当前研究方向覆盖智能评估、施工技术智能体、风险预警、智能巡检以及多模态生成与语音处理等领域，相关能力正逐步从技术验证走向场景化应用。
围绕工程建设与企业管理场景，持续开展 AI 技术的研究与工程化探索。
基于大模型与行业规则，研究非结构化内容的智能理解与辅助评分能力，支持要点匹配、评语生成等功能，为评估与培训场景提供智能化辅助工具。
围绕施工技术与工程规范，研究基于大模型的智能体应用能力，支持技术方案解读、流程咨询与经验辅助，提升技术人员信息获取与理解效率。
研究人工智能在多源数据分析与异常识别中的应用方式，通过规则与 AI 结合的分析机制，为工程与管理场景提供可解释的风险预警参考。
围绕巡检业务流程，研究图像、视频等巡检数据的智能分析能力，辅助问题识别与结果汇总，提升巡检工作的规范性与信息利用效率。
探索人工智能在办公与业务流程自动化方向的应用，降低重复性操作成本，提升业务执行效率。
研究 AI 在规则驱动与智能判断结合下的自动化处理能力，支持文档生成、表单处理、报表整理与系统对接等场景。
探索 AI 在模板化文档生成、格式控制与打印流程自动化中的应用方式，支持与业务系统的数据联动。
研究 AI 在数据整理、规则校验与基础分析中的应用能力，辅助完成常见的数据处理与展示任务。
同步开展多模态人工智能技术的通用能力研究，探索其在内容生成、信息表达与人机交互方面的应用潜力。
探索基于文本与图像输入的视觉内容生成能力，用于方案展示、示意图生成与创意辅助等场景。
研究 AI 在视频内容生成、片段理解与智能处理方面的应用可能性，服务于宣传展示、教学与场景复现需求。
探索语音识别、实时翻译与语音生成技术在会议沟通与跨语言交流中的应用，为多语言协作场景提供技术支撑。
研究基于向量检索与大模型的知识组织与智能问答能力，提升知识获取效率与一致性。
以真实业务场景为驱动，构建安全可控、可持续演进的 AI 技术体系，同时积极支持高校教学与科研发展。
以真实业务问题驱动 AI 能力设计，确保技术研究与实际需求紧密结合。
支持本地化部署与安全可控架构，保障数据安全与系统稳定。
能力模块可扩展，支持长期迭代，适应不断变化的技术与业务需求。
积极与高校开展研究合作，开放技术资源，支持 AI 人才培养与科研创新。
我们将持续推进人工智能技术的研究与工程实践，在保障数据安全与系统可控的前提下，逐步推动 AI 能力向平台化与产品化方向演进，并积极探索与企业、高校及科研机构的多种合作模式。
我们积极与国内知名高校建立长期研究合作关系，共同开展人工智能前沿技术研究，推动产学研深度融合。
我们为高校提供 AI 技术支持与资源共享，助力教学改革与科研创新，培养 AI 领域专业人才。
