行业研究公司研究宏观策略财报招股书会议纪要 Token 低空经济十五五 AIGC 大模型

建筑企业AI应用行动指南

建筑建材 2025-09-05 广联达科技股份有限公司测试专用号2高级版

建筑企业AI应用行动指南

核心观点：建筑企业应抓住AI带来的历史机遇，以产业AI为驱动，推动组织能力、生产体系和价值创造方式的整体跃升，在智能建造新范式中塑造自身核心竞争力，实现“中国建造2035”。

关键数据：

Gartner预测，到2028年，15%的日常运营决策将由自主Agent完成；到2030年，80%的人类将每天与Agent协作。
皇家特许测量师学会（RICS）报告显示，数字化在“成本控制”环节最能产生实质性效果，占比63%。
住建部统计，2022年全国建筑工地发生的起重机械事故占总施工事故的23.6%，其中因违反“十不吊”原则导致的事故占比高达68%。

研究结论：

建筑企业在推进AI应用过程中，普遍面临价值不清、路径不明、场景模糊等困惑，需厘清AI推进过程中的关键误区，构建切实可行的实践思路。
重“基座”轻场景会导致投入大产出小；试图全自建会筑高推进门槛与风险；期望高、落差大容易导致停止行动选择观望。
产业AI是将人工智能技术与特定产业的领域知识、业务流程、数据特性深度融合，以解决产业实际问题、提升生产效率、优化资源配置、创造新价值的技术体系和应用范式。
产业AI的核心价值在于深度嵌入业务流程，撬动企业能力跃迁，系统化整合企业历史知识资产，助力企业实现“从个人能力到团队能力”、“从项目能力到企业能力”、“从过去能力到现在能力”的转变。
产业AI的“四位一体”核心要素是应用场景、数据、算法、算力的协同整合。
“三高”——高质量数据、高可靠模型和高价值场景，是推动产业AI高效落地的成功关键。
建筑产业数据存在高度复杂特性，包括多源异构、多维度、高频动态、高专业耦合特性。
BIM和IoT是建筑企业高质量数据的核心来源，二者融合是构建高质量数据体系的关键。
建筑企业要围绕核心价值链打造AI能力，即设计一体化、成本精细化、施工精细化。
AI与BIM深度融合实现高质量设计和高价值交付；AI应用价值，通过AI创意赋能，方案阶段为工程造价提高测算效率与精准度；AI智能成本核算、AI智能资金管理、AI智能问数等，助力项目成本全链条精细化控制。
AI + 施工精细化，通过AI赋能塔吊、物资、进度、安全、项目决策等，实现施工过程精细化管理和智能化升级。
建筑企业AI应用落地需分阶段、分层次稳步推进，包括场景赋能、业务再造、组织进化三个阶段。
建筑企业应开展AI行动规划，从业务层、技术层和运营层协同推进策略，高效助力建筑企业科学构建清晰可行的AI推进行动规划。
识别高价值场景是AI应用场景选择的关键，可通过“三步十问”方法论进行评估。
构建高质量数据，包括构建高质量数据集和知识图谱，是支持AI在实际场景中产生价值的核心要素。
建立企业大模型，需要系统化的开发流程，包含算力基础设施准备、基础模型选择、企业语料清洗/标注、数据集构建、企业大模型训练、企业AI应用开发等环节。
融合应用AI产品，将产业AI能力深度嵌入工程软件与实际业务场景中，落地并实现设计、成本、施工等核心环节的AI应用价值。