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1、建筑企业AI应用行动指南构建用产业AI打造好房子的发展新模式微信公众号：土木工程AI，交流传播分享工程AI最前沿信息，工程AI直播课，行业AI线上研讨会构建用产业AI打造好房子的发展新模式未来的建筑业，将在人工智能与机器人技术的深度融合中迎来根本性变革。建筑不再只是“盖出来”，而是“算出来”“拼出来”的系统工程。面对深地、深海、深空的“三深”极端环境，智能建造机器人将成为突破人类作业极限的关键力量，具备灵巧结构、智能感知与自主决策能力的建造机器人，正推动我们从地球走向太空。从“超级泥瓦匠”砌筑机器人到“月蜘蛛”3D打印系统，从星际乐高式的智能装配模式到数字孪生赋能的全过程管控，未来的建筑不再是

2、不可控的复杂现场，而是高效协同的智能系统。未来的建筑也将从空间产品演进为智能终端，感知人的状态、理解人的需求，主动提供健康、绿色、智慧的服务。建筑企业要抓住AI带来的历史机遇，以人工智能为驱动，推动组织能力、生产体系和价值创造方式的整体跃升，在智能建造新范式中塑造自身核心竞争力。这是时代赋予我们的使命，也是实现“中国建造2035”的必由之路。国家数字建造技术创新中心首席科学家、华中科技大学教授 丁烈云寄语推动AI在建筑企业的落地，核心在于实现建筑行业复杂知识的结构化表达和智能化重构。建筑工程大模型的构建，正在通过多模态数据融合与对齐技术，打通文本、工程图表、BIM模型等多模态数据之间的壁垒，提

3、升大模型对建筑行业语义的识别、理解与生成能力。基于混合专家大模型架构，集成化的大模型分级构建与任务调度机制，不仅能够优化算力资源的使用，也可极大提升模型对多应用场景的适配能力和应用效率。同时，面向实际业务需求，打通从数据采集、语料标注、模型训练、应用部署到智能体构建的完整工具链，将极大降低企业对AI能力获取与应用门槛。唯有在行业大模型能力上实现系统性跃升，AI才能真正从“可用”走向“有用”，成为建筑企业可持续发展的新引擎。中国建筑股份有限公司首席专家 李云贵建筑企业推进AI赋能，关键在于如何将通用大模型“训练”为真正懂企业业务的专业化大模型。实践证明，作为基本路径，通过提示工程（Prompt

4、Engineering）、微调（Fine-Tuning）和检索增强生成（RAG）这三项关键技术手段，即可以有效实现通用大模型的专业化适配。如果进一步采用“大模型集成小模型”“建立混合专家模型”以及“开发大模型智能体”等进阶路径，则可以提高大模型技术的应用水平。无论采取哪条路径，建筑企业立足自身业务特点，构建高质量数据集是最为关键的。在此基础上，充分利用各种工具系统，就可以最小投入快速构建具备实用价值的专业化大模型，从而实现从数据中自动提炼知识，并科学赋能企业决策。清华大学教授 马智亮建筑企业的AI转型之路，要立足行业实践逻辑，同时要具备超越当前范式的战略眼光。建筑活动具有空间构型的复杂性、施工

5、环境的动态性以及多专业之间的强耦合特性，这决定了AI在这个领域的落地必须经历知识结构的深度嵌合与组织流程的适应性重构。AI不应仅被视为辅助工具，更应成为建筑企业核心机制的一部分。企业在推进智能化的过程中，需要从工程属性出发，构建面向问题、面向过程的技术融合机制，避免技术与业务“两张皮”。只有当数据与算法深度嵌入业务核心，AI才可能真正参与工程价值创造。在未来，具备知识沉淀、模型驱动与自我调优能力的企业，将形成稳定智能能力体系，进而拥有更强的工程整合力、风险控制力与利润提升力。全国工程勘察设计大师 谢卫推动AI在建筑企业落地，首要挑战不是技术可行性，而是行业知识的结构化表达。建筑活动本质上是一种

6、跨学科、高耦合、高变异的复杂系统管理过程。只有将专业知识系统化表达为可识别、可推理的数据模型，AI才能真正参与到价值链核心。企业是否具备从项目数据中抽提知识、从碎片流程中识别规则、从经验管理中提取模型的能力，将决定其能否走出传统路径依赖，迈入持续演进与自我优化的智能化发展阶段。这也需要行业整体要加强标准建设、数据流通整合与协同生态的构建，以及持续打造更强能力、更高性能的建筑行业大模型与行业AI平台，共同为建筑企业AI转型落地提供环境保障与能力基座支撑。中建研科技股份有限公司研究员 王静未来的建筑企业，不应仅仅被视为项目组织单位，而应成为知识生成和复杂系统调度的平台型主体。AI技术提供了一种可能