其實(shí)在16年左右就已經(jīng)有了一波AI的熱潮，現(xiàn)在的GPT之類的大模型，其實(shí)都是在AI上進(jìn)行了斷崖式升級而已。本文通過GPT在數(shù)智施工的幾何案例，給大家展示了GPT和AI的區(qū)別與聯(lián)系，供大家參考。

一、GPT和數(shù)智施工的結(jié)合應(yīng)用

• 智能答疑：施工人員在遇到復(fù)雜工藝難題、規(guī)范解讀疑問，或是新型材料使用問題時，可隨時向 GPT 類模型提問。例如，一名新手泥瓦匠對特定天氣條件下砌墻的灰漿配比拿不準(zhǔn)，輸入相關(guān)場景描述，GPT 能快速依據(jù)海量文本數(shù)據(jù)里的建筑知識，給出科學(xué)配比建議與操作要點(diǎn)，就像是身邊帶著一位施工知識 “萬事通”。
• 在線培訓(xùn)：打造施工技能培訓(xùn)平臺時，GPT 可以嵌入其中，生成豐富的培訓(xùn)案例、模擬問答，還能根據(jù)學(xué)員的提問動態(tài)調(diào)整課程內(nèi)容。要是學(xué)員咨詢關(guān)于建筑抗震等級提升后框架結(jié)構(gòu)加固的知識，它能創(chuàng)作通俗易懂的講解文案、列舉實(shí)際案例輔助理解，極大豐富學(xué)習(xí)資源，彌補(bǔ)線下培訓(xùn)靈活性不足的缺陷。

• 自動文檔生成：在項(xiàng)目前期，GPT 能夠讀取項(xiàng)目規(guī)劃要點(diǎn)、設(shè)計(jì)需求，快速撰寫項(xiàng)目立項(xiàng)申請書、可行性研究報告初稿 。施工中，它基于每日進(jìn)度數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測記錄，自動更新施工日志、質(zhì)量報告，大幅減輕資料員的文案工作負(fù)擔(dān)，提升文檔產(chǎn)出效率。
• 文檔審核優(yōu)化：將已撰寫的施工方案、技術(shù)交底文檔輸入 GPT，它可以檢查語法錯誤，還能比對行業(yè)最佳實(shí)踐，發(fā)現(xiàn)邏輯漏洞與表述不清的地方，助力文檔更加規(guī)范、專業(yè)，避免因文檔瑕疵導(dǎo)致施工失誤。

• 風(fēng)險評估：面對復(fù)雜的施工環(huán)境和多任務(wù)并行場景，GPT 可綜合分析歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)、當(dāng)下天氣、地質(zhì)勘查報告等資料，為項(xiàng)目管理者羅列潛在風(fēng)險，比如暴雨季節(jié)深基坑作業(yè)的坍塌風(fēng)險、高溫天氣下混凝土澆筑的裂縫風(fēng)險，并附上應(yīng)對策略的參考案例，輔助精準(zhǔn)決策。
• 方案比選：當(dāng)有多個施工方案擺在眼前，像是不同樁基方案對周邊建筑物影響的權(quán)衡，GPT 會剖析各方案優(yōu)劣勢，對比類似成功、失敗案例，以清晰條理的文字輸出評估意見，協(xié)助決策者選出性價比最高的方案。

• 對外溝通：施工企業(yè)面對甲方、監(jiān)理、供應(yīng)商頻繁的咨詢時，GPT 賦能的智能客服系統(tǒng)能即時響應(yīng)，精準(zhǔn)解答項(xiàng)目進(jìn)度、變更需求、材料供應(yīng)時間這類常見問題，把人力從重復(fù)繁瑣應(yīng)答中解放出來，專注更復(fù)雜事務(wù)。
• 內(nèi)部協(xié)調(diào)：在大型施工項(xiàng)目里，不同部門、不同工種間溝通協(xié)調(diào)量大，借助集成 GPT 的內(nèi)部溝通平臺，員工快速查詢規(guī)范流程、獲取跨部門協(xié)同建議，讓信息流轉(zhuǎn)更順暢，減少誤解和推諉現(xiàn)象。

二、AI 和數(shù)智施工的結(jié)合應(yīng)用

• 人員安全監(jiān)控：通過在施工現(xiàn)場關(guān)鍵位置部署 AI 高清攝像頭和傳感器等設(shè)備，利用圖像識別技術(shù)對工作人員的著裝、安全帽佩戴情況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，一旦發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為，立即向智慧大腦平臺發(fā)出報警信息。同時，精準(zhǔn)人員定位、紅外感應(yīng)技術(shù)、機(jī)器視覺識別技術(shù)等手段可在爆破區(qū)域等危險區(qū)域劃定電子圍欄，當(dāng)人員誤入時及時預(yù)警并觸發(fā)設(shè)備停機(jī)1。
• 設(shè)備安全監(jiān)測：利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，收集溫度、振動、油壓等數(shù)據(jù)，再通過云平臺或邊緣計(jì)算設(shè)備結(jié)合 AI 技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，判斷設(shè)備是否存在潛在故障。還可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析設(shè)備歷史故障數(shù)據(jù)并結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，預(yù)測設(shè)備故障的可能性，提前進(jìn)行維修保養(yǎng)3。

• 質(zhì)量檢測自動化：運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，對建筑材料、構(gòu)配件及施工工序進(jìn)行自動化質(zhì)量檢測。如對鋼筋的規(guī)格、數(shù)量、間距以及混凝土的澆筑質(zhì)量等進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的檢測，及時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量缺陷并預(yù)警，避免不合格品進(jìn)入下一道工序3。
• 質(zhì)量追溯與分析：借助 BIM 技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)，將施工過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)與三維模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問題的可追溯性。通過對大量質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析，找出質(zhì)量問題的根源和規(guī)律，為質(zhì)量改進(jìn)提供依據(jù)。例如，賈維斯鷹眼技術(shù)可將不同時間捕捉的全景畫面有序歸檔，構(gòu)建完整數(shù)據(jù)記錄，實(shí)現(xiàn)施工全過程溯源，及時識別潛在問題并追溯到具體責(zé)任人5。

• 進(jìn)度預(yù)測與優(yōu)化：AI 技術(shù)可以通過對大量歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)和當(dāng)前項(xiàng)目實(shí)際進(jìn)度數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測項(xiàng)目的進(jìn)度趨勢，提前發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致進(jìn)度延誤的風(fēng)險因素，并給出優(yōu)化建議。同時，根據(jù)施工進(jìn)度的實(shí)際情況，自動調(diào)整資源分配，如工人、設(shè)備和材料的調(diào)配，確保施工進(jìn)度按計(jì)劃進(jìn)行26。
• 進(jìn)度實(shí)時監(jiān)控：利用無人機(jī)、攝像頭等設(shè)備結(jié)合 AI 圖像識別技術(shù)，對施工現(xiàn)場的施工進(jìn)度進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和分析。通過對比不同時間的施工影像，快速識別施工進(jìn)度的變化情況，及時發(fā)現(xiàn)進(jìn)度滯后的區(qū)域和工序，為項(xiàng)目管理者提供準(zhǔn)確的決策依據(jù)。例如，匯科智創(chuàng)的數(shù)智工地平臺可通過 360° 全景影像，借助時間戳、巡檢軌跡定位等方式，實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場的全面還原與跟蹤，對比不同日期的實(shí)景，快速掌握施工進(jìn)度。

• 材料庫存管理：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和 RFID、二維碼掃描等方式對材料進(jìn)行實(shí)時跟蹤，結(jié)合 AI 算法實(shí)現(xiàn)材料庫存的智能管理。系統(tǒng)可以根據(jù)施工進(jìn)度和材料消耗情況，自動預(yù)測材料的需求，及時提醒采購部門進(jìn)行補(bǔ)貨，避免材料短缺或積壓3。
• 設(shè)備資源調(diào)配：基于對施工現(xiàn)場設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和施工任務(wù)的分析，AI 智能調(diào)度系統(tǒng)可以優(yōu)化設(shè)備的使用時間和調(diào)配方案，提高設(shè)備的利用率，減少設(shè)備閑置和租賃成本。例如，在多個施工區(qū)域需要使用塔吊時，通過 AI 調(diào)度系統(tǒng)合理安排塔吊的作業(yè)順序和時間，避免沖突和等待3。

• 環(huán)境實(shí)時監(jiān)測：在施工現(xiàn)場安裝空氣質(zhì)量監(jiān)測傳感器、噪音與振動監(jiān)測設(shè)備等，結(jié)合 AI 技術(shù)實(shí)時采集和分析環(huán)境數(shù)據(jù)，如 PM2.5、PM10、二氧化碳、甲醛、噪音水平和振動頻率等，一旦監(jiān)測到環(huán)境數(shù)據(jù)超標(biāo)，系統(tǒng)將自動發(fā)出預(yù)警，并啟動相應(yīng)的處理機(jī)制3。
• 綠色施工優(yōu)化：AI 可以根據(jù)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和施工工藝要求，提出綠色施工優(yōu)化建議，如調(diào)整施工時間、優(yōu)化施工設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、采用環(huán)保材料等，減少施工對環(huán)境的影響，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展6。

傳統(tǒng) AI 涵蓋了多種技術(shù)形態(tài)，包括傳感器技術(shù)與算法深度融合，利用物聯(lián)網(wǎng)（如 RFID、二維碼等物理輔助手段）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與處理并結(jié)合算法，以及無人機(jī)攝像頭等設(shè)備與算法協(xié)同工作等。這些技術(shù)方式通常依賴于硬件和特定的算法體系，通過對物理世界的感知和信息處理，實(shí)現(xiàn)智能化的決策與控制。

GPT 作為一種基于深度學(xué)習(xí)的大語言模型，在自然語言處理領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。它不僅能夠處理純語言類任務(wù)，還能通過與其他領(lǐng)域的融合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的交互和復(fù)雜的分析。例如，在智能客服、內(nèi)容生成、知識推理等方面，GPT 可以利用其語言理解和生成能力，為用戶提供更加智能和個性化的服務(wù)。

從本質(zhì)上講，大模型可以看作是一種高級算法。當(dāng)前新的 AI 階段是傳統(tǒng) AI 與新算法（GPT）的有機(jī)結(jié)合。GPT 通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)機(jī)制，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行復(fù)雜的學(xué)習(xí)和優(yōu)化。它并不是簡單地基于以往算法進(jìn)行加法運(yùn)算，而是通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和理解，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的模式和規(guī)律，從而對傳統(tǒng)算法進(jìn)行創(chuàng)新和拓展。這種新算法使得以往的算法在智能程度上得到顯著提升，展現(xiàn)出更為接近人類大腦的智慧，因此在表現(xiàn)上比以往的算法更加強(qiáng)大。