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当生成式AI席卷千行百业，建筑行业如何用“垂类大模型”实现转型升级？面对设计规范繁杂、数据安全高压、经验传承断层等痛点，行业大模型能否成为破局关键？本期，对话品茗科技董事、副总裁章益明，深度探讨生成式AI与建筑行业的“双向奔赴”。

Q1：通用大模型已广泛应用，为何建筑行业仍需垂类AI解决方案？

建筑行业的复杂性要求技术既“懂规范”又“接地气”，三大壁垒决定了通用模型的局限性：

专业深度不足。通用模型侧重通识能力均衡，对建筑领域知识（如设计规范、施工安全标准）缺乏深度理解与精准适配；

私有数据壁垒。建筑企业在数字化转型中积累的海量数据，如进度、成本、质量、安全等数据涉及企业核心资产，通用模型无法触达，需通过垂类模型结合数据本地化解析与训练，形成适配企业需求的AI能力；

复杂数据协同短板。建筑数据具有多模态、多源、动态特征，存在复杂关联与动态交互，通用模型难以解构其深层关联关系，无法为全局决策提供精准支持。

通用大模型虽然具备通识能力，但在垂直领域，还有很多特定场景下的实际问题无法解决，需要垂类大模型来破解建筑行业“水土不服”。

Q2：建筑企业对私有化部署有强烈需求，这一趋势折射出哪些深层动因？

私有化部署是数据安全的“保险锁”，更是企业降本增效、抢占市场先机的战略武器。

尤其是建筑央企，承载国家重大项目数据，数据安全与自主可控是首要考量。私有化部署将数据存储于企业内网，通过权限分级与加密技术保障核心资产安全，避免公有云环境或第三方平台环境下的潜在风险。

此外，建筑业务链条长、环节复杂，私有化部署支持深度定制，例如适配专项方案编制、招投标规则、施工进度管理等场景，实现业务流程全链路优化。在快速变化的市场环境中，自主掌控自有数据和技术架构赋予企业敏捷迭代的能力，能快速响应政策变化与市场创新需求，巩固核心竞争力。

Q3：品茗行业大模型的核心竞争力是什么？

品茗的核心竞争力，用三个关键词概括：专业沉淀、场景穿透、需求共生。

在过去的20年，品茗的安全计算软件、算量软件、HiBIM等工具软件在全国范围内普及，成为“垂类业务专家”。这期间，我们积累了超万本结构化规范数据与海量场景数据经验，是训练垂直大模型的基石。

在技术层面，我们不追求系统的“大而全”，而是场景的“深且透”。不论是图纸分析、还是危大（专项）工程方案编制，我们瞄准工程现场的“卡脖子”环节，力求解决好每一个高频痛点。

在产品开发过程中，品茗首先关注的是用户，通过深度调研建筑企业实际需求，了解客户期待，让技术进化始终与客户痛点同频。

Q4：品茗AIGC产品的实际应用成效如何？

今年我们明显感受到，AIGC技术在建筑领域正从概念层面向实际应用加速渗透。尤其是专项方案编制，这一传统依赖高经验门槛的领域，也正在经历变革。

举个例子，风机吊装是施工中的“高危动作”，吊装方案需综合考虑吊车参数、地质条件、风速限制、国标规范等多重因素。我们的客户，山东电力工程咨询院，在过去几十年积累了大量的项目方案，但难以形成系统性的“解法”。

品茗技术团队介入后，确定了基于AI快速、准确生成吊装方案的方向，通过解析客户单位优秀风机吊装方案、吊车数据，进行模型训练，并结合国标规范构建知识库，实现了从参数输入到方案生成的全程智能化，将方案编制周期从1周压缩至1天以内。

目前，这套系统已经在多个项目得到应用，不仅验证了AIGC技术在施工方案编写方面的可行性与实用性，也让我们坚定了技术的生命力在于与场景的深度融合。下一步我们将联合能源、水利、交通等领域的建筑企业，通过数据挖掘与场景适配，持续优化大模型的专业性和泛化能力，让AI从单点突破走向全域赋能。

Q5：关于当前建筑企业对接运用AIGC，您有哪些建议 ?

建筑企业拥抱AIGC的进程中，要避免陷入技术泛化陷阱。对此，我有三点建议：

第一，构建企业级知识库，让数据从“沉睡”到“觉醒”。企业的核心竞争力往往藏在历史项目积累的数据中，我们建议将分散的图纸、施工日志、验收报告等结构化处理，结合AIGC技术，形成AI赋能的企业知识库。

第二，AIGC落地需从高频、高价值场景切入，用“单点打透”验证技术价值。这种“小场景、大价值”的路径，既能快速验证技术实效，又能为后续规模化推广积累信任基础。