佳信捷联合深度求索推出DeepSeek智慧工地管理平台，赋能智慧工地行业新业态

   目前，建筑行业的数字化转型正在进入深水区，智慧工地作为核心场景，亟需突破数据碎片化、知识复用难、边缘算力不足等难题。佳信捷联合DeepSeek大模型团队，推出AI芯片+知识管理+边缘推理三位一体的智慧工地新业态解决方案，通过实时分析监控视频中的设备状态与人员行为数据，结合算法自动生成运维建议，实现工地管理效率提升，推动行业全链路智能化升级！解决方案全面融合DeepSeek大模型能力，通过“智慧工地+大模型”的双引擎驱动，在行业应用、知识管理、边缘计算等领域实现技术突破。佳信捷将DeepSeek的智能分析技术深度融入数据处理、数据分析等场景，打造智慧工地行业新标杆。

    佳信捷基于DeepSeek-R1大模型的推理与生成能力，开发了覆盖施工安全、资源调度、环境监测等多场景的智能解决方案，核心功能包括：   

知识管理与数据治理

    数据运维数据治理：平台利用DeepSeek-R1技术构建了功能强大的知识库。该知识库整合了产品资料、运维经验以及行业知识和标准等内容，从“数据堆砌”到“知识赋能”。多源数据标准化：DeepSeek大模型自动解析施工图纸、语音日志、监控视频，提取人员行为、设备状态、环境参数等30+类结构化特征，为智慧工地现场提升实施效率。

知识图谱驱动决策：
构建“隐患库-工法库-案例库”三层知识体系，AI自动匹配相似历史事故（如深基坑坍塌模型），推荐处置方案，根据某试点工地3个月的实测数据显示，AI推荐方案使专家干预次数下降60%。。

用户可通过自然语言与知识库交互，快速获取关键信息，显著提高运维效率，降低运维成本，保障系统稳定运行。

边缘端AI推理优化

      支持本地化部署DeepSeek-R1大模型和建立知识库。针对DeepSeek进行底层算子优化，在同等算力下功耗降低30%，并提供多种量化基座模型的部署整体方案，满足用户构建本地化应用的性能、成本和能效需求。实现边缘和端侧设备智能化应用性能和数据安全的双重提升。Transformer时序预测建模基于深度学习中的注意力机制，可高效分析施工日志、气象数据等多变量时间序列，精准预测项目周期：
基于DeepSeek-R3大模型的注意力机制，对施工日志、资源调度记录、气象数据库进行多变量时间序列联合建模，输出考虑不确定性因素的完工周期概率分布预测，支持P50/P90置信区间可视化。

    与DeepSeek的融合是佳信捷在AI智能芯片研发路径前进的最新一步。未来，公司将持续投入大模型与智慧工地深度协同设计，并深耕智慧工地＋deepseek深度融合方案，为客户提供更高效的智慧工地一体化解决方案。