品茗企业级AI落到方案审核：200类方案、5个计算维度

11月9日，2026年浙江建筑业创新发展交流大会在杭州开，品茗科技施工软件副总经理宋昂上台讲《Agent建筑业应用场景的落地实践》。他讲的是施工方案这条线：企业级AI到了项目一线，怎么才算真用起来。

品茗的方案审核智能体覆盖房建市政、公路、铁路、水利水电4个大方向、37个专项类别、200类方案和近800种常见工艺。审核维度从文本合规一路延伸到计算校核，计算校核由品茗云安全计算引擎支撑，从参数合规性、计算准确性、计算完整性、计算经济性、上下文一致性5个维度做。

审完之后的动作，品茗讲了三步：按企业自己设的红线自动驳回，审核意见直接定位到文档里，针对反复改的地方推送学习材料。前两步解决流程，第三步解决人。

整个茗智企业大模型底下挂了五类智能体：智能问答、方案生成、方案审核、技术交底、技术标编审。官方给的链条是规范查询、方案编制、审核把关、一线交底、技术标编制，一套走完。品茗自己的示意图给每类智能体写了一句功能定位：专业问答管答案有出处、规范不过期，方案审核做文本审核加计算审核，技术交底强调有据可查不靠记性，技术标编审要求每一章都有依据。

底座的做法，官方说法是以行业数据结构化治理为基础，结合建筑垂类算法和多智能体协作机制，按场景训练，以轻量接口接进企业已有的管理架构。数据回流之后跟原有业务流衔接。

宋昂自己讲了两个没解决的问题。一个是行业数据多为非结构化资料，治理的质量和数量都有差距。另一个是大模型跟专业工具结合得不够，识图、计算、规范核验这些「最后一公里」还难闭环。

这两段我读了两遍。企业级AI落到项目一线最容易卡住的地方，其实是这两处：喂进去的东西够不够结构化，算出来的结果有没有工具接得住。中间那个大模型反倒好办，国产几个模型都够用。

还有一个细节值得记：品茗把计算校核单独做成一个Agent，靠自己的安全计算引擎承接，在五类智能体之外单开一条线。这是在赌「审得准」最后要落在计算上，光靠模型读规范文本不够。

宋昂在台上给的价值落点是，智能体的重心正从单点能力转向可交付的结果，企业级AI还得回到企业的管理需求和业务流上。

接下来我会盯两个数：这套审核在真实项目上的误驳率，还有驳回之后企业的采纳率。这两个数比覆盖200类方案更能说明它到了哪一步。

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