华建集团第四届职工创新大赛 · 参赛作品：华建设计前期策划工作台——以设计为主体的前期策划 AI 工作方法
2026-10-14 · 按大赛通知要求官方七条逐项对应
封面一句话：华建设计前期策划工作台——一个懂策划的设计师，带着全院几十年的项目经验，把第一次见甲方该做的功课，做在见面之前。
定方向。本工作台生成的产品，是为"赢得设计合同"服务的——用 AI 辅助前期策划的成果，帮设计师赢得业主信任，增加获取设计合同的几率；它不是一份和咨询公司 PK 的报告——我们不抢戴德梁行的生意。
定场景。本工作台需解决具体问题，因此需要定义问题发生的场景：设计人员第一次见业主老板——院领导或经营人员可能已经和甲方接触过，有且仅有四个模糊的初始条件：建设地点、建设内容（酒店还是办公？）、规模、建设方（政府投资还是私营企业投资）。在前 AI 时代的这个场景中，设计师一般是带着过往的作品集去见老板，现在，本工作台让设计师能多带一份针对这块地的"报告"，去赴第一次约会。
定边界。本工作台的边界：AI 把"体力活"（例如公开信息的查证、梳理全院沉淀的过往项目经验）的成本压到很低，而"脑力"（例如判断、方向感等）部分，则留给设计师——AI 极大拉高下限，人负责争取更高的上限。
行业惯例：签约之前做前期功课，一般不会发生。投入没有回报的保证，理性的设计院选择"不带"——不是做不出，是做不起。
前 AI 时代，真要做，意味着一个小组停下手里的活、赌一个还没影的合同——得下很大决心，所以几乎没人下。
还有一笔闲置：设计院几十年攒下的图纸、计算书、总结报告，绝大多数睡在归档柜里，从未被整理成可检索、可调用的知识。
痛点一句话：前期功课的需求真实存在，供给因成本逻辑长期缺位——这不是效率问题，是"有"和"无"的问题。
华建设计前期策划工作台——一个本地运行的前期策划工具，里面装着一套以设计为主体的 AI 工作方法。输入四个基础信息（项目地点、类型意向、规模、建设方属性），产出一套带证据链的前期调研成果。创新在三层：
1. 交付形态——从"签约后"挪到"第一次见面前"。前期调研报告过去是签约后的产物；现在它是设计师第一次技术对接就带得上的功课。桌上从作品集，变成作品集加一份针对甲方地块的报告——是交付物的质变，不是同一件事做得更快。
2. 生产方式——AI 小伙伴团队，AI 执行、人决策。单个大模型吃不下完整的长任务链（第六节有实测），本方法用多角色分工：调研、分析、策划、审核、编排各司其职，交叉互验，最后由人把关定版。人从执行者变成决策者。
3. 知识底座——院内存量档案的 AI 化，垫在设计下面。底气明写两层：
公开信息层（印在纸上）：成果条条标注出处（文件名+口径），谁都能查、经得起当场对账——AI 把这层的查证成本压到接近零。
院内经验层（垫在底下）：哪些坑真踩过、哪些账真算过，公开网络查不到，AI 也生成不出来——"甲方也会用 AI，凭什么用我们的"，答案在这层。分寸也在这层定死：印在纸上的是全国案例，印在心里的是院内卡；院内经验以脱敏案例卡沉淀（人挑案例、人填卡、人下判断，AI 只排格式），第一次赴约不印成对甲方的结论——它是设计师谈话时的底气，说得出口、经得起追问。
归档不是终点。院内建成投用的项目，AI 可以持续跟踪公开信息：口碑怎么样、顾客怎么说、项目活下来了还是倒闭了——跟踪结果反哺档案室资料库。归档柜里的"结果"，变成知识底座里会生长的"过程"。
数据来源：政府公开文件、权威统计、卫星影像与地图服务、公开商业信息；院内档案（案例卡化梳理中）。全程公开信源+本地算力，数据不出本机。
工具原型：已跑通。本地 Web 工作台：四信息输入 → 任务看板（多 AI 角色接力实跑，过程可见） → 三成果页（调研报告 + 3D 地块证据链 + 正反两版方向建议）。主案例已按正式交付流程呈交真实甲方（见文末附节）。
核心功能四件：
报告出厂即两层：公开证据层（事实、账、风险、该问哪个口——全是功课，零定位风险）第一次技术对接就递；方向层留给第二次，甲方条件进来后才打开深谈。方向层打开的那一天，就是第二次见面的议题——报告自己会约下一次见面。
应用场景三个：
没有它：设计师第一次技术对接只能带作品集和嘴。针对地块的前期调研，行业常规 3 人小组投入 3-5 天（2026 年 10 月行业口估）——没有合同保证，这笔投入大概率不发生。
有了它：报告当晚出稿，每一次见甲方都可以带。第一次技术对接就交功课，从"从不发生"变成"每次都发生"。
结论：这不是"省了 3 人 5 天"的降本增效账——"有"和"无"是两种模式。甲方感受到的态度和能力不在一个量级。硬要量化，就是那行对照：行业常规 3 人×3-5 天且通常不发生；本方法当晚出稿、每次都发生——但真正的价值不在时间差，在"从无到有"。
团队 = 一个人 + 一群 AI 小伙伴 + 一套知识管理系统。
为什么是一群 AI，不是一个模型？实测规律：单模型吃不下长任务链——问它五个问题，头两个答得好，到第五个开始胡说八道；让 ComfyUI 连出五张图，第五张的线开始糊。长任务链上，单模型必然失真。
所以是分工协作的 AI 小团队：调研、分析、策划、审核、编排各有专岗，交叉互验，人把关定版。AI 负责执行和互验，人负责判断和决策——人没有失踪，人站到了决策位上。
第三个成员是知识管理系统：华东院几十年攒下的项目档案，正以案例卡的方式被梳理成可调用的底座——既是团队的记忆，也是方案的长期壁垒。
AI 边界（总论已划死，这里只说落地）：AI 做"体力活"——公开信息查证、全院项目经验梳理，成本压到接近零；人做"脑力"——判断、方向感、风险预判与决策建议。本方案不用 AI 替代专业策划，而是把设计院稀缺的人力，全部投到 AI 干不了的那部分。
推广能力：方法已完整跑通并交付过真实甲方（见文末附节），档案底座在持续建设——推广不是从零开始，是从一个已验证的基线往外铺。
视频（3-5 分钟，16:9），四段提纲：
精简 PPT（10 页左右，16:9）兜底：评委翻文档、会议室投影双保险。随方案书一并提交，成片 10-18 前交。
这套方法不是概念验证——它已按正式交付流程呈交真实甲方（安徽六安某城市更新项目，定版留痕、版本链可回溯）。报告里能看到：开篇即结论的判断、每个数字的出处与口径对账（公开文件互核，差异摆明算法）、可交互的 3D 地块证据链（甲方三轮沟通反复查看的那一屏）、下一步动作清单。
它同时回答一个问题：这套方法交付的东西，经得起甲方当面对账——这就是"第一次赴约就带报告"的底气。
本案例细节单独成篇，详见大赛站六安专页。
锐利的行业判断不进正文、不设综述章节——按"备用弹药"整理，评委或甲方聊到相关话题时再拿出来。每条弹药三件套：
| 格 | 内容 |
|---|---|
| 判断 | 一句敢下的、正说反说都站不住我们的话 |
| 依据 | 这条判断从哪来（项目复盘 / 行业公开数据 / 院内经验） |
| 适用边界 | 什么情况下成立、什么情况下不适用 |
格式示例（占位演示，正式条目由团队人工填写，AI 只当格式员）：判断——社区商业的培育期普遍要按三年计，承诺一年回正的测算要警惕；依据——行业公开复盘与院内案例卡（待填）；适用边界——新开业社区商业，不适用于改造型项目。
华建集团第四届职工创新大赛 · 数据/人工智能决策应用方案书 · 2026-10-14 · 华建设计前期策划工作台