8月26日晚間，佳都科技披露2024年半年報顯示，公司實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入29.78億元，同比增長18.40%；歸屬于上市公司股東的扣除非經(jīng)常性損益的凈利潤355.18萬元，同比扭虧為盈。

佳都科技披露2024年半年報

業(yè)績的提升主要得益于佳都科技繼續(xù)聚焦智慧軌道交通及智慧城市交通主賽道的數(shù)字化建設(shè)，在AI大模型的加持下各項業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健增。

智慧軌道交通場景方面，佳都科技中標(biāo)天津、合肥、濟(jì)南、寧波等地多個智慧地鐵新線項目，隨著新簽訂單持續(xù)帶來市場開拓，自主研發(fā)的智慧出行系列AI產(chǎn)品，包括智能語音識別、虛擬客服、智能客服系統(tǒng)和人臉識別系統(tǒng)等持續(xù)落地，智慧城軌、智能運(yùn)維、線網(wǎng)指揮、智慧節(jié)能等場景解決方案持續(xù)為地鐵運(yùn)營創(chuàng)造價值，為乘客提供智慧化服務(wù)。

報告期內(nèi)，佳都科技加大對AI行業(yè)大模型的研發(fā)布局，持續(xù)更新迭代相關(guān)產(chǎn)品和解決方案，保持了在“AI+大交通”領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢。先后發(fā)布了佳都知行交通大模型V2.0及佳都智慧運(yùn)營管控平臺，基于佳都知行交通大模型，佳都科技還與廣州市交警支隊合作并提供了車駕管電子書等多款大模型產(chǎn)品。

在智慧城市場景方面，積極探索“一網(wǎng)統(tǒng)管”、城市運(yùn)行管理平臺、大數(shù)據(jù)指揮中心等業(yè)務(wù)，持續(xù)通過AI大模型技術(shù)賦能各行業(yè)應(yīng)用場景，帶動公司營業(yè)收入與利潤質(zhì)量穩(wěn)步提升。

智慧城市場景

包括佳都科技在內(nèi)，多家頭部大廠和科研機(jī)構(gòu)紛紛推出基于AI大模型的智慧交通解決方案，AI大模型在智慧交通領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，并且在交通流預(yù)測與管理、智能交通信號控制、公共交通優(yōu)化、智能停車管理等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。

例如，去年4月，百度發(fā)布了“基于交通大模型的全域信控緩堵解決方案”，這一方案首次定義了大模型與交通結(jié)合的應(yīng)用場景，面向中大型城市，針對常態(tài)擁堵、異常擁堵以及景區(qū)學(xué)校單點(diǎn)單線區(qū)域的擁堵情況，在交通大模型的加持下，提供全域感知、全域優(yōu)化、全域協(xié)同、全棧服務(wù)的全鏈條多場景信控緩堵方案。

港科大（廣州）提出的LightGPT模型，利用LLMLight框架向智能體提供詳細(xì)的實(shí)時交通狀況，并結(jié)合先驗(yàn)知識進(jìn)行信號燈配置優(yōu)化。

商湯科技也在去年推出了基于AI大模型的智能交通解決方案，并具備了包括大規(guī)模視頻分析、交通感知、交通決策、交通控制和交通安全等方面的專業(yè)級產(chǎn)品能力。商湯還成功在紹興市落地睿途交通產(chǎn)品及平臺，全流程用AI替代大量人力資源，實(shí)現(xiàn)交通管理從人力密集型向智能化升級，這也是是商湯智能交通方面落地的代表之一。

此外，借助大模型做一些交通相關(guān)的知識問答、交通文本分析，以及輔助文檔撰寫等內(nèi)勤工作，預(yù)計提效約80%。商湯科技智能交通業(yè)務(wù)總經(jīng)理郭海鋒曾在公開演講中表示，AI大模型的應(yīng)用將改變軟件形態(tài)，以往層層菜單式的專業(yè)交管軟件，具有一定的使用門檻，大模型支持文字、語音、甚至圖片多模態(tài)交互，能夠使交管人員快速上手，節(jié)省培訓(xùn)學(xué)習(xí)的成本。

佳都知行交通大模型則是大模型技術(shù)率先在軌道交通領(lǐng)域的落地應(yīng)用，并已經(jīng)具備面向軌道交通的智能客服、智能運(yùn)維以及應(yīng)急指揮三個場景的成熟應(yīng)用落地能力。

在智能客服場景，打造地鐵虛擬數(shù)字員工，能夠進(jìn)行自然語言交互。在運(yùn)維管理場景，能夠與維修人員進(jìn)行對話，協(xié)助其排查故障原因、并提供輔助決策，維修人員還能通過智能問答獲取故障設(shè)備的專業(yè)、位置等具體信息、工班排班信息，實(shí)現(xiàn)功能自動化（提報、派單、分配、閉環(huán)、生成報告）完成維修閉環(huán)，提高維修效率。在應(yīng)急指揮場景，城軌應(yīng)急事前、事中、事后處置服務(wù)，輔助解決依靠人力執(zhí)行及重復(fù)性工作多、管理難度和壓力大、數(shù)據(jù)中隱藏的價值信息得不到充分挖掘、經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)無法有效沉淀的問題。

而想要AI大模型要在智慧交通領(lǐng)域發(fā)揮最大效用，必須與交通專業(yè)知識深度結(jié)合。確保交通數(shù)據(jù)質(zhì)量，包括數(shù)據(jù)完整性、一致性、準(zhǔn)確性等，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，為AI大模型提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。將交通專業(yè)知識融入AI大模型的訓(xùn)練過程中，構(gòu)建更符合實(shí)際交通場景的模型，并將交通法規(guī)和政策要求融入AI模型的決策過程，確保模型輸出符合法律和管理要求。

交通行業(yè)AI大模型深度融入行業(yè)知識深度，正成為交通系統(tǒng)的"大腦"，這種深度的知識融合模式也在醫(yī)療、金融等高度專業(yè)化、數(shù)據(jù)密集型的行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。各行業(yè)大模型都將更加注重與領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的深度結(jié)合，提升模型的專業(yè)性和可靠性，不僅如此，不同行業(yè)大模型之間的知識遷移正成為一個重要趨勢。

行業(yè)大模型將成為各個領(lǐng)域創(chuàng)新和進(jìn)步的核心引擎，不僅將重塑現(xiàn)有的業(yè)務(wù)模式和決策過程，還將為行業(yè)帶來變革。