中新網天津2月22日電(記者 周亞強)“DeepSeek大模型接入IT智能運維后，實現了運維效能的全面提升，有效降低了50%的突發故障發生率，故障處置效率提升40%，平均處理時間縮短20%。”記者從天津軌道交通運營集團獲悉，該集團近期成立工作專班，目前已成功部署DeepSeek大模型，并完成客運服務、應急管理、IT運維、網絡安全等多場景應用驗證，構建起“感知—認知—決策”智能鏈條。

　　據介紹，客運服務場景下，相較于傳統基于規則的客服系統，DeepSeek大模型驅動的多模態深度學習在準確率和響應速度上實現了量級提升。借助語音識別+意圖分析雙引擎，實現了88.2%的乘客咨詢問題精準分類，支持連續多輪交互，確保上下文一致性，相較傳統對話機器人提升70%。同時根據上下文分析監測用戶情緒波動，并觸發人工介入機制，使響應速度提升20%。

　　“在模擬測試環境中，搭載DeepSeek大模型的應急管理決策相較于傳統方式，應急處理時間縮短30%，處置準確率提升20%，極大地降低了現場處置人員的失誤風險。”據介紹，傳統的地鐵車站應急處理依賴現場處置人員的經驗和記憶的判斷，通過構建高度智能化的城軌垂直領域大模型，借助多模態交互界面，如可視化的操作指南、語音提示等，模型能夠及時、準確地將最優應急方案提供給現場處置人員。

　　此外，安全AI平臺接入DeepSeek大模型后，運營集團網絡安全攻擊數據檢出率提升至95.7%，誤報率降至4.3%。網絡安全事件研判效率提升90%，漏洞修復效率提升40%，可為智慧軌道交通提供堅實的安全保障。

　　天津軌道交通運營集團方面表示，下一步，將繼續探索DeepSeek大模型在設備故障預測與維護、安全監控與預警等領域的深度應用，進一步提升地鐵運營的智能化水平，為公眾提供更加安全、便捷、高效的出行服務。