產業痛點
AEC 產業正在承受的三大枷鎖
建築、工程、營造的數位轉型，卡在這三個根本性問題上。通用 AI 工具無從解決。
知識孤島
工程知識散落於 PDF、規範文件與資深工程師的腦袋中，無法系統化查詢。每次複核都是從零開始，知識無法傳承與規模化。
操作慣性
報價單審計、設計複核等流程仰賴人工逐頁比對，速度緩慢、錯誤率高。龐大的操作慣性讓自動化導入困難重重。
公有雲資安風險
工程機密與政府標案資料無法上傳至 ChatGPT 等公有雲 AI。資安合規是 AEC 產業導入 AI 的最大實際障礙。
核心技術
三層技術架構
確保每一步推理都可控、可追蹤。這不是套殼 GPT，而是工業規格的 AI 工程。
01 · 混合檢索架構
Hybrid Retrieval
語義向量搜尋結合工業級關鍵字精準匹配。在專業術語密集的工程文件中，精準召回正確資訊，系統性解決純語義 RAG 的幻覺問題。
Semantic + Keyword
02 · 確定性編排
Deterministic Orchestration
以 Python 工作流取代不穩定的 ReAct 執行循環。每一步推理都有明確的輸入輸出與稽核軌跡，確保流程可審計、結果可重現、錯誤可定位。
Python Workflow
03 · MCP 協定層
Model Context Protocol
透過標準化 MCP 介面無縫串接 ERP、CRM 與工業設備系統。無需汰換現有 IT 架構，即可將 AI 智能注入既有作業流程。
ERP · CRM · IoT
實戰案例
國家級智慧建築自動審計平台
政府單位 × 工程顧問公司
! 挑戰
傳統建築法規複核流程須由人工逐條比對設計圖說與法規條文，作業耗時、漏項風險高，且複核過程缺乏可追蹤的數位記錄，難以通過政府驗收稽核。
→ 解決方案
D&L 建立整合全套建築法規的混合檢索知識庫，以確定性編排自動執行逐條審計邏輯，並透過 MCP 協定層串接既有工程管理系統，生成完整可追蹤的審計報告。
成果
複核時間縮短 80%
審計覆蓋率 100%，零漏項
完整數位稽核軌跡，符合政府驗收標準
架構可擴展至其他法規體系與縣市
未來方向
下一步：數據不離場的邊緣 AI
我們正在將 AI 推理能力推向私有邊緣端，讓模型在您的私有伺服器或本地設備上執行，從根本解決資安疑慮，同時保有完整的智能能力。
On-device Intelligence：推理本地執行，敏感資料零上傳
隱私優先架構：符合政府資安規範與 GDPR 合規要求
離線可用性：無需外部網路，確保關鍵業務連續性