从2022年开始，生成式AI大模型异军突起，成为全球科技发展的焦点。毋庸置疑的是，AI已经逐步开始影响千行百业。

对于建筑行业而言，如何将AI技术在建筑行业应用落地，是行业人士需要重点考虑的问题。随着AI技术的迅猛发展，国内外涌现出了数百款通用AI大模型。在细分领域，AI技术也开始与建筑行业全产业链结合，“AI+建筑”正在不断衍生出新的应用场景。

本文将从AI+咨询、AI+进度管理、AI+物资管控、AI+安全管理、AI+基建算量、AI+成本测算六大场景邀请专家从实际工作中遇到的痛点出发，了解“AI+”背后的现实价值与未来发展。

概论

在今年5月召开的中国数字建筑大会2024全体大会上，广联达正式发布了建筑行业AI大模型AecGPT和建筑行业AI平台，这也标志着AI赋能建筑行业数字化发展取得全新突破。

广联达早在2015年就专门设立了AI研发团队，2023年，广联达启动了“All in AI”战略，加强建筑领域生成式AI的研发投入。此次发布的AecGPT具有320亿参数量、亿级Tokens行业知识增强，在一级建造师考试应用中，平均得分率达到97%。建筑行业AI平台是一站式AI原生应用开发平台，目前，已经建成了建筑行业AI大模型层、工具平台层、产品应用层三层AI技术体系，实现建筑行业软件产品和应用的AI化升级。

从应用场景方面来看，AecGPT面向行业级应用，覆盖建筑行业规划、设计、交易、成本、施工、运维及综合管理7个领域、20个细分专业知识领域，具有继承开源基础模型的能力，融合了覆盖数十万份高质量行业数据的行业能力，以及自动化、分析决策、辅助生成等专业能力。比如，AI智能设计的AI原生驱动设计平台Concetto，能够通过智能化的生成设计和数字化的决策支持，推动高效设计和创新、提升设计合理性和价值；比如斑马进度通过AI分析生成工作项，效率提升5倍，动态策划调优，效率提升10倍等。

建筑行业的AI才刚刚开始，相信未来能与更多的伙伴合作，一起推动整个行业的智能化变革。（广联达行业AI部总经理李江）

应用场景一：AI+咨询

咨询企业在数字化推进过程中，最大的难题就是员工录入降效意愿不足和能力参差不齐。不过伴随着大模型越来越成熟，这些问题将迎刃而解，从而实现解决数据上得来、连得上、用得了。具体可以分三个阶段：

第一阶段：智能的识别录入。把大量的专业文档与AI大模型交互，利用AI的自然语言能力，理解各类文档，提取项目关键数据，辅助人工降本增效。

第二阶段：专业的智能生成。可以把咨询行业专业管理不同场景下的知识框架，以及按照专业知识框架产生的数据结果，交给AI产生交互，实现智能生成，提高工作质量。

第三阶段：智能的预警分析。基于行业经验知识库的沉淀结合AI碰撞，实现生成咨询建议和智能分析等场景应用。

针对这些需求，广联达新咨询平台上推出的AI助理小咨，可以进行“咨询合同登记“智能台账登记”“产品价值探索”和交互式的“产品操作助手”服务。

目前，我们只是实现了第一阶段，接下来，希望与更多行业优秀企业进一步深度合作，共同完善及提升数据、算力、算法三要素的能力，打磨更多有价值的业务场景。（广联达工程咨询产品线总经理于兴华）

应用场景二：AI+进度管理

在复杂多变的工程项目管理领域，精确而高效的计划编制是成功的关键。为此，斑马进度引入了AI计划助手，一款旨在将传统计划工具转变为AI加持的专业计划编制助手的创新应用。采用copilot模式，AI计划助手简化了计划编制过程，在投标计划编制和施工阶段计划制定过程。

从现有的计划编制方式来看，一份高质量的施工计划需要计划编制者消耗大量精力且高度依赖计划编制者的从业经验。

“项目可控从计划开始”，广联达结合工程领域计划理解及AI技术理念，推出斑马进度AI助手，从总控计划和工作项推荐方面实现了价值突破。AI生成房建住宅总控计划，AI自动识别BIM模型、施工组织文件、项目基础信息表，人与AI高效协作，30分钟生成1份高质量的进度计划，效率提升6倍至20倍。（广联达斑马进度AI专项负责人赵爱园）

应用场景三：AI+物资管控

工地现场的物资管理是涉及成本管控的重要环节。但传统的物资管理通常存在量不足、质难控、风险难识别等问题。

那么在AI时代，物资管控可以有哪些变化呢？AI加持的背后对应的是物资业务拆解后的本质要素，基于此，AI可以在不同的场景中发挥不同的价值。

总体来看，传统物资业务与AI技术的融合可以分为两类：

一类是管理管控类型场景，例如：可以通过在项目大门口，布置进出口软硬一体智能终端，通过内置AI算法及管控规则，与物料验收一起组成联动方案，打通数据和业务逻辑，材料车辆一旦被识别到车辆未回皮、未称毛，混凝土罐车未过磅，偷拉钢筋材料等风险时，即刻预警播报，风险车辆不放跑，实现全过程留证，完成材料车辆“进门-验收-出门”的闭环管理，降低材料损失风险。

另一类是作业提效型场景，例如：混凝土的验收，施工现场进行夜间施工时需要材料员24小时值守。现在，在司机自助终端，内置行业AI业务算法，可以实现司机自助验收，10秒内就能完成整个操作，大幅减轻物资人员的工作压力。

基于在建筑行业多年深耕实践经验，广联达在物资管控方面提出了“省心、省力、更省钱”的目标。聚焦材料进出场环节，通过AI+IoT软硬一体，实现管理闭环、业务内置，解决虚入库等问题，受控主材成本止损1%。

在AI时代，业务场景将有质的提升，而这些也将成为建筑行业数字化转型的关键驱动力。（广联达物资管理产品线副总经理靳世强）

应用场景四：AI+安全管理

传统的安全管理体系、安全风险管控、双重预防机制、安全检查等机制，在压实安全管理责任、控制现场风险、减少现场隐患方面发挥了重要作用，但也存在走动式管理覆盖不足、隐患问题取证处理难等明显安全管理难点。

广联达基于安全生产风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制，提出了“AI+安全管理”理念，同步推出AI安全管控产品，赋能现场安全管理，通过AIoT动态感知能力，实现7*24小时无人化值守，打造“AI技防+人防”的安全管控系统，生成项目安全管理智能化解决方案。

在实际应用中我们发现，通过AI安全管控系统的使用，对于易引发较大风险的隐患发现率提升约12%，由不安全场景作业导致的事故发生概率降低约38%。智能巡检抓拍相对于安全员现场检查，节约管理人员巡检时间成本7倍以上，巡检效能平均提升3倍以上。目前，广联达AI解决方案已经入选了工业和信息化部国家人工智能创新应用先导区“智赋百景”实践案例，服务全国超过1500个客户及项目。

建筑施工安全管理无小事，广联达通过AIoT的动态感知及行业大模型的部署与应用，AI安全管控系统可以实时、动态、智能辨识施工现场各要素下的安全风险及隐患，提高施工作业安全管理的效果并降低人工成本，从而让安全管理工作更加高效。（广联达安全管理产品线安全AI负责人白冰）

应用场景五：AI+基建算量

在基建领域，精细化管理成为企业发展的核心驱动力，而工程量的准确性是工程项目管理的基础。但传统的工程量复核、计算大部分还是采用Excel方式，通常存在算量规则不统一、算量过程不标准、算量结果难追溯等问题，极大制约着施工企业数字化贯通管理的有效落地。

在AI时代，工程量的计算复核将带来哪些变化，会有哪些新的体验？广联达利用建筑行业AI大模型的优势，在以下场景进行了创新实践。

首先，通过行业AI大模型让图纸工程量摘抄跑出10倍速。实现了图纸一键导入，AI行业大模型30秒智能分析，完成图纸标签分组，完成工程量表自动提取、归并、业务标签匹配，20分钟完成一册图纸的直接录入，操作便捷高效。

第二个应用场景为“AI识图+轻量化BIM建模”，让工程量计算既简单又立体。利用AI图纸大模型OpenCV目标检测算法，快速高效识别图纸特征与参数表达，在准确获得的参数后再进行业务解析参数映射，驱动轻量化BIM进行建模，秒级计算直接完成出量。

第三个应用场景是AI数字助手。帮助职场新人迅速成为算量熟手。AI数字助手实现了业务问题、产品使用问题答疑一应俱全，及时互动，24小时在线。

相信在AI技术的加持下，基建算量将会迎来重大变革，应用场景将会更加丰富，效率也会越来越高。期待与合作伙伴一道，让AI基建算量引领基建算量新范式。（广联达基建算量产品部总监吴昆）

应用场景六：AI+成本测算

做成本测算时可能会遇到标前测算没有思路和方法、临时进行成本编制时效率不高等问题，那么，如何通过数字化技术解决这些问题？作为一家从事建筑装饰装修、市政、加固等建筑施工的企业，中土城联携手广联达数字新成本进行了一系列探索实践。

广联达数字新成本提供了一套把投标清单转化为成本的测算流程，通过智能AI把投标报价清单拆分为劳务、材料、专业分包、管理费等。然后借助企业成本库、行业数据快速测算成本，项目利润率一键生成，大大提高了项目测算的效率。

借助广联达数字新成本，减轻了做成本测算时人为拆分的工作量。同时，借助行业数据与智能算法结合，解决了大多靠“成本人”经验查找历史项目、询价、填价难的问题。通过软件自动汇总、收入与成本的对比结果，让项目利润率更加清晰，未来也期待继续与广联达数字新成本进一步探索AI时代成本测算的更多可能性。（中土城联工程建设有限公司成本经理张增富）

结论

目前“AI+建筑”的融合才刚刚起步，建筑业的AI应用水平相对较低，还存在许多问题。建筑业业务场景类型多，工作流程专业度高，严重依赖技术和管理人员的经验积累，因此需要构建高价值、可落地的AI场景，以及AI工作流。

那么建筑业如何破解上述问题？AI大模型如何在建筑业落地应用？

我们认为有几方面的抓手：首先是行业大模型的构建方面，建筑业需要在通用大模型基础上，建立行业细分的专用大模型，构建具备建筑行业知识学习能力、支持多模态的建筑领域生成式AI基础大模型；其次，在行业大模型训练和调优方面，用CAD图纸、BIM模型、招投标文件、施工组织设计文件、AIoT数据等内容训练模型，使它拥有更高的“智商”；最后是迭代拓展应用场景方面，只有AI大规模、深入应用的实现，才能研发出具有实际应用价值的、高质量的行业AI大模型及相关应用软件，从而支撑行业AI的应用与发展，为建筑业人工智能发展注入强大动力。

目前，建筑行业AI的研发和应用，还处于初级阶段，在AI应用的算法、算据、算力、数据安全等方面还有很多挑战，需要各位同仁共同联手，共同克服这些挑战，合力推进建筑行业AI快速发展。（广联达数字建筑研究院专家产业研究员宋银灏）