近年来，随着投入运营的轨道车辆逐年增多，其运营品质和运营效率受到车辆研发及运营部门高度重视。因轨道交通系统的复杂性与多样性，传统依靠人工经验的运维方式已难以满足高效、精准的运维需求。随着人工智能大模型技术的崛起，其应用为突破这一瓶颈提供了新的思路。

人工智能大模型不仅能够理解和深度挖掘技术规范、维修手册、维保记录等文本信息中的知识和专家经验，还能结合故障预测与健康管理（PHM）模型的分析预测结果、车辆运行数据等多维度场景信息，生成详尽、精准的运维处置指导书，为现场作业提供智能化、定制化的运维指导，从而为轨道交通系统的日常运维提供智能化支持。

本项目基于轨道车辆关键系统部件的PHM模型的分析与预测结果，结合使用手册、设计手册、故障报告等文件，开发面向轨道车辆关键系统或部件的运维支持大模型，该模型通过数据、机理、知识深度融合的技术路线，利用数据分析和人工智能建模技术，给出合理的车辆维保建议，减少人为错误，提高运维效率与质量。同时，自动生成的标准化运维指导书还确保了安全与可靠性标准的严格执行，降低由于运维处置不当导致的事故风险。