轨道交通自动售检票（AFC）系统大语言模型（LLM）应用

1、目标

1. 智能化升级：提升AFC系统的交互体验、运维效率及异常处理能力  

2.降本增效：减少人工客服/运维成本30%以上  

3. 预测性维护：实现设备故障提前预警（准确率>85%）  

2、核心应用场景与LLM赋能点

3、系统架构设计（LLM融合方案）

4、关键技术组件：

1. 边缘LLM节点：部署量化后的7B参数级模型（如DeepSeek-V2-Lite），响应延迟<500ms

2. 多模态引擎：融合视觉（OCR票证识别）+语音（语音咨询）+交易数据的三维分析

3. 动态知识图谱：构建设备故障树（FTA）+票务规则库，支持RAG增强推理

4. 联邦学习框架：保障各线路数据隐私下的模型协同训练