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佳都科技AI巧匠之作:城市交通应急管理的智慧之眼

2023 |2023-08-25



在城市交通的繁忙脉络中,任何微小的异常或事故都可能导致重大的影响,这使得应急管理变得尤为重要。

传统的应急管理流程与当今AI技术驱动的模式相比,存在着明显的差异和局限性。未来,应急管理场景在佳都科技AI大模型的加持下,依托信息技术和数据资源,将形成一个良性的智慧交通生态管理系统,让管理者融会贯通各个应用系统,在规范受理机制、定期分析研判、强化监督考核等方面更加得心应手。






知行交通大模型的五大核心能力
佳都科技不仅仅拥有AI基础能力,而且将以往的智慧交通行业项目经验和数据优势沉淀为行业资产,形成全智能、可进化、易操作的“领域知识库”和“领域工具库”。其中,“领域知识库”汇集了行业标准&规范&行研、各领域方案与技术规格书、运维与操作文档、案例与技术总结材料等行业知识,并仍在持续更新。“领域工具库”涵盖了各个交通刻画类、感知类、预测类、调度类等工具,支撑行业大模型实现数据分析、应用和价值挖掘。

具体而言,佳都知行交通大模型基于“行业Know-How”打造五大核心能力,高效赋能城市交通应急管理:

一是领域知识与高质量语料,知行交通大模型深度融合了丰富的领域知识,结合高质量的专业语料库,确保模型具有卓越的理解和判断能力。这意味着在处理交通应急管理等专业任务时,它是一位24小时在线的专家,为管理人员提供决策分析支持。

二是行业实践与专家模型,大模型不仅基于理论,更结合了实际行业实践。经过多次与业内专家的合作与调整,该模型已经被优化至能够处理实际问题,其结果既准确又实用。

三是混合云多模架构,该架构确保了模型的灵活性和可扩展性,使其能够在各种环境中高效运行,满足不同客户的需求,并确保数据的实时传输与处理。

四是跨模态泛化能力,知行交通大模型具备出色的跨模态泛化能力,使其不仅能够处理文本信息,还能对音频、视频和其他多种数据进行分析,为城市交通应急管理提供全方位的决策支持。

五是自主可控与内容安全,保障数据和信息的安全是知行交通大模型的核心原则,模型的设计考虑到了内容的安全性,确保所有数据在传输和处理过程中都得到了严格的保护,为企业和政府部门提供了一个可靠、安全的AI工具。

知行交通大模型为城市交通应急管理提供全方位的支持,帮助决策者更加迅速、准确地做出判断和决策。



数字之路,助力应急管理流程升级
城市交通作为城市的生命线,任何突发情况都可能对城市带来巨大影响。因此,应急管理在城市交通中占据了重要的地位。佳都科技所推出的知行交通大模型正是针对这种需求,为传统的应急管理注入了智能的力量。
应急管理流程主要分为事前、事中和事后三大流程,在引入了佳都科技的知行交通大模型后,拥有专家级数据库的知行城市大模型赋能管理流程,使得每个环节的效率都得以提升,应急管理成为日常化、流程化的工作。

预案制订与培训:一场景一预案,安全升级
过去,企业制定预案流程和标准时,常常需要举行大量会议,多次修改纸质文件,员工需要手动进行学习和模拟训练。不仅如此,传统模式打造的预案通常不能针对特定的应急场景定制化打造,因此效果不佳,而且此过程需要耗费大量时间精力。

为了提升事前预案的质量与效果,佳都科技把大模型预训练技术接入应急场景,大模型可以根据历史数据和案例定制每一个场景的预案,也节省了时间。不仅如此,员工还可以在AI模拟的场景中进行训练,使培训更为直观、高效。

应急决策与响应:数据利用最大化,精度升级
应急事件发生时,由于人为的信息传递和处理,经常导致响应的延迟。不仅如此,每次应急场景的问题不完全相同,并且需要非常迅速的解决问题,导致管理人员“急慌忙”,应急处理的经验与积累也成为问题。

为了提高应对速度和准确性,知行交通大模型引入了专家级知识库,为应急团队提供了24小时的决策支持,能够迅速识别问题,并立即推送最佳处理方案

以具体的地铁车站突遇大客流为例,遇到此类场景时,管理人员可以通过AI数字人,调取站内视频实时状况。在视频查看的基础上,大模型的知行助手会同步分析检票数据和视频监控数据,计算客流并给出明确数据,例如,客流量已占设计容量x%。

在分析客流量后,AI大模型会根据数据判断并给出明确的应急处理建议,“车站近半小时内,进站客流、出站客流、站内滞留人数均已达一级管控标准,建议采用一级客控措施。”若应急人员对一级客控措施不熟悉,只需询问知行助手,助手还能化身应急管控专家,会详细列出处置要点和实施标准,确保流程快速、精确地展开

当问题变得更加复杂化,例如一级客控措施仍不能解决问题时,“知行助手”还可变身为运营控制中心,对处置人员上报的线控申请给出进一步建议,如:“x号线上行近x趟列车拥挤度为x%,下行方向近x趟列车拥挤度为x%。建议采取上下行方向加开列车措施,同时,根据智能视频分析,站台滞留人数为x人,建议下达延长列车停靠时间指令。”可见,应急管理得以流程化、日常化的快速解决。

事件总结与改进:应急管理闭环,能力升级
在事件结束后,传统流程下需要团队手动进行记录、分析和总结。但现在,大模型能够自动为团队生成详细的事件报告,同时分析预案的执行效果,自动提出针对性的改进建议,不仅仅为管理人员提供总结经验、也为大模型自身的进化提供了材料库。

值得注意的是,大客流仅是知行助手在应急管理场景中的冰山一角,它的应用远不止于此。无论是面对水灾、恐怖袭击,还是站台火灾,“知行助手”都能够为应急管理人员提供及时、精准的决策支持,使得应急处理不再是盲目和慌乱,而是成为得心应手的日常操作。

智慧交通领域是前沿的AI技术融入实际场景的典范,也是城市应急管理的方向标杆。展望未来,佳都科技的知行交通大模型将逐步进化为超大城市AI大模型,探索更丰富、更多元的技术应用场景,最终赋能更多行业模型的应用落地。


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