DeepSeek助力全咨开启智慧服务新模式

近年来，Generative AI（Ge-nerative Artificial Intelli-gence，生成式人工智能）不仅突破了Discriminative AI（Dis-criminative Artificial In-telligence，判别式人工智能）在各领域中辅助决策的技术路径，还深刻改变了AI（Artificial Inte-lligence，人工智能）技术应用于全过程工程咨询（以下简称全咨）服务的底层逻辑。

当前，我国建设工程行业已迈入高质量发展的新时代，新质生产力正逐渐成为引领发展的核心动力。推行全咨服务是深化供给侧结构性改革，提高建设工程项目管理水平，破除工程咨询碎片化，提升集中度，保证工程质量和投资效益，规范市场秩序的重要措施，也是各专业工程咨询单位转型升级，提升综合实力和核心竞争力，加快与国际建设工程项目管理服务方式接轨，摆脱“专而不全、责任分散、信息断层”窘境的最佳举措，更是发展社会主义市场经济的必然要求。

现阶段DeepSeek（杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI助手）既不能取代全咨单位提供自动化服务，更无法代替全咨工程咨询师完成成果交付。但在国家推动全咨相关政策和制度的背景下，若将DeepSeek与全咨深度融合，充分调动各方积极性、主动性、创造性，对于完善工程建设组织模式，提高投资效益、咨询服务质量和运营效率具有重要意义。

智慧全咨服务新模式

智慧全咨服务新模式依托前沿技术革新传统工程咨询模式，通过敏捷治理优化服务效能，借助动态知识图谱实现人机高效协同，运用多头潜在注意力机制驱动全咨智慧化升级，全方位提升建设工程项目管理水平与整体价值。

敏捷治理提升服务效能

全咨是一种创新的工程咨询综合服务组织实施方式，其以建设工程项目全生命周期管理为核心，为投资、设计、施工、竣工验收等阶段提供全方位、专业化工程咨询服务。其可使建设工程资源得到最优化配置，降低资源损耗和浪费，避免碎片化服务造成的信息割裂，提升建设工程项目的整体价值。

在实施全咨过程中，传统的建设工程项目治理面临参建各方利益协调困难、难以适应变更、流程冗长等管理难题，容易因为治理方式不当导致全咨服务质量低下，甚至造成各方利益受损。以AI、物联网、云计算等新技术应用为标志的“第四次工业革命”，对传统治理方式产生了颠覆性变革。将传统的治理方式转变为适应AI技术发展的敏捷灵活创新治理方式，即敏捷治理。敏捷治理的核心是快速适应变化，通过多元主体协同、动态调整策略和持续优化，确保治理机制与项目需求高度匹配。

此外，传统治理与敏捷治理在理念、团队等多方面存在较大差异，详见表1。

全咨与敏捷治理联系紧密、协同互补，共同提升工程项目管理效能。一方面，全咨的刚性框架为敏捷治理提供了基础支撑；另一方面，敏捷治理的灵活机制为全咨赋予了动态优化能力。例如，在大型基础设施建设项目中，全咨制定总体计划，敏捷治理则通过动态数据监测和快速决策反馈，及时调整施工进度和资源配置。

动态知识图谱促进人机协同

全咨具有系统性强、集成化服务、多学科智力策划、协同化管理等核心特点，这对全咨工程师的知识结构、管理能力和专业素质都提出了更高要求。做好全咨，不仅要具备丰富的建设工程项目管理经验，还需掌握建设工程全周期的专业知识。然而，大部分全咨工程师的专业背景不同，且因工作繁忙，缺乏专业知识更新渠道，知识结构较为陈旧，最终导致出现各专业各自为战，“全”而不全的状况。

当下，DeepSeek创新的动态知识图谱（Dynamic Knowledge Graph，GKGS）技术，构建了展示实体与关系的全咨动态知识图形、结构化模型（以下简称全咨动态知识图谱）。简单来说，全咨动态知识图谱具有动态更新、可视化交互的技术特性，能最大限度地与全咨工程师保持协同与互补，尤其在全咨项目决策、预警、复用等方面优势显著。例如，某全咨项目工程师在DeepSeek中输入往年雨季降水量、基坑积水风险和应急预案，利用动态知识图谱关联，实现提前72小时预警，避免了停工损失。

全咨接入DeepSeek的动态知识图谱嵌入模型，实现人机协同，主要有3个方面优势。首先，DeepSeek能在短时间内将BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）、设计参数、施工日志等数据信息整合并映射为图谱节点，为全咨工程师提供数据支撑。其次，全咨过程中的风险要素具有动态性，仅凭全咨工程师的经验很难实现全周期覆盖，而构建全咨动态知识图谱，通过深度机器学习，可为全咨工程师提供风险概率预测，提高其风险管理能力。最后，全咨动态知识图谱还能整合成功项目案例经验、失败教训，采用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），提升知识复用率，帮助全咨工程师积累项目经验，缩短学习周期，快速提高专业技术能力。

多头潜在注意力机制促进全咨智慧升级

MLA（Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力）机制是DeepSeek的核心技术之一，作为一种先进的深度学习技术，它可捕捉海量数据中的复杂依赖关系，为全咨智慧化服务提供创新思路。

MLA机制采用Transformer架构实现多个“头（head）”独立学习不同维度的注意力权重，捕捉多样化特征，挖掘数据中的隐含模式。这种机制能够适应全咨中数据多变和不确定性，解决了全咨的数据多源异构、风险传导等问题，详见表2。

MLA机制通过捕捉全咨数据中的复杂依赖关系，赋能全周期动态数据关联和挖掘能力，助力全咨从“经验驱动”向“智慧驱动”转型。

DeepSeek全咨应用顶层设计

作为开源生成式AI的创新代表，DeepSeek在全咨领域的应用不仅重塑了治理模式，更推动知识图谱构建与注意力机制革新，为全咨智慧化发展提供全新路径。

全咨敏捷治理新范式

传统建设工程项目因缺乏新技术应用，导致治理效率较低、责任划分不明确等，这不仅抑制了建筑业的发展，也无法适应规模大、变更频繁的全咨项目治理需求。敏捷治理作为更适应AI等新技术应用的治理模式，其核心目标是解决新技术应用于全咨项目治理中的不确定性，通过治理过程中的参数优化、数据动态更新、持续迭代等方式顺应AI等新技术的发展，持续发挥AI等新技术的正向价值和作用。

DeepSeek作为开源生成式AI的典型代表，应用于全咨项目治理，有助于形成政府侧主导的建设单位需求侧管理，并通过系统性运行调节需求端行为，详见图1。

从图1可以看出，DeepSeek、BIM、物联网等新技术在Generative AI全咨敏捷治理过程中发挥着重要作用。其中，政府侧作为推动成熟新技术应用、将其转化为法律法规与技术标准，并监督、指导全咨单位使用AI等新技术工具的重要角色，需激发全咨单位、行业协会、科研机构等产业侧的创新动力与活力，构建以激励创新为核心目标的产业政策体系。

作为产业侧的全咨单位和行业协会、科研机构、标准化组织，应形成协同共治长效机制，将成熟的新技术向上层政府侧推荐，为新技术、法律法规、技术标准提供支持；向下为建设单位提供有助于提高效率的工具。建设单位作为需求侧与全咨单位保持协同，形成全咨项目监督共治的良好局面。

全咨敏捷治理的特点主要包含以下3个方面：一是治理主体的协同性。促进各主体参与，通过应用DeepSeek建立沟通与对话机制，并借助知识复用实现解决方案的持续优化。二是治理价值平衡性。一方面突出全咨工程师的主导角色，评估全咨重大风险点和安全隐患；另一方面适应全咨项目中的频繁变更，使全咨工程师与AI等新技术保持协同，缓解治理难题。三是治理手段灵活性。以政府主导提出治理目标与要求，监督AI等新技术的应用，进行有效管控，同时调动产学研一体化力量，促进全咨敏捷治理发展。​

全咨动态知识图谱构架

全咨与动态知识图谱的深度融合，在提升决策准确性、减少人工误差等多方面发挥重要作用，是全咨智慧服务的重要发展方向。以全咨应用为核心构建全咨动态知识图谱，详见图2。

从图2可以看出，全咨动态知识图谱可分为专业知识图谱、管理文件知识图谱、能力知识图谱、管理知识图谱、问题知识图谱。

其中，专业知识图谱基于全咨服务的理念，包括建设工程土木、设计、商务等各专业知识搭建起来的知识图谱，并形成全咨专业知识体系，与问题知识根节点紧密相连。

管理文件知识图谱主要包括全咨过程中的技术标准、操作规范、政策法规等监督、管理文件知识为起点，全部分支和节点是为了提升全咨管理能力而搭建的。

能力知识图谱主要包括决策能力、创新能力等与全咨能力相关的知识，根节点与专业知识图谱、问题知识图谱、管理文件知识图谱和管理知识图谱根节点紧密相连，并提供知识资源的支撑。

管理知识图谱主要包括全咨管理的成本管理、风险管理等管理要素的知识，此类知识图谱结构相对松散、灵活，管理要素分散在其他知识图谱中，因此根节点与能力知识图谱密不可分。

问题知识图谱并没有独立的知识分支，而是通过根节点与其他已知图谱进行组合搭建，是基于问题任务临时生成的，这种知识图谱是一种高阶段的知识图谱。

全咨动态知识图谱的特点主要包括以下3个方面。其一，动态更新。依据全咨项目进展实时更新知识，如投资数据、设计变更文件、施工日志文件等数据信息，并自动对这些信息进行分析或将其存储到新的知识图谱中。

其二，语义关联。通过对知识图谱进行持续不断的迭代与优化，自动匹配全咨动态数据以形成全咨数据链，进而揭示全咨数据之间的隐藏关系。

其三，智能推理。基于图神经网络模型（Graph Neural Net-work，GNN），模拟全咨工程师思考和推理过程，实现多项工作的高效并行处理，为全咨工程师提供解决方案或优化建议。

全咨多头潜在注意力机制设计

全咨与MLA机制的深度融合，是工程咨询领域与AI技术紧密结合的有益实践。全咨服务过程中引入多维度注意力分配机制，促进DeepSeek关注语义中不同位置和不同语义层面的信息，从而更全面、深入地捕捉文本中的长距离依赖关系和复杂语义的结构。简单来说，每个文本都有不同的“头（head）”，可看作是一个独立参数的注意力单元。MLA机制首先将输入的全咨文本序列线性变换映射为查询（Query）、键（Key）和值（Value）3个向量。然后，通过计算查询（Query）向量与键（Key）向量之间的相似得分，来确定每个位置对其他位置的关注程度。最后，通过相似度度量方法计算得分，得分越高，表示当前对应位置的关注度越高。DeepSeek通过学习、理解不同语义的特征，将多个“头（head）”组合，增强对结果和未来的感知和预测能力。进一步提升全咨的智慧化水平，尤其在风险识别，资源优化和决策等方面拥有极高的价值。

在投资决策阶段，MLA机制实现并行分析政策法规文件、市场需求、环境评估等子空间，通过潜在空间建模解释土地价格与收益的非线性关系并进行预测，同时完成投资回报率（Return on Investment，ROI）的置信区间划分以及模型敏感度分析。在设计阶段，MLA机制能够实现多“头（head）”捕捉管线与空间等要素是否存在冲突和各专业设计是否存在矛盾，进而合理优化设计布局，关联设计变更对成本和进度的影响。在施工阶段，MLA机制能够配合监控施工质量、安全等指标，通过物联网调取佩戴安全设备人员的生命体征和工作状态，触发调整作业顺序，安排强制休息等干预机制，最大限度地避免施工人员发生安全事故。

DeepSeek采用的MLA机制为全咨数据与算法驱动转型提供了有效路径，显著提升了全咨服务的质量和效率。

发展展望

全咨与新技术的融合，不仅是工具的升级，更是生产关系的重构。新技术在解决全咨某一问题上的优势明显，但要通过全咨服务实现建设项目全周期的全局最优，仍需全咨工程师与DeepSeek、BIM等新技术协同发力。随着全咨单位在数据治理、算法开发等新质生产力领域的能力不断提升，全咨服务也将催生平台化与智慧化服务相结合的数字化全新模式。

全咨数字化转型是建设工程项目应对高风险、复杂多变需求，提升全周期价值的必由之路。数字化转型的核心目标是通过重构全咨服务模式、组织形态和生态链，推动全咨向智慧化服务跃迁。这不仅是简单地将新技术应用于全咨服务过程，更是一种思维和服务模式的深刻转变。​

全咨作为建设工程领域的重要革新模式，其发展与政策引领密不可分。要破解各地区全咨发展“冷热不均”的难题，需通过政策明确发展方向、提供制度保障等，创造关键条件。随着政策的不断完善与市场化改革的持续深入，全咨将迈向更高质量、可持续的新发展阶段。

结语

DeepSeek正凭借敏捷治理、动态知识图谱、MLA机制等核心技术，重塑全咨的服务边界与价值链条。全咨单位通过构建全咨与AI协同的工作模式，在提升效率、降低风险的同时，创造了更高价值。未来，DeepSeek与全咨将进一步深度融合，开启全咨智慧服务的新纪元。

（作者单位：北京市工程咨询股份有限公司）