DeepSeek大模型在建筑行业

也已担当起了建筑工程师智能助手的角色

从专业领域知识问答

到建筑模型质量检测

甚至反复的成本测算

这些工程管理领域的“重活难活”

现在都可以用DeepSeek来处理

中建三局数字工程公司产品经理颜露：“一般来说，一个中型项目涉及到的成本清单项有2000多条，如果人工一一比对的话，需要耗时4-6天，现在在包括DeepSeek在内的AI技术的赋能下，逻辑推理与计算能力得到了显著提升，在系统内部能够自动生成成本清单项，经过人工核对之后点击确认，就可以完成成本清单匹配的工作，工作耗时缩短为2-3天，整体效率也提升了50%，推荐清单正确率也得到了有效提升。”

技术创新

建筑业智能底座

打造全栈式AI服务能力

由中建三局打造的

建筑行业首个云服务平台

天工云平台

全面接入DeepSeek-R1/V3全系列大模型

并实现全栈适配

向建筑行业提供安全、稳定、先进的

云计算、大数据、人工智能

等技术产品与服务

推理API服务平台：

适配千亿级参数的DeepSeek模型，提供高精度、低延迟的推理服务，支持智能问答、成本清单匹配等高频场景。

人工智能算力平台：

动态整合计算、存储与网络资源，可同时支持DeepSeek、Qwen等大模型部署，资源利用率大幅提升，确保复杂任务与高频场景的并行处理。

AI产品开发平台：

向专业用户开放大模型训练接口，用户可基于DeepSeek模型结合自有数据定制垂类应用，例如智能审图助手、数字人交互系统等，让AI技术的定制化开发变得更加简单、高效。

行业赋能

从“会思考”到“能执行”

AI产品助力行业跃升

基于天工云平台

自主研发“AI知识”智能问答系统

清单智能匹配服务、虚拟数字人

建筑质量问题识别大模型等系列AI产品

通过整合云计算、大模型和物联网技术

在建筑行业数字化转型中形成系统性解决方案

赋能企业数字化、建造智能化、城市智慧化

“AI知识”智能问答系统：

实现大模型能力与建筑行业知识库的“基因级”融合，提供精准精确知识问答服务，成为工程师身边的智能“伙伴”。

清单智能匹配服务：

利用AI技术，对施工项目中作为收入与支出数据最小单元的工程量清单进行“智能翻译”，打通收支数据，辅助项目人员快捷高效地完成项目经济线业务（如成本测算、收支对比及盈利分析等）。

建筑质量问题识别大模型：

基于海量真实的质量隐患数据与国标规范训练的多模态大模型，构建智能化的质量隐患识别体系，不仅能自动识别现场施工图片隐患点，还可生成包含风险点与整改建议的专业分析。

虚拟数字人：

产品具备高度拟人化的外观、行为和交互能力，提供企业与业务讲解、智能交互对话、大屏页面调度、数据指标查询、建筑知识问答等相关功能支持。

智慧实践

多领域落地

描绘“数字中国”建设样本

将AI大模型融入

“设计-施工-运维”建筑全生命周期管理

实现从经验驱动到数据驱动

的根本性变革

将AI技术应用到园区、社区

楼宇、工地等多领域多业态

推动建筑行业整体智慧化升级

智慧园区：如北京中建·大兴之星通过“智瓴·智慧园区平台”，集成133个智能场景，消防车道占用、绿植养护等工单自动派发，管理人力减少30%。

智慧社区：如深圳罗湖“二线插花地”棚改项目安装近50万个智能感知设备，构建三维可视化指挥中心，实现安防、能耗等数据实时监测；开发社区App整合便民服务。

智慧楼宇：如592.5米的深圳平安金融中心，AI人脸识别系统与能源管理平台联动，实现万人级通行无感化与能耗优化，节约运维成本。

城市级智慧停车：如贵阳清镇智慧停车系统整合3万余车位，实现“车位一键搜+导航+缴费”全流程线上化，拥堵投诉率下降75%。

智慧工地：如烟台塔山北路快速路项目搭建智慧工地平台，实现如安全质量巡检、实测实量、人员履职等管理模块智慧化管控，提升管理效率20%，节约人工成本30%。

 

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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