大模型底座是智能体应用的核心引擎。此次升级将基础大模型迭代至DeepSeek 4.0版本，在语义理解、逻辑推理和多模态处理等关键能力上实现显著提升，为上层智能体的敏捷开发与高效运行提供了更加坚实的算力与算法支撑。

据了解，济南轨道交通集团大数据部采取”一个生产中心+多个应用中心”的架构策略：以统一的大模型底座作为”生产中心”，集中承载模型训练、推理与迭代能力；各业务场景的智能体作为”应用中心”，可基于底座快速组合、灵活部署。这一架构有效降低了智能体开发的门槛与周期，为AI能力的规模化复制奠定了基础。

防汛破题：应急防汛智能体实现”一张图”指挥

作为此次发布的核心应用之一，应急防汛智能体聚焦汛期应急保障场景，由大数据部联合安全监察部在雨季来临前完成开发上线。

该智能体集成三大核心能力：一是应急知识库与实时防汛物资库的深度融合，实现防汛资源”一张图”全景掌握；二是各施工现场视频监控信号的统一接入，支持一键调取险情发生地周边摄像头实时画面；三是基于DeepSeek 4.0的生成能力，可依据现场情况快速生成定制化应急预案与处置方案，并自动分析附近物资储备状态，辅助指挥决策。

业内人士指出，传统应急响应依赖人工经验与多部门协调，信息整合与决策效率在突发险情时面临较大压力。应急防汛智能体的上线，将响应链条从”发现险情—人工研判—逐级协调—资源调派”压缩为”智能感知—方案生成—精准调度”，推动防汛工作从被动应对向主动预警、智能决策转变。

平台赋能：AI助手覆盖设计、审计、办公全场景

除专项防汛应用外，同步上线的人工智能助手平台内置多个可快速迭代的智能体，覆盖设计审图、内部审计、会议纪要、知识管理等高频办公场景。

在工程设计环节，智能判图功能利用AI视觉识别与深度学习技术，可自动读取设计图纸，进行自动化合规审查与多专业碰撞检测。系统能够识别构件尺寸、标注规范、管线布设是否符合国家规范及集团内部导则，并自动发现不同专业图纸之间的空间冲突，将施工阶段可能出现的”硬碰撞”提前在设计环节解决。此外，系统支持版本智能比对，当图纸发生变更时可自动高亮差异并生成变更报告，提升设计协同效率。

在内部审计环节，智能审计功能通过对海量文件进行全量扫描和关联分析。系统可基于预设风险规则与机器学习算法，通过企业标准和国家标准知识库，自动识别异常交易模式、合规性偏差，为审计人员提供精准的疑点线索与核查方向，并可自动生成审计底稿和报告初稿。

此外，平台还上线了个人知识库、企业知识库、会议纪要智能生成等功能模块，帮助员工快速沉淀专业知识、自动提炼会议要点，在降低事务性工作负担的同时，构建集团智慧资产。

服务升级：智慧客服智能体打通乘客服务”最后一公里”

在乘客服务领域，集团同步上线智慧客服智能体，将人工智能技术引入一线客运服务场景，重塑乘客与轨道交通的交互方式。

该智能体具备三项核心服务能力：一是智能问询，依托大模型的自然语言理解能力，可7×24小时响应乘客在出行路线、换乘指引、票价查询、无障碍设施、末班车时刻等方面的高频问询，实现”开口即答、秒级响应”；二是票务智能处置，针对乘客在自助售票机、闸机处遭遇的异常扣费、无法出站、票卡故障等常见票务问题，系统可自动识别问题类型、推送处理指引，并在权限范围内完成远程票务核销与补偿操作，大幅压缩人工介入的等待时长；三是一键远程人工支持，当智能体无法独立解决复杂诉求时，乘客可一键发起视频或语音连线，将当前对话上下文与现场画面同步推送至客服坐席，实现从AI自助到人工坐席的无缝转接，消除”反复描述”的体验断层。

从大模型底座的统一升级，到防汛、审图、审计等智能体的批量上线，济南轨道交通集团正在构建一条完整的”底座—平台—场景”AI应用链条。

济南轨道交通集团已初步形成人工智能”生产中心+应用中心”的开发体系，各智能体均基于统一的DeepSeek 4.0底座开发，支持根据业务需求快速组合、升级和创造新应用。这一模式不仅提升了技术资源的利用效率，也为后续AI能力在更多业务场景中的规模化复制和纵深拓展奠定了体系基础。

当前城轨行业正处于从信息化向智能化跃迁的关键窗口期。中国城市轨道交通协会发布的《智慧城轨发展纲要（修订版V2.0·2026—2035年）》明确提出以人工智能技术推动城轨高质量发展。济南轨道交通集团此次AI应用体系的集中落地，是城轨企业从技术单点试水走向体系化能力建设的一次有益探索，其”统一底座+敏捷应用”的架构思路，或将为行业提供可借鉴的实践经验。