文 刘青青
“AI正在深刻赋能建筑业。”广联达科技股份有限公司（以下简称“广联达”）副总裁刘刚在论坛上表示。
随着人工智能的加速发展，大模型技术取得关键突破，产业数字化转型已迈入智能化发展新阶段。麦肯锡相关研究预测，到2030年前，AI有望为中国建筑产业带来高达330亿至570亿美元的新增价值。
与此同时，建筑行业正处于由高速增长转向高质量发展的关键节点，用“好科技”打造“好房子”已成为建筑行业发展新模式，将为建筑企业开辟稳健增长新空间。那么，“好科技”的第一性原理是什么？就是能够在充满不确定性的环境中，为企业提供确定性的支撑。在众多技术路线中，目前最有能力实现这一目标的，就是产业AI。
事实上，全球领先企业与研究机构早已将产业AI作为推动产业智能化变革的核心路径，并形成了这样的共识：只有产业AI，才能解决产业问题。广联达是产业AI的坚定推动者与实践者。产业AI的实质就是，将数据和通用AI、行业知识与专业软件深度融合，构建面向特定业务场景的智能化解决方案。
但产业AI真正落地建筑行业并不是一件容易的事情。其核心是要把握“三高”成功关键，即高质量数据、高价值场景和高可靠模型。
首先，高质量数据是打造和落地产业AI的基本要求。但建筑行业数据存在高度复杂特性，既包括工程长文本，也包括工程图纸、BIM模型、图像、视频、物联网数据等。高质量数据的构建，必须建立在对行业多模态数据复杂性深刻理解的基础上，配套以高效采集、清洗、标注、融合等系统性处理手段，才能真正形成可用于模型训练和业务应用的高质量数据集和知识图谱。
其次，高价值场景是价值实现的核心载体，建筑企业要围绕核心价值链识别高价值场景和打造相应AI应用能力。刘刚特别强调建筑企业特有的“三层三线”高价值场景矩阵：纵向三层包括岗位层、项目层、企业层；横向三线包括设计一体化、成本精细化、施工精细化。
最后，高可靠模型是AI能力建设的核心基座和关键保障。刘刚直指关键矛盾：“通用大模型存在不可能三角形问题——泛化性、专业性、经济性难以平衡。”更本质的冲突在于——工程应用需要确定性结果，但通用AI基于概率推理，难以满足工业级精度要求。建筑产业AI应用落地，一定要建立在面向建筑工程领域，支持多模态、多场景的建筑产业大模型。建筑产业大模型创新采用混合专家架构（MoE），能够满足整个项目复杂场景的不同应用，同时与工程软件进行深度融合，形成每个工程软件都是一个智能体系的效果。
刘刚提出建筑产业转型核心目标——通过AI实现“省钱、省心、省力”：AI通过能力的提升，让大家做事的效率提升，有些场景逐步实现无人化，智能装备与AI融合实现省力。
当建筑师在南宁明月湖城中村改造项目中，用AI工具仅用30分钟生成适老化住宅方案时，刘刚在演讲中强调的行业变革正在成为现实：“建筑业已迈入转型升级与跃迁发展的新时代。”
在南宁旧改项目实践中，通过AI实现拆迁规模测算、适老化设计优化、成本实时联动，最终生成“可编辑的BIM模型”。这种全流程整合印证了刘刚的判断：“用以人工智能为代表的先进技术，让工程项目省钱省心省力，交付高品质好房子，是AI促进产业转型的核心目的。”
“总的来说，要以产业AI助力打造‘好房子’，需构建以高价值场景为牵引、高质量数据为基础、高可靠模型为核心的能力体系，并以具备行业专业性的产业AI平台为支撑，系统赋能产业链各环节的智能化升级。”刘刚总结道。
面对千亿级市场，刘刚给出清晰的实施路线：“人工智能在建筑业的应用不是一蹴而就的，会分阶段推进——先在高价值场景落地，再到核心业务全流程智能化，最终沉淀为企业组织能力。”
刘刚将转型意义升华至人文维度：“我们要让每一个工程项目成功，让每一位建筑人有成就。”当与会者看到屏幕上展示的塔机师傅从高空转向空调房作业的画面时，这句话获得了具象注解——这场由AI驱动的变革，正在重新定义建筑业的文明维度。