为充分利用开源DeepSeek-R1推理模型的低成本、高性能等特性，近期天津轨道交通运营集团有限公司（以下简称“运营集团”）成立工作专班，推动DeepSeek大模型应用于生产运营场景，目前已成功部署DeepSeek大模型，并完成客运服务、应急管理、IT运维、网络安全等场景应用验证，构建起“感知—认知—决策”智能链条，为数字化转型注入核心动力。

DeepSeek大模型赋能票务客服

    在实验室内模拟的客运服务场景中，运营集团所属子公司致新运营公司联合天津大学构建高频客运问询AI训练数据集，并基于DeepSeek大模型的强大上下文理解能力和思维链推理能力，实现对乘客票务咨询问题的精准解析。高效地将自然语言与业务知识图谱深度映射，从而提供更精准的智能客服功能。

DeepSeek大模型“智”援地铁应急

    应急管理场景下，传统的地铁车站应急处理依赖现场处置人员的经验和记忆的判断，在面对复杂多变的突发状况时，易出现决策延迟和误判。运营集团通过采集行车、客运保障等应急场景数据集，结合海量历史应急数据的深度挖掘，依托人工智能技术训练城轨应急分支模型，构建高度智能化的城轨垂直领域大模型，不断迭代优化模型能力，寻找最优的应急操作策略。借助多模态交互界面，如可视化的操作指南、语音提示等，模型能够及时、准确地将最优应急方案提供给现场处置人员。

DeepSeek大模型助力IT运维智能升级

    IT智能运维场景下，利用DeepSeek大模型对IT基础设施、应用系统、故障锚点等数据进行全方位监控，实时感知系统运行状态，构建IT运维的“全景视图”；依托DeepSeek大模型对海量运维数据进行分析，精准识别IT系统的潜在风险，实现对系统故障的预警和根因分析；利用DeepSeek+编程大模型标准接口，实现自动化编程、图表、报表的生成及统计、分析工能、运维数据自动推送等智慧化场景。

DeepSeek大模型提升网络安全平台能力

    网络安全场景下，通过在网络安全监控平台融入DeepSeek，监控平台在对话、解读逻辑性、全面性等方面大幅提升AI能力。网络安全监控平台将在现有平台基础上发挥更大优势，为天津轨道交通运营网络安全态势分析提供更准确、详实的推理过程，可提升研判的准确性和有效性。融入DeepSeek的网络安全监控平台将进一步提升天津轨道交通运营网络安全防护效能。

    下一步，运营集团将继续探索DeepSeek大模型在设备故障预测与维护、安全监控与预警等领域的深度应用，进一步提升地铁运营的智能化水平，为广大市民提供更加安全、便捷、高效的出行服务。

（转自天津地铁）