轨道交通多模态故障AI智能分析云平台以实现故障全生态管理为建设目标，将电客车、工程车、信号、通信、土建、轨道、接触网、变电、站台门、电扶梯、AFC、自动化、风水电等专业全部融合在一起，打通并覆盖应急处置对话的声纹识别、语音转录文字、故障报告、整改措施、案例学习、统计分析和看板展示等全生态周期管理业务流程，实现城市轨道交通多模态故障管理全专业、全流程的数字化、信息化、无纸化。 主要特点：（1）突破技术壁垒实现自主知识产权。该平台系统从底层架构到业务功能设计再到程序开发都由南京地铁运营公司牵头组织完成，具有完全的自主知识产权，且深度契合国内轨道交通行业故障管理需求。（2）将语音转录与声纹识别引入城市轨道交通行业，成为国内行业首创。语音转录技术，采用深度学习框架PyTorch进行模型训练，覆盖各种类型故障、专业术语、故障地点，将运营故障应急处置的对话录音文件快速转写为文字，准确率达95%以上，打破以往人工转录的效率瓶颈；声纹识别技术，制定声纹管理规定，明确声纹提取模板，规范各专业的名词、术语、表达方式，搭建声纹数据库（近5万条），覆盖一线司机、车站、调度等重要岗位，通过识别员工的声纹特征确定发声者身份，与人力资源链接，关联其岗位、职责范围等信息。提升信息处理的准确性、高效性与关联性，开启故障分析的智能化新篇章，助推轨道交通运营故障数字化转型和智慧城轨产业升级。（3）搭建故障报告赋能引擎。统一故障模板，分为简单模板和复杂模板，复杂模板总共11大项，原因分析项目拆分为4大类8小类，整改措施项目拆分为6大类，从员工培训、现场操作、设备维保、应急处置、对标分析、复盘提升等多角度多维度深耕报告，规范报告分析的思路与维度；各专业的故障报告以不同颜色同时、同板块展示，横向对标，分析差距；建设文本信息化管理载体，为故障报告提供以往的经典案例、规章文本、技术通知单等关键字搜索，一键引用至报告，提供数据、案例等纵向信息支撑；故障报告满足“123”要求，故障发生后，1小时出简报、2小时出快报，3小时出详细故障报告，信息获取与流转更加快速、高效。（4）打通运营故障全生态周期管理。利用信息系统面向服务架构，采取业务驱动方式，实现故障报告、整改措施、案例学习、统计分析、对标管理和看板展示等功能，贯通运营故障全生命周期，管理责任完全落实到人，管理信息实时共享，管理效率大大提升。