决策不科学等问题，影响了工程项目的管理和运营。随着信息 技术的飞速发展，数字化造价体系的应用成为提高建筑工程管 理效率和质量的关键。数字化造价体系不仅可以帮助建筑企业 更好地掌握工程成本，还能提高成本控制、风险管理和项目决 策的能力。然而，构建和实施数字化造价体系并非一蹴而就的 任务，需要考虑众多因素和复杂的管理流程。因此，本研究旨 在提出一种可行的构建和实施路径，以指导建筑工程领域的从 显。随着社会和科技的不断发展，建筑工程的规模和复杂性也 在不断增加，这使得传统的造价管理方法逐渐显得滞后和不足 以应对挑战。因此，建立数字化造价体系成为迫切的需求，这 一体系通过引入信息技术和数据分析，为建筑工程的成本估 算、预测和控制提供了全新的途径和工具。 数字化造价体系可以大大提高建筑工程的效率。传统的造 价管理方法依赖于单机计算和纸质归档，容易出现信息延误和 “数据孤岛”。而数字化造价体系能够实现自动化的数据处理 报告，从而更好地指导工程的实施和监控。数字化造价体系有 助于提高成本估算的准确性。在建筑工程中，准确的成本估算 对于项目的成功至关重要。传统方法常常依赖于收集的有限项 目数据和个体的经验积累，容易产生偏差。而数字化造价体系 可以基于大数据和历史项目的经验，进行更为精确的成本估 算。它可以考虑各种因素，如材料价格、劳动力成本、地区差 异等，使估算更具参考价值，有助于项目的合理预算和资源分

86%、10.54%、7.61%、4.79%， 增速放缓显著。地产行业景气度下行，基建投资中长期进入中低速增长新 常态，建筑设计行业需求增量空间有限。 痛点二：设计人员成本占比高，人效提升难度大。建筑设计行业是人员密 集型产业，龙头企业的人力成本占比集中在 50%到 60%区间；人均创收、 创利较为稳定，收入增长主要依靠员工人数增长。建筑设计项目规模相对 较大、环节较多，容易出现信息偏差，协同管理方式低效以及信息化程度 TransBIM 设计，协同效率可以提升 10 倍、人效提升 5 倍，设计成本降低 90%，建安成本降低 10%。 ⚫ AI+设计未来：龙头优势显现，设计行业痛点突围可期。 数字建设提供更多可能性，提升设计多专业、跨区域协同性。方案设计阶 段，AI 技术能够启发设计创意；初步设计阶段，AI 技术提高工程效益， 降低成本浪费；施工图设计阶段，AI 技术使得各方协同效率提升。 突破人员产能瓶颈、提升人效，打开龙头企业成长空间。在 突破人员产能瓶颈、提升人效，打开龙头企业成长空间。在 AI 的冲击下， 更高效绘图带来人均创收的大幅提升，减少基础绘图人员数量，降低人员 薪资的成本。以华设集团为例，在假设营业总成本、营业外收支、所得税 均不变的前提下，进行净利率对人效提升的敏感性分析，人效提升 10%， 可以给企业带来 8%的净利率增长。 扩大管理半径，率先开展 AI 的龙头，市占率有望持续提升。结合 AI 技术 能够打破地域限制，快速掌握某一地区的建筑特性，增强方案与当地特质

平台定位：关注的云平台的统一管理，而不是底层的虚拟化或 具体资源。支持平台资源和应用快速扩展。 数据中心弹性扩展，满足未来业务增长的需要。 帮助客户构建自助、标准化的服务型基础设施的 同时， 降低管理成本。 • 可集中部署，统一管控，故障自恢复，系统更 加健壮，运行零风险。 • 从业务应用、中间件、基础设施层三层一体化 安全管理和保护。 • 服务响应更加迅速，充分发挥设备性能，提高 利用率。 平台服务。 与终端应用紧密绑定。 满足不同用户个性化应用需求和服务。 云数据机房 - 系统特性 云数据机房 - 系统优势 低成本 高效率 简单 灵活 安全 私有云 云数据机房 - 成本优势 企业数据机房与 上天翼云五年费用支出对比 私有云数据机房，节省成本 30% 云数据机房 - 系统架构 IT运维管理中心 计算集群 11台 （存储）万兆交换机 （管理）千兆交换机 业务人员 会议管理系统主要包括会议计划管理、会 议组织管理、会议决策管理、决策支撑、 系统集成五大功能。 智能会议系统 - 会议管理系统价值 ● 提升会议组织与管理效率； ● 整合办公资源，节省管理成本； ● 保障会议规范，加速信息传递； ● 加强综合管控，深化体系统筹， 实现会前、会中、会后全业务链管 理； ● 全面智能提醒与查询统计，促 进管理提升。 8K 显示技术在医疗、智能家居的宣传窗口

AI 分析服务等技术支撑，实现智慧工地的昨天、 今天、明天态势的高精度动态仿真，趋势分析、预测、模拟，聚焦安全、高效、体验和成本优势，帮助客 户建设智能化、标准化的智慧工地综合业务系统，解决传统工地管理存在的弊端，更好的助力客户提高工 地管理、安全水平，降低工地管理运营成本。 ⑨ 宇国天向你推荐 1. 上千份精选资料、白皮书、解决方案、案例 名需求，支持戴口罩人脸识别、测温、健康码 教育培训 加强劳务人员安全教育及岗位技能培训，保障 施工规范以及现场人员安全 工地资产管理 算法智能识别，快速统计钢筋、钢管、盘扣、 木方等物料，简化盘点流程，降低用工成本 工地安全监控 电子围栏、烟火检测、安全帽检测、陌生人识 别等，提升监控效率，细化监管粒度，保障生 可对施工方案进行模拟，对施工人员进行 3D 动画交底，提高了交底的可行性； 在模型建立 跨域数据融合，实现业务智能联动 3. 高效智能：更安全、更舒适、更高效、更低的运营成本，实现可视可管可控 4. 智能动态展示工地过去、现在、未来，趋势分析、预测、模拟等 · 云化 + 服务化 1. 公共能力平台化服务 2. 节省成本：边云协同架构实现视频安防云化和端侧应用统一管理，实现云端运维，减少边缘节点的运维成本投入 3. 资源弹性，按需取用，全国工地就近接入 · 标准、开放性 1.

应用场所及功能 应用于企业、政府大楼、学校、 医院、展厅、商场、机场等公 共场所，提供接待、讲解、商 务查询、导航、娱乐互动等服 务，满足各类场景下的多元化 需求，节省人力成本，有效提 升服务质量和客户满意度。 准备 · 定制人设 · 自动到岗 ·5G/Wifi 双连接 C 迎宾 · 模式设置 · 路线规划 导览 · 语音播报 · 文字 0 1 Al 机器人应用场景 中国电子院 A 三 奥意建筑 标准化配置， Al 讲解 全年无休，节省人力成本 数字化管理，动态升级 提升形象 等候区 电梯区 前台 门厅 · 基本服务：递送水、咖啡、 物品，可以与送餐机器人配合。 · 增项服务：陪聊、咨询回复 · 机器人联动：呼叫配送机器 开始递送 路径规划 提升品牌形象 降低运营成本 顾客 / 用户 机器人执行下一个任务 任务完成机器人返回 减少上菜风险 应用场所及功能 应用于餐厅、办公、医院、娱 乐场所、工厂等室内场景，提 供送餐、递送文件、送货等服 务。 优势：降低人力成本；提高私 密性；减少配送时间；提高配 送准确性，提升满意度。 0 1 Al

吊臂折断事故 • 材料费占整个工程造价的 50%~70% • 进场材料验收采用手工完成 ，常导致数目误报。此外，为获取非法利益，还存在虚报材料 数量等现象，导致材料成本上升 ，管理层缺乏有效手段监控。 材料清点手段落后，成本虚高 2. 现状分析－材料控 制 施工现场危险区域繁多 ，而传统的完全依靠人力手段，效率低下 ，而且难以做到全过程、全方位的 监督管理，容易存在监管漏洞。 危险区域繁多，监控手段落后 工地扬尘 噪声扰民 工地污 水 2. 现状分析－节能绿色施 工 安防可视化 成本可控化 管理智能化 监测自动化 3. 解决方案－系统组 成 一个平台 九个业务系统 劳务管理 基于云服务的劳务 实名制一卡通 安全和质量 • 高大模板变形监测 • 塔吊运行监控 塔吊运行监控系统 GP RS • 手持机终端 ，实现进场材料的自动点数 • 采用先进的图像识别技术，支持人工修正计数结果 • 管理人员通过查看照片和验收记录 ，避免出现因误报、 虚报导致材料成本虚高的现象 拍照 棒村端面图像 计数终端 Wi-Fi / USB 监控终端 自动计数系统示意图 3. 解决方案－ 材料计 数 验收 材料验收员 材料进场自动计数

难度。这一技术极有可能取代 人类从事创作性工作，从而彻底颠覆我们现有的工作模式。因为，AIGC 能够以优于人类的制造能 力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，实现以低边际成本、高效 率的方式满足海量个性化需求。 为什么说 AIGC 才是“王者”，因为它对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期 来看 AIGC 只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会 为实现更具竞争力水平的薪酬管理方案，建立健全员工激励机制 和福利制度等目标，小熊电器与薪智平台达成通力合作，解决诸多 管理难点，例如： 1）行业动态：小家电行业竞品众多，充分竞争，既要在生产端 成本控制，又要在市场端运用各种新的营销方式。因此需要把握行 业整体人才需求和薪酬趋势，也要把握各类岗位的人才需求和薪酬 趋势； 2）职务对齐：企业内部收集过各类信息，因为数据无法对齐， 导致薪酬分析结果说服力不强，且耗时耗力； 技术将企业内部岗位对齐 至职务并进行部门内部、部门之间、城市之间数据对比分析，从而 提高人事管理相关决策说服力和准确性； 3）辅助生成薪酬调整策略：基于同类企业及目标竞品企业的人 效、行业景气度、城市生活成本以及重点岗位类型的涨薪率、离职率、 企业运营策略等多维数据智能生成薪酬调整策略。 创新案例 案例一 小熊电器薪酬方案优化 31 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 （2）招聘与人才发现

第 4 页 • 超微服务器性价比优于戴尔 / 浪潮；华三 交 换机成本比思科低 40% ；华三 S9850- 32H 交换机最大支持 4096 台高速交互 • 支撑文字 + 图像 + 语音等多模态模型 训 练， PB 级数据（自动驾驶路测、短视 频理 平均无故障时间 )>10 万 h ， 业务 7 ×24 小时运行 ，算力利用率≥ 70% 东数西渲 业务 电源与 散热 智算 一期 网络 带宽 核心业务场景需求 协议 传输 成本 可控 A I 训练 A I 推理 功耗 配置 实施 规划 渲染 集群 高可 靠性 强扩 展性 设计需求 技术需求 美国：以保持国家竞争力为目的，最先发展智能超算中心， 力密度低且占用更多机架 ， 16 卡需搭配高端服务器成本高 ) l 每机柜严格按 5U - 8U 、 10U - 13U 、 15U - 18U 位置部署 3 台，总计

Cloud帮助企业优化需求管理，让企业能够更精准地把握市场动态，合理安排生产与供应。凭借强大的数据分析能力，显著 提升了企业的实时洞察和预测能力，大幅提高运营效率，有效降低风险，削减不必要的成本支出。Google Cloud作为IDSA 的成员，积极为开源数据空间连接器做出贡献。 Google Cloud通过在BigQuery上整合EDC连接器和联邦学习等技术，以及在数据自主权和互操作性方面的精心设计， （1）基于云原生架构的数据基础设施 Snowflake成立于2012年，总部位于美国加利福尼亚州圣马特奥，2020年在纽交所上市，是一家专注于提供云原生数 据仓库服务，并通过云计算技术解决传统数据仓库的扩展性、成本和效率等问题的数据基础设施企业。凭借云原生架构、开 放生态及AI融合，Snowflake已成为全球数据基础设施的主要提供商，其产品主要应用于支持实时数据查询与可视化的数据 分析与BI场景，以及A 存储资源。多数据类型支持技术。兼容SQL等结构化数据、JSON等半结构化 数据，以及非结构化数据，支持跨云平台的数据整合与分析。分层存储与计算分离技术将存储与计算资源解耦，用户可独立 扩展，降低成本并提升性能。 （3）丰富的数据基础设施服务平台 Snowflake的数据基础设施产品有数据仓库即服务、数据集成与共享、AI与机器学习集成等三种类型。数据仓库即服务 （DWaaS）能提供高性能、

数据和电网拓扑结构 ，预测未来 短期和中长期电力负荷。 l 应用价值： 短期负荷预测误差 < 3% ， 中长期＜ 5% ， 助力电网调 度优化， 降低运营成本 。 国产 化 适配： 使用华为云盘古电力 预训 练模型 ，基于 MindSpore 框架开 发 ，适配国产云服务。 l 场景：通过自然语言处理技术理解 分布式存储，满足大规模数据 存储与并行访问需求，保障数据存储的可扩展性与 灵活性。 分布式存储采用多副本机制，确保数据可靠性与安 全性，结合智能调度算法，优化存储资源利用率， 降低存储成本。 存储架构 存储方案 第 17 页 数据策略 分布式统一存储 全闪池 混闪池 NFS 全面存储协议支持 NFS 、 SMB 、 POSIX 、 S3 、 iSCSI 智能化数据管理 智算节点以及并行文件存储均采用超高速网络 。 Fat-Tree （胖树）结构 l 成熟的 Infiniband 拓扑结构 l 可灵活配置为非阻塞线速或 1/N 线速 l 容易保障网络延迟和带宽性能 l 规模越大，网络成本增加越快 管理汇聚交换机 10GE 管理接入交 换 机 / 千兆 IPMI 交换机 IB 交换机： 40 端口非阻塞管理 HDR 200Gb/s InfiniBand 智能交 换机 100Gb