最近，我对 AI-EPM 做了一次比较大的版本更新。

这次更新之后，我越来越清晰地意识到：

AI-EPM 正在从一个“AI 安全检查工具”，逐渐演变成一个真正的 AI 工程项目管理平台。

最开始做 AI-EPM，其实很简单。

我只是想解决工程行业里一个特别痛苦的问题：

现场拍了很多照片，但后面的整改通知单、监理日志、旁站记录、施工日志，全都还在手工写。

于是我先做了：「AI 安全检查」

上传现场照片， AI 自动识别隐患， 自动关联规范条文， 自动生成整改建议， 甚至自动生成 Word 整改单。

后来我发现：

真正耗费工程人员时间的，并不仅只是“查隐患”，还有整个现场管理过程中，大量重复、繁琐、格式化的文书工作。

所以这次，我继续把 AI-EPM 往前推进了一步。

这次新增了什么？

1. AI 质量检查

之前 AI-EPM 主要聚焦安全隐患识别。

现在新增了：

「AI 质量检查」

上传施工照片后， AI 可以识别：

• 蜂窝麻面
• 钢筋问题
• 模板质量问题
• 施工缺陷
• 常见质量通病

并自动生成：

• 缺陷描述
• 质量标准条文
• 整改建议
• 整改闭环记录

本质上：

我是在把“AI 识别能力”，从安全场景扩展到质量场景。

2. AI 施工日志

这是我一直特别想做的功能。

因为施工日志真的太耗时间了。

很多施工员每天晚上： 不是在现场， 而是在补日志。

所以现在：

只需要输入简单现场记录， AI 就能自动生成：

• 施工部位
• 作业内容
• 人员情况
• 材料使用
• 机械设备情况
• 安全文明施工情况
• 其他事项

而且支持Word 一键导出。

我自己测试的时候，最大的感受是：

AI 特别适合处理这种“固定结构 + 重复文本”的工程文书。

3. AI 监理旁站

除了施工日志，这次还新增了：

监理旁站记录。

因为在真实工程现场里，旁站记录其实比普通日志更专业。

尤其是：

• 混凝土浇筑
• 钢结构吊装
• 关键工序施工

都需要旁站。

现在：

输入原始现场记录后， AI 可以自动生成：

• 施工内容
• 旁站监理情况
• 发现问题
• 处理措施

同时还能关联现场照片。

4. 知识库体系

这是我认为这次更新里最重要的部分之一。

因为我越来越发现：

AI 在工程行业里，真正的核心不是“大模型”，而是行业知识库。

所以这次新增了：

• 照片库
• 资料库
• 安全检查标准库
• 质量检查标准库

尤其是“标准库”，是工程行业 AI 的知识地基。

比如：

一个“未佩戴安全帽”的问题， 背后不仅仅是一句话。

还包括：

• 检查指引
• 常见问题
• 整改建议
• 问题等级
• 整改期限
• 规范条文

这些结构化知识，会直接影响 AI 的识别效果。

我现在越来越相信：

未来垂直行业 AI 的竞争， 很大程度上会变成“行业知识库”的竞争。

5. SaaS 套餐体系

这次还正式增加了：

SaaS 套餐体系。

包括：

• 个人版（免费试用14天）
• 专业版
• 企业版

但我做套餐时，有一个原则：

功能不做阉割，所有版本功能全部开放。

区别只在于：配额。

比如：

• 项目数量
• 用户数量
• 存储空间
• AI Token

因为我一直不太喜欢很多 SaaS 用“锁功能”的方式做收费，我更希望个人用户也能完整体验 AI-EPM 的全部能力。

这件事最有意思的地方

这几个月，我最大的感受其实是：

AI 正在重新定义工程行业软件。

以前的软件逻辑是：“人操作系统”。

现在越来越变成：“人描述需求，AI 帮你完成”。

比如：

• 以前你需要自己写日志，现在你只需要描述现场情况。
• 以前你需要手工整理隐患，现在 AI 自动识别并生成整改单。
• 以前知识库只是“文档存储”，现在知识库开始成为 AI 的推理基础。

这其实是非常大的变化。

AI-EPM 还会继续往前做

这次 AI-EPM 的更新，其实只是一个阶段性的节点。

从最早的 AI 安全检查，到现在逐步扩展到质量检查、施工日志、监理旁站、知识库体系，以及 SaaS 套餐化， 我越来越清晰地感觉到一件事：

AI 在工程行业里的价值，不只是“帮你做一个功能”，而是重新定义整个现场管理的工作方式。

接下来，我也会继续把 AI-EPM 当成一个长期实践项目去迭代，包括 AI 在工程场景里的更多能力探索，比如 Agent 工作流、RAG 知识体系、以及更深度的现场协同能力。

产品地址：https://ai-epm.com/

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