近日，在中国机械工业勘察设计协会与中国机械工业联合会的指导支持下，国机数科与机械工业勘察设计研究院有限公司（以下简称“机勘院”），正式发布工程勘察设计领域垂直大模型——“灵通·勘察设计大模型”。

该模型的发布是国机集团深入贯彻落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的具体实践，旨在以人工智能技术推动工程勘察行业从“经验主导”向“数据驱动+智能决策”的范式升级。

直面行业痛点打造专业AI引擎

工程勘察领域长期面临核心知识数据形态繁杂、管理分散的挑战。大量规范、报告以非结构化形式存在于纸质文档或PDF中，导致检索困难、复用效率低下，难以支撑智能化应用。

▲大量行业知识沉淀于纸质规范、PDF文档、历史报告等非结构化载体中

“灵通·勘察设计大模型”精准聚焦于此。它基于通义千问大模型（Qwen）进行微调训练，并采用全自主可控的国产化算力平台，汇聚了超过1470万Tokens的高质量工程勘察领域语料库。模型深度融合了行业机理与海量可信数据，旨在为勘察设计人员、岩土工程师及高校师生等核心群体提供精准服务，能将规范查询效率提升十倍以上。围绕实际业务场景，模型重点打造了工程勘察问答、规范标准导航、辅助查表计算三大核心功能。

创新数据治理流程破解难题

模型的卓越性能源于高质量的数据基础。研发团队构建了“清洗-标注-合成-评估-筛选”一体化的端到端数据治理流水线，以破解数据难题。

团队首先系统梳理了62部涵盖岩土工程全流程的核心规范，构建起完整的知识体系。针对非结构化数据，在行业专家指导下完成了近百万条文本的高质量标注，安全性核验率达100%。更重要的是，团队采用创新的分阶段生成策略，通过知识点提取、专业图谱构建、问题生成、思维链构建与答案合成等环节，并辅以人机协同迭代优化，大规模生成高质量训练数据。

▲数据质量评估维度体系

在数据评估阶段，团队建立了涵盖指令清晰度、连贯性、完整性、正确性等维度的评估体系，结合大模型自动评分与阈值筛选，确保了最终语料库的可靠性、一致性与专业性。这套闭环优化架构保障了数据能持续提升，为模型训练奠定了坚实基础。

为客观评估模型性能，评测数据集采用了注册土木工程师（岩土）执业资格考试真题。在2025年基础考试（公共基础+专业基础）的测评中，模型总得分169分，远超132分的合格线，证明了其深厚的专业水准。此次构建的高质量数据集已成功完成数据确权，相关数据产品亦获认证，为行业数据资产化管理树立了标杆。

自动化流水线支撑高效迭代

在模型构建上，团队坚持以“流程标准化、技术国产化、迭代自动化”为核心，依托全国产化技术底座，搭建了从数据输入到模型输出的全链路训练体系。

▲搭建数据自动化训练流水线

训练采用“通用能力保留+专业能力强化”的双目标策略。团队搭建的端到端训练流水线，集成了数据处理、模型训练与评估测试等环节，形成了高效的“数据转换-模型训练-模型评估”闭环。该流水线能实现“自动化构建数据-模型一键评测”，大幅降低了人工成本与误差，显著缩短了迭代周期，为模型的持续优化提供了强大保障。

▲工程勘察问答助手

与通用模型相比，“灵通”大模型在行业适配性与回答效果上实现显著提升。在安全准确性测试中，其回答准确率高达99.29%，生成内容可靠性测试合格率达到100%，能高效服务于专业问答、规范解读、案例分析等场景。

目前，“灵通·勘察设计大模型”已顺利通过安全评测，并正式提交至网信办进行生成式人工智能服务备案。其核心功能已在三家勘察设计院开展灰度测试，后续将根据反馈持续优化。

该模型的发布，标志着工程勘察行业向智能化迈出了关键一步，有望为行业创造新价值，开启智能化新篇章。