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是在特定的领域或行业中经过训练和优化的行业大模型，更专注于某个特定领域的知识和技能。领域专业性更强，输出质量更高，特定任务效果更好。
在建筑行业中，AI大模型的应用已经越来越广泛。广联达科技股份有限公司副总裁近日在某论坛上谈到，建筑行业AI大模型未来可期，而且与BIM相结合，可以通过AI+设计、AI+采购、AI+生产、AI+建造、AI+运营，实现项目全生命周期的数字化建设和AI应用。
认为，建筑行业大模型的核心能力体现在理解、生成、推理、记忆等方面。如，它可以理解建筑文字与图纸，生成建筑设计三维模型与效果图，依据行业知识进行决策推理，上下文关联专业知识问答。
在他看来，数字化转型的本质是通过数字化技术优化资源配置效率，提高企业核心竞争力。从系统论的角度看数字化转型和建筑行业AI应用的底层逻辑，其核心要素是数据、连接和算法。其中，数据要准确、要及时、要全面；连接要做到数据贯通与业务融合，建立横向到边，纵向到底的“一体化连接”；“数据+算法”驱动管理，支撑决策。
广联达是一家数字建筑平台服务商，公司立足建筑产业，围绕工程项目的全生命周期，为客户提供数字化软、解决方案及相关服务。该公司此前表示，早在2015年，便设立了人工智能团队进行建筑大数据和人工智能相关技术的研究，目前已经构建了建筑行业AI大模型层、工具平台层、产品应用层三层AI技术体系。
产品应用层主要分三部分：第一部分是基于图形计算与建筑行业大模型的数字交易与成本AI，包括智能组价、智能识图、机器管招投标等；第二部分是基于建筑行业大模型的工程现场全景AI，该部分发展速度最快，数据积累也最快，行业中每天产生大量数据，通过具备领域知识的行业大模型推动数据决策类产品的落地；第三部分是基于多模态大模型的生成式设计AI，定位为智能设计的CoPilot。
详细介绍了建筑行业AI的多个具体的应用场景。如：AI+设计，它可以实现衍生式智能设计场景，辅助建筑师们快速、准确地完成日常设计工作中最为耗时且容易出错的评估、列举、制图等工作，从而大幅度地提高设计效率，优化项目所需的周期及成本。
通过输入指令，使计算机根据拟定的算法自动生成结果。通过编写算法程序，机械性地重复操作及大量且有逻辑的演化过程可被计算机的循环运算取代，方案调整也可通过参数的修改直接得到修改结果。
如：AI+工程量计算，它可实现工程量复核和台账生成。具体来看，比如，1个公路项目在正式进场前，会集中式做工程量复核，一般10个亿项目做3个月左右。传统的流程，包括1拆2抄3算4对5提，即WBS拆分基建管理特性，抄图纸工程数量表，手工录入阐参数建模算量，两量对账，规则提量（对上0#台账、对下分包台账、对物资总控台账）。
加入AI之后理想状态的流程变为：AI超图纸工程量（CV+NLP自动解析图纸内容并导入系统），AI识图+参数化建模算量（AI+CG将AI解析到的构件参数导入接入了图形平台的算量系统，可直接参数化建模，建模之后自动算量，AI提量（AI将海量工程量数据按照清单类别进行聚类，计算出清单项对应的工程总量）。
如：AI+施工策划，即可以实现施工方案智能生成与模拟优化，生成和优化的方案包括材料计划、机械计划、劳务计划等。AI+施工管理，“人、机、料、环”等多重应用场景深度结合AI能力，例如，安全帽检测、人员技术、反光衣检测、监控人脸识别、口罩佩戴识别，吊钩可视化、机械姿态检测，钢管技术、车辆完全上磅、车型材料识别等。
此外，还有AI+BIM审查，实现BIM智能审查，图模联动，提高设计质量；AI+生产管理，提升项目履约率，实现关键工期节点零延误；AI+安全管理，人防+技防+智防，实现重大危险源100%受控；AI+合同管理，实现效率、效能、效益三重提升。
如今，大模型落地应用是业界探讨的主要方向，除了初期在To C场景的尝试之外，To B将会是大模型真正赋能各行业的关键。建筑行业是其中之一，可以看到，大模型在建筑行业的各个场景中都能起到作用，包括设计、 工程量计算、施工管理、生产管理、安全管理等。
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