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华为盘古铁路大模型通过车辆故障识别技术，提高了工作效率并降低了工作强度，帮助铁路行业提升运营效率。
快科技11月6日消息，在OpenAI发布ChatGPT后，全球已发布数百个大模型。
其中华为的盘古大模型号称不作诗只做事”，聚焦价值场景，致力于深耕政务、金融、制造、煤矿、铁路、制药、气象等行业。
近日，华为就介绍了华为盘古铁路大模型，相比人工作业，工作效率提高200%。
据介绍，盘古铁路大模型为华为智能铁路TFDS车辆故障图像智能识别解决方案提供技术先进性的保障和支撑。
基于30亿级参数的全球最大CV训练模型，它可以极大降低算法训练周期，提高算法的迭代速度和准确度。
在盘古铁路大模型的基础之上，华为TFDS解决方案通过深度学习网络和大量数据样本，自动总结部件特征，自动寻找故障规律，并在实际试用中持续改善分析效果。
借助华为TFDS解决方案，郑州北车辆段5T检测车间作业能力明显提升，相比人工作业，工作效率提高200%，故障发现率提升至99.3%。
过去4人一组用时15分钟，如今列均检测用时相比人工节省4分钟，大幅减轻了动态检车员的工作强度。
与此同时，华为TFDS解决方案支持-2/-3两种类型的探测站设备拍摄的图像，覆盖95%的车型，307类《运规》故障以及100多类TFDS可视范围的其他故障，关键故障近0漏报。
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