8月26日晚间，佳都科技披露2024年半年报显示，公司实现营业收入29.78亿元，同比增长18.40%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润355.18万元，同比扭亏为盈。
业绩的提升主要得益于佳都科技继续聚焦智慧轨道交通及智慧城市交通主赛道的数字化建设，在AI大模型的加持下各项业务实现稳健增。
智慧轨道交通场景方面，佳都科技中标天津、合肥、济南、宁波等地多个智慧地铁新线项目，随着新签订单持续带来市场开拓，自主研发的智慧出行系列AI产品，包括智能语音识别、虚拟客服、智能客服系统和人脸识别系统等持续落地，智慧城轨、智能运维、线网指挥、智慧节能等场景解决方案持续为地铁运营创造价值，为乘客提供智慧化服务。
报告期内，佳都科技加大对AI行业大模型的研发布局，持续更新迭代相关产品和解决方案，保持了在“AI+大交通”领域的技术优势。先后发布了佳都知行交通大模型V2.0及佳都智慧运营管控平台，基于佳都知行交通大模型，佳都科技还与广州市交警支队合作并提供了车驾管电子书等多款大模型产品。
在智慧城市场景方面，积极探索“一网统管”、城市运行管理平台、大数据指挥中心等业务，持续通过AI大模型技术赋能各行业应用场景，带动公司营业收入与利润质量稳步提升。
包括佳都科技在内，多家头部大厂和科研机构纷纷推出基于AI大模型的智慧交通解决方案，AI大模型在智慧交通领域的应用已经取得了显著进展，并且在交通流预测与管理、智能交通信号控制、公共交通优化、智能停车管理等方面展现出强大的应用潜力。
例如，去年4月，百度发布了“基于交通大模型的全域信控缓堵解决方案”，这一方案首次定义了大模型与交通结合的应用场景，面向中大型城市，针对常态拥堵、异常拥堵以及景区学校单点单线区域的拥堵情况，在交通大模型的加持下，提供全域感知、全域优化、全域协同、全栈服务的全链条多场景信控缓堵方案。
港科大（广州）提出的LightGPT模型，利用LLMLight框架向智能体提供详细的实时交通状况，并结合先验知识进行信号灯配置优化。
商汤科技也在去年推出了基于AI大模型的智能交通解决方案，并具备了包括大规模视频分析、交通感知、交通决策、交通控制和交通安全等方面的专业级产品能力。商汤还成功在绍兴市落地睿途交通产品及平台，全流程用AI替代大量人力资源，实现交通管理从人力密集型向智能化升级，这也是是商汤智能交通方面落地的代表之一。
此外，借助大模型做一些交通相关的知识问答、交通文本分析，以及辅助文档撰写等内勤工作，预计提效约80%。商汤科技智能交通业务总经理郭海锋曾在公开演讲中表示，AI大模型的应用将改变软件形态，以往层层菜单式的专业交管软件，具有一定的使用门槛，大模型支持文字、语音、甚至图片多模态交互，能够使交管人员快速上手，节省培训学习的成本。
佳都知行交通大模型则是大模型技术率先在轨道交通领域的落地应用，并已经具备面向轨道交通的智能客服、智能运维以及应急指挥三个场景的成熟应用落地能力。
在智能客服场景，打造地铁虚拟数字员工，能够进行自然语言交互。
在运维管理场景，能够与维修人员进行对话，协助其排查故障原因、并提供辅助决策，维修人员还能通过智能问答获取故障设备的专业、位置等具体信息、工班排班信息，实现功能自动化（提报、派单、分配、闭环、生成报告）完成维修闭环，提高维修效率。
在应急指挥场景，城轨应急事前、事中、事后处置服务，辅助解决依靠人力执行及重复性工作多、管理难度和压力大、数据中隐藏的价值信息得不到充分挖掘、经验教训无法有效沉淀的问题。
而想要AI大模型要在智慧交通领域发挥最大效用，必须与交通专业知识深度结合。确保交通数据质量，包括数据完整性、一致性、准确性等，并对数据进行清洗和预处理，为 AI 大模型提供高质量的训练数据。将交通专业知识融入 AI 大模型的训练过程中，构建更符合实际交通场景的模型，并将交通法规和政策要求融入AI模型的决策过程，确保模型输出符合法律和管理要求。
交通行业AI大模型深度融入行业知识深度，正成为交通系统的"大脑"，这种深度的知识融合模式也在医疗、金融等高度专业化、数据密集型的行业中得到广泛应用。各行业大模型都将更加注重与领域专业知识的深度结合，提升模型的专业性和可靠性，不仅如此，不同行业大模型之间的知识迁移正成为一个重要趋势。
行业大模型将成为各个领域创新和进步的核心引擎，不仅将重塑现有的业务模式和决策过程，还将为行业带来变革
