中华建设网讯（记者 肖岭峰）DeepSeek大模型的广泛应用正加速各行各业的智能化转型。从施工到航道管理，DeepSeek大模型正在成为建设行业智能化转型的“新基建”。在传统建筑行业与人工智能的碰撞中，DeepSeek大模型正成为推动行业数智化转型的“核心引擎”。

从“钢筋水泥”到“数字大脑”：建筑行业“跑步上车”推进AI变革

近日，中铁一局智能科技分公司率先完成DeepSeek-R1大模型的本地化部署，推出“制度助手”与“工艺工法助手”，通过自然语言交互快速调用施工规范与历史工程数据，为现场人员提供实时决策支持，降低人工检索成本超40%。

长江航道测量中心则借助DeepSeek-R1构建“航道知识库”，实现航道数据分析、3D航标模型自动生成及航路规划优化，推动航道管理效率提升30%以上。

（中国数字建造大会2024 肖岭峰摄）

广联达等头部建筑科技企业正通过AI重构产业链。广联达将大模型技术融入BIM（建筑信息模型）设计流程，利用AI生成建筑方案初稿，并通过参数优化提升结构性能，设计周期缩短近50%。某设计院试点项目显示，AI辅助设计可将建筑能耗模拟时间从数小时压缩至分钟级，为绿色建筑提供动态优化方案。  

模型“瘦身”与场景突围：垂直领域的小模型革命  

DeepSeek的突破不仅在于技术性能，更在于其“低成本、高效率”的部署模式。通过强化学习（RL）与知识蒸馏技术，DeepSeek将模型参数规模缩减至传统大模型的1/10，同时保持90%以上性能，显著降低对GPU算力的依赖。例如，施工企业可基于DeepSeek开发的7B小模型，仅需普通服务器即可运行，实现施工现场安全监控图像的实时分析，误报率降低至2%以下。  

（智能光谷 肖岭峰摄）

这种“小模型+垂直场景”的模式正在建筑行业快速复制：  

智能合规检查：利用AI自动解析招投标文件与合同条款，识别潜在法律风险，合规审核效率提升70%；

物联网协同：中铁一局计划将DeepSeek与工地传感器结合，实时监测混凝土浇筑温度、湿度等参数，动态调整施工方案，避免质量缺陷；

供应链优化：某建材供应商基于DeepSeek预测区域性需求波动，库存周转率提升25%，物流成本降低18%。  

硅基流动X华为云联合推出DEEPSEEK R1 推理服务

生态重构：大厂炼模型，中小厂做应用

DeepSeek的开源策略正催生建筑行业AI生态的“分层协作”。头部企业如阿里云、华为云聚焦通用模型研发，而中小厂商则深耕细分场景——例如，公司可基于DeepSeek开发出“AI监理助手”，通过无人机航拍图像自动识别施工偏差，准确率达92%。

当然，技术突破并非一蹴而就。AI目前还需要理解建筑规范、材料特性甚至地域文化，这要求模型具备多模态学习能力。对此，DeepSeek正探索融合图纸识别、地理信息（GIS）与文本处理的混合训练框架，试图破解非结构化数据处理的瓶颈。

当吊塔与算法共舞，图纸与代码交织，建筑行业的AI革命已从“概念试点”迈入“规模落地”。随着DeepSeek等低成本模型的普及，“智能建造”不再是大企业的专利，一场由技术平权驱动的行业重塑正在上演——未来，每一块砖都可能被AI重新定义。