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中(zhong)新(xin)网天(tian)津2月(yue)22日电(记者 周亚强)“DeepSeek大模型接入(ru)IT智能运维后，实现了运维效能的全面提升(sheng)，有效降(jiang)低了50%的突发故障发生(sheng)率，故障处置效率提升(sheng)40%，平均处理时间(jian)缩短20%。”记者从天(tian)津轨(gui)道交通运营集团获悉，该集团近期(qi)成立工作专(zhuan)班，目前已成功部(bu)署(shu)DeepSeek大模型，并完成客运服务、应急管理、IT运维、网络安全等多场(chang)景应用验证，构建起“感知(zhi)—认知(zhi)—决策”智能链(lian)条。
据介绍，客运服务场(chang)景下(xia)，相较(jiao)于传统基于规则的客服系统，DeepSeek大模型驱动的多模态深度学习(xi)在准确率和响应速度上实现了量级提升(sheng)。借助语音识别+意图分析双引擎，实现了88.2%的乘客咨询问(wen)题精(jing)准分类(lei)，支持连续多轮交互(hu)，确保上下(xia)文一致性，相较(jiao)传统对话机器(qi)人提升(sheng)70%。同时根据上下(xia)文分析监测(ce)用户情绪(xu)波动，并触发人工介入(ru)机制(zhi)，使响应速度提升(sheng)20%。
“在模拟测(ce)试环境中(zhong)，搭载DeepSeek大模型的应急管理决策相较(jiao)于传统方式，应急处理时间(jian)缩短30%，处置准确率提升(sheng)20%，极(ji)大地降(jiang)低了现场(chang)处置人员的失误风险。”据介绍，传统的地铁车站应急处理依赖现场(chang)处置人员的经验和记忆的判断，通过构建高度智能化的城轨(gui)垂直(zhi)领域(yu)大模型，借助多模态交互(hu)界面，如(ru)可视化的操作指(zhi)南、语音提示(shi)等，模型能够及时、准确地将最优应急方案提供给现场(chang)处置人员。
此外，安全AI平台接入(ru)DeepSeek大模型后，运营集团网络安全攻(gong)击数据检(jian)出率提升(sheng)至95.7%，误报率降(jiang)至4.3%。网络安全事件研判效率提升(sheng)90%，漏洞修(xiu)复效率提升(sheng)40%，可为智慧轨(gui)道交通提供坚实的安全保障。
天(tian)津轨(gui)道交通运营集团方面表(biao)示(shi)，下(xia)一步，将继(ji)续探索DeepSeek大模型在设备故障预测(ce)与(yu)维护(hu)、安全监控(kong)与(yu)预警等领域(yu)的深度应用，进一步提升(sheng)地铁运营的智能化水平，为公众提供更加安全、便捷、高效的出行服务。(完)