携手华为，共铸未来！共创“铁路+DeepSeek”业务应用场景新纪元！
2025年伊始，DeepSeek作为中国AI领域的新兴力量，凭借其高性能、低成本的开源大模型，在全球范围内迅速掀起热潮。其产品登顶多国应用商店榜单，成为AI技术平权与产业赋能的典范，不仅彰显了中国在生成式AI领域的创新能力，也为全球科技竞争注入了新活力，推动各行各业迈向智能化新时代。
在以DeepSeek大模型技术赋能行业数字化转型的背景下，近日，金年会股份有限公司（以下简称“金年会”）携手华为技术有限公司（以下简称“华为”），打造基于DeepSeek的铁路行业智能化解决方案，开启了深度合作新篇章。
日前，双方基于华为昇腾算力集群，成功完成了千亿参数大模型“DeepSeek-R1-671B（满血版）/DeepSeek-V3-671B（满血版）/DeepSeek-R1（蒸馏版）”多版本的全栈本地化部署，实现了客户需求场景与创新AI技术的深度融合。这一成果不仅体现了双方技术能力的协同创新，更是对铁路行业智能化需求的精准响应，标志着金年会与华为在AI大模型领域的深度合作迈上新台阶，为铁路行业的智能化发展注入了新动能。
在此次技术合作中，金年会基于华为昇腾算力集群FusionCube A3000训/推超融合一体化方案，打造了面向铁路行业“生产运维、应急指挥、检测监测、职培职教”4大业务场景的智能化解决方案。同时，通过建立DeepSeek知识库和对DeepSeek知识库的高效动态调用，打造面向铁路行业上层业务应用的AI使能平台，打通本地化部署环境与DeepSeek大模型的通路，借助DeepSeek的强大推理能力，赋能上层业务应用。
1.数据使能
通过本地数据归集，实现结构化、半结构化、非结构化及QA问答对等多维数据的归一化。通过数据处理模块，完成文本分割、分块处理等预处理，生成高质量QA对。并通过篇章分析与向量化保存等，实现知识库入档。借助丰富的知识库配置选型，支持DeepSeek大模型的配置接入及外部搜索引擎调用，从而构建包括向量库、文件库、数据库等立体化知识库。
2.应用使能
通过文本输入、语音输入、系统调用等交互模式，调用DeepSeek知识库检索能力，实现向量查询、特征排序、问题构建、对话分享和语义特征标注。借助DeepSeek大模型强大的推理能力，多维呈现推理结果，并动态评估优化查询结果。
3.模型使能
提供模型管理与评估功能，支持训练和推理服务一键式下发和管理。模型管理能力包括模型权重上传、回收及量化格式转换。模型服务能力包括分布式推理策略配置、超参配置及量化模型部署。通过统一北向接口网关，支持SK认证和OpenAI API风格调用，并提供API访问统计能力。
通过以上技术的深度融合与全链路优化，基于DeepSeek大模型技术，此次创新突破具体体现在以下几大应用场景中：
1.生产运维
系统助力铁路行业实现了多项智能化功能：首先，通过构建铁路行业知识库，系统整合了标准规范、规章制度、设备资料及运维数据等多维度信息，并深度解析运维记录、技术文档及设备手册，形成动态更新的知识库，便于运维人员实时高效查询。其次，基于设备数据的智能分析，系统能够精准识别潜在风险，预测变化趋势，并及时发出预警。在设备异常时，通过检索历史案例与维护文档，快速定位故障根因，提升故障处理效率并降低运维成本；此外，结合历史维修方法与设备运维手册，系统可自动生成维修建议，提供专家级作业指导，进一步优化运维决策。最后，借助语音或文字对话交互能力，运维人员可快速获取设备运行参数与统计数据，彻底取代传统手动查询操作，显著提升了运维效率与决策能力。
2.应急指挥
系统实现了高效、精准的应急处置与决策支持。首先，立足应急指挥实际情况，结合铁路既有应急保障资源和社会公共资源，以及应急处置规范和要求，系统能够快速生成面向应急处置现场的应急指挥预案，为现场指挥提供科学指导；其次，基于DeepSeek强大的推理能力，系统可实时解析应急事故场景，结合知识库数据，快速导出铁路相关事故的应急管理和处置方案，并快速调度周边应急资源，最大程度地减少交通事故及其造成的人员伤亡、财产损失和社会影响，从而提升铁路整体防控水平和抗风险能力，保障运输生产安全运行。此外，通过DeepSeek关联历史事故案例库，匹配最新的处置规范，并利用因果推理方法精确定位灾害诱因，系统能够更好地理解事故发生的根本原因，为未来的预防和处置工作提供有力的数据支持和决策依据，全面提升应急指挥的科学性和有效性。
3.检测监测
系统实现了轻量化部署、多模态融合与风险评估预判的全面优化。首先，通过DeepSeek蒸馏与MoE多专家动态感知系统，将铁路行业面向检测监测场景的多模态大模型知识压缩到轻量化小模型中，实现轻量化部署与多模态融合；其次，基于DeepSeek-VL2模型的跨模态对齐能力，采用CLIP式图像-文本对比学习框架，将铁路边坡结构图与文本描述进行联合嵌入，并嵌入时序-空间交叉注意力模块，适配振动传感波形（50Hz采样）与视频监测数据（30fps）的时空对齐，提升数据融合的精准性。此外，系统融合实时多维感知数据、历史事故数据、设备检修记录及气象环境等信息，构建多维风险评估预警模型，在特殊天气条件下自动预判高风险区段与时段，提前采取预控措施和应急预案，显著提升铁路检测监测的智能化水平与风险防控能力。
4.职培职教
该系统基于DeepSeek构建的智能职教培训系统，全面革新了“教、学、练、测、评”环节，提供了一系列创新功能：利用DeepSeek的强大推理能力，结合铁路知识库，实现针对性课程设计，满足不同层次和需求的职工培训；通过DeepSeek对行业知识库的理解，自动生成涵盖选择题、判断题、简答题等多种形式的试题，显著提升测试的灵活性和有效性；此外，系统通过分析职工学习数据，构建详细的学习画像，深入揭示学习习惯、技能掌握情况及知识需求，为职工提供个性化学习建议和职业发展规划。最后，系统综合学习表现、测试成绩及个人发展需求，给出全面客观的评价，帮助职工和培训管理者共同优化培训过程，提升培训效果。
此次系统革新所实现的一系列技术突破，离不开坚实的技术底座与全面的能力支撑：华为推出的FusionCube A3000训/推超融合一体机深度适配DeepSeek V3&R1及蒸馏模型，支持私有化部署，可大幅提升AI应用的效率与可靠性，进一步加速企业数字化进程。
经测试比选后，FusionCube A3000方案凭借“一站方案轻、应用上线快、专业能力强、交付实践专”的核心优势，为企业提供了从部署到应用的全流程支持：
一站方案轻体现在其轻量灵活的设计，支持单节点起步，按需平滑扩展，同时全栈集成智算、通算、存储和网络，一站式满足AI应用需求。
应用上线快得益于预适配DeepSeek大模型，推理服务可一键配置，大幅缩短部署时间。
专业能力强表现为内置全流程工具链，数据工程工具化使知识库构建效率提升10倍。
交付实践专则通过全栈预集成与预验证，实现4小时快速开局，确保高效交付。
自2023年签署《全面合作协议》以来，金年会与华为充分发挥各自优势，在智慧交通领域的合作不断深化。华为凭借其在数字化、智能化领域的深厚积累，特别是“点-线-面-体”大交通大物流数智底座的构建理念，为行业提供了坚实的技术支撑；金年会则依托其在铁路行业的深耕经验，精准把握客户需求，快速打造定制化解决方案，尤其在安全防护、调度指挥、运营维护等核心场景中展现了卓越能力。此次发布基于AI大模型DeepSeek的智能化解决方案，是双方技术合作与行业经验深度融合的又一次重要成果。
独行快，众行远。金年会与华为此次的携手共创，不仅是铁路行业场景与AI大模型技术的深度融合，更是双方基于对行业数智化转型的深刻洞察，共同致力于推动铁路智能化发展的战略选择。通过DeepSeek大模型重塑铁路智能边界，华为昇腾穿透底层硬件技术壁垒，双方联合打造的解决方案将充分发挥各自优势资源的乘数效应，共同构建面向铁路行业客户的端到端能力，是铁路行业与AI大模型技术领域的一次深度融合，为铁路行业的数智化转型注入了强劲动力。
