智慧机场建设方略 - 公司以4A架构为核心的智慧机场建设方略持续扎实推进，伴随“AI + 专项行动”全面深化 [1] - 企业级AI助理“小西”实现规模化应用，银川机场航站楼管理部弱电中心自主搭建“AI智能体+本地RAG知识库”融合平台 [1] - 该平台作为集团AI技术落地的重要标杆，首批覆盖安全、生产、培训等核心场景，将分散数据转化为决策能力 [1] 技术架构与核心优势 - 技术路径为“RAG + 本地大模型”，通过检索增强生成技术破解大模型“幻觉”难题，用本地部署保障数据安全 [1] - 采用RagFlow搭建本地知识库，集成DeepSeek大模型与自定义智能体，通过向量数据库实现“检索-推理-生成”全流程本地化运行 [2] - 该架构契合集团“数据专有、价值专享”的私域大模型建设原则，核心优势凸显 [2] - 平台通过Prometheus+Grafana监控体系实现检索延迟低于500ms、模型调用成功率超95%的生产级运行标准 [2] 运营效率提升 - 平台解决了知识分散、检索低效的瓶颈，值班人员检索“三大规程”从耗时十几分钟以上提升至秒级 [1][2] - 新员工独立处理工单的熟练度提升60%，相当于为每个班组配备了全天候“AI老师傅” [2] - 撰写事件调查报告无需在千余份历史文档中人工筛选，输入巡检记录后智能体自动匹配设备型号与历史故障案例 [1][2] 安全与风险管理 - 安全态势实现秒级研判，上传工单与巡检数据后，AI助理内生成含风险等级、趋势预判、处置建议的可视化报告 [2] - 该功能实现“一页总览”的全局管控，已助力受限航班保障及时率提升 [2] - 智能体输出“风险点+整改清单”，隐患锁定时间压缩至“分钟级” [2] 试点成果与推广 - 依托集团“1+N”数字化协同模式，弱电中心将试点成果向全部门辐射 [3] - 安全质量室上线“法规制度指引助理”，实现千余项民航规章的“秒级检索”，替代传统“翻册核对” [3] - 引入隐患风险库的“方案智慧助理”，在施工方案审查中自动识别合规缺口，推动管理从“事后整改”向“事前预防”升级 [3] 未来发展规划 - 平台与集团“小西”AI助理形成能力互补，其多模态扩展方案未来将实现安检图像分析、语音交互等功能 [3] - 按照建设路线图，平台将逐步接入航班动态、旅客服务、能源消耗等鲜活数据，推动AI能力向“预测决策”跨越 [3] - 该实践验证了RAG技术在航空领域的独特价值，正逐步推动该架构在西北机场集群的规模化部署 [3]