3.2.2.1 产品介绍

广联达 BIM 公路算量产品，是一款基于 AI+BIM 等数字化技术，进行工程量精准、高效计算

的产品。软件首先通过 AI 识别技术，对设计图纸中工程量表进行高效提取，作为基础工程量数据，

然后通过内置的二维计算表、BIM 建模精算方式，将项目工程量精细复核，对比分析后，最终生

成多本对内、对外应用的工程数量台账数据，帮助项目进行生产、成本等方面的精细化管控。

3.2.2.2 AI 应用亮点功能

▪ AI 识别路基、路面工程量表

道路专业图纸工程量表，AI 识别让图纸工程量录入跑出 10 倍速（相较于人工识图录入，由 2

天缩短到 40 分钟）。

50

图 公路算量产品

图 识别工程量表

……

管理系统

（一体化）

进度管理系统

物料管理系统

形象进度系统

计量支付系统

项目管理 数量审核

工程量审核

总数量台账

清单管理

导入业主清单

业主清单变更

0#对上计价台

账

工程量挂接

物资总控台账

工程量挂接

损耗率

0#对下计价台

账

分包队伍管理

分部分项管理

企业分部分项

引用模板

基础资源

云

端

提

量

WBS及数据模板 WBS及工程量结果

P

C

端

核

量

工程量数据

公路算量产品架构

节超分析

对上计量 验工计价

快速对账

BIM建模算量

项目构件

两量对比

二维参数化构件

钢筋大样图识别

表格算量

合法性检查

AI抄图 BIM算量

复核计算表

识图建模

（路基）

参数化建模自有

（桩基、箱梁）

参数化建模复用

（ T梁）

报表管理

识图建模

（实测土石方）

变更 协同作业

私有化部署

智能图纸

管理

数量台账

形象模型

汇总计算

钢筋建模-桩基

提交审核

OCR表格识别

企业WBS模板 企业定额 材料字典 材料损耗 分包字典 材料损耗 算量标准 自定义报表

二维算量

变更管理

变更申请

变更台账

OCR表格识别 工程量变更

3.2.2.3 经典案例介绍

▪ 中铁建贵州项目

中铁建贵州项目，位于贵州省贵阳市修文县。合同金额 25.8 亿元，长 30.1km，路基工程

18km、桥涵工程 12.1km（桥梁 49 座、涵洞 34 座），下设三个工区。3 人 40 天完成项目全部算

量工作，通过 AI 识别提取图纸工程量，通过 AI+BIM 建模精准核算工程量，核出千万 + 级量差，

发现 33 种图纸问题，做到图纸问题早发现，漏项问题早清晰。最后工程量数据复用到施工生产，

通过 WBS 结构串联部位、量、价自动同步，现场进度 APP 跟踪，形象进度、产值的管理。

▪ 桥梁构件 AI 填参建模

桥梁 BIM 建模算量，AI 填写平、立、剖图纸参数，20min 完成一座桥桩基工程量精准复核。

51

图 桥梁构件 AI 填参建模

图 案例 - 中铁建贵州项目

公路算量产品

算量

0#台账

数据流转

算量WBS部位

（量、价）

算量WBS与进度控制项自动关联

进度管控产品 指挥调度平台

模型带量

自动流转

成果复用

▪ 渝地区某集团高速项目

川渝地区某集团高速项目，全长 13.649Km。主要工程量路基土石方挖方 63.997 万方、填

方 101.236 万方，涵洞工程 27 座，桥梁 14 座，超长隧道 1 座，长隧道 2 座，互通式立交 4 处，

人行天桥 2 处，桥隧比 76.75%，总造价：21.85 亿元。通过 AI 识别工程数量表和项目构件，一

个平台多人协同算量，整体算量工作效率提升 2 倍。

52

图 案例 - 川渝地区某集团高速项目

3.2.3 AI 工程交易

以国家政策导向公共资源交易逐步走向数字化、智能化为牵引；以行业协会积极探索人工智

能在公共资源交易行业落地为机遇；以人工智能、大数据技术为驱动；广联达打造 AI 交易大模型

平台助力智慧交易。通过将工程建设领域法规规章、政策文件、国标行标等数据治理后， AI 交易大

模型平台进行训练。基于大模型的语义理解能力、推理能力、内容生成能力实现智能招标、智能投

标、智能清标、智能辅助评标等应用，持续推动行业数字化转型。

用户

③ AI提量

AI-Agent

输入施工图设计图纸

返回桥梁算量模型及工程量

分析推理

调用API服务

② AI识图

建模算量

基建算量Agent

① AI抄图

AI算量：10亿体量项目算量从3个月缩减到2周内

自动读取图纸中的工程量表

3.2.3.1 产品介绍

公共资源交易平台作为公共资源市场化配置的主要载体，积极探索公共资源交易行业人工智

能发展机遇，推动公共资源交易向高质量、高效率、智能化发展。我们基于工程建设领域招标投

标大模型，构建交易大脑，赋能工程建设招标投标全过程。以智能清、辅助评业务为切入，逐步

实现智能辅助评标、智能清标、智能投标、智能招标全过程智能化应用，助力公共资源交易行业

实现招标投标数字化、智能化转型。

53

图 AecGPT 交易大模型

图 公共资源交易平台

数据

据

AecGPT交易大模型 应用

行业AI平台

数据工程据 模型训练/部署据 应用开发据

训练

据

推理

据

文本 图表

通用数据

招标文件

资信标

经济标

技术标

住建范本

招投标领域数据

语义匹配定位

评审规则推理

招投标内容生成

图文语义理解

招投标文件智能生成

招标规则、评审点提取

投标文件格式审查

投标文件雷同性检测

响应点位置反馈

评审点智能评审

……

- 全面扫描投标文件

- 深度洞察投标方案

- 辅助决策中标人选

AI评标Copilot

- 自动生成招标方案

- 辅助完善招标需求

- 精准设计评标办法

AI招标Copilot

招标 投标

评标

- 全面扫描招标文件

- 自动生成投标方案

- 辅助决策投标报价

AI投标Copilot：

AI交易大脑

清

标

清

标

3.2.3.2 AI 应用亮点功能

▪ 智能辅助评标：资信标

基于 “智能主体库 + 智能招标 + 智能辅助评标” 模式，基于 AI 平台提供智能化识别能力、

分析能力，智能主体库自动识别并结构化交易主体 12 类证照；通过招标文件编制实现评审因素结

构化、评标办法规则化；从而实现机器管自动评审投标文件中形式、资格、响应性是否满足招标

文件要求。机器管评审模式，实现资信标评审规则公开透明、评审过程降低人为干扰因素，提升

资信标评审的质量与效率。

▪ 智能辅助评标：技术标

基于广联达自研建筑行业 AI 大模型，构建 “招标投标文件解析 + 智能辅助评标” 双引擎。

通过交易数据、主体数据、行业知识、政策法规不断更新沉淀，促进大模型不断优化升级，推进 “双

引擎” 精进。真正实现技术标智能评，打通智能辅助评标最关键一公里。

54

图 智能评标 - 资信标（机器管）

图 智能评标 - 技术标

机器管交易 标后履约

招标 投标 开标 评标 定标

项目类型

项目规模

资质要求

业绩要求

信用等级

人员要求

自动

匹配

招标

文件

评审因素结构化、规则化：

1. 工程量清单

2. 投标限价（控制价）

3. 建设工期

4. 保证金

5. ……

投标

文件

结构化响应

机器管监督

招标文件审查 特征码采集筛查

资质/业绩/

财务/奖项/

清单/人员

/……

资质库 业绩库 证照库

引用

签章

加密

! 远程不见面

! 线上解密

! 开标直播

! 线上异议

现场异常预警

报价算分

商务评审

资格评审

形式评审

响应评审

AI

评定分离

远程异地评标

投标文件切块+

暗标评审

+

机器自动打分

机

器

评

人

辅

助

机

器

评

指标库 报告

库

法律法规库

招标范本库

XML 信用

履约

电子

合同

电子

发票

电子

档案

信用库

▪ 智能清标

基于 “AI 平台 +AI 模型” 智能化能力，自动实现工程量清单合理性检查和技术标合规性检查，

一键生成清标报告，提供便捷高效的清标服务，有效降低招标风险和合同履约风险，助力提升招

标效率与质量。智能清标，通过招标文件解析，自动识别暗标规则，检查暗标格式合规性；自动

识别招标清单，判断清单报价合理性；通过技术标规律性和雷同性检查，有效识别合规性风险。

▪ 智能招标

基于 “智能编制招标文件 + 智能辅助评标” 模式，积极探索智能在线编制招标文件新方式，

让招标文件能够准确、规范描述招标人需求，提供高质量智能化编制服务和人机交互体验，并为

AI 智能辅助评标提供结构化数据支撑。智能编制招标文件，通过推荐历史招标文件，提升编制效率；

提供实时校验敏感词，规避招标风险；提供自定义范本、结构化评审因素等灵活配置服务，贴合

实际业务诉求；提供招标文件智能审核服务，规避招标合规性和合理性风险。

55

图 智能清标

图 智能招标

标段创建

标书导入与解析 规则设置 检查分析 结果展示

标书解析（Word、PDF、

PDF扫描件）

文本分段、图片提取

生成结果数据

智能生成清标报告

解析结果、标书存储OSS

暗标规则提取/敏感词检查

评审点提取

规律性分析

图片相似度分析

文本相似度分析

内容样式检查

智能敏感词检测

响应性检查

智能识别评审点响应性

招文解析：自动识别暗标规则、敏感词检查 技术标评审点识别并检查 技术标文本/图片/表格规律性检查

招标文件正文编制

招标公告

挖空式编制

上传式编制

内容实时检查

文件实时导出

历史项目引用

结构化参数设置

招标项目设置

投标人须知

开标设置

评标设置

投标文件格式

清单上传

工程量清单上传

控制价清单上传

清单封面上传

清单扉页上传

清单总说明上传

文件生成

招标文件签章

清单签章

招标文件生成

控制价文件生成

范本管理

范本管理

组件管理

评标办法管理

附件管理

运维管理

日志管理

接口管理

服务管理

安全管理

在线编标系统功能架构图

招标文

件编制

管理后

台

技术底

座 报表服务 文件服务 电子签章 在线富文本编辑

智能审

查 基础性审查 合规性审查 排他性审查 合理性审查 一致性审查

3.2.4 AI 进度管理

行业的按时履约率仅有 23%，以十万平米的项目为例，进度亏损一天，平均就要损失成本

4.26 万，平均一个项目进度风险亏损就有百万。因此，进度是建筑工程项目最大的成本。广联达

打造 AI 斑马进度大模型，通过将进度管理所涉及到的相关文本和进度计划等数据训练至大模型中，

建立大模型施工关键信息提取、施工逻辑学习及建模、进度计划规划和编排能力，通过大模型能

力来支持在进度管理中所需的信息提取、智能问答、计划规划和编排的应用。在进度大模型中，

实现上十万字的长文档的信息提取，能够在几百页的文字、表格、图片融合的文档中精准召回文

本关键信息进行理解，并按照格式化要求输出所需工程信息，同时针对性解决因为多跳推理、工

程信息表述多样化等影响识别精度的问题。

3.2.3.3 经典案例介绍

海南省 “机器管招投标” 系统采用 “1+3” 建设模式。“1” 是制度建设，出台适应海南自贸

港建设 “机器管招投标” 交易制度，实现系统建设与体制机制建设融合，促进 “机器管” 建设新

模式 ; “3” 是系统建设，升级完善交易平台，建设行政监督平台和公共服务平台。“机器管招投标”

围绕 “招标、投标、开标、评标、定标” 的业务流程，自动匹配投标资格条件、自动获取企业投

标信息、自动识别串通投标文件、自动比对筛选入围企业、全流程 “机器” 自动评标、自动确定

中标候选人，实现工程项目机器自动评审，人工核验为辅助的 “机器评” 新模式，实现交易公开透明、

监管及时高效、服务全面精准，优化营商环境的目标。

56

图 案例 - 海南省 “机器管招投标系统”

解决方案 海南省机器管招投标解决方案

机器知识

中心

数据中台

技术平台

基础环境

应用平台 服

务

交

易

监

管

工程建设交易 招投标文件工具

不见面开标 人机智能评标

远程异地评标 BIM辅助评标

其他交易

全流程追溯 数字见证

投诉举报处理 文件智能审核

定标管理 围串标分析 大数据分析

认知知识库 业务知识库 分析知识库

计算资源 网络资源/防火墙 存储资源 操作系统/中间件 数据库

接入层 一网通办

交易门户 监管门户 移动门户 大屏展示中心

数据采集 数据管理 数据治理 数据工厂 数据服务 自助工具包

数据资产

工

程

建

设

机

器

管

招

投

标

体

制

机

制

数

字

运

维

平

台

安

全

保

障

体

系

G3微服务开发平台 前端组件开发平台 AI平台 BIM图形平台 区块链可信计算平台

3.2.3.1 产品介绍

在复杂多变的工程项目管理领域，精确而高效的计划编制是成功的关键。为此，斑马进度产

品引入了 AI 计划助手，一款旨在将传统计划工具转变为 AI 加持的专业计划编制助手的创新应用。

通过采用 Copilot 模式，AI 计划助手大大简化了计划编制过程，在投标计划编制和施工阶段计划

制定过程，为计划编制者带来了前所未有的便捷与精准。

57

图 AecGPT 斑马进度大模型

图 斑马进度产品

数据

据

AecGPT斑马进度大模型 应用

行业 AI平台

数据工程据 模型训练/部署据 应用开发据

训练

据

推理

据

工程信息结构化抽取

施工信息智能问答

施工进度计划编排

通用文本数据

通用数据

施工组织设计

施工组织策划书

进度计划专有信息

进度领域数据

进度大模型框架

施工信息感知

专业名词语义理解

施工逻辑关系感知

建筑基本信息建模

进度计划规划

任务逻辑规划

进度计划编排

文本建模施工项目信息，

智能规划、编排进度总控计划

施工进度计划规划

3.2.4.2 AI 应用亮点功能

▪ AI 生成房建住宅总控计划

自动识别自动识别 BIM 模型、施工组织文件、项目基础信息表，AI 计划模型自动推荐工期与

逻辑关系，人与 AI 高效协作，30 分钟生成 1 份高质量的进度计划，效率提升 6-20 倍。

如果客户计划编制的专业知识与业务经验丰富，可以随心掌控计划结构，向 AI 计划模型发送

指令，一键生成与项目高匹配度的计划模板，效率提升 20 倍（由半天缩短至 10 分钟）。

初学者则可以通过 AI 助手的引导，小时内完成进度计划编织，可节省数天时间。

58

图 AI 生成房建住宅总控计划

图 AI 辅助计划进度编制

3.2.4.3 经典案例介绍

▪ 中国援建东南亚某国医院

新建一座总建筑面积约 9000 平方米的医院，病床数为 150 床，设置门诊、急诊、应急手术室、

3 间万级手术室、ICU、男性 HDU、女性 HDU、儿童 HDU。同时提供必要的医疗设备及家具，并

配套建设附属设备用房，合同金额约 1 亿元，投标过程中通过 AI 斑马进度计划，合理分解项目任

务和工作，估算项目工期和关键路径，对人员机械进行合理配置和优化资源，进行风险分析和应

对策略，建立监控与控制机制，有助于项目中标后项目实施，最为重要的是为投标人员节省了时间，

提高了效率。

▪ AI 自动推荐工作项

AI 根据输入的工作项文本，自动推荐当前工作项及后续工作项，人机协同，工作项编制效率

提升 5 倍。（由 2-3 小时缩短至半小时）。

59

图 AI 自动推荐工作项

图 案例 - 中国援建东南亚某国医院

专业计划业务逻辑算法

1 .计划排布逻辑算法

2 .计划调优逻辑算法

高质量数据

1 .G T J模型计划分解结构

2 .行业标准库（工艺工法

库&定额库）

3 .高质量计划模板

（ 1000+专业级模板）

AI斑马进度

（ Copilot）

AI 技术能力

公司AI技术能力加持

AI计划模型

AI的分析能力理解项目意图，引导用户清晰计划编制、管控意图，用好工具做好计划，提升专业性。

项目意图识别，计划价值验证MVP

功算法自动从模型（ GTJ ）和文本（施组、合同

等）中提取信息，人工核查确认，提升信息获取效

率

AI分析生成工作项，效率提升5倍

Copilot引导逐步生成计划项（实体项+非实体项），

用户确认调整，补充计划项的完整性，提升计划质

量

动态策划调优，效率提升10倍

提供成本最优、工期最优、综合平衡等多维度的最

优方案进行比选，，提升计划方案对比效率10倍

3.2.5.1 产品介绍

广联达智能物料验收系统，是一款 AI+IoT 软硬一体的轻量化物资管控产品；该系统面向房建、

基建工程项目，聚焦于材料收发存环节的重点材料品类，运用场景化 AI、智能物联网边缘计算技术，

内置企业管理标准、业务管控规则及行业最佳实践；通过实现现场业务的智能替代、过程管理闭

环和精准数据采集，支撑横向无缝协同与纵向管理落地，助力企业控本、保供、减负、提效，确

保受控主材止损 1%。

60

图 AecGPT 物资管理大模型

图 广联达智能物料验收系统

3.2.5 AI 物资管理

通过 AI+IoT 结合，可实现对施工现场智能化管控。以物资管理为例，存在大宗物资用量大，

如混凝土亏方等经济利益受损的问题；验收工作量大，夜间验收管理难，验收材料多样，验收材

料易丢失等问题，难以实现有效管控手段落地。广联达研发物资管理大模型，通过将物资管控现

场的图像、运单小票、车牌、材料等相关数据整理训练至大模型中，利用大模型的版面分析、语

义理解及目标检测与目标识别的能力，实现对物资运单识别、材料识别、车辆识别、车票识别、

材料计数等 AI 应用能力打造，识别精度超 95%。

数据

据

AecGPT物资管理大模型 应用

行业AI平台

数据工程据 模型训练/部署据 应用开发据

训练

据

推理

据

运单小票

图像 版面分析

语义理解

目标检测

目标识别

运单识别

车牌识别

车辆识别

材料识别

材料计数

.......

车牌

材料

3.2.5.2 AI 应用亮点功能

▪ 材料自助称重

混凝土多为夜间连续施工，工作量大，过磅员精力不足，验收数据手工录入，易出错。通过

算法进行运单识别，自动提取运单小票信息录入，联动验收，司机自助称毛称皮，释放人员精力，

提升验收效率。

▪ 材料进场防虚收

针对材料未真实到场、虚开单据或一车材料多次验收，通过 AI 识别车牌作为判断关键依据，

当项目发生疑似虚收料行为时，系统会自动分析识别，管理者可随时掌握可疑行为，并可追溯到

现场的照片、责任人，进行跟踪管理，确保每个项目的每一车料真实到场。

61

图 材料自助称重终端

图 材料进场防虚收

▪ 混凝土促全检

针对司机未回皮就离场、项目混凝土未按要求过磅验收、公司难以掌握混凝土真实点验率、

缺少管理抓手，通过 AI 识别罐车车型，车辆进出大门口记录与验收记录智能关联分析，及时掌握

验收情况，避免以抽检替代全检，出场车辆未回皮，根据业务规则，现场即可预警播报，引导车

辆回皮，防止脱离管控造成成本损失。

▪ 防偷拉倒卖

针对司机偷拉贵重材料出场、出场车斗遮挡、偷拉材料风险难管控、废旧钢筋出场不规范，

通过 AI 实现 7*24 小时防卫值守，智能识别车辆出场是否携带材料，防止偷盗，震慑威慑，自动

识别废旧钢筋，掌握现场废旧钢筋处理真实情况，规范出场。

62

图 混凝土促全检

图 防偷拉倒卖

3.2.5.3 经典案例介绍

▪ 某房建公司某物资智能验收项目

某房建公司某项目目前处于基础阶段，项目混凝土设计方量超过 20 万方，混凝土夜间大量

进场。

混凝土管理难点：夜间连续浇筑，材料员精力不足，验收数据手工录入，易出错。

管理动作：2023 年 11 月项目上线，公司统一组织对材料员以及司机进行培训。

应用过程：上线当天，司机可熟练使用；上线 1 月，自助验收混凝土超 5000 方。

应用价值：材料员 4 个减少到 1 个，大幅释放人员精力。

▪ AI 点数（钢筋、钢管）作业提效

直条钢筋进场验收主要通过人工点数后反算理论重量，耗时耗力且人为因素不可控；公司对

现场钢筋点验情况不了解，点没点，点了多少不知情，不掌握；对于进场钢筋的核验 “是否瘦身、

是否贴牌、是否抽根” 缺少有效的管理手段，难以有效抑制。通过 AI 点数，拍照、圈定、识别、

查漏补缺四步走，快速完成点数，降低劳动强度，提升验收效率，一捆钢筋点验时间由 10 分钟减

少至 1 分钟。

63

图 AI 点数作业提效

图 案例 - 某房建公司某物资智能验收项目

3.2.6.1 产品介绍

广联达 AI 安全管理助手是一款面向安全管理人员的 AI 安全智能助手，基于广联达 AI 大模型

提供安全标准规范知识问答、巡检工单等安全资料的自动生成、风险及隐患智能识别等功能形成

岗位级个人 AI 安全助手，辅助人员提升安全管理的能力，提升岗位效率，以保障施工现场安全有

序的生产。通过 AIoT 的动态感知及行业 AI 大模型的部署与应用，实时、动态、智能辨识施工现

场的 “人、机、物、环、管” 各要素下的安全风险及隐患，提高施工作业安全管理的效率。

64

图 AecGPT 安全大模型

3.2.6 AI 安全管理

工地现场安全管理对于确保施工安全、提升工程质量和效率具有至关重要的作用。它不仅关

系到工人的生命安全和身体健康，还直接影响到工程的进度、质量和企业的经济效益。AI 技术在

工地安全管理中的应用，不仅提高了监管效率，降低了安全事故的发生率，还有助于减少人力成本，

提升施工效率。广联达构建安全管理大模型，将工地现场相关的风险日志、事故报告、施工规范

及工地现场的视频及图片等数据进行采集用于 AI 大模型训练，通过大模型的视频分析、图像识别、

语义理解等技术，实现对工地现场的施工潜在危险源预警、安全隐患识别、施工风险评估、安全

规范查询等应用。

数据

据

AecGPT安全大模型 应用

训练

据

推理

据

文本类

风险日志

事故报告

施工规范

图像类

施工现场图

施工现场视频

实时危险施工行为预

警

施工潜在危险源预警

施工风险评估

.......

语义理解

图像理解

图像检索

规范检索 安全规范查询

安全隐患识别

行业AI平台

数据工程据 模型训练/部署据 应用开发据

3.2.6.2 AI 应用亮点功能

▪ 安全标准规范知识智能问答

通过沉淀行业知识库，AI 安全助手可以为安全管理人员提供 “安全知识宝典”，并且支持千

人千面推荐，通过分析用户常问问题可以自动推荐相关高频问题进行提问引导。AI 安全助手输出

的答案均可提供参考来源，让回答有据可依，用户可根据参考来源查看上下文 / 全文延伸关联知识，

并提供用户反馈机制，可以根据反馈信息不断完善答案质量。

65

图 解决方案：项企一体视频 +AI 安全

图 安全标准规范知识智能问答

引导式发问 回答有据可依 参考有出处

集团级

安全应急指挥中心---

企业级

视频监控数据汇

多项目智慧工地管理中心

聚 企业智能化管理 企业级AI应用

项目级智慧工地 项目视频监控

AI智能分析

集团驾驶舱

集团视频监控

集团应急指挥

集团AI应用中心

集团远程巡检

集团智能应用分

析

企业驾驶舱

企业项目地图

企业视频监控

企业AI预警中

心

企业远程巡检

企业级应用分

析

项目级视频监控

AR全景/VR实景

智能广播

巡检抓拍/延时摄影

项目级AI预警中心

项目级远程巡检

人员身份识别管理

项目级智能应用分析

智慧工地智能管理

▪ AI 智能巡检

AI 安全助手提供 AI 智能巡检功能，通过智能语音引导式辅助安全员快速录入隐患信息，基于

“创建隐患” 的指令，语音小助手基于隐患的必需字段以对话的形式引导安全员逐步完善隐患信息，

自动将隐患下发并输出工单，节约安全员线下工作时间，提升岗位效率。

▪ 视频监控 AI 隐患识别

通过 AIoT 的动态感知及行业 AI 大模型的部署与应用，视频监控 AI 隐患识别可以实时识别现

场巡检过程中的安全隐患，记录留痕，并将隐患事件上传至云端保存，同时支持与安全管理系统

联动，创建隐患并下发整改通知单，实现隐患管理闭环，提高施工作业安全管理的效率。

66

唤醒智能语音 对话式隐患录入 一键拍照 隐患快速下发

图 AI 智能巡检

图 视频监控 AI 隐患识别

3.2.7 AI 教育

广联达将积累的行业经验、政策法规、行业标准规范图集及职业考试资料等数据进行训练，

打造建筑教育大模型。广联达教育大模型在一级建造师试题考试中大幅领先通用大模型，成绩高

于人类平均水平。一级建造师考试是由住建部与人社部共同组织的执业资格考试，是针对工程项

目管理人员的执业资格考试，是担任大型项目经理的前提条件。历年一级建造师建筑专业考试通

过率仅为 7%~10%，全国通过一级建造师考试的持证人数仅 3 万人左右。

3.2.6.3 经典案例介绍

陕西建工控股集团有限公司是陕西省政府直属的国有独资企业，以有线专线的私有化管理形

式，实现全集团动态 100+ 项目，1800+ 监控，50+AI 边缘分析设备的接入、管理和应用，建立了

基于视频监控的远程管理业务，形成了 “有数据、有图、有画面、有声音、有真相” 的 “五有” 管理创新。

67

图 案例 - 陕西建工控股集团智能安全管理项目

图 AecGPT 教育大模型

有数据 监管五有

有图

有画面

有声音

有真相

企业及项目生产经营数据一览无余，

项企联动，无缝互联互通

定时巡检抓拍、AR全景影像、等，

实时查看每日进度情况

视频监控、无人机航拍、AR眼镜巡

检等，实时查看现场画面

通过数据+图片+画面+声音的多维方式，

还原最真实的现场，实现企业对项目的

远程监控，指令下达

视频会议，点对点喊话等，随时连

线项目现场，实时沟通

对重点项目的远程监控

让您不在现场，却犹在现场

数据

据

AecGPT教育大模型 应用

训练

据

推理

据

法规、规范

查询助手

项目经理

成长伴侣

AI出题

小行家

通用文本数据

通用数据

建筑类职业考试

行业政策法规

行业标准规范、图集

教育领域数据

建造类

考试专家

内容生成

语义理解

图像理解

法规、规范、图集检索

行业AI平台

数据工程据 模型训练/部署据 应用开发据

3.2.7.1 产品介绍

广联达数字教育平台致力于为建筑院校师生、以及行业从业者提供建筑领域的终身学习服务。

平台基于建筑行业 AI 大模型，打造了智能助教、智能助学、智能助考、智能助评等核心应用场景，

帮助老师提高教学效率、进行教学改进，帮助学生及行业学习者打造个性化学习路径、及时解答

学习过程中的问题，提高学习效率、拓展学习视野。

3.2.7.2 AI 应用亮点功能

▪ AI 助教

借助 AI 和知识图谱关联，老师在备课时可以进行所需资源的一键关联检索、智能聚合、并添

加至教案，提高了备课效率。同时利用 AI 技术对教学数据进行多维度分析，并给出教学改进意见

参考，让教学分析、改进随时进行。

68

图 广联达数字教育平台

图 AI 助教

▪ AI 助学

学习助手不但给出相关理论、工艺工法，还会给出相关案例、操作视频微课等，方便系统的

学习。同时，针对经验类问题，助手还提供行业经典案例推荐供用户借鉴。

▪ AI 助考

平台内置考试智能体，提供了一系列的助考能力，包括 AI 出题、AI 组卷、AI 判卷解析辅导。

▪ AI 助评

平台通过 “点 - 线 - 面 - 体” 4 个维度进行教学评价，形成各级教学组织到学生评估的贯通，

让各个维度的评估更及时、更准确，有利于整体教学质量目标的提升。

69

图 AI 助学

图 AI 助考

图 AI 助评

3.2.7.3 经典案例介绍

在某省份开展的全生产知识竞赛过程中，利用 AI 技术完成 3000 道题目的自动化出题解析，

AI 智能组卷 60000 多次，综合效率较人工提升了 60 倍，同时为用户提供 AI 试题解析助考应用

20000 余次，通过 “学 - 练 - 考” 小闭环，全部人员平均成绩提升 17%，巩固了安全知识，间接

促进了行业安全生产。

3.2.8.1 产品介绍

AI 智能客服应用于广联达的各个产品中，通过借助自然语言处理、机器学习等先进 AI 技术，

AI 智能客服能够迅速捕捉并解析用户的每一个细微需求，无论是软件功能学习、操作过程疑问，

还是软件需求反馈、情感交流，都能处理得游刃有余。通过算法优化与模型训练，AI 智能客服能

够学习更多软件相关知识与解决方案，从而不断提升检索准确率和回答正确率，有效提升用户服

务体验。秉持客户成功的理念，以 AI 技术为驱动的服务模式，在提升用户体验的同时，也将有效

节省人工服务，将客服经理的能力应用在更复杂场景中，从而提升企业竞争力。

70

图 案例 - 某省份全生产知识竞赛全过程 AI 应用

3.2.8 AI 客服

广联达将 AI 技术应用至客服领域，运用广联达行业 AI 大模型能力建立智能呼叫中心，以及

机器学习、自然语言处理等传统轻模型技术的综合应用，提升客户服务体验，并优化企业运营效率。

3.2.8.2 AI 应用亮点功能

▪ 精准检索

用户可通过简单描述问题，无需精心组织文本化的语言，即使出现错别字、语义相近等复杂

语言场景，AI 智能客服也会贴心地想你所想，给出最相关的答案与相似问题推送。

▪ 多轮会话

用户可以在上文对话基础上，继续追问，实现问题的深度探索和流畅自然的交流。

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图 AI 智能客服

图 精准检索

图 多轮会话

3.2.8.3 经典案例介绍

呼叫调度中心是广联达对用户提供产品咨询和售后服务的重要渠道，也是打通用户与产品之

间关系的关键桥梁。2021 年，由公司自主研发的智能客服系统上线，截至目前共服务 80+ 产品，

有效访问用户人数 150 万 +。虽然前期已经建立了一套完整、成熟的智能客服平台，但其在语义

理解方面还存在不足，如错别字识别、数字英文识别和语序颠倒等；同时，现有智能客服只支持

FAQ 式（一问一答）对话， 不支持多轮会话，无法深入挖掘用户问题。为提升用户满意度，呼叫

调度中心 2024 年启动 AI 服务助手项目，构建向量知识库，通过 AI 大模型检索增强生成，提高知

识命中率与解决率的同时，实现多轮会话，提高用户体验，并将相同技术应用于人工坐席业务助手，

提升人工解决效率。

▪ 情感分析

AI 智能客服不仅是可以回答专业问题的小助手，还能扮演贴心伙伴角色，实时分析用户交流

内容，快速识别出用户的情绪状态，如高兴、满意、愤怒、失望等，向用户提供得体、拟人化的回复。

当用户出现抱怨、投诉倾向时，也会在第一时间给出安抚，并转人工处理。

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图 情感分析

图 AI 智能客服

73

04

展望未来，

行业 AI 大模型的

机遇与挑战并存

74

2024 年政府工作报告中指出，要 “深化大数据、人工智能等研发应用，开展 ' 人工智能 +’ 行动，

打造具有国际竞争力的数字产业集群”。国家发改委也提出，将推进 “人工智能 +” 行动，推动人

工智能技术与经济社会各领域深度融合，支撑各行业应用创新，赋能千行百业智能化转型升级，

提高生产效率，激发创新活力，重塑产业生态，培育经济发展新动能，形成更广泛的以人工智能

为创新要素的经济社会发展新形态。可以看出，在国家推进新质生产力发展的背景下，人工智能

已经成为经济发展的核心动力之一。

未来几年，国家将加大力度推进通用大模型和行业 AI 大模型的应用落地，引导更多行业领域

开放应用场景，加强典型应用场景落地示范效应，让人工智能更好的赋能千行百业。

在国家政策指引下，各地已经陆续出台了一系列鼓励措施，推进产业落地的步伐估计会进一

步加速。北京、上海、杭州、广东、重庆等十多个省市，已经发布相关政策，积极推动通用人工

智能技术在各类应用场景的落地，涉及金融、医疗、教育、制造、城市治理、交通、农业农村等

多个领域。在这个过程中，行业数据集的构建、用于行业 AI 大模型训练和推理的算力设备的配置、

交叉型人才的储备与培养等，都是决定行业大型应用创新与落地快慢的重要因素。

未来，伴随系列行业 AI 应用的深化，建筑行业 “工业化、数字化、绿色化” 三化融合的进程

将进一步加快，同时建筑企业也必将在 AI 加持下，走出一条属于自己的高质量发展之路。

75

发布单位：广联达科技股份有限公司

编制会主任：袁正刚、云浪生

编制会委员：李江、阳化、陆志国、吴昆、张耀辉、卢旭东、勇妍、屈明川、钱峰、

张亮

编写组成员：武晓敏、周海玲、李鑫、李鹏、李慧娟、董霜、王朝霞、王鑫梦、曹欢、

刘明、刘严洁、闫建军、叶莉萍、赵爱园、陈丽新、杨亚民、徐斌

编写团队

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