智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 程茜
編輯 | 漠影
大模型應用落地的(de)(de)熱潮正以前所未有的(de)(de)力度席卷(juan)千行百業(ye)。
如(ru)今產(chan)業界已(yi)經釋放出(chu)一個清晰的(de)(de)信號(hao)：當(dang)大模型的(de)(de)價(jia)值(zhi)真(zhen)正成為破解行業難題(ti)的(de)(de)利器，各行各業開始思考，如(ru)何才能讓大模型的(de)(de)“智慧(hui)”為己所用？
商湯科技與(yu)中(zhong)鐵(tie)第一(yi)(yi)(yi)勘察設計院(yuan)集團(tuan)有限公司（以下簡稱“鐵(tie)一(yi)(yi)(yi)院(yuan)”）的深度合作(zuo)，正是解開這一(yi)(yi)(yi)行業(ye)命題(ti)的關鍵答案(an)之一(yi)(yi)(yi)。
鐵(tie)路勘察設計領域(yu)數(shu)十年積(ji)累的技術經驗受限于口口相(xiang)傳(chuan)，海量有價值數(shu)據無法被(bei)快速、準確利用起來，且傳(chuan)統的數(shu)據存檔方式(shi)效率低下(xia)，知(zhi)識(shi)折(zhe)損率高。大模型的出現，為鐵(tie)路勘察設計領域(yu)的知(zhi)識(shi)傳(chuan)承提供(gong)了新的解(jie)法。
商湯大裝置與鐵一院打造國鐵價值工程多模態大模型應用平臺，首次將多模態大模型應用于鐵路工程設計知識的智能傳承與應用，其融合文(wen)(wen)本(ben)、圖紙、公式等(deng)異構數據，為設計人(ren)員提(ti)供(gong)了知識檢(jian)索、智(zhi)能問答(da)、文(wen)(wen)本(ben)生(sheng)成(cheng)、文(wen)(wen)本(ben)審核、多模態對(dui)話(hua)五大功能。
在內部測試中，該平臺針對28000條問答測試的準確率都維持在90%以上。
當大(da)模型的(de)技術紅利(li)與(yu)各行各業的(de)需求相接，一(yi)場關于(yu)智能(neng)變革的(de)序幕(mu)已(yi)然(ran)被拉開。這一(yi)背景(jing)(jing)下(xia)，智東(dong)西(xi)總編輯張國(guo)仁與(yu)鐵(tie)一(yi)院數智化部總工張守利(li)、商湯科技大(da)裝置事業群解決(jue)方案副總裁楊松(song)進行了深入交流，從國(guo)鐵(tie)價值工程多模態大(da)模型應用(yong)平臺出發(fa)，提煉大(da)模型在實(shi)際場景(jing)(jing)中落地(di)的(de)典型范式(shi)。
▲商(shang)湯科技大(da)裝置(zhi)事業群解(jie)決方案副總裁楊松(song)、鐵一院數(shu)智(zhi)化部總工張(zhang)(zhang)守利(li)、智(zhi)東西(xi)總編輯張(zhang)(zhang)國仁（從左至(zhi)右）
一、數據桎梏、經驗斷層、效率瓶頸待破，大模型解鎖鐵路勘察設計新可能
今年春節期間DeepSeek走紅，使得大模(mo)型成功破(po)圈，在這(zhe)之后(hou)開箱(xiang)即用的(de)(de)DeepSeek一(yi)體機扎堆上新，讓企(qi)業可以低成本(ben)驗證、嘗試(shi)大模(mo)型的(de)(de)價值。
這一現象不(bu)僅(jin)加速了AI在(zai)更(geng)廣(guang)泛行業的深度融合及落地應(ying)用(yong)，更(geng)進一步釋放了大模型(xing)在(zai)復雜領域的應(ying)用(yong)潛力。
以鐵路(lu)勘(kan)察設計為例，其特(te)征是工(gong)作流程復(fu)雜、數據密集、精(jing)度要求嚴苛且涉及多(duo)專業(ye)協同(tong)，因(yin)此需要高效處理(li)海量信息、精(jing)準應(ying)對復(fu)雜變量，而大模型憑借強大的數據處理(li)、深度學習與推理(li)能力，能夠精(jing)準匹配這些核(he)心需求。
具體來看，首先，鐵路勘察設計領域屬于知識密集型行業，數據量大。張守利談(tan)道，鐵一院已經成立70余年，這期間技術人(ren)員攻克了沙(sha)漠、高(gao)原(yuan)凍土、高(gao)寒地(di)帶的(de)鐵路修建技術難題(ti)，積淀(dian)下海量且寶貴的(de)實踐經驗(yan)。
其次，數據利用率低。此前這些數(shu)據的處理(li)、保存(cun)完全依靠人工，如(ru)人工按照原始格式將圖紙、文(wen)件(jian)存(cun)檔，電子文(wen)件(jian)則建立大(da)型數(shu)據庫等(deng)，很難(nan)在后續工作中快速檢(jian)索(suo)到相應信息。
最后，經驗傳承依賴口口相傳，導(dao)致(zhi)經驗、知識在傳承過程中被折損，面對沙漠、高原等地質條件建鐵路時(shi)，現在的技術人員無法(fa)快速、完整(zheng)學習(xi)先前經驗。
張守利稱，大模型的迅猛(meng)崛起，為他(ta)們破解(jie)知(zhi)識傳承的難題提(ti)供了一個全新的工具視角(jiao)。
一(yi)方面(mian)(mian)，自2022年(nian)底ChatGPT發布至今，大(da)模(mo)型的(de)多模(mo)態數據處理(li)與(yu)理(li)解(jie)(jie)、知識(shi)整合與(yu)推理(li)等(deng)能力持續(xu)提(ti)升，讓鐵(tie)路勘察設計領域看到(dao)(dao)了其在知識(shi)傳承方面(mian)(mian)的(de)能力；另一(yi)方面(mian)(mian)，正如楊松(song)所說，AI走到(dao)(dao)今天，正在經歷深入場景實(shi)際解(jie)(jie)決問題的(de)階(jie)段。
在行業痛(tong)點與大(da)模型產業發展的綜合影響下，大(da)模型深入鐵路勘察設計(ji)成為可(ke)能。
在此(ci)基礎上，商湯和鐵(tie)一(yi)院(yuan)此(ci)次打造的國(guo)鐵(tie)價值工程多模態大模型應用(yong)平(ping)臺，成為開啟用(yong)AI解決(jue)鐵(tie)路工程問題(ti)這扇門的一(yi)把(ba)鑰匙。
二、從知識生成、檢索問答到審核，每位員工都有資深專家助力
國鐵價(jia)值工(gong)程多模(mo)態大(da)模(mo)型應用平臺是鐵路工(gong)程領域首次采(cai)用多模(mo)態大(da)模(mo)型技術(shu)，缺乏先例參考的同(tong)時就更(geng)需要找準痛點“對癥下藥”。
因此，結合鐵路勘察設計領域的痛點，商湯大裝置為鐵一院提供了覆蓋數據服(fu)務、算(suan)法模型(xing)、應用開發平臺(tai)等(deng)在(zai)內的端到端大(da)模型(xing)私有化(hua)整合方案。
這一應用平(ping)臺的(de)知(zhi)識庫體量達(da)到420GB，文(wen)本類數據(ju)量超(chao)130GB、標準(zhun)規范涵蓋1400多冊、歷史(shi)項目(mu)數據(ju)超(chao)20萬份，同時在鐵路勘察設(she)(she)計領(ling)域中，摘錄了(le)30個具有高價(jia)值的(de)項目(mu)場景(jing)、項目(mu)資料，包含從可行性研究、初步設(she)(she)計到施工圖設(she)(she)計環(huan)節(jie)各個環(huan)節(jie)。
在此之上，這一平臺為設計人員提供了知識檢索、智能問(wen)答、文(wen)本(ben)(ben)生成、文(wen)本(ben)(ben)審核、多模態對話五(wu)大功能。張守利做(zuo)了(le)一個形象(xiang)的(de)比(bi)喻，這相當于為每個技術員(yuan)工引(yin)入一個集幾十年經驗為一身的(de)權威專家。
從模型具體表現來看(kan)，在(zai)檢(jian)索(suo)問答(da)層(ceng)面(mian)，技(ji)術(shu)人員可以通(tong)過語義(yi)檢(jian)索(suo)更快捷(jie)找(zhao)到數(shu)據庫(ku)中的(de)資料(liao)，如果對答(da)案存疑，也(ye)可以通(tong)過生成頁面(mian)的(de)標注來源再次進行確認。
▲知識問答與檢索示例(li)
對于報告輔助編寫(xie)，該平臺可以幫助技(ji)術人員(yuan)搭建報告框架(jia)、草稿(gao)，為了解決大模型一次性吞吐量限(xian)制，其(qi)還會分(fen)框架(jia)填充章節(jie)內容，分(fen)段生成文(wen)本。
在(zai)審(shen)核(he)(he)過程中(zhong)，此前(qian)的(de)報告(gao)需要經歷設計(ji)者(zhe)、復核(he)(he)者(zhe)、審(shen)定者(zhe)三輪人(ren)工審(shen)核(he)(he)才能最終成型，這(zhe)種(zhong)方式耗時耗力，且無法快速比對同(tong)系列不同(tong)文件內容。大模型就可(ke)以將(jiang)審(shen)核(he)(he)人(ren)員的(de)經驗化審(shen)核(he)(he)方法轉化為(wei)(wei)計(ji)算(suan)機可(ke)識(shi)別的(de)算(suan)法邏輯，并進行(xing)跨專(zhuan)業(ye)的(de)一致性審(shen)核(he)(he)，實現(xian)信息對齊，最后再進行(xing)人(ren)為(wei)(wei)把關(guan)。
▲報告輔助編寫示例
這五大功能正串聯起了鐵路設(she)計(ji)人員日常(chang)工作中的(de)(de)核心需求。這背(bei)后串聯大模型能力與鐵路設(she)計(ji)領域核心痛點(dian)的(de)(de)橋梁，最核心的(de)(de)支撐點(dian)正是數據難(nan)關的(de)(de)突破。
深(shen)入理解場景，是(shi)讓(rang)數據發(fa)揮更大價值(zhi)的前(qian)提。
楊松提到，商湯在接(jie)觸項目之初，需要(yao)人工先理(li)解(jie)數據在哪些業(ye)務(wu)環(huan)節(jie)產生(sheng)、將為(wei)后續業(ye)務(wu)環(huan)節(jie)提供什(shen)么價值、解(jie)決什(shen)么問(wen)題，然后針對性(xing)對數據進(jin)行清洗、整理(li)、拆解(jie)。
商湯(tang)基(ji)(ji)于(yu)此前的數據處(chu)理經驗以及基(ji)(ji)于(yu)LazyLLM開發平臺等進行數據調優，最后實現(xian)更精(jing)準(zhun)的向量化檢(jian)索。在多模態層(ceng)面，商湯(tang)原生(sheng)多模態模型可(ke)以將(jiang)圖片(pian)作為知識(shi)的一(yi)部分，使得大模型基(ji)(ji)于(yu)自(zi)己對(dui)文字知識(shi)、對(dui)圖像(xiang)的理解加(jia)以判斷。
▲系統整體架構
張守利補充說，面對(dui)(dui)語(yu)言類數據，其在處理鐵路工(gong)(gong)程的(de)(de)技(ji)術報告中相對(dui)(dui)容易(yi)，包含圖表、公式(shi)的(de)(de)多(duo)模(mo)態信息，基(ji)于商湯的(de)(de)工(gong)(gong)具及成熟算法可以解決80～90%的(de)(de)問(wen)題(ti)，剩(sheng)下10%多(duo)模(mo)態信息依(yi)靠工(gong)(gong)程師進行專(zhuan)業標注解讀。
其最終的目標就是讓模(mo)型真正成為一個懂(dong)行的專家，才(cai)能真正讓大模型(xing)在業務環節(jie)中被利用(yong)起來。
商湯與鐵一(yi)院在(zai)大(da)模(mo)型(xing)與鐵路工程上的實踐，正是(shi)當(dang)下大(da)模(mo)型(xing)深入行業的一(yi)個(ge)縮(suo)影。
三、AI從炫技到實用，商湯探索大模型落地實踐樣本
上周剛結束的(de)世(shi)界人工智(zhi)能大會，最突出的(de)特點就是(shi)“應用為王”。AI不再是(shi)隔空炫技(ji)，而是(shi)真(zhen)正走向(xiang)實用主義。
商湯與鐵(tie)(tie)一院在鐵(tie)(tie)路工程領域(yu)的合作僅是一個(ge)起點。圍繞價值工程大模(mo)型應用平(ping)臺，他們會加快知(zhi)識庫(ku)的更新(xin)迭代，每個(ge)工程師都可以對(dui)本專業(ye)知(zhi)識庫(ku)進行更新(xin)，以及模(mo)型更新(xin)、對(dui)新(xin)增(zeng)專業(ye)詞匯的向量化(hua)等。
但更為關鍵的是，其為(wei)從鐵(tie)路勘察設計的單點應(ying)用到全(quan)產業(ye)鏈應(ying)用，以及(ji)其他行業(ye)的復用都提供了一個(ge)實踐樣本。
張守利談道(dao)，下一階段他(ta)們的計劃是將大模型從勘(kan)察(cha)設計推(tui)廣到施工、運營(ying)維護的全產業鏈應用(yong)，并結合各環節的特(te)性重構知(zhi)識(shi)庫(ku)體系(xi)。
而這種探索的最大價值就在于，大模型作為一項通用(yong)技(ji)術，一旦在(zai)某一行業跑通驗證，其(qi)技(ji)術邏(luo)輯(ji)與(yu)應用(yong)模式便(bian)能快(kuai)速(su)復用(yong)到其(qi)他(ta)領域。
與此同時，為了驗證模型(xing)解決問(wen)題(ti)的(de)能力以(yi)(yi)及何時才能落地部署，他們已經積(ji)累出一(yi)套方法(fa)論。楊松解釋說，以(yi)(yi)商(shang)湯和鐵一(yi)院(yuan)的(de)合作為例，他們通過(guo)(guo)前置POC過(guo)(guo)程得(de)到正確率50%的(de)結果，證明模型(xing)可以(yi)(yi)解決問(wen)題(ti)，然后通過(guo)(guo)算(suan)法(fa)工程、數據、數據庫調優(you)使得(de)準確率達(da)到95%，最(zui)終實(shi)現大模型(xing)部署。
在深入應用(yong)的(de)過程(cheng)中，商(shang)湯不僅再次(ci)驗證了其技術、工(gong)具在大模(mo)型落地(di)過程(cheng)中的(de)可(ke)用(yong)性(xing)，同時進(jin)一步積累了從(cong)挖掘痛(tong)點需求、技術創(chuang)新到解(jie)決痛(tong)點的(de)閉環經驗。
大模型在千行百業落地(di)的(de)需求(qiu)有共通性(xing)，這種(zhong)共通性(xing)既源于技(ji)術(shu)應用(yong)的(de)底層邏輯，也根(gen)植(zhi)于各(ge)行業對智能化升級的(de)核心訴求(qiu)，包括(kuo)對數據處理、知識與經驗(yan)復用(yong)、場(chang)景適配(pei)、靈活迭(die)代的(de)共性(xing)要求(qiu)。
因此，當下商湯在選擇深入合作的賽道邏輯非常清晰：場景可以明確被AI解決、數據積累足夠多、具備一定可擴展性。
這也是在大模型(xing)進(jin)入應用落地(di)深水區(qu)的當(dang)下(xia)，技術方突(tu)破概(gai)念驗證階段、實(shi)現規(gui)模化價值的核心路徑，鎖定需求明確、數據扎實(shi)、可復制(zhi)延伸的場景，讓大模型(xing)真正從(cong)實(shi)驗室走向產業實(shi)踐。
因此(ci)，這一價(jia)值工程(cheng)大(da)模(mo)型在鐵路工程(cheng)領(ling)域的落地，就(jiu)是商(shang)湯交出的一份最新答卷。
結語：在技術競速與場景耦合中，破解大模型落地痛點
大(da)模型應用落地加速，這背后是企(qi)(qi)業需求與大(da)模型技術迭代之間的深度契(qi)合。一方面(mian)，大(da)模型技術迭代仍在(zai)加速，另一方面(mian)，企(qi)(qi)業需要(yao)找(zhao)到適配自己核(he)心痛點、真正解決實際問題(ti)的模型。
商(shang)湯與(yu)(yu)鐵一院(yuan)的此次(ci)合(he)(he)作(zuo)項目，既(ji)是對鐵路工程智能化進行(xing)持續(xu)探索的開始，同時也(ye)是尋找(zhao)讓(rang)大模(mo)型真(zhen)正成為破(po)解行(xing)業(ye)(ye)痛點利器的起(qi)點，其仍需要在挖掘行(xing)業(ye)(ye)痛點與(yu)(yu)技(ji)術(shu)迭代的實(shi)踐中不(bu)斷校驗、完善，最終交出更貼合(he)(he)行(xing)業(ye)(ye)需求(qiu)的答案。
最新評論