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AI大模型破解铁路设计知识传承难题，90%准确率助力工程师高效工作。
核心内容：
1. 铁路勘察设计领域面临的知识传承与数据利用困境
2. 多模态大模型平台在铁路工程中的五大智能功能
3. 大模型技术如何精准匹配铁路行业复杂需求
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
商汤科技与中铁第一勘察设计院集团有限公司（以下简称“铁一院”）的深度合作，铁路勘察设计领域数十年积累的技术经验受限于口口相传，海量有价值数据无法被快速、准确利用起来，且传统的数据存档方式效率低下，知识折损率高。大模型的出现，为铁路勘察设计领域的知识传承提供了新的解法。 铁一院打造国铁价值工程多模态大模型应用平台，首次将多模态大模型应用于铁路工程设计知识的智能传承与应用，其融合文本、图纸、公式等异构数据，为设计人员提供了知识检索、智能问答、文本生成、文本审核、多模态对话五大功能。该平台首次将“知识传承+跨模态分析+工程思维链”技术深度融入铁路设计全流程.在内部测试中，该平台针对28000条问答测试的准确率都维持在90%以上。当大模型的技术红利与各行各业的需求相接，一场关于智能变革的序幕已然被拉开。从国铁价值工程多模态大模型应用平台出发，提炼大模型在实际场景中落地的典型范式。以铁路勘察设计为例，其特征是工作流程复杂、数据密集、精度要求严苛且涉及多专业协同，因此需要高效处理海量信息、精准应对复杂变量，而大模型凭借强大的数据处理、深度学习与推理能力，能够精准匹配这些核心需求。具体来看，首先，铁路勘察设计领域属于知识密集型行业，数据量大。张守利谈道，铁一院已经成立70余年，这期间技术人员攻克了沙漠、高原冻土、高寒地带的铁路修建技术难题，积淀下海量且宝贵的实践经验。
其次，数据利用率低。此前这些数据的处理、保存完全依靠人工，如人工按照原始格式将图纸、文件存档，电子文件则建立大型数据库等，很难在后续工作中快速检索到相应信息。最后，经验传承依赖口口相传，导致经验、知识在传承过程中被折损，面对沙漠、高原等地质条件建铁路时，现在的技术人员无法快速、完整学习先前经验。大模型的迅猛崛起，为他们破解知识传承的难题提供了一个全新的工具视角。一方面，自2022年底ChatGPT发布至今，大模型的多模态数据处理与理解、知识整合与推理等能力持续提升，让铁路勘察设计领域看到了其在知识传承方面的能力；另一方面，正如杨松所说，AI走到今天，正在经历深入场景实际解决问题的阶段。在行业痛点与大模型产业发展的综合影响下，大模型深入铁路勘察设计成为可能。在此基础上，商汤和铁一院此次打造的国铁价值工程多模态大模型应用平台，成为开启用AI解决铁路工程问题这扇门的一把钥匙。
作为我国最早的大型铁路勘察设计单位之一，中铁第一勘察设计院（以下简称“铁一院”）在沙漠铁路、高原冻土铁路、高地温岩土工程处理、长大干线隧道、高寒地区高铁设计等复杂、艰巨的项目中积累了大量宝贵经验。但随着人才迭代，传统 “师徒传承” 模式下的知识流失、效率低下等问题愈发突出，亟待破局。
传统师徒传承模式，给知识的传承、经验的迁移、数据的利用带来三大难题：
为了找准痛点，对症下药， 商汤大装置与铁一院打造国铁价值工程多模态大模型应用平台，首次将多模态大模型应用于铁路工程设计知识的智能传承与应用。依托商汤大模型应用开发框架LazyLLM，商汤大装置为勘察设计人员打造了国铁勘察设计知识检索、知识问答、文本生成、文档审核以及多模态对话等功能，减轻报告撰写工作量，提高审核效率与质量，助力勘察设计工作“全程提效”。这相当于为每个技术员工引入一个集几十年经验为一身的权威专家！
定制化数据治理管道
铁路工程勘察设计领域覆盖 28 个专业，数据包含法律法规、标准规范、项目成果等，总规模超 420 GB，其中文本类超 130 GB。LazyLLM 团队基于各专业的语料特性，设计专属文档处理 Pipeline，将自定义切片策略（Transform）与节点分组策略（Node Group）以可插拔方式嵌入，兼顾跨专业的一致性与专业内的个性化。
平台构建了覆盖线路、桥梁
隧道、地质、站场、信号、电气化
等28个核心铁路工程专业
的专属高质量数据集
数据总量达420GB
经过严格筛选、清洗和标注
打造知识检索、智能问答等功能
平台还可对新设计文档进行校审
针对语句标点、查漏补缺
前后不一致、标准规范冲突
自定义知识库等方面开展审核
并对识别CAD图纸进行探索实践
目前实现了工程图例的识别
高密度知识场景的稳定与扩展
面对学科多样、知识极度密集的场景，对存储与检索的稳定性、可扩展性要求极高。LazyLLM 内置文档管理服务的 DocProcessor 具备高扩展解析能力，能覆盖海量文件并行处理；同时深度适配商汤自有高性能存储系统，为知识库问答提供稳定、低延迟、可横向扩展的检索底座。
跨模态文档解析与向量表征
铁路知识同时存在图片、表格、公式与文本等多模态形态。LazyLLM 原生适配高性能解析组件 MinerU，对版面、图片、公式、表格进行结构化抽取；文档管理组件支持多向量模型混用，算法可按模态自适应选择合适的嵌入模型，提升特征表征多样性，显著拓展多模态知识的可检索覆盖面。
2 多模态知识问答（RAG）能力
面向行业的 RAG 全链路适配
围绕知识治理—检索—生成全链路，LazyLLM 设计并实现行业化的 RAG 算法，兼顾专业严谨性与可解释性，满足铁路工程勘察设计领域的高标准问答需求。
🗝️面向复杂任务的 Multi-Agent RAG
针对多跳推理与跨模态复杂问题，引入多角色协作的 Multi-Agent RAG：通过阶段化检索、证据评估与噪声过滤，结合推理模型优势，显著提升复杂问题的正确率与可追溯性。
🗝️面向演进的模块化迭代机制
依托 LazyLLM 的 Flow 组件，研发流程遵循「Pipeline 搭建 → 模块迭代 → 数据回流」闭环。各环节支持“无痛”替换与灰度升级，便于在不影响主流程的前提下快速验证与上线更优策略。
智能写作 + AI 审核：
把专家时间还给高价值工作
日常工作并不只需要问答。围绕铁路专家的真实痛点，团队基于 LazyLLM 编排了两类多智能体应用，面向「长文写作」与「专业审核」两个高耗时场景：
智能写作 Agent（深度检索 + 结构化生成）
通过深度搜索 Agent 与写作 Agent 的协作，采用「多阶段检索 + 两阶段生成」流程：
基于工程信息与专业模板生成多维大纲；
融合价值工程知识库迭代扩写；
生成符合专业要求的长篇高质量报告。
AI 审核 Agent（规则/计算/检索三引擎协同）
面向多专业报告审核，内置规则引擎、计算引擎、检索引擎：除术语与标点等基础校验外，重点支持跨专业一致性校验，并实现审核结论—证据链同步展示，保障结果可解释、可追溯、可落地。
以铁一院项目为起点，LazyLLM 已经在「多学科、多模态、强治理」的高要求环境中验证了可扩展的知识底座与可进化的智能体工作流。它既能把碎片化、异构化的行业知识沉淀为结构化资产，又能以模块化方式持续升级 RAG 与写作/审核能力，将专家从重复性工作中解放出来，把时间投入到更具价值的工程决策与创新实践中。
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