建筑業(yè)首個垂類大模型產(chǎn)品接入DeepSeek！

在傳統(tǒng)印象中，建筑行業(yè)是“勞動密集型”的代名詞。然而，隨著人工智能技術(shù)的滲透，這一行業(yè)正經(jīng)歷一場靜默的革命。上海建工四建集團工程研究院副院長、建筑人工智能研究室主任張英楠博士及其團隊，正致力于通過技術(shù)革新，將建筑業(yè)從“人海戰(zhàn)術(shù)”轉(zhuǎn)向“智能驅(qū)動”

從“人堆效率”到“智能驅(qū)動”：團隊如何破局？

張英楠介紹，團隊成立于2021年，是建筑行業(yè)中較早一批專注于人工智能研發(fā)的團隊。核心目標(biāo)是通過AI技術(shù)解決施工中的效率痛點，并推動行業(yè)生產(chǎn)力升級

“建筑業(yè)數(shù)據(jù)量大，但質(zhì)量堪憂?！睆堄㈤寡?，這是團隊初期面臨的最大挑戰(zhàn)。建筑行業(yè)歷史數(shù)據(jù)龐雜，但受傳統(tǒng)粗放管理影響，數(shù)據(jù)可用性低。為此，上海建工四建集團聯(lián)合中國建筑工業(yè)出版社，利用官方權(quán)威的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、專業(yè)書籍等行業(yè)數(shù)據(jù)資源與企業(yè)自身積累的施工方案、施工圖紙等企業(yè)生產(chǎn)資源，自主研發(fā)了建筑業(yè)首個垂類大模型產(chǎn)品Construction-GPT，也是建筑業(yè)首個通過國家網(wǎng)信辦深度合成服務(wù)算法備案的大模型產(chǎn)品

此外，團隊自主構(gòu)建了國內(nèi)首個建筑人工智能MaaS系統(tǒng)與產(chǎn)品服務(wù)平臺——“云工大模型”(官網(wǎng)：https://cloudengineer.shjzgj.com），面向市場用戶全面開放，實現(xiàn)了企業(yè)AI產(chǎn)品訂單“零”的突破。該模型圍繞建筑施工項目一線應(yīng)用場景，上架了八大“云工”系列產(chǎn)品，包括“答、算、圖、案、測、配、檢、數(shù)”（即知識問答、施工計算、施工圖紙、施工方案、施工監(jiān)測、配比分析、損傷監(jiān)測、材料點數(shù)）。該系列產(chǎn)品于去年9月12日正式發(fā)布，面向企業(yè)和個人使用。迄今為止，平臺上已注冊用戶5萬，累計使用人次超1000萬，用戶留存率高達96.8%

DeepSeek開源模型：推開建筑AI的“推理之門”

談及近期熱門的DeepSeek開源大模型，張英楠認(rèn)為其核心價值在于“推理能力”和“開源生態(tài)”。目前，團隊已將DeepSeek接入Construction-GPT，融合團隊自主研發(fā)的建筑專業(yè)詞嵌入、GPTQ模型輕量化訓(xùn)練、混合父子增強檢索、混合專家系統(tǒng)協(xié)同推理、低秩微調(diào)與建筑專業(yè)模型蒸餾5項專業(yè)大模型技術(shù)，將在邏輯性、全面性、準(zhǔn)確性、合規(guī)性、專業(yè)性等方面顯著提升模型性能。

“過去大模型只能總結(jié)答案，現(xiàn)在能解釋思考過程?！崩?，詢問“焊接工藝規(guī)范”，模型不僅列出要點，還會分析不同場景下的適用性。這種能力在復(fù)雜工程決策中尤為重要。

在多模態(tài)大模型研究上，Deepseek的深度推理能力也為研究者提供了新的思路。傳統(tǒng)的文生圖、文生視頻技術(shù)需要大量的語料庫進行訓(xùn)練，而Deepseek的純強化學(xué)習(xí)技術(shù)則可能減少對語料庫的依賴，從而降低數(shù)據(jù)處理工作量和成本。

此外，DeepSeek的開源性將大幅降低研發(fā)成本?！斑^去像OpenAI這樣的頂尖模型是閉源的，普通企業(yè)用不起、摸不著。而DeepSeek開源后，相當(dāng)于把‘發(fā)動機’的技術(shù)圖紙公開，讓我們和其他開發(fā)者可以自由使用和改進?！彼扔鞯?。這一改變直接降低了時間成本——企業(yè)無需再耗費大量時間測評不同模型底座性能，“現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)基本默認(rèn)，DeepSeek已成為國產(chǎn)開源底座的重要選擇之一，我們可以更高效地篩選和微調(diào)模型，在一定程度上減少了因算力成本過高而帶來的壓力?！贝送?，DeepSeek的開源還會帶動行業(yè)生態(tài)——“近期不斷有新的開源大模型在公開，也給我們后續(xù)研發(fā)提供了更多型號的‘發(fā)動機’。”張英楠表示。

未來：從“賦能個體”到“重塑行業(yè)生產(chǎn)力”

對于未來研發(fā)規(guī)劃，張英楠透露兩大方向：

1. 具身智能：讓機器人自主施工

面對農(nóng)民工短缺問題，企業(yè)計劃研發(fā)搭載AI的施工機器人。傳統(tǒng)機器人多為自動化設(shè)備，依賴預(yù)設(shè)程序，缺乏自適應(yīng)能力，而結(jié)合DeepSeek的推理能力后，機器人可自主判斷和應(yīng)對各種復(fù)雜情況。例如，噴涂機器人能根據(jù)現(xiàn)場條件自主調(diào)整工藝，搬運機器人可自動繞開動態(tài)障礙物?！斑@不僅是自動化，更是真正的智能化，從而實現(xiàn)無人化。” 此外，建筑機器人在安全方面具有獨特優(yōu)勢。其360度無死角的感知能力，可有效提升現(xiàn)場作業(yè)安全，讓人從危險重復(fù)的勞動中解放出來。

2. 從“工具”升級為“生產(chǎn)力中臺”

當(dāng)前AI主要服務(wù)于個體效率提升，下一步目標(biāo)是賦能企業(yè)內(nèi)部管理，以及項目全周期管理，包括成本、進度和安全管理?！拔磥恚珹I不僅是技術(shù)員的助手，更是企業(yè)管理、項目經(jīng)理的‘智慧大腦’?！?

當(dāng)算法開始“砌磚”，模型學(xué)會“看圖”，這場靜默的革命或許將徹底改寫“勞動密集型”的定義

來源：建筑時報

作者：資深記者 陳雯

編輯：陳麗媛

審核：徐潔

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