8月26日晚間，佳都科技披露2024年半年報顯示，公司實現營業收入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

業績的提升主要得益于佳都科技繼續聚焦智慧軌道交通及智慧城市交通主賽道的數字化建設，在AI大模型的加持下各項業務實現穩健增。

智慧軌道交通場景方面，佳都科技中標天津、合肥、濟南、寧波等地多個智慧地鐵新線項目，隨著新簽訂單持續帶來市場開拓，自主研發的智慧出行系列AI產品，包括智能語音識別、虛擬客服、智能客服系統和人臉識別系統等持續落地，智慧城軌、智能運維、線網指揮、智慧節能等場景解決方案持續為地鐵運營創造價值，為乘客提供智慧化服務。

報告期內，佳都科技加大對AI行業大模型的研發布局，持續更新迭代相關產品和解決方案，保持了在“AI+大交通”領域的技術優勢。先后發布了佳都知行交通大模型V2.0及佳都智慧運營管控平臺，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品。

在智慧城市場景方面，積極探索“一網統管”、城市運行管理平臺、大數據指揮中心等業務，持續通過AI大模型技術賦能各行業應用場景，帶動公司營業收入與利潤質量穩步提升。

智慧城市場景

包括佳都科技在內，多家頭部大廠和科研機構紛紛推出基于AI大模型的智慧交通解決方案，AI大模型在智慧交通領域的應用已經取得了顯著進展，并且在交通流預測與管理、智能交通信號控制、公共交通優化、智能停車管理等方面展現出強大的應用潛力。

例如，去年4月，百度發布了“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合的應用場景，面向中大型城市，針對常態擁堵、異常擁堵以及景區學校單點單線區域的擁堵情況，在交通大模型的加持下，提供全域感知、全域優化、全域協同、全棧服務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的實時交通狀況，并結合先驗知識進行信號燈配置優化。

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級產品能力。商湯還成功在紹興市落地睿途交通產品及平臺，全流程用AI替代大量人力資源，實現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的知識問答、交通文本分析，以及輔助文檔撰寫等內勤工作，預計提效約80%。商湯科技智能交通業務總經理郭海鋒曾在公開演講中表示，AI大模型的應用將改變軟件形態，以往層層菜單式的專業交管軟件，具有一定的使用門檻，大模型支持文字、語音、甚至圖片多模態交互，能夠使交管人員快速上手，節省培訓學習的成本。

佳都知行交通大模型則是大模型技術率先在軌道交通領域的落地應用，并已經具備面向軌道交通的智能客服、智能運維以及應急指揮三個場景的成熟應用落地能力。

在智能客服場景，打造地鐵虛擬數字員工，能夠進行自然語言交互。在運維管理場景，能夠與維修人員進行對話，協助其排查故障原因、并提供輔助決策，維修人員還能通過智能問答獲取故障設備的專業、位置等具體信息、工班排班信息，實現功能自動化（提報、派單、分配、閉環、生成報告）完成維修閉環，提高維修效率。在應急指揮場景，城軌應急事前、事中、事后處置服務，輔助解決依靠人力執行及重復性工作多、管理難度和壓力大、數據中隱藏的價值信息得不到充分挖掘、經驗教訓無法有效沉淀的問題。

而想要AI大模型要在智慧交通領域發揮最大效用，必須與交通專業知識深度結合。確保交通數據質量，包括數據完整性、一致性、準確性等，并對數據進行清洗和預處理，為AI大模型提供高質量的訓練數據。將交通專業知識融入AI大模型的訓練過程中，構建更符合實際交通場景的模型，并將交通法規和政策要求融入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AI大模型深度融入行業知識深度，正成為交通系統的"大腦"，這種深度的知識融合模式也在醫療、金融等高度專業化、數據密集型的行業中得到廣泛應用。各行業大模型都將更加注重與領域專業知識的深度結合，提升模型的專業性和可靠性，不僅如此，不同行業大模型之間的知識遷移正成為一個重要趨勢。

行業大模型將成為各個領域創新和進步的核心引擎，不僅將重塑現有的業務模式和決策過程，還將為行業帶來變革。