不是通用AI
是懂工程的AI
通过Ontology本体方法论，河狸云AI基于真实业务数据，所有回答都有事实证据链支撑。
- 1栋：梁板钢筋到12层，砌筑工程到3层
- 3栋：墙柱模板到18层，砌筑工程到10层，抹灰工程到3层
为什么河狸云AI不会"幻觉"
通用大模型基于训练数据生成回答，可能产生"幻觉"；河狸云AI基于真实业务数据，每个数字都有据可查。
工程对象模型
空间、工序、标准、责任人，结构化建模，不是流程+表单
事实证据链
每条数据都有时间戳、操作人、关联验收记录，可追溯
统一口径
进度=已验收工序，不是"估算"或"汇报"，数据一致性有保障
采集侧 + 管理侧，全面赋能
一线用语音快速采集，管理层用自然语言洞察数据
现场人员可以边看边说，语音完成验收、巡检、问题记录，无需在手机上反复点选，大幅提升采集效率。
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离线语音识别
现场网络不稳定也能用，不依赖云端
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智能意图理解
自动识别验收、巡检、问题记录等操作类型
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部位自动解析
"1栋6层"自动关联到项目空间结构
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零培训上手
说人话就行，降低一线使用门槛
管理者无需学习复杂的系统操作，直接用自然语言提问，AI基于真实验收数据给出准确回答，并标注数据来源。
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自然语言交互
像问同事一样问系统，不用学操作
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基于事实证据链
每个数据都来自真实验收记录，不是估算
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统计口径透明
明确告知数据来源和计算方式
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跨项目分析
支持单项目查询和多项目对比
- 模板工程到18层
- 砌筑工程到10层
- 抹灰工程到3层 📊 统计口径=同一工序在该楼栋出现过的最高楼层
每个数据都可追溯
河狸云AI的回答不是"生成"的，而是基于真实业务数据"查询+计算"的
AI能力落地场景
从验收到巡检，从进度查询到质量分析，AI贯穿工程管理全流程
常见问题
河狸云AI和通用大模型（如ChatGPT、文心一言）有什么区别？
通用大模型基于训练数据概率生成回答，可能产生"幻觉"——说得好听但不一定对。河狸云AI基于真实业务数据，通过Ontology本体方法论，将工程对象模型、标准规则与事件数据结构化关联，所有回答都是"查询+计算"的结果，每个数字都有事实证据链支撑，可追溯到具体的验收记录、操作人、时间戳和影像资料。简单说：河狸云AI是可信的业务助手，不是猜测的聊天机器人。
河狸云AI有哪些具体能力？
河狸云AI分为采集侧和管理侧两大引擎。采集侧：一线人员可用语音完成工序验收、日常巡检、问题记录等操作，支持离线语音识别、智能意图理解、部位自动解析（如"1栋6层"自动关联到项目空间结构），大幅提升现场采集效率。管理侧：管理者用自然语言直接提问，如"3栋进度怎样"，AI基于真实验收数据即时回答，明确标注统计口径和数据来源，支持单项目查询和跨项目对比分析。
河狸云AI的数据可信吗？怎么保证不出错？
河狸云AI通过证据链设计保证数据可信。每条数据都包含五个可追溯要素：空间定位（精确到项目/栋/层/户/区域）、时间戳（精确到秒）、操作人（谁报验、谁验收、谁整改）、标准关联（依据哪个标准、检查哪些项）、影像资料（照片和全景图自动关联）。AI回答的进度数据统一以"已落库验收记录"为口径，不是估算或汇报数据，杜绝了数据不一致问题。
现场网络不好，语音AI能用吗？
可以。河狸云采集侧AI支持离线语音识别，不依赖云端服务，施工现场网络不稳定甚至完全无网络时也能正常使用。语音采集的数据在恢复网络后自动同步至云端。这与河狸云整体的"离线优先"架构一致，是专为施工现场环境设计的。
体验懂工程的AI
不是炫酷的聊天机器人，而是可信赖的业务助手