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智啟未來:AI賦能工程咨詢及投資領域創(chuàng)新實戰(zhàn)

課程編號:62746

課程價格:¥16000/天

課程時長:2 天

課程人氣:9

行業(yè)類別:不限行業(yè)     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:羅蘊姣

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
1.工程造價師、投資分析師、項目經(jīng)理、BIM工程師 2.企業(yè)數(shù)字化部門負責人、AI技術研發(fā)人員

【培訓收益】
1、技能提升:掌握AI算量工具、成本預測模型、投資可行性分析系統(tǒng)的核心操作;學習從數(shù)據(jù)解析到智能輸出的全流程技術鏈路; 2、思維升級:理解AI在工程咨詢中的能力邊界;建立“人機協(xié)同”思維,明確工程師從“執(zhí)行者”向“復核者+策略者”的角色轉(zhuǎn)型路徑; 3、實戰(zhàn)價值:通過真實案例掌握風險規(guī)避與市場洞察方法;工作坊中產(chǎn)出可直接落地的AI賦能方案。

1AI技術簡介​​
1.1 什么是AI
1.2 核心技術組成​​
計算機視覺
自然語言處理
知識圖譜
預測模型
1.3 當前發(fā)展現(xiàn)狀​​
應用范圍
技術成熟度
1.4 AI的底層邏輯與價值​​
輸入:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(BIM模型、價格庫) + 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖紙、合同文本)
處理:通過算法提取特征、發(fā)現(xiàn)規(guī)律(如“鋼筋用量與層高的非線性關系”)
輸出:可量化結(jié)果(成本清單、IRR預測) + 決策建議(風險預警、競品策略)
核心價值:
效率提升
精度躍遷​​
決策支持
1.5 與人類關系:協(xié)同而非替代​​
AI的局限
人類的核心優(yōu)勢​​
協(xié)同模式​​
案例-CV技術落地:某AI圖紙識別工具將混凝土梁標注誤差從人工的5%降至0.8%,但異形結(jié)構(gòu)仍需工程師手動修正
2 工程造價咨詢中AI賦能
2.1 智能化算量與成本估算​​
2.1.1 實現(xiàn)路徑​​
圖紙/BIM解析
動態(tài)定價模型​​
流程重構(gòu):傳統(tǒng)“人工讀圖→手工算量→套價”流程轉(zhuǎn)為“AI初算→人工復核異常項(如異形結(jié)構(gòu))→自動生成報表”
2.1.2 當前賦能深度​​
成熟度:算量自動化率可達80%,但復雜節(jié)點仍需人工干預
數(shù)據(jù)依賴:需積累至少50個同類項目數(shù)據(jù),模型精度才能超過90%
2.1.3 員工協(xié)同準備​​
技能升級
角色轉(zhuǎn)變​​
2.1.4 注意事項​​
數(shù)據(jù)安全​​
模型偏差:地域定額差異需人工校準AI輸出結(jié)果
2.1.5 實際案例​​
中建某局在深圳某綜合體項目中,使用AI算量工具將鋼筋算量時間從15天縮短至3天,誤差率從8%降至1.5%
2.2 風險預警與成本控制​​
2.2.1 實現(xiàn)路徑​​
異常檢測
變更影響模擬
流程重構(gòu):從“事后糾偏”轉(zhuǎn)向“實時監(jiān)控→AI預警→人工決策→反饋優(yōu)化模型”
2.2.2 當前賦能深度​​
成熟度:成本偏差檢測準確率達85%,但變更影響預測僅支持標準化工程,特殊工程需定制模型
2.2.3 員工協(xié)同準備​​
數(shù)據(jù)錄入規(guī)范
決策訓練
2.2.4 注意事項​​
誤報處理
模型迭代
2.2.5 實際案例​​
案例:上海某地鐵項目通過AI預警系統(tǒng),提前發(fā)現(xiàn)盾構(gòu)段混凝土超耗問題,節(jié)省潛在損失1200萬元
3 投資咨詢中AI賦能
3.1 項目可行性智能分析​​
3.1.1 實現(xiàn)路徑​​
多源數(shù)據(jù)融合
收益預測
流程重構(gòu):傳統(tǒng)“專家訪談+手工測算”轉(zhuǎn)為“AI生成10版可行性情景→人工選擇最優(yōu)3版→深度論證”
3.1.2 當前賦能深度​​
成熟度:標準化項目收益預測誤差率<5%,但新興領域因數(shù)據(jù)不足,誤差可能達15%
3.1.3 員工協(xié)同準備​​
參數(shù)調(diào)優(yōu)
交叉驗證
3.1.4 注意事項​​
數(shù)據(jù)時效性​​
政策盲區(qū)​​
3.1.5 實際案例​​
在某數(shù)據(jù)中心投資項目中使用AI可行性模型,將盡調(diào)周期從6周壓縮至2周,準確預測PUE值(能耗比)與地方政府補貼額度
3.2 市場洞察與競爭分析​​
3.2.1 實現(xiàn)路徑​​
輿情分析
競品對標
流程重構(gòu):從“人工收集競品手冊”轉(zhuǎn)為“AI生成動態(tài)競品數(shù)據(jù)庫→人工標注戰(zhàn)略優(yōu)先級”
3.2.2 當前賦能深度​​
成熟度:競品數(shù)據(jù)抓取覆蓋度達90%,但非公開數(shù)據(jù)仍需人工補充
3.2.3 員工協(xié)同準備​​
數(shù)據(jù)清洗
戰(zhàn)略解讀
3.2.4 注意事項​​
法律風險
信息過載
3.2.5 實際案例​​
仲量聯(lián)行利用AI競品分析系統(tǒng),為北京某商業(yè)地產(chǎn)項目識別出未被關注的“社區(qū)型商業(yè)”空白市場,助力客戶租金溢價12%
4 “AI+工程咨詢:從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的實戰(zhàn)工作坊”​​
4.1 工作坊目標​​
技能目標:掌握AI工具在算量、成本預測、投資分析中基礎操作
思維目標:理解人機協(xié)同邏輯,建立“AI輔助決策”工作范式
產(chǎn)出目標:每組完成一個AI賦能的工程成本優(yōu)化或投資分析方案
4.2 參與者分組與角色​​
角色分配:造價工程師、投資分析師、項目經(jīng)理、AI技術員
4.3 工作坊流程與內(nèi)容​​
4.3.1 AI工具快速上手
任務一:用AI插件解析BIM模型,生成混凝土用量清單
操作步驟:①導入BIM模型 → AI自動分割構(gòu)件(柱、梁、板)→ 輸出工程量表格;②人工干預點:修正AI誤識別的異形構(gòu)件
學習目標:理解AI算量邊界
任務二:挑戰(zhàn)辯論-人機協(xié)同挑戰(zhàn)與總結(jié)​​
正方:“AI可替代造價工程師80%的重復工作”
反方:“AI無法處理工程現(xiàn)場的灰度決策” 

咨詢電話:
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