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”到“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”到“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”到“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”到“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”到“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BIM、ERP（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：张培发 黄俊 作者单位为湖北联投集团有限公司）

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