实时信息复杂
班次、客流、设备和突发事件信息变化快，人工汇总与判断压力大。
行业背景与业务痛点
智能化升级，要先解决真实业务中的阻塞点
基于行业业务链路梳理高频任务、关键数据和协同关系，优先从可验证价值的场景开始。
服务压力集中
延误、换乘和票务等问题在高峰期集中出现，客服响应难及时。
应急协同链路长
异常处置涉及调度、站点、客服和保障等多角色，信息传递易失真。
整体 AI 解决思路
从知识、系统到流程，构建可持续演进的行业智能能力
交通出行
智能体业务理解与协同中枢
智能体业务理解与协同中枢
1
连接运行、客流、设备与客服信息，建立实时业务上下文
2
沉淀服务规范、应急预案和处置案例，支持快速检索与执行
3
让智能体参与出行咨询、异常协同、设备保障与运营分析
业务流程
让智能体参与业务，而不是停留在单次问答
采集运行信号
识别服务或异常
匹配预案与资源
通知协同并闭环
系统架构
以受控架构连接企业现有数字化能力
不替换原有系统，而是在既有权限、数据与流程边界内扩展智能能力。
业务系统与数据
沉淀可信业务基础
行业知识与规则
沉淀可信业务基础
企业智能体平台
统一编排、调用与治理
智能工作流协同
推动业务协同与交付
行业场景应用
推动业务协同与交付
推荐能力组合
围绕关键任务，配置真正可用的智能应用
出行服务助手
结合交通出行业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 01运行调度问答
结合交通出行业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 02应急处置协同
结合交通出行业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 03运营态势分析
结合交通出行业务规则、企业知识与流程协同，形成可落地的场景能力。
能力模块 04应用价值
每一步改善，都能沉淀为组织的长期能力
响应更及时
快速识别服务波动与异常，提前组织协同处置。
乘客体验更好
提供更及时、统一的出行信息与服务指引。
处置更可追溯
将预案、任务、进度和结果沉淀为可复盘的运营资产。
客户实践
某综合交通运营单位
通过运行信息问答与异常协同，提升高峰期间的服务响应和跨团队处置效率。
32%效率提升