继今年初深圳地铁成功部署了DeepSeek-R1AI平台，并以此为底座推进“轨道 + AI”的一揽子应用后，深圳地铁又将AI技术深度植入信号管理核心场景，通过腾讯IMA知识库构建起智能化运营体系，以实现信号运维效率的进一步提升，探索轨道交通行业数字化创新的新路径。

近日，在深圳职训中心指导下，深圳地铁在内部推动腾讯IMA知识库产品在地铁信号管理中的应用专项培训，以“AI带头人”的形式对企业进行AI工具的培训提效。

在轨道交通运营中，信号系统如同“神经中枢”，其稳定性直接关系到行车安全与效率。传统模式下，信号故障处置高度依赖“师带徒”的经验传承，动辄翻阅上千页纸质手册、跨线路协调经验数据的情况屡见不鲜，单起复杂故障的排查往往耗时数小时。而随着深圳地铁线路网络的扩张（截至 2025 年，运营里程超600公里），设备制式繁杂、故障案例激增，传统模式已难以应对高密度运营的需求。

面对多线路运营、设备制式繁杂、故障处置依赖个人经验的现实挑战，基于腾讯IMA知识库，地铁工作人员可以构建企业级知识中台，实现、案例等非结构化数据的统一归集与AI化利用，为一线运维人员提供实时、精准的智能决策支持。

此次培训中，深圳地铁运营集团技术骨干徐文涛结合自身工作实际案例，重点展示了IMA知识库在以下场景的落地成效。

首先是知识沉淀与共享方面，通过导入信号系统相关国标/铁标/行标等技术标准和规范、信号系统相关基础知识、行业故障案例、设备操作三板斧等文件，构建团队共用的知识资产，解决了“学习资料繁多无重点、技术标准查找困难”的痛点。

如将收集的信号系统相关基础知识导入知识库，并添加标签便于检索，这样一来，新员工能快速掌握了解信号系统的结构、相关设备的原理，老员工的经验也能沉淀为团队资产。

在技术标准快速查询方面，如技术人员通过IMA知识库输入“内锁闭道岔杆件安装标准”，系统立即调取相关技术标准，分别提取出各杆件安装的有关信息，最后进行梳理总结，极大提升了技术人员查询技术标准的效率。

此外，在故障智能诊断方面，针对信号系统设备类型多、故障模式复杂的特点。IMA知识库基于维护人员的故障处理经验总结，只需现场人员输入故障设备故障现象，IMA即可辅助诊断，瞬间调用关联数据，快速匹配相应的处理方案并按可能性排序信息。以“道岔动作电流曲线没有小台阶”为例，通过检索，系统推送几种高概率故障原因及处理步骤，将排查时间大幅度缩短，提升应急处置效率。

据了解，腾讯IMA知识库的核心功能包括：问问IMA，即知识获取功能，可支持联网搜索与基于知识库的精准回复；知识库则是信息处理功能，能快速解析设备手册、故障案例等专业文档；智能写作为内容输出功能，可生成报告、方案等各类文本，多端互通则实现了PC端、移动端、微信小程序的数据同步。

“从复杂的技术概念到实用的运维搭档，IMA知识库正在重新定义地铁信号管理的方式。”据徐文涛介绍，这一工具不仅能整合分散的知识资源，更能通过AI能力激活沉淀的信息，为一线运维人员提供实时支持。

近年来，深圳地铁积极探索“轨道+AI”应用场景。深圳职训中心以腾讯元宝、IMA作为数字工具，不断推动AI助力千行百业，本次知识库在地铁信号工程的应用，也揭示了企业利用AI进行创新的核心逻辑 —— 不是简单引入技术工具，而是通过AI重构知识流转、决策协同、运营管理的全流程，让数字化从 “锦上添花”变为 “核心动能”。

南方+记者 马芳

受访单位供图