建筑企业AI应用行动指南

构建用产业 A I打造 好房子的发展 新模式 寄语 未来的建筑业，将在人工智能与机器人技术的深度融合中迎来根本性变革。建筑不再只是“盖出来”，而是“算出来”“拼出来”的系统工程。面对深地、深海、深空的“三深”极端环境，智能建造机器人将成为突破人类作业极限的关键力量，具备灵巧结构、智能感知与自主决策能力的建造机器人，正推动我们从地球走向太空。从“超级泥瓦匠”砌筑机器人到“月蜘蛛”3D打印系统，从星际乐高式的智能装配模式到数字孪生赋能的全过程管控，未来的建筑不再是不可控的复杂现场，而是高效协同的智能系统。未来的建筑也将从空间产品演进为智能终端，感知人的状态、理解人的需求，主动提供健康、绿色、智慧的服务。建筑企业要抓住AI带来的历史机遇，以人工智能为驱动，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。这是时代赋予我们的使命，也是实现“中国建造2035”的必由之路。 国家数字建造技术创新中心首席科学家、华中科技大学教授丁烈云 推动AI在建筑企业的落地，核心在于实现建筑行业复杂知识的结构化表达和智能化重构。建筑工程大模型的构建，正在通过多模态数据融合与对齐技术，打通文本、工程图表、BIM模型等多模态数据之间的壁垒，提升大模型对建筑行业语义的识别、理解与生成能力。基于混合专家大模型架构，集成化的大模型分级构建与任务调度机制，不仅能够优化算力资源的使用，也可极大提升模型对多应用场景的适配能力和应用效率。同时，面向实际业务需求，打通从数据采集、语料标注、模型训练、应用部署到智能体构建的完整工具链，将极大降低企业对AI能力获取与应用门槛。唯有在行业大模型能力上实现系统性跃升，AI才能真正从“可用”走向“有用”，成为建筑企业可持续发展的新引擎。 中国建筑股份有限公司首席专家李云贵 建筑企业推进AI赋能，关键在于如何将通用大模型“训练”为真正懂企业业务的专业化大模型。实践证明，作为基 本路径，通 过提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-Tuning）和检索增强生成（RAG）这三项关键技术手段，即可以有效实现通用大模型的专业化适配。如果进一步采用“大模型集成小模型”“建立混合专家模型”以及“开发大模型智能体”等进阶路径，则可以提高大模型技术的应用水平。无论采取哪条路径，建筑企业立足自身业务特点，构建高质量数据集是最为关键的。在此基础上，充分利用各种工具系统，就可以最小投入快速构建具备实用价值的专业化大模型，从而实现从数据中自动提炼知识，并科学赋能企业决策。 清华大学教授马智亮 建筑企业的AI转型之路，要立足行业实践逻辑，同时要具备超越当前范式的战略眼光。建筑活动具有空间构型的复杂性、施工环境的动态性以及多专业之间的强耦合特性，这决定了AI在这个领域的落地必须经历知识结构的深度嵌合与组织流程的适应性重构。AI不应仅被视为辅助工具，更应成为建筑企业核心机制的一部分。企业在推进智能化的过程中，需要从工程属性出发，构建面向问题、面向过程的技术融合机制，避免技术与业务“两张皮”。只有当数据与算法深度嵌入业务核心，AI才可能真正参与工程价值创造。在未来，具备知识沉淀、模型驱动与自我调优能力的企业，将形成稳定智能能力体系，进而拥有更强的工程整合力、风险控制力与利润提升力。 全国工程勘察设计大师谢卫 推动AI在建筑企业落地，首要挑战不是技术可行性，而是行业知识的结构化表达。建筑活动本质上是一种跨学科、高耦合、高变异的复杂系统管理过程。只有将专业知识系统化表达为可识别、可推理的数据模型，AI才能真正参与到价值链核心。企业是否具备从项目数据中抽提知识、从碎片流程中识别规则、从经验管理中提取模型的能力，将决定其能否走出传统路径依赖，迈入持续演进与自我优化的智能化发展阶段。这也需要行业整体要加强标准建设、数据流通整合与协同生态的构建，以及持续打造更强能力、更高性能的建筑行业大模型与行业AI平台，共同为建筑企业AI转型落地提供环境保障与能力基座支撑。 中建研科技股份有限公司研究员王静 未来的建筑企业，不应仅仅被视为项目组织单位，而应成为知识生成和复杂系统调度的平台型主体。AI技术提供了一种可能：打破项目间的隔离状态，将不同项目所积累的经验、风险、方案与结果通过数据归集、算法训练转化为企业的知识资产与能力基础。这不仅提升了工程执行的效率，也使建筑企业真正迈向了“学习型系统”的方向。要实现这一转变，企业需要构建从高价值场景识别到AI应用开发与落地闭环的全过程智能能力建设体系，同时建立跨专业、跨阶段融合的韧性组织。这既是一次思维方式的转型，也是企业治理逻辑的重构。能否在此过程中形成系统性竞争力，将成为未来建筑企业的分水岭。 中国信息通信研究院产业规划所人工智能研究中心主任王强 AI技术的发展为建筑业注入了前所未有的活力，也对企业的组织能力、知识体系和管理模式提出了全新要求。建筑企业要实现高质量发展，需将AI作为重塑生产力的关键工具，以项目为载体，以数据为驱动，推动设计、采购、施工等全流程的智能协同。AI不仅是提升效率的手段，更是构建企业核心竞争力的战略支点。未来，谁能率先实现数据沉淀、知识重构、决策智能，谁就能在新一轮产业变革中赢得主动。建筑企业应坚定信心、把握机遇，加快推动AI技术与工程实践深度融合，真正走出一条具有自身特色的智能建造发展之路。 中铁置业集团党委常委、总工程师曹少卫 “数字建筑”作为推动产业全过程、全要素、全参与方实现数字化、在线化、智能化发展的行业战略，今天看来，其正在迈入智能化发展的高级阶段。但这并不意味着行业的数字化发展就已然完备。当前一些建筑企业仍处在数据孤岛、多系统割裂、业务流程未线上化的初级阶段。AI转型的真正难点，不在于技术本身，而在于如何在基础能力薄弱的情况下实现跃迁。因此，企业在拥抱AI的同时，更需要系统性补齐数字化短板，夯实数据基础，理顺业务逻辑，重塑组织能力。只有将数字化能力建设与智能化转型同步推进，才能真正释放AI技术的变革潜力，推动建筑企业实现高质量发展。 广联达科技股份有限公司创始人、战略发展顾问刁志中 AI的技术潜力毋庸置疑，但对建筑企业而言，真正的转型升级不在于“是否用了AI”，而在于是否构建了基于“产业AI”的AI应用能力。不同于通用AI的泛化逻辑，产业AI强调的是，通用AI能力和场景数据、行业知识与专业软件的深度融合，能够深植于业务流程、理解工程语境、解决实际问题。只有这样的AI，才能在高度专业、高度协同、高度独特、高度动态的建筑场景中真正落地生根、发挥价值。可以说，产业AI是建筑企业实现AI落地应用的核心驱动力。未来，唯有依托产业AI，建筑企业才能真正实现从“建造房子”到“建好房子”的跃迁，构建起以数据驱动、知识沉淀、智能决策为核心的新型组织能力，推动管理模式、生产方式与服务形态全面升级，迈向智能化、高质量发展新阶段。 广联达科技股份有限公司董事长、总裁袁正刚 目录 问题导向：建筑企业AI推进中面临的主要误区101 重“基座”轻场景，导致投入大产出小031.1 试图全自建，筑高推进门槛与风险1.205 期望高、落差大，停止行动选择观望1.307 2破局之道：产业AI赋能建筑企业AI应用落地09 产业AI的概念与内涵产业AI的核心价值“四位一体”是产业AI的核心要素“三高”是产业AI的成功关键四层融合，系统推进产业AI落地应用2.12.22.32.42.51113172241 3价值驱动：建筑企业AI能力的系统性打造45 “节本降耗”是建筑企业AI应用的价值目标AI + 设计一体化AI + 成本精细化AI + 施工精细化3.13.23.33.447495160 4把握节奏：建筑企业AI应用推进策略与路径71 三步进阶推动企业智能化跃迁构建从规划到落地的AI行动路径4.14.27673 结束语86 问题导向建筑企业AI推进中面临的主要误区1 随着人工智能的加速发展，大模型技术取得关键突破，产业数字化转型已迈入智能化发展新阶段。Gartner在《2025年十大战略技术趋势》中指出，80%的核心技术趋势与AI密切相关，预计到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。人工智能正从边缘工具跃升为核心引擎，这场变革无可回避。 与此同时，近年来，建筑行业面临市场萎缩、利润下滑、客户不满意等多重挑战，传统粗放式发展模式已难以为继。建筑行业正处于由高速增长转向高质量发展的关键节点，正在开启一场深刻而系统性的转型升级大变局。 用“好科技”打造“好房子”是建筑行业发展新模式，将为建筑企业开辟稳健增长新空间。在此背景下，对于建筑企业而言，加快推进AI应用行动，不再是对技术趋势的被动响应，而是抢占未来发展主动权的战略必然。 然而，相较于互联网、金融等行业，建筑企业数字化基础相对薄弱，业务流程复杂、项目驱动显著、数据断点严重，这使得AI行动显得既迫切，又难以下手。通过对行业内一批企业的走访调研，我们注意到，建筑企业在AI推进过程中，普遍面临价值不清、路径不明、场景模糊等困惑。尽管企业渴望借助AI实现突破，但现实困境加剧了愿景与现实的撕裂感，更导致一部分企业在尝试后选择回避，甚至陷入技术等待与路径依赖的惯性中，难以迈出实质性一步。 当下，建筑企业唯有厘清AI推进过程中的关键误区，构建切实可行的实践思路，才能在这场AI应用行动之战中，实现从理想到现实、从谋划到实践的主动突围。 重“基座”轻场景，导致投入大产出小 建筑企业在推动AI应用过程中，最常见的一个表面矛盾就是“为什么投入了那么多，却看不到实质回报？”其根本原因在于并非投入不足，而在于投入方向和结构的失衡。 在技术浪潮的裹挟下，部分企业将大量预算投向底层技术设施建设与通用大模型部署，试图“搭建AI底座”，却忽视了AI应用真正创造价值的根本在于对产业实际问题的深度理解和对高价值场景的精准聚焦。这种“底座先行”的模式容易形成技术堆砌，难以实现短期业务转化，也容易陷入高投入、低产出的尴尬局面。 当前不少建筑企业在部署AI行动时，采取“技术导向”思维，习惯性地优先投资算力基础设施、数据中心、通用大模型等底层能力，期望借此搭建出可扩展的技术平台。这种“先打地基”的逻辑在传统工程建设中具有合理性，但套用于AI行动时，其效果往往适得其反。AI的价值实现不在于底座的完备程度，而在于是否能够高效适配业务场景、解决实际问题。重技术“基座”而轻应用场景，容易导致技术与业务脱节。进一步而言，没有扎根场景的AI，只能成为孤岛技术，企业投入越多，失落越大。 此外，通用大模型虽具备强大能力，但其训练成本高昂、落地路径不明，在建筑领域短期内难以直接转化为业务红利。很多建筑企业盲目追逐通用大模型，忽视了本行业需求的特殊性和行业数据的复杂性，结果是构建出了“无法使用”“用而无效”的技术体系。 通用大模型构建与AI产业化落地，是两个完全不同的战场，两个战场的游戏规则和核心挑战完全不一样。前者面向通用智能能力的构建，强调算力、算法与数据规模的极限突破；而后者面向垂直产业应用能力建设，核心在于对产业具体业务的深度理解与高效落地。 对于建筑企业而言，AI的真正价值不在于“技术炫技”，而在于业务赋能。这就要求企业跳出“泛AI”思维，将AI推进思路从“重技术设施建设”转向“重业务场景挖掘”，将有限的资源聚焦于能够直接创造业务价值的关键环节，形成正向反馈，进而逐步扩展能力。这种由点及面、由用促建的路径，才是真正符合产业化落地逻辑的AI应用推进方式。 试图全自建，筑高推进门槛与风险 不少建筑企业在AI应用推进初期，往往希望“从头来过”，自建AI团队、训练模型、自主开发算法与系统。这种做法看似拥有自主可控的优势，实则是一种资源错配和AI推进路径误判。 AI研发属于高门槛、高成本、长周期的投入，对团队、资金、技术的要求极高。对于缺乏AI技术基因和信息化工程管理经验的建筑企业而言，这种全链条自建路线不仅资源消耗巨大，持续难