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智啟未來:AI賦能工程咨詢及投資領(lǐng)域創(chuàng)新實(shí)戰(zhàn)

課程編號(hào):62746

課程價(jià)格:¥16000/天

課程時(shí)長(zhǎng):2 天

課程人氣:125

行業(yè)類別:不限行業(yè)     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:羅蘊(yùn)姣

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】
1.工程造價(jià)師、投資分析師、項(xiàng)目經(jīng)理、BIM工程師 2.企業(yè)數(shù)字化部門負(fù)責(zé)人、AI技術(shù)研發(fā)人員

【培訓(xùn)收益】
1、技能提升:掌握AI算量工具、成本預(yù)測(cè)模型、投資可行性分析系統(tǒng)的核心操作;學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)解析到智能輸出的全流程技術(shù)鏈路; 2、思維升級(jí):理解AI在工程咨詢中的能力邊界;建立“人機(jī)協(xié)同”思維,明確工程師從“執(zhí)行者”向“復(fù)核者+策略者”的角色轉(zhuǎn)型路徑; 3、實(shí)戰(zhàn)價(jià)值:通過真實(shí)案例掌握風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與市場(chǎng)洞察方法;工作坊中產(chǎn)出可直接落地的AI賦能方案。

1AI技術(shù)簡(jiǎn)介​​
1.1 什么是AI
1.2 核心技術(shù)組成​​
計(jì)算機(jī)視覺
自然語(yǔ)言處理
知識(shí)圖譜
預(yù)測(cè)模型
1.3 當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀​​
應(yīng)用范圍
技術(shù)成熟度
1.4 AI的底層邏輯與價(jià)值​​
輸入:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(BIM模型、價(jià)格庫(kù)) + 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖紙、合同文本)
處理:通過算法提取特征、發(fā)現(xiàn)規(guī)律(如“鋼筋用量與層高的非線性關(guān)系”)
輸出:可量化結(jié)果(成本清單、IRR預(yù)測(cè)) + 決策建議(風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、競(jìng)品策略)
核心價(jià)值:
效率提升
精度躍遷​​
決策支持
1.5 與人類關(guān)系:協(xié)同而非替代​​
AI的局限
人類的核心優(yōu)勢(shì)​​
協(xié)同模式​​
案例-CV技術(shù)落地:某AI圖紙識(shí)別工具將混凝土梁標(biāo)注誤差從人工的5%降至0.8%,但異形結(jié)構(gòu)仍需工程師手動(dòng)修正
2 工程造價(jià)咨詢中AI賦能
2.1 智能化算量與成本估算​​
2.1.1 實(shí)現(xiàn)路徑​​
圖紙/BIM解析
動(dòng)態(tài)定價(jià)模型​​
流程重構(gòu):傳統(tǒng)“人工讀圖→手工算量→套價(jià)”流程轉(zhuǎn)為“AI初算→人工復(fù)核異常項(xiàng)(如異形結(jié)構(gòu))→自動(dòng)生成報(bào)表”
2.1.2 當(dāng)前賦能深度​​
成熟度:算量自動(dòng)化率可達(dá)80%,但復(fù)雜節(jié)點(diǎn)仍需人工干預(yù)
數(shù)據(jù)依賴:需積累至少50個(gè)同類項(xiàng)目數(shù)據(jù),模型精度才能超過90%
2.1.3 員工協(xié)同準(zhǔn)備​​
技能升級(jí)
角色轉(zhuǎn)變​​
2.1.4 注意事項(xiàng)​​
數(shù)據(jù)安全​​
模型偏差:地域定額差異需人工校準(zhǔn)AI輸出結(jié)果
2.1.5 實(shí)際案例​​
中建某局在深圳某綜合體項(xiàng)目中,使用AI算量工具將鋼筋算量時(shí)間從15天縮短至3天,誤差率從8%降至1.5%
2.2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與成本控制​​
2.2.1 實(shí)現(xiàn)路徑​​
異常檢測(cè)
變更影響模擬
流程重構(gòu):從“事后糾偏”轉(zhuǎn)向“實(shí)時(shí)監(jiān)控→AI預(yù)警→人工決策→反饋優(yōu)化模型”
2.2.2 當(dāng)前賦能深度​​
成熟度:成本偏差檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)85%,但變更影響預(yù)測(cè)僅支持標(biāo)準(zhǔn)化工程,特殊工程需定制模型
2.2.3 員工協(xié)同準(zhǔn)備​​
數(shù)據(jù)錄入規(guī)范
決策訓(xùn)練
2.2.4 注意事項(xiàng)​​
誤報(bào)處理
模型迭代
2.2.5 實(shí)際案例​​
案例:上海某地鐵項(xiàng)目通過AI預(yù)警系統(tǒng),提前發(fā)現(xiàn)盾構(gòu)段混凝土超耗問題,節(jié)省潛在損失1200萬(wàn)元
3 投資咨詢中AI賦能
3.1 項(xiàng)目可行性智能分析​​
3.1.1 實(shí)現(xiàn)路徑​​
多源數(shù)據(jù)融合
收益預(yù)測(cè)
流程重構(gòu):傳統(tǒng)“專家訪談+手工測(cè)算”轉(zhuǎn)為“AI生成10版可行性情景→人工選擇最優(yōu)3版→深度論證”
3.1.2 當(dāng)前賦能深度​​
成熟度:標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目收益預(yù)測(cè)誤差率<5%,但新興領(lǐng)域因數(shù)據(jù)不足,誤差可能達(dá)15%
3.1.3 員工協(xié)同準(zhǔn)備​​
參數(shù)調(diào)優(yōu)
交叉驗(yàn)證
3.1.4 注意事項(xiàng)​​
數(shù)據(jù)時(shí)效性​​
政策盲區(qū)​​
3.1.5 實(shí)際案例​​
在某數(shù)據(jù)中心投資項(xiàng)目中使用AI可行性模型,將盡調(diào)周期從6周壓縮至2周,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)PUE值(能耗比)與地方政府補(bǔ)貼額度
3.2 市場(chǎng)洞察與競(jìng)爭(zhēng)分析​​
3.2.1 實(shí)現(xiàn)路徑​​
輿情分析
競(jìng)品對(duì)標(biāo)
流程重構(gòu):從“人工收集競(jìng)品手冊(cè)”轉(zhuǎn)為“AI生成動(dòng)態(tài)競(jìng)品數(shù)據(jù)庫(kù)→人工標(biāo)注戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)”
3.2.2 當(dāng)前賦能深度​​
成熟度:競(jìng)品數(shù)據(jù)抓取覆蓋度達(dá)90%,但非公開數(shù)據(jù)仍需人工補(bǔ)充
3.2.3 員工協(xié)同準(zhǔn)備​​
數(shù)據(jù)清洗
戰(zhàn)略解讀
3.2.4 注意事項(xiàng)​​
法律風(fēng)險(xiǎn)
信息過載
3.2.5 實(shí)際案例​​
仲量聯(lián)行利用AI競(jìng)品分析系統(tǒng),為北京某商業(yè)地產(chǎn)項(xiàng)目識(shí)別出未被關(guān)注的“社區(qū)型商業(yè)”空白市場(chǎng),助力客戶租金溢價(jià)12%
4 “AI+工程咨詢:從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的實(shí)戰(zhàn)工作坊”​​
4.1 工作坊目標(biāo)​​
技能目標(biāo):掌握AI工具在算量、成本預(yù)測(cè)、投資分析中基礎(chǔ)操作
思維目標(biāo):理解人機(jī)協(xié)同邏輯,建立“AI輔助決策”工作范式
產(chǎn)出目標(biāo):每組完成一個(gè)AI賦能的工程成本優(yōu)化或投資分析方案
4.2 參與者分組與角色​​
角色分配:造價(jià)工程師、投資分析師、項(xiàng)目經(jīng)理、AI技術(shù)員
4.3 工作坊流程與內(nèi)容​​
4.3.1 AI工具快速上手
任務(wù)一:用AI插件解析BIM模型,生成混凝土用量清單
操作步驟:①導(dǎo)入BIM模型 → AI自動(dòng)分割構(gòu)件(柱、梁、板)→ 輸出工程量表格;②人工干預(yù)點(diǎn):修正AI誤識(shí)別的異形構(gòu)件
學(xué)習(xí)目標(biāo):理解AI算量邊界
任務(wù)二:挑戰(zhàn)辯論-人機(jī)協(xié)同挑戰(zhàn)與總結(jié)​​
正方:“AI可替代造價(jià)工程師80%的重復(fù)工作”
反方:“AI無法處理工程現(xiàn)場(chǎng)的灰度決策” 

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