AI 正在从智慧城市延伸到智慧工地。借助城市治理、园区和智慧物流的成熟实践，看AIoT如何重塑建筑安全、进度与供应链。
AI 正在重写“工地”和“城市”的剧本
2021-2025 这五年，中国数字经济增加值占GDP比重，已经稳定在四成左右，住建领域的信息化投资保持两位数增长。一个很现实的变化是：在不少城市，你走进指挥中心看见的是“城市大脑”，走进大型工地，则能看到“智慧工地平台”和一排排摄像头、塔吊黑盒、AGV小车在忙。
大多数建筑企业这两年都有类似感受：招工难、安全压力大、材料价格波动、工期越来越紧，但管理方式还停留在电话+微信群+纸质台账。问题不是“要不要上数字化”，而是“怎么上，才能真见效，不烂尾”。
这篇文章借助《“十四五”数字经济发展规划》和旷视在城市物联网、园区和智慧物流的实践，拆给你看：
- 政策怎么指明了“AI+实体产业”的方向
- 城市治理、园区管理、智慧物流这些成熟场景，对智慧工地有什么可复制的方法
- 建筑企业如果要做智慧工地，AIoT 架构应该怎么设计、怎么落地
核心观点很简单：智慧城市走过的那条路，就是智慧工地未来三年的“施工图”。
1. “十四五”数字经济：智慧工地不是锦上添花，而是基本盘
数字经济规划已经把话说得很死——到 2025 年，数字经济将成为中国主要经济形态之一，新一代人工智能排在科技攻关的第一位。这对建筑业意味着什么？
第一，建筑业不再只是“水泥+钢筋”，而是“实体工地+数字孪生工地”。
- 工程进度不再靠“感觉”，而是靠视频+算法自动识别施工状态
- 安全管理不再靠“巡查运气”，而是靠全天候的AI识别和预警
- 成本控制不再是事后算账，而是材料、机械、人工实时在线
第二，监管和招投标的“数字门槛”会越来越高。
各地住建部门已经在把“智慧工地平台接入情况、视频AI识别覆盖率、人员实名制管理”等，写进招标文件和创优评奖指标里。谁先把数字底座打牢，谁就更有议价空间。
第三，建筑企业要从一次性项目思维，转向长期运营思维。
数字经济讲“新实体经济”，不是“做完一个项目换一套系统”，而是要沉淀出：
- 可复用的智慧工地平台
- 通用的算法能力（安全帽识别、行为分析、车辆识别等）
- 标准化的物联网接入规范
这点上，做城市物联网、园区和智慧物流的公司，其实已经帮建筑业踩过不少坑。
2. 城市治理的 AI 实践：给“工地安全与文明施工”一面镜子
AI 在城市治理中的逻辑，其实和智慧工地高度同构：都是对物理空间进行全时空感知、事件识别、闭环处置。
2.1 “万象”模式：从“发现问题”到“闭环处置”
在深圳罗湖，旷视做了一件看似很“小”的事：
- 识别占道经营、垃圾暴露、共享单车乱停放
- 建了一个城市级 AIoT 视频分析平台“万象”
- 通过“发现—分拨—处置—复核”四步完成闭环
效果是：
- 覆盖 6 大类 22 种场景事件
- 城市治理效率提升 5 倍
- 1 小时内完成事件高效处置，AI 自动复核
这套模式迁移到智慧工地，其实非常自然：
- 发现：AI 摄像头识别未戴安全帽、人员闯入危险区、临边未防护、焊接未规范等
- 分拨：系统按分包、楼栋、施工区域自动派单给安全员或班组长
- 处置：现场整改，拍照或视频回传
- 复核：AI 自动比对整改前后画面，判断是否达标
结果是什么？
- 安全巡查从“抽查”变成“全覆盖”
- 安全员不再到处“找问题”，而是专注“解决问题”
- 管理从“人盯人”转为“人机协同”，矛盾冲突也会减少
2.2 智慧城管对智慧工地的三点启发
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算法要做“长尾”，而不是只做几个 Demo 场景
罗湖的算法体系覆盖 20+ 细分场景，背后依托的是 Brain++ 平台和 Objects365 数据集。对应到工地上，不能只会识别安全帽和反光衣，还要逐步覆盖：- 脚手架堆料
- 临临边缺少护栏
- 高空抛物、吸烟、打闹
- 塔吊下方滞留人员
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平台要能打通“多部门、多业务”
城市治理跨部门，工地治理跨专业：施工、安全、机电、总包、分包、监理……如果 AI 识别出来的问题，只能停留在“消息通知”，而不能挂接到工单流转、奖惩台账和月度考核，价值会被打对折。 -
把人的体验放在前面，而不是“为管而管”
罗湖的城市治理不只是给管理者爽，更是在减轻居民投诉和冲突。工地也是一样，好的智慧工地系统：- 不增加工人操作负担（比如刷脸既考勤又门禁）
- 不靠“全封闭+高压”制造对立，而是用数据说话
- 能在劳务结算、技能评价上给一线工人带来好处
3. 园区与城市微单元：给“项目部与作业面”装上一个大脑
如果说城市是“面”，那工地就是分散在城市中的“点”，和产业园区非常像：多系统、多设备、多主体，历史建设基础参差不齐。
北京金隅智造工场的转型，是个很好的对照案例。
3.1 从“分散系统”到“一屏统管”
金隅智造工场在改造前：
- 只做了水电气、交通、建筑等基础设施
- 安防、消费等系统各自为政，信息孤岛
- 能耗、安防、停车、食堂各有各的系统和屏幕
旷视介入后，做了四件事：
- 装一个“园区大脑”：通过大数据平台统一运维和联动
- 打通 16 个子系统：能源、安防、建筑管理、停车、餐饮等统一监控
- 做“一脸通”的服务体验：人脸识别通行、一卡通、班车、滑板车、订餐、报修全部在线
- 用 3D 可视化“一张大屏看全园区”
结果是：
- 管理效率提升约 40%
- 人员时间节省约 30%
- 园区智能应用整合度接近 95%
3.2 智慧园区经验，如何迁移到智慧工地
把“园区”换成“工地”，四件事几乎可以原样照搬：
- 工地大脑：统一的数据中台与可视化总控
- 实时展示塔吊、升降机、卸料平台运行状态
- 实时展示关键分部分项进度、机械利用率、人员分布
- 关联天气、扬尘、噪声、视频画面，形成完整态势图
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打通工地 10+ 业务系统
人员实名制、视频监控、安全巡检、机械监管、材料进出、BIM 模型、质量验收、环境监测、塔吊黑匣子……从“各有各的 APP”变成“一个工地平台”。 -
围绕“人”的体验设计智慧服务
- 工人刷脸进出+考勤+工资结算
- 班组长手机上就能看当天任务、材料到货、机械排班
- 项目经理在一个大屏上总览：安全、质量、进度、成本
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3D 工地+数字孪生
- 用 BIM 模型对接现场进度，形成“虚实对照”
- 在三维界面上直接点选构件，查看质量验收与隐蔽工程资料
很多企业问：智慧工地到底该从哪里下手？
我更推荐的路径是：先做“工地大脑”和数据中台，再分批接入子系统，而不是反过来。
4. 智慧物流与工地供应链：材料、设备也要“会思考”
智慧工地有个老大难：材料进出混乱、堆场利用率低、机械闲置浪费。国控广州医药物流中心的实践，对建筑供应链是个很好的参照。
4.1 医药物流的“不断工改造”，对应的是“不断工施工现场”
国药广州物流中心的限制条件：
- 每个工作日有 2 亿元药品销售额输出
- 停工一天就是巨额损失，还会影响两广地区药品供应
- 仓库投产 12 年，空间已到天花板
他们要做到：不停车、不重建，完成智能化升级。
结果是：
- 引入 AMR 机器人、堆垛机、输送线
- 用 AI 机械臂处理 2000+ SKU，日箱拣量 6000 箱
- 五面扫描装置自动识别高速运行药品原箱
- 用“河图”智慧物流操作系统统一调度
最终：
- 储存密度提升 15%
- 仓库效率提升 25%，作业时间提前 2 小时
- 员工劳动强度大幅下降，效率提升 106%
- 未来五年节约成本超千万元
4.2 把“3A 智慧物流”思路搬到工地供应链
建筑工地同样有几个共性痛点：
- 材料进出全靠纸单+电话，容易错、容易拖
- 钢筋、模板、周转材料码放混乱，占地又不安全
- 塔吊、施工升降机等大型机械调度靠经验
结合“河图”模式，智慧工地可以这样做：
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材料全流程数字化
- 入场：自动抓拍车牌+货物照片，关联电子磅单和合同
- 堆场：用 AI 识别堆放位置、堆码高度，超高或违规自动预警
- 领用：扫码/刷脸领料，直接入账施工任务和成本中心
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大型机械智能调度
- 塔吊黑匣子+视频 AI，监控升降速度、回转角度、受力情况
- 系统自动优化吊次排序，减少空载、等待
- 结合进度计划，预测未来一周机械需求，合理安排租赁
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工地“微物流”机器人化
- 在室内大体量场地（如地下室、长走廊）引入 AGV/AMR 运输材料
- 把“人抬人推”变成“人下单，机器人送到点位”
重点不是一定要“上机器人”，而是用“供应链+AI”思维去看工地材料和机械。
谁先打通这条链路，谁的成本优势就会非常明显。
5. 打通智慧工地的“任督二脉”：架构、聚焦和长期主义
从旷视这几年的路径，可以总结出一套对建筑企业非常实用的思路：
5.1 架构先行：AIoT 三层结构是“总图纸”
AIoT 架构可以简单理解为三层：
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端：传感器与终端设备
- 摄像头、塔吊黑匣子、升降机监测终端、环境监测站、定位标签
- 关键点是：设备选型时就要考虑“算法能力是否可升级”
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边：边缘计算与现场控制
- 工地边缘网关、边缘服务器，完成视频结构化、事件初筛
- 避免全部上云，既节约带宽，又能在断网时保持基本安全能力
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云：工地大脑与行业操作系统
- 统一管理多工地、多终端、多算法
- 支撑跨项目的经验复用和算法迭代
这和旷视的“昆仑（城市 OS）+盘古（建筑 OS）+河图（物流 OS）”逻辑一样：先有操作系统，再在上面长出各种应用。
5.2 聚焦场景：别试图一次解决所有问题
AI 的上半场是技术驱动，下半场是场景驱动。对建筑企业来说，一开始就想“全要”，几乎必翻车。
更稳的做法是：
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先选 2-3 个高价值场景做深：
- 安全：高处坠落、高危区域闯入、三宝佩戴
- 进度：关键工序完成识别、施工队进退场统计
- 成本：材料进出管理、机械利用率分析
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每个场景从“规则—数据—算法—闭环处理”完整打通：
- 明确业务口径（什么算违章、什么算延误）
- 做真实数据的标注与清洗
- 小范围试点，不断调优算法
- 接入考核与奖惩机制
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在此基础上，再逐步外延更多场景
5.3 长期主义：把每一个工地都当成算法训练场
AI 能否真正把智慧工地做深，取决于企业有没有耐心：
- 不把项目当成一次性买卖，而是当成“共同运营”的伙伴
- 接受算法一开始并不完美，但在真实工况下不断进化
- 愿意在 2-3 年时间跨度上，看单位造价、工期、安全事故率的综合变化
IDC 预测，到 2025 年，全球约 8% 的 AI 相关支出来自中国市场，建筑业是其中重要的“重资产赛道”。谁把智慧工地当长期基础设施来建设，谁在下一轮行业洗牌中就有更稳的底盘。
结语：智慧工地，是“新实体经济”的前线战场
从罗湖的城市治理，到金隅的智慧园区，再到国控广州的智慧物流，可以看见同一条主线：AI 不再是炫技，而是深扎到每一个具体空间里，改造看似平凡的日常运行。
建筑业其实就是一个由无数“空间场景”组成的超大行业：基坑、楼栋、塔吊、道路、临建、仓库……如果城市、园区、物流都已经证明了 AIoT 的价值，工地没有理由停在“视频监控+考勤”的初级阶段。
对于正准备上马或升级智慧工地的企业，我的建议是：
- 把智慧工地当成企业级工程，而不是单项目采购
- 选好 2-3 个核心场景试点，建立自己的数据和算法资产
- 尽量围绕统一的 AIoT 架构，把“点状应用”变成“系统工程”
数字经济的牌桌已经摆好，智慧工地就是建筑企业的“入场券”。真正的竞争，不再是谁的项目部住得苦、加班多，而是谁能用数据和算法，把风险压下去，把效率提上来。
接下来三到五年，中国工地的差距，很可能首先体现在：
站在现场，你看到的是一堆设备和尘土，还是一张实时跳动的数据地图。
这，会决定你在“新实体经济”里的位置。