商汤用“AI大装置”把算法做成工业化产品，这套思路正在为智慧工地指一条新路：从单项目定制，走向可规模复制的AI产线。
AI生产效率的拐点，正对准智慧工地
2021年，商汤公布了一组挺“硬核”的数字：
- 商用AI模型产量同比提升 152%；
- 人均模型产量提升 72%；
- 毛利率达到 69.7%，远高于多数软件公司。
这些数据表面在讲一家AI公司的财报，实质上在讲一件更重要的事：AI已经开始进入“工业化生产”阶段。
这件事，对建筑行业和智慧工地的意义非常直接——如果AI模型可以像标准构件一样“批量生产、快速组装”，智慧工地的落地成本、周期和风险，都会被重写。
这篇文章，我想借商汤的案例，回答三个问题：
- AI生产效率为什么是智慧工地成败的关键？
- 商汤用什么样的“AI大装置”，把算法做成了“工业品”？
- 建筑企业今天能怎么利用这套思路，推动智慧工地落地？
一、智慧工地为什么离不开“AI工业化”
建筑业要真正实现智慧工地，迟早会撞上一个核心矛盾：场景极其碎片化，传统“单项目定制开发”的AI模式根本撑不住。
1. 建筑现场的“长尾场景”有多碎
把一个典型的房建或市政项目摊开看，AI可以介入的场景至少包括：
- 安全管理：高处作业未系安全带、人员不戴安全帽、临边洞口防护缺失、塔吊碰撞风险预警；
- 质量管理：钢筋绑扎检测、混凝土蜂窝麻面识别、砌体砂浆饱满度判断、防水施工缺陷识别；
- 进度管理：机械出勤统计、作业面完成度识别、材料到场与堆放区域识别；
- 现场管理：扬尘监控、车辆出入识别、垃圾分类与堆放违规检测。
不同类型工地（房建、基建、轨交、矿山、装配式工厂）又有完全不同的细分需求。80%以上都属于“长尾场景”——体量小、差异大、数量多。
如果每个场景都要：
单独采集数据 → 单独训练模型 → 单独部署运维
结果就是：
- 单个算法从立项到上线要几个月；
- 项目结束，算法难以复用，下一个项目又重来一次；
- 单价居高不下，企业很难做到项目全覆盖，更别说集团级推广。
这也是为什么很多建筑企业智慧工地试点时“效果不错”，一到全国推广就“成本吓人”。
2. AI生产效率低的本质问题
本质上，传统的AI开发方式还停留在“手工作坊”：
- 人才密集：一支算法团队只盯几个场景；
- 项目驱动：哪里有项目就哪里定制，难以沉淀通用能力；
- 生命周期割裂：数据、训练、部署、监控各自为战。
只要AI还是“手工制品”，就不可能支撑建筑业真正的数字化转型。
这也是商汤这些年在做的事：把AI从“手工打造”变成“工业化生产”。而这套思路，对建筑企业建设智慧工地，有极强的参考价值。
二、商汤AI大装置：把算法做成“标准构件”
商汤把自己的底层能力叫做 “AI大装置（SenseCore）”，可以直接类比建筑里的“预制构件工厂 + BIM平台 + 总控中心”。
核心目标只有一个：让AI算法从人力密集的定制开发，变成高效率、低成本的规模化生产。
1. 三层架构：算力、平台、算法
（1）算力层：相当于AI的“机械设备与工厂产线”
商汤自建了亚洲大规模的AI超算中心（AIDC）：
- 算力可支撑万亿级参数大模型训练；
- 对外以“智能算力服务”形式开放，可以理解为“AI公用设备房”。
对建筑企业来说，未来完全没必要自建昂贵算力中心，只要通过云端即可调用训练和推理能力，把精力放在场景和业务上。
（2）平台层：相当于“BIM+项目管理平台”
这一层贯通了：
- 数据采集和标注；
- 模型训练与评估；
- 部署到边缘节点（摄像头、网关、手机等）；
- 运行监控和持续迭代。
这跟智慧工地常见的“统一平台”逻辑很像，只不过商汤做的是面向AI全生命周期的平台，而不是只管可视化展示。
（3）算法层：相当于“标准构件与工法库”
商汤已生产的商用模型累计超过 3.4万个，核心做法是：
- 把不同项目中反复出现的视觉能力抽象出来，做成“模块化算法组件”；
- 通过通用大模型 + 少量项目数据微调，快速适配长尾场景。
结果就是：一个新场景，不再从零开始做算法，而是“选型 +微调 + 部署”，周期从月级缩短到周级甚至天级。
2. 效率数据背后的方法论
商汤年报里有两组关键数字：
- 2021年模型生产效率较2020年提升 152%；
- 研发人员人均模型产出，较2019年提升 13倍。
这意味着什么？
AI团队不再被一个个孤立项目“拖死”，而是像工厂一样，越做越快、越做越便宜。
建筑企业要做智慧工地，如果沿用“外包一个项目做一个系统”的方式，很难逃出成本和效率的泥沼；如果借鉴商汤这种“工业化”思路，做的就不是一个个零散项目，而是一条可持续扩展的AI生产线。
三、把AI大装置思路搬到智慧工地：三类典型应用
如果把商汤的AI大装置换算到建筑场景，大致可以拆成三类能力：感知、分析、决策联动。下面用智慧工地里熟悉的几个场景，对应讲清楚。
1. 智能安全监控：从“人盯人”变“AI盯现场”
在多数工地，安全管理依然高度依赖巡查和人工旁站，问题有三点：
- 发现问题不及时，靠偶然；
- 记录分散，闭环难追踪；
- 管理标准难统一，完全看人。
用商汤这套思路，可以做成什么样？
- 在不同作业面布设摄像机、AI传感器，相当于建筑版的“城市方舟”；
- 预置安全帽、安全带、临边防护、烟火识别、明火作业审批联动等多个算法模块；
- 通过平台统一管理告警、工单、整改闭环，并与考勤、分包管理系统打通。
关键不在于“有没有算法”，而是：
- 安全类场景高度类似，一个算法可以服务成百上千个工地；
- 新增场景，比如“高处抛物检测”，只需基于现有模型微调即可；
- 集团层面可以做到统一标准、统一平台、分项目快速复用。
这就是AI工业化给安全管理带来的价值：从个别样板工地的展示工程，变成集团常态化工具。
2. 质量与进度智能巡检：从抽检到“全量、实时”
在工业制造领域，商汤用“深泉工业质检平台”为发动机工厂做缺陷检测：
- 支持多种零件、多种缺陷类型；
- 工艺迭代周期从“按月”缩短到“按周”；
- 实现低代码配置，适配小批量、多品种生产。
这个模式几乎可以一比一迁移到装配式建筑工厂和大型现场质检：
- 对PC构件外观缺陷、钢筋外露、预埋件偏位做视觉检测；
- 对现场砌筑完成面、混凝土表观做快速扫查和自动记录；
- 用AI自动统计完成工程量，辅助进度管理。
重点仍然不是“做不做得到”，而是：
- 模型一旦在几家工厂调优完成，就能快速推广到更多生产线；
- 新的缺陷类型出现，只需在统一平台补充少量样本即可；
- 工厂与工地数据统一到同一平台，便于集团层面分析。
建筑企业如果还用传统“单项目定制质检系统”的方式，永远追不上需求的变化；只有走工业化AI平台的路子，才有机会把质检和进度管理做到“全量化、实时化”。
3. 施工现场综合管理：从“信息孤岛”到“数据中枢”
商汤在智慧城市里做的“城市方舟”，本质是一个用AI驱动的城市操作系统：
- 汇聚城市各类视频、物联数据；
- 用上万种AI模型识别事件；
- 把结果推送给城管、交警、应急等部门联动处置。
把这套架构压缩到一个或一组大型工地，就会变成：
- 统一的工地数据中枢：视频、塔吊黑匣子、扬尘、噪声、环境监测、人员定位等数据全部接入；
- 可动态扩展的算法库：安全、质量、进度、文明施工、周边扰民等场景按需启用模型；
- 联动指挥与考核：告警直接生成整改工单，与班组、分包管理挂钩。
这种模式有两个非常现实的好处：
- 运维成本可控：算法集中管理更新，不会出现几十个项目、几十个版本各自为政；
- 数据价值放大：跨项目分析人员违规行为模式、关键工序质控难点，反向优化工艺和培训。
这就是AI基础设施真正落在工地后的样子：不再是一个个“小而散”的可视化平台，而是像水、电一样的“底层能力”。
四、建筑企业该怎么行动：从“项目试点”走向“AI产线”
从商汤的路径看，智慧工地要玩真的，至少要做三件事。
1. 从“买系统”转向“建设AI基础设施”
很多建筑企业做智慧工地，第一反应是：
招标 → 选一套系统 → 试点 → 推广。
这在早几年可以理解，但放在现在，问题很明显：
- 系统供应商自己都没有AI工业化能力，后续扩展力有限；
- 模型往往是“黑盒”，企业无法沉淀自己的能力资产；
- 每次新业务需求，都要重新走一遍“立项–招标–开发”的长周期。
更理想的做法是：
- 把智慧工地定位为 “长期基础设施”，而不是一次性项目；
- 引入具备平台化AI能力的合作伙伴（类似商汤这样的AI底层厂商）；
- 内部搭建一个面向全集团的“AI能力中台”，统一管理算法和数据。
2. 先选“高复用场景”，再扩展长尾
商汤的做法是：把通用能力做厚，把长尾场景做薄。
建筑企业也可以遵循相同节奏：
-
第一阶段：通用场景打底
- 安全帽、安全带、明火、围挡破损、车辆出入识别等；
- 重点是快速在多项目铺开，形成规模效应。
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第二阶段：重点业态深挖
- 比如装配式工厂、轨交隧道、水利水电等高价值项目；
- 针对特点工序（如隧道初支喷锚、二衬质量）定制算法，并沉淀成行业资产。
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第三阶段：长尾场景精细化
- 由一线项目反馈需求，使用低代码和微调能力快速上线新模型；
- 逐步做到“所见即所得”，把AI真正融入日常管理流程。
3. 把AI项目当成“生产力投资”，而不是“费用”
商汤2021年研发投入占收入比例达 65.1%，这在任何行业都属于极少数派。它背后反映的是一个态度：
今天投在研发上的钱，不是成本，而是未来几年竞争力的底座。
建筑企业做智慧工地，如果只把它当成“创优加分项”“甲方要求才做的被动投入”，很难走得长久。更务实的视角是：
- 哪些场景可以直接带来成本下降或风险降低（安全、返工、工期）；
- 哪些数据可以沉淀成公司级能力（标准工艺、施工组织优化、供应链管理）；
- 哪些能力一旦形成规模化，就能成为对外服务的新业务。
当智慧工地从“成本中心”变成“能力资产”和“潜在利润中心”，AI工业化才真正值得长期坚持。
结语：智慧工地的真正门槛，不在技术，而在思路
从商汤的年报看，AI普惠不是一句口号，而是一条很清晰的路径：
先把AI做成“工业化生产线”，再去谈普惠和规模化应用。
建筑行业今天面对的难题——场景碎片化、项目制、成本敏感——和AI行业其实非常像。商汤用“AI大装置”解决了自己的问题，也提供了一套值得建筑企业借鉴的范式：
- 用平台思维替代单项目思维；
- 用工业化生产替代手工定制；
- 用长期能力建设替代一次性系统采购。
智慧工地的下一个阶段，不再是“谁的界面更炫”，而是谁能真正搭起一条稳定、高效的AI生产线，让安全、质量、进度管理都跑在这条产线上持续迭代。
如果说过去十年是BIM走进工地的十年，那么接下来的十年，很可能是**“AI走向工业化，重塑智慧工地”**的十年。谁先把这条产线搭起来，谁就有机会在下一轮行业洗牌中站到更高的位置。