人工智能大模型在电力系统工程造价中的应用现状与展望

耿潇; 吴奕萱; 李修琳; 赵明; 胡艺阳; 刘卫星

doi:10.16109/j.cnki.jldl.2025.04.018

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人工智能大模型在电力系统工程造价中的应用现状与展望

工程应用 | 更新时间：2025-10-15

- 人工智能大模型在电力系统工程造价中的应用现状与展望
- 暂无标题
- 吉林电力 2025年第4期页码：27-33
- 作者机构：
  
  1. 东北电力大学
  2. 北部湾大学东密歇根联合工程学院
  3. 国网长春供电公司
  4. 广东电网有限责任公司湛江供电局
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16109/j.cnki.jldl.2025.04.018
  中图分类号： TM73;TP18;TU723.3
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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耿潇, 吴奕萱, 李修琳, 等. 人工智能大模型在电力系统工程造价中的应用现状与展望[J]. 吉林电力, 2025,(4):27-33.
耿潇, 吴奕萱, 李修琳, 等. 人工智能大模型在电力系统工程造价中的应用现状与展望[J]. 吉林电力, 2025,(4):27-33. DOI： 10.16109/j.cnki.jldl.2025.04.018.

DOI：

摘要

针对传统的造价管理方法面临着诸多挑战，如预算编制的不科学性、造价数据积累与利用的不足以及全过程造价管理的欠缺等。人工智能大模型技术为电力系统工程造价管理的数字化转型提供了创新动力。系统分析人工智能大模型在电力工程造价领域的技术演进、应用现状及关键挑战。首先，从自然语言处理到多模态建模的技术发展路径出发，探讨其在跨模态数据融合、动态预测建模等方向的技术突破。其次，聚焦造价预测、工程量清单智能生成等核心场景，评述机器学习、建筑信息模型集成等关键技术的工程实践效果。研究揭示当前面临数据标准化、模型泛化性、算力成本与安全伦理等核心挑战。最后提出未来重点方向：通过跨模态动态建模提升场景适应性，构建可信AI框架增强决策可解释性，发展轻量化边缘计算降低部署成本，以及完善数据隐私保护机制。

Abstract

关键词

Keywords

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