今年1月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》，推动科研机构、相关企业开展行业共性数据资源库建设，打造高质量大模型训练数据集。大模型的发展是实现“数据要素×”目标的关键举措，交通大模型聚焦交通“建-管-营-运”各领域，是推动交通智能化的关键力量。其中，浪潮云打造的海若交通大模型通过构建高效、精准的智能化服务系统，实现对海量数据的深度挖掘和智能分析，赋能交通设施病害智能检测，为交通基础设施病害“识-诊-治”全生命周期运营提供科学支撑。
10月24日，由浪潮云主办的「海若讲堂」第七场直播特别邀请到浪潮云行副总经理李志华，与我们共同剖析交通设施养护相关政策、趋势及行业痛点，深入讲解海若交通大模型的产品优势，并阐述其如何赋能交通设施病害智能检测，助力交通行业数智化转型升级。
Q ： 海若交通大模型如何赋能交通设施病害智能检测？
海若交通大模型通过对巡检数据进行分析和挖掘，结合业务实际需求，通过智能识别、资产三维重建、治理预演、智能报告四大模块，赋能交通基础设施运维“识-诊-治”全生命周期数智化，实现交通基础设施安全运维养护降本、提质、增效。
智能识别：基于多模态和CV大模型，结合边端检测设备数据，在保证95%准确率的同时，实现病害毫米级量化与定位;
资产重建：基于CV大模型，结合边端设备检测到的图像、视频、雷达等数据，实现交通资产及病害毫米级重建，并快速构建场景及病害三维模型，打造数字化底座;
治理预演：基于自身的多模态能力和自然语言大模型，海若大模型围绕资产重建的结果和探测数据，进行多物理场耦合分析，推演优化地质断裂带、突涌水、裂隙注浆的治理方案，并基于数字孪生体可视化处理过程，提高治理效率，节省施工费用;
智能报告：结合病害检测结果数据、项目信息、治理推演结果等，海若交通大模型可以提供病害因果、管养措施、治理方案、造价评估等辅助建议，并自动生成长篇幅检测报告，提高交通基础设施养护的业务效率。
Q ： 海若交通大模型在交通基础设施病害检测方面的优势有哪些？
海若交通大模型以巡检数据为基础，赋能自动化巡检装备，通过业务创新、技术创新、模式创新，打造交通基础设施养维数智化解决方案，实现了交通基础设施养维价值的重构，赋能行业数智化转型发展。
在降本方面，传统作业方式中，百公里巡检需要30人天的人力成本，但是通过海若交通大模型的智能解析与多源融合分析，赋能多装备协同作业，百公里巡检缩短至3—5人天;
在增效方面，海若交通大模型精准量化病害尺寸、定位病害位置，推演病害治理方案，实现病害精准定量治理与长期监测;
在提质方面，相比传统作业方式巡检周期长、数据难回溯，海若交通大模型大幅度缩减了巡检作业周期，并高效自动生成交通资产及病害三维模型，精准追踪病害动态变化过程，使“常态化预防”养护成为可能。
Q ：海若交通大模型在交通基础设施病害检测方面的关键驱动力？
海若交通大模型在交通基础设施病害检测方面的关键驱动力有以下几个方面。
国家政策驱动：国家相继出台《数字交通“十四五”发展规划》《交通运输部关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》等相关政策，规范大模型建设发展内容，推动交通运维向自动化、数智化转变，实现养护常态化。海若交通大模型积极响应国家号召，深入一线场景，为巡检数据的治理、病害识别分析、病害治理整合赋能，加速数字交通发展进程;
行业驱动：交通基础设施养维行业正由传统人工养护、半人工智能模式向智能化、有预见性地精准养护运维转换，各个行业对专业大模型的需求越来越高。海若交通大模型拥有20万+行业数据积累，可以充分学习行业专家知识，发挥数据分析能力，更加专业地服务交通基础设施养维行业;
市场驱动：随着大模型技术的发展和市场化程度的加深，交通基础设施养维行业用户开始逐步探索大模型如何赋能行业应用，这进一步激励了浪潮云完善海若交通大模型，为用户提供更加优质的行业服务。
Q ：海若交通大模型在交通基础设施病害检测方面的关键特性？
海若交通大模型在交通基础设施病害检测方面的关键特性可以总结为以下几点。
高精准性：海若交通大模型基于20万+行业数据，深度训练行业算法模型，实现毫米级病害的精准识别，整体识别准确率大于95%;
高效性：海若交通大模型依托浪潮云分布式算力平台，在多源异构算力的支持下，实现智能分析算法的高效运行，数据分析识别效率提升近200倍;
高专业性：海若交通大模型基于海量行业分析报告，精准微调，自动分析病害成因与危害，并提供治理建议与维修造价评估，提高养护效率，降低养护成本。
大模型作为一种新兴技术，正在成为改变数字交通发展的重要引擎。未来，海若交通大模型将继续以数据为核心，以技术为推动力，为交通基础设施养维行业提供更加智慧的服务。
编辑：rwzh4
