近日，在北京舉行的2025年云產業和標準應用大會上，鐵一院《國鐵勘察設計多模態價值工程大模型應用平臺》項目成功入選云計算標準與應用工業和信息化部重點實驗室“2025云建設與應用領航計劃”典型案例，該項目由中鐵第一勘察設計院集團有限公司（簡稱“鐵一院”）與商湯科技聯合打造。
該平臺是鐵路工程設計領域首個多模態大模型，以多模態大模型為核心，貫通28個鐵路工程專業知識，融合文本、圖紙、表格、公式等異構數據，構建了具備“工程師思維”的智能平臺，實現了知識檢索、智能問答、文檔生成與多模態對話等功能，成功破解了鐵路工程領域長期存在的知識傳承難、經驗遷移難、數據利用難等行業痛點，為國鐵數智化轉型提供了創新樣板。
據悉，在內部測試中，該平臺針對28000條問答測試的準確率都維持在90%以上。
破解知識傳承困局，
讓70年經驗“活”起來
作為我國最早的大型鐵路勘察設計單位之一，中鐵第一勘察設計院（以下簡稱“鐵一院”）在沙漠鐵路、高原凍土鐵路、高地溫巖土工程處理、長大干線隧道、高寒地區高鐵設計等復雜、艱巨的項目中積累了大量寶貴經驗，但隨著人才迭代，傳統 “師徒傳承” 模式下的知識流失、效率低下等問題愈發突出，亟待破局。
為此，鐵一院攜手商湯大裝置打造“國鐵價值工程多模態大模型應用平臺”，首次將多模態大模型技術應用于鐵路工程設計領域。通過融合文本、圖紙、表格、公式等異構數據，構建統一知識庫和專業推理模型，實現了知識檢索、智能問答、文本生成、文本審核、多模態對話等核心功能，有效破解了知識傳承難、融合性差、應用度低等行業痛點，加速國鐵行業數智化轉型。
鐵一院數智化部總工張守利表示：“商湯大裝置從算法、模型、數據到應用的全棧支持，助力我們實現了經驗傳承智能化、知識應用高效化、文檔生成自動化，推動價值工程知識從傳統檔案到智能資產的跨越。”
知識、模態、思維三層融合
全面激活歷史價值工程經驗
鐵一院通過與商湯大裝置合作，首次在鐵路工程領域采用多模態大模型技術，以知識、模態和思維三層次融合，全面激活鐵路工程勘察設計價值工程經驗數據。
知識融合：平臺首創國鐵勘察設計智能中樞，將國標、行規、事故通報以及歷年價值工程案例三類異構資料整合為統一知識庫，并建立標準規范與價值工程經驗數據的深度融合機制，設計人員能夠快速獲取全面且準確的信息。
模態融合：平臺運用多模態混合預訓練，將圖紙、表格、公式等非文本信息與文本描述進行深度融合，實現跨模態要素深層信息的關聯分析與應用。設計人員可以從多模態數據中獲取更全面、深入的信息，充分挖掘數據價值。
思維融合：平臺開創性地將價值工程數據與工程師思維過程進行融合，構建具備專業思維鏈的推理模型，使模型輸出更貼合實際工程設計邏輯，提高模型推理結果的準確性和適用性。
商湯大裝置端到端賦能
從數據、模型，到應用全棧支持
作為“最懂大模型的AI基礎設施”，商湯大裝置為“國鐵勘察設計多模態價值工程大模型應用平臺”建設提供了覆蓋數據服務、算法模型、應用開發的端到端全棧支持，并實現私有化部署，徹底激活鐵路勘察設計領域的知識價值。
【項目整體架構】
以高質量數據集，為模型提供“行業教材”。在數據層面，搭建了覆蓋28 個鐵路工程勘察全專業、整合420GB數據的專屬數據集，涵蓋國鐵勘察設計項目各階段設計說明、設計方案、技術規格書、專題研究報告等經典歷史數據，為模型訓練提供精準、全面的“行業教材”，確保模型輸出貼合鐵路工程實際需求。
以專屬大模型，讓模型推理“更懂專業”。在高質量數據集基礎上，商湯基于自研語言大模型和多模態大模型，定制開發國鐵工程勘察設計領域專屬模型，深度適配行業術語、設計流程與多模態知識特點，推理邏輯貼合工程師思維鏈，專業問題的回答準確率超越通用模型。
以定制化應用，助力勘察設計“全程提效”。依托商湯大模型應用開發框架LazyLLM，商湯大裝置為勘察設計人員打造了國鐵勘察設計知識檢索、知識問答、文本生成、文檔審核以及多模態對話等功能，減輕報告撰寫工作量，提高審核效率與質量，助力勘察設計工作“全程提效”。
以鐵路工程數智化“新樣板”
助力更多領域知識經驗傳承與升級
鐵一院與商湯大裝置的合作實踐，共同打造了鐵路工程設計領域數智化新樣板。鐵路勘察設計領域的歷史工程經驗，從檔案柜中的紙質文件變成了隨取即用的智能工具，既實現了知識與經驗的高效復用，規避了“人走技失”的斷層風險，更顯著提高了設計人員查找資料、編寫及審核文檔的效率，這相當于為每個技術員工引入一個集幾十年經驗為一身的權威專家。
【知識問答與檢索示例】
商湯科技大裝置事業群解決方案副總裁楊松表示：“國鐵價值工程多模態大模型應用平臺是鐵一院與商湯大裝置在大模型工程化落地方向的一次深度探索與示范性突破，不僅推動了價值工程知識的智能傳承與高效利用，也為大模型技術在工程設計、建設管理等領域的廣泛應用打開了新通道。”
張守利談道，下一階段他們的計劃是將大模型從勘察設計推廣到施工、運營維護的全產業鏈應用，并結合各環節的特性重構知識庫體系。
