01 找到了AI可以大规模介入的场景
建筑许可证审批，在国内叫施工许可，是个让所有开发商和总包头疼的环节。每个城市、每个区的要求都不一样。需要什么材料、走什么流程、找哪个部门，全是碎片化信息。
以前这事儿只能靠人工。要么公司养专门的报批团队，要么找中介代办。但问题是，美国有成千上万个市政辖区，每个地方规则不同。人工处理的天花板很明显。
PermitFlow的两位创始人看到了机会窗口。CEO Francis在麦肯锡做过业务分析，接触过多家应用软件公司。CTO Samuel在Uber Eats做过工程师，专门开发复杂工作流工具。两人都是哈佛背景，技术和商业能力都在线。
2021年成立企业之前，他们判断：2020年疫情加速了市政部门数字化，很多线下审批流程搬到了线上。如今，大语言模型开始成熟，可以处理非结构化的政策文本。这两个条件同时具备，AI才有可能规模化解决审批问题。
02 用1200万数据点训练专用AI
PermitFlow不是简单做个SaaS工具帮客户填表。他们的核心是构建了一个专门服务建筑审批的AI系统。
底层是1200万个市政数据点。这些数据涵盖不同城市的审批要求、费用标准、时间周期、常见问题。数据不是抓一次就完事，而是持续更新。因为各地政策随时在变，数据的时效性决定了AI的准确度。
在此基础上，他们开发了一套AI智能体系统。不是单一模型，而是多个智能体协作：
Research Agent负责研究。输入项目信息后，它会自动搜索对应市政辖区的数据库和审批门户，确认需要哪些许可证、费用多少、预计多久能批下来。
表单生成和提交模块直接对接市政系统。填好所有必需字段，附上支持文件，一键提交。这个环节原本最容易出错，因为每个地方要求的格式和材料都不一样.AI处理后，提交错误率下降80%。
追踪和响应系统实时监控审批进度。市政部门提出修改意见，系统自动捕获，通知相关人员，甚至直接生成回复建议。
整个流程从项目启动到拿到许可证，基本自动化。客户只需要在开始时输入基本信息，后面的事情系统全包了。这套AI系统的效果很直接：审批时间缩短60%，行政工作量减少90%，客户投资回报率达到5倍。
03 从许可证到整个前期施工环节
PermitFlow的野心不止于许可证审批。他们要做的是建筑业的AI劳动力。
现在的产品模块已经在扩展：除了许可证，还有检验管理、执照管理。未来会覆盖整个前期施工环节——从早期设计、规划，到最终审批和开工。
这个逻辑是成立的。因为许可证审批只是前期施工的一部分。开发商和总包在开工前要处理大量合规、监管、法律事务。每个环节都是文书工作、流程追踪、部门协调，都是AI可以发挥作用的场景。
团队配置也在向这个方向演进。他们从Meta、Google、Uber等企业挖来了工程师和产品人才。B轮融资的钱，很大一部分会用在继续扩充团队上。
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