跨境电商靠“流量中介”出海，建筑企业出海则需要AI做“智能中枢”。从出海营销的夹心层困局，看智慧工地该如何落地。
在中国企业的出海版图里，有一个细节经常被忽视：花在“找人”的钱，往往比“做产品”的钱还多。
36氪报道里那家福建福州的米多多集团，就是专门替出海企业“找人”的——不卖货，只做海外流量中介。靠帮跨境电商、应用出海在 Google、TikTok、Meta 等平台买广告，它做到中国跨境电商营销服务商前五，但毛利率常年个位数，还时不时亏损。
这背后，其实藏着一个对建筑企业同样关键的问题：**在更复杂、更高风险的海外工程项目中，谁来做“流量中介式”的智能中枢，帮你降低试错成本、管住风险、撑起利润？**答案，越来越指向 AI 和智慧工地体系。
这篇文章，我想借米多多这家“流量中介”的IPO故事，拆开几个关键矛盾，然后映射到建筑企业出海、海外EPC项目和智慧工地的AI布局上，聊清楚三件事：
- 为什么“流量中介模型”正在悄悄走进建筑业？
- AI 能不能成为建筑企业的“智能管理中介”？
- 如果你现在就想做规划，智慧工地该从哪里下手？
一、出海的真实矛盾：流量贵、规则难、利润被挤压
先把米多多的故事说清楚，因为很多建筑企业出海时，遇到的是同一类结构性难题。
1. 出海进入“深水区”：不是能不能卖，而是能不能持续获客
对跨境电商来说，早期凭的是供应链红利、平台红利；现在竞争已经变成：
- 谁更懂平台规则（Google、TikTok、Meta 等）；
- 谁更能在广告合规、内容审核里“踩准线”；
- 谁能在复杂算法下，拿到更便宜、更稳定的流量。
36氪给到的一个数字很扎眼：
2024 年，中国出海营销服务行业市场规模约 363 亿美元，预计到 2029 年翻倍到 737 亿美元，复合增速超过 15%，跨境电商占了约四成。
这说明什么？大家都在花钱补一块“能力短板”——获取合规、可持续的流量。
2. 中介模式的宿命：需求刚性，利润薄得吓人
米多多的商业模式不复杂：
- 上游：从 Google、TikTok 等平台购买广告资源；
- 下游：帮中国出海卖家投放、优化、做数据分析；
- 收入：靠服务费 / 返点盈利。
问题是：
- 媒体成本高度集中。前五大上游供应商成本占比最高接近 99%；
- 平台一调返点 or 涨价，毛利率直接“趴地上”。2023 年毛利率从 8% 掉到 4.1%；
- 客户又分散、又爱比价，议价权有限，收入不稳定。
所以你会看到一个非常典型的“夹心层”结构：
- 上游平台：强势、垄断、定价权在手；
- 下游客户：敏感、可切换、处处压价；
- 中间服务商：需求稳定，但利润越来越薄。
这个模式，听着是不是有点像传统建筑总包/分包，在大业主和材料、劳务之间的处境？
3. 拿 IPO 当“压力测试”：能不能从中介升级成“能力型公司”？
米多多现在做的尝试，其实是很多服务型企业都绕不过去的一条路：
- 不想只当“买量渠道”，要做 本地化+运营+技术 的解决方案；
- 不只帮客户“烧钱投广告”，还要把 数据、模型、运营经验 变成长期资产；
- 靠 IPO 募资，去搭技术中台、去做海外并购、去补短板。
用一句话概括：
它想从“流量中介”变成“智能中枢”。
而这，正好就是建筑企业做智慧工地、做海外项目数字化必须经历的一步。
二、建筑业的对照现实：项目多、风险大，但中枢能力薄弱
把视角切回建筑业，你会发现逻辑几乎是同一套，只不过场景从“广告流量”变成了“工程数据+项目风险”。
1. 工程项目本质上也在“抢流量”
对建筑企业来说，所谓“流量”，可以拆成几类：
- 招投标信息流：哪里有项目、什么条件、什么节奏；
- 资源流：工人、机械、材料在不同项目之间的排布；
- 资金流：回款节奏、成本支出、现金流安全边界；
- 风险流：安全隐患、质量问题、进度拖延的预警信号。
现在大部分企业的现实是：
- 信息碎片化，靠人拉群、打电话、发Excel；
- 现场情况不透明，总部看不到实时状态；
- 出海项目语言、法规、标准各不相同，靠“个人经验+线下沟通”。
结果就是：
- 机会看得到，吃不下，团队不敢贸然出海；
- 项目在海外跑，管理还停留在国内老套路，成本和风险失控；
- 试错很贵，一次安全事故、一次签证/合规问题，就可能把利润抹平。
2. 建筑版“流量中介”：AI 的三重角色
在出海营销里，米多多这一类公司在干的是：
- 帮你理解平台规则；
- 帮你优化投放策略；
- 帮你在复杂环境下，控制“买流量的成本”。
放到建筑行业，我更倾向于把 AI+智慧工地平台 看成一个“智能管理中介”：
- 在总部和海外工地之间，做数据采集、清洗、分析；
- 在传统BIM、进度计划、成本数据之间，做自动关联与预警；
- 在各国法规、安全标准之间，做知识库和合规校验。
它同样不直接“干活”、不直接“搬砖”，但决定了你的信息是否准确、决策是否及时、资源是否用对地方。
3. 如果没有“智能中枢”，出海工程会出现什么问题？
这几年跟不少工程企业聊过海外项目，大致会遇到几类共性痛点：
- 设计修改频繁，现场图纸版本不一致，返工率高；
- 当地分包管理难，安全文明施工标准难以统一；
- 供应链跨国协同，材料到场时间不确定，工期被连锁拖延；
- 总部缺乏实时监控手段，只能靠周报/月报“事后复盘”。
这些问题，跟跨境电商“盲投广告”“试错成本高”是同源的：信息不透明、规则不熟悉、缺乏数据化支撑。
三、AI 如何在建筑业承担“智能中介”的关键职能？
如果把智慧工地看成一个“项目级的智能中枢”，那 AI 真正要承担的，至少有三件事。
1. 从“看不见”到“看得清”：全域感知和风险预警
AI 在智慧工地的第一层应用，就是让总部和管理层真正看见项目现场正在发生什么。
典型能力包括：
- 智能视频分析：
- 安全帽佩戴、反光衣、围栏破损自动识别；
- 危险区域闯入、人机混行等违规行为实时告警；
- 进度识别：
- 通过图像识别判断结构施工完成度；
- 对比 BIM 模型与现场照片，自动标记偏差区域；
- 设备与环境监测：
- 塔吊、升降机等的运行状态异常识别；
- 噪声、粉尘、温度等环境指标超限预警。
这其实就是建筑版的“流量监控”：
过去靠人肉巡检的地方，现在让 AI 24 小时盯着，把风险从“事后发现”变成“事前提醒”。
2. 从“各干各的”到“一盘棋”：跨系统、跨主体的数据协同
营销代理公司的护城河，在于掌握多平台、多账户的统一数据视角。同理，智慧工地的价值，也在于打通原本孤立的系统：
- 设计（BIM）、进度（4D）、成本（5D）、物资、劳务、机械……
AI 能提供的增益主要在两块：
-
自动关联与语义理解：
- 自动识别不同系统中的同一构件、同一任务；
- 把自然语言描述的现场问题，自动挂接到 BIM 模型、清单和进度计划上；
-
多项目、多区域对比分析：
- 不同国家、不同项目的安全事故率、返工率、单方成本做横向对标；
- 用算法识别“高风险工序”“易超支工区”，指导资源投入。
建筑企业过去的难题，不是“没有数据”，是数据散落在各个系统和人脑里。AI 中台的作用，就是把这些碎片拼成一幅可操作的“数字全景图”。
3. 从“拍脑袋”到“算出来”：辅助决策与策略优化
这部分，跟出海广告投放特别像：
- 广告投放要解决的是：预算怎么分配，才能在合规前提下获取最多转化？
- 工程管理要解决的是：资源怎么排布，才能在安全质量达标前提下保证工期和利润？
AI 在这里可以做的包括：
- 工期优化模拟：不同施工顺序、不同机械配置对工期和成本的影响；
- 资源排产建议：结合历史数据，给出班组排班、机械周转的优选方案；
- 成本超支预警：根据实时消耗与历史曲线，预测未来 1-3 个月的成本偏差；
- 海外合规智能检查：将当地安全规范、施工标准做成知识库，把施工方案、技术交底与之自动比对，提前发现“不合规点”。
这些算法不会取代项目经理，但会像一个冷静的“第二大脑”，帮你不断回答一句话：
“在现有约束下，哪种做法更安全、更省钱、更稳妥？”
四、给建筑企业的实操建议：别一上来就想“造个大系统”
很多企业一提智慧工地、AI，就容易走两条极端：
- 要么觉得“太虚”，干脆不做；
- 要么一口气想搭一个“集团统一平台”，结果三年过去还在招标和改需求。
结合出海营销服务商这些年的演化，我更建议建筑企业把自己当作要培养“智能中枢能力”的甲方，按三步走。
第一步：选一个代表性项目，做“AI 试验田”
不用一上来就集团铺开，先选一个：
- 体量够大（至少 10 个月周期以上）；
- 专业协同复杂（多专业交叉、多分包）；
- 最好是海外项目 or 异地项目，沟通成本高。
在这个项目上，重点种三颗“种子能力”：
- AI+视频安全监控：先把最硬的安全指标盯住；
- BIM+进度联动+图像识别：让现场进度“可视化、可量化”；
- 简单的 AI 报表和预警机制：学会看“预测型”的项目日报。
第二步：把成功经验总结为“公司级能力”，而不是“项目部经验”
项目结束后，不要只看一次性收益，要问：
- 哪些模型、规则、报表是可复用的？
- 哪些算法对我们自己的业务场景真正有用？
- 哪些流程因为AI而改造了（例：安全巡检频率、问题闭环时间）？
把这些沉淀成：
- 公司级的标准模型（安全识别类库、风险打分模型）；
- 公司级的指标体系（海外项目必看的 10 个核心数字）；
- 公司级的方法论（比如：EPC 海外项目的“AI 参与清单”）。
这一步，其实就是在把你从“用工具的人”，变成掌握自己智能中枢的企业。
第三步：考虑平台化和生态合作，而不是什么都自己做
现实情况是：
- 绝大多数建筑企业没有必要、也没有能力，自己从零研发算法；
- 真正需要自主掌控的，是“数据+业务逻辑”，而不是每一行代码。
更务实的打法是：
- 和有成熟 AI 能力的科技公司、云厂商、垂直解决方案商合作；
- 在一两年内，先把几个关键场景做深：安全、进度、质量、成本；
- 中长期再考虑把这些能力整合成“企业级智慧工地平台”。
这点和米多多的路数非常像：它一开始只是单纯做投放代理，后来意识到必须向本地化、电商运营、技术研发要毛利。建筑企业也一样——从点状应用起步，逐步往“智能中枢”升级。
五、写在最后：AI 是建筑出海的“新中介”，但这次利润留在你手里
回头看米多多的IPO故事，你会发现一个很现实的结论：
在流量被平台垄断的时代，当“中介”是一门刚需生意，但利润未必在中介手里。
建筑业现在走到的十字路口，其实像极了几年前的跨境电商：
- 海外项目机会更多，但规则复杂、合规成本高；
- 传统经验不够用了，数字化和AI的能力短板暴露得越来越明显；
- 真正长期有价值的，不是“抢到一个项目”，而是持续、可复制地在全球范围内做项目的能力。
如果说米多多这种“流量中介”依赖的是 Google、TikTok 那样的平台，那建筑企业要押注的“平台”，就是你自己的：
- 智慧工地体系；
- AI 赋能的项目管控能力；
- 跨项目、跨国家、跨合作方的数字协同网络。
差别在于：
- 跨境电商的中介赚不赚钱，看平台脸色；
- 建筑企业的“智能中枢”搭得好，利润和风险控制权都留在自己手里。
现在是 2025 年底，AI 在建筑行业的应用已经从“概念 PPT 阶段”进入“算账阶段”。如果你正在做海外工程、准备出海，或者在推动企业内部的智慧工地建设，可以先问自己三个问题：
- 我们今天的项目管理，哪些环节最像“盲投广告”？
- 如果明年要在海外多拿三个项目，AI 能帮我减少多少试错？
- 我们有没有把任何一个项目，当成培养“智能中枢能力”的试验田？
答案不需要马上完美，但越早开始，越有机会让 AI 成为你在全球建筑市场上的**“隐形中介”和“长期盟友”**——而不是下一个挤压你利润的“新平台”。