定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理：负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 管理，主持项目会议，跟踪项目进展，确保项目按时交付。  数据工程师：负责数据采集、清洗、预处理和存储，开发和维 护数据管道，确保数据的可用性和完整性。  算 1-4 周） 在此阶段，项目团队将与业务部门和技术专家进行深入沟通， 明确知识库数据处理及 AI 大模型训练的具体需求，包括数据 来源、数据规模、模型性能指标、应用场景等。同时，完成项 目整体规划，包括技术路线、资源分配、风险评估和团队分工 等。 2. 数据采集与预处理阶段（第 5-12 周） 数据采集阶段将通过多种渠道获取原始数据，包括开放数据 集、企业内部门数据以及第三方数据。随后进行数据清洗、去

从而实现全方位的智能分析。例如，通过数据挖掘与分析，运维部 门能够实时掌握设备状态，提前进行故障预警和维护，这将减少设 备停运时间和维护成本。 AI 大模型的未来应用潜力不仅限于以上几个方面，它还涉及到 智慧城市的整体规划与建设。伴随城市化进程的加快，城市轨道交 通将逐步与城市的其他交通系统、基础设施实现深度融合。利用 AI 大模型，可以对城市交通进行全局优化，提升整体出行效率。 为了解释 AI 大模型在城市轨道交通中的未来应用潜力，以下

个业务条线的业务场景，完成数字劳动力岗位技能设计和研发，为业务岗位赋能，创造业 务价值。 模型建设上，太保与华为、科大讯飞组成联合攻坚团队。太保联合华为形成了大模型 平台“1+2+N”的总体建设方案，实现整体规划、分批建设，助力数字岗位快速落地；由华为 提供了大模型高效推理框架⸺Mindie，经太保多个项目验证，推理速度可达到A100芯片 0.9-1.1倍；同时，太保与华为在AI Agent、场景孵化、AI人才培养等方面持续开展交流，实现