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堡垒先锋·价值创造丨让AI读懂工程,这支团队为清洁能源筑起数智底座

发布时间：2026-10-16 11:30:12 最近访问：2026-10-16 11:30:14

近日，北京院第一届AI应用技能大赛正在火热进行。大赛由公司工会与工程AI技术研发中心联合举办。这场全员参与的AI技能练兵，正是工程AI技术研发中心长期深耕工程AI领域、推动技术成果向全员应用转化的生动缩影。而就在前不久，该研发中心组建的“瞳界”AI应用平台技术攻坚团队荣获北京院2025—2026年度“数智赋能优秀战斗堡垒”称号。这支以党员骨干为先锋的团队，坚持需求导向、问题导向，勇闯工程AI创新“无人区”，搭建起自主可控、贴合工程实战的数智技术产品体系，为清洁能源高质量发展注入数智动能。

深耕数据，补齐通用AI的行业短板

工程AI起步之初，摆在行业面前的是几道绕不开的坎：通用大模型“懂互联网、不懂工程”；行业高质量数据集稀缺；复杂水电、抽水蓄能工况下的AI难以落地；不少核心技术还高度依赖外部。

认准这些卡点，团队聚焦工程垂直大模型、多模态数据治理、工程智能建管、多智能体协同调度、工程报告智能生成等核心方向集中攻坚，逐个突破工程数智化转型的技术瓶颈，为工程行业提质增效扫清障碍。

数据是第一道坎。行业缺少实景样本、缺少统一标注规范，公开数据集无法完全支撑工程AI训练。突破口只能回到工程现场。团队一头扎进各个工程现场采集一手素材：充分挖掘历史存量资料和在建项目资源，录制现场视频、抽帧提取实景图片，同时归集海量图纸与行业规范，再经过多轮数据清洗、筛选、人工标注与质量核验，最终形成国内首个抽水蓄能工程多专业高质量数据集，为垂直大模型微调和算法训练筑牢数据底座。

面对通用大模型缺少工程专业知识、复杂工况适配能力不足的短板，团队自主搭建行业垂直模型训练平台：通过领域数据微调、高质量数据集注入、智能体工具调用、专家知识融合等技术手段，打造面向抽水蓄能多业务场景的垂直模型，补齐通用AI的行业短板，实现大模型与工程业务的深度适配。

揭榜领题，攻坚核心课题

实验室里的技术，最终要拿到一线去检验。面对一张张科研“考卷”，团队成员主动揭榜领题，接连承接多项重点攻关任务，一步一个脚印夯实工程AI自主研发根基。

团队成功申报国家首批高质量数据集建设先行先试任务并顺利推进，打造水电工程规划设计、建设管理高质量数据集。针对行业数据孤岛林立、标准不统一、样本分布不均等痛点，建立统一数据规范体系，开展多源数据融合治理、样本均衡扩充，破解工程数据“散、乱、难复用”的难题，让数据实现标准化、可复用、可训练。

同时，承担北京市抽水蓄能工程共性技术平台建设重任。抽水蓄能传统设计高度依赖人工经验、设计周期漫长，通用大模型很难适配工程场景。于是集中力量攻坚智慧设计、建造、运维关键技术，高效完成平台一期任务并获批二期，先后建成抽水蓄能工程设计知识问答平台、工程布置方案智能生成系统、图纸智能校审系统、施工典型风险智能识别等工具平台，以数智手段推动抽水蓄能工程提质增效。

除此之外，还承担4项集团（股份）公司人工智能“揭榜挂帅”课题：牵头推进抽水蓄能工程数智设计、合同智能审查平台建设，参与建设水利水电工程数智设计、水电与抽水蓄能工程报告智能审查系统，并牵头研发文档识别垂域模型、抽水蓄能工程设计垂域模型两款集团统建工程垂直大模型。工程AI领域关键技术的主动权牢牢握在自己手中。

纸上推演千遍，不如现场走一遍。为解决技术落地难的问题，党员带头奔赴各个工程项目一线实地调研。大家蹲守现场深挖真实业务痛点，聚焦进度管控、质量巡检、安全监管等现场难点，把一线诉求转化为研发方向，持续迭代算法模型，让AI走出实验室，适配水电、抽水蓄能纷繁复杂的现场工况。

数智落地，把代码变成看得见的价值

科研不能只停留在代码、文档和报告里，价值要在业务场景中落地见效。

自研瞳界AI应用服务平台，构建“AI能力供给、场景化应用落地、全生命周期配套服务”的完整体系，突破通用AI专业适配不足、传统工程软件功能缺失、数字化服务模式单一等行业技术瓶颈，覆盖高效办公、管理赋能、业务赋能三大板块，全方位支撑办公提效、合规管控、一线业务生产：

瞳界智标智能体：聚焦工程招投标业务场景，依托项目知识库与企业素材库，可快速解析各类招标文件，自动生成投标文件，编制效率提升超7倍；瞳界智审智能体：针对光伏、抽水蓄能工程的技术报告实施智能合规审查，精准标记重点及一般问题，筑牢设计合规防线；施工现场智能管理智能体：可识别施工人员、设备、光伏组件共计18类目标，服务物料管理、进度统计、隐患监测，提升工地精细化管理；输水发电系统自动设计智能体：依托概率预测和自主决策，自动生成水利水电工程输水发电系统方案，经过典型工程验证，设计效率提升超15倍。