一、关于交融

面向交通基建行业“高质量数据集—大模型—智能体—业务场景”全链路技术落地需求，中交集团建设了以“交融大模型”为核心的交通基建行业级人工智能平台。

交融大模型依托158TB行业数据体系，经过400亿Token高质量文本训练，行业知识覆盖率达79%，准确率87%，在涵盖交通基建设计、建设、管理、运养全链条的100余项实际场景应用测试中，综合表现全面优于通用大模型。

平台采用“1门户8中心”架构，即AI门户、模型中心、智能体中心、高质量数据集中心、评测中心、训练中心、算力调度中心、安全中心与监控中心，打造覆盖交通基建行业数据集建设、模型训练、推理及智能体应用的全链条底座。

目前，“交融”已赋能50余家企业场景建设，日均调用量达百亿Token。平均提升生产效率超过30%，降低运营成本超过15%，有效推动企业数字化与智能化转型。

二、关于中交 AI 中心

中交 AI 中心为中交业务升级和管理增效开展 AI 赋能，具体承办 AI 技术发展统筹、场景与技术评审、考核管理工作，研判技术路线、打造 AI 技术底座，开展交融平台共性能力研发、通用应用验证、服务应用场景落实，孵化人才技术产品等工作。

具体职责：

支撑中交集团开展人工智能研发与应用统筹管理、技术保障、咨询服务等工作。具体职责如下:

1、政策研究与规划支撑。跟踪解读国家及行业人工智能发展战略，开展政策适配性研究，参与制定行业人工智能技术标准及规范;协助编制集团 AI 技术发展规划，建立集团 AI 技术应用管理制度，协助做好技术路线统筹与合规审查；统筹制订公司 AI 技术路线，指导公司各业务部门开展 AI 技术研发。

2、技术底座建设与研发管理。构建集约化 AI 技术支撑平台聚合算力资源与工具链:推进 AI 中台系统建设，开发模型训练推理平台及智能体服务框架;主导关键共性技术攻关，建立技术方案评估及迭代更新机制;支撑集团统筹 AI 技术应用开发有序开展，建立技术路线动态评估机制，提供全周期技术服务。

3、数据资产管理与共享服务。制定数据集建设规范标准，健全数据质量评估体系:建设集团级训练数据资源池，完善数据共享流通机制:指导业务部门完成专业领域数据治理，支撑算法模型持续优化。

4、应用赋能与生态协同。指导业务场景技术路线设计，参与重大项目方案论证;推动产学研用协作创新，搭建跨领域技术合作平台;组织 AI 技术培训交流，培育复合型技术应用人才。

5、资源统筹与效能保障。统筹规划算力基础设施部署方案优化资源调度配置;建立技术应用成本评估模型，指导智能化改造成效分析;开展技术应用风险评估，制定风险防范应对预案。