隨著DeepSeek及人形機器人的爆火，人工智能已經逐漸成為推動各行各業數字化轉型的重要力量，建筑業作為傳統行業之一，面臨著效率低、風險高、質量監管難度大的企業難題，AI技術的快速發展，為建筑企業的數字化轉型迎來了新機遇，如何實現AI技術與建筑工程全流程整合，構建支撐企業降本增效與競爭力躍升的戰略體系，是建筑產業升級的核心命題。AI技術賦能的實踐突破 湖北聯投集團有限公司（以下簡稱“湖北聯投”）業務多元，廣泛覆蓋房建、公建、市政、路橋、園區、物業服務等領域。集團旗下擁有設計、施工、監理等全鏈路企業且積極探索AI在建筑領域的應用。 產業規劃，從“經驗驅動”到“數據驅動”。傳統管理依賴經驗決策，風險較大。湖北聯投旗下索元數據研發的“百業先問”產業大數據計算平臺，匯聚數億專利、工商數據和40多個國家戰略新興圖譜數據，從多維度為產業園區提供智慧應用功能。數據驅動的決策模式有助于企業了解市場和客戶，優化流程，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，湖北聯投構建AI+“空天地”一體化監管體系，實現工地管理從被動到主動的轉變。AI巡檢系統能數字化信息、分析數據，結合圖像識別促進施工現場管理智能化，輔助智能決策。 成本與質量控制，從“事后糾錯”到“實時預警”。湖北聯投自主搭建BIM+全景AI協同管理平臺，融合BIM、數字孿生與AI技術，精準采集數據，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”。以數字孿生空間與BIM模型為基礎，整合前沿技術搭建系統，實現智能預警、故障識別等功能，滿足建筑全生命周期智慧運維需求。同時，開發多個“AI員工”為用戶提供決策和產業升級支持。 智能裝備，從“機械施工”到“智能建造”。湖北聯投探索施工機器人應用，實現人機協同。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。企業應用AI技術的困境 AI技術在建筑業的應用得益于多方面因素。政策上，國家對建筑業數字化轉型給予支持，為AI大規模應用提供保障與契機，引導探索新模式與路徑。需求方面，行業挑戰下建筑企業對成本控制、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融合帶來更多創新場景，推動其深度應用。然而，行業的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，存在技術瓶頸與數據壁壘，算法精度不足。AI模型在復雜建筑場景下泛化能力弱，施工環境變化、地質差異等易導致預測偏差，且建筑業數據分散于不同系統，缺乏統一標準和接口，形成數據孤島，難以實現全流程協同。其次，人才與組織適配難，復合型人才短缺。傳統教育體系與行業需求脫節，限制了技術創新和項目管理能力，傳統企業組織架構僵化，層級制度影響技術迭代，跨部門協作不暢，既有管理模式難以適應數字化需求，增加了技術與業務融合的阻力。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，如系統算法需持續更新，后期維護費用可能超預期，使企業決策層有所顧慮。企業接入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，要以價值為出發點，以提高效益為著眼點。首先，構建標準化數據庫，打破“信息孤島”。這需要整合BIM、ERP（企業資深計劃）和物聯網等各條線、各部門的數據，構建全流程數據庫為模型訓練提供基礎支撐，數據才是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工具實現參數化方案優化，在施工端部署計算機視覺系統進行安全監控與進度預測。再其次，構建合作生態協同體系。聯合高校、AI公司開發行業算法，避免重復造輪子，參與行業聯盟，推動AI技術標準制定與數據共享機制。最后，通過政策引導建立試點項目。以政府補貼分攤企業初期投入風險，建立成本—收益動態評估模型，優先在標準化程度高的模塊（如能耗管理、文本處理、標準客戶）實現短期收益閉環，逐步向復雜場景延伸。
來源：中國建設報 作者：張培發 黃俊