铁路是我国重要的交通运输方式之一，也是国民经济的重要支柱。为了保证铁路运输的安全、高效和便捷，铁路部门需要对铁道和火车进行定期的检测和保护。传统的检测方法主要依托人工视觉来辨认图象中是不是存在故障或异常，但这类方法存在着很多缺点，比如人工疲劳、经验有限、判断不准等。为了解决这些问题，华为云与国网重庆永川供电公司合作，在无人机灵能巡检AI模型开发上，使用了盘古图象质检大模型。
盘古图象质检大模型是一种基于深度学习的图象辨认模型，它能够自动从无人机拍摄的铁道和火车图象中检测出各种故障或异常情况，并及时报警或处理。这样，就能够大幅提高检测的效力和准确性，降低人工成本和风险。盘古图象质检大模型采取了大模型小样本调优的线路，实现了小样本学习任务上超出业界主流方案。比如，在客户需求分析场景中，使用盘古图象质检大模型生成语义标签时，得到目标结果所需的样本量仅为其他方案的十分之一，即AI生产效力可提升十倍。
目前，盘古铁路大模型已经在国内多个铁路局和车站得到了应用和认可，比如郑州北车站、北京西车站、武汉车辆段等。以郑州北车站已经在使用的华为图象质检大模型为例，每天监测800余列、四万多辆火车，辨认图片280余万张。这么大的工作量，靠人工来做那是很难完成的。通过使用盘古图象质检大模型，不但可以保障火车运行的安全性，还可以节省人力资源，提高运营效力。
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