作为我国最早的大型铁路勘察设计单位之一，中铁第一勘察设计院在沙漠铁路、高原冻土铁路、高地温岩土工程处理、长大干线隧道、高寒地区高铁设计等复杂、艰巨的项目中积累了大量宝贵经验。
然而，随着人才迭代，传统“师徒传承”模式下的知识流失、效率低下等问题愈发突出，亟待破局。
为此，铁一院携手商汤大装置打造“国铁价值工程多模态大模型应用平台”，首次将多模态大模型技术应用于铁路工程设计领域。
通过融合文本、图纸、表格、公式等异构数据，构建统一知识库和专业推理模型，实现了知识检索、智能问答、文本生成、文本审核、多模态对话等核心功能，有效破解了知识传承难、融合性差、应用度低等行业痛点，加速国铁行业数智化转型。
知识难传承、经验难迁移、数据难利用 “人走技失”风险亟待破题
中国铁路诸多工程奇迹的背后，都镌刻着“铁一院”的印记。铁一院自1953年建院以来设计创造了数以百计的国内第一和世界之最，奉献了我国第一条电气化铁路、第一条沙漠铁路、世界第一条高原冻土铁路、第一条湿陷性黄土地区高速铁路等卓越工程。在发展过程中，铁一院积累了70余年的宝贵经验。传统师徒传承模式，易因人员变动而流失残缺，给知识的传承、经验的迁移、数据的利用带来三大难题——
首先是知识不易传承：老一辈工程师的技术智慧，多以图纸、资料等静态形式留存于档案馆。后辈很难快速吃透海量信息，甚至出现有资料却无人能讲透的困境，导致知识传承效率低、易流失。
第二是经验不易迁移：铁一院多年复杂工程中沉淀的宝贵经验因缺乏系统化、结构化的转化机制，难以有效迁移适配不同场景的工程需求，制约了经验的跨项目、跨地域应用。
还有就是数据难以挖掘：价值工程数据涵盖设计说明、技术方案、专题报告、变更文档等多模态资料，体量庞大、类型繁杂，且多为非结构化信息。人工查找、编写强度大、效率低，数据价值无法充分挖掘。
随着AI大模型在语言理解、文本生成、知识推理等方面的创新突破，为破解知识传承难题提供了可行路径。然而，目前行业已有的大模型多聚焦于通用知识和标准规范，尚未融合价值工程数据，缺乏多模态处理、文档智能编写与审核等关键功能，难以满足国铁行业的实际需求。
知识、模态、思维三层融合 全面激活历史价值工程经验
铁一院通过与商汤大装置合作，首次在铁路工程领域采用多模态大模型技术，以知识、模态和思维三层次融合，全面激活铁路工程勘察设计价值工程经验数据。
新民晚报记者了解到，平台首创国铁勘察设计智能中枢，将国标、行规、事故通报以及历年价值工程案例三类异构资料整合为统一知识库，并建立标准规范与价值工程经验数据的深度融合机制，设计人员能够快速获取全面且准确的信息。
平台运用多模态混合预训练，将图纸、表格、公式等非文本信息与文本描述进行深度融合，实现跨模态要素深层信息的关联分析与应用。设计人员可以从多模态数据中获取更全面、深入的信息，充分挖掘数据价值。
平台还开创性地将价值工程数据与工程师思维过程进行融合，构建具备专业思维链的推理模型，使模型输出更贴合实际工程设计逻辑，提高模型推理结果的准确性和适用性。
据介绍，作为“最懂大模型的AI基础设施”，商汤大装置为“国铁勘察设计多模态价值工程大模型应用平台”建设提供了覆盖数据服务、算法模型、应用开发的端到端全栈支持，并实现私有化部署，彻底激活铁路勘察设计领域的知识价值。
铁一院与商汤大装置的合作实践，共同打造了铁路工程设计领域数智化新样板。铁路勘察设计领域的历史工程经验，从档案柜中的纸质文件变成了随取即用的智能工具，既实现了知识与经验的高效复用，规避了“人走技失”的断层风险，更显著提高了设计人员查找资料、编写及审核文档的效率，助力他们将更多精力投入优质工程设计。
铁一院数智化部总工张守利表示：“商汤大装置从算法、模型、数据到应用的全栈支持，助力我们实现了经验传承智能化、知识应用高效化、文档生成自动化，推动价值工程知识从传统档案到智能资产的跨越。”
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