智驭未来——轨道交通行业AI赋能与智能体应用实战

一、AI能做什么、不能做什么——构筑正确的AI认知轮廓

1. AI的本领边界

1）生成式AI的核心本领：文本生成、资讯整合、代码编写、图像创作、视频制作、资料拆解

2）AI的明显短板：缺乏真实领会和常识推理、无法承担最终责任、倚重高质量输入、存在“幻觉”问题

3）大模型的本领演进：从单步对话到多步骤差事执行

1. 哪些交给AI、哪些人工把关——人机协同的分工要则

1）适合交给AI的差事类型：重复性高、规则明晰、资讯检索、初稿生成、格式转换

2）必须人工把关的环节：最终决策，安全审核、合规判断、质量验收，对外发布

3）人机协同黄金法则：AI产出初稿→人工审核修正→AI精进迭代→人工终审确认

二、轨道交通业界AI运用全景扫描---他山之石

1. 业界标杆实例一：天津地铁DeepSeek大模型部署实践

天津轨道交通营运集团成立事务专班，成功部署DeepSeek大模型并完成客运服务、应急管控、IT运维、网络安全等等多情境运用验证。在客运服务情境中，联合天津大学构筑高频客运问询AI训练资料集，基于大模型的上下文领会本领和思路链推理本领，达成对乘客票务咨询问题的精准拆解。在应急管控情境中，借助采集行车、客运保障等等应急情境资料集，结合海量历史应急资料深度挖掘，构筑高度智能化的城轨垂直领域大模型。在IT运维情境中，利用大模型对IT基础设施、运用系统、故障锚点等等资料开展全方位监控，实时感知系统运行状态。该部署有效降低了50%的突发故障发生率，故障处置效率拉升40%，平均处理时间缩短20%

交流碰头：在你的日常事务中，有哪些环节能够借鉴天津地铁的AI运用思路？

1. 业界标杆实例二：南宁轨道交通AI驱动维修新生态

南宁轨道交通营运公司面对海量装置类型、复杂故障情境以及主力练就周期长的难题，依托本领大师事务室组建“电子维修啄木鸟”队伍，自主研究借助本地化部署国产机器智能平台DeepSeek，深度融合历史维修资料和AI技艺，成功构筑智能维修专家诊断系统。借助对近万条维修工单等等资料的结构化处理和深度训练，炼就了专属的电子维修AI大模型。其故障诊断树能归纳故障推演，秒级定位故障根源；智能实例库可关联相似实例，一键推送最 优维修方案；装置隐患库能智能拆解高频隐患点并推荐维护打法。自系统投用，已沉淀出覆盖20大类装置、500+细分情境的准则化学识架构

1. 业界标杆实例三：重庆“AI+智慧公共交通一体化疏运”智能体

重庆交通开投集团炼就的“AI+智慧公共交通一体化疏运”智能体已完成试点运用。该系统整合轨道闸机刷卡资料、区域客流热力图、要害站点视频智能拆解以及历史经过资讯等等多源资料，7×24小时监控交通脉搏。当预警触发，智能体基于历史客流资料精准预测疏运人数，拆解乘客主要流向，在电子地图上搜索周边闲置公交运力，运行层面，数秒内生成公轨一体化疏运施行方案。方案具体指明轨道乘客带出至哪个疏散点、公交基于哪些班次开展疏散，甚至细化到各相关人员的协同差事。应急疏散方案拟定时间从人工的2小时压缩至5分钟以内

交流碰头：思索你所在岗位的哪个事务情境最适合率先引入AI？

一，AI文本处理——从“写”到“改”的全流程提效

1. AI辅助公文写作

1）提示词工程基础：定位设定、差事描述、输出格式、风格约束

2）常用公文情境实操：通知、报告、会议纪要、培训方案等等AI辅助生成

3）文本润色和风格转换：庄重/口语化切换、篇幅调整、推演精进

实地实操：采用AI抓手实地生成一份“车站月度安全培训通知”初稿，并开展润色精进。

1. AI资讯整合和学识管控

1）长文档摘要和要点提取

2）多源资讯整合和报告生成

3）培训教材和课件大纲AI辅助规划

二、AI资料处理——让资料“开口说话”

1. AI辅助Excel资料拆解

1）自然语言生成公式和函数

2）资料清洗和整理AI提效

3）资料趋势拆解和洞察提取

1. AI报表和图表生成

1）从资料到图表的自动转化

2）资料拆解报告的AI辅助撰写

实地实操：提供一份还原的月度客流资料表，采用AI抓手完成资料整理、趋势拆解和可视化图表生成。

三、AI图片生成——零基础也能做视觉规划（重点模块）

1. AI图片生成抓手概览和选型

1）主流文生图抓手引见：功能特点和适用情境

2）提示词撰写招数：主体描述、风格设定、构图要素、细节约束

1. 轨道交通情境AI图片生成实战

1）培训课件配图生成：示意图，流程图、概念图

2）宣传海报和通知配图规划

3）装置原理图辅助生成和精进

实地实操：以“地铁车站客流疏导示意图”或者“安全培训宣传图”为主题，采用AI图片生成抓手完成从提示词撰写到图片生成的全流程操作

四，AI视频制作——从“不会剪”到“一键成片”（重点模块）

1. AI视频生成技艺现况和抓手选项

1）文生视频、图生视频的基本原理

2）主流AI视频抓手的功能对比和选型建议

3）轨道交通情境AI视频运用情境：培训视频、宣传短片，操作演示

1. AI视频制作全流程实操

1）脚本撰写：AI辅助生成视频脚本和分镜头

2）素材生成：采用AI生成视频画面、配图和音效

3）视频合成：从素材到成品的迅速制作

实地实操：以“车站准则化作业流程”或者“安全操作要点”为主题，采用AI视频抓手完成一段30秒以内的培训短视频制作

1. 业界运用实例：AI视频赋能公司培训

某轨道交通公司将AI视频生成技艺运用于员工培训情境——过去制作一段准则化作业培训视频需要专精拍摄队伍数天时间，现在借助AI视频抓手，将操作规程文本转化为动态演示视频，实操中，制作周期从数天压缩至数小时

交流环节：展示一段由AI生成的培训短视频，参训者实地拆解其优缺点，并尝试用AI抓手生成类似视频

一、认识智能体——AI的“进化版”

1. 何为智能体（Agent）

1）智能体和传统AI抓手的本质区别：能“思索”+能“执行”+能“调用抓手”

2）智能体的核心构成要素：大模型（大脑）+ 抓手调用（手脚）+ 记忆系统（心得）+ 自主决策（判断）

3）智能体的本领层级：从单步对话到多步骤差事自主完成

1. 轨道交通情境智能体运用展望

1）智能客服智能体：自动响应乘客问询，处理票务问题-

2）运维助手智能体：故障诊断，维修方案推荐

3）调度辅助智能体：客流预测，应急方案生成

二、智能体搭建——从0到1的实战路径

1. 智能体搭建的基本本领

1）提示词工程的进阶运用：定位定义、差事拆解、约束条件

2）学识库构筑：怎样将公司文档、规章制度转化为智能体可调用的学识

3）事务流规划：将多步骤差事编排为智能体的自动化流程

1. 智能体搭建的通用办法

1）第 一步：明晰差事标的和边界——智能体“做什么、不做什么”

2）第二步：准备学识素材——将业务资料“喂”给智能体

3）第三步：定义定位和行为规范——让智能体“知道自己是who”

4）第四步：测试和迭代精进——持续调教让智能体更“聪明”

实地实操：实地演示怎样搭建一个“车站交接班助手”智能体——将日常通知、文档、交办事项资料整合为智能体可调用的学识库，自动为车站人员生成交接班要点，在实际应用里，节省整理台账的零碎时间

三、智能体的生态化运用——从“单兵作战”到“队伍协同”

1. 多智能体协同事务模式

1）何为多智能架构统：不同职能的智能体分工协同

2）生态化智能体事务台的核心价值：上下文共享、差事接力、资产沉淀

3）从“超级个体”到“超级队伍”的跃迁路径

1. 智能体在公司中的落地路径

1）试点先行：选项一个具体业务情境先跑通

2）从小到大的扩展打法：从个人助手→部门智能体→公司智能体生态

3）智能体资产的管控和复用：让“调教”结晶可沉淀、可传承

业界实例：某省属国企研究院采用智能体平台搭建了一套完整的AI Agent架构，核心标的不是“让AI代替研究员”，而是让AI做研究员最不擅长的事：资讯聚合、格式准则化、合规初筛、多源交叉验证。这套架构沉淀了150多个可复用的本领（Skill）

交流碰头：在你的岗位中，哪些重复性事务最值得“交给智能体”？

一、运用情境工作坊（可根据参训者岗位分组选项）

1. 情境一：培训课件AI迅速制作工作坊

差事标的：采用AI抓手在30分钟内完成一份培训课件的初稿（含大纲、配图、解说视频片段）

操作流程：

• 步骤1：采用AI抓手生成课程纲要和逐页内容

• 步骤2：采用AI图片抓手为每页生成配图

• 步骤3：采用AI视频抓手生成1-2个解说片段

• 步骤4：整合成一份可交付的培训课件

1. 情境二：营运报告AI辅助撰写工作坊

差事标的：采用AI抓手在20分钟内完成一份周度营运报告的初稿

操作流程：

• 步骤1：将原始资料“喂”给AI抓手

• 步骤2：采用AI完成资料整理和图表生成

• 步骤3：采用AI生成报告文字内容

• 步骤4：人工审核和精进

1. 情境三：通知宣传物料AI规划工作坊

差事标的：采用AI抓手在20分钟内完成一份车站通知/宣传物料的图文规划

操作流程：

• 步骤1：采用AI生成通知文案

• 步骤2：采用AI图片抓手生成主题配图

• 步骤3：图文整合和排版精进

二、结晶展示和点评

每组展示工作坊结晶，就一线经验说，重点从“实用性、准确性，美观性”三个维度反馈点评

一、个人层面：AI本领持续精进的行动清单

1. 每日一练：每天采用AI抓手完成一个小差事（写一段文案、做一张图、整理一段资料）

2. 构筑个人AI抓手箱：选项2-3个核心抓手持续深耕，而非“样样通、样样松”

3. 构筑提示词素材库：将好用的提示词分类保存，形成个人学识资产

4. 加入AI研习社群：和同行交流心得、分享实例

二、队伍层面：促成AI在组织内落地的建议

1. 寻找“AI带头人”：在队伍中练就1-2名AI运用主力，以点带面促成运用

2. 选项“小切口”情境：从最痛点、最小闭环的情境开始试点

3. 构筑AI运用实例库：将成功心得文档化、模板化，便于复制推广

4. 定期组织AI运用分享会：让“会用的人教不会用的人”

三、组织层面：构筑AI赋能长效制度的思索

1. 从“试点”到“规模化”的要害：不是让个人用上AI，就一线经验说，而是让组织用好AI

2. 公司AI落地的三个层次：个人效能放大→数字员工常驻→组织协同飞轮

3. AI资产的沉淀和复用：让每个员工的“调教结晶”成为组织的共同财富

结语：AI不是替代人，从实践看，而是让人更强大。在轨道交通业界智能化转型的浪潮中，率先掌握AI赋能本领的人，将成为促成业界进步的引领者

备注说明

本课纲要可根据参训者实际基础水平调整各模块时间分配：若参训者AI基础较弱，可适当增加第 一、二讲时间；若参训者已有一定AI采用心得，可压缩次讲、强化三讲和四讲工作坊

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博闻智咨询|蔺军老师