在OpenAI發布ChatGPT后，全球已發布數百個大模型。其中華為的盤古大模型號稱“不作詩只做事”，聚焦價值場景，致力于深耕政務、金融、制造、煤礦、鐵路、制藥、氣象等行業。
近日，華為就介紹了華為盤古鐵路大模型，相比人工作業，工作效率提高200%。
據介紹，盤古鐵路大模型為華為智能鐵路TFDS車輛故障圖像智能識別解決方案提供技術先進性的保障和支撐。
基于30億級參數的全球最大CV訓練模型，它可以極大降低算法訓練周期，提高算法的迭代速度和準確度。
在盤古鐵路大模型的基礎之上，華為TFDS解決方案通過深度學習網絡和大量數據樣本，自動總結部件特征，自動尋找故障規律，并在實際試用中持續改善分析效果。
借助華為TFDS解決方案，鄭州北車輛段5T檢測車間作業能力明顯提升，相比人工作業，工作效率提高200%，故障發現率提升至99.3%。
過去4人一組用時15分鐘，如今列均檢測用時相比人工節省4分鐘，大幅減輕了動態檢車員的工作強度。
與此同時，華為TFDS解決方案支持-2/-3兩種類型的探測站設備拍攝的圖像，覆蓋95%的車型，307類《運規》故障以及100多類TFDS可視范圍的其他故障，關鍵故障近0漏報。（隨心）
轉自：快科技隨心
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