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其實在16年左右就已經有了一波AI的熱潮，現在的GPT之類的大模型，其實都是在AI上進行了斷崖式升級而已。本文通過GPT在數智施工的幾何案例，給大家展示了GPT和AI的區別與聯系，供大家參考。

AI并不是一個新興的概念，早在2016年就已經掀起來了一波熱潮，貼近我們生活的如掃地機器人、淘寶智能問答客服、上菜機器人等，就連自動貓砂盆也可以分AI一杯羹，歸根結底這些其實是物聯網和算法結合的產物。

那么為什么GPT的出現會把AI打敗人類掀起來了前所未有的浪潮？因為GPT顛覆了傳統AI各司其職的分割線，GPT大模型+，可以看多將傳統AI賦予了人類的大腦，使AI實現了其斷崖式升級。人人都在說AI，提GPT，但是兩者太容易混淆。GPT可以∈AI，GPT也可以+AI，下面舉例展示GPT和AI的直觀區別和聯系。

一、GPT和數智施工的結合應用

GPT（Generative Pretrained Transformer）這類大語言模型與數智施工相結合，能在多個關鍵領域發揮重要作用：

1）施工知識問答與培訓

• 智能答疑：施工人員在遇到復雜工藝難題、規范解讀疑問，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，輸入相關場景描述，GPT 能快速依據海量文本數據里的建筑知識，給出科學配比建議與操作要點，就像是身邊帶著一位施工知識 “萬事通”。
• 在線培訓：打造施工技能培訓平臺時，GPT 可以嵌入其中，生成豐富的培訓案例、模擬問答，還能根據學員的提問動態調整課程內容。要是學員咨詢關于建筑抗震等級提升后框架結構加固的知識，它能創作通俗易懂的講解文案、列舉實際案例輔助理解，極大豐富學習資源，彌補線下培訓靈活性不足的缺陷。

2）項目文檔管理與撰寫

• 自動文檔生成：在項目前期，GPT 能夠讀取項目規劃要點、設計需求，快速撰寫項目立項申請書、可行性研究報告初稿 。施工中，它基于每日進度數據、質量檢測記錄，自動更新施工日志、質量報告，大幅減輕資料員的文案工作負擔，提升文檔產出效率。
• 文檔審核優化：將已撰寫的施工方案、技術交底文檔輸入 GPT，它可以檢查語法錯誤，還能比對行業最佳實踐，發現邏輯漏洞與表述不清的地方，助力文檔更加規范、專業，避免因文檔瑕疵導致施工失誤。

3）施工決策輔助

• 風險評估：面對復雜的施工環境和多任務并行場景，GPT 可綜合分析歷史項目數據、當下天氣、地質勘查報告等資料，為項目管理者羅列潛在風險，比如暴雨季節深基坑作業的坍塌風險、高溫天氣下混凝土澆筑的裂縫風險，并附上應對策略的參考案例，輔助精準決策。
• 方案比選：當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衡，GPT 會剖析各方案優劣勢，對比類似成功、失敗案例，以清晰條理的文字輸出評估意見，協助決策者選出性價比最高的方案。

4）智能客服與溝通

• 對外溝通：施工企業面對甲方、監理、供應商頻繁的咨詢時，GPT 賦能的智能客服系統能即時響應，精準解答項目進度、變更需求、材料供應時間這類常見問題，把人力從重復繁瑣應答中解放出來，專注更復雜事務。
• 內部協調：在大型施工項目里，不同部門、不同工種間溝通協調量大，借助集成 GPT 的內部溝通平臺，員工快速查詢規范流程、獲取跨部門協同建議，讓信息流轉更順暢，減少誤解和推諉現象。

不過，GPT 接入數智施工也要注意數據隱私與安全問題，畢竟施工數據涉及商業機密、工程安全，需做好加密、訪問權限管控等防護措施。

二、AI 和數智施工的結合應用

主要體現在以下幾個方面：

1）施工安全管理

• 人員安全監控：通過在施工現場關鍵位置部署 AI 高清攝像頭和傳感器等設備，利用圖像識別技術對工作人員的著裝、安全帽佩戴情況進行實時監測，一旦發現違規行為，立即向智慧大腦平臺發出報警信息。同時，精準人員定位、紅外感應技術、機器視覺識別技術等手段可在爆破區域等危險區域劃定電子圍欄，當人員誤入時及時預警并觸發設備停機1。
• 設備安全監測：利用物聯網傳感器對機械設備進行實時監控，收集溫度、振動、油壓等數據，再通過云平臺或邊緣計算設備結合 AI 技術對數據進行實時分析，判斷設備是否存在潛在故障。還可以通過機器學習算法，分析設備歷史故障數據并結合當前數據進行建模，預測設備故障的可能性，提前進行維修保養3。

2）施工質量管理

• 質量檢測自動化：運用計算機視覺和深度學習算法，對建筑材料、構配件及施工工序進行自動化質量檢測。如對鋼筋的規格、數量、間距以及混凝土的澆筑質量等進行快速、準確的檢測，及時發現質量缺陷并預警，避免不合格品進入下一道工序3。
• 質量追溯與分析：借助 BIM 技術和數字孿生技術，將施工過程中的質量數據與三維模型進行關聯，實現質量問題的可追溯性。通過對大量質量數據的分析，找出質量問題的根源和規律，為質量改進提供依據。例如，賈維斯鷹眼技術可將不同時間捕捉的全景畫面有序歸檔，構建完整數據記錄，實現施工全過程溯源，及時識別潛在問題并追溯到具體責任人5。

3）施工進度管理

• 進度預測與優化：AI 技術可以通過對大量歷史項目數據和當前項目實際進度數據的分析，預測項目的進度趨勢，提前發現可能導致進度延誤的風險因素，并給出優化建議。同時，根據施工進度的實際情況，自動調整資源分配，如工人、設備和材料的調配，確保施工進度按計劃進行26。
• 進度實時監控：利用無人機、攝像頭等設備結合 AI 圖像識別技術，對施工現場的施工進度進行實時監控和分析。通過對比不同時間的施工影像，快速識別施工進度的變化情況，及時發現進度滯后的區域和工序，為項目管理者提供準確的決策依據。例如，匯科智創的數智工地平臺可通過 360° 全景影像，借助時間戳、巡檢軌跡定位等方式，實現施工現場的全面還原與跟蹤，對比不同日期的實景，快速掌握施工進度。

4）施工資源管理

• 材料庫存管理：通過物聯網技術和 RFID、二維碼掃描等方式對材料進行實時跟蹤，結合 AI 算法實現材料庫存的智能管理。系統可以根據施工進度和材料消耗情況，自動預測材料的需求，及時提醒采購部門進行補貨，避免材料短缺或積壓3。
• 設備資源調配：基于對施工現場設備運行數據和施工任務的分析，AI 智能調度系統可以優化設備的使用時間和調配方案，提高設備的利用率，減少設備閑置和租賃成本。例如，在多個施工區域需要使用塔吊時，通過 AI 調度系統合理安排塔吊的作業順序和時間，避免沖突和等待3。

5）施工環境管理

• 環境實時監測：在施工現場安裝空氣質量監測傳感器、噪音與振動監測設備等，結合 AI 技術實時采集和分析環境數據，如 PM2.5、PM10、二氧化碳、甲醛、噪音水平和振動頻率等，一旦監測到環境數據超標，系統將自動發出預警，并啟動相應的處理機制3。
• 綠色施工優化：AI 可以根據環境監測數據和施工工藝要求，提出綠色施工優化建議，如調整施工時間、優化施工設備的運行參數、采用環保材料等，減少施工對環境的影響，實現節能減排和可持續發展6。

可以看到：

傳統AI包括了傳感器+算法、物聯網（RFID、二維碼等物理輔助）+算法、無人機攝像頭+算法等等，更偏向于算法+硬件。

GPT是大語言模型，應用場景更多是純語言類處理，或基于傳統AI給予策略分析。

可以把大模型也看成一種大型算法，所以當前的新AI階段本質上還是傳統AI+新算法（GPT），只不過這個新算法（GPT）能基于以往的算法做各種應用上的加法，顯得以往的算法更加有人腦的智慧，因此比以往的都看似更強大。

這是我寫的，我感覺很通俗易懂，但是現在大家都追求專業，所以我給出下面這一段，方便專業人士理解。

傳統 AI 涵蓋了多種技術形態，包括傳感器技術與算法深度融合，利用物聯網（如 RFID、二維碼等物理輔助手段）實現數據采集與處理并結合算法，以及無人機攝像頭等設備與算法協同工作等。這些技術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，實現智能化的決策與控制。

GPT 作為一種基于深度學習的大語言模型，在自然語言處理領域展現出強大的能力。它不僅能夠處理純語言類任務，還能通過與其他領域的融合，實現多模態的交互和復雜的分析。例如，在智能客服、內容生成、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。

從本質上講，大模型可以看作是一種高級算法。當前新的 AI 階段是傳統 AI 與新算法（GPT）的有機結合。GPT 通過預訓練和微調機制，能夠在大規模數據上進行復雜的學習和優化。它并不是簡單地基于以往算法進行加法運算，而是通過對大量數據的學習和理解，發現數據背后的模式和規律，從而對傳統算法進行創新和拓展。這種新算法使得以往的算法在智能程度上得到顯著提升，展現出更為接近人類大腦的智慧，因此在表現上比以往的算法更加強大。