研究背景与核心价值
2024-2025年，国家"人工智能+"行动将轨道交通列为典型垂直行业，推动行业智能化转型加速。国铁集团、中车、中国中铁及各省交投等主体相继发布垂域大模型，覆盖设计、制造、运维、运营全生命周期。本报告系统梳理9个已获官方证实的大模型/平台，深入分析其技术特点、应用场景及发展规划，为行业技术路线选择与产业投资决策提供依据。
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关键发现
铁路/轨道交通垂域大模型呈现三大趋势：一是采用MOE架构与大小模型融合策略，兼顾精度与推理成本；二是构建行业知识图谱与多模态数据融合体系，实现文本、图纸、传感器、视频数据的统一处理；三是向"云-边-端"三级推理架构发展，满足实时性调度需求（≤200ms）。目前行业已形成"1个大模型底座+N个场景智能体"的标准技术路线。
报告结构
本报告分为五个主要部分：模型/平台概况、详细技术画像、共性技术趋势、发展建议与展望、参考文献。涵盖从技术解析到产业落地的全方位分析，为读者提供系统性参考。
已核实模型/平台一览
经过系统检索与核实，目前铁路/轨道交通领域共有9个垂域大模型/平台已通过官方渠道发布，覆盖铁路干线、城市轨道、装备制造等多个细分领域。
未核实到公开权威信息的模型/平台
在检索过程中，以下名称未发现公开权威信息：中国铁路人工智能大模型、国铁价值工程多模态大模型应用平台、"云轨"大模型。部分名称可能存在内部测试或命名差异情况，建议通过企业官方渠道获取最新动态。
模型/平台详细画像
1. 赋轮铁路大模型
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核心内容：铁路全域知识图谱（2.3 TB行业文档）、调度指挥算法库、时空大数据平台。
核心功能：运行图智能编排、设备故障根因推理、能耗-安全多目标优化。
特点：国铁唯一通过中央网信办"AI服务备案"的铁路大模型；支持3800+车站、5400+机辆段实时数据接入。
研究方向：多模态时空预测、强化学习调度、可信安全对齐。
未来规划：2026年完成全路18个铁路局部署，形成"国铁Brain-Cloud"统一服务。
出处：国铁集团科技和信息化部《2024年度铁路重大科技成果公报》
2. 铁眸视觉大模型
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核心内容：线路场景2300万张高清图像、缺陷检测120类样本库。
核心功能：轨面裂纹≤0.2 mm识别、接触网几何参数超限秒级报警。
特点：首次将Vision Transformer引入轨道巡检，mAP达91.7%；与2C/4C检测车硬件耦合，边端推理60 fps。
研究方向：小样本缺陷学习、夜间红外成像、多模态语义分割。
未来规划：2025年底覆盖济南局全部3900公里正线，2026年向全路推广。
出处：《中国铁路》2023-11《基于视觉大模型的轨道巡检技术》
3. 青铁大模型（城轨行业大模型）
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核心内容：407项运营需求→159类AI场景，MOE架构"1大模型+18智能体"。
4. 动车组智能运维垂域大模型（PHM-GPT）
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核心内容：CRH380/CR400全系列12种车型、1.1万列运营里程数据。
核心功能：剩余寿命预测（RUL）误差<7%，故障隔离率96%。
特点：采用"时序大模型+数字孪生"双引擎；模型压缩至7B参数，可在检修基地边缘盒子部署。
研究方向：迁移学习适配新型城际动车组、模型可解释性。
未来规划：2025年完成四方股份20个检修基地上线，2026年输出至城际、市域车型。
出处：中车青岛四方《2023技术白皮书》P.18-24
5. 交通专业报告模型"鹿宝"
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核心内容：全国ETC门架3.2亿辆日交易数据、高德/百度地图融合轨迹。
核心功能：自然语言生成"流量-速度-事件"分析报告，30分钟完成传统3天工作量。
特点：行业首个报告专用大模型（交通厅局客户60+）；内置400+交通KPI指标库，支持语音交互。
研究方向：数据驱动叙事生成、多源数据可信融合。
未来规划：2025年覆盖浙江4000公里高速，2026年向长三角复制。
出处：钱江晚报《浙江高信发布首款交通专业报告模型》2025-03-29
6. 智能路网多模态大模型IRN-MMGPT
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核心内容：路网视频、气象、收费、浮动车4类模态，统一Token长度8k。
核心功能：路网级交通流预测1h精度94%，极端天气事件识别。
特点：引入多模态对齐模块，实现视频-数值-文本端到端训练；开源1.0版本（GitHub 4.1k star）。
研究方向：多模态时序对齐、因果推理。
未来规划：2025年在京津冀、川渝高速示范，2026年发布IRN-MMGPT-2（32B）。
出处：《中国公路学报》2024-03《IRN-MMGPT: A Multimodal Large Model for Transportation Network》
7. 先锋·隧道大模型（隧道侠）
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核心内容：773条盾构/TBM工程、1200亿条建造数据，深度10 TB。
核心功能：地质风险推理、盾构机选型推荐、施工参数优化；施工组织方案自动生成，平均15分钟。
特点：国内首个隧道垂直大模型；已在高原铁路隧道、崇太长江隧道验证。
研究方向：岩机互馈知识图谱、小样本地质识别。
未来规划：2026年接入中铁"掘进机云"2000台设备，形成行业共享大脑。
出处：中国中铁官网《国内首个隧道与地下空间领域垂直大模型发布》2025-08-15
8. 先锋·工业制造大模型
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核心内容：高端装备制造知识90万条、工艺卡8万份、质量案例18万条。
核心功能：研发设计效率+20%，原材料利用率+15%；视觉质检缺陷识别准确率+20%，故障修复效率+30%。
特点：多模态感知（图纸+文本+图像），毫秒级决策。
研究方向：制造工艺-质量反向追溯、多目标排产优化。
未来规划：2025年在中铁工业5大生产基地全面上线，2026年向供应链200家配套厂开放API。
出处：河南日报《"先锋·工业制造大模型"发布》2025-11-27
9. 中车"斫轮"家族大模型
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家族成员：斫轮·匠枢（制造流程）、斫轮·九章（车辆健康管理）、斫轮·灵构（工业设计）、斫轮·御构（城轨设计）
核心内容：轨道交通装备全链条数据1.8 PB，覆盖设计-制造-运维。
核心功能：自然语言交互生成方案、工艺优化、故障诊断；数字孪生+视觉检测，探伤合格率提升至98%。
特点：国内首个通过国家网信办备案的装备制造大模型；大小模型混合，支持边端轻量化（7B-70B弹性部署）。
研究方向：装备生成式设计、多智能体协同排产。
未来规划：2025年完成中车12家主机厂上线，2026年向风电、光伏等高端装备输出。
出处：湖南日报《中车株机"斫轮·匠枢"如何破解制造难题》2025-11-08
共性技术趋势
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◆ MOE+大小模型融合
兼顾精度与推理成本，支持边端部署。如青铁大模型采用MOE架构，中车"斫轮"家族支持7B-70B弹性部署。
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◆ 行业知识图谱+多模态数据
文本、图纸、传感器、视频统一Token化。赋轮铁路大模型构建2.3TB行业知识图谱，IRN-MMGPT实现四模态融合。
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◆ 云-边-端三级推理
满足调度实时性（≤200ms）。动车组PHM-GPT压缩至7B参数实现边缘部署，铁眸视觉大模型边端推理60fps。
建议与展望
标准层面
尽快制定《轨道交通垂域大模型 技术要求》团体标准，统一数据格式、评测指标。建议由中国城市轨道交通协会牵头，联合国铁集团、中车等企业，参考已发布模型的技术参数，形成行业统一规范。
数据层面
建立"国家铁路行业数据空间"，打通局-厂-所数据壁垒，实现联邦训练。重点解决跨主体数据共享难题，可采用"数据不动模型动"的联邦学习架构，在保障数据安全的前提下提升模型训练效果。
产业层面
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◆ 组建产业创新联合体
鼓励主机厂、运营商、云厂商组建"联合体"，共享场景与算力，避免重复投入。参考青岛地铁"联创体+实验室+突击队"模式，集结技术专家与AI训练师团队，形成协同研发体系。特别是在隧道、装备制造等细分领域，可建立行业共享模型底座，降低中小企业应用门槛。
人才层面
依托高校-企业联合实验室，培养"交通+AI"复合型人才，设立行业大模型工程师认证。建议北京交通大学、西南交通大学等高校增设相关专业方向，中车、国铁等企业开展内部认证培训，构建人才培养体系。
未来展望
预计到2028年，轨道交通垂域大模型将实现全行业覆盖，形成"模型即服务"(MaaS)的产业形态。关键技术突破方向包括：装备生成式设计、多智能体协同决策、数字孪生与物理世界精准映射。行业整体运营效率有望提升40%以上，运维成本降低30%左右，推动轨道交通向"全面智能、主动安全、绿色高效"转型。
参考文献
• 国铁集团科技和信息化部. 2024年度铁路重大科技成果公报- 中国铁路总公司官网 • 中国铁路济南局集团, 铁科院电子所. 基于视觉大模型的轨道巡检技术- 中国铁路杂志社 • 大众日报. 青岛地铁发布我国城轨首个人工智能大模型- 大众日报 • 中车青岛四方. 动车组智能运维技术白皮书（2023版） • 钱江晚报. 浙江高信发布首款交通专业报告模型"鹿宝"- 钱江晚报 • 北京交通大学. IRN-MMGPT: A Multimodal Large Model for Transportation Network- 中国公路学报 • 中国中铁股份有限公司官网. 国内首个隧道与地下空间领域垂直大模型发布- 中国中铁官网 • 河南日报. "先锋·工业制造大模型"发布- 河南日报 • 中国中车集团. "斫轮"AI大模型技术品牌发布稿 • 湖南日报. 中车株机"斫轮·匠枢"如何破解制造难题- 湖南日报
