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中新网天津2月22日电(记者 周亚强)“DeepSeek大模(mo)型接入IT智能(neng)运维后，实现了运维效(xiao)能(neng)的全(quan)面提升，有效(xiao)降低了50%的突发故障(zhang)发生率，故障(zhang)处置效(xiao)率提升40%，平(ping)均处理时间缩短20%。”记者从天津轨道交通运营集团获悉，该集团近期成立工作专班，目前已成功部署DeepSeek大模(mo)型，并完成客运服务、应急(ji)管理、IT运维、网络安全(quan)等多场景应用验证，构建起“感知—认知—决(jue)策”智能(neng)链(lian)条。
据介绍，客运服务场景下(xia)，相(xiang)较于传统(tong)基于规则的客服系统(tong)，DeepSeek大模(mo)型驱动的多模(mo)态深度学习在准确(que)率和响应速度上实现了量级提升。借(jie)助(zhu)语音识别+意图分析(xi)双引擎，实现了88.2%的乘客咨询问题精准分类，支持(chi)连续多轮交互，确(que)保上下(xia)文一致性，相(xiang)较传统(tong)对话机器人(ren)提升70%。同时根据上下(xia)文分析(xi)监测用户情绪波动，并触发人(ren)工介入机制，使响应速度提升20%。
“在模(mo)拟测试环境中，搭载DeepSeek大模(mo)型的应急(ji)管理决(jue)策相(xiang)较于传统(tong)方式，应急(ji)处理时间缩短30%，处置准确(que)率提升20%，极大地降低了现场处置人(ren)员的失误风险。”据介绍，传统(tong)的地铁车站应急(ji)处理依赖现场处置人(ren)员的经验和记忆的判断，通过(guo)构建高度智能(neng)化的城轨垂直领域大模(mo)型，借(jie)助(zhu)多模(mo)态交互界面，如可(ke)视化的操作指南、语音提示(shi)等，模(mo)型能(neng)够及时、准确(que)地将最优应急(ji)方案提供给现场处置人(ren)员。
此外，安全(quan)AI平(ping)台接入DeepSeek大模(mo)型后，运营集团网络安全(quan)攻击数据检出(chu)率提升至95.7%，误报率降至4.3%。网络安全(quan)事件研判效(xiao)率提升90%，漏洞修复效(xiao)率提升40%，可(ke)为智慧轨道交通提供坚实的安全(quan)保障(zhang)。
天津轨道交通运营集团方面表(biao)示(shi)，下(xia)一步，将继续探索DeepSeek大模(mo)型在设(she)备故障(zhang)预测与维护、安全(quan)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(neng)化水平(ping)，为公众提供更加安全(quan)、便捷、高效(xiao)的出(chu)行服务。(完)