原標題：在青島地鐵，DeepSeek干了這么多事

來源：青島早報

原標題：在青島地鐵，DeepSeek干了這么多事

來源：青島早報

早報3月16日訊 青島地鐵在“智慧城軌”建設過程中，積極探索人工智能技術與業務應用的深度融合，目前基于DeepSeek及CV大模型（用于計算機視覺任務的大型深度學習模型）的智能體應用建設已經取得了階段性進展，在智慧運行、智慧運維、智慧工地、審計合規、財務管理、業務監督、廣告經營等場景實現突破，為城市軌道交通數字化升級提供實踐范例。

在運營領域，搭建“1個大模型+18個智能體”的混合專家型大模型，基于行業、青鐵等數據，打造各專業智能體，賦能智慧檢修、智慧巡站、智慧派班等具體業務場景。實現故障精準化預測、業務精細化管理，縮減作業流程超28%，縮短故障處置時間84%；實現客流預警、乘客摔倒等19個服務場景應用及更精準的主動服務。整個智能體體系搭建后，預計實現提升設備安全20%，提升運作效率40%。

在建設領域，青島地鐵智慧工地一體化平臺依托DeepSeek大模型能力，通過深度學習構建智能助手，結合CV算法實現算力智能調配與關鍵區域重點監測，輔助安全風險辨識，實現“一屏統管、一網協同”，推動工程建設管理從“人管”到“智管”。

在審計業務領域，基于DeepSeek大模型語義理解構建智能審計體系，整合多源數據實現全量掃描突破傳統抽樣局限，實現審計問題根因溯源與整改推演，構建起“數據穿透-風險預判-閉環治理”的全新范式，推動審計監督從“事后糾偏”向“源頭防控”躍遷，顯著減少重復性工作，為“科技強審”戰略注入創新動能。

財務數智化轉型中通過DeepSeek賦能，應用電子發票全鏈路管理、OCR多模態識別、RPA流程自動化、智能語音交互等技術深度融合，通過“三碼融合”實現業財數據同源治理，發票自動校驗查重與標準管控，使費用管理效率預計提升70%，日常費用類憑證自動化率達100%，推動財務管理邁入“秒級響應、零誤差管控”的新紀元。

業務監督場景下，風險監督助手基于DeepSeek大模型的深度語義理解與邏輯推理能力，構建“業務數據-預警模型-處置機制”三位一體的智能風控大腦，自動解析復雜業務場景中的風險耦合關系，將人工經驗轉化為可迭代的AI研判模型。相較于傳統人工篩查模式，問題發現率大幅提高，風險預警準確率不斷提升，同時生成多維風險分析報告，提升復雜業務風險的研判效率。

廣告經營方面，基于DeepSeek構建情感傾向圖譜、敘事邏輯鏈和關鍵詞分布矩陣，精準定位廣告用戶投放的核心需求，創新性引入動態知識蒸餾算法和自適應營銷沙盤，將億萬量級廣告投放案例沉淀為可迭代的“營銷策略庫”，廣告策略生成速度提升3倍，用戶需求響應時間大幅度縮短，推動營銷工具從功能模塊化向智能平臺化演進。（觀海新聞/青島早報記者 魏鈮邦 通訊員 張鶴鳴）

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