AI重塑建筑未来,广联达引领工地智能革命
在人工智能迅猛发展的背景下,建筑企业如何把握“AI”机遇、突破“用AI”的瓶颈?7月2日,在全球数字经济大会组委会、北京市科学技术协会、中关村科学城管理委员会及北京软件和信息服务业协会联合主办的“2025产业互联网创新发展论坛”上,广联达科技股份有限公司董事长、总裁袁正刚正式发布了行业白皮书《建筑企业AI应用行动指南》,为建筑企业在AI应用方面提供了清晰且具有操作性的指导方案。 当前,AI技术正在深刻改变各行各业的运行模式,建筑行业也不例外。面对日益复杂的项目管理和成本控制需求,传统方式已难以满足高效、精准的要求。而AI的应用,不仅能够提升施工效率、优化资源配置,还能在安全管理、质量监控等方面发挥重要作用。此次发布的白皮书,正是对行业痛点的精准回应,也为建筑企业指明了AI落地的具体路径。 从长远来看,建筑企业若想在数字化浪潮中立于不败之地,必须加快AI技术的融合与应用。这不仅是技术升级的问题,更是企业战略转型的关键一步。
本次发布的《建筑企业AI应用行动指南》,是在2024年《广联达行业AI大模型》发布之后,广联达推出的第二本AI白皮书。该白皮书的发布,标志着广联达在“产业AI”实践方面迈出了更坚实的一步,其关注重点从技术平台的搭建逐步转向企业实际场景的应用落地,提出了具有可操作性和落地性的行动框架。 我认为,这一系列举措体现了广联达对AI与建筑行业深度融合的持续探索和坚定信心。从技术到场景的转变,不仅是企业自身发展的需要,更是推动整个行业智能化升级的重要一步。这种由点到面、由抽象到具体的推进方式,有助于提升AI在建筑领域的实际价值,也为其他企业提供了可参考的路径。
当前,随着人工智能的加速发展,大模型技术取得关键突破,全球产业数字化正迈入智能化发展新阶段。与此同时,越来越多企业希望借助AI实现业务提质增效。但如何用、用在哪儿,很多企业仍感困惑。调研显示,建筑企业在推进AI中存在三类典型误区:一是重技术“基座”轻应用场景,导致投入大产出小;二是试图全自建,客观上筑高了推进门槛与风险;三是期望高、落差大,一旦初期成效未达预期,就停止行动而选择观望。
白皮书的发布,旨在回应企业在推进人工智能应用过程中所面临的实际困难和普遍关注的问题。一方面,通过深入分析行业实践中的常见问题,帮助建筑企业识别误区、明确发展方向;另一方面,构建一个系统性、前瞻性强且具备操作性和落地性的AI应用实施框架,为建筑企业推动AI应用与能力提升提供切实可行的指导与方向指引。
白皮书提到,建筑企业若想真正从人工智能中获取可实际应用的业务价值,不能依赖“直接使用”的通用型AI,而应借助更熟悉业务、更贴近实际应用场景、能够切实解决问题的“产业AI”。产业AI指的是将人工智能技术与特定行业的专业知识、业务流程以及数据特点深度融合,从而解决行业实际问题、提高生产效率、优化资源配置并创造新价值的技术体系和应用模式。
“应用场景—数据—算法—算力”是产业AI的核心要素,其关键在于构建并持续激活这一“四位一体”的飞轮效应。其中,“高质量数据、高价值场景、高可靠模型”是驱动这一飞轮高效运转的成功关键。在高质量数据层面,依托BIM(建筑信息模型)实现建筑全生命周期的数字化表达,结合IoT(物联网)传感器,实现高质量数据的自动采集与实时更新,确保数据的准确性、时效性与完整性。
在高价值场景层面,聚焦设计一体化、成本精细化、施工精细化三大关键环节,推动“产业AI”在岗位、项目、企业及行管四个层级的系统化落地,形成场景牵引、上下贯通的闭环应用体系,持续打造高价值应用场景。在高可靠模型层面,通过“产业大模型+工程软件”的协同构建,实现模型的高可靠性与强适应性。
通过这种“产业大模型工程软件”的融合方式,最终将推动AI能力从模型转化为产品、从技术转变为价值,助力建筑企业实现可感知、可复用、可推广的AI应用效果,真正赋能企业业务,创造实际效益。
在新技术浪潮与产业变革交汇的当下,抓住AI推进战略窗口期,加快构建企业AI应用核心能力,已成为决定建筑企业未来竞争力、抢占未来发展主动权的关键所在。《建筑企业AI应用行动指南》的发布,既是对行业趋势的前瞻回应,也为建筑企业破解AI落地难题提供了方向明确、路径清晰的实践框架。
未来,建筑企业唯有主动拥抱人工智能,系统性地构建AI能力,才能在日益激烈的市场竞争中抢占先机,实现从“建造房子”到“建好房子”的跨越。这不仅是技术层面的革新,更是一场涉及认知、能力与价值体系的深层次变革。期待全行业携手共进,共同引领和推动建筑行业迈向智能化、高质量发展的新阶段。 在我看来,AI技术的引入正在重塑建筑行业的运行逻辑与发展方向。它不仅提升了效率与精度,更为行业带来了前所未有的创新机遇。然而,技术的应用离不开人才支撑与理念更新,只有真正将AI融入企业战略与日常运营,才能实现可持续发展。未来,建筑行业的发展将更加依赖于智能技术的深度应用与协同创新。
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