HiNowly 应用案例：某大型城市轨道交通运营集团如何以私有化 AI 知识库与 AI 智能体重构行车组织、设备维保与应急指挥协同

知识库支持文件批量导入、目录挂载、数据库直连与 API 增量同步四种接入方式，自动完成 OCR 识别、版面还原、表格抽取、章节切分与语义分块。针对轨道交通行业特点，建立“线路—专业—设备类型—文件类别—版本状态”五维标签体系，自动识别文件版本号与生效日期，新版发布时旧版自动置为失效并保留血缘关系，避免一线员工查到过期规程。治理后集团唯一可信知识源覆盖 9.1 万份文件，知识条目 128 万条。

采用关键词检索、向量检索与知识图谱混合召回，叠加业务标签过滤与重排序模型，实现“先定位文件、再定位章节、最后生成答案”。所有回答必须携带出处文件名称、章节标题、页码、版本号与生效日期，支持一键跳转原文并高亮命中段落。对行车安全、客运安全、消防应急等红线问题，启用本地专家大模型二次复核，若原文依据不足则直接返回“未找到明确依据”，从机制上杜绝模型幻觉带来的安全风险。

平台提供可视化的智能体设计器，可配置智能体角色人设、知识范围、可调用 Skill、可访问系统与输出格式。项目围绕轨道交通业务沉淀了 41 个可复用 Skill，包括规程条款检索、故障现象归一化、设备台账查询、备件库存查询、工单创建、工单派发、处置进度跟踪、预案条款匹配、演练脚本生成、运营指标计算等。智能体按角色装配 Skill 组合，例如“车辆故障诊断智能体”同时装配故障现象归一化、历史案例检索、检修规程检索与备件库存查询四个 Skill，形成专业能力闭环。

智能体通过统一工具网关调用 OCC 调度系统、设备在线监测平台、EAM 资产系统与工单系统共 38 个工具接口。当站台门或信号设备告警产生时，“设备故障诊断智能体”自动读取告警参数与设备台账，结合历史故障案例给出故障定位建议与处置步骤，随后调用工单系统工具自动创建工单、匹配专业班组并派发，处置完成后回写处置记录与更换备件信息，形成“告警—诊断—派单—处置—回写”全自动闭环，减少人工二次录入与重复派单。

平台内置工作流编排引擎，支持串行、并行、条件分支、人工审批与异常回滚等节点类型。项目编排了 15 条核心工作流，其中“车站突发大客流应急工作流”可自动完成客流监测数据读取、预案条款匹配、广播词生成、车站广播系统调用、增派人员通知与事后复盘报告生成，全过程留痕可追溯。应急指挥人员可在工作流中插入人工确认节点，既保证自动化效率，又保留关键决策的人工把关。

平台提供自动化任务与定时任务的统一调度中心，支持 Cron 表达式、事件触发与业务条件触发三类触发方式。项目配置定时任务 27 项，包括每日 06:30 生成全线网设备健康度摘要、每小时汇总重点车站客流、每周一 09:00 推送隐患整改到期提醒、每月 1 日自动生成规章执行情况分析报告；配置自动化任务 62 项，实现巡检数据自动归集、超时未闭环工单自动升级、备件低库存自动预警推送至物资部门。任务执行失败自动重试并通知责任人，全过程日志可审计。

系统整体私有化部署于集团自建信创云，适配国产 CPU、国产操作系统、国产数据库与国产中间件，满足轨道交通关键信息基础设施的安全与国产化要求。本地部署 70B 级专家大模型承担涉密文档、应急预案与安全敏感场景的推理任务，数据不出域；同时通过统一模型网关对接国内外主流大模型，按场景难度、响应时延与成本策略进行路由调度。模型调用全过程记录输入输出、调用方、场景标签与耗时，支持按部门配额管理与敏感词拦截。

系统建立集团—线路中心—车站/工区三级角色模型，划分 47 个权限域，支持按组织、按线路、按专业、按岗位四个维度组合授权。调度人员可访问全线网行车规章与应急预案，车站人员仅能访问本线路与本车站相关资料，维保人员按专业访问检修规程与设备台账，涉及反恐、消防与重大安全的文件实行单独授权与操作留痕。所有知识检索、智能体调用、工具执行与数据导出行为均记录审计日志，满足集团内审与行业监管要求。