關于建筑產業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢的思考丨智庫

王鐵宏/文

斯坦福大學Klebahn教授認為，真正的創(chuàng)新在于市場需求度、技術可行性和商業(yè)可行性三者的交匯點。中國經濟發(fā)展的優(yōu)勢為重大創(chuàng)新提供了無與倫比的市場需求度和商業(yè)可行性條件，競爭的關鍵主要在于技術可行性條件。DeepSeek橫空出世，讓中國在人工智能技術革命創(chuàng)新上已躋身于并跑行列，在AI通用大模型即0-1上成為重要的引領者之一?；贒eepSeek等AI通用大模型，同步迅猛發(fā)展AI產業(yè)大模型，即實現從1-N已然戰(zhàn)鼓擂擂，軍號嘹亮了。

建筑產業(yè)是國民經濟的重要支柱產業(yè)，是全球最大的基建市場，也是人工智能的巨大場景。建筑產業(yè)廣泛深入推動人工智能技術全面發(fā)展，極大地推升效率和效益，包括兩個方面，一是一些頭部企業(yè)和科技型企業(yè)在通用大模型技術快速發(fā)展助推下，憑借BIM大數據、供應鏈大數據、ERP大數據、DRP大數據、CIM大數據等數據資源優(yōu)勢迅速研發(fā)建筑產業(yè)大模型，并深入研發(fā)專業(yè)模型，即實現人工智能產業(yè)化；二是所有建筑產業(yè)企業(yè)和從業(yè)人員主動且廣泛深入地應用既有人工智能技術，包括通用大模型、產業(yè)大模型和專業(yè)模型，極大地提升本企業(yè)和團隊的效率和效益，即全面實現建筑產業(yè)的人工智能化（見圖1）。

現在我們重點研討的是如何搶抓人工智能技術革命在建筑產業(yè)的快速發(fā)展先機，即在AI通用大模型基礎上，發(fā)展AI建筑產業(yè)大模型，如設計AI大模型、投-建-營管理AI大模型、全過程咨詢AI大模型、全裝配化+AI大模型、雙碳AI大模型等等，以及在AI建筑產業(yè)大模型基礎上再研發(fā)更深入更小眾的專業(yè)模型，如超高層建筑、三甲醫(yī)院、污水處理場、軌道交通線、超低能耗建筑等設計AI和管理AI模型，充滿著機遇與挑戰(zhàn)。當然，建筑產業(yè)人工智能還有另外一個方面，一些推動工業(yè)化建造的企業(yè)和科技人員實現工廠制造AI、現場建造AI和運維管理AI（見圖2）。

一、序篇

——把脈建筑產業(yè)系統(tǒng)性數字化發(fā)展

要發(fā)展建筑產業(yè)人工智能，必須全面把握好建筑產業(yè)的系統(tǒng)性數字化發(fā)展脈絡。數字化是基礎，沒有數字化就沒有人工智能。我們要把握好三條脈絡。

一是建筑產業(yè)系統(tǒng)性數字化，即項目級BIM，現在是無BIM不項目，但要強調的是真BIM，是設計-施工共同建模，指導運維的BIM，是一模到底的BIM，是能為業(yè)主節(jié)省建造成本和運維成本創(chuàng)造價值的BIM，是能夠提前發(fā)現錯、漏、碰、撞節(jié)省返工成本，縮短返工工期的BIM，是自主可控的BIM；即企業(yè)級ERP，是幫助企業(yè)打通層級，打通系統(tǒng)，發(fā)現堵點卡點漏點的ERP，是能夠節(jié)省管理成本為企業(yè)創(chuàng)造價值的ERP，是自主可控的ERP；即產業(yè)級DRP，是能夠幫助公共投資項目主管部門實現監(jiān)控資金使用情況的DRP，是能夠幫助有關部門和商業(yè)銀行實時有效監(jiān)管房地產項目資金狀況避免暴雷的DRP，是能夠實現數據資產入表的DRP；即城市級CIM，是統(tǒng)一BIM標準后的CIM，是自主可控的CIM，是CIM+供應鏈、數字孿生、區(qū)塊鏈、元宇宙、AI和雙碳，并實現CIM+城市各類監(jiān)管服務系統(tǒng)的CIM，是從園區(qū)級到城市級，是從城市建設到城市管理全要素全過程全覆蓋的CIM，是為城市提供巨大的數據資產的CIM。這是建筑產業(yè)人工智能技術發(fā)展最大的最重要的數字基礎，是主脈。

二是裝配化+，是全裝配化，即結構-機電-裝飾裝修全裝配化，進而實現建筑產業(yè)工業(yè)化、標準化、部品化、模塊化、智能化，是裝配化+供應鏈、數字孿生、區(qū)塊鏈、元宇宙，特別是+AI（工廠制造AI，現場建造AI，以及運維AI，這是全裝配化+全過程AI的特殊性），還要+雙碳（建筑運行減碳和建造減碳）。實踐表明，裝配化+EPC、+BIM、+超低能耗，以及+城市住宅更新，已經產生了令人驚嘆的經濟和社會價值，實現項目更好、更省、更快建設，如敦煌文博會主場館全裝配化+EPC、青島上合領導人會場全裝配化+EPC+BIM、上海和紹興全裝配化+超低能耗“好房子”、上海全裝配化+城市住宅更新等。這是一條產業(yè)變革的脈絡。

三是投-建-營+，如果公共投資項目更大規(guī)模地推動投-建-營模式，+數字技術，就會創(chuàng)造更大價值，甚至產生一場真正意義上的數字技術革命。建筑產業(yè)可否實現像我國航空工業(yè)、船舶工業(yè)一樣，全面實現BIM一模到底，甩掉圖紙，只有在投-建-營項目上才是完全可能的。投-建-營與PPP、EPC等模式創(chuàng)新，優(yōu)化設計、節(jié)省投資、縮短工期，普遍節(jié)省投資15%左右，縮短工期10%~30%；+設計-施工共同建模，指導運維，可以再節(jié)省5%左右建造成本，節(jié)省返工成本和縮短返工工期，節(jié)省運維成本10%~20%。這不但是建筑產業(yè)頭部企業(yè)特別是央企國企向更高核心能力轉型升級的方向，更是建筑產業(yè)市場模式深刻變革的脈絡。

二、正篇

——把握AI建筑產業(yè)大模型發(fā)展的底層邏輯

繼AI通用大模型“百模大戰(zhàn)”“千模大戰(zhàn)”之后，會不會出現AI產業(yè)大模型的“百模大戰(zhàn)”“千模大戰(zhàn)”之勢，把握好AI建筑產業(yè)大模型發(fā)展的底層邏輯至關重要，這是我們的一些頭部企業(yè)和科技型企業(yè)決策者要深刻洞悉的。我個人認為，研發(fā)AI建筑產業(yè)大模型要把握三個底層邏輯：

第一是與通用大模型的關系。此前，專家學者普遍認為，產業(yè)大模型構筑在通用大模型底座之上，通用大模型可能是閉源、封裝的，因此產業(yè)大模型與通用大模型的界面非常清晰明確。DeepSeek徹底顛覆了這一切，完全開源，又是生成式，通用大模型不斷地向上拱入到本來以為是產業(yè)大模型的空間，越來越深、越來越廣，產業(yè)用戶越來越多，界面已經模糊不清，完全沒有規(guī)律。在這種嚴峻挑戰(zhàn)下，建筑產業(yè)大模型如何研發(fā)，是一個重要課題。

第二是數據資源。無論通用大模型如何發(fā)展，向上拱，進入更大空間，但一定有局限性，就是建筑產業(yè)數據資源的局限，這個局限恰恰就是研發(fā)建筑產業(yè)大模型的優(yōu)勢，凡是有BIM大數據、供應鏈大數據、ERP大數據、DRP大數據、CIM大數據等資源優(yōu)勢的頭部企業(yè)和科技型企業(yè)或兩者結合，就可以乘勢而上研發(fā)相關的建筑產業(yè)大模型，如前述設計AI、投-建-營管理AI、全過程咨詢AI、全裝配化+AI、雙碳AI等等。進而在此基礎上深入研究專業(yè)模型，如前述超高層建筑、三甲醫(yī)院、污水處理場、軌道交通線、超低能耗建筑等等設計AI和管理AI。

第三是與用戶的關系。我們研發(fā)建筑產業(yè)大模型，是2C還是2B，抑或是既2C又2B。建筑產業(yè)規(guī)模巨大，每年有31萬億元總產值，每年新開工約27萬多項工程，每年同期在建70多萬項工程，每年有70多萬個業(yè)主管理團隊、70多萬個設計團隊、70多萬個項目管理團隊、70多萬個項目監(jiān)理團隊等，包括幾百萬項目團隊的成員，幾百萬個班組長和5000多萬勞動大軍，他們都可能是建筑產業(yè)大模型2C的用戶。

由于通用大模型開源，產業(yè)大模型可以斷定也要基本上開源，那么研發(fā)產業(yè)大模型的價值是什么？一是生成新的數據資源，二是找到衍生服務，三是準備引流向定制服務進而向專業(yè)模型服務發(fā)展（2B）。

因此，可以基本上認知，建筑產業(yè)大模型研發(fā)，首先要基于通用大模型，甚至可以與通用大模型團隊共同融合研發(fā)，其次要有數據資源，再次要先開源2C，進而定制服務（2B），更進一步向專業(yè)模型服務發(fā)展（2B）。在產業(yè)大模型尚未成熟前，一些率先研發(fā)的專業(yè)模型可能只得直接基于通用大模型上。這個研發(fā)邏輯一旦清晰，就要當斷則斷，就要明晰研發(fā)戰(zhàn)略，確定商業(yè)模式，就要引入戰(zhàn)略投資，就要舉旗定向。

三、結語

——建筑產業(yè)人工智能未來已來

產業(yè)人工智能發(fā)展猶如一座金字塔，底座是通用大模型（L0），塔身是產業(yè)大模型（L1），塔尖是專業(yè)模型（L2）。建筑產業(yè)人工智能未來已來，其市場需求度、技術可行性和商業(yè)可行性三者的交匯點正是研發(fā)產業(yè)大模型的機遇與挑戰(zhàn)。建筑產業(yè)人工智能必將極大地提升產業(yè)高質量發(fā)展的效率和效益，無論是2C還是2B，都將創(chuàng)造不可估量的巨大價值。把握好建筑產業(yè)大模型與通用大模型的關系、把握好建筑產業(yè)數據資源的優(yōu)勢、把握好與用戶的關系，就要堅定不移地推動建筑產業(yè)人工智能的研發(fā)工作。（見圖3）

（王鐵宏，住房城鄉(xiāng)建設部原總工；參與研究的還有：清華大學互聯(lián)網產業(yè)研究院關瑞玲，廣聯(lián)達科技股份有限公司王健宇，中建電子商務有限責任公司蒲友晨）

（此文刊于中國房地產報5月19日11版 責任編輯 蘇志勇）

值班編委：樊永鋒

流程編輯：劉亞

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