课程背景
随着机器智能技艺迅速演进，工程咨询业界正面临从传统人工心得驱动向资料智能驱动的转型挑战。当前，工程造价和投资拆解领域存在效率低、误差率高、决策倚重主观心得等等痛点，而AI技艺在结构化和非结构化资料处理、模型预测、隐患预警等等方面展现出显著优势。
课程基于业界真实情境，结合BIM、自然语言处理、学识图谱等等核心技艺，借助实例拆解和实战上手，支援公司构筑“AI辅助决策”的新型事务模式，达成人机协同的效率跃迁和精准决策。
课程收益
1、本领拉升：掌握AI算量抓手、成本预测模型、投资可行性拆解系统的核心操作；研习从资料拆解到智能输出的全流程技艺链路；
2、思路升级：领会AI在工程咨询中的本领边界；构筑“人机协同”思路，明晰工程师从“执行者”向“复核者+打法者”的定位转型路径；
3、实战价值：借助真实实例掌握隐患规避和市场洞察办法；工作坊中产出可直接落地的AI赋能方案。
【课程特色】
1、情境化教学：覆盖工程造价、投资咨询两大核心业务线，锁住算量自动化、隐患预警、竞品拆解等等高频痛点情境；
2、实战工作坊：还原多定位协同，完成从BIM拆解到方案生成的完整流程。设置“人机辩论”环节，深度探讨AI替代性和人类决策权的平衡推演；
3、资料驱动办法论：提供地域定额校准、非公开资料补全等等实操办法论，破解模型偏差和资料孤岛问题。
课程大纲
1
AI技艺简介
1.1 何为AI
1.2 核心技艺组成
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 学识图谱
• 预测模型
1.3 当前演进现况
• 运用范围
• 技艺成熟度
1.4 AI的底层推演和价值
• 输入：结构化资料（BIM模型、价格库） + 非结构化资料（图纸、合同文本）
• 处理：借助算法提取特征、发现规律（如“钢筋用量和层高的非线性关系”）
• 输出：可量化结果（成本清单，IRR预测） + 决策建议（隐患预警、竞品打法）
核心价值：
• 效率拉升
• 精度跃迁
• 决策支持
1.5 和人类关系：协同而非替代
• AI的局限
• 人类的核心优势
• 协同模式
实例-CV技艺落地：某AI图纸识别抓手将混凝土梁标注误差从人工的5%降至0.8%，具体来看，但异形结构仍需工程师手动修正
2 工程造价咨询中AI赋能
2.1 智能化算量和成本估算
2.1.1 达成路径
• 图纸/BIM拆解
• 动态定价模型
• 流程重构：传统“人工读图→手工算量→套价”流程转为“AI初算→人工复核异常项（如异形结构）→自动生成报表”
2.1.2 当前赋能深度
• 成熟度：算量自动化率可达80%，往细里说，但复杂节点仍需人工干预
• 资料倚重：需积累至少50个同类项目资料，模型精度才能超过90%
2.1.3 员工协同准备
• 本领升级
• 定位转变
2.1.4 注意事项
• 资料安全
• 模型偏差：地域定额差异需人工校准AI输出结果
2.1.5 实际实例
• 中建某局在深圳某综合体项目中，采用AI算量抓手将钢筋算量时间从15天缩短至3天，具体来看，误差率从8%降至1.5%
2.2 隐患预警和成本将控
2.2.1 达成路径
• 异常检测
• 变更影响还原
• 流程重构：从“事后纠偏”转向“实时监控→AI预警→人工决策→反馈精进模型”
2.2.2 当前赋能深度
• 成熟度：成本偏差检测准确率达85%，在实际应用里，但变更影响预测仅支持准则化工程，特殊工程需定制模型
2.2.3 员工协同准备
• 资料录入规范
• 决策训练
2.2.4 注意事项
• 误报处理
• 模型迭代
2.2.5 实际实例
•
实例：上海某地铁项目借助AI预警系统，提前发现盾构段混凝土超耗问题，往细里说，在实际应用里，节省潜在损失1200万元
3 投资咨询中AI赋能
3.1 项目可行性智能拆解
3.1.1 达成路径
• 多源资料融合
• 收益预测
• 流程重构：传统“专家访谈+手工测算”转为“AI生成10版可行性情景→人工选项最优3版→深度论证”
3.1.2 当前赋能深度
• 成熟度：准则化项目收益预测误差率＜5%，但新兴领域因资料不足，执行层面，落地时，误差可能达15%
3.1.3 员工协同准备
• 参数调优
• 交叉验证
3.1.4 注意事项
• 资料时效性
• 政策盲区
3.1.5
实际实例
• 在某资料中心投资项目中采用AI可行性模型，运行层面，将尽调周期从6周压缩至2周，准确预测PUE值（能耗比）和地方政府补贴额度
3.2 市场洞察和竞争拆解
3.2.1 达成路径
• 舆情拆解
• 竞品对标
• 流程重构：从“人工收集竞品指引”转为“AI生成动态竞品资料库→人工标注方略优先级”
3.2.2 当前赋能深度
• 成熟度：竞品资料抓取覆盖度达90%，但非公开资料仍需人工补充
3.2.3 员工协同准备
• 资料清洗
• 方略解读
3.2.4 注意事项
• 法律隐患
• 资讯过载
3.2.5 实际实例
• 仲量联行利用AI竞品拆解系统，往细里说，运行层面，具体来看，为北京某商业地产项目识别出未被关注的“社区型商业”空白市场，助力买方租金溢价12%
4 “AI+工程咨询：从资料到决策的实战工作坊”
4.1 工作坊标的
• 本领标的：掌握AI抓手在算量、成本预测、投资拆解中基础操作
• 思路标的：领会人机协同推演，构筑“AI辅助决策”事务范式
• 产出标的：每组完成一个AI赋能的工程成本精进或者投资拆解方案
4.2 参与者分组和定位
定位分配：造价工程师、投资拆解师、项目经理、AI技艺员
4.3 工作坊流程和内容
4.3.1 AI抓手迅速上手
• 差事一：用AI插件拆解BIM模型，运行层面，落地时，运行层面，生成混凝土用量清单
• 操作步骤：①导入BIM模型 → AI自动分割构件（柱，往细里说，往细里说，梁、板）→ 输出工程量表格。②人工干预点：修正AI误识别的异形构件
• 研习标的：领会AI算量边界
• 差事二：挑战辩论-人机协同挑战和收束
• 正方：“AI可替代造价工程师80%的重复事务”
• 反方：“AI无法处理工程实地的灰度决策”
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|罗蕴姣老师
适合谁听
• 工程造价师、投资拆解师、项目经理、BIM工程师• 公司数智化部门负责人、AI技艺研发人员。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。