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“AI賦能建筑”的思考與探索
隨著DeepSeek及人形機(jī)器人的爆火，人工智能已經(jīng)逐漸成為推動(dòng)各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)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(fēng)險(xiǎn)高、質(zhì)量監(jiān)管難度大的企業(yè)難題，AI技術(shù)的快速發(fā)展，為建筑企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型迎來了新機(jī)遇，如何實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)與建筑工程全流程整合，構(gòu)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(shù)賦能的實(shí)踐突破
湖北聯(lián)投集團(tuán)有限公司（以下簡稱“湖北聯(lián)投”）業(yè)務(wù)多元，廣泛覆蓋房建、公建、市政、路橋、園區(qū)、物業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域。集團(tuán)旗下?lián)碛性O(shè)計(jì)、施工、監(jiān)理等全鏈路企業(yè)且積極探索AI在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用。
產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。傳統(tǒng)管理依賴經(jīng)驗(yàn)決策，風(fēng)險(xiǎn)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(jì)算平臺(tái)，匯聚數(shù)億專利、工商數(shù)據(jù)和40多個(gè)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(yīng)用功能。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(gòu)建AI+“空天地”一體化監(jiān)管體系，實(shí)現(xiàn)工地管理從被動(dòng)到主動(dòng)的轉(zhuǎn)變。AI巡檢系統(tǒng)能數(shù)字化信息、分析數(shù)據(jù)，結(jié)合圖像識別促進(jìn)施工現(xiàn)場管理智能化，輔助智能決策。
成本與質(zhì)量控制，從“事后糾錯(cuò)”到“實(shí)時(shí)預(yù)警”。湖北聯(lián)投自主搭建BIM+全景AI協(xié)同管理平臺(tái)，融合BIM、數(shù)字孿生與AI技術(shù)，精準(zhǔn)采集數(shù)據(jù)，對工程關(guān)鍵要素深度分析。通過實(shí)模對比，指導(dǎo)施工，減少返工，兼顧質(zhì)量與成本。
智慧運(yùn)維，從“被動(dòng)維護(hù)”到“預(yù)測性服務(wù)”。以數(shù)字孿生空間與BIM模型為基礎(chǔ)，整合前沿技術(shù)搭建系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警、故障識別等功能，滿足建筑全生命周期智慧運(yùn)維需求。同時(shí)，開發(fā)多個(gè)“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(jī)械施工”到“智能建造”。湖北聯(lián)投探索施工機(jī)器人應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同。如在項(xiàng)目中采用整平機(jī)器人、雙足巡檢機(jī)器人等，提升施工和管理效能。
企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的困境
AI技術(shù)在建筑業(yè)的應(yīng)用得益于多方面因素。政策上，國家對建筑業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型給予支持，為AI大規(guī)模應(yīng)用提供保障與契機(jī)，引導(dǎo)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(xì)化管理等需求迫切，促使其布局AI提升競爭力。技術(shù)層面，DeepSeek技術(shù)突破降低算力成本，使專有場景AI模型訓(xùn)練成為可能，且機(jī)器人、BIM等與AI融合帶來更多創(chuàng)新場景，推動(dòng)其深度應(yīng)用。然而，行業(yè)的AI技術(shù)的應(yīng)用才剛剛起步，應(yīng)用的深度和廣度都還有一定的差距。
首先，存在技術(shù)瓶頸與數(shù)據(jù)壁壘，算法精度不足。AI模型在復(fù)雜建筑場景下泛化能力弱，施工環(huán)境變化、地質(zhì)差異等易導(dǎo)致預(yù)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(biāo)準(zhǔn)和接口，形成數(shù)據(jù)孤島，難以實(shí)現(xiàn)全流程協(xié)同。其次，人才與組織適配難，復(fù)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(shù)創(chuàng)新和項(xiàng)目管理能力，傳統(tǒng)企業(yè)組織架構(gòu)僵化，層級制度影響技術(shù)迭代，跨部門協(xié)作不暢，既有管理模式難以適應(yīng)數(shù)字化需求，增加了技術(shù)與業(yè)務(wù)融合的阻力。最后，成本與收益平衡困境。AI技術(shù)引入初期需大規(guī)模投入，硬件采購和平臺(tái)搭建成本高，短期收益不明顯，而運(yùn)維成本也不可控，如系統(tǒng)算法需持續(xù)更新，后期維護(hù)費(fèi)用可能超預(yù)期，使企業(yè)決策層有所顧慮。
企業(yè)接入AI技術(shù)的實(shí)施路徑
AI技術(shù)的應(yīng)用是一個(gè)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(jià)值為出發(fā)點(diǎn)，以提高效益為著眼點(diǎn)。首先，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)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(jì)劃）和物聯(lián)網(wǎng)等各條線、各部門的數(shù)據(jù)，構(gòu)建全流程數(shù)據(jù)庫為模型訓(xùn)練提供基礎(chǔ)支撐，數(shù)據(jù)才是AI應(yīng)用的靈魂。其次，分場景漸進(jìn)式落地。在設(shè)計(jì)端采用生成式AI工具實(shí)現(xiàn)參數(shù)化方案優(yōu)化，在施工端部署計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)進(jìn)行安全監(jiān)控與進(jìn)度預(yù)測。再其次，構(gòu)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(fù)造輪子，參與行業(yè)聯(lián)盟，推動(dòng)AI技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定與數(shù)據(jù)共享機(jī)制。最后，通過政策引導(dǎo)建立試點(diǎn)項(xiàng)目。以政府補(bǔ)貼分?jǐn)偲髽I(yè)初期投入風(fēng)險(xiǎn)，建立成本—收益動(dòng)態(tài)評估模型，優(yōu)先在標(biāo)準(zhǔn)化程度高的模塊（如能耗管理、文本處理、標(biāo)準(zhǔn)客戶）實(shí)現(xiàn)短期收益閉環(huán)，逐步向復(fù)雜場景延伸。
（作者單位為湖北聯(lián)投集團(tuán)有限公司）
來源：中國建設(shè)報(bào)
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