和利時 “AI+邊緣智能”是“和行”軌道交通大模型與邊緣智能控制器(EIC)的深度融合應用。
AI大模型基于前沿微調技術,深度融合行業知識庫,在規章制度智能解析、故障處置輔助決策、運維數據統計分析等核心場景實現技術突破。邊緣智能控制器(EIC)在推動軌道交通領域智能化進程中發揮著關鍵作用,能夠有效降低設備投資成本,節約機房空間,提高運維效率,降低運維成本,并為軌道交通建設和運營單位效率提升、碳排放減少提供了技術支撐。
面向應用場景,“AI+邊緣智能”打通了“通用大模型底座+行業數據定調”的智能模式,在“和行”軌道交通大模型基礎上,創建了“和言”“和視”“和音”三大模塊。“和言”實現了語言大模型與邊緣智能設備智能診斷功能的有效結合;“和視”提供了基礎視覺大模型與邊緣智能設備運算能力的高度匹配;“和音”實現了現場語音識別與邊緣智能設備采集手段的深度融合,為軌道交通行業提供定制化的智能解決方案。
“AI+邊緣智能”為軌道交通領域“智能、綠色”提供了行之有效的解決方案。
技術突破:
賦能智能化運維 提升運維效率
· 統一控制網絡:實現生產控制數據和高頻運維數據的接入。
· 硬件綜合承載:邊緣智能控制器(EIC)代替多套傳統控制器和智能診斷器等硬件,節省機房空間和建設運維成本。
· 數據融合管理:邊端生產與運維數據統一采集,減少接口數量和調試工作量;通過云邊數據的分發和協同,降低中心數據處理壓力,提高數據質量;一鍵生成統計表格與故障處理報告,大幅減少人工操作。
· 統一開發平臺:符合IEC61131-3國際標準的低代碼開發環境,內置上百種工業控制及智能診斷算法庫,降低開發難度,提升開發質量與效率。
· 知識覆蓋全面化:構建軌道交通全領域知識庫,涵蓋規范制度、原理知識、安裝調試、故障處理等核心內容。
· 交互能力智能化:新增故障分析、語音識別等功能,提升問答精準度與操作便捷性。
· 運維效能倍增:輔助員工快速定位故障并優化處理方案,同時支持培訓場景,全面提升團隊專業水平。
核心技術:
雙引擎驅動智能化運維新紀元
AI算法與邊緣智能設備的雙引擎架構,確保其在復雜運維場景中的高效表現。
· 強大的邊緣計算能力
現場側實現強大的工業控制功能,開放側容器運行環境、微服務部署可統一進行管理,支持擴展圖像處理模塊、計算增強模塊。
· 靈活配置的虛擬化和容器技術
提供虛擬化管理平臺、容器部署技術,可劃分多個業務系統及各系統的網絡、計算、存儲資源,保證系統間的安全隔離。
· 強大的系統擴充彈性
整機模塊化設計,主控資源、擴展資源可靈活擴展,便于現場升級改造、產線重組,實現現場硬件成本的集約化。
· 集成成熟的工業技術
通過集成工業控制、邊緣部署、物聯通訊等相關技術,整合傳統多套軟硬件產品的功能,滿足不同行業的各種應用需求,并簡化系統架構。
· 賦能多樣化的終端設備
通過多種標準的外設接口和通訊協議,與傳感器、儀表儀器、工業設備、攝像頭等多樣化的現場設備交互,以智能應用賦能終端設備。
· 適用于嚴苛的工業環境
工業級無風扇設計,通過多種可靠性測試、安規認證、CE認證。
· 領域定制化微調技術
基于參數高效微調(PEFT)技術,結合LoRA(低秩適應)與指令微調策略,僅需少量參數更新即可適配工程運維需求。通過對海量運維文檔、故障案例等數據的訓練,AI大模型在保留通用語言能力的同時,精準掌握工程術語與流程邏輯。
· 多源知識庫融合
通過RAG(檢索增強生成)技術動態調用最新知識片段,確保輸出內容兼具專業性與時效性。
多場景融合應用
“和行”軌道交通大模型與邊緣智能控制設備的深度融合,為鐵路站房及隧道機電設備的智能監控、精準管控、高效運維與智能化升級提供了強大支撐。
· AI算法與邊緣智能實現建筑結構監測
邊緣智能控制器(EIC)與AI的智能算法融合,有效監測建筑設備的應變、變形、支座等數據,并通過算法進行數據分析、指標評估,進而提供建筑設備的結構監測的預警功能。
· AI算法與邊緣智能構建設備監控與運維
邊緣智能控制器(EIC)融合AI的智能算法模型,通過邊緣計算實現機電設備控制、機電設備智能運維、節能優化、視頻分析及巡檢等一系列功能,并將設備實時狀態、智能診斷結果實時上傳至上層管理系統。
· AI算法與邊緣智能優化節能管理
通過構建基于AI分析模型及邊緣智能設備聯動風水電控制子系統,實現站房自適應變頻送風;通過照明智能控制子系統實現對隧道內LED燈亮度及色溫的智能控制。
· AI算法與邊緣智能提升旅客服務質量
通過智能視頻識別技術與算法,有效實現站房及管控區域的全天候無死角巡視,識別安全隱患,保障旅客出行安全;通過邊緣智能設備無線通訊技術與AI大模型的結合,可實時準確地提供目標天氣提醒、商業服務推薦、關聯車次提醒、至站行程規劃等多方位信息。
AI大模型與邊緣控制技術的創新融合,進一步推動行業智能化升級。在“AI大模型+大數據+邊緣計算”一體化支撐下,智能控制技術呈現出高度可擴展性與跨行業融合趨勢,正逐步成為鐵路、城市軌道交通、民用航空、公路、港口等行業數智化轉型的關鍵賦能引擎。