夜雨聆风
在数字化浪潮加速演进的背景下，人工智能正深刻重塑设计行业的生产方式与价值逻辑。为紧跟人工智能发展趋势，扎实推进AI探索与应用工作，我院组织召开“AI探索分享会”，围绕“AI如何改变我们的工作”开展专题交流与实践分享。
夏伟围绕AI在咨询与设计管理中的应用，系统分享了团队从组织机制、内容生产、辅助设计到智能审查的实践成果。团队通过成立AI研究小组，采取“分层推进、重点突破”的方式，由负责人带头探索应用路径，降低整体试错成本；依托15年咨询成果积累，构建专业语料体系，实现标书、指南、报告等文案的高效生成；在设计全过程中，利大模型等工具开展提示词工程积累，辅助前期投标效果图生成，并结合实景模拟提升方案落地能力；同时，基于IMA知识库建立智能化审查体系，将传统3—5天的方案文本审查压缩至10—20分钟，显著提升了咨询与设计管理工作的效率和质量。
佟晓威｜智绘蓝图——GIS+AI驱动智能化探索
佟晓威针对项目前期信息整理效率低、数据处理周期长等问题，分享了GIS与AI融合应用的探索成果。团队基于GeoGlobe平台搭建全院共享的三维GIS体系，构建统一的数据底座；通过AI技术实现数据自动建库，将原本需要数小时甚至数天完成的整理工作压缩至分钟级，同时有效降低人为操作误差；未来将进一步推动GIS与AI从单一效率工具向多Agent协同设计伙伴演进，逐步实现控规分析与制图全流程自动化，为项目前期决策和设计工作提供更加高效、智能的支撑。
刘加根｜多模态大模型驱动的暖通施工图智能生成
刘加根围绕施工图阶段重复性工作量大、图纸质量高度依赖人工经验等行业痛点，介绍了多模态AI在暖通专业中的应用探索。通过引入多模态语义理解技术，团队实现了标准化图纸内容的自动生成，自动生成率达到70%以上，绘图时间缩短约60%；同时，借助智能生成与校核机制，基础制图错误率显著降低，进一步提升了施工图绘制效率和成果质量。刘加根提出，未来应建立“AI负责精确执行、人类专注创意决策”的人机协同模式，让AI承担高频、标准化、重复性工作，释放专业人员更多精力投入方案优化与技术判断。
杜云鹤｜项目实践中全流程的AI应用
杜云鹤结合实际项目案例，系统分享了AI在设计全生命周期中的应用路径。在项目前期，利用大模型结合草图开展造型探索与灵感生成，拓展设计创意来源；在方案阶段，通过多方案快速生成与比选，提高设计决策效率；在中期阶段，推动三维模型向图纸成果的高效转化，提升设计表达和协同效率；在后期施工配合中，引入可视化辅助工具，增强问题沟通和现场落地能力。同时，通过环境感知与专业推理能力的融合，逐步构建设计“思维链”，进一步提升AI在复杂设计任务中的辅助能力。
吴冠德｜AI在项目前期投标中的实践与反思
吴冠德围绕投标阶段AI应用中的实际问题，分享了团队在使用过程中的经验与思考。初期大量使用AI生成效果图时，发现成果容易出现表达同质化、视觉风格趋同等问题，影响业主对方案特色和设计价值的感知。针对这一问题，团队逐步调整应用策略，转向“AI生成+人工优化”的工作模式，在提升效率的同时强化成果表达质量。同时，通过持续沉淀Prompt资产，深度挖掘和复用历史项目经验，不断提升AI在投标表达、方案呈现和成果转化中的应用效果。
丁峰｜AI智能体搭建与工具体系实践
丁峰从技术支撑角度出发，介绍了AI工具体系的构建与应用实践。通过分享智能体平台的搭建流程，实现多渠道AI能力的统一接入，为不同场景下的AI应用提供基础支撑；同时，借助Token管理机制提升工具使用的灵活性和可控性，优化资源调用效率。在具体应用层面，他还介绍了Claude Code等自动化与编程工具在实际工作中的使用方法，展示了AI工具在开发辅助、任务执行和效率提升方面的应用价值。
共识凝聚：AI正在重塑设计院核心能力
总体来看，AI正在推动设计咨询行业工作模式的深刻重构。随着AI逐步承担数据整理、文本初稿、基础绘图、方案审查等重复性、标准化工作，设计人员的角色也正在从传统的“执行型”向“决策型、创造型”转变。无论是GIS自动建库，还是方案文本智能审查，多个业务环节已经实现了从“天级”到“分钟级”的效率跃迁，标志着设计生产方式正在进入高效协同、智能辅助的新阶段。
同时，数据资产正在成为未来竞争力的重要基础。专业语料的持续沉淀、历史项目数据的深度复用、知识库与智能体体系的逐步构建，将直接影响AI应用的深度和效果。未来，谁能够率先建立高质量、可复用、可持续迭代的数据资产体系，谁就能够在咨询、设计、管理和服务能力上形成更强的持续竞争优势。
需要强调的是，AI虽然显著提升了文本生成、数据处理、辅助设计和方案审查等工作的效率，但其结果仍受到训练数据、算法逻辑和应用场景的限制，可能存在理解偏差、专业判断不足或场景适配不充分等问题。因此，在关键决策、技术判断和成果输出环节，仍应坚持“AI辅助 + 人工审查”的工作机制，充分发挥AI的效率优势，同时依靠专业人员把控成果质量，确保设计工作的专业性、准确性和可靠性。
规范引导：强化AI应用的安全与合规意识
会议最后，主持人霍春龙对本次分享进行了总结，并就AI应用过程中的安全与合规问题提出明确要求：
强化合规意识：结合相关法律法规，对跨境网络访问与信息获取行为进行了政策层面的解读，明确在使用相关技术与工具时应严格遵循国家法律法规与行业规范。
规范使用行为：强调在接入和使用境内外AI工具过程中，应坚持合规使用原则，合理选择技术路径，确保各类操作符合管理要求。
严守保密底线：在AI辅助设计、数据处理及成果生成过程中，严禁上传涉密信息、敏感数据及未公开项目资料，切实防范数据泄露风险。
加强数据安全管理：提高全员数据安全意识，规范数据使用与存储流程，确保业务数据在采集、处理与输出全过程中的安全可控。
信息部 | 撰稿
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