思通数科-技术博客

建筑行业安全管理长期面临 “报告生成繁琐、经验难复用” 的痛点：传统安全报告需人工整理巡检数据、统计隐患类型，耗时耗力且易出错；不同项目间的安全管理经验（如基坑隐患处理方案、消防检查标准）难以高效共享，新项目常重复 “踩坑”；评估机构若需搭建 AI 监测系统，需从零开发模型，成本高、周期长，制约行业整体智能化升级。

思通数科 AI 卫士建筑行业多模态视觉大模型，从 “报告效率” 与 “行业赋能” 双维度破解痛点：在报告生成层面，大模型可自动整合全场景监测数据（文明施工、基坑、消防等隐患信息），支持自然语言交互 —— 管理人员仅需输入 “生成某项目月度安全报告”，AI 便自动提取隐患统计数据、整改完成率、风险趋势，生成包含数据图表、现场照片、识别依据的标准化 PDF 报告，大幅减少人工整理时间，报告生成效率提升 80%。

在行业赋能层面，大模型支持跨项目经验共享与多机构复用：一方面，将不同项目的隐患处理案例（如 “某项目基坑支护裂缝整改方案”）纳入模型知识库，其他项目可直接调取参考，避免重复试错；另一方面，开放模型 API 接口，评估机构无需从零开发，仅需上传少量现场样本（50-100 张），即可快速适配本地化监测场景（如桥梁施工、地铁隧道安全监测），模型迁移成功率超 90%。无论是建筑企业的跨项目管理，还是评估机构的智能化转型，思通数科 AI 卫士多模态大模型都能提供 “低成本、高效率” 的技术支撑，推动建筑安全评估行业标准化、智能化升级。

思通数科能为您提供量身定制的解决方案，欢迎咨询了解：13913853100（请备注您咨询的产品是AI视频监控）