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中关村科金得助智能-小得

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智能运维大模型在高速公路的应用：加速智能化和报告生成效率大幅提升70%以上！

成功案例

2025-07-31 15:08:03

作者：JIfan

阅读量：76

文章目录

文章摘要：晚上10点，某交通研究院的运维中心依然灯火通明，工程师王明（化名）揉着发红的眼睛，将高速公路运维非结构数据做数据抽工作以及以及编写高速公路病害整治方案。这样的场景，曾是高速公路智能运维系统的真实写照，直到中关村科金得助智能运维大模型的介入，才改变了这一局面。

晚上10点，某交通研究院的运维中心依然灯火通明，工程师王明（化名）揉着发红的眼睛，将高速公路运维非结构数据做数据抽工作以及以及编写高速公路病害整治方案。这样的场景，曾是高速公路智能运维系统的真实写照，直到中关村科金得助智能运维大模型的介入，才改变了这一局面。

智能运维大模型

一、当智能运维系统遇上"人工依赖症"：那些藏在数据里的痛点

在大模型应用之前，某交通研究院的智能运维系统始终没能突破"半自动化"瓶颈。这套耗资千万打造的系统，能通过无人机、传感器等设备采集路面病害、桥梁位移、隧道渗漏水等数据，但后续处理却离不开人工介入，形成了三个难以逾越的业务鸿沟。

1.非结构化数据成"信息孤岛"

检测设备传回的数据形态各异：红外热成像图、手写巡查记录本扫描件、音频巡检记录、PDF格式的第三方检测报告……这些非结构化数据如同散落在不同抽屉里的文件，需要工程师逐一审阅、提取关键信息。

2.病害方案撰写陷入"模板困局"

高速公路病害整治方案的专业性极强，需要结合《公路工程质量检验评定标准》《公路养护技术标准》等数十项标准，还要考虑交通量、气候条件、材料特性等因素。传统模式下，工程师们依赖"模板库"修改撰写，却常因参数遗漏、标准更新不及时导致方案返工。

3.系统迭代跟不上业务需求

随着高速公路里程逐年增加，运维数据量以每年30%的速度增长，原有系统的规则引擎难以处理新出现的病害类型，只能依赖老工程师的经验判断，年轻技术员常因经验不足导致误判。

这些痛点背后，折射出传统智能运维系统的共性问题：停留在"执行指令"层面，缺乏对行业知识的深度理解和自主决策能力。就像给养护团队配备了先进的扫描仪，却没有配套的解读器，大量数据资源难以转化为实际生产力。

二、中关村科金得助智能运维大模型训练+大模型智能应用

针对这些痛点，中关村科金得助智能的解决方案没有选择推翻重来，而是给现有系统装上了"行业大脑"——基于大模型平台通过智能运维大模型训练训练与场景化应用，让机器真正读懂高速公路的"健康密码"。

第一步：让大模型成为"公路通"

通用大模型就像一张白纸，要让它理解"车辙深度5cm"与"路面抗剪强度不足"的关联，需要经过严苛的领域化训练。技术团队构建了包含三大模块的训练体系：首先导入数百项现行公路行业标准、1000+份典型病害案例，让模型掌握基础"语法"；再输入数万份历史检测报告、100万条养护记录，通过对比分析建立"病症-病因-方案"的关联逻辑；最后邀请12位资深工程师参与"纠偏训练"，针对模糊表述（如"裂缝较严重"）标注具体参数范围（如"单条长度＞3m，宽度＞5mm"），确保模型输出符合行业实操标准。

训练2个月后，模型的专业理解能力让人惊喜：面对"隧道二衬渗漏水伴有白色结晶"的描述，它能自动关联"混凝土碱骨料反应"的可能成因，并调取该隧道的建设材料档案；识别到"桥头跳车"现象时，会主动分析近三年的路基沉降数据，而非简单归因于路面平整度问题。

第二步：打造"数据自动处理流水线"

基于训练后的大模型，技术团队开发了两大核心应用场景。在非结构化数据抽取环节，系统通过OCR识别+语义理解的双重能力，实现"图片自动标数据、文档自动提要素、音频自动转报告"：手写巡查记录的扫描件经识别后，会自动转换为标准化字段存入数据库；工程师的现场语音记录，不仅能转写成文字，还会按"病害位置-严重程度-建议措施"自动分类。

在病害方案生成场景，模型扮演"智能参谋"的角色：输入检测数据后，它会先匹配类似案例的成功方案，再结合实时数据（如未来7天天气预报、施工材料库存）进行调整。针对"夏季高温路段车辙"问题，系统生成的方案不仅包含铣刨深度、沥青标号等参数，还会特别建议"选择夜间施工，避开日间35℃以上高温时段"，并附上近五年该路段的车辙修复效果对比表，供工程师参考决策。

第三步：让新旧系统"无缝对话"

为避免重复建设，技术团队采用轻量化集成方案：通过API接口将大模型能力接入现有运维系统，保留原有的数据采集、权限管理等功能，仅替换数据处理和方案生成模块。工程师登录熟悉的操作界面，就能调用新功能——点击"自动抽取"按钮，原本需要2小时整理的检测报告，现在10分钟就能完成；选择"方案生成"选项，系统会在15分钟内提供3套差异化方案，并标注各自的工期、成本、耐久性评分。

集成过程中，有个细节体现了对业务的深刻理解：保留了"人工修改痕迹追踪"功能，工程师调整模型输出的参数时，系统会自动记录修改原因，这些数据将成为模型后续自学习的素材，实现"人机协同共同进步"。

三、从"人等数据"到"数据等人"：效率革命背后的价值重构

系统上线半年后，某交通研究院的运维效率发生了质的飞跃。通过大模型赋能某交通研究院现有高速公路智能运维系统，使系统智能化程度得到大幅提升，提升最终客户使用体验和系统附加值;非结构化数据抽取效率提升80%以上，抽取准确路达到90%;报告生成效率大幅提升70%以上，同时通过Agent智能体方案，实现了生成能力自学习自助选代能力。

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