盘古大模型3.0！华为推出最新铁路数字化解决方案

简介

华为云发布了盘古铁路模型，该模型可准确识别67类货车、430多种铁路及货车故障。它可以快速扫描列车货运检测系统TFDS捕获的数百万张图像，并过滤掉95%的无故障图像。盘古铁路模型成为货运列检员身边有力的数字助手，将列检员从每日数百万张的“图海”检测中解放出来。这种基于人工智能的解决方案彻底改变了故障识别过程，保证了铁路运营的安全性并提高了可靠性。

正文

5G、人工智能和云计算正在引领物流和运输行业数字化和智能铁路枢纽的发展。下一代技术能够推动铁路智能化，将铁路安全、通信和可持续性提高到一个新的更高水平。华为致力于利用最新的ICTs，包括FRMCS、MSN、车站网络、存储和物联网，来提高铁路运营和维护的安全性和效率。

盘古大模型3.0是一个面向行业的大模型系列，包括“5+N+X”三层架构。其中，L0层包括自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算五个基础大模型。L1层是N个行业大模型，L2层为客户提供了更多细化场景的模型。盘古大模型致力于重塑千行百业,近日发布的盘古铁路模型，在铁路行业发挥着巨大价值。

列车检测系统位于铁路系统的轨道旁边和轨道之间。当列车经过检测站时，列车货运检测系统TFDS使用车轮上的磁钢传感器计算火车速度。它会自动调整快照频率以匹配列车通过时间，通常每隔几毫秒拍摄一张照片。然后将它们上传到中央服务器以进行故障检测。由于技术限制，传统上大部分故障识别工作都是由人工完成。此外，盘古铁路模型支持分布式服务器并发检测，大大减少了故障检测所需的时间。采用双节点方案，8分钟内完成列车检测过程。更快的检测过程可确保及时识别故障、降低风险并提高整体铁路安全。

盘古铁路大模型的能力不断提升。故障漏检率为零，无故障图像筛选率高达95%。盘古铁路模型还利用持续学习来提高性能。如果检测到异常，可以手动标记它们，并将其添加到模型中以提高检测性能。

华为盘古铁路模型解决方案以其卓越的精度、更高的效率和更快的检测能力，为铁路行业故障识别树立了新标准。