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“AI赋能建筑”的思考与探索
添加时间:2025-4-27信息来源:中国建设报作者:张培发 黄俊

 

随着DeepSeek及人形机器人的爆火,人工智能已经逐渐成为推动各行各业数字化转型的重要力量,建筑业作为传统行业之一,面临着效率低、风险高、质量监管难度大的企业难题,AI技术的快速发展,为建筑企业的数字化转型迎来了新机遇,如何实现AI技术与建筑工程全流程整合,构建支撑企业降本增效与竞争力跃升的战略体系,是建筑产业升级的核心命题。

AI技术赋能的实践突破

湖北联投集团有限公司(以下简称湖北联投)业务多元,广泛覆盖房建、公建、市政、路桥、园区、物业服务等领域。集团旗下拥有设计、施工、监理等全链路企业且积极探索AI在建筑领域的应用。

产业规划,从经验驱动数据驱动。传统管理依赖经验决策,风险较大。湖北联投旗下索元数据研发的百业先问产业大数据计算平台,汇聚数亿专利、工商数据和40多个国家战略新兴图谱数据,从多维度为产业园区提供智慧应用功能。数据驱动的决策模式有助于企业了解市场和客户,优化流程,提升竞争力。

过程管理,从人工巡检智能决策。人工巡检存在局限性,湖北联投构建AI+“空天地一体化监管体系,实现工地管理从被动到主动的转变。AI巡检系统能数字化信息、分析数据,结合图像识别促进施工现场管理智能化,辅助智能决策。

成本与质量控制,从事后纠错实时预警。湖北联投自主搭建BIM+全景AI协同管理平台,融合BIM、数字孪生与AI技术,精准采集数据,对工程关键要素深度分析。通过实模对比,指导施工,减少返工,兼顾质量与成本。

智慧运维,从被动维护预测性服务。以数字孪生空间与BIM模型为基础,整合前沿技术搭建系统,实现智能预警、故障识别等功能,满足建筑全生命周期智慧运维需求。同时,开发多个“AI员工为用户提供决策和产业升级支持。

智能装备,从机械施工智能建造。湖北联投探索施工机器人应用,实现人机协同。如在项目中采用整平机器人、双足巡检机器人等,提升施工和管理效能。

企业应用AI技术的困境

AI技术在建筑业的应用得益于多方面因素。政策上,国家对建筑业数字化转型给予支持,为AI大规模应用提供保障与契机,引导探索新模式与路径。需求方面,行业挑战下建筑企业对成本控制、精细化管理等需求迫切,促使其布局AI提升竞争力。技术层面,DeepSeek技术突破降低算力成本,使专有场景AI模型训练成为可能,且机器人、BIM等与AI融合带来更多创新场景,推动其深度应用。然而,行业的AI技术的应用才刚刚起步,应用的深度和广度都还有一定的差距。

首先,存在技术瓶颈与数据壁垒,算法精度不足。AI模型在复杂建筑场景下泛化能力弱,施工环境变化、地质差异等易导致预测偏差,且建筑业数据分散于不同系统,缺乏统一标准和接口,形成数据孤岛,难以实现全流程协同。其次,人才与组织适配难,复合型人才短缺。传统教育体系与行业需求脱节,限制了技术创新和项目管理能力,传统企业组织架构僵化,层级制度影响技术迭代,跨部门协作不畅,既有管理模式难以适应数字化需求,增加了技术与业务融合的阻力。最后,成本与收益平衡困境。AI技术引入初期需大规模投入,硬件采购和平台搭建成本高,短期收益不明显,而运维成本也不可控,如系统算法需持续更新,后期维护费用可能超预期,使企业决策层有所顾虑。

企业接入AI技术的实施路径

AI技术的应用是一个长期积累的过程,不可能一蹴而就,但这并不代表过程完全黑盒,要以价值为出发点,以提高效益为着眼点。首先,构建标准化数据库,打破信息孤岛。这需要整合BIMERP(企业资深计划)和物联网等各条线、各部门的数据,构建全流程数据库为模型训练提供基础支撑,数据才是AI应用的灵魂。其次,分场景渐进式落地。在设计端采用生成式AI工具实现参数化方案优化,在施工端部署计算机视觉系统进行安全监控与进度预测。再其次,构建合作生态协同体系。联合高校、AI公司开发行业算法,避免重复造轮子,参与行业联盟,推动AI技术标准制定与数据共享机制。最后,通过政策引导建立试点项目。以政府补贴分摊企业初期投入风险,建立成本收益动态评估模型,优先在标准化程度高的模块(如能耗管理、文本处理、标准客户)实现短期收益闭环,逐步向复杂场景延伸。

(作者单位为湖北联投集团有限公司)

 

 

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