- AI赋能品控检查 -
基于上述背景，“云工大模型”研发团队上海建工四建集团建筑人工智能研究室与品控部联合发布行业首个建筑施工材料质量文件检查大模型产品“云工·查”。检查人员仅需拍摄或上传文件资料照片或PDF文件，“云工·查”即可在短时间内自动完成文件解析、审查项匹配、关键参数提取、规范条文对比、检查报告生成等一系列工作流程，高效赋能建筑施工材料质量文件检查工作。
“云工·查”基于云工大模型多模态数据理解能力，实现了材料报告关键信息（检测项目、批次号、型号、技术参数等）的精准解析与知识抽取，即使面对格式多样、内容复杂的报告，也能高效、准确、全面提取所需信息。同时，研发团队创新构建了标准规范审核工作流，针对钢筋、套筒、混凝土、砌体、龙骨、压型钢板等各类材料管控要求，深度理解规范指标，智能匹配检查项，自动识别合规风险；针对通用大模型在数值对比任务上经常出现的幻觉问题，研发团队通过构建神经符号推理增强思维链，确保对比结果准确；最后，通过构建质量检查报告AI生成引擎，将多通道差异信息自动转化为检查报告（同步输出“简报” 与“详细报告”两种结果文件，“简报”分条列举了不符合要求的检查项，高度总结检查结果，供检查人员快速了解检查情况；“详细报告”包含所有关键指标的对比情况，帮助检查人员全面了解检查情况），让质量文件检查从“人工核验”迈向“AI审查”！
- 产品价值 -
“云工・查”的发布，成功破解了建筑施工材料质量文件检查工作中的诸多难题。
◆ 通过自动化解析、参数提取和规范对比，取代了传统的人工逐项检查方式，将原本需要数小时甚至数天的检查工作最快可以缩短至几分钟完成，效率提高百倍以上。
◆ 凭借云工大模型的优异性能，解决了人工检查难以避免的信息缺失、标准差异、参数理解偏差等问题，保障了检查结果的准确性和可靠性。
◆ 通过智能识别合规风险，能够及时发现材料质量隐患，避免不合格材料用于工程建设，降低了工程质量风险，提升了项目的质量管控水平。
◆ 构建了材料质量文件检查AI工作流，解决了不同供应商报告格式不统一的问题，通过AI生成不同层次的检查报告，为项目管理者提供了全面、清晰、直观的质量分析和决策依据，提升项目质量管理水平。
