安防行业已经“全民 AI”，而建筑工地还在摸索。本文借 10 位 CXO 的安博会观察，总结 AIoT、中台和数据安全经验，为中国建筑企业搭建智慧工地提供一条可执行的路径。
从安博会现场，到你工地上的现实问题
“现场几乎已经看不到跟AI无关的企业了。”
这是不少人对 2021 深圳安博会的第一感受。安防行业用十几年的时间，走完了从“监控上墙”到“城市级智能感知网络”的升级。现在，几乎所有头部厂商都在谈 AI、AIoT、视频物联、中台、数字孪生。
这跟建筑行业有什么关系？
很简单：城市治理、交通管理、公共安全遇到的难题，本质上和施工现场类似——人多、设备多、风险多、责任链条长，还高度依赖现场管理质量。安防行业这几年踩过的坑、趟出的路，正好可以给“智慧工地”提供一条相对清晰的 AI 转型路径。
这篇文章，我会借 10 位安防、AIoT CXO 在安博会上的一线观察，结合当前国内智慧工地落地情况，拆给你看三件事：
- 为什么安防已经“全民 AI”，而建筑现场还在摸索
- 哪些安防经验可以直接迁移到智慧工地
- 如果你是建筑企业管理者，2026 年前可以分三步做什么
一、AI 已成“标配”：安防的今天，就是工地的明天
安博会给出的最直观信号是：AI 不再是卖点，而是标配。
1. 从“安防展”到“城市 AIoT 节点”
几位受访 CXO 提到一个共识：
现在已经不能再把安博会看成“安防展”，更多是物联网、人工智能、大数据、视频物联公司的集合。
这意味着什么？
- AIoT 软硬一体：摄像头不只是“拍视频”，而是直接在前端做识别、分析和告警
- 从产品到场景：不再是卖“摄像机 + 平台”，而是卖“城市交通治理方案”“园区一体化安防系统”
- 从集中计算到边缘计算：传统“采集—回传—中心分析”的模式，正在被“端边云协同”取代
对智慧工地的启发很直接：
未来工地要建设的不是“高清监控系统”，而是一张覆盖人、机、料、法、环的 AIoT 感知网络。
如果今天你还在讨论“要不要上 AI”，其实节奏已经慢了一拍；真正的问题是：哪些环节先 AI 化？软硬一体做到什么程度？
2. 碎片化，不是问题本身，而是行业常态
不少 CXO 都提到了“碎片化”——场景碎片化、需求精细化、项目周期长。B 端市场里，没有一个行业比建筑更能体会这种痛感：
- 每个工地位置不同、总包不同、分包不同
- 工期、工艺、安全要求千差万别
- 设备品牌、系统标准混乱
安防行业的态度很务实：
“碎片化不是负面词汇，它让产业更繁荣。”
他们的解法主要有三条：
- 软硬一体的标准化底座：算法+边缘设备+平台，形成统一“操作系统”，上层再做差异化场景
- 中台战略：沉淀公共能力（数据、算法、媒体、解析），上层业务敏捷组合
- 深耕垂直行业：不再追“通用 AI”，而是深挖交通、公安、能源等单一行业，打透一个再复制
智慧工地其实也一样：
- 底层要有统一的 工地 AIoT 平台 / 中台
- 上层围绕“安全、质量、进度、成本、环保”搭建可配置的应用组件
- 先在几个标准化程度高的专业（比如房建总包、标准厂房）打透，再复制到更复杂场景
二、从城市治理到智慧工地：可直接借鉴的四类能力
安防行业已经在城市级项目上做了大量实践，这些能力可以直接迁移到工地，只需要“换一个地图”。
1. AIoT 软硬一体：监控不再只是“看录像”
在城市交通、公安场景里，头部厂商已经形成了一个共识：
软硬一体，是高性价比落地 AI 的唯一现实路径。
原因很简单：
- 只靠云端：所有视频回中心，带宽、存储、延时都顶不住
- 只靠前端：单点智能，无法做全局研判和协同
所以，比较成熟的做法是：
- 前端摄像机 / 物联网设备：带 AI 芯片，先做一次“粗筛”（如安全帽识别、越界检测、烟火识别）
- 边缘网关 / 算力盒：承担多路视频的融合计算、本地策略执行（如联动广播、停止塔吊）
- 云端平台 / 中台：做跨项目的数据分析、风险评估、资源统筹
搬到智慧工地，就是：
- 塔吊+视频+风速传感器 组合成一套安全作业子系统
- 卸料平台+载荷传感器+AI 摄像头 做超载、违规预警
- 出入口+人脸/工牌+考勤系统 做实名制、安全教育闭环
要注意的是：这里不只是“多买几个设备”，而是要在项目层面 设计一个软硬一体的架构，否则越买越乱。
2. 中台与组件化：别再为每个项目做一套系统
苏州科达提出了“一基座三中台”：云平台基座 + 媒体中台 + 解析中台 + 数据中台，用来解决城市治理中业务碎片化的问题。
建筑企业普遍遇到的尴尬是：
- 每个项目单独招一个“智慧工地系统”，功能大同小异
- 供应商各搞一套平台，总部数据打不通
- 想上线新功能，要从零对接一次
借鉴安防的做法，更健康的路线是：
- 集团级做一个 智慧工地能力中台：
- 视频接入、转码、存储能力
- AI 算法能力（安全帽、反光衣、高空抛物等）
- 物联网接入能力（塔吊、基坑、扬尘、噪音、能源）
- 人员身份、组织、项目主数据
- 项目级通过 可配置应用 用好这套中台：
- 哪些点位需要视频 AI
- 哪些传感器参与联动控制
- 什么规则触发短信/钉钉/现场广播
这样做有几个非常现实的好处：
- 新项目上线时间从几个月缩到几周
- 集团可以按统一标准做数据分析和考核
- 更换供应商成本可控，不被单一厂商“绑死”
3. 数据与算法：真正的护城河不在“模型”，而在“数据+Know-How”
多位 CXO 提到一个观点：
技术本身越来越普适，核心竞争力在于数据的获取能力、加工能力，以及对业务的理解。
安防为什么在复杂场景（如夜间识别、恶劣天气）越做越准？原因不是模型“更玄学”，而是多年项目里累积了：
- 各种光照、角度、遮挡条件下的视频数据
- 与现场业务规则深度绑定的标签
- 算法团队和业务专家之间持续的“磨合”
对建筑行业来说，如果你只是：
- 买一个“安全帽识别”API
- 在几个点位做一点“人走到这里就报警”的规则
短期能交差，长期几乎没有积累。更有效的做法是：
- 把项目数据当资产来运营：
- 统一视频、传感器、人员、工序等多源数据的编码标准
- 没有隐私风险的前提下，允许算法团队回流和标注典型场景
- 让安全总监、生产经理参与算法迭代：
- 哪些误报可以容忍，哪些漏报不能接受
- 不同工种、不同作业阶段的规则权重如何调整
很多企业做智慧工地不见效，根本原因不是“AI 不成熟”，而是数据不完整、标准不统一、业务和算法团队各说各话。
4. 安全合规：工地 AI 的“红线”在哪里？
随着《个人信息保护法》《数据安全法》的落地，安防行业已经从粗放应用转向“高质量发展”阶段：
- 前端采集更强调合法性、必要性和最小化
- 后端重视数据脱敏、加密、访问审计
- 出现了“AI 安全防火墙”“换脸检测”等新产品
智慧工地同样绕不开几个敏感问题：
- 人脸考勤、行为分析是否经过充分告知和授权
- 工人是否有可见、可理解的隐私保护说明
- 系统供应商如何保证视频、位置信息不被滥用泄露
比较稳妥的实践路径是：
- 尽量采用 边缘匿名分析：前端完成识别，只上报事件，不上报原始图像
- 对云端人脸等敏感数据做加密存储、访问留痕
- 在招标和合同中明确供应商的数据安全责任
如果你打算把“智慧工地”做成集团级能力，这些问题越早想清楚，后面改动成本越小。
三、从“一网通办”到“一网统管”：给工地管理的启发
软通智慧提到一个很有意思的变化：
城市治理已经从“一网通办”（服务群众办事）走向“一网统管”（统一管理城市运行）。
这句话放在建筑企业也同样成立。
1. 别把“智慧工地”做成“智慧打卡”
不少企业的信息化现状，是典型的“通办思路”：
- 给项目配一个“智慧工地 APP”
- 集成一些报表上传、照片打卡、质量问题流转
从总部视角看，数据“通了”；但项目端的感受往往是：
- 填表变多了，危险并没有少多少
- 进度还是靠微信群催、电话喊
“一网统管”的思路，是把所有分散系统和物联设备，纳入一个统一的运行管理中心。放在工地就是：
- 安全、质量、进度、物资、机械、环保，不再是六套系统，而是六个视角
- 塔吊、升降机、临电、基坑监测、扬尘噪音、视频 AI 等，都接入同一个运行中枢
- 现场异常能做到“看得见、说得清、管得住、可追溯”
这其实就是为建筑企业打造专属的“工地运行中心（GOC）”，而安防行业已经在做“城市运行中心（IOC）”很多年，架构和经验都可以直接参考。
2. 上海“一网统管”模式，对大型房企意味着什么
上海的城市治理实践，有两个值得建筑企业注意的点：
- 顶层设计清晰：从一开始就按全市统一标准规划数据和平台
- 业务与组织同步调整：不是只上一个平台，而是同时调整了职责划分和协同机制
如果你是大型房企、城投平台、建筑央企，其实也需要类似的两步：
- 信息化和工程管理部门一起制定“智慧工地顶层方案”
- 在总部搭建一个“安全生产与智慧工地管理委员会”，让业务真正拉着技术跑
否则，很容易出现 IT 部门孤军奋战、现场积极性不高、系统成了“展示工程”的情况。
四、从今天到 2026：建筑企业可以怎么分三步走
结合安博会上的这些趋势，如果要给建筑企业一个相对“落地”的建议，我会推荐一个三步节奏。
第一步：先把“看得见”做到极致（0-12 个月）
目标：从“有监控”升级到“有智能感知”。
关键动作：
- 选 3-5 个典型高风险场景做 AIoT 改造：
- 高处作业区：安全带、安全帽识别+越界检测
- 大型机械区域：塔吊、升降机防碰撞、违章作业识别
- 出入口：实名制、人车分流、黑名单预警
- 统一项目视频和传感器接入标准，为后续中台打基础
- 在一个区域公司或事业部内，选 3-10 个项目试点，形成可复制打法
第二步：用中台把“多项目经验”沉淀下来（12-24 个月）
目标：从“项目各自为政”升级到“集团级智慧工地中台”。
关键动作：
- 建设集团级 视频中台+AI 中台+数据中台 雏形
- 统一人员、设备、工序等主数据编码
- 搭建集团级“安全与进度驾驶舱”，先做可视化，再做分析和预警
- 开始引入外部算法生态，但接口标准、数据安全边界必须由集团掌控
第三步：让 AI 参与决策和资源配置（24-36 个月）
目标：从“事后分析”走向“事前预警、事中干预”。
关键动作：
- 引入进度模拟、数字孪生工地，把 BIM、进度计划、现场数据打通
- 在试点区域尝试“工地运行中心（GOC）”，实现跨项目的资源、风险统一调度
- 建立 AI 安全与伦理规范，形成长期的数据和算法治理机制
到这个阶段，你就不再是在“买一套智慧工地产品”，而是在建设一套属于企业自己的 建筑 AI 能力体系。
结语：智慧工地，不需要复制安防，但可以少走很多弯路
安博会上，那些围绕 AIoT、中台、数据安全、开放生态的讨论，本质上都是在回答同一个问题：
在一个高度碎片化、责任重、风险高的行业里，怎样让 AI 既真正落地，又可持续演进？
建筑行业比安防更复杂，但也更有累积价值。每一个工地，都是一块极好的 AI 训练场；每一次险情被提前预警、每一次事故被避免，都是对这套体系价值最直观的证明。
如果你正在负责企业的数字化或智慧工地建设，不妨把安防行业看成“前一点出发的同路人”。
- 先用 AIoT 软硬一体，解决几个最痛的安全和管理场景
- 用中台思维，把一次次项目实践沉淀成可复用能力
- 在数据和合规上站稳脚跟，给未来更大规模的 AI 应用留足空间
真正有价值的智慧工地，不是会上 PPT 的炫技平台，而是能在一个普通工作日的 15:30，悄无声息地多发出一条准确的预警，让所有人都能平安下班。