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品茗科技章益明:大模型深入垂直場景,加速建筑行業(yè)轉型之路
品茗科技 2025.04.29 品茗科技 1401

當生成式AI席卷千行百業(yè),建筑行業(yè)如何用“垂類大模型”實現(xiàn)轉型升級?面對設計規(guī)范繁雜、數(shù)據(jù)安全高壓、經(jīng)驗傳承斷層等痛點,行業(yè)大模型能否成為破局關鍵?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用,為何建筑行業(yè)仍需垂類AI解決方案?


建筑行業(yè)的復雜性要求技術既“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。通用模型側重通識能力均衡,對建筑領域知識(如設計規(guī)范、施工安全標準)缺乏深度理解與精準適配;


私有數(shù)據(jù)壁壘。建筑企業(yè)在數(shù)字化轉型中積累的海量數(shù)據(jù),如進度、成本、質量、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,需通過垂類模型結合數(shù)據(jù)本地化解析與訓練,形成適配企業(yè)需求的AI能力;


復雜數(shù)據(jù)協(xié)同短板。建筑數(shù)據(jù)具有多模態(tài)、多源、動態(tài)特征,存在復雜關聯(lián)與動態(tài)交互,通用模型難以解構其深層關聯(lián)關系,無法為全局決策提供精準支持。


通用大模型雖然具備通識能力,但在垂直領域,還有很多特定場景下的實際問題無法解決,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)對私有化部署有強烈需求,這一趨勢折射出哪些深層動因?


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


尤其是建筑央企,承載國家重大項目數(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)存儲于企業(yè)內網(wǎng),通過權限分級與加密技術保障核心資產(chǎn)安全,避免公有云環(huán)境或第三方平臺環(huán)境下的潛在風險。


此外,建筑業(yè)務鏈條長、環(huán)節(jié)復雜,私有化部署支持深度定制,例如適配專項方案編制、招投標規(guī)則、施工進度管理等場景,實現(xiàn)業(yè)務流程全鏈路優(yōu)化。在快速變化的市場環(huán)境中,自主掌控自有數(shù)據(jù)和技術架構賦予企業(yè)敏捷迭代的能力,能快速響應政策變化與市場創(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,用三個關鍵詞概括:專業(yè)沉淀、場景穿透、需求共生。


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


在技術層面,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)工程方案編制,我們瞄準工程現(xiàn)場的“卡脖子”環(huán)節(jié),力求解決好每一個高頻痛點。


在產(chǎn)品開發(fā)過程中,品茗首先關注的是用戶,通過深度調研建筑企業(yè)實際需求,了解客戶期待,讓技術進化始終與客戶痛點同頻。


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Q4:品茗AIGC產(chǎn)品的實際應用成效如何?


今年我們明顯感受到,AIGC技術在建筑領域正從概念層面向實際應用加速滲透。尤其是專項方案編制,這一傳統(tǒng)依賴高經(jīng)驗門檻的領域,也正在經(jīng)歷變革。


舉個例子,風機吊裝是施工中的“高危動作”,吊裝方案需綜合考慮吊車參數(shù)、地質條件、風速限制、國標規(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目方案,但難以形成系統(tǒng)性的“解法”。


品茗技術團隊介入后,確定了基于AI快速、準確生成吊裝方案的方向,通過解析客戶單位優(yōu)秀風機吊裝方案、吊車數(shù)據(jù),進行模型訓練,并結合國標規(guī)范構建知識庫,實現(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。


目前,這套系統(tǒng)已經(jīng)在多個項目得到應用,不僅驗證了AIGC技術在施工方案編寫方面的可行性與實用性,也讓我們堅定了技術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從單點突破走向全域賦能。


Q5:關于當前建筑企業(yè)對接運用AIGC,您有哪些建議 ?


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


第一,構建企業(yè)級知識庫,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目積累的數(shù)據(jù)中,我們建議將分散的圖紙、施工日志、驗收報告等結構化處理,結合AIGC技術,形成AI賦能的企業(yè)知識庫。


第二,AIGC落地需從高頻、高價值場景切入,用“單點打透”驗證技術價值。這種“小場景、大價值”的路徑,既能快速驗證技術實效,又能為后續(xù)規(guī)?;茝V積累信任基礎。


第三,選擇適合企業(yè)的技術路線,追求“最適配”。技術架構需“量體裁衣”,算力資源要“精打細算”,讓每一分投入都轉化為可量化的業(yè)務收益。

我認為,建筑企業(yè)應用AIGC的本質是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化。唯有扎根業(yè)務場景、掌握數(shù)據(jù)主權、優(yōu)化技術投入,才能讓技術真正成為生產(chǎn)力。
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