在轨道交通行业进入建设与运维并重阶段、轨道交通智能运维成为行业发展大势所趋的大背景下，具有新兴技术及自主创造新兴事物的能力的运维企业正面临崭新的发展机遇和广阔的业务增长空间。
近年来，公司紧随国家各领域智能化发展进程与数字化建设脚步，聚焦轨道交通领域运维机器人和 AI 大模型技术、产品和解决方案等领域进行创新研发。
公司已布局多款轨道交通智能运维机器人产品，其中接触网智能综合巡检机器人、车辆智能巡检机器人等已形成一代产品并在客户处完成试运营、销售；同时，公司也进行了 AI 模型与多款大数据智能管控系统产品的融合开发，取得了一定成效。但上述技术、产品的进一步开发和迭代并实现产业化尚需较大规模的资金投入。
结合目前行业发展的新趋势、热点，及公司主要营业业务、产品布局、创新方向，本次资金拟投入不超过 31,054.05万元用于“轨交运维大模型项目”。
通过本次投资项目的实施，首先公司将加快构建机器人和 AI 大模型底层技术护城河，进而基于机器人底层技术开发轨道交通智能运维全系机器人产品序列，同时基于 AI 大模型开发全栈式大数据智能管控系统产品序列，极大提升公司产品的技术含金量，增强公司对客户的真实需求的响应能力，在轨道交通智能运维领域占据先发优势。
本项目拟基于公司深厚的行业Know-How（即行业专有技术、知识、数据、经验），全面开发训练轨道交通 AI 大模型，并将研发成果植入公司大数据智能管控体系，形成基于AI 大模型分析和运用的故障预测与健康管理系统（PHM）、应急辅助决策、模拟培训系统、供电智能运维系统、工务智能运维系统、车辆智能运维系统、电务智能运维系统等多项产品，用于对轨道交通基础设施和移动装备的运维检修提供质量评价、故障预测、寿命管控，对维修计划编制、应急指挥、维修决策提供科学指导和精确建议，大幅度降低维修成本，提高修东西的人维修效率与精准性。
项目建设期 3 年，预计总投资 31,054.05 万元。项目实施主要涉及智能维修推理大模型、安全生产多模态大模型、智能决策生成式大模型、AI 智能诊断分析四个平台的持续构建，分别从“自然语言”“图像+音频多模态”及“生成式”“时空决策”等关键维度，提升轨道交通领域的知识管理效率并赋能其在行业中的智慧应用。
受益于数据、算法和算力三方的一起发展，AI应用逐渐成熟。大模型作为推动人工智能加速发展的核心技术，技术创新、政策支持与产业协同形成共振，推动 AI 大模型进入普惠化、高效化的新阶段。从 2017 年“人工智能”写入政府工作报告，到“人工智能+”行动推进多模态大模型与工业、医疗等领域的深层次地融合，2024 年全国重点行业智能化改造投资提高 42%，千亿级参数模型的端侧部署呈现爆发式增长。
在此背景下，AI 大模型也在快速赋能轨道交通领域。2023 年，国铁集团制定《数字铁路规划》，加强数字铁路建设整体布局，即夯实铁路数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与工程建设、运输生产、经营开发、资源管理、综合协同、战略决策六大业务领域深层次地融合，强化自立自强的铁路数字技术创新体系、安全可信的铁路数字安全屏障“两大能力”，优化数字铁路治理体系、数字领域国际合作“两个环境”，形成数字铁路“2622”的整体框架，并提出了建设中国铁路运输调度指挥平台、货运生产作业与管控平台等 23 个示范项目。
到 2027 年，铁路数字化水平大幅度的提高，重点领域实现智能化，基本形成纵向贯通各层级业务场景，横向联通各专业系统的推进格局，数字铁路建设取得重要进展。到 2035 年，数字铁路建设取得重大成就，铁路数字化转型全面完成。
（2）助力公司打造技术护城河并构建全栈式 AI 产品序列，增强综合竞争力
在云计算、大数据、深度与自主学习、机器视觉等技术快速地发展背景下，我国轨道交通运维产业正呈现出向头部企业集中的态势，部分技术创造新兴事物的能力不足、专业单一、竞争力有限的企业正面临被市场淘汰的风险，行业洗牌加速，市场之间的竞争日趋激烈。
同时，国际智能交通标杆企业阿尔斯通、西门子交通、日立铁路在其发展历史中，均展现出许多共性特质，其中最重要的一点就是：产品覆盖全部专业领域，并拥有优势产品，且产品均应用自身核心技术。在AI对各行业加速渗透背景下，基于 AI 构建技术护城河、打造丰富的产品序列，已刻不容缓。
数字铁路是发展铁路新质生产力、促进铁路高水平发展的核心引擎和重要载体。2021 年以来《“十四五”铁路科学技术创新规划》《交通领域科学技术创新中长期发展规划纲要（2021—2035 年）》等均强调了数字化智能铁路的建设，包括通过大力推进 5G、人工智能、大数据、云计算等前沿技术与铁路技术装备、工程建造、运输服务等领域的深层次地融合，提升铁路智能化水平。
2023 年《数字铁路规划》进一步明确要求：到 2027 年，铁路数字化水平大幅度的提高，重点领域实现智能化，基本形成纵向贯通各层级业务场景，横向联通各专业系统的推进格局，数字铁路建设取得重要进展；到 2035 年，铁路数字化转型全面完成。《规划》强调了加强数字铁路建设整体布局，同时提出了建设中国铁路运输调度指挥平台、货运生产作业与管控平台等 23 个示范项目。
目前，公司在轨道交通大数据智能管理方面已形成较强的业绩积累和客户资源积累，服务对象覆盖国铁集团下属南宁局、广州局等 11 个铁路局，2 个地方铁路公司（国家能源集团、陕煤集团），以及 19 个地铁公司。由于轨道交通运维行业对供应商项目经验有较高的要求，公司前期积累的大量项目经验将为项目产品构筑较高的竞争壁垒。
人工智能虽已广泛赋能多个领域，但在轨道交通方面的应用仍处在初步阶段。同时由于轨道交通资料对外公开较少，对于设备维修、疑难问题处置等尚未形成针对性的 AI 工具。全国 18 个铁路局、58 个地铁城市、2 个地方铁路公司，每个单位又包括车辆、供电、工务、机电、乘务等专业，随着线路投运里程的不断增多，轨道交通 AI 大模型的市场空间广阔，助力项目产业化落地。
现阶段，我国铁路建设在信息基础设施、数据资源规模与质量、业务数字化程度等层面已取得显著成果。铁路行业通过各类信息系统、控制管理系统和检测监测装置，采集了大量动静态数据，涵盖工程建设、装备制造、设备维护、运输生产、经营管理、安全保障等多个领域，铁路数据在规模和类型上呈现出前所未有的丰富性和复杂性，为 AI 大模型充分挖掘数据价值奠定了坚实的数据基础。
同时，数据作为发展数字铁路的关键生产要素，带来新的发展动能的同时，也蕴含着新的竞争优势。唐源电气深耕轨道交通智能运维行业多年，公司大数据智能管控系统已服务 11 个铁路局、2 个地方铁路公司（国家能源集团、陕煤集团）、19 个地铁公司，大量局级/段级供电智能运维、工务智能运维、数字化车辆段运维等项目的实施，使得公司积累了丰富的轨道交通智能运维数据专业分析和数据治理能力，为 AI 大模型的训练和落地提供了可能。
（4）前期技术/人才、行业“Know-How”沉淀等为项目研发推进提供支撑
公司是业内较早开展大数据智能管控技术攻关的企业，目前已建成面向轨道交通智能运维的云平台与大数据中心，被认定为院士（专家）工作站、成都高铁和轨道交通供电检测监测工程技术研究中心等，累计取得多项相关已授权发明专利、软件著作权等，并培养积累了一支精通大数据算法与轨道交通运营维护的融合性技术团队，公司同时打造了“自主研发+协同创新”研发体系，与西南交大等建立了稳定的产学研关系，帮助公司形成对AI所有的领域的前沿洞察力，保障研发工作和项目实施工作的顺利推进。
同时，在与中国铁路多个局级单位、多家地方铁路公司和地铁公司等业主共同实施项目的过程中，公司掌握了较为深厚的行业 Know-How（即行业专有技术、知识、数据、经验），对客户业务的“痛点”有较深理解，有利于提高本次项目AI 大模型技术及产品与行业需求的深度结合应用，保障研发成果可以在一定程度上完成产业化。
本项目相关备案、环评（如需）等事项尚未办理完毕，公司将根据有关要求履行审批或备案程序。
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