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(jí)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。

AI并不是一個(gè)新興的概念，早在2016年就已經(jīng)掀起來了一波熱潮，貼近我們生活的如掃地機(jī)器人、淘寶智能問答客服、上菜機(jī)器人等，就連自動(dòng)貓砂盆也可以分AI一杯羹，歸根結(jié)底這些其實(shí)是物聯(lián)網(wǎng)和算法結(jié)合的產(chǎn)物。

那么為什么GPT的出現(xiàn)會(huì)把AI打敗人類掀起來了前所未有的浪潮？因?yàn)镚PT顛覆了傳統(tǒng)AI各司其職的分割線，GPT大模型+，可以看多將傳統(tǒng)AI賦予了人類的大腦，使AI實(shí)現(xiàn)了其斷崖式升級(jí)。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(qū)別和聯(lián)系。

一、GPT和數(shù)智施工的結(jié)合應(yīng)用

GPT（Generative Pretrained Transformer）這類大語(yǔ)言模型與數(shù)智施工相結(jié)合，能在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮重要作用：

1）施工知識(shí)問答與培訓(xùn)

• 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(shí)，可隨時(shí)向 GPT 類模型提問。例如，一名新手泥瓦匠對(duì)特定天氣條件下砌墻的灰漿配比拿不準(zhǔn)，輸入相關(guān)場(chǎng)景描述，GPT 能快速依據(jù)海量文本數(shù)據(jù)里的建筑知識(shí)，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(shí) “萬(wàn)事通”。
• 在線培訓(xùn)：打造施工技能培訓(xùn)平臺(tái)時(shí)，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(dòng)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(jí)提升后框架結(jié)構(gòu)加固的知識(shí)，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。

2）項(xiàng)目文檔管理與撰寫

• 自動(dòng)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(qǐng)書、可行性研究報(bào)告初稿 。施工中，它基于每日進(jìn)度數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測(cè)記錄，自動(dòng)更新施工日志、質(zhì)量報(bào)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(yǔ)法錯(cuò)誤，還能比對(duì)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。

3）施工決策輔助

• 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：面對(duì)復(fù)雜的施工環(huán)境和多任務(wù)并行場(chǎng)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(bào)告等資料，為項(xiàng)目管理者羅列潛在風(fēng)險(xiǎn)，比如暴雨季節(jié)深基坑作業(yè)的坍塌風(fēng)險(xiǎn)、高溫天氣下混凝土澆筑的裂縫風(fēng)險(xiǎn)，并附上應(yīng)對(duì)策略的參考案例，輔助精準(zhǔn)決策。
• 方案比選：當(dāng)有多個(gè)施工方案擺在眼前，像是不同樁基方案對(duì)周邊建筑物影響的權(quán)衡，GPT 會(huì)剖析各方案優(yōu)劣勢(shì)，對(duì)比類似成功、失敗案例，以清晰條理的文字輸出評(píng)估意見，協(xié)助決策者選出性價(jià)比最高的方案。

4）智能客服與溝通

• 對(duì)外溝通：施工企業(yè)面對(duì)甲方、監(jiān)理、供應(yīng)商頻繁的咨詢時(shí)，GPT 賦能的智能客服系統(tǒng)能即時(shí)響應(yīng)，精準(zhǔn)解答項(xiàng)目進(jìn)度、變更需求、材料供應(yīng)時(shí)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(tái)，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。

不過，GPT 接入數(shù)智施工也要注意數(shù)據(jù)隱私與安全問題，畢竟施工數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密、工程安全，需做好加密、訪問權(quán)限管控等防護(hù)措施。

二、AI 和數(shù)智施工的結(jié)合應(yīng)用

主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1）施工安全管理

• 人員安全監(jiān)控：通過在施工現(xiàn)場(chǎng)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(shí)別技術(shù)對(duì)工作人員的著裝、安全帽佩戴情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為，立即向智慧大腦平臺(tái)發(fā)出報(bào)警信息。同時(shí)，精準(zhǔn)人員定位、紅外感應(yīng)技術(shù)、機(jī)器視覺識(shí)別技術(shù)等手段可在爆破區(qū)域等危險(xiǎn)區(qū)域劃定電子圍欄，當(dāng)人員誤入時(shí)及時(shí)預(yù)警并觸發(fā)設(shè)備停機(jī)1。
• 設(shè)備安全監(jiān)測(cè)：利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，收集溫度、振動(dòng)、油壓等數(shù)據(jù)，再通過云平臺(tái)或邊緣計(jì)算設(shè)備結(jié)合 AI 技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)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(cè)設(shè)備故障的可能性，提前進(jìn)行維修保養(yǎng)3。

2）施工質(zhì)量管理

• 質(zhì)量檢測(cè)自動(dòng)化：運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)建筑材料、構(gòu)配件及施工工序進(jìn)行自動(dòng)化質(zhì)量檢測(cè)。如對(duì)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(cè)，及時(shí)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(duì)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(shí)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(shí)識(shí)別潛在問題并追溯到具體責(zé)任人5。

3）施工進(jìn)度管理

• 進(jìn)度預(yù)測(cè)與優(yōu)化：AI 技術(shù)可以通過對(duì)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(cè)項(xiàng)目的進(jìn)度趨勢(shì)，提前發(fā)現(xiàn)可能導(dǎo)致進(jìn)度延誤的風(fēng)險(xiǎn)因素，并給出優(yōu)化建議。同時(shí)，根據(jù)施工進(jìn)度的實(shí)際情況，自動(dòng)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(shí)監(jiān)控：利用無人機(jī)、攝像頭等設(shè)備結(jié)合 AI 圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)的施工進(jìn)度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。通過對(duì)比不同時(shí)間的施工影像，快速識(shí)別施工進(jìn)度的變化情況，及時(shí)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(tái)可通過 360° 全景影像，借助時(shí)間戳、巡檢軌跡定位等方式，實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場(chǎng)的全面還原與跟蹤，對(duì)比不同日期的實(shí)景，快速掌握施工進(jìn)度。

4）施工資源管理

• 材料庫(kù)存管理：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和 RFID、二維碼掃描等方式對(duì)材料進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，結(jié)合 AI 算法實(shí)現(xiàn)材料庫(kù)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(dòng)預(yù)測(cè)材料的需求，及時(shí)提醒采購(gòu)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(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)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(shí)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(gè)施工區(qū)域需要使用塔吊時(shí)，通過 AI 調(diào)度系統(tǒng)合理安排塔吊的作業(yè)順序和時(shí)間，避免沖突和等待3。

5）施工環(huán)境管理

• 環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)：在施工現(xiàn)場(chǎng)安裝空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)傳感器、噪音與振動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備等，結(jié)合 AI 技術(shù)實(shí)時(shí)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(dòng)頻率等，一旦監(jiān)測(cè)到環(huán)境數(shù)據(jù)超標(biāo)，系統(tǒng)將自動(dòng)發(fā)出預(yù)警，并啟動(dòng)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(cè)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(shí)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(duì)環(huán)境的影響，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展6。

可以看到：

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

GPT是大語(yǔ)言模型，應(yīng)用場(chǎng)景更多是純語(yǔ)言類處理，或基于傳統(tǒng)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(dāng)前的新AI階段本質(zhì)上還是傳統(tǒng)AI+新算法（GPT），只不過這個(gè)新算法（GPT）能基于以往的算法做各種應(yīng)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(qiáng)大。

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

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(duì)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(yǔ)言模型，在自然語(yǔ)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(yǔ)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(shí)推理等方面，GPT 可以利用其語(yǔ)言理解和生成能力，為用戶提供更加智能和個(gè)性化的服務(wù)。

從本質(zhì)上講，大模型可以看作是一種高級(jí)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(jiǎn)單地基于以往算法進(jìn)行加法運(yùn)算，而是通過對(duì)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(duì)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。