于铁路行业的专业推理服务，从而为铁路业务系统的智能化升级提供强有力的技术支撑。

2. 3 基座模型

基座模型是指通用大模型，具备广泛的应用能力。在自然语言处理领域，有深度求索的DeepSeek、阿里的Qwen系列、Baichuan系列等，其中自然语言大模型通过无监督学习在大规模文本数据中学习语言规律和知识推理能力，突破了传统小模型对强监督数据的依赖，展现出强大的跨领域迁移能力。例如，铁路领域常见的运维知识查询、故障诊断等场景中，传统方法需针对每个任务设计独立模型，耗时耗力；而大模型的“提示学习”技术可快速适配铁路文本任务，显著提升开发效率；计算机视觉大模型的快速发展则为图像任务提供了新的范式。Vision Transformer（ViT）、Swin Transformer、Segment Anything Model（SAM）等模型通过Transformer架构的全局自注意力机制，实现了对图像语义信息的高效建模。华为盘古视觉大模型的按需抽取能力、Meta SAM模型的泛化分割能力等，均展示了视觉大模型在复杂场景下的潜力。然而，尽管基础大模型凭借强大的泛化能力在众多领域展现出广泛应用潜力，但在特定行业如铁路领域的细分应用场景中，由于缺乏对行业特性的深入了解与针对性优化，直接应用可能难以达到预期的高价值服务效果，无法充分满足铁路业务的特殊需求。因此，将通用大模型与行业专业知识相结合，进行定制化开发和优化，对于提升模型在铁路领域的应用效能至关重要。

2. 4 行业大模型

铁路行业大模型包括铁路自然语言大模型和铁路计算机视觉大模型，在基座模型的基础上，通过收集铁路专业样本数据，经过训练学习铁路数据的模型，形成具备铁路知识的大模型。相对于基座模型，铁路行业大模型可实现具备专业知识问答、文档撰写、摘要生成、文本润色以及铁路场景下万物分割、目标检测等功能。行业大模型知识储备丰富，但在特定的专业知识深度上相对有限，对行业特性的理解不够深入，在处理一些专业性极强的铁路业务问题时，可能无法给出最精准、最符合行业实际需求的答案。

2. 5 场景大模型

铁路场景大模型是专注于铁路领域的专业模型。它以铁路行业大模型为起点，深入分析铁路特定场景的需求，收集相关数据作为支撑。在此基础上，通过提示词工程、骨干网络替换、大小模型串联等技术手段，对模型进行二次开发和优化。提示词工程能够精准引导模型生成符合铁路场景需求的内容；骨干网络替换可让模型具备更强大的底层处理能力；大小模型串联则能兼顾效率与精度。经过定制化开发与优化，铁路场景大模型能为铁路业务提供更专业、更精准的解决方案和决策支持，满足铁路行业的复杂需求。

3 铁路人工智能大模型关键技术研究

铁路行业大模型是基于基础大模型底座，通过构建样本库和知识库，采用监督微调、全参数训练等技术，实现灌输铁路行业知识。采用检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），减少模型幻觉，多尺度推理技术提升模型性能和准确性。

3. 1 铁路自然语言大模型关键技术研究

3. 1. 1 自然语言样本库构建

高质量文本数据样本库是自然语言大模型的基础，铁路自然语言大模型主要学习铁路标准规范文件、铁路技术规章、铁路制度办法、相关文件报告、技术研究报告、铁路相关法律法规、铁路专业教材、科技论文等各专业数据。通过数据规划、数据治理、完备核验、质量校验、数据标注等过程，形成用于铁路自然语言大模型训练和推理的样本库；及时动态更新样本库，确保大模型所学知识的有效性和准确性。铁路专业知识库样本库构建见图3。

图3 铁路专业知识库样本库构建

在铁路数据集的构建过程中，根据文件中的描述，提炼出对特定问题的回答，并确保问题与回答之间的逻辑一致性，并使用多轮校对和审查机制，验证问答的准确性和实用性。除此之外，为了确保模型在回答与铁路规则和操作规范相关的问题时能够按照标准化格式生成结果，特别引入格式化数据集。这类数据集不仅包含铁路领域的具体规则、规范和操作指引，还以结构化的方式进行组织，使模型能够在生成输出时严格遵循格式化要求。这种格式化数据对提升模型输出的规范性、一致性和可读性具有重要意义。

3. 1. 2 SFT关键技术

铁路行业大模型采用LoRA（Low-Rank Adaptation）的方式进行微调训练，根据行业经验与多次试验，专业数据集与通用数据集配比在50∶50时，训练轮次在3次左右时效果最佳。在LoRA方法中，通过低秩矩阵分解对预训练模型的权重矩阵进行参数化表达，并对参数更新进行结构约束。这种方法是在预训练模型选定的权重矩阵部分引入2个较小的调整矩阵；这2个矩阵相乘后形成1个低秩矩阵，用以修正对应的原始权重矩阵参数。详细见原文。

3. 1. 3 RAG关键技术

RAG是结合信息检索和文本生成的自然语言处理技术。通过构建包含设备维护手册、历史故障案例、运营规范及技术标准等铁路专用知识库，结合稠密向量检索技术与预训练语言模型，实现铁路知识的精准调用与场景化生成。其核心流程分为2阶段（见图4），检索阶段和生成阶段。在检索阶段，RAG模型接收设备故障描述、调度需求等铁路场景查询，通过语义相似度计算如稠密向量检索从知识库中快速定位相关文档片段；在生成阶段，将检索结果与原始查询输入领域适配的语言模型，生成符合行业规范的结构化文本输出，例如故障诊断报告、维修方案或调度优化建议。RAG通过知识库与生成模型的耦合，有效提升铁路设备全生命周期管理、应急决策支持等任务的知识完备性与响应准确性，同时确保输出内容的专业性与合规性，显著突破传统模型的知识时效性限制。

图4 RAG流程图

3. 2 铁路计算机视觉大模型关键技术研究

3. 2. 1 铁路计算机视觉样本库构建

铁路计算机视觉大模型包含业务数据、开源数据以及合成数据。业务数据直接来源于铁路日常运营中的各类图像和视频资料，包括但不限于列车进出站、轨道巡检、车站人流管理等场景。这些真实的现场数据捕捉了铁路环境中可能遇到的各种情况，是训练模型识别真实世界状况不可或缺的第一手资料。其次，开源数据则来自全球范围内已公开的铁路相关图像与视频集合，以及由社区贡献的数据资源。最后，为了 弥补实际采集数据中可能存在的不足，利用先进的计算机图形技术生成了合成数据。通过模拟各种极端天气条件、复杂光照环境和突发事件，合成数据大大扩展了模型的学习范围，使其具备更强的泛化能力和应对未知挑战的能力。铁路计算机视觉样本库构建方案见图5。

图5 铁路计算机视觉样本库构建方案

在铁路计算机视觉大模型的数据标注流程中，采用创新性的半自动化方法，确保数据质量和标注效率。

（1） 精选图像清晰且类别较为明显的种子样本，使用LabelMe等专业标注软件进行细致的人工标注，生成高质量的初始标注数据。在此基础上，利用人工标注数据对模型进行初步训练，得到初步模型权重。

（2） 将训练好的模型导入X-AnyLabeling辅助标注工具中，该工具能够自动快速处理复杂任务并智能标注剩余图片，显著加速标注流程。尽管自动化标注提高了效率，但仍需经验丰富的标注专家进行严格的人工复核，以确保数据的准确性和一致性。在整个半自动化标注流程中，不断收集反馈信息并对流程进行优 化，如调整模型参数、更新标注指南、评估标注工具性能等，以进一步提升效率和质量。

3. 2. 2 模型训练

铁路计算机视觉大模型的训练采用全参数训练方法，全参数训练允许对模型的所有参数进行精细调整，使网络能够更好地适应特定的视觉任务。全参数训练充分利用了所有可用数据，有助于模型捕捉到数据中的复杂模式和趋势，从而提高模型性能。在铁路场景中，数据具有高度的多样性和复杂性，全参数训练能够确保模型充分学习到各种细节和特征。此外，全参数训练可以减少由于数据集选择不当而导致的偏置问题，使模型更加可靠。通过全参数训练，铁路计算机视觉大模型能够更精准地识别和分析铁路场景中的各种元素，如轨道、信号灯、列车等，从而在铁路安全检测、智能调度等方面发挥更大的作用。优化器的选择对模型的训练效果至关重要，在针对铁路计算机视觉行业大模型的训练过程中采用AdamW优化器，其主要优势在于为每个参数提供自适应学习率，显著提高训练效率。此外，AdamW融合权重衰减正则化，可有效防止过拟合问题。

3. 2. 3 迁移学习与模型微调

迁移学习是场景模型阶段实现模型微调的核心。 通过迁移学习，模型可以在行业大模型的基础上，逐步调整并适应细分场景的特定任务。这一过程中，基于不同场景任务的需求，可以采用不同的迁移学习策略，使模型能够保留行业模型训练的行业通用知识，同时在新的任务需求下进行个性化的调整和优化。

为提升铁路计算机视觉大模型的训练效率与适应性，从以下3方面进行优化：

（1） 在迁移学习训练过程中，引入分布式计算框架、智能资源调度方案、混合精度训练以及优化数据传输效率等技术，加速训练流程并降低资源占用率。 利用数据并行与模型并行相结合的方法，将训练任务分解并分配到不同节点进行并行处理；采用智能资源调度方案，根据实际训练负载动态调整计算资源的分配；应用混合精度训练技术，减少内存占用和提高计算效率；同时，通过部署高速网络基础设施和采用数据预取、批量化处理以及数据压缩等技术，减少I/O瓶颈对训练速度的影响。

（2） 在权重初始化与逐层微调方面，利用行业大模型权重初始化，从底层特征到高层语义特征逐层微调，使模型在保持通用知识的同时适应新数据特征。 以铁路交通监控为例，首先保持底层的图像处理特征，然后重点微调高层的车辆识别和行为检测模块，使模型能够适应铁路交通中的细节特征。

（3） 在增量数据与持续微调方面，将新收集的数据定期或按需加入训练数据集，更新模型知识库，确保模型适应场景实时变化，提升模型精准度。例如， 在铁路设备维护过程中，随着设备磨损、维护记录的累积，可以不断将新收集的数据加入训练数据集中，利用增量数据更新模型的知识库，使模型在识别故障时更加精准。

3. 3 铁路人工智能大模型研发部署方案

为满足铁路人工智能大模型复杂的训练与推理需求，在研发部署中，硬件配置采用4台8卡服务器集群，单卡GPU显存≥24GB，内存≥1TB，每颗CPU配置32 核、主频≥2.4GHz，单台服务器提供1.14PFLOPS  FP16算力。大模型开发基于PyTorch开源框架构建技术栈，依托铁路人工智能平台功能，通过容器化技术将模型训练、推理代码及依赖环境封装为标准化镜像。利用集群技术实现模型容器的高可用部署，采用分布式计算架构，将集群内所有算力资源抽象为统一资源池。基于自定义调度策略，根据任务优先级、资源需求等因素动态分配算力资源。在实时检测任务中，通过设置资源保障机制，确保关键业务低延迟响应；对非实时训练任务，采用弹性资源分配策略。数据传输层面，通过消息队列等技术实现图像数据的高吞吐量传输，采用MinIO对象存储构建数据缓存层，对高频访问的图像等数据进行预缓存，降低数据读取延迟。搭建实时监控系统运行关键指标，性能下降时，通过自动调整副本数、节点亲和性策略等方式实现负载均衡， 满足铁路实时应用需求。

4 铁路人工智能大模型应用场景示范

4. 1 铁路自然语言大模型应用示范

目前，铁路自然语言大模型初步具备针对铁路行业特有的专业问题进行回答的能力、工作月报生成能力、铁路文档生成能力以及根据用户需求和条件自动生成代码的能力。此外，还支持自主构建专属知识库和数据库，可以根据自身需求灵活导入文档资料和相关数据，提高了铁路自然语言大模型个性化服务的质量。铁路自然语言大模型相比国内和国外3类通用大模型，铁路专业能力提升17.9%。详细见原文。

4. 2 铁路计算机视觉大模型应用示范

4. 2. 1 铁路场景万物分割

依据铁路计算机视觉大模型样本库以及视觉大模型构建关键技术，完成对铁路计算机视觉大模型的训练工作，铁路行业大模型具备了移动装备、基础设施、 车站旅服、铁路施工等场景下精准的万物分割能力，为具体下游任务的快速开发提供了坚实的基础，显著提升了开发效率和模型性能。利用现有的铁路计算机视觉大模型进行定制化开发，不仅省时省力，而且快速高效。详细见原文。

4. 2. 2 线路环境安全管控

铁路运输作为重要的交通方式之一，其安全性直接关系到人民的生命财产安全和社会经济的稳定发展。截至2024年底，全国铁路营业里程达到16.2万km，其中高铁4.8万km。保障列车运行安全一直是中国铁路安全最重要最核心的工作，特别是在铁路线路入侵监测场景中，落石、人员、大型动物等外来物体侵入线路或接触网出现异物等，都可能导致严重的事故，造成人员伤亡和财产损失。因此，开发高效的铁路线路入侵监测方法对于保障运输安全、预防事故发生至关重要。详细见原文。

5 铁路人工智能大模型展望

随着信息技术的持续进步，人工智能在铁路行业的应用将愈发深入和广泛。铁科院集团公司已完成铁路人工智能大模型的构建，涵盖铁路自然语言大模型和铁路计算机视觉大模型，为铁路行业的智能化转型奠定了坚实基础。

未来，铁路人工智能大模型的发展将围绕技术深化、场景拓展与生态构建3大方向持续推进。

（1） 在技术层面，随着算法创新与算力提升的双重驱动，铁路行业大模型将朝着更高精度、更强泛化能力的方向演进。通过持续丰富铁路行业特有的多源异构数据样本库，结合联邦学习、小样本学习等技术，可进一步突破铁路场景下数据标注成本高、长尾问题突出等瓶颈，提升模型在复杂工况下的适应性。同时，自然语言处理与计算机视觉模型的深度融合，将推动铁路智能决策系统向跨模态、多任务协同方向发展，为列车调度优化、设备故障预判等复杂场景提供更精准的智能支持。

（2） 在应用层面，铁路人工智能大模型将加速向全业务链渗透。在智能装备领域，通过与5G、物联网技术的深度融合，可构建实时感知、自主决策的智能列车系统；在智能建造与运维中，结合数字孪生技术，实现工程全生命周期的智能监测与健康管理；在旅客服务领域，通过多语言交互、情感计算等技术，打造个性化、人性化的智能服务体验。此外，铁路大模型还有望延伸至应急指挥、能源管理等新兴场景，形成覆盖铁路运输全要素的智能化生态体系。

（3） 在生态构建方面，需着力推动行业标准制定与跨领域协同创新。通过建立铁路人工智能技术标准体系，确保模型开发、部署、应用阶段都具有良好的安全性、可靠性和可解释性。同时，加强与高校、科研机构及产业链上下游企业的合作，构建“产学研用”协同创新平台，共同攻克铁路智能化中的关键共性技 术难题。此外，依托“一带一路”倡议，铁路人工智能技术可为全球轨道交通智能化提供中国方案，助力中国铁路技术标准与行业经验的国际化输出。

6 结束语

系统梳理了铁路人工智能大模型的构建过程及其在多场景中的应用实践，为后续研究提供了全面的理论与实践参考。基于铁路人工智能平台，针对铁路业务的复杂性和特殊性，设计了具有行业适配性的大模型架构，确保其高效支撑实际业务需求。在关键技术攻关中，重点围绕模型优化与微调等核心方向展开研究，为提升模型性能与功能提供了技术保障。同时，通过选取典型场景开展应用示范，采用严谨的试验设计与科学的评估方法，全面验证了铁路人工智能大模型的有效性与实用性。对人工智能大模型未来发展趋势进行展望，明确研究与应用方向，期望通过持续创新和优化，提升模型性能和泛化能力，推动其在更广泛领域发挥作用，助力铁路行业迈向智能化、高效化和可持续发展新时代。