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

作為數(shù)字建造領域的代表企業(yè)，品茗科技持續(xù)探索AI技術在建筑領域的應用，通過對建筑知識體系的數(shù)字化重構，深度適配垂直場景，驅(qū)動行業(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技術的浪潮正席卷全球，建筑行業(yè)作為國民經(jīng)濟的支柱產(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)務鏈條冗長、規(guī)范繁雜、數(shù)據(jù)分散等特點，始終難以突破“經(jīng)驗依賴”與“效率瓶頸”的雙重桎梏。隨著AI技術的發(fā)展，一方面一定會為建筑業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更強的技術支撐，另一方面雖然大模型具備了強大的通識能力，卻也在專業(yè)深度與場景適配性上頻頻“水土不服”。

本文結合品茗科技的技術實踐與典型案例，探討AIGC技術與建筑行業(yè)的融合路徑，展現(xiàn)垂類大模型如何成為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關鍵引擎。

建筑業(yè)與大模型：復雜語境下的通用模型困境

建筑業(yè)是覆蓋設計、施工、運維等全生命周期的超級系統(tǒng)，其復雜性決定了行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨專業(yè)知識壁壘、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用中頻頻“失焦”。

從知識體系看，建筑行業(yè)的規(guī)范標準構成一個動態(tài)演進的超網(wǎng)絡結構?，F(xiàn)行有效的數(shù)萬本國家標準、行業(yè)規(guī)范與地方細則，不僅存在層級嵌套，更涉及跨專業(yè)協(xié)同。這種“網(wǎng)狀知識結構”要求技術工具具備深度語義理解能力，更需理解其背后的工程邏輯。

在數(shù)據(jù)安全領域，建筑企業(yè)的核心數(shù)據(jù)構成市場競爭的“數(shù)字護城河”，兼具高價值與高敏感性。若采用通用模型的云端訓練模式，既面臨數(shù)據(jù)安全合規(guī)風險，又可能喪失數(shù)據(jù)主權。這導致企業(yè)積累的海量項目數(shù)據(jù)因缺乏結構化處理，長期處于“沉睡”狀態(tài)。

從工程數(shù)據(jù)的協(xié)同處理與價值挖掘維度看，其具備全生命周期覆蓋、多模態(tài)異構、多專業(yè)交叉、數(shù)字化技術融合等特性，貫穿項目規(guī)劃至運營全鏈條，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，需穿透幾何表象理解其背后系統(tǒng)化工程邏輯、力學計算原理、美學設計規(guī)則等專業(yè)內(nèi)核，而通用大模型在 “單獨” 應對這類多維度動態(tài)數(shù)據(jù)的跨階段協(xié)同需求時，暴露出顯著的協(xié)同效率不足與處理時延瓶頸。

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

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)作為國家經(jīng)濟支柱與基礎設施建設的核心領域，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型始終面臨“數(shù)據(jù)安全與價值釋放”的兩難命題。對于承擔國家級重大項目的國企央企而言，數(shù)據(jù)安全既是不可逾越的合規(guī)紅線，更是構建競爭壁壘的戰(zhàn)略基石。

垂類大模型通過私有化部署+行業(yè)知識深度融合的技術路徑，成為破解困局的關鍵鑰匙。其核心邏輯在于構建“數(shù)據(jù)主權閉環(huán)”與“專業(yè)能力引擎”的協(xié)同體系：一方面，通過本地化服務器集群、內(nèi)網(wǎng)傳輸協(xié)議與加密存儲技術，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》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等剛性要求。在某省級建工集團試點中，各分公司的方案數(shù)據(jù)不出本地，通過加密參數(shù)交換實現(xiàn)模型優(yōu)化，數(shù)據(jù)可用不可見，敏感字段加密精度達99.97%。另一方面，將行業(yè)知識與企業(yè)積累的歷史方案等私有數(shù)據(jù)深度融合，構建“規(guī)范條文-工藝邏輯-項目經(jīng)驗”的三維知識網(wǎng)絡，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。在快速變化的市場環(huán)境中，政策調(diào)整與技術創(chuàng)新往往要求企業(yè)迅速響應，通過基于本地數(shù)據(jù)的增量訓練，模型可快速適配新規(guī)范、新工藝，鞏固競爭優(yōu)勢。

對于建筑企業(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)安全與智能進化的最優(yōu)解。在行業(yè)知識算法化、企業(yè)經(jīng)驗資產(chǎn)化的過程，將傳統(tǒng)依賴資深工程師的隱性經(jīng)驗，轉(zhuǎn)化為可復用、可進化的智能決策能力，使企業(yè)在市場競爭中始終保持技術領先性。

場景落地的價值驗證：從技術創(chuàng)新到生產(chǎn)力變革

建筑行業(yè)的場景化技術應用，本質(zhì)是對行業(yè)固有矛盾（需求）的針對性回應。在規(guī)范查詢、圖紙管理、方案編制等高頻場景中，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技術通過對業(yè)務邏輯的深度解構，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)長期面臨規(guī)范查詢“信息過載”與“精準度不足”的雙重挑戰(zhàn)，技術人員需在多平臺分散檢索，且易因過時規(guī)范引用或條文誤讀引發(fā)風險。我們通過文檔解析技術、專業(yè)詞匯語義理解技術、融合知識圖譜技術，將萬余本實時更新的規(guī)范庫結構化，實現(xiàn)語義級檢索。從規(guī)范條文的結構化拆解到關聯(lián)場景的智能映射，檢索響應時間控制在3秒以內(nèi)，顯著提升技術人員對規(guī)范內(nèi)容的獲取效率與應用精準度。

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“分圖耗時長、版本對比難、協(xié)同效率低”的困境。以某頭部央企房建項目為例，100張圖紙的手動分類需耗時3-5天，人工對比新舊版本差異平均耗時5小時。智能圖紙系統(tǒng)通過輕量化算法結合圖紙解析算法，自動提取圖紙構件信息，按專業(yè)、子項生成結構化目錄，并建立平面圖與節(jié)點詳圖的智能關聯(lián)。系統(tǒng)上線后，圖紙分類耗時縮短至10分鐘，版本對比效率提升150倍，大大釋放技術團隊的工效潛能。

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，存在周期長、規(guī)范適配難、計算精度不足等痛點。垂類模型通過施工方案增量預訓練系統(tǒng)，依托自然語言處理（NLP）對專業(yè)術語增強分詞，由專家提煉工藝邏輯并標注，將歷史方案結構化關聯(lián)，持續(xù)采集行業(yè)模板動態(tài)訓練。采用低秩適應（LoRA）技術，僅訓練新增任務適配矩陣，凍結基礎參數(shù)，經(jīng)多維度驗證實現(xiàn)模型與行業(yè)知識同步進化。

這一技術在山東電力工程咨詢院風機吊裝項目中成效顯著。傳統(tǒng)方案編制需人工綜合吊車型號、地質(zhì)條件、風速限制等數(shù)十項參數(shù)，耗時長達1周且易出錯。我們基于增量預訓練模型，整合企業(yè)歷史吊裝方案庫與國標規(guī)范，構建智能方案生成系統(tǒng)。模型通過持續(xù)學習優(yōu)秀方案樣本，精準推薦適配吊車型號，并自動驗算山地環(huán)境下的吊車承載力與地基穩(wěn)定性。在某500MW風電項目中，系統(tǒng)為83臺160米輪轂高度風機生成吊裝方案，方案編制周期從7天壓縮至1天。

上述場景的技術突破，共同指向建筑行業(yè)生產(chǎn)力變革的深層邏輯——將專業(yè)知識轉(zhuǎn)化為可計算的算法模型，將重復勞動重構為數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能流程。當規(guī)范條文、施工工藝、管理經(jīng)驗等隱性知識被解構為算法參數(shù)，當圖紙、方案、數(shù)據(jù)等顯性資產(chǎn)被重構為智能決策的基礎，技術便不再是輔助工具，而是成為驅(qū)動行業(yè)效率提升與模式創(chuàng)新的核心生產(chǎn)力。

行業(yè)進化的路徑選擇：從工具應用到生態(tài)重構

建筑行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是一場從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的新時代革命。通用大模型的局限性表明，行業(yè)智能化無法通過“拿來主義”實現(xiàn)，必須扎根建筑領域的知識土壤，構建專屬的智能體系。私有化部署的垂類模型加垂類應用的模式不僅是破解數(shù)據(jù)安全與場景適配難題的技術方案，更是重塑行業(yè)知識生產(chǎn)方式的關鍵載體。

建筑企業(yè)若要在這場變革中占據(jù)主動，需以“數(shù)據(jù)價值最大化”為核心，通過工具應用的深化、場景價值的驗證與技術路徑的適配，逐步構建起覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的智能生態(tài)，實現(xiàn)從“被動技術接納”到“主動生態(tài)塑造”的躍遷。

基于現(xiàn)有實踐成果，我們未來將聚焦四大方向，推動AIGC技術從單點突破邁向全域賦能。

首先，數(shù)據(jù)價值挖掘?qū)⒊蔀楹诵恼n題。建筑企業(yè)歷史項目中蘊藏著大量未被結構化的數(shù)據(jù)，如施工日志、驗收報告等，而AIGC的價值首先在于激活這些“沉睡數(shù)據(jù)”。通過構建企業(yè)級知識庫，這些“沉睡”到“覺醒”數(shù)據(jù)有望轉(zhuǎn)化為決策支持與風險預警的資產(chǎn)，為企業(yè)數(shù)字化建設構建“底層基因庫”。

其次，高價值場景的“單點打透”是關鍵。當前，AI應用已在圖紙管理、方案生成等場景證明了技術效能，形成“技術-場景-價值”的正向循環(huán)，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。同時，單個企業(yè)的工具應用經(jīng)驗，通過生態(tài)網(wǎng)絡擴散為行業(yè)通用能力，將推動從“企業(yè)級工具”到“行業(yè)級生態(tài)”的進化。

再次，追求適配企業(yè)的技術路徑。企業(yè)可根據(jù)自身業(yè)務規(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方案，避免陷入“技術炫技”陷阱，實現(xiàn)算力資源的最優(yōu)配置。例如，核心工藝參數(shù)在私有云完成訓練，非敏感的通用法律法規(guī)、規(guī)范查詢等任務調(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)升級的必由之路。數(shù)字化領先的企業(yè)憑借自身優(yōu)勢，將率先訓練出覆蓋更多施工場景的AIGC模型。借助這一成果，中小企業(yè)無需投入大量資金重復建設算力資源，即可享受智能方案生成服務，大幅降低技術使用門檻。這種生態(tài)重構，不僅打破了“大企業(yè)技術壟斷、小企業(yè)數(shù)字化掉隊”的困局，同時，促進數(shù)據(jù)價值在企業(yè)間流動，催生出知識付費、場景方案訂閱等新商業(yè)模式，推動行業(yè)邁向新高度。