“建筑业数据量大，但质量堪忧。”张英楠坦言，这是团队初期面临的最大挑战。建筑行业历史数据庞杂，但受传统粗放管理影响，数据可用性低。为此，上海建工四建集团联合中国建筑工业出版社，利用官方权威的标准规范、专业书籍等行业数据资源与企业自身积累的施工方案、施工图纸等企业生产资源，自主研发了建筑业首个垂类大模型产品Construction-GPT，也是建筑业首个通过国家网信办深度合成服务算法备案的大模型产品。

此外，团队自主构建了国内首个建筑人工智能MaaS系统与产品服务平台——“云工大模型”(官网：https://cloudengineer.shjzgj.com），面向市场用户全面开放，实现了企业AI产品订单“零”的突破。该模型围绕建筑施工项目一线应用场景，上架了八大“云工”系列产品，包括“答、算、图、案、测、配、检、数”（即知识问答、施工计算、施工图纸、施工方案、施工监测、配比分析、损伤监测、材料点数）。该系列产品于去年9月12日正式发布，面向企业和个人使用。迄今为止，平台上已注册用户5万，累计使用人次超1000万，用户留存率高达96.8%。

“过去大模型只能总结答案，现在能解释思考过程。”例如，询问“焊接工艺规范”，模型不仅列出要点，还会分析不同场景下的适用性。这种能力在复杂工程决策中尤为重要。

在多模态大模型研究上，Deepseek的深度推理能力也为研究者提供了新的思路。传统的文生图、文生视频技术需要大量的语料库进行训练，而Deepseek的纯强化学习技术则可能减少对语料库的依赖，从而降低数据处理工作量和成本。

当前AI主要服务于个体效率提升，下一步目标是赋能企业内部管理，以及项目全周期管理，包括成本、进度和安全管理。“未来，AI不仅是技术员的助手，更是企业管理、项目经理的‘智慧大脑’。”  

当算法开始“砌砖”，模型学会“看图”，这场静默的革命或许将彻底改写“劳动密集型”的定义。