當生成式AI席卷千行百業，建筑行業如何用“垂類大模型”實現轉型升級？面對設計規范繁雜、數據安全高壓、經驗傳承斷層等痛點，行業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與建筑行業的“雙向奔赴”。

Q1：通用大模型已廣泛應用，為何建筑行業仍需垂類AI解決方案？

建筑行業的復雜性要求技術既“懂規范”又“接地氣”，三大壁壘決定了通用模型的局限性：

專業深度不足。通用模型側重通識能力均衡，對建筑領域知識（如設計規范、施工安全標準）缺乏深度理解與精準適配；

私有數據壁壘。建筑企業在數字化轉型中積累的海量數據，如進度、成本、質量、安全等數據涉及企業核心資產，通用模型無法觸達，需通過垂類模型結合數據本地化解析與訓練，形成適配企業需求的AI能力；

復雜數據協同短板。建筑數據具有多模態、多源、動態特征，存在復雜關聯與動態交互，通用模型難以解構其深層關聯關系，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“水土不服”。

Q2：建筑企業對私有化部署有強烈需求，這一趨勢折射出哪些深層動因？

私有化部署是數據安全的“保險鎖”，更是企業降本增效、搶占市場先機的戰略武器。

尤其是建筑央企，承載國家重大項目數據，數據安全與自主可控是首要考量。私有化部署將數據存儲于企業內網，通過權限分級與加密技術保障核心資產安全，避免公有云環境或第三方平臺環境下的潛在風險。

此外，建筑業務鏈條長、環節復雜，私有化部署支持深度定制，例如適配專項方案編制、招投標規則、施工進度管理等場景，實現業務流程全鏈路優化。在快速變化的市場環境中，自主掌控自有數據和技術架構賦予企業敏捷迭代的能力，能快速響應政策變化與市場創新需求，鞏固核心競爭力。

Q3：品茗行業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“垂類業務專家”。這期間，我們積累了超萬本結構化規范數據與海量場景數據經驗，是訓練垂直大模型的基石。

在技術層面，我們不追求系統的“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，我們瞄準工程現場的“卡脖子”環節，力求解決好每一個高頻痛點。

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

Q4：品茗AIGC產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，這一傳統依賴高經驗門檻的領域，也正在經歷變革。

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、地質條件、風速限制、國標規范等多重因素。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秀風機吊裝方案、吊車數據，進行模型訓練，并結合國標規范構建知識庫，實現了從參數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，這套系統已經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。下一步我們將聯合能源、水利、交通等領域的建筑企業，通過數據挖掘與場景適配，持續優化大模型的專業性和泛化能力，讓AI從單點突破走向全域賦能。

Q5：關于當前建筑企業對接運用AIGC，您有哪些建議 ?

建筑企業擁抱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，構建企業級知識庫，讓數據從“沉睡”到“覺醒”。企業的核心競爭力往往藏在歷史項目積累的數據中，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，又能為后續規?；茝V積累信任基礎。