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垂類大模型通過(guò)私有化部署+行業(yè)知識(shí)深度融合的技術(shù)路徑，成為破解建筑行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中“數(shù)據(jù)安全與價(jià)值釋放”困局的關(guān)鍵鑰匙；其核心邏輯在于構(gòu)建“數(shù)據(jù)主權(quán)閉環(huán)”與“專業(yè)能力引擎”的協(xié)同體系。

作為數(shù)字建造領(lǐng)域的代表企業(yè)，品茗科技持續(xù)探索AI技術(shù)在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用，通過(guò)對(duì)建筑知識(shí)體系的數(shù)字化重構(gòu)，深度適配垂直場(chǎng)景，驅(qū)動(dòng)行業(yè)效率提升與模式創(chuàng)新。

▲本文刊登于《施工企業(yè)管理》2025.06 總第442期

生成式AI技術(shù)的浪潮正席卷全球，建筑行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切性尤為突出。建筑行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，因業(yè)務(wù)鏈條冗長(zhǎng)、規(guī)范繁雜、數(shù)據(jù)分散等特點(diǎn)，始終難以突破“經(jīng)驗(yàn)依賴”與“效率瓶頸”的雙重桎梏。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，一方面一定會(huì)為建筑業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更強(qiáng)的技術(shù)支撐，另一方面雖然大模型具備了強(qiáng)大的通識(shí)能力，卻也在專業(yè)深度與場(chǎng)景適配性上頻頻“水土不服”。

本文結(jié)合品茗科技的技術(shù)實(shí)踐與典型案例，探討AIGC技術(shù)與建筑行業(yè)的融合路徑，展現(xiàn)垂類大模型如何成為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵引擎。

建筑業(yè)與大模型：復(fù)雜語(yǔ)境下的通用模型困境

建筑業(yè)是覆蓋設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)維等全生命周期的超級(jí)系統(tǒng)，其復(fù)雜性決定了行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨專業(yè)知識(shí)壁壘、數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全、數(shù)據(jù)協(xié)同等多維挑戰(zhàn)，也使通用大模型在應(yīng)用中頻頻“失焦”。

從知識(shí)體系看，建筑行業(yè)的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成一個(gè)動(dòng)態(tài)演進(jìn)的超網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)行有效的數(shù)萬(wàn)本國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)規(guī)范與地方細(xì)則，不僅存在層級(jí)嵌套，更涉及跨專業(yè)協(xié)同。這種“網(wǎng)狀知識(shí)結(jié)構(gòu)”要求技術(shù)工具具備深度語(yǔ)義理解能力，更需理解其背后的工程邏輯。

在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，建筑企業(yè)的核心數(shù)據(jù)構(gòu)成市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的“數(shù)字護(hù)城河”，兼具高價(jià)值與高敏感性。若采用通用模型的云端訓(xùn)練模式，既面臨數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，又可能喪失數(shù)據(jù)主權(quán)。這導(dǎo)致企業(yè)積累的海量項(xiàng)目數(shù)據(jù)因缺乏結(jié)構(gòu)化處理，長(zhǎng)期處于“沉睡”狀態(tài)。

從工程數(shù)據(jù)的協(xié)同處理與價(jià)值挖掘維度看，其具備全生命周期覆蓋、多模態(tài)異構(gòu)、多專業(yè)交叉、數(shù)字化技術(shù)融合等特性，貫穿項(xiàng)目規(guī)劃至運(yùn)營(yíng)全鏈條，深度承載質(zhì)量、安全等核心管控要素及決策依據(jù)。尤其在解析CAD圖紙、BIM模型等矢量信息時(shí)，需穿透幾何表象理解其背后系統(tǒng)化工程邏輯、力學(xué)計(jì)算原理、美學(xué)設(shè)計(jì)規(guī)則等專業(yè)內(nèi)核，而通用大模型在 “單獨(dú)” 應(yīng)對(duì)這類多維度動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的跨階段協(xié)同需求時(shí)，暴露出顯著的協(xié)同效率不足與處理時(shí)延瓶頸。

AI技術(shù)的引入為行業(yè)帶來(lái)了破局曙光，但通用模型的“通識(shí)化”特性與建筑行業(yè)的“專業(yè)化”需求之間仍存在結(jié)構(gòu)性矛盾。這一矛盾的本質(zhì)，在于建筑知識(shí)體系的數(shù)字化重構(gòu)需要垂直場(chǎng)景的深度適配。

私有化部署與垂類模型：破解建筑行業(yè)“專業(yè)壁壘”

建筑行業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)支柱與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的核心領(lǐng)域，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型始終面臨“數(shù)據(jù)安全與價(jià)值釋放”的兩難命題。對(duì)于承擔(dān)國(guó)家級(jí)重大項(xiàng)目的國(guó)企央企而言，數(shù)據(jù)安全既是不可逾越的合規(guī)紅線，更是構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)壁壘的戰(zhàn)略基石。

垂類大模型通過(guò)私有化部署+行業(yè)知識(shí)深度融合的技術(shù)路徑，成為破解困局的關(guān)鍵鑰匙。其核心邏輯在于構(gòu)建“數(shù)據(jù)主權(quán)閉環(huán)”與“專業(yè)能力引擎”的協(xié)同體系：一方面，通過(guò)本地化服務(wù)器集群、內(nèi)網(wǎng)傳輸協(xié)議與加密存儲(chǔ)技術(shù)，確保企業(yè)數(shù)據(jù)物理隔離于公有云環(huán)境，滿足《數(shù)據(jù)安全法》《關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全保護(hù)條例》等剛性要求。在某省級(jí)建工集團(tuán)試點(diǎn)中，各分公司的方案數(shù)據(jù)不出本地，通過(guò)加密參數(shù)交換實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化，數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)，敏感字段加密精度達(dá)99.97%。另一方面，將行業(yè)知識(shí)與企業(yè)積累的歷史方案等私有數(shù)據(jù)深度融合，構(gòu)建“規(guī)范條文-工藝邏輯-項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)”的三維知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，使模型具備資深工程師的專業(yè)判斷能力。

此外，私有化部署賦予企業(yè)敏捷迭代的能力。在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中，政策調(diào)整與技術(shù)創(chuàng)新往往要求企業(yè)迅速響應(yīng)，通過(guò)基于本地?cái)?shù)據(jù)的增量訓(xùn)練，模型可快速適配新規(guī)范、新工藝，鞏固競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于建筑企業(yè)而言，私有化部署的垂類模型是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“智能底座”，更是兼顧數(shù)據(jù)安全與智能進(jìn)化的最優(yōu)解。在行業(yè)知識(shí)算法化、企業(yè)經(jīng)驗(yàn)資產(chǎn)化的過(guò)程，將傳統(tǒng)依賴資深工程師的隱性經(jīng)驗(yàn)，轉(zhuǎn)化為可復(fù)用、可進(jìn)化的智能決策能力，使企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中始終保持技術(shù)領(lǐng)先性。

場(chǎng)景落地的價(jià)值驗(yàn)證：從技術(shù)創(chuàng)新到生產(chǎn)力變革

建筑行業(yè)的場(chǎng)景化技術(shù)應(yīng)用，本質(zhì)是對(duì)行業(yè)固有矛盾（需求）的針對(duì)性回應(yīng)。在規(guī)范查詢、圖紙管理、方案編制等高頻場(chǎng)景中，傳統(tǒng)作業(yè)模式的低效性與專業(yè)性壁壘日益凸顯，而AIGC技術(shù)通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的深度解構(gòu)，正在重塑行業(yè)生產(chǎn)力形態(tài)。

01規(guī)范查詢的效率革命

建筑行業(yè)長(zhǎng)期面臨規(guī)范查詢“信息過(guò)載”與“精準(zhǔn)度不足”的雙重挑戰(zhàn)，技術(shù)人員需在多平臺(tái)分散檢索，且易因過(guò)時(shí)規(guī)范引用或條文誤讀引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。我們通過(guò)文檔解析技術(shù)、專業(yè)詞匯語(yǔ)義理解技術(shù)、融合知識(shí)圖譜技術(shù)，將萬(wàn)余本實(shí)時(shí)更新的規(guī)范庫(kù)結(jié)構(gòu)化，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義級(jí)檢索。從規(guī)范條文的結(jié)構(gòu)化拆解到關(guān)聯(lián)場(chǎng)景的智能映射，檢索響應(yīng)時(shí)間控制在3秒以內(nèi)，顯著提升技術(shù)人員對(duì)規(guī)范內(nèi)容的獲取效率與應(yīng)用精準(zhǔn)度。

02圖紙管理的流程再造

施工圖紙的多模態(tài)特性與高頻變更，使傳統(tǒng)管理模式陷入“分圖耗時(shí)長(zhǎng)、版本對(duì)比難、協(xié)同效率低”的困境。以某頭部央企房建項(xiàng)目為例，100張圖紙的手動(dòng)分類需耗時(shí)3-5天，人工對(duì)比新舊版本差異平均耗時(shí)5小時(shí)。智能圖紙系統(tǒng)通過(guò)輕量化算法結(jié)合圖紙解析算法，自動(dòng)提取圖紙構(gòu)件信息，按專業(yè)、子項(xiàng)生成結(jié)構(gòu)化目錄，并建立平面圖與節(jié)點(diǎn)詳圖的智能關(guān)聯(lián)。系統(tǒng)上線后，圖紙分類耗時(shí)縮短至10分鐘，版本對(duì)比效率提升150倍，大大釋放技術(shù)團(tuán)隊(duì)的工效潛能。

03方案編制的算法突破

危大工程方案編制高度依賴人工經(jīng)驗(yàn)，存在周期長(zhǎng)、規(guī)范適配難、計(jì)算精度不足等痛點(diǎn)。垂類模型通過(guò)施工方案增量預(yù)訓(xùn)練系統(tǒng)，依托自然語(yǔ)言處理（NLP）對(duì)專業(yè)術(shù)語(yǔ)增強(qiáng)分詞，由專家提煉工藝邏輯并標(biāo)注，將歷史方案結(jié)構(gòu)化關(guān)聯(lián)，持續(xù)采集行業(yè)模板動(dòng)態(tài)訓(xùn)練。采用低秩適應(yīng)（LoRA）技術(shù)，僅訓(xùn)練新增任務(wù)適配矩陣，凍結(jié)基礎(chǔ)參數(shù)，經(jīng)多維度驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)模型與行業(yè)知識(shí)同步進(jìn)化。

這一技術(shù)在山東電力工程咨詢?cè)猴L(fēng)機(jī)吊裝項(xiàng)目中成效顯著。傳統(tǒng)方案編制需人工綜合吊車(chē)型號(hào)、地質(zhì)條件、風(fēng)速限制等數(shù)十項(xiàng)參數(shù)，耗時(shí)長(zhǎng)達(dá)1周且易出錯(cuò)。我們基于增量預(yù)訓(xùn)練模型，整合企業(yè)歷史吊裝方案庫(kù)與國(guó)標(biāo)規(guī)范，構(gòu)建智能方案生成系統(tǒng)。模型通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)秀方案樣本，精準(zhǔn)推薦適配吊車(chē)型號(hào)，并自動(dòng)驗(yàn)算山地環(huán)境下的吊車(chē)承載力與地基穩(wěn)定性。在某500MW風(fēng)電項(xiàng)目中，系統(tǒng)為83臺(tái)160米輪轂高度風(fēng)機(jī)生成吊裝方案，方案編制周期從7天壓縮至1天。

上述場(chǎng)景的技術(shù)突破，共同指向建筑行業(yè)生產(chǎn)力變革的深層邏輯——將專業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的算法模型，將重復(fù)勞動(dòng)重構(gòu)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能流程。當(dāng)規(guī)范條文、施工工藝、管理經(jīng)驗(yàn)等隱性知識(shí)被解構(gòu)為算法參數(shù)，當(dāng)圖紙、方案、數(shù)據(jù)等顯性資產(chǎn)被重構(gòu)為智能決策的基礎(chǔ)，技術(shù)便不再是輔助工具，而是成為驅(qū)動(dòng)行業(yè)效率提升與模式創(chuàng)新的核心生產(chǎn)力。

行業(yè)進(jìn)化的路徑選擇：從工具應(yīng)用到生態(tài)重構(gòu)

建筑行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是一場(chǎng)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的新時(shí)代革命。通用大模型的局限性表明，行業(yè)智能化無(wú)法通過(guò)“拿來(lái)主義”實(shí)現(xiàn)，必須扎根建筑領(lǐng)域的知識(shí)土壤，構(gòu)建專屬的智能體系。私有化部署的垂類模型加垂類應(yīng)用的模式不僅是破解數(shù)據(jù)安全與場(chǎng)景適配難題的技術(shù)方案，更是重塑行業(yè)知識(shí)生產(chǎn)方式的關(guān)鍵載體。

建筑企業(yè)若要在這場(chǎng)變革中占據(jù)主動(dòng)，需以“數(shù)據(jù)價(jià)值最大化”為核心，通過(guò)工具應(yīng)用的深化、場(chǎng)景價(jià)值的驗(yàn)證與技術(shù)路徑的適配，逐步構(gòu)建起覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的智能生態(tài)，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)技術(shù)接納”到“主動(dòng)生態(tài)塑造”的躍遷。

基于現(xiàn)有實(shí)踐成果，我們未來(lái)將聚焦四大方向，推動(dòng)AIGC技術(shù)從單點(diǎn)突破邁向全域賦能。

首先，數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘?qū)⒊蔀楹诵恼n題。建筑企業(yè)歷史項(xiàng)目中蘊(yùn)藏著大量未被結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如施工日志、驗(yàn)收?qǐng)?bào)告等，而AIGC的價(jià)值首先在于激活這些“沉睡數(shù)據(jù)”。通過(guò)構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫(kù)，這些“沉睡”到“覺(jué)醒”數(shù)據(jù)有望轉(zhuǎn)化為決策支持與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的資產(chǎn)，為企業(yè)數(shù)字化建設(shè)構(gòu)建“底層基因庫(kù)”。

其次，高價(jià)值場(chǎng)景的“單點(diǎn)打透”是關(guān)鍵。當(dāng)前，AI應(yīng)用已在圖紙管理、方案生成等場(chǎng)景證明了技術(shù)效能，形成“技術(shù)-場(chǎng)景-價(jià)值”的正向循環(huán)，這種“小場(chǎng)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)。同時(shí)，單個(gè)企業(yè)的工具應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散為行業(yè)通用能力，將推動(dòng)從“企業(yè)級(jí)工具”到“行業(yè)級(jí)生態(tài)”的進(jìn)化。

再次，追求適配企業(yè)的技術(shù)路徑。企業(yè)可根據(jù)自身業(yè)務(wù)規(guī)模、數(shù)據(jù)體量與算力資源，選擇私有化部署或混合云架構(gòu)方案，避免陷入“技術(shù)炫技”陷阱，實(shí)現(xiàn)算力資源的最優(yōu)配置。例如，核心工藝參數(shù)在私有云完成訓(xùn)練，非敏感的通用法律法規(guī)、規(guī)范查詢等任務(wù)調(diào)用公有云算力，合理規(guī)劃算力成本。

最后，生態(tài)共建是行業(yè)升級(jí)的必由之路。數(shù)字化領(lǐng)先的企業(yè)憑借自身優(yōu)勢(shì)，將率先訓(xùn)練出覆蓋更多施工場(chǎng)景的AIGC模型。借助這一成果，中小企業(yè)無(wú)需投入大量資金重復(fù)建設(shè)算力資源，即可享受智能方案生成服務(wù)，大幅降低技術(shù)使用門(mén)檻。這種生態(tài)重構(gòu)，不僅打破了“大企業(yè)技術(shù)壟斷、小企業(yè)數(shù)字化掉隊(duì)”的困局，同時(shí)，促進(jìn)數(shù)據(jù)價(jià)值在企業(yè)間流動(dòng)，催生出知識(shí)付費(fèi)、場(chǎng)景方案訂閱等新商業(yè)模式，推動(dòng)行業(yè)邁向新高度。