01

技術(shù)融合：從單點(diǎn)應(yīng)用到系統(tǒng)重構(gòu)

建筑行業(yè)的技術(shù)革新，始終圍繞著“更高效、更安全、更精準(zhǔn)”的核心目標(biāo)展開(kāi)。如今，以 BIM（建筑信息模型）為基礎(chǔ)，GIS（地理信息系統(tǒng)）、物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人機(jī)等技術(shù)與 AI 的融合，正在打破傳統(tǒng)施工的信息壁壘。

在重慶東站項(xiàng)目中，建設(shè)團(tuán)隊(duì)通過(guò)建筑信息模型與地理信息系統(tǒng)的深度耦合，搭建起覆蓋 123 萬(wàn)平方米建筑體量的智慧管控平臺(tái)。借助普通消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)與優(yōu)化算法，原本需要專業(yè)設(shè)備才能完成的三維建模成本大幅降低，放大后的模型能清晰呈現(xiàn)每臺(tái)塔吊的位置、每條施工道路的走向。更關(guān)鍵的是，這個(gè)平臺(tái)并非靜態(tài)的圖紙集合——通過(guò)部署在工地的“骨干網(wǎng)橋”，像一個(gè)高速數(shù)據(jù)中樞，將塔吊高度、力矩比、現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)速等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸至服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。

曾經(jīng)需要反復(fù)開(kāi)會(huì)協(xié)調(diào)的施工道路規(guī)劃，在平臺(tái)模擬中可快速優(yōu)化；人眼難以察覺(jué)的安全盲區(qū)，也通過(guò)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)被精準(zhǔn)捕捉。這種“數(shù)字孿生”式的管理模式，讓施工效率提升與安全保障形成了正向循環(huán)。

隨著技術(shù)深化，通用大模型與行業(yè)需求的結(jié)合成為新方向。同濟(jì)大學(xué)專家提出的“大語(yǔ)言模型+知識(shí)圖譜+ AI 智能體”協(xié)同范式，直指行業(yè)痛點(diǎn)：通用 AI 的泛化能力需與建筑領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)深度融合。例如，基于通用大模型底座開(kāi)發(fā)的建筑行業(yè)模型，既能處理施工成本測(cè)算等財(cái)務(wù)場(chǎng)景，又能應(yīng)對(duì)圖紙識(shí)別、規(guī)范解讀等專業(yè)任務(wù)。杭州新中大科技提出的“通用+行業(yè)”協(xié)同模式，則強(qiáng)調(diào)通過(guò)定制化訓(xùn)練，讓 AI 既能理解工程術(shù)語(yǔ)，又能適配施工場(chǎng)景的復(fù)雜性——比如在智能調(diào)度中，既要考慮材料進(jìn)場(chǎng)時(shí)間，又要兼顧天氣變化對(duì)混凝土澆筑的影響。

百度智能云的實(shí)踐進(jìn)一步揭示，建筑業(yè)的 AI 應(yīng)用不同于制造業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景，其施工環(huán)境的動(dòng)態(tài)性、參與方的多元性，要求 AI 具備更強(qiáng)的泛化能力。這種能力體現(xiàn)在“自感知、自決策”的閉環(huán)中：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)算法分析生成調(diào)度指令，再由智能化裝備執(zhí)行，形成從監(jiān)測(cè)到行動(dòng)的完整鏈條。例如，在智慧工地中，AI 不僅能識(shí)別未佩戴安全帽的工人，還能聯(lián)動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)廣播系統(tǒng)發(fā)出警示，甚至同步推送信息至安全員終端，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的即時(shí)響應(yīng)。

02

數(shù)據(jù)與人才：轉(zhuǎn)型的雙引擎

數(shù)據(jù)是 AI 在建筑業(yè)落地的“新地基”。然而，這座地基的構(gòu)建面臨著三重挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)孤島、質(zhì)量參差與安全顧慮。

建筑項(xiàng)目往往涉及業(yè)主、設(shè)計(jì)方、施工方、監(jiān)理等十余個(gè)主體，各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中——設(shè)計(jì)院的 CAD 圖紙、施工方的進(jìn)度表、供應(yīng)商的材料清單，格式各異且難以互通。同濟(jì)大學(xué)土木工程學(xué)院教授盧昱杰指出，地鐵項(xiàng)目曾因施工方與監(jiān)理方的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致進(jìn)度核算偏差達(dá) 15%。更復(fù)雜的是，工程數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊：現(xiàn)場(chǎng)記錄的模糊性、圖紙版本的混亂性，讓 AI 訓(xùn)練如同“用混雜砂石的水泥建房”。重慶東站的實(shí)踐顯示，即便是同一項(xiàng)目，不同班組的施工日志規(guī)范度也存在顯著差異，需要專門團(tuán)隊(duì)進(jìn)行清洗與標(biāo)準(zhǔn)化。

數(shù)據(jù)安全則是企業(yè)的核心顧慮。建筑項(xiàng)目的 BIM 模型、合同文件等包含大量商業(yè)機(jī)密與技術(shù)細(xì)節(jié)，上傳至公共平臺(tái)可能引發(fā)信息泄露。這也是許多企業(yè)對(duì) AI 大模型持觀望態(tài)度的重要原因——算法的“黑箱”特性，讓數(shù)據(jù)所有權(quán)與使用權(quán)的界定變得模糊。為此，本地化部署成為折中方案：將模型安裝在企業(yè)私有服務(wù)器，數(shù)據(jù)無(wú)需外流即可完成訓(xùn)練與推理。但這又帶來(lái)新問(wèn)題：一個(gè)中小型項(xiàng)目的本地化部署成本高達(dá)數(shù)十萬(wàn)元，包括服務(wù)器購(gòu)置、算力維護(hù)等，讓許多中小企業(yè)望而卻步。

破解數(shù)據(jù)困局，需要“技術(shù)+制度”的雙重突破。在技術(shù)層面，上海建工集團(tuán)正在探索的“可信數(shù)據(jù)空間”提供了新思路：通過(guò)區(qū)塊鏈等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)”，讓不同主體在不泄露原始信息的前提下共享數(shù)據(jù)價(jià)值。在制度層面，行業(yè)協(xié)會(huì)推動(dòng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一則更為關(guān)鍵——比如明確 BIM 模型的信息粒度、施工日志的記錄規(guī)范，讓數(shù)據(jù)能在不同系統(tǒng)間順暢流轉(zhuǎn)。

與數(shù)據(jù)同樣重要的是人才。建筑業(yè)的 AI 轉(zhuǎn)型，需要的是既懂“鋼筋混凝土”又懂“算法代碼”的復(fù)合型人才。上海建工集團(tuán)黨委書記杭迎偉將這類人才稱為“翻譯員”：他們能將施工工藝的專業(yè)需求轉(zhuǎn)化為 AI 可理解的算法邏輯，也能將模型輸出的結(jié)果解讀為工程語(yǔ)言。例如，在成本優(yōu)化場(chǎng)景中，他們既要清楚混凝土強(qiáng)度等級(jí)與價(jià)格的關(guān)系，又要理解 AI 生成的材料替代方案背后的算法邏輯，才能判斷方案的可行性。

人才培養(yǎng)需要組織變革的支撐。杭州新中大科技提出的“All in AI”戰(zhàn)略中，“推動(dòng)組織變革”被列為五大關(guān)鍵之一——企業(yè)需要重構(gòu)管理流程，讓技術(shù)團(tuán)隊(duì)與工程團(tuán)隊(duì)深度協(xié)作。比如，在智能調(diào)度系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，工程師需向算法團(tuán)隊(duì)詳細(xì)說(shuō)明塔吊作業(yè)的安全規(guī)程，算法團(tuán)隊(duì)則需向工程師解釋模型參數(shù)的工程含義，這種雙向溝通才能避免“AI 方案在現(xiàn)場(chǎng)無(wú)法落地”的尷尬。

03

全周期滲透：AI 重塑建造各環(huán)節(jié)

從設(shè)計(jì)圖紙到建筑運(yùn)維，AI 正沿著建筑全生命周期實(shí)現(xiàn)深度滲透，在每個(gè)環(huán)節(jié)釋放獨(dú)特價(jià)值

設(shè)計(jì)階段的 AI 應(yīng)用，打破了傳統(tǒng)“手繪+測(cè)算”的低效模式。通過(guò)分析海量歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)，AI 能在幾小時(shí)內(nèi)生成多種設(shè)計(jì)方案，并同步完成成本、能耗、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度的測(cè)算。例如，商業(yè)綜合體項(xiàng)目中，AI 工具基于場(chǎng)地日照數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整玻璃幕墻的傾斜角度，使夏季空調(diào)能耗降低 23%，同時(shí)給出不同角度對(duì)應(yīng)的建材成本差異。更關(guān)鍵的是，AI 能處理跨專業(yè)協(xié)同難題：當(dāng)建筑、結(jié)構(gòu)、機(jī)電三個(gè)專業(yè)的圖紙出現(xiàn)沖突時(shí)，AI 可通過(guò)比對(duì) BIM 模型，自動(dòng)標(biāo)記矛盾點(diǎn)并提出優(yōu)化建議，將傳統(tǒng)需要數(shù)周的協(xié)調(diào)工作壓縮至幾天。

施工階段的 AI 應(yīng)用聚焦于安全與效率的平衡。在安全管理上，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)攝像頭，實(shí)時(shí)識(shí)別未系安全帶、違規(guī)操作機(jī)械等行為，識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá) 92%以上。某央企的智慧工地?cái)?shù)據(jù)顯示，這類系統(tǒng)使安全事故發(fā)生率下降 40%。

在進(jìn)度管理上，AI 通過(guò)整合材料進(jìn)場(chǎng)數(shù)據(jù)、勞動(dòng)力考勤、天氣信息等，構(gòu)建動(dòng)態(tài)進(jìn)度模型。當(dāng)某批次鋼筋延遲交付時(shí)，模型會(huì)自動(dòng)調(diào)整綁扎工序，優(yōu)先安排其他區(qū)域施工，避免工人窩工。重慶東站的實(shí)踐還顯示，AI 與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合能填補(bǔ)管理盲區(qū)：通過(guò)在深基坑周邊布設(shè)傳感器，AI 可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)位移變化，當(dāng)數(shù)據(jù)超出閾值時(shí)立即觸發(fā)預(yù)警，比傳統(tǒng)人工巡檢提前 3 小時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。

運(yùn)維階段的 AI 則讓建筑從“被動(dòng)維修”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)養(yǎng)護(hù)”。迪拜哈利法塔的智能維護(hù)系統(tǒng)，通過(guò)分析 57 部電梯的振動(dòng)、溫度等數(shù)據(jù)，能提前 14 天預(yù)測(cè)潛在故障，將停機(jī)時(shí)間縮短 60%。在能耗管理上，AI 可根據(jù)建筑使用情況動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)設(shè)備：工作日 18 點(diǎn)后自動(dòng)降低辦公區(qū)空調(diào)功率，節(jié)假日關(guān)閉非必要照明，使寫字樓的年電費(fèi)減少 18 萬(wàn)元。

更長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI 正在推動(dòng)“數(shù)字孿生”運(yùn)維——通過(guò)構(gòu)建與實(shí)體建筑一致的虛擬模型，模擬不同使用場(chǎng)景下的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，為改造升級(jí)提供依據(jù)。例如，老舊小區(qū)加裝電梯時(shí)，AI 通過(guò)數(shù)字孿生模擬電梯對(duì)原有結(jié)構(gòu)的荷載影響，提前優(yōu)化安裝方案，避免施工后出現(xiàn)墻體開(kāi)裂。

04

破局之路：挑戰(zhàn)與生態(tài)構(gòu)建

盡管 AI 在建筑業(yè)的應(yīng)用前景廣闊，但其深化仍面臨多重挑戰(zhàn)，破局的關(guān)鍵在于構(gòu)建協(xié)同生態(tài)。

數(shù)據(jù)層面的瓶頸尤為突出。一方面，行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)缺失，不同企業(yè)的 BIM 模型格式、成本編碼體系差異顯著，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以共享；另一方面，數(shù)據(jù)安全與利用的矛盾亟待解決——企業(yè)既擔(dān)心核心數(shù)據(jù)泄露，又希望通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練提升模型效果。對(duì)此，住房城鄉(xiāng)建設(shè)部原總工程師王鐵宏提出，擁有 BIM、供應(yīng)鏈等大數(shù)據(jù)資源的頭部企業(yè)，可聯(lián)合科技公司共建行業(yè)大模型，通過(guò)“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”的技術(shù)架構(gòu)，在保障安全的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。

算力成本與技術(shù)門檻也制約著中小企業(yè)。調(diào)研顯示，一套基礎(chǔ)版建筑 AI 系統(tǒng)的年運(yùn)維成本約 20 萬(wàn)元，這對(duì)利潤(rùn)率不足 3%的中小建筑企業(yè)而言壓力較大。但技術(shù)迭代正帶來(lái)轉(zhuǎn)機(jī)：隨著大模型壓縮技術(shù)的發(fā)展，中等規(guī)模的行業(yè)模型部署成本已較兩年前下降 50%，未來(lái)本地化部署有望成為主流。政策層面的支持同樣重要，如某地住建部門推出的“智能建造補(bǔ)貼計(jì)劃”，對(duì)采用 AI 技術(shù)的項(xiàng)目給予工程造價(jià) 1%的獎(jiǎng)勵(lì)，有效降低了企業(yè)嘗試成本。

制度創(chuàng)新是生態(tài)構(gòu)建的核心。上海建工集團(tuán)呼吁從“政策導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“制度創(chuàng)新”，例如建立企業(yè)家與科學(xué)家的容錯(cuò)機(jī)制，鼓勵(lì)技術(shù)探索；完善 AI 成果轉(zhuǎn)化機(jī)制，讓實(shí)驗(yàn)室的算法能快速適配工地場(chǎng)景。在標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)上，需加快制定 AI 應(yīng)用的技術(shù)規(guī)范——如明確 AI 成本估算的誤差范圍、智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的性能指標(biāo)等，讓企業(yè)有章可循。

從重慶東站的智慧平臺(tái)到哈利法塔的智能運(yùn)維，AI 正在重新定義建筑業(yè)的生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系。這場(chǎng)變革的終極目標(biāo)，并非用機(jī)器取代人類，而是通過(guò)技術(shù)放大人的創(chuàng)造力——讓工程師從繁瑣的算量工作中解放出來(lái)，專注于方案創(chuàng)新；讓工人從危險(xiǎn)作業(yè)中脫離出來(lái)，轉(zhuǎn)向設(shè)備操控。當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、人才儲(chǔ)備、制度保障形成合力，建筑業(yè)終將完成從“汗水產(chǎn)業(yè)”到“智慧產(chǎn)業(yè)”的蛻變，在數(shù)字文明時(shí)代書寫新的建造篇章。

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