大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 设施项目时，可以增加对地质条件、环境保护等复杂因素的考量； 而在住宅建设项目中，则侧重于材料成本和施工周期的优化。 综上所述，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的应用，不 仅能够显著提升工作效率和准确性，还能为行业带来全新的智能化 解决方案。通过将先进的人工智能技术与传统工程造价方法相结合， 以下主要挑战： - 数据量大且复杂：建筑项目涉及的数据类型繁多，包括设计图纸、 材料价格、人工成本、施工进度等，传统方法难以高效处理。 - 动 态变化快：市场材料价格、人工成本等因素波动频繁，传统的静态 分析方法无法及时响应变化。 - 跨专业协作难度高：造价管理需要 与设计、施工、采购等多个专业部门协同工作，信息流通不畅容易 导致误差和延误。 - 风险管理不足：传统方法在风险预测和应对措 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介 DeepSeek-R1 大模型的核心优势在于其多维度的数据处理能 力，能够同时处理结构化和非结构化数据。通过整合来自不同来源 的数据，如设计图纸、施工计划、材料价格和市场行情等，模型能 够生成全面的成本分析报告，帮助企业识别潜在的风险和机会。此 外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和自我优化的能力，能够随着 数据的不断积累和模型的使用而持续提升其预测精度。

在另一案例中，针对城市轨道交通的建造项目，三维 AI 大模 型被用来设计和优化施工方案。通过对潜在问题的深入分析，具体 效果如下：  施工效率提升：借助模型进行仿真演练，施工单位能够精准把 握各工序的时间成本，有效规避了因施工调度不当造成的资源 浪费。  事故风险降低：通过三维可视化技术，施工过程中的每一步都 在模型中得到了模拟，显著提高了施工人员的安全意识，降低 了工伤事故的发生率。 同时，我们 同时，我们还可以通过以下表格展示应用案例的效果量化数 据： 案例类型 监测数量 隐患识别率 安全事故减少率 施工效率提升率 高铁线路安全监 测 1200 85% 30% - 城市轨道施工优 化 - - - 40% 最后，通过智能化手段，铁路沿线的实景三维 AI 模型还可以 横向扩展至其他行业，如公路管理和桥梁监测，不仅提供了技术方 案的可行性，也为数据共享与多维度分析拓展了基础。 通

件与机电组件设备销售；软件外包服务；网络技术服务；物 业管理。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主 开展经营活动）许可项目：计算机信息系统安全专用产品销 售；建筑智能化系统设计；建设工程施工；铁路运输基础设 备制造；互联网信息服务；互联网新闻信息服务。（依法须 经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体 经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准）（不得从事 国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）

用户数据：有关乘客乘车习惯、购票渠道、旅行模式等的详尽 数据。通过对乘客行为的分析，能够优化服务、提高客户满意 度。此外，社交媒体与移动应用的数据分析也能提供关于用户 需求的深刻见解。 4. 环境数据：包括天气状况、施工信息、交通流量等外部因素的 数据。这些信息可用于分析与城市轨道交通相关的各种环境变 量，帮助模型更好地应对复杂的运营状况。 5. 历史数据：积累多年的历史数据是分析和建模过程中不可或缺 的部

踪 立项-招标-施 工- ” 验收 全链条，识别以下高风险场景： - 招标文件发布时间不符合最低公示期要求 - 关键节点审批人与权限矩阵不匹配 - 验收报告签字缺失或时间逻辑矛盾（如验收早于施工完成） 证据链自动化 对于识别出的合规偏差，智能体自动关联多维度证据： 1. 时间证据 “ ” ：从日志系统提取操作时间戳，验证 审批先于执行 等 时序合规 2. 身份证据：通过 LDAP