当下，AI智能体正在经历爆发式发展，西安公路研究院及时组建了博士牵头的专业研发团队，在国产AI算力基础上部署了DeepSeek、通义千问等大模型，并对文档的智能解析、实体图谱抽取、智能体编排和“自适应慢思考”思维链等大模型关键技术进行了专项突破，有效解决了通用大模型在专业领域认知不足等问题。

目前已完成并试点了经营决策分析、安全问答、检测标准规范问答及情报摘要四个智能体。根据试点结果，四个智能体准确率已达90%，显著提高了试点公司的管理效能和业务能力，有效发挥了数据要素的乘数效应。

经营决策分析智能体

着眼于公司整体经营数据的深度挖掘和洞察，不仅能以智能问数的方式与海量经营数据互动，更能通过大模型、小模型协同的方式开展经营数据多维分析及精准预测，为公司经营目标高质量完成提供决策依据。目前能满足试点单位经营管理者对过去5年的月度、季度、年度经营数据智能查询、统计、分析和可视化展示的要求。

安全问答智能体

以公路交通安全规范、集团安全生产管理办法、突发事件应急处置办法等知识为基础，通过DeepSeek大模型的思维链将安全事件与应急预案深度关联，解决了预案怎么启动、谁来启动、具体措施具象化等问题，为集团建立高效应急体系提供了数智支撑。

检测标准问答智能体

着眼于检测专业“找文件、找内容、找答案”的高频需求，突破了检测标准规范、检测报告文件中文字、图表、公式等异构体智能解析技术，目前已经沉淀了超10万字的检测专业知识单元。

情报摘要智能体

交通科技工作者最关心的就是交通运输部、厅、同行的最新科技动态，以往通过逐个网站人工收集的方式获取科技情报，覆盖范围低，且收集的数据难以处理，对科技方向洞察帮助有限。本智能体通过DeepSeek等大模型联网搜索和提示词结合的方式，可以灵活定制情报获取源，并能自动对情报数据开展聚类分析、热点分析，给交通专业科技方向洞察提供建议和支撑。

未来，西公院人工智能团队将从“AI就是解决职工最不愿意做的事情”入手，积极谋划大模型在集团全业务、全链条、全产业的场景矩阵，建立AI知识库为集团职工提供全天候知识伴随，有效解决行业级交通大模型破解通用大模型在专业领域认知不足的问题，以人工智能门户和数字人方式解决集团智能体分散和缺少运营的问题，上述智能体近期均会在集团人工智能门户中访问并体验，让人工智能在“六个交控”建设过程中发挥更重要的作用，为集团高质量发展贡献数智力量。