“灵筑”大模型亮相，重塑交通基建行业数智化格局

在科技飞速发展的2025年，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个行业，推动着传统产业的深刻变革。交通基建行业，作为国家经济发展的重要支柱，也在这场科技浪潮中迎来了新的机遇与挑战。2025年6月12日，在成都举办的“大模型・全连接・新增长”城市论坛上，一个具有里程碑意义的事件引发了广泛关注——国内首个交通基建垂类大模型“灵筑”正式亮相。这一创新成果不仅为交通基建行业带来了新的发展思路，也为AI产业化应用树立了新的标杆。

一、交通基建行业痛点与“灵筑”发布背景

1. 交通基建行业传统发展瓶颈

交通基建行业，一直以来都是国家基础设施建设的核心领域。然而，在传统发展模式下，该行业面临着诸多棘手的挑战。人力成本高企成为制约行业发展的重要因素。随着社会经济的快速发展，劳动力价格不断攀升，使得交通基建项目的人力支出大幅增加。在一些大型项目中，人力成本甚至占到了总成本的相当比例，这无疑给企业带来了沉重的负担。

重复性内业工作繁重也是一大痛点。大量的文件编制、报表核算等工作需要耗费大量的时间和精力，而且由于人工操作的局限性，容易出现人为错误。这些错误不仅会影响项目的进度和质量，还可能给企业带来不必要的损失。

经验传承与数据分析效率低下同样不容忽视。新员工难以快速掌握前辈的经验，往往需要经过长时间的实践和摸索才能逐渐适应工作。而数据分析往往依赖于传统的方法，缺乏高效的工具和手段，导致数据分析结果不够准确和及时，无法为企业的决策提供有力支持。

此外，在基建高峰期过后，市场竞争日益加剧。企业需要不断提升自身的竞争力，以在激烈的市场环境中生存和发展。这就要求企业必须加快数智化转型的步伐，提高生产效率和管理水平。

2. 大模型浪潮下的行业转型需求

近年来，大模型技术如雨后春笋般涌现，成为推动各行业数智化转型的重要力量。通用大模型虽然具有广泛的知识覆盖，但在专业领域的局限性较为明显。其准确率不足，难以满足交通基建行业对专业性和精准性的要求。例如，在交通基建项目的规划、设计和施工过程中，需要准确的专业知识和数据支持，而通用大模型往往无法提供足够准确的信息。

相比之下，垂类大模型则具有更强的适配优势。它聚焦于特定领域，通过对大量行业规范、工程技术文档等高质量数据的训练，能够更准确地回答专业问题，为行业提供更具针对性的解决方案。在交通基建领域，垂类大模型能够更好地理解行业的特定需求和业务流程，实现复杂业务的智能处理，从而有效解决行业的具体问题。

3. “灵筑”的发布概况

2025年6月12日，在成都举办的“大模型・全连接・新增长”城市论坛上，由宁夏交建交通科技研究院与中关村科金联合打造的全国首个交通基建垂类大模型“灵筑”正式发布。这一发布引起了广泛的关注，标志着交通基建行业在数智化升级方面迈出了重要的一步。

同期，还发布了得助大模型平台3.0、得助智能音视频服务平台3.0两大技术平台底座，以及银行、证券、汽车三大行业垂类大模型解决方案。300余位来自交通基建、金融、制造、汽车等行业的企业代表齐聚蓉城，共同探讨垂类大模型如何加速产业数智化升级。

“灵筑”的发布，为传统企业数智化升级树立了新标杆。它将为交通基建行业的发展带来新的机遇和挑战，推动行业向更加智能、高效的方向发展。

二、“灵筑”大模型的技术架构与核心能力

1. 技术底层与数据支撑

“灵筑”大模型以Transformer架构为技术底层，这一架构在自然语言处理领域取得了巨大的成功，具有强大的特征提取和模式识别能力。其训练逻辑是通过对海量数据的学习和分析，构建出能够理解和处理交通基建领域专业知识的模型。在训练过程中，模型会对输入的数据进行特征提取和转换，从而学习到数据中的模式和规律。

为了确保模型的准确性和专业性，研发团队整合了上万篇行业规范、工程技术文档等高质量数据。这些数据涵盖了交通基建领域的各个方面，包括道路、桥梁、轨道交通等。通过对这些数据的深度挖掘和分析，模型能够更好地理解行业的需求和特点。

在行业知识库的构建方面，“灵筑”大模型包含了国标、行标、地标等各类标准，以及1.4万项行业工法。这些知识和经验被整合到模型中，形成了一个全面而系统的知识库。通过这个知识库，模型能够为用户提供准确、专业的知识问答和流程辅助服务。

2. 核心功能模块解析

• 企业级知识大脑：“灵筑”大模型具备企业级知识大脑功能，能够为用户提供知识问答和流程辅助服务。用户可以通过文本或语音的方式向模型提问，模型会根据知识库中的知识和经验，为用户提供准确、详细的回答。例如，在项目规划阶段，用户可以询问关于交通流量预测、施工方案选择等方面的问题，模型能够快速给出专业的建议。此外，模型还能够根据用户的需求，提供流程辅助服务，帮助用户更好地完成工作。比如，在项目审批流程中，模型可以提醒用户需要准备哪些材料，按照什么顺序进行审批等。
• 智能文档与方案生成：工程技术文档写作智能体是“灵筑”大模型的核心功能之一。该智能体能够根据用户的需求，自动生成工程技术文档和方案。例如，在施工组织设计和分项工程方案的生成方面，智能体能够将原本需要数天时间完成的工作，缩短至数小时甚至数十分钟，大大提高了工作效率。它可以根据项目的具体情况，自动生成符合规范和要求的文档，包括项目概况、施工进度计划、质量控制措施等内容。
• 软硬件接口打通与复杂业务智能体搭建：“灵筑”大模型还具备打通软硬件接口和搭建复杂业务智能体的能力。通过与各种软硬件设备的连接，模型能够实现对设备的智能控制和管理。例如，在施工现场，模型可以与传感器、监控设备等连接，实时获取施工数据，并对设备进行远程控制。同时，模型还能够根据用户的需求，搭建复杂业务智能体，实现对复杂业务的自动化处理。比如，在项目风险管理方面，模型可以自动识别潜在的风险因素，并制定相应的应对措施。

3. 与通用大模型的性能对比

在专业知识回答准确率方面，“灵筑”大模型较通用大模型提升40%，通用大模型准确率相对较低；在场景适配性上，“灵筑”大模型高度适配交通基建领域的各种场景，而通用大模型场景适配性较差；在提效幅度上，“灵筑”大模型在施工组织设计提效70%以上，分项工程方案提效显著，通用大模型提效幅度不明显。此外，“灵筑”大模型还具备多模态能力，能够读取文件、理解规范、使用软件，这是通用大模型所不具备的。

三、“灵筑”的应用场景与实践成效

1. 工程全流程提效场景

在交通基建工程全流程中，“灵筑”大模型展现出了强大的提效能力。以往，施工组织设计工作繁琐，需要专业人员投入3 – 4天的时间进行资料收集、方案规划和文档撰写。而借助“灵筑”大模型，这一过程被压缩至2 – 3小时，效率提升幅度超70%。分项工程方案的编制同样如此，原本需要1 – 2天才能完成，现在仅需20分钟，提效幅度大幅提升。综合来看，在工程全流程中，“灵筑”大模型实现了70%以上的提效，大大缩短了项目周期，降低了人力成本。

2. 数据与管理智能化场景

在数据与管理智能化方面，“灵筑”大模型表现卓越。核算报表的生成工作，以往需要人工花费大量时间进行数据收集、整理和计算，不仅效率低下，还容易出现错误。而“灵筑”大模型仅需10分钟就能智能生成复杂的核算报表，大幅降低了人工成本和错误率。

数据智能分析功能也十分强大，无需代码开发，只需接入数据，模型就能快速输出分析结果，成为交通基建领域的数据分析“专家”。这使得企业能够更高效地获取数据洞察，为决策提供有力支持。例如，通过对项目成本数据的分析，企业可以及时发现成本超支的问题，并采取相应的措施进行调整。

投标场景智能体更是为企业带来了决策效能的提升。它能够自动获取商机，对投标方案进行研判，并自动编写标书，形成完整的投标数字员工。这不仅节省了人力和时间成本，还提高了投标的成功率，帮助企业在激烈的市场竞争中占据优势。

3. 成都地铁项目的典型实践

在成都地铁项目中，“灵筑”大模型发挥了重要作用。通过对大量历史数据和实时监测数据的分析，模型在施工风险预测方面取得了显著成效，施工风险预测准确率较传统方法有了大幅提升，具体而言，模型的应用使得施工风险预测准确率较传统方法提高了[X]%（此处需根据实际数据补充），为项目的安全施工提供了有力保障。

在轨道交通运维方面，“灵筑”大模型也具有广阔的潜在应用拓展空间。例如，它可以对轨道设备的运行状态进行实时监测和分析，提前预测设备故障，实现预防性维护，从而降低运维成本，提高轨道交通的运行安全性和可靠性。此外，模型还可以优化运维计划，合理安排人员和资源，提高运维效率。

四、行业影响与未来发展展望

1. 对交通基建数智化转型的标杆意义

“灵筑”大模型为传统交通基建企业数智化升级指明了新路径，即“找准痛点+技术可行=成果可靠”。它精准定位了交通基建行业人力成本高、内业工作繁重、数据分析效率低等痛点，通过强大的技术能力，如Transformer架构训练、整合海量行业数据等，实现了工程全流程提效、数据与管理智能化等显著成果。这种模式为传统企业提供了可借鉴的范例，让企业明白只有聚焦自身痛点，运用可行的技术手段，才能实现可靠的数智化升级。

同时，“灵筑”大模型为川渝万亿级基建市场提供了技术范本。川渝地区基建市场规模庞大，面临着提升建设效率和质量的迫切需求。“灵筑”的成功实践，为该地区的基建企业提供了先进的技术解决方案，有助于推动整个川渝基建市场向数智化转型，提升区域基建行业的整体竞争力。

2. 垂类大模型产业的增长潜力

沙利文报告显示，2025 – 2028年垂类大模型产业规模将从254亿增长至624亿，呈现出强劲的增长态势。交通基建领域的“灵筑”大模型作为垂类大模型的先行示范，具有重要的辐射作用。其在交通基建行业的成功应用，展示了垂类大模型在解决专业领域问题上的巨大优势，为其他行业提供了宝贵的经验。

其他行业可以借鉴“灵筑”的技术架构、应用模式和实践经验，开发适合自身行业的垂类大模型。例如，金融、制造、汽车等行业也面临着各自的专业问题和数智化转型需求，交通基建领域的成功案例将激励这些行业加大在垂类大模型方面的投入，从而推动整个垂类大模型产业的快速发展。

3. 未来优化方向与挑战

未来，“灵筑”大模型有多个优化方向。一方面，要增强多模态能力，使其不仅能处理文本数据，还能更好地理解图像、视频等多种形式的信息，进一步提升模型的智能水平和应用范围。例如，在施工现场监控中，模型可以通过分析视频数据，及时发现安全隐患。

另一方面，要拓展应用场景，实现道路、桥梁、轨道交通等交通基建领域的全覆盖，为工程全生命周期提供更全面的支持。从项目规划、设计、施工到运维，每个阶段都可以充分发挥“灵筑”大模型的优势。

然而，“灵筑”大模型也面临一些潜在挑战。中小企业接入成本是一个问题，对于一些资金和技术实力较弱的企业来说，使用“灵筑”大模型可能存在一定的经济压力。此外，数据安全合规也是不容忽视的挑战。随着模型处理的数据量不断增加，如何确保数据的安全性和合规性，防止数据泄露和滥用，是需要解决的重要问题。

结语

“灵筑”大模型的诞生，是交通基建行业在数智化转型道路上的重要里程碑。它以其先进的技术架构、强大的核心能力和显著的应用成效，为行业带来了新的发展机遇。尽管面临着一些挑战，但“灵筑”大模型所展现出的巨大潜力和价值，无疑将推动交通基建行业迈向更加智能、高效的新时代。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，“灵筑”大模型必将在交通基建领域发挥更加重要的作用，为国家的经济发展和社会进步做出更大的贡献。