隨著DeepSeek及人形機器人的爆火，人工智能已經(jīng)逐漸成為推動各行各業(yè)數(shù)字化轉型的重要力量，建筑業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè)之一，面臨著效率低、風險高、質量監(jiān)管難度大的企業(yè)難題，AI技術的快速發(fā)展，為建筑企業(yè)的數(shù)字化轉型迎來了新機遇，如何實現(xiàn)AI技術與建筑工程全流程整合，構建支撐企業(yè)降本增效與競爭力躍升的戰(zhàn)略體系，是建筑產(chǎn)業(yè)升級的核心命題。

AI技術賦能的實踐突破

湖北聯(lián)投集團有限公司（以下簡稱“湖北聯(lián)投”）業(yè)務多元，廣泛覆蓋房建、公建、市政、路橋、園區(qū)、物業(yè)服務等領域。集團旗下?lián)碛性O計、施工、監(jiān)理等全鏈路企業(yè)且積極探索AI在建筑領域的應用。

產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，從“經(jīng)驗驅動”到“數(shù)據(jù)驅動”。傳統(tǒng)管理依賴經(jīng)驗決策，風險較大。湖北聯(lián)投旗下索元數(shù)據(jù)研發(fā)的“百業(yè)先問”產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)計算平臺，匯聚數(shù)億專利、工商數(shù)據(jù)和40多個國家戰(zhàn)略新興圖譜數(shù)據(jù)，從多維度為產(chǎn)業(yè)園區(qū)提供智慧應用功能。數(shù)據(jù)驅動的決策模式有助于企業(yè)了解市場和客戶，優(yōu)化流程，提升競爭力。

過程管理，從“人工巡檢”到“智能決策”。人工巡檢存在局限性，湖北聯(lián)投構建AI+“空天地”一體化監(jiān)管體系，實現(xiàn)工地管理從被動到主動的轉變。AI巡檢系統(tǒng)能數(shù)字化信息、分析數(shù)據(jù)，結合圖像識別促進施工現(xiàn)場管理智能化，輔助智能決策。

成本與質量控制，從“事后糾錯”到“實時預警”。湖北聯(lián)投自主搭建BIM+全景AI協(xié)同管理平臺，融合BIM、數(shù)字孿生與AI技術，精準采集數(shù)據(jù)，對工程關鍵要素深度分析。通過實模對比，指導施工，減少返工，兼顧質量與成本。

智慧運維，從“被動維護”到“預測性服務”。以數(shù)字孿生空間與BIM模型為基礎，整合前沿技術搭建系統(tǒng)，實現(xiàn)智能預警、故障識別等功能，滿足建筑全生命周期智慧運維需求。同時，開發(fā)多個“AI員工”為用戶提供決策和產(chǎn)業(yè)升級支持。

智能裝備，從“機械施工”到“智能建造”。湖北聯(lián)投探索施工機器人應用，實現(xiàn)人機協(xié)同。如在項目中采用整平機器人、雙足巡檢機器人等，提升施工和管理效能。

企業(yè)應用AI技術的困境

AI技術在建筑業(yè)的應用得益于多方面因素。政策上，國家對建筑業(yè)數(shù)字化轉型給予支持，為AI大規(guī)模應用提供保障與契機，引導探索新模式與路徑。需求方面，行業(yè)挑戰(zhàn)下建筑企業(yè)對成本控制、精細化管理等需求迫切，促使其布局AI提升競爭力。技術層面，DeepSeek技術突破降低算力成本，使專有場景AI模型訓練成為可能，且機器人、BIM等與AI融合帶來更多創(chuàng)新場景，推動其深度應用。然而，行業(yè)的AI技術的應用才剛剛起步，應用的深度和廣度都還有一定的差距。

首先，存在技術瓶頸與數(shù)據(jù)壁壘，算法精度不足。AI模型在復雜建筑場景下泛化能力弱，施工環(huán)境變化、地質差異等易導致預測偏差，且建筑業(yè)數(shù)據(jù)分散于不同系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一標準和接口，形成數(shù)據(jù)孤島，難以實現(xiàn)全流程協(xié)同。其次，人才與組織適配難，復合型人才短缺。傳統(tǒng)教育體系與行業(yè)需求脫節(jié)，限制了技術創(chuàng)新和項目管理能力，傳統(tǒng)企業(yè)組織架構僵化，層級制度影響技術迭代，跨部門協(xié)作不暢，既有管理模式難以適應數(shù)字化需求，增加了技術與業(yè)務融合的阻力。最后，成本與收益平衡困境。AI技術引入初期需大規(guī)模投入，硬件采購和平臺搭建成本高，短期收益不明顯，而運維成本也不可控，如系統(tǒng)算法需持續(xù)更新，后期維護費用可能超預期，使企業(yè)決策層有所顧慮。

企業(yè)接入AI技術的實施路徑

AI技術的應用是一個長期積累的過程，不可能一蹴而就，但這并不代表過程完全黑盒，要以價值為出發(fā)點，以提高效益為著眼點。首先，構建標準化數(shù)據(jù)庫，打破“信息孤島”。這需要整合BIM、ERP（企業(yè)資深計劃）和物聯(lián)網(wǎng)等各條線、各部門的數(shù)據(jù)，構建全流程數(shù)據(jù)庫為模型訓練提供基礎支撐，數(shù)據(jù)才是AI應用的靈魂。其次，分場景漸進式落地。在設計端采用生成式AI工具實現(xiàn)參數(shù)化方案優(yōu)化，在施工端部署計算機視覺系統(tǒng)進行安全監(jiān)控與進度預測。再其次，構建合作生態(tài)協(xié)同體系。聯(lián)合高校、AI公司開發(fā)行業(yè)算法，避免重復造輪子，參與行業(yè)聯(lián)盟，推動AI技術標準制定與數(shù)據(jù)共享機制。最后，通過政策引導建立試點項目。以政府補貼分攤企業(yè)初期投入風險，建立成本—收益動態(tài)評估模型，優(yōu)先在標準化程度高的模塊（如能耗管理、文本處理、標準客戶）實現(xiàn)短期收益閉環(huán)，逐步向復雜場景延伸。

（作者單位為湖北聯(lián)投集團有限公司）

來源：中國建設報