城市轨道交通作为城市运行的“主动脉”，正面临运营效率提升、安全管理强化、人力成本优化等多重挑战。随着大模型技术的迅猛发展，人工智能已从“技术概念”走向“实用工具”，深度融入运行调度、设备运维、乘客服务与职能办公等城轨核心业务场景。

然而，AI落地企业面临的核心挑战已从“个人会不会用”转向“组织能不能用好”——个人用AI提效容易，但跨角色协同、AI资产沉淀、多智能体治理等问题日益凸显。本课程聚焦轨道交通行业特点，以“分层教学、实战导向”为核心理念，帮助学员短时间内系统掌握AI提能增效的方法论与实操技能。

1、认知层面：建立对AI能力边界的清晰认知，明确“哪些交给AI、哪些人工把关”的分工原则

2、技能层面：掌握通用办公场景下的AI文本处理、数据分析、图片生成、视频制作等实操技能，能够独立完成从素材到成品的全流程AI创作

3、进阶层面：理解智能体的基本构成与搭建方法，能够结合自身业务场景设计简单的智能体应用，了解生态化智能体协同工作模式

4、实战层面：通过工作坊实操与行业案例研习，形成可迁移的AI应用能力，带回至少3个可直接落地的AI应用思路

一、AI能做什么、不能做什么——建立正确的AI认知框架

1. AI的能力边界

1）生成式AI的核心能力：文本生成、信息整合、代码编写、图像创作、视频制作、数据分析

2）AI的明显短板：缺乏真实理解与常识推理、无法承担最终责任、依赖高质量输入、存在“幻觉”问题

3）大模型的能力演进：从单步对话到多步骤任务执行

1. 哪些交给AI、哪些人工把关——人机协同的分工原则

1）适合交给AI的任务类型：重复性高、规则明确、信息检索、初稿生成、格式转换

2）必须人工把关的环节：最终决策、安全审核、合规判断、质量验收、对外发布

3）人机协同黄金法则：AI产出初稿→人工审核修正→AI优化迭代→人工终审确认

二、轨道交通行业AI应用全景扫描---他山之石

1. 行业标杆案例一：天津地铁DeepSeek大模型部署实践

天津轨道交通运营集团成立工作专班，成功部署DeepSeek大模型并完成客运服务、应急管理、IT运维、网络安全等多场景应用验证。在客运服务场景中，联合天津大学构建高频客运问询AI训练数据集，基于大模型的上下文理解能力和思维链推理能力，实现对乘客票务咨询问题的精准解析。在应急管理场景中，通过采集行车、客运保障等应急场景数据集，结合海量历史应急数据深度挖掘，构建高度智能化的城轨垂直领域大模型。在IT运维场景中，利用大模型对IT基础设施、应用系统、故障锚点等数据进行全方位监控，实时感知系统运行状态。该部署有效降低了50%的突发故障发生率，故障处置效率提升40%，平均处理时间缩短20%

互动讨论：在你的日常工作中，有哪些环节可以借鉴天津地铁的AI应用思路？

1. 行业标杆案例二：南宁轨道交通AI驱动维修新生态

南宁轨道交通运营公司面对海量设备类型、复杂故障场景及人才培养周期长的难题，依托技能大师工作室组建“电子维修啄木鸟”团队，自主研究通过本地化部署国产人工智能平台DeepSeek，深度融合历史维修数据与AI技术，成功构建智能维修专家诊断系统。通过对近万条维修工单等数据的结构化处理与深度训练，打造了专属的电子维修AI大模型。其故障诊断树能归纳故障逻辑，秒级定位故障根源；智能案例库可关联相似案例，一键推送最 优维修方案；设备风险库能智能分析高频风险点并推荐维护策略。自系统投用，已沉淀出覆盖20大类设备、500+细分场景的标准化知识体系

1. 行业标杆案例三：重庆“AI+智慧公共交通一体化疏运”智能体

重庆交通开投集团打造的“AI+智慧公共交通一体化疏运”智能体已完成试点应用。该系统整合轨道闸机刷卡数据、区域客流热力图、重要站点视频智能分析及历史事件信息等多源数据，7×24小时监控交通脉搏。当预警触发，智能体基于历史客流数据精准预测疏运人数，分析乘客主要流向，在电子地图上搜索周边闲置公交运力，数秒内生成公轨一体化疏运实施方案。方案具体指明轨道乘客引导至哪个疏散点、公交基于哪些班次进行疏散，甚至细化到各相关人员的协同任务。应急疏散方案制定时间从人工的2小时压缩至5分钟以内

互动讨论：思考你所在岗位的哪个工作场景最适合率先引入AI？

一、AI文本处理——从“写”到“改”的全流程提效

1. AI辅助公文写作

1）提示词工程基础：角色设定、任务描述、输出格式、风格约束

2）常用公文场景实操：通知、报告、会议纪要、培训方案等AI辅助生成

3）文本润色与风格转换：正式/口语化切换、篇幅调整、逻辑优化

现场实操：使用AI工具现场生成一份“车站月度安全培训通知”初稿，并进行润色优化。

1. AI信息整合与知识管理

1）长文档摘要与要点提取

2）多源信息整合与报告生成

3）培训教材与课件大纲AI辅助设计

二、AI数据处理——让数据“开口说话”

1. AI辅助Excel数据分析

1）自然语言生成公式与函数

2）数据清洗与整理AI提效

3）数据趋势分析与洞察提取

1. AI报表与图表生成

1）从数据到图表的自动转化

2）数据分析报告的AI辅助撰写

现场实操：提供一份模拟的月度客流数据表，使用AI工具完成数据整理、趋势分析和可视化图表生成。

三、AI图片生成——零基础也能做视觉设计（重点模块）

1. AI图片生成工具概览与选型

1）主流文生图工具介绍：功能特点与适用场景

2）提示词撰写技巧：主体描述、风格设定、构图要素、细节约束

1. 轨道交通场景AI图片生成实战

1）培训课件配图生成：示意图、流程图、概念图

2）宣传海报与通知配图设计

3）设备原理图辅助生成与优化

现场实操：以“地铁车站客流疏导示意图”或“安全培训宣传图”为主题，使用AI图片生成工具完成从提示词撰写到图片生成的全流程操作

四、AI视频制作——从“不会剪”到“一键成片”（重点模块）

1. AI视频生成技术现状与工具选择

1）文生视频、图生视频的基本原理

2）主流AI视频工具的功能对比与选型建议

3）轨道交通场景AI视频应用场景：培训视频、宣传短片、操作演示

1. AI视频制作全流程实操

1）脚本撰写：AI辅助生成视频脚本与分镜头

2）素材生成：使用AI生成视频画面、配图与音效

3）视频合成：从素材到成品的快速制作

现场实操：以“车站标准化作业流程”或“安全操作要点”为主题，使用AI视频工具完成一段30秒以内的培训短视频制作

1. 行业应用案例：AI视频赋能企业培训

某轨道交通企业将AI视频生成技术应用于员工培训场景——过去制作一段标准化作业培训视频需要专业拍摄团队数天时间，现在通过AI视频工具，将操作规程文本转化为动态演示视频，制作周期从数天压缩至数小时

互动环节：展示一段由AI生成的培训短视频，学员现场分析其优缺点，并尝试用AI工具生成类似视频

一、认识智能体——AI的“进化版”

1. 什么是智能体（Agent）

1）智能体与传统AI工具的本质区别：能“思考”+能“执行”+能“调用工具”

2）智能体的核心构成要素：大模型（大脑）+ 工具调用（手脚）+ 记忆系统（经验）+ 自主决策（判断）

3）智能体的能力层级：从单步对话到多步骤任务自主完成

1. 轨道交通场景智能体应用展望

1）智能客服智能体：自动响应乘客问询、处理票务问题-

2）运维助手智能体：故障诊断、维修方案推荐

3）调度辅助智能体：客流预测、应急方案生成

二、智能体搭建——从0到1的实战路径

1. 智能体搭建的基本技能

1）提示词工程的进阶应用：角色定义、任务拆解、约束条件

2）知识库构建：如何将企业文档、规章制度转化为智能体可调用的知识

3）工作流设计：将多步骤任务编排为智能体的自动化流程

1. 智能体搭建的通用方法

1）第 一步：明确任务目标与边界——智能体“做什么、不做什么”

2）第二步：准备知识素材——把业务资料“喂”给智能体

3）第三步：定义角色与行为规范——让智能体“知道自己是who”

4）第四步：测试与迭代优化——持续调教让智能体更“聪明”

现场实操：现场演示如何搭建一个“车站交接班助手”智能体——将日常通知、文档、交办事项数据整合为智能体可调用的知识库，自动为车站人员生成交接班要点，节省整理台账的零碎时间

三、智能体的生态化应用——从“单兵作战”到“团队协同”

1. 多智能体协同工作模式

1）什么是多智能体系统：不同职能的智能体分工协作

2）生态化智能体工作台的核心价值：上下文共享、任务接力、资产沉淀

3）从“超级个体”到“超级团队”的跃迁路径

1. 智能体在企业中的落地路径

1）试点先行：选择一个具体业务场景先跑通

2）从小到大的扩展策略：从个人助手→部门智能体→企业智能体生态

3）智能体资产的管理与复用：让“调教”成果可沉淀、可传承

行业案例：某省属国企研究院使用智能体平台搭建了一套完整的AI Agent体系，核心目标不是“让AI代替研究员”，而是让AI做研究员最不擅长的事：信息聚合、格式标准化、合规初筛、多源交叉验证。这套体系沉淀了150多个可复用的技能（Skill）

互动讨论：在你的岗位中，哪些重复性工作最值得“交给智能体”？

一、应用场景工作坊（可根据学员岗位分组选择）

1. 场景一：培训课件AI快速制作工作坊

任务目标：使用AI工具在30分钟内完成一份培训课件的初稿（含大纲、配图、讲解视频片段）

操作流程：

• 步骤1：使用AI工具生成课程大纲与逐页内容

• 步骤2：使用AI图片工具为每页生成配图

• 步骤3：使用AI视频工具生成1-2个讲解片段

• 步骤4：整合成一份可交付的培训课件

1. 场景二：运营报告AI辅助撰写工作坊

任务目标：使用AI工具在20分钟内完成一份周度运营报告的初稿

操作流程：

• 步骤1：将原始数据“喂”给AI工具

• 步骤2：使用AI完成数据整理与图表生成

• 步骤3：使用AI生成报告文字内容

• 步骤4：人工审核与优化

1. 场景三：通知宣传物料AI设计工作坊

任务目标：使用AI工具在20分钟内完成一份车站通知/宣传物料的图文设计

操作流程：

• 步骤1：使用AI生成通知文案

• 步骤2：使用AI图片工具生成主题配图

• 步骤3：图文整合与排版优化

二、成果展示与点评

每组展示工作坊成果，重点从“实用性、准确性、美观性”三个维度反馈点评

一、个人层面：AI技能持续精进的行动清单

1. 每日一练：每天使用AI工具完成一个小任务（写一段文案、做一张图、整理一段数据）

2. 建立个人AI工具箱：选择2-3个核心工具持续深耕，而非“样样通、样样松”

3. 建立提示词素材库：将好用的提示词分类保存，形成个人知识资产

4. 加入AI学习社群：与同行交流经验、分享案例

二、团队层面：推动AI在组织内落地的建议

1. 寻找“AI带头人”：在团队中培养1-2名AI应用骨干，以点带面推动应用

2. 选择“小切口”场景：从最痛点、最小闭环的场景开始试点

3. 建立AI应用案例库：将成功经验文档化、模板化，便于复制推广

4. 定期组织AI应用分享会：让“会用的人教不会用的人”

三、组织层面：构建AI赋能长效机制的思考

1. 从“试点”到“规模化”的关键：不是让个人用上AI，而是让组织用好AI

2. 企业AI落地的三个层次：个人效能放大→数字员工常驻→组织协同飞轮

3. AI资产的沉淀与复用：让每个员工的“调教成果”成为组织的共同财富

结语：AI不是替代人，而是让人更强大。在轨道交通行业智能化转型的浪潮中，率先掌握AI赋能技能的人，将成为推动行业进步的引领者

备注说明

本课程大纲可根据学员实际基础水平调整各模块时间分配：若学员AI基础较弱，可适当增加第 一、二讲时间；若学员已有一定AI使用经验，可压缩第二讲、强化第三讲和第四讲工作坊