知行交通大模型聚焦城市交通治理,在交管工作效率提升
和業務問題解決上更加智能,能夠對城市交通系統進行全面、
深入的分析和預測,實時監測道路、公共交通、車道等各類交通設施的使用情況,
精確評估交通流量、擁堵程度和出行需求,為城市規劃者、
政策制定者和市民提供科學、準確的決策依據。
知行交通大模型具備基礎能力層、行業資產層、應用支撐層三大體系
深度感知、認知、預測、決策新型城市公共交通
不斷提升公眾出行安全性與滿意度
知行軌交大模型進一步推動“人機共治”在交通領域的應用
基于交通各環節業務對AI的需求
探索利用高質量行業數據訓練AI完成復雜任務
通過歷史事件特征學習,及時發現交通事件,進行報警提醒
分析旅客出行需求,結合事件特點,匹配應急預案
橫跨業務系統,聯動相關業務部門,下發應急預案,實現事件及時處置
通過多輪對話,精準識別業務人員專業需求
基于行業知識與真實數據庫,深度挖掘數據價值,滿足業務需要,一鍵生成專業知識方案
行業前沿知識實時更新,通過問答反饋自我進化,實現自我成長
提供智能助手,支持多模式輸入,基于語義理解挖掘真實意圖
可進行多輪對話,針對復雜業務咨詢,通過上下文語義咨詢與知識學習,提供相應解決方案
知行大模型通過智能化分析、多系統工具智能調用、智能方案建議推薦
未來將成為不斷創新,持續提升的“城市交通GPT” 實現城市交通各個場景大模型應用“全覆蓋”
通過行業案例的深度學習,基于思維鏈的復雜邏輯推理能力,根據模版和文件材料生成內容,同時可對交通行業的業務問題形成方案推薦建議或根據需求描述修改方案,提升工作效率與專業能力。
?NL2API+多模態Embedding
?NL2APl+對話問答生成
?報告一鍵生成
?算法可信數據可信
實現交通事件問題及時發現、快速決策、聯動處理,打造“看得見、想得通、能指揮”的指揮官。
?NL2SQL+對話式數據挖掘
提供虛擬客服助手,實現自然語言問詢,提升公眾服務體驗。
?意圖精準挖掘
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