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01.基本信息

02.推售信息

03.周边配套

HU FANG

沪房新传播出品

恒文璞悦江南容积率仅约1.25，妥妥的低密别墅区

项目周边环境优美，出门就是朱家角古镇的自然风光，回家是社区的静谧花园，让业主能真正体验到出则显、入则藏的感觉。

效果图，过程稿

恒文璞悦江南从土地天赋开始，价值就区隔了同纬度其它新盘。

项目基于8F洋房+4F叠加底色，整体环河排布，居住舒适度和户型设计在市面上独一档，居住体验Next level。

项目双面环河，营造闹中取静、亲近自然的生活方式！

效果图，过程稿

项目楼栋间距非常奢阔，洋房视野无遮挡，采光均好。

项目拥有更低的楼层，采光更优异，即使一二楼也都有不错的阳光。

洋房+叠加的墅区住户更少，从土地、绿化、社区配套到物业，人均资源占有更多，隐私性更好。

项目周边地块均是低密社区，像新城观澜府、滨湖郡、等项目都临近交付，整个区域逐步成型完善，形成一个低密居住区。

随着更多的住宅地块开发及配套建成，未来青浦新城西片区将打造成非常宜居的生活居住地！

项目利用双面环水的特点，设计“一巷两湾·五庭九弄”的景观布局。

项目以“和风巷，月牙湾，杏花疏影溪云染；五庭汀桥烟雨，九弄道尽蝶澜，傍花随柳梦夕岸”，的意境，展开对社区景观的塑造。

效果图，过程稿

项目打造新中式立面风格，别墅1-3层、洋房1-2层采用来自巴西的维多利亚白天然石材干挂，营造高级、大气的建筑气质。

效果图，过程稿

洋房和别墅都是坡屋面设计，这意味着洋房顶层和上叠都或有惊喜附赠空间，性价比超高。

项目直线3km内拥有品牌商业，其中包括约25万㎡万达茂和东渡蛙城。

青浦万达茂：万达茂是万达广场的全新升级之作。高达45万㎡的总面积，拥有国内仅有的全场景汽车乐园和梦幻雨林主题儿童乐园、永辉超市、万达影城、华为、小米直营店、星巴克等近百家首入青浦的知名品牌，打造一座超级家庭娱乐购物中心；

东渡蛙城：定位生态公园剧场型的主题商业，是集合集写字楼、购物中心、商铺、酒店等七大产品业态的29万方大型城市综合体，为青浦打造沪上商业新名片；

青浦吾悦广场：总体量达15万方，是一个集商业、居住、办公、酒店为一体的多功能大型城市综合体项目。青浦吾悦广场作为青浦区首席购物中心，成功招商星巴克、家乐福超市、大光明影院、孩子王、新华书店等多维业态，满足吃、喝、玩、乐、购一站式需求。

医疗方面

三甲医疗频繁落地，“红房子”，儿童医院及中山医院相继落地。多个三甲医疗配套陆续落地青浦新城，周边医疗水平也将成为青浦新城西的一大亮点。

项目西侧约2km就是复旦大学附属妇产科医院青浦分院（青浦红房子医院），定位为一所拥有妇科、产科、妇幼保健、生殖医学等全国领先学科的高水平三级甲等妇产科专科医院。

旁边的上海儿童医院长三角示范区医学中心建成后将成为上海儿童医院未来的主院区，汇集儿童医院重点学科，打造面向长三角区域的儿童危重症协同救治中心、出生缺陷临床研究中心、儿童早期发展康复中心和感染性疾病诊治中心。还有复旦大学附属中山医院国家医学中心青浦新城院区一期同样选择项目附近，直线距离约900米。

交通方面

一定范围上双轨并行，10站直达虹桥心，凸显价格洼地；三横一纵快速路网及青浦大道交通环线规划，持续拉近大虹桥距离！

项目距离17号线淀山湖大道站约2公里，一脉虹桥，10站即达虹桥心，且站站商业TOD。经17号线可无缝换乘2号线、10号线。

上海示范区线开工仪式于7月13日举行。线路途经青浦区、闵行区，全长49.122公里，建设工期6年。途径芳乐路、徐乐北路、赵重公路、华青路、青浦新城、朱家角、西岑、水乡客厅8个站点。

地面交通：

三横一纵快速路网

三横：崧泽高架，G318（沪青平大道）、G50（沪渝高速）等高速路形成三横一纵快捷路网。

一纵：指青浦大道，连接崧泽大道，沪青平公路，G50沪渝高速。

生态方面

项目周边涵盖5大生态天然氧吧，2大国家级旅游景区，生态人文景观优越，适合全家出行。

青浦示范区绿化覆盖率达到42%以上，空气环境质量指数优良率为89.3％，水质优良率达到70%，可以说是上海西面的大绿肺。

项目周边就涵盖多个国家AAAA级景区。

项目东侧步行可达淀山湖。淀山湖水面面积约62k㎡，为杭州西湖的12倍，是上海地区最大的淡水湖。不仅提供了优美的自然风光和健康的生态居住环境，淀山湖景区还有大量休闲配套，是放松身心的好去处。

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尤其今年以来，在政策赋能下，建筑业与数智技术融合步伐不断加快。今年3月，住房城乡建设部印发《智能建造技术导则（试行）》，加快推进智能建造技术在工程建设全生命周期应用。

如何进一步推动人工智能技术与建筑业融合？智能建造提速，还需迈过几道坎？科技日报记者近日就此采访了多位专家。

数字平台成“得力干将”

2024年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》。在推动智能建造与建筑工业化协同发展方面，该文件提出多个任务方向：深化应用建筑信息模型（BIM）技术；推动自动化施工机械、建筑机器人、三维（3D）打印等相关设备集成与创新应用；推进智慧工地建设等。

今年，记者走访多个施工现场时发现，上述许多技术已然“落地开花”。例如，在深化BIM技术应用方面，一些项目团队尝试把BIM技术与GIS（地理信息系统）相结合，打造集管理、生产、监控和服务于一体的智慧工地平台。

6月，重庆东站正式开通运营，这是西南地区规模最大、功能最全的铁路综合交通枢纽。中铁建工集团重庆东站项目BIM与信息化负责人段先航说，重庆东站总建筑面积123万平方米，建筑体量庞大，施工内容繁杂。在建设过程中，基于“BIM＋GIS”技术搭建起的重庆东站智慧建造管控平台，成为管理团队的“得力干将”。

平台页面中央是重庆东站的GIS模型。段先航介绍，通过创新航线设计方法与优化建模算法，建筑团队可以用普通消费级无人机进行摄影、测量，大大节约建模成本。当仿真建模图被放大后，每条道路、每个塔吊、每栋建筑都清晰可见。

平台不仅可完成面积测算等基本操作，还能与现场智能化装备联动，通过物联网监测风险点位，传输实时数据，护航工地施工安全。“当我们点击页面上这个绿色的点位，它就能显示出塔吊的高度、力矩比、点位风速等信息。”段先航告诉记者，“为了实现分钟级监测，项目团队在施工现场布设了骨干网桥。它就像一个大Wi－Fi，能把数据迅速分发给平台服务器。”

平台为项目带来了巨大效益。段先航介绍，在安全管理方面，它填补了人眼看不到的盲区，为工人生命安全保驾护航。在施工规划方面，曾经需要开无数次会、反复协调的施工道路组织问题，也在平台的帮助下迎刃而解。

AI应用仍处起步阶段

数字信息技术应用不断深化的同时，人工智能技术也逐步渗透到建筑行业中。一些企业开展探索，以DeepSeek大模型为底座，搭建建筑行业大模型。这类大模型有的可用于施工成本测算、收支对比等财务领域；有的可用于建筑知识问答、业务内容讲解等问答领域。然而，记者发现，在图纸设计、方案分析等建筑施工核心环节，大模型应用情况却不乐观。

对此，段先航坦言，当前人工智能技术在建筑行业应用仍处于起步阶段，应用范围较为有限。这背后主要有数据和算法双重原因。

大模型好用靠的是“题海战术”，足够的训练数据才能“喂饱”大模型。就建筑行业而言，大模型的算法“黑箱”会降低业内对其的信任度与接受度。企业往往对大模型数据的安全性、隐私性存有疑虑，担心上传的关键施工数据被泄露。尤其很多工程的BIM模型、合同文件等信息都属于保密范畴，确保信息安全是首要任务。

此外，同济大学土木工程学院教授卢昱杰分析，一个施工项目可能涉及多个部门，数据系统往往彼此独立，难以互联互通，数据收集难度较大。现有工程建造数据质量往往参差不齐，工程图文数据标准不统一，无法保证数据的有效性和质量。

“巧妇难为无米之炊”，没有高质量、丰富的训练数据，大模型目前在应用过程中存在较严重的“AI幻觉”，无法正确理解指令，难以执行复杂任务。

段先航对此深有感触。“我曾试着给大模型一张测试图纸，让它据此生成一份施工方案，结果发现它连最基础的CAD图形识别都做不到，只读得懂文字。”段先航摇着头说，“在建筑施工行业里，读不懂图就意味着被淘汰。”

成本性能为落地关键

虽然人工智能落地建筑行业仍面临诸多难题，但其应用潜力不容小觑。段先航举例，在数据互通方面，人工智能有望通过整合数据，打破信息壁垒，解决因数据不连通、接口不统一导致的“信息孤岛”问题。在技术管理方面，人工智能有望优化施工图纸管理、编制施工计划，提升工作效率。在安全管理方面，人工智能可智能识别风险点位，全时段护航施工安全。

要促进人工智能在建筑行业落地，段先航认为，首先要解决本地化部署问题。将大模型部署到用户本地服务器或设备上，有助于保障用户数据隐私。然而，高昂的算力成本让许多施工团队望而却步。且不谈模型性能，据业内估算，一个较小规模的模型，总体部署下来都需要一二十万元，后续还会有各种维护成本。

可喜的是，随着技术不断升级，大模型算力成本不断降低。段先航认为，随着成本进一步下降，大模型本地部署或成为行业的主要选择。这有利于促进人工智能在建筑行业的广泛应用。

此外，还应推动行业大模型性能升级。当前，医疗、金融、教育等领域的行业大模型不断涌现。记者发现，其背后都有各类联盟、协会等行业共同体的推动。从成本看，训练高性能的行业大模型需要投入巨大人力物力，远非一家之力可以完成。

对此，段先航建议，共建行业大模型，推进数据共享，打破信息壁垒。“在重庆东站智慧建造管控平台的建设中，为解决多源异构数据的难题，我们做了大量‘体力活’，为不同信息化设备开发大量数据接口。这为后续开展大模型建设积累了经验。”段先航说，可通过建设建筑行业大模型行业协会等方式，推动行业数据标准统一，为大模型提供更加充足、高质量的训练数据。