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當(dāng)生成式AI席卷千行百業(yè)，建筑行業(yè)如何用“垂類大模型”實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)？面對設(shè)計(jì)規(guī)范繁雜、數(shù)據(jù)安全高壓、經(jīng)驗(yàn)傳承斷層等痛點(diǎn)，行業(yè)大模型能否成為破局關(guān)鍵？本期，對話品茗科技董事、副總裁章益明，深度探討生成式AI與建筑行業(yè)的“雙向奔赴”。

Q1：通用大模型已廣泛應(yīng)用，為何建筑行業(yè)仍需垂類AI解決方案？

建筑行業(yè)的復(fù)雜性要求技術(shù)既“懂規(guī)范”又“接地氣”，三大壁壘決定了通用模型的局限性：

專業(yè)深度不足。通用模型側(cè)重通識(shí)能力均衡，對建筑領(lǐng)域知識(shí)（如設(shè)計(jì)規(guī)范、施工安全標(biāo)準(zhǔn)）缺乏深度理解與精準(zhǔn)適配；

私有數(shù)據(jù)壁壘。建筑企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中積累的海量數(shù)據(jù)，如進(jìn)度、成本、質(zhì)量、安全等數(shù)據(jù)涉及企業(yè)核心資產(chǎn)，通用模型無法觸達(dá)，需通過垂類模型結(jié)合數(shù)據(jù)本地化解析與訓(xùn)練，形成適配企業(yè)需求的AI能力；

復(fù)雜數(shù)據(jù)協(xié)同短板。建筑數(shù)據(jù)具有多模態(tài)、多源、動(dòng)態(tài)特征，存在復(fù)雜關(guān)聯(lián)與動(dòng)態(tài)交互，通用模型難以解構(gòu)其深層關(guān)聯(lián)關(guān)系，無法為全局決策提供精準(zhǔn)支持。

通用大模型雖然具備通識(shí)能力，但在垂直領(lǐng)域，還有很多特定場景下的實(shí)際問題無法解決，需要垂類大模型來破解建筑行業(yè)“水土不服”。

Q2：建筑企業(yè)對私有化部署有強(qiáng)烈需求，這一趨勢折射出哪些深層動(dòng)因？

私有化部署是數(shù)據(jù)安全的“保險(xiǎn)鎖”，更是企業(yè)降本增效、搶占市場先機(jī)的戰(zhàn)略武器。

尤其是建筑央企，承載國家重大項(xiàng)目數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全與自主可控是首要考量。私有化部署將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于企業(yè)內(nèi)網(wǎng)，通過權(quán)限分級(jí)與加密技術(shù)保障核心資產(chǎn)安全，避免公有云環(huán)境或第三方平臺(tái)環(huán)境下的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

此外，建筑業(yè)務(wù)鏈條長、環(huán)節(jié)復(fù)雜，私有化部署支持深度定制，例如適配專項(xiàng)方案編制、招投標(biāo)規(guī)則、施工進(jìn)度管理等場景，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程全鏈路優(yōu)化。在快速變化的市場環(huán)境中，自主掌控自有數(shù)據(jù)和技術(shù)架構(gòu)賦予企業(yè)敏捷迭代的能力，能快速響應(yīng)政策變化與市場創(chuàng)新需求，鞏固核心競爭力。

Q3：品茗行業(yè)大模型的核心競爭力是什么？

品茗的核心競爭力，用三個(gè)關(guān)鍵詞概括：專業(yè)沉淀、場景穿透、需求共生。

在過去的20年，品茗的安全計(jì)算軟件、算量軟件、HiBIM等工具軟件在全國范圍內(nèi)普及，成為“垂類業(yè)務(wù)專家”。這期間，我們積累了超萬本結(jié)構(gòu)化規(guī)范數(shù)據(jù)與海量場景數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)，是訓(xùn)練垂直大模型的基石。

在技術(shù)層面，我們不追求系統(tǒng)的“大而全”，而是場景的“深且透”。不論是圖紙分析、還是危大（專項(xiàng)）工程方案編制，我們瞄準(zhǔn)工程現(xiàn)場的“卡脖子”環(huán)節(jié)，力求解決好每一個(gè)高頻痛點(diǎn)。

在產(chǎn)品開發(fā)過程中，品茗首先關(guān)注的是用戶，通過深度調(diào)研建筑企業(yè)實(shí)際需求，了解客戶期待，讓技術(shù)進(jìn)化始終與客戶痛點(diǎn)同頻。

Q4：品茗AIGC產(chǎn)品的實(shí)際應(yīng)用成效如何？

今年我們明顯感受到，AIGC技術(shù)在建筑領(lǐng)域正從概念層面向?qū)嶋H應(yīng)用加速滲透。尤其是專項(xiàng)方案編制，這一傳統(tǒng)依賴高經(jīng)驗(yàn)門檻的領(lǐng)域，也正在經(jīng)歷變革。

舉個(gè)例子，風(fēng)機(jī)吊裝是施工中的“高危動(dòng)作”，吊裝方案需綜合考慮吊車參數(shù)、地質(zhì)條件、風(fēng)速限制、國標(biāo)規(guī)范等多重因素。我們的客戶，山東電力工程咨詢院，在過去幾十年積累了大量的項(xiàng)目方案，但難以形成系統(tǒng)性的“解法”。

品茗技術(shù)團(tuán)隊(duì)介入后，確定了基于AI快速、準(zhǔn)確生成吊裝方案的方向，通過解析客戶單位優(yōu)秀風(fēng)機(jī)吊裝方案、吊車數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型訓(xùn)練，并結(jié)合國標(biāo)規(guī)范構(gòu)建知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)了從參數(shù)輸入到方案生成的全程智能化，將方案編制周期從1周壓縮至1天以內(nèi)。

目前，這套系統(tǒng)已經(jīng)在多個(gè)項(xiàng)目得到應(yīng)用，不僅驗(yàn)證了AIGC技術(shù)在施工方案編寫方面的可行性與實(shí)用性，也讓我們堅(jiān)定了技術(shù)的生命力在于與場景的深度融合。下一步我們將聯(lián)合能源、水利、交通等領(lǐng)域的建筑企業(yè)，通過數(shù)據(jù)挖掘與場景適配，持續(xù)優(yōu)化大模型的專業(yè)性和泛化能力，讓AI從單點(diǎn)突破走向全域賦能。

Q5：關(guān)于當(dāng)前建筑企業(yè)對接運(yùn)用AIGC，您有哪些建議 ?

建筑企業(yè)擁抱AIGC的進(jìn)程中，要避免陷入技術(shù)泛化陷阱。對此，我有三點(diǎn)建議：

第一，構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫，讓數(shù)據(jù)從“沉睡”到“覺醒”。企業(yè)的核心競爭力往往藏在歷史項(xiàng)目積累的數(shù)據(jù)中，我們建議將分散的圖紙、施工日志、驗(yàn)收報(bào)告等結(jié)構(gòu)化處理，結(jié)合AIGC技術(shù)，形成AI賦能的企業(yè)知識(shí)庫。

第二，AIGC落地需從高頻、高價(jià)值場景切入，用“單點(diǎn)打透”驗(yàn)證技術(shù)價(jià)值。這種“小場景、大價(jià)值”的路徑，既能快速驗(yàn)證技術(shù)實(shí)效，又能為后續(xù)規(guī)?；茝V積累信任基礎(chǔ)。