建筑AI大模型，别把AI做成BI 啊

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目前，建筑业很多企业在探索研究AI , 但出现了，你想用AI，却只做了BI。大多数公司想要进行人工智能（AI）项目，但大多数连数据分析（BI）都做得不够好。

我们仍处于生成式AI和机器学习的初期阶段。在AI的世界里，错误只是通往正确答案的另一种路径。

建筑行业AI大模型，别把AI做成BI

在数字化转型的浪潮中，建筑行业也不甘落后，纷纷探索人工智能（AI）的潜力。然而，许多企业在追求AI的过程中，往往陷入了将AI项目简化为数据分析（BI）的误区。本文将深入分析建筑行业的AI大模型，探讨如何避免将AI项目简化为BI，并强调行业AI大模型联盟的重要性，以及如何共同训练基础性的行业AI大模型，以实现真正的生成式AI。

实施AI的前提是要做好BI吗？

BI是AI的必要条件吗？不是。我常听到传统数据从业者以与BI相同的方式谈论机器学习和生成式AI。如果你曾用过机器学习或AI，你肯定知道，它们是不同的。AI不是BI，BI也不是AI。

这种混淆源于AI将依赖于支持BI的同样的基础数据。如果是这样，那么是的，在转向AI之前，你应该先做好BI。根据我的经验，BI中使用的数据对于机器学习（分类或回归）实际上没有多大用处，因为你试图自动化或回答的问题通常已经在数据中有答案，因为它已经被建模，并在你的BI仪表盘上展示答案。如果你试图在BI数据上应用大型语言模型，那么基础数据模型需要扎实。你最好通过语义层或知识图谱提供语义和知识上下文，否则在文本到SQL查询中可能会有很大问题。不过，这难道是应用AI的正确做法吗？如果你的BI工作进展不顺，我猜，你公司的仪表盘和报告的使用率很低，甚至这个所谓的仪表盘根本就不存在。

AI与BI：不只是数字游戏

当前，很多企业在尝试AI项目时，往往过分依赖已有数据的简单整合，而忽视了对于数据背后深层次含义的理解。
一些企业试图将通用大模型与企业部分数据简单结合来构建所谓的行业应用，类似于 RAG（检索增强生成）的做法。
建筑行业具有其独特性，涉及到材料、设计、施工等多个环节，每一个环节都有其专业性和复杂度。因此，构建AI大模型的过程中，不仅要注重数据量的积累，更要追求数据质量，确保AI能够深入理解建筑领域的专业知识，从而在实际应用中展现出更高的智能水平。

在建筑行业，AI的潜力被广泛认可，但许多企业在实施AI项目时，往往将其简化为BI项目。BI，即数据分析，主要关注数据的收集、处理和分析，以支持决策。而AI，尤其是生成式AI，不仅仅是处理数据，更是能够理解和生成内容。在建筑行业，这意味着AI不仅要能计算出1+2=3，更要能理解1勺蜂蜜+2杯水=2杯蜂蜜水的复杂性。

行业AI大模型联盟：共同训练基础模型

为了避免将AI项目简化为BI，建筑行业可以成立一个AI大模型联盟。这个联盟将汇集行业内的企业和专家，共同训练一个基础性的行业AI大模型。这样的联盟能够确保AI模型不仅能够处理数据，还能够理解和生成与建筑行业相关的复杂内容。（可参考：工程行业AI大模型联盟【宣传视频】   ）

大模型生成：超越计算型生成

在建筑行业，AI大模型的生成能力至关重要。我们需要的是能够理解行业特定语言和概念的AI，而不仅仅是进行简单计算的AI。这意味着AI模型需要能够理解建筑图纸、施工计划和材料清单等复杂信息，并能够生成有价值的见解和建议。

真正的大语音模型：理解行业语言

建筑行业的AI大模型需要能够理解行业内的专业术语和语言。这不仅仅是关于数字和图表，更是关于如何将这些信息转化为实际的施工方案和设计决策。一个真正的大语音模型应该能够理解并生成类似于“1勺蜂蜜+2杯水=2杯蜂蜜水”这样的行业特定内容。

联合更多企业，投入更多数据

为了训练出真正有效的生成式AI，建筑行业的AI大模型需要更多的数据和资源。这意味着需要联合更多的企业，投入更多的数据，以及更大的成本。通过这种方式，我们可以确保AI模型不仅能够处理现有的数据，还能够生成新的、有价值的内容。

建筑行业的AI大模型不应该只是BI的延伸，而应该是一个能够理解和生成行业特定内容的真正生成式AI。通过建立行业AI大模型联盟，我们可以共同训练出这样的模型，从而推动建筑行业的数字化转型。让我们携手前进，投入更多的数据和资源，训练出真正能够理解并生成行业语言的AI大模型。  

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