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天津地鐵部署DeepSeek大模型 突發(fā)故障發(fā)生率直降50%

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  中新網(wǎng)天津2月22日電(記者 周亞強)“DeepSeek大模型接入IT智能運維后,實現(xiàn)了運維效能的全面提升,有效降低了50%的突發(fā)故障發(fā)生率,故障處置效率提升40%,平均處理時間縮短20%。”記者從天津軌道交通運營集團獲悉,該集團近期成立工作專班,目前已成功部署DeepSeek大模型,并完成客運服務(wù)、應(yīng)急管理、IT運維、網(wǎng)絡(luò)安全等多場景應(yīng)用驗證,構(gòu)建起“感知―認知―決策”智能鏈條。M63即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com

  據(jù)介紹,客運服務(wù)場景下,相較于傳統(tǒng)基于規(guī)則的客服系統(tǒng),DeepSeek大模型驅(qū)動的多模態(tài)深度學習在準確率和響應(yīng)速度上實現(xiàn)了量級提升。借助語音識別+意圖分析雙引擎,實現(xiàn)了88.2%的乘客咨詢問題精準分類,支持連續(xù)多輪交互,確保上下文一致性,相較傳統(tǒng)對話機器人提升70%。同時根據(jù)上下文分析監(jiān)測用戶情緒波動,并觸發(fā)人工介入機制,使響應(yīng)速度提升20%。M63即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com

  “在模擬測試環(huán)境中,搭載DeepSeek大模型的應(yīng)急管理決策相較于傳統(tǒng)方式,應(yīng)急處理時間縮短30%,處置準確率提升20%,極大地降低了現(xiàn)場處置人員的失誤風險。”據(jù)介紹,傳統(tǒng)的地鐵車站應(yīng)急處理依賴現(xiàn)場處置人員的經(jīng)驗和記憶的判斷,通過構(gòu)建高度智能化的城軌垂直領(lǐng)域大模型,借助多模態(tài)交互界面,如可視化的操作指南、語音提示等,模型能夠及時、準確地將最優(yōu)應(yīng)急方案提供給現(xiàn)場處置人員。M63即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com

  此外,安全AI平臺接入DeepSeek大模型后,運營集團網(wǎng)絡(luò)安全攻擊數(shù)據(jù)檢出率提升至95.7%,誤報率降至4.3%。網(wǎng)絡(luò)安全事件研判效率提升90%,漏洞修復(fù)效率提升40%,可為智慧軌道交通提供堅實的安全保障。M63即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com

  天津軌道交通運營集團方面表示,下一步,將繼續(xù)探索DeepSeek大模型在設(shè)備故障預(yù)測與維護、安全監(jiān)控與預(yù)警等領(lǐng)域的深度應(yīng)用,進一步提升地鐵運營的智能化水平,為公眾提供更加安全、便捷、高效的出行服務(wù)。(完)M63即熱新聞——關(guān)注每天科技社會生活新變化gihot.com

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