人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度滲透進建筑業的每一寸肌理。從設計圖紙的智能化生成，到施工現場的無人化管控，再到建筑全生命周期的數字化運維，AI技術正在重塑行業的底層邏輯。這場變革不僅是工具的迭代，更是思維模式、管理范式與產業生態的全面升級。在這場轉型中，技術如何與行業基因深度融合？數據如何釋放價值？制度如何適應新質生產力？正成為行業亟待破解的重要課題。

技術深度融合：構建“通用+行業”的智能底座

AI與建筑業的結合，絕非通用技術的簡單套用，需針對行業特性進行深度適配。如何跨越技術鴻溝，讓AI真正成為工程管理的“智慧大腦”？行業專家給出了方向。

同濟大學建筑產業創新發展研究院院長王廣斌表示，建筑業AI的有效落地，關鍵在于構建“大語言模型+知識圖譜+AI智能體”的協同應用新范式。他認為，與通用大模型不同，產業AI應用更側重于基于高質量、標準化的行業數據進行“后訓練”，注入領域專業知識，以確保應用的準確性和科學性。數據的質量，包括其時效性、完整性、準確性、規范性、唯一性和可追溯性，是模型訓練成功與否的根本保障。因此，“以數據為基礎、技術為翼、場景為錨”成為產業落地的核心思路。

杭州新中大科技股份有限公司總裁韓愛生認為，人工智能正扮演著第四次工業革命中“智慧大腦”的關鍵角色，其革命性的技術突破正從根本上重塑著工程管理的面貌與格局。工程建設行業的發展必然要求將通用大模型的泛知識的潛力與針對本行業深度定制的行業大模型相結合，通過這種“通用+行業”的協同模式，才能真正有效地應對挑戰，釋放數據價值，驅動產業實現跨越式升級。

對于工程企業如何落實“AllinAI”（全方位人工智能）戰略，韓愛生提出五大關鍵：一是選擇有經營價值的應用場景，如智能調度、風險預測、成本優化等；二是盤活數據資產，構建高質量行業數據庫；三是強化算力支撐，借助公有云和私有云靈活協同提升處理能力；四是優化算法模型，結合工程特點開發專用AI平臺；五是推動組織變革，培養復合型人才并重構管理流程。他認為，未來“AI+智能建造”不再是概念，而是行業標配。

百度智能云AI與大模型平臺總經理忻舟注重技術路徑的獨特性，他表示，從大模型賦能場景的維度看，建筑業具備大模型發揮價值的復雜作業場景。相比制造業，建筑業生產數字化復雜度高、管理數字化靈活性強、智能化轉型升級的業務場景更加復雜、技術難度更具挑戰性。大模型應對復雜任務的泛化能力，為智能建造提供了一種全新的技術實現路徑，大模型將有效支撐“自感知、自學習、自決策、自控制、人機共融協作”的智能建造新范式。

數據驅動與人才培養：激活行業轉型的核心動能

數據是智能建造的“新地基”，人才是駕馭數據的“建筑師”。二者缺一不可，共同構成行業數智化轉型的核心動能。

上海建工集團黨委書記、董事長杭迎偉表示，建筑業高質量發展的未來，數據是核心資產、人才是第一資源、制度是創新土壤。當前建筑業數智化轉型仍處于起步階段，產業鏈數據協同不足，數字資產價值有待釋放。建議加快形成建筑數據資產的頂層設計、制度支撐和標準體系，圍繞建筑全產業鏈、全生命周期，推動數據治理、促進數據流動、激活數據價值。此外，建筑業的數智化轉型需要既懂施工工藝、又懂數字技術的“翻譯員”，需要能夠熟練操控各類建筑機器人的“操控者”，需要既懂專業知識、又懂智慧運維的“運維師”。跨界融合能力是未來數智建造人才的培養方向，也是行業轉型升級的真正出路。

清華大學互聯網產業研究院院長、清華大學經濟管理學院教授朱巖認為，AI賦能建筑產業數字化轉型的關鍵在于構建可信數據空間，并基于可信數據做好產業智能體設計。數字時代，建筑業的勞動對象將從土地、鋼筋和水泥變為數據、算法和算力，勞動工具將從工程機械變為大模型，勞動者將從工人變為數字空間的建造者。未來的發展趨勢是人機融合而非簡單替代，充分了解人與機器各自的能力，才能共同開發產業潛能。

針對企業如何引入AI的問題，王廣斌表示，AI并非簡單的工具升級，而是一場涉及組織變革、人才培養乃至數字化領導力重塑的長期價值革命。在此過程中，行業資深專家的知識經驗與AI技術的深度融合，以及對數據安全與治理的高度重視，將是推動產業智能化升級不可或缺的核心要素。

制度創新與生態重構：可持續轉型的保障

技術的突破需要制度的護航，數據的流動依賴生態的協同。唯有構建適應智能建造的新型生產關系，方能實現行業的長遠發展。

住房城鄉建設部原總工程師王鐵宏認為，研發AI建筑產業大模型要把握三個底層邏輯：一是與通用大模型的關系。此前，專家學者普遍認為，產業大模型構筑在通用大模型底座之上，通用大模型可能是閉源、封裝的，因此產業大模型與通用大模型的界面非常清晰明確。DeepSeek（深度求索）徹底顛覆了這一切，完全開源又是生成式，通用大模型不斷地向上拱入到本來以為是產業大模型的空間，越來越深、越來越廣，產業用戶越來越多，界面模糊不清且沒有規律。在這種嚴峻挑戰下，建筑產業大模型如何研發，是一個重要課題。

二是數據資源。無論通用大模型如何發展，一定有局限性，也是建筑產業數據資源的局限，而這個局限恰恰就是研發建筑產業大模型的優勢，凡是有BIM（建筑信息模型）大數據、供應鏈大數據、ERP（企業資源計劃）大數據、DRP（數據資源規劃）大數據、CIM（城市信息模型）大數據等資源優勢的頭部企業和科技型企業或兩者結合就可以乘勢而上研發相關的建筑產業大模型。

三是與用戶的關系。研發建筑產業大模型，需要明確其市場定位是面向個人消費者、企業用戶，還是二者兼顧。由于通用大模型開源，產業大模型可以斷定基本上也要開源，那么研發產業大模型的價值就包括生成新的數據資源、找到衍生服務、準備引流向定制服務進而向專業模型服務發展。

朱巖從生產關系角度提出變革方向。他表示，AI賦能建筑業的一個關鍵因素，是生產關系的變革，生產資料所有制、人們在生產中的地位和交換關系以及產品的分配方式均需要基于新質生產力進行重構，這場變革的核心在于利用AI探索并突破產業的既有邊界。

杭迎偉呼吁制度破冰，他表示，建筑業數智化轉型的突破要從政策導向轉向制度創新。要積極探索企業家科學家創新容錯制度、科技創新成果市場轉化和利益分享機制、各類所有制企業參與創新平等對待原則等，切實引導建筑企業發揮科技創新主體作用，推動工業化、數智化、綠色化協同發展。他表示，從當前來看，數智建造正不斷挑戰工程建設極限、突破傳統建筑邊界，延伸出更多的新業務。從長遠來看，數智技術將重新定義建筑建造邏輯、未來建筑形態、城市治理范式，為建筑全產業鏈、全生命周期創造更多價值以及新模式、新業態。

忻舟建議，加快推進建設建筑業增強的標準化大模型基礎設施平臺；加快推進大模型應用，鼓勵龍頭企業擔當責任、賦能產業鏈上下游，引導民營科技企業、專精特新的中小企業深入行業、勇敢探索；加快推進行業人工智能人才培養。

如今“AI+建筑業”不再只是概念，而是正在發生的產業革命。其終極目標，絕非以機器取代人類，而是通過AI放大人的創造力與決策力，構建更高效、綠色、人性化的建筑生態。這場變革或許充滿挑戰，但每一次算法的迭代、每一組數據的貫通、每一例場景的落地，都在為智能建造的終極愿景添磚加瓦。當AI從“替代人力”邁向“賦能人性”，建筑業終將從機械的“建造者”蝶變為智慧的“創造者”，書寫屬于數字文明的時代篇章。

來源：中國建設報