當前，中國AI技術發(fā)展正進入關鍵轉折期。以DeepSeek為代表的國產大模型突破性進展，不僅打破了國際技術壟斷，更引發(fā)了各行業(yè)與AI深度融合的新浪潮。這場變革背后蘊含著深刻的經濟社會邏輯，其影響將重塑中國數智化發(fā)展的底層架構。試想，當未來工程建設企業(yè)逐漸以經濟可行的方式部署行業(yè)大模型應用，一場涉及工程建設設計范式、施工流程、管理體系的深層變革已然拉開序幕。

發(fā)展自主可控的AI底層平臺技術

2025年開年，DeepSeek的橫空出世在業(yè)界掀起了軒然大波，標志著我國在人工智能核心技術領域邁出了關鍵一步，為實現從技術追隨者到引領者的轉變奠定了堅實基礎。

我國人工智能核心產業(yè)規(guī)模已達到5000億元，展現出強勁的發(fā)展勢頭和廣闊的市場前景。然而，在這一蓬勃發(fā)展的背后，我國在人工智能領域的底層算法、開源框架等關鍵技術上仍然存在明顯的短板，部分核心技術仍受制于人。因此，發(fā)展自主可控的AI底層平臺技術已成為當務之急。DeepSeek的成功不僅是一次技術突破，更是我國人工智能產業(yè)發(fā)展的重要轉折點。未來，隨著更多類似DeepSeek這樣的自主可控AI平臺的涌現，更加適用的行業(yè)大模型走入企業(yè)真實的應用場景，我國人工智能產業(yè)必將迎來更加輝煌的發(fā)展階段。

雖然通用大模型在自然語言處理方面展現出了卓越的能力，但在工程建設行業(yè)或企業(yè)的專業(yè)應用中，仍然存在一定的局限性。首先是行業(yè)理解能力不足，通用大模型缺乏對行業(yè)的深度認知，難以準確把握復雜的行業(yè)規(guī)范、技術標準以及特定的業(yè)務流程。其次是精準度問題，由于工程建設領域涉及大量高精度的數據計算和分析，通用大模型可能會因為數據來源的廣義性和模糊性而導致預測偏差。最后是企業(yè)數據利用上的障礙，通用大模型通常無法直接訪問企業(yè)的私有數據，例如歷史項目記錄、財務報表、成本控制數據以及供應鏈管理信息，這使得其在實際應用中的數據理解能力受限，難以為企業(yè)提供針對性強的解決方案。此外，由于缺乏專屬知識庫的支持，通用大模型可能無法有效應對工程建設領域復雜的技術問題或法規(guī)要求，導致其在實際操作中的適用性受到限制。

這種“通用性強、專業(yè)性弱”的矛盾在工程建設領域尤為突出。工程建設領域本身具有高度專業(yè)化的特點，無論是建筑設計、施工管理還是后期運維，都需要深入的專業(yè)知識和技術支持。通用大模型雖然具備強大的學習能力和廣泛的適應性，但在面對行業(yè)特有的復雜需求時，往往會顯得捉襟見肘。因此，在這一領域，行業(yè)大模型的價值并不在于是否“更聰明”，而在于是否“更懂行”。只有真正理解行業(yè)痛點，融入行業(yè)知識，并與企業(yè)數據深度融合的行業(yè)大模型，才能為建筑行業(yè)帶來更具針對性和實用性的解決方案，從而推動行業(yè)的數字化轉型和智能化升級。

打造企業(yè)級AI全生命周期管理平臺

杭州新中大科技股份有限公司推出的六和AI訓推平臺，是專為工程建設領域打造的企業(yè)級AI全生命周期管理平臺。

平臺深度融合DeepSeek大模型技術，構建了覆蓋數據管理、模型訓練、推理部署的一體化工具鏈。通過無縫對接通用大模型，平臺將AI能力廣泛應用于成本管理、合同風險控制及智能建造等核心業(yè)務場景，實現工程數據價值的深度挖掘。通過“通用大模型+行業(yè)深度適配”的技術路徑，不僅降低了AI應用門檻，更通過場景化工具鏈釋放了工程數據的潛在價值，以推動工程建設企業(yè)從傳統(tǒng)管理向智能管理轉型。

隨著更多行業(yè)大模型的涌現和應用場景的不斷拓展，AI技術將更加深入地融入企業(yè)的日常運營和管理中，推動傳統(tǒng)行業(yè)向智能化、數字化方向轉型升級。無論是工程建設領域的設計優(yōu)化、施工流程再造，還是成本控制與風險管理的精細化提升，行業(yè)大模型都將發(fā)揮不可替代的作用。

（作者系杭州新中大科技股份有限公司總裁）

來源：中國建設報