工程师们就天工AI的技术方案与应用进行深入研讨。受访对象供图

  工程建设领域特别是国有投资项目一直面临造价管控困境。数据显示，部分国企基建项目造价普遍比民营房企同类项目高出5%-10%，传统定额计价与市场行情脱节导致材料设备价格"虚高"，设计与造价管理流程脱节造成设计冗余和资金浪费。此外，招投标环节存在的供应商垄断、信息壁垒等问题也直接影响着国有资产使用效益。

  针对这些行业痛点，研发团队基于深度学习和生成对抗网络等前沿AI技术，构建起覆盖工程全生命周期的智能监督体系。该模型采用"3+1+1+N"全栈技术架构，聚焦成本管控、设计优化、招标采购三大核心业务，通过大模型平台和集中数据库实现业务驱动的一体化运作。

  在实际应用中，天工AI展现出显著成效。在宁波江北区某大型住宅项目审价中，系统生成的优化报告建议削减投资约5593万元，降低造价14.85%，同时减少约5%的人工差错。在东部新城某公园项目审价中，优化率达到约12%，核减金额超1220万元。据测算，在百亿级投资规模下，即便实现3%-5%的整体优化，每年可节省数亿元成本。

  该模型创新采用双轨计价机制，既保留定额计价的规范性，又引入市场化计价的灵活性。在招采环节，系统智能分析材料设备性能，自动向适配供应商发起询价，有效打破信息壁垒。在设计环节，通过改进的视觉Transformer结构，实现图纸识别准确率89.7%，从源头上优化设计方案。

  值得一提的是，系统将传统询价流程从数天缩短至数小时，使人为干预空间缩小60%以上。通过建立多维度预警体系，对"供应商串围标""异常支付"等风险实现实时扫描，并结合区块链存证技术确保全程留痕。

  目前，这一创新技术正逐步向江浙地区基础设施市场延伸，为工程建设领域数字化治理提供可复制的"浙江经验"。研发团队表示，将继续优化算法模型，推动技术创新与行业实践的深度融合，为提升国有资产使用效益贡献更多智慧方案。（记者 拜喆喆）