佳都科技AI巧匠之作：城市交通应急管理的智慧之眼

    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。

    佳都知行大模型赋能下的公共交通一体化指挥调度平台

    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