垂類大模型通過私有化部署+行業知識深度融合的技術路徑，成為破解建筑行業數字化轉型中“數據安全與價值釋放”困局的關鍵鑰匙；其核心邏輯在于構建“數據主權閉環”與“專業能力引擎”的協同體系。

作為數字建造領域的代表企業，品茗科技持續探索AI技術在建筑領域的應用，通過對建筑知識體系的數字化重構，深度適配垂直場景，驅動行業效率提升與模式創新。

▲本文刊登于《施工企業管理》2025.06 總第442期

生成式AI技術的浪潮正席卷全球，建筑行業作為國民經濟的支柱產業，其數字化轉型的迫切性尤為突出。建筑行業數字化轉型之路，因業務鏈條冗長、規范繁雜、數據分散等特點，始終難以突破“經驗依賴”與“效率瓶頸”的雙重桎梏。隨著AI技術的發展，一方面一定會為建筑業的數字化轉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技術與建筑行業的融合路徑，展現垂類大模型如何成為行業轉型升級的關鍵引擎。

建筑業與大模型：復雜語境下的通用模型困境

建筑業是覆蓋設計、施工、運維等全生命周期的超級系統，其復雜性決定了行業數字化轉型面臨專業知識壁壘、數據資產安全、數據協同等多維挑戰，也使通用大模型在應用中頻頻“失焦”。

從知識體系看，建筑行業的規范標準構成一個動態演進的超網絡結構?，F行有效的數萬本國家標準、行業規范與地方細則，不僅存在層級嵌套，更涉及跨專業協同。這種“網狀知識結構”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。

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

從工程數據的協同處理與價值挖掘維度看，其具備全生命周期覆蓋、多模態異構、多專業交叉、數字化技術融合等特性，貫穿項目規劃至運營全鏈條，深度承載質量、安全等核心管控要素及決策依據。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化工程邏輯、力學計算原理、美學設計規則等專業內核，而通用大模型在 “單獨” 應對這類多維度動態數據的跨階段協同需求時，暴露出顯著的協同效率不足與處理時延瓶頸。

AI技術的引入為行業帶來了破局曙光，但通用模型的“通識化”特性與建筑行業的“專業化”需求之間仍存在結構性矛盾。這一矛盾的本質，在于建筑知識體系的數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“專業壁壘”

建筑行業作為國家經濟支柱與基礎設施建設的核心領域，其數字化轉型始終面臨“數據安全與價值釋放”的兩難命題。對于承擔國家級重大項目的國企央企而言，數據安全既是不可逾越的合規紅線，更是構建競爭壁壘的戰略基石。

垂類大模型通過私有化部署+行業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“數據主權閉環”與“專業能力引擎”的協同體系：一方面，通過本地化服務器集群、內網傳輸協議與加密存儲技術，確保企業數據物理隔離于公有云環境，滿足《數據安全法》《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，各分公司的方案數據不出本地，通過加密參數交換實現模型優化，數據可用不可見，敏感字段加密精度達99.97%。另一方面，將行業知識與企業積累的歷史方案等私有數據深度融合，構建“規范條文-工藝邏輯-項目經驗”的三維知識網絡，使模型具備資深工程師的專業判斷能力。

此外，私有化部署賦予企業敏捷迭代的能力。在快速變化的市場環境中，政策調整與技術創新往往要求企業迅速響應，通過基于本地數據的增量訓練，模型可快速適配新規范、新工藝，鞏固競爭優勢。

對于建筑企業而言，私有化部署的垂類模型是數字化轉型的“智能底座”，更是兼顧數據安全與智能進化的最優解。在行業知識算法化、企業經驗資產化的過程，將傳統依賴資深工程師的隱性經驗，轉化為可復用、可進化的智能決策能力，使企業在市場競爭中始終保持技術領先性。

場景落地的價值驗證：從技術創新到生產力變革

建筑行業的場景化技術應用，本質是對行業固有矛盾（需求）的針對性回應。在規范查詢、圖紙管理、方案編制等高頻場景中，傳統作業模式的低效性與專業性壁壘日益凸顯，而AIGC技術通過對業務邏輯的深度解構，正在重塑行業生產力形態。

01規范查詢的效率革命

建筑行業長期面臨規范查詢“信息過載”與“精準度不足”的雙重挑戰，技術人員需在多平臺分散檢索，且易因過時規范引用或條文誤讀引發風險。我們通過文檔解析技術、專業詞匯語義理解技術、融合知識圖譜技術，將萬余本實時更新的規范庫結構化，實現語義級檢索。從規范條文的結構化拆解到關聯場景的智能映射，檢索響應時間控制在3秒以內，顯著提升技術人員對規范內容的獲取效率與應用精準度。

02圖紙管理的流程再造

施工圖紙的多模態特性與高頻變更，使傳統管理模式陷入“分圖耗時長、版本對比難、協同效率低”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、子項生成結構化目錄，并建立平面圖與節點詳圖的智能關聯。系統上線后，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驗，存在周期長、規范適配難、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，依托自然語言處理（NLP）對專業術語增強分詞，由專家提煉工藝邏輯并標注，將歷史方案結構化關聯，持續采集行業模板動態訓練。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，經多維度驗證實現模型與行業知識同步進化。

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。傳統方案編制需人工綜合吊車型號、地質條件、風速限制等數十項參數，耗時長達1周且易出錯。我們基于增量預訓練模型，整合企業歷史吊裝方案庫與國標規范，構建智能方案生成系統。模型通過持續學習優秀方案樣本，精準推薦適配吊車型號，并自動驗算山地環境下的吊車承載力與地基穩定性。在某500MW風電項目中，系統為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，共同指向建筑行業生產力變革的深層邏輯——將專業知識轉化為可計算的算法模型，將重復勞動重構為數據驅動的智能流程。當規范條文、施工工藝、管理經驗等隱性知識被解構為算法參數，當圖紙、方案、數據等顯性資產被重構為智能決策的基礎，技術便不再是輔助工具，而是成為驅動行業效率提升與模式創新的核心生產力。

行業進化的路徑選擇：從工具應用到生態重構

建筑行業的數字化轉型，是一場從“經驗驅動”到“數據驅動”的新時代革命。通用大模型的局限性表明，行業智能化無法通過“拿來主義”實現，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據安全與場景適配難題的技術方案，更是重塑行業知識生產方式的關鍵載體。

建筑企業若要在這場變革中占據主動，需以“數據價值最大化”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業鏈的智能生態，實現從“被動技術接納”到“主動生態塑造”的躍遷。

基于現有實踐成果，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，數據價值挖掘將成為核心課題。建筑企業歷史項目中蘊藏著大量未被結構化的數據，如施工日志、驗收報告等，而AIGC的價值首先在于激活這些“沉睡數據”。通過構建企業級知識庫，這些“沉睡”到“覺醒”數據有望轉化為決策支持與風險預警的資產，為企業數字化建設構建“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，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。同時，單個企業的工具應用經驗，通過生態網絡擴散為行業通用能力，將推動從“企業級工具”到“行業級生態”的進化。

再次，追求適配企業的技術路徑。企業可根據自身業務規模、數據體量與算力資源，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，實現算力資源的最優配置。例如，核心工藝參數在私有云完成訓練，非敏感的通用法律法規、規范查詢等任務調用公有云算力，合理規劃算力成本。

最后，生態共建是行業升級的必由之路。數字化領先的企業憑借自身優勢，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。這種生態重構，不僅打破了“大企業技術壟斷、小企業數字化掉隊”的困局，同時，促進數據價值在企業間流動，催生出知識付費、場景方案訂閱等新商業模式，推動行業邁向新高度。