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張英楠介紹，團隊成立于2021年，是建筑行業中較早一批專注于人工智能研發的團隊。核心目標是通過AI技術解決施工中的效率痛點，并推動行業生產力升級。

“建筑業數據量大，但質量堪憂。”張英楠坦言，這是團隊初期面臨的最大挑戰。建筑行業歷史數據龐雜，但受傳統粗放管理影響，數據可用性低。為此，上海建工四建集團聯合中國建筑工業出版社，利用官方權威的標準規范、專業書籍等行業數據資源與企業自身積累的施工方案、施工圖紙等企業生產資源，自主研發了建筑業首個垂類大模型產品Construction-GPT，也是建筑業首個通過國家網信辦深度合成服務算法備案的大模型產品。

此外，團隊自主構建了國內首個建筑人工智能MaaS系統與產品服務平臺——“云工大模型”(官網：https://cloudengineer.shjzgj.com），面向市場用戶全面開放，實現了企業AI產品訂單“零”的突破。該模型圍繞建筑施工項目一線應用場景，上架了八大“云工”系列產品，包括“答、算、圖、案、測、配、檢、數”（即知識問答、施工計算、施工圖紙、施工方案、施工監測、配比分析、損傷監測、材料點數）。該系列產品于去年9月12日正式發布，面向企業和個人使用。迄今為止，平臺上已注冊用戶5萬，累計使用人次超1000萬，用戶留存率高達96.8%。

談及近期熱門的DeepSeek開源大模型，張英楠認為其核心價值在于“推理能力”和“開源生態”。目前，團隊已將DeepSeek接入Construction-GPT，融合團隊自主研發的建筑專業詞嵌入、GPTQ模型輕量化訓練、混合父子增強檢索、混合專家系統協同推理、低秩微調與建筑專業模型蒸餾5項專業大模型技術，將在邏輯性、全面性、準確性、合規性、專業性等方面顯著提升模型性能。

“過去大模型只能總結答案，現在能解釋思考過程。”例如，詢問“焊接工藝規范”，模型不僅列出要點，還會分析不同場景下的適用性。這種能力在復雜工程決策中尤為重要。

在多模態大模型研究上，Deepseek的深度推理能力也為研究者提供了新的思路。傳統的文生圖、文生視頻技術需要大量的語料庫進行訓練，而Deepseek的純強化學習技術則可能減少對語料庫的依賴，從而降低數據處理工作量和成本。

此外，DeepSeek的開源性將大幅降低研發成本。“過去像OpenAI這樣的頂尖模型是閉源的，普通企業用不起、摸不著。而DeepSeek開源后，相當于把‘發動機’的技術圖紙公開，讓我們和其他開發者可以自由使用和改進。”他比喻道。這一改變直接降低了時間成本——企業無需再耗費大量時間測評不同模型底座性能，“現在行業內基本默認，DeepSeek已成為國產開源底座的重要選擇之一，我們可以更高效地篩選和微調模型，在一定程度上減少了因算力成本過高而帶來的壓力。”此外，DeepSeek的開源還會帶動行業生態——“近期不斷有新的開源大模型在公開，也給我們后續研發提供了更多型號的‘發動機’。”張英楠表示。