孙鹏

广州登甲人工智能科技有限公司创始人

广东省制造业数字化转型专家咨询委员会专家

广东省计算学会理事

深圳 5G+ 工业互联网联盟执委　　　

就读硕士研究生期间，孙鹏的研究方向是建筑节能，就此与建筑行业结缘。毕业后的孙鹏不愿循规蹈矩，投身了人工智能这条新的赛道，想要探究传统行业与人工智能之间可以碰撞出怎样的火花。

在阿里云工作期间，孙鹏敏锐地意识到，大厂偏向做基础模型，而面向具体行业场景的垂类大模型市场仍有大片空白。瞄准市场需求，孙鹏创立了一家建筑大模型开发应用初创企业，并取名为广州登甲人工智能科技有限公司（以下简称“登甲智能”）。

在极短的时间内，登甲智能将大模型最新技术应用到建筑建造一线，实现了新质生产力的应用，也取得了反哺技术研发、扩大规模的发展资金。“我们希望登甲智能的诞生，能够为建筑业的中小企业带来真正的技术变革，为濒临倒闭的企业带来更多的订单，提高工作效率。”孙鹏说。　

自主创业

积极投身蓝海市场

为建筑行业降本增效　　

2012年，中国市场正经历什么？

孙鹏仍清晰地记得——那一年，国内政企行业的数字化发展如火如荼；他完成了硕士研究生的学习，顺利毕业并入职国企，从事数字化新职业。

随着《“中国制造2025”分省市指南》的制定发布，各地加快构建具有自身特色和优势的新型制造业体系。借此东风，孙鹏与好友一拍即合，成为了工业互联网领域创业的一员。

创业一年有余后，孙鹏入职了广州阿里云计算应用技术有限公司。“我在阿里云负责华南地区工业互联网的产品和解决方案。”孙鹏表示，“譬如人工智能跟大模型结合、产业互联网赋能传统行业转型等方面的工作。”在担任阿里云工业互联网运营总监期间，孙鹏更是入选了广东省制造业数字化转型专家咨询委员会。

2023年，阿里云发布语言大模型通义千问。彼时，孙鹏落地了阿里云首个与制造业结合的大模型应用场景。这段经历让孙鹏对于大模型跟传统行业的结合有了深刻的认知，也为他的再一次创业奠定了良好的基础。

经历了波澜壮阔大发展的2023年，基础大模型在2024年放缓了更新速度。基础大模型需要海量数据训练，还需高质量的专业标注数据。这意味着在基础大模型的领域，未来可能只有少数巨头胜出。

即便如此，人工智能大模型产业依然方兴未艾，人们把发展重点放在将大模型融入千行百业。仍在大模型行业探索的孙鹏认为，垂类大模型是创业蓝海，这让他萌生出自主创业的想法。

当时，垂类大模型已在金融、零售等领域逐渐凸显技术价值，孙鹏却选择研发建筑产业的垂类大模型。

在孙鹏团队看来，虽然近年来建筑行业处于下行周期，但是作为传统行业，建筑业仍然是一个超万亿级的巨大市场。此外建筑行业的数字化发展水平相对较低，意味着其待改善的空间是巨大的。

垂类大模型凭借其针对性、个性化的优势，能够通过自动化、智能化帮助客户重塑流转运营环节，从而真正实现降本增效。大模型在建筑产业的应用还处于探索孵化期，具有巨大潜力和价值。一众面临转型的建筑企业，正是优质的合作对象。

今年2月，登甲智能成立，这是一家建筑大模型开发应用初创企业。创始人孙鹏解释，“登甲”是希望团队能够勇攀高峰，争做行业第一。登甲智能也正如其名，正奋力发展。孙鹏称：“我想通过团队的努力，为建筑行业带来新变化，让建筑行业持续迸发出更大的价值。”　　

解决痛点

大模型加持项目交付提速30%

未来产品将有“人”的特色　

今年2月，登甲智能建筑大模型入选重点平台及人工智能大模型项目，与海珠正式签约。6月，登甲智能顺利取得中央网信办批复的算法备案，7月已经拿到第一个业务合同。

如今，历经半年的发展后，登甲智能已经打磨出了属于自己的产品；第一个项目即将落地，第二个、第三个订单也接踵而来。登甲智能在极短的时间内将大模型最新技术应用到建筑建造一线，实现了新质生产力的应用。

孙鹏称，登甲智能并不仅仅满足于提供工具，它是以大模型为基础的产业服务公司，通过大模型服务建筑行业。

传统的建筑产业在组织体制、生产流程、专业分工等存在着严重割裂的特点，从建筑全生命周期角度上来看，建设项目各个环节之间的信息交互，信息孤岛依旧存在。

具体而言，建筑规划项目的交付周期能长达2-3年。在项目的售前阶段，建筑设计院需要为客户提供免费咨询，这造成了巨大的成本，且这成本未必能转化成价值。

如何解决这一矛盾是建筑业的一大痛点。而有了大模型之后，此类问题迎刃而解。孙鹏举例道：“原来需要2-3周才能完成的方案，在大模型的帮助下，大约两天就能搞定。”

在做区域分析时，建筑企业通常需要收集大量数据素材。大模型可以实现快速收集资料，提炼并总结观点，“大模型相当于团队的数字人，且效率非常高。”

“有了大模型的加持，能够节省大概30%的项目交付时间。”孙鹏用“快、准、狠”形容登甲智能的产业服务，“快是指对客户的需求响应快；准是为客户提供多种多样的方案；狠则是通过大模型大幅降低了项目成本。”

不仅如此，登甲智能建筑大模型已经能够创建虚拟员工，处理具有重复性、操作规则清晰、不含主观判断的工作；还能做到工地机器人自动控制，让建筑机器人不再是简单的执行工具，而是能够独立思考、解决问题的智能伙伴。

“大模型并不是万能的。”孙鹏坦言，现在大模型的优势在于生成能力，在解决定量问题上还是比较困难的。因此，登甲智能目前仅聚焦投资建设规划与施工环节这两个场景的大模型应用落地。

“随着算法的调优，语料数量的增加，登甲智能建筑大模型的迭代速度是以月份为单位进行计算的。”孙鹏估计，最多一年半后，加速迭代的登甲智能建筑大模型能够如人类设计师一般，具备一定“人”的特色。

孙鹏还透露，登甲智能已经与行业前三的建筑设计团队成立了合资公司，“行业专家与算法专家的支持，才能让建筑大模型更好落地。未来，这所合资公司也会落地海珠。”　　

未来发展

大模型将引领新一轮技术革命

给各行各业带来显著变化　　

迭代后的登甲智能建筑大模型，拥有五大优势——训练自主可控，内容安全可信、可私有化部署，可实现知识动态学习，实现了建筑领域行业知识的加强。

孙鹏称：“我们希望登甲智能的诞生，能够为建筑业的中小企业带来真正的技术变革，为濒临倒闭的企业带来更多的订单，提高工作效率。”

登甲智能不乏拥有前沿技术的人才，这促使其在设计规划领域解决了不少核心难点，提高了大模型在总结专业知识的准确度。目前，登甲智能正在攻克大模型在识别专业图片方面的难点。

基座模型并不具备这个专业能力，这需要大量的语料、算法的调优以及预训练来实现技术的更新。但这并不足以为虑，“我们已经做了很长时间的准备，”孙鹏称：“登甲智能就像竹子生长一样，也许前期的生长速度很慢，但是到达了某一个点，就会倍速成长。”

大模型行业的发展亦是如此，孙鹏十分看好大模型的发展前景。去年，各家企业在基础模型的研发上开足马力，但最后只能留下极少数的企业再续辉煌。未来，只有行业模型能够走向百花齐放。现在大量新冒头的创业公司正在做大模型应用，孙鹏认为：“经过前期的铺垫，未来大模型将会引领新一轮技术革命，给各行各业带来显著变化。”

“做大模型，最重要的是人才。这是一个人才密度非常高、人才含金量非常高的行业。”孙鹏称：“一个好的算法工程师，可以顶十个，甚至一百个水平一般的算法工程师。”

举行赛事，是吸引顶尖人才的手段之一。随着第三届琶洲算法大赛即将迎来决赛，琶洲的产业集聚效应正不断凸显。孙鹏表示，琶洲算法大赛不仅能够帮助很多企业解决核心难点，还能提升琶洲的品牌效应，吸引更多的人才落户琶洲。

大模型行业的发展同样离不开算力和算法。今年，“琶洲算谷·沙溪智算中心”运营并正式对外运营100P算力。孙鹏看来，如此良好的基础设施，足以助力琶洲打造国内首个人工智能大模型应用示范区。　　　　π

采写丨南都·琶洲π 何茵桃

图片丨受访者提供