中新網天津 2 月 22 日電（記者 周亞強）DeepSeek大模型接入 IT 智慧運維後，實現了運維效能的全面提升，有效降低了 50% 的突發故障發生率，故障處置效率提升 40%，平均處理時間縮短 20%。
天津軌道交通運營集團近期成立工作專班，目前已成功部署 DeepSeek 大模型，並完成客運服務、應急管理、IT運維、網路安全等多場景應用驗證，構建起“感知—認知—決策”智慧鏈條。
據介紹，客運服務場景下，相較於傳統基於規則的客服系統，DeepSeek 大模型驅動的多模態深度學習在準確率和響應速度上實現了量級提升。
藉助語音識別+意圖分析雙引擎，實現了 88.2% 的乘客諮詢問題精準分類，支援連續多輪互動，確保上下文一致性，相較傳統對話機器人提升 70%。
同時根據上下文分析監測使用者情緒波動，並觸發人工介入機制，使響應速度提升 20%。
“在模擬測試環境中，搭載 DeepSeek 大模型的應急管理決策相較於傳統方式，應急處理時間縮短 30%，處置準確率提升 20%，極大地降低了現場處置人員的失誤風險。”
據介紹，傳統的地鐵車站應急處理依賴現場處置人員的經驗和記憶的判斷，透過構建高度智慧化的城軌垂直領域大模型，藉助多模態互動介面，如視覺化的操作指南、語音提示等，模型能夠及時、準確地將最優應急方案提供給現場處置人員。
此外，安全 AI 平臺接入 DeepSeek 大模型後，運營集團網路安全攻擊資料檢出率提升至 95.7%，誤報率降至 4.3%。網路安全事件研判效率提升 90%，漏洞修復效率提升 40%，可為智慧軌道交通提供堅實的安全保障。
天津軌道交通運營集團方面表示，下一步，將繼續探索 DeepSeek 大模型在裝置故障預測與維護、安全監控與預警等領域的深度應用，進一步提升地鐵運營的智慧化水平，為公眾提供更加安全、便捷、高效的出行服務。
