工程核心业务场景（投标预算识图制图）实战工作坊

AI赋能投标全流程智能化需要接到岗位场景，工程AI全景认知与人机协作新范式和AI助力工程预算与拆解提效会帮助团队确认边界与后续动作

1天 人工智能应用
授课讲师： 蔺军 · 工业数智化实战专家
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课程大纲

破冰启航：工程AI全景认知与人机协作新范式

一、从焦虑到驾驭：正确理解工程领域的AI能力边界
  • 工程行业AI应用的三大误区与五大真相
二、工程AI落地三阶六步法
  • 阶段一：任务拆解与提示词工程
  • 阶段二：AI生成与工具调用
  • 阶段三：人工校审与经验沉淀
三、建立你的AI工具箱
  • 主流AI工具横向评析（国内/国外/开源/商业）
  • 针对投标、预算、制图场景的最佳拍档工具组合推荐

决胜第一公里：AI赋能投标全流程智能化

一、AI辅助招标文件深度解析（告别看花眼）
  • 痛点：动辄数百页的招标文件，关键信息容易遗漏
  • 方案：构建招标文件AI审读SOP
  • 1. 上传PDF，指令设计：提取所有废标条款、资格后审条件、评分点权重、工期及付款关键节点
  • 2. AI生成《招标文件风险清单与响应策略表》
  • 演练：现场提供一份真实的市政道路招标文件（节选），学员分组使用AI工具在10分钟内提取核心风险点并汇报
二、AI驱动技术标智能生成（从复制粘贴到千人千面）
  • 痛点：技术标内容同质化，难以针对项目特点量体裁衣
  • 方案：构建企业知识库+AI生成的双引擎模式
  • 1. 喂养AI：上传公司过往优秀技术标、工法、专利、设备清单
  • 2. 指令设计：基于[本项目名称]的[工程概况]，结合我司在[类似项目]中的经验，生成技术标大纲，重点突出[某一难点]的施工方案
  • 3. 对AI生成内容进行事实核查与经验增值的二次加工流程
  • 演练：给定一个城市地下综合管廊项目场景，学员现场设计提示词，生成一个包含施工部署、关键工序、质量保证体系的技术标三级目录

精算每一分：AI助力工程预算与拆解提效

一、AI+OCR：工程量清单的秒级结构化处理
  • 痛点：PDF版或扫描件清单手工录入繁琐、易错
  • 方案：运用具备OCR能力的AI模型
  • 1. 操作路径：上传清单扫描件 -> 运行表格识别与结构化指令 -> 输出可编辑的Excel/CSV
  • 2. 数据清洗：利用AI快速定位异常值、格式错误
  • 演练：现场提供一张手写有干扰的工程量清单图片，学员用AI工具提取并转化为Excel表格
二、AI辅助清单拆分与归集（重塑WBS）
  • 痛点：大型项目清单子目过千，按分包/工种拆分工作量大
  • 方案：基于语义理解的智能拆分
  • 1. 指令设计：请根据[工程类别标准]，将以下清单按土石方工程、桩基工程、主体结构、装饰装修、安装工程进行自动归类，并汇总各分类总价
  • 2. 与预算软件联动：将AI结构化后的数据导入广联达/鲁班等平台
三、互动答疑与上午场小结
  • 针对投标、预算模块的Q&A，现场答疑，形成上午场关键点复盘

所见即所得：AI赋能识图与制图革命

一、AI计算机视觉在工程识图中的应用
  • 方案：训练/使用轻量化AI目标检测模型
  • 1. 原理简介：基于YOLO等模型的构件标注与识别
  • 2. 实操路径：上传一张CAD导出的PNG图纸 -> 使用在线AI识图工具 -> 框选或标注所有某一类构件，并生成构件数量统计表
  • 演练：提供一张包含多种电信管道及井室的图纸截图，学员利用AI视觉工具自动识别并统计图中人孔的数量和位置
二、基于自然语言交互的辅助制图
  • 痛点：CAD制图中重复性修改比例高，如统一改图层、标注、批量偏移
  • 方案：AI CAD插件/脚本助手
  • 1. 工具介绍：AutoCAD AI插件、或基于代码生成LISP脚本
  • 2. 指令设计：生成一段LISP代码，实现在当前图纸中选中所有图层A上的圆，并将其半径统一修改为5.0
  • 3. 应用AI生成流程图/逻辑图辅助设计汇报
  • 演练：给定一个任务将图纸中所有污水管的线型由实线改为虚线，颜色改为红色，学员现场尝试向AI描述需求，获取操作步骤或简单脚本
三、案例深度解析

巅峰实战工作坊：模拟项目全流程AI挑战赛

一、分组与任务发布
  • 每组扮演一个虚拟项目部（融合投标、预算、设计角色）
  • 总任务：90分钟内，利用所学AI工具，产出以下成果
  • 市场组：一份《招标文件风险清单及应对建议》
  • 技术组：一份《技术标大纲及关键技术方案论述》
  • 预算组：一份《结构化工程量清单及初步预算汇总表》
二、工作坊实战
  • 各小组内部协同，调用AI工具完成任务
  • 讲师巡回解决具体工具使用、提示词调试等问题
  • 鼓励小组内跨岗位交流（例如：预算组向设计组询问图纸中的尺寸信息）

成果验收、行动指南与课程收尾

一、小组成果闪电秀
  • 每组3分钟，展示核心产出（PPT投屏即可，不需美化）
  • 讲师进行针对性点评，提炼亮点与改进空间
二、构建企业级AI能力：从个人赋能到组织赋能的行动指南
  • 短期（1个月内）
  • 建立AI提示词宝藏库，共享高频使用的指令模板
  • 规定投标文件、预算报表必须加入AI预审环节
  • 中期（1-3个月）
  • 遴选1-2个标杆项目，全流程使用AI工具辅助，沉淀经验
  • 组织内部AI+工程案例分享会，建立激励机制
  • 长期（3-6个月及以上）
  • 探索微调企业专属模型（如基于自有工法库、定额库的私有大模型）
  • 将AI能力嵌入到OA/项目管理系统中，形成自动化工作流
三、挑战与应对策略
  • 结果准确性：确立AI生成，必有人审的铁律，交叉验证关键数据
四、课程总结与答疑
  • 全天课程总结
  • 好的答疑
  • 发放工程AI实战工具包（含推荐工具链接、精选提示词库、案例复盘文档）

适合对象

市场部投标专员、商务经理；市政分公司预算员、造价工程师；设计院设计师、制图员、BIM工程师；相关技术管理人员

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

核心收益

  • 对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景
  • 围绕工程AI全景认知与人机协作新范式明确判断口径和处理优先级
  • 用AI赋能投标全流程智能化安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
  • 带走AI助力工程预算与拆解提效相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

当前工程行业竞争日趋白热化，投标、预算、设计制图作为企业市场开拓与项目执行的核心环节，普遍面临三大核心痛点：投标阶段，技术标编制耗时冗长、同质化严重，招标文件分析不深不透，废标风险高企；预算阶段，工程量清单拆分繁琐，数据核对量大，易出现人为疏漏；设计阶段，图纸识别效率低下，制图修改反复，跨专业协同成本高。生成式AI、大语言模型、计算机视觉等技术的爆发式发展，为解决上述痛点提供了全新的、可落地的技术路径。本次培训旨在系统性地将AI能力嵌入工程一线业务流程，提升团队人均效能与业务质量，构筑企业在新时期的数字化竞争力

课程时间

1天

授课方式

理论讲授、案例剖析、现场实操工作坊、小组互动与复盘

课程内容重点

01破冰启航：工程AI全景认知与人机协作新范式
02决胜第一公里：AI赋能投标全流程智能化
03精算每一分：AI助力工程预算与拆解提效
04所见即所得：AI赋能识图与制图革命
05成果验收、行动指南与课程收尾

讲师介绍

蔺军 讲师头像

蔺军

工业数智化实战专家

浙江大学工学博士，正高级工程师。21年工程管理及12年数智化实战经验，主导3家龙头企业数智化转型，擅长智能建造与大型工程全周期管理，兼具深厚学术背景与丰富一线实战成果

建筑工程钢结构桥梁工程智能制造航空航天
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课程差异说明

本课程页面围绕《092 智驭工程·AI增效：工程核心业务场景（投标预算识图制图）实战工作坊》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

市场部投标专员、商务经理；市政分公司预算员、造价工程师；设计院设计师、制图员、BIM工程师；相关技术管理人员。

学习这门课可以获得什么收益？

对齐工具场景、输入要求和输出校验，先把训练目标落到真实工作场景；围绕工程AI全景认知与人机协作新范式明确判断口径和处理优先级。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用理论讲授+案例剖析+现场实操工作坊+小组互动与复盘，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配