百度“最硬AI云”如何撑起智慧工地的大脑与筋骨

在不少龙头建筑企业的内部推进会上，一个现实数据常被反复提起：大型房建、市政项目，真正花在浇筑和安装上的时间，往往不到总工期的一半，其余都被等待、协调、返工和各种不可预期“消耗”掉。

这就是建筑业的痛点——不是不会干，而是“算不清、排不好、看不见”。这几年智慧工地、BIM、物联网传感器铺了不少，但很多项目的体验却是：系统一堆、数据很多、AI很好看，就是对工期、成本和安全的直接拉动有限。

原因很简单：没有扎实的AI基础设施，就谈不上真正的智慧工地。想要把AI从“展示大屏”变成“施工现场离不开的工具”，背后必须有一朵足够“硬”的AI云，既能扛得住高强度算力，又能支撑复杂的智能体（Agent）长期在线学习和决策。

这正是百度在百度世界2025上提出“最硬AI云”的背景。本文就借这次发布的核心内容，结合建筑行业场景，讲清三件事：

• 百度的“AI Infra + Agent Infra”到底硬在哪里？
• 对于智慧工地，这套底座能具体解决哪些问题？
• 建筑企业如果要真正“用得起、用得好”AI，落地路径是什么？

一、从“项目试点”到“普遍应用”：建筑业缺的不是一个APP，而是一朵“硬云”

要把AI用好，建筑企业面临两道关：

1. 算力关：视频监控、三维模型、进度仿真、仿真优化，这些都不只是跑个小模型就完事，背后是持续的训练、推理和多项目并发。没有稳定、性价比高的AI算力，落地只能停留在零散试点。
2. 应用关：就算买了算力，也还需要把各种模型、数据、流程封装成真正能用的智慧工地应用——安全巡检Agent、进度管理Agent、质量验收Agent……否则一线还是要在多个系统间来回切。

多数建筑企业这几年遇到的共性问题是：

• 单点AI项目做得挺漂亮，上大屏很好看，但难以复制到更多项目部；
• 每换一个项目就得重新对接数据、重新定制，成本很高；
• 数据分散在BIM、PM系统、物联网平台里，很难形成统一的“智能中枢”。

这里的症结，其实就是AI没有真正“内化”为企业的基础能力。李彦宏在大会上的说法很直白：

只有当AI被内化为一种原生能力，才能在各行各业真正产生效果的涌现。

对于建筑业来说，这种“原生能力”就体现在：

• 每开一个新项目，智慧工地能力像接水电一样接入；
• 每多一个子系统，数据和工具都能快速接入统一AI平台；
• 每次业务规则调整，项目上的Agent能在统一平台上快速迭代。

要做到这一点，靠单个应用是不够的，需要一朵“从芯片到应用”都为AI而生的云。这就是百度所谓“最硬AI云”的逻辑：

• 用 AI Infra 解决“算不算得起、扛不扛得住”的问题；
• 用 Agent Infra 解决“能不能快速造出好用的AI应用”的问题。

二、“最硬AI云”的内核：AI Infra + Agent Infra 究竟硬在哪？

1. AI Infra：给智慧工地装上一台持续升级的“算力发动机”

AI Infra关注的是底层的算力和基础设施。百度的路线有点“轴”：自己做芯片、做计算平台、做框架，再到大模型平台，一路自研到底。

核心几个点，对建筑企业非常关键：

• 昆仑芯+百舸计算平台：为大规模训练和推理提供专用算力，支持从千亿参数模型到未来万亿级模型的训练。简单讲，就是给企业准备好了“算力水电站”。
• 算力规模和稳定性：百度已经点亮了三万张昆仑芯的集群，未来计划扩展到百万卡级别。这意味着建筑央企、地方建工集团那种多项目、跨区域并发的AI需求，也能稳稳托住。
• 成本可控：新一代昆仑芯M100（面向大规模推理）和M300（面向超大规模多模态模型），本质上都是在做同一件事——让大模型推理更便宜、更高效。

放到智慧工地语境里，这些算力能做什么？

• 大规模视频流的 安全行为识别（未戴安全帽、高空未系安全带、临边未防护）；
• 基于BIM+进度计划的 4D仿真和偏差分析，预测关键工序风险；
• 针对复杂工期、资源的 自动排产和优化；
• 多工地、多项目的 跨项目知识学习，让AI越用越懂企业自己的施工方法。

很多人会问：“我只是一个施工单位，用得上这么大的算力吗？”

现实是，单个项目也许用不到，但一旦你想做 “集团级智慧工地平台”，想让几十个、上百个项目共享一套AI大脑，这种云端AI Infra就是底线条件。没有这层底座，再漂亮的智慧工地蓝图，最后都会变成“ PPT 项目”。

2. Agent Infra：把复杂AI能力打包成项目部能用的“智能角色”

算力只是基础，要真正服务工地，还得有能听懂施工语言、能围绕业务流程工作的“智能体”（Agent）。

百度在这块给出的答案叫 Agent Infra，核心载体是“千帆大模型平台”的全面升级：

• 模型层：不仅有最新版本的文心大模型，还有150多个主流模型可选，企业也可以训练自己的专属模型，比如“钢结构安装助手”“混凝土浇筑质量专家”。
• 工具层：通过企业级MCP服务，Agent可以直接调用百度AI搜索、地图等组件，也可以接入企业已有系统（如BIM平台、施工管理系统、设备管理系统）。
• 数据服务：把进度计划、质量检查记录、隐蔽工程验收单、安全教育记录、机械台班数据等企业沉淀信息，转成模型可理解的形式，让Agent真正理解“怎么干活才符合企业标准”。
• 运行环境与安全：提供Agent的开发、调试、部署、权限控制、安全审计一整套环境，保证项目数据不乱流、权限有边界。

对应到智慧工地，就是可以把一个个复杂任务，交给专门的“数字角色”：

• 安全巡检Agent：自动巡视摄像头视频，结合作业票、施工计划，判断现场是否存在违章作业；
• 进度控制Agent：实时对比BIM模型、进度计划和现场采集数据，预警关键路径风险；
• 质量验收Agent：对图片、视频和BIM构件信息进行综合判断，提示可能存在的质量隐患；
• 物资与机械调度Agent：根据当天施工计划、天气、现场约束条件，给出机械调配和物资进出场建议。

和传统“一个功能一个系统”的做法不同，Agent Infra的优势在于：

• 开发门槛低：不需要每个项目部都搞一支算法团队，用企业自己的工程师、信息化人员，在平台上就能快速“拼出”Agent；
• 跨项目复用：一个在桥梁项目上调试好的“钢筋绑扎质量Agent”，可以快速复制到地下综合管廊项目，只需调整少量业务规则；
• 持续进化：通过反馈机制，Agent可以在实际施工过程中不断学习、调整策略，而不是“一次上线、永不更新”。

这就是为什么我认为，智慧工地下一阶段的关键词，已经不再是“平台”，而是“企业级Agent生态”。而百度的AI Infra + Agent Infra，刚好对齐了这条路线。

三、借鉴跨行业实践：Agent 如何真正进入“施工主战场”？

百度在工业、能源、电力、金融等行业已经落地的Agent实践，对建筑业内是很有参考价值的，因为问题高度相似：

• 多角色协同、流程复杂；
• 行业术语众多、规则严苛；
• 安全要求高、容错空间小。

几个典型案例可以类比到智慧工地：

1. “多人协作SOP分析Agent”→ 施工现场多工序协同

在连锁餐饮场景里，百度“一见”视觉大模型做了一件事：在高峰期动态环境下，自动分析多人的操作是否符合标准SOP，让标准化从“人记”变成“AI看”。

放到工地，就是：

• 针对大体量综合体、装配式建筑、机电安装等多工种交叉场景；
• Agent自动识别当前作业工序、参与工种、使用设备；
• 对照企业标准工艺流程和安全规范，发现不合规动作及时预警（例如塔吊下方有人停留、湿作业未做防护等）。

这类Agent如果站稳脚跟，直接收益就是：

• 返工率下降，特别是隐蔽工程；
• 安全事故和工伤风险降低；
• 新工人培训成本下降，因为标准动作可以“看得见、学得会”。

2. “场外交易Agent”→ 招投标与成本控制助手

在金融领域，银河证券的“场外交易Agent”能理解大量行业“黑话”，辅助交易员快速生成报价方案，转化率提升3倍。

建筑行业同样有大量“行话”和复杂条款：

• 合同条款、技术规范、地方标准、清单定额；
• 材料价格波动、机械台班、工法选择、工期约束。

基于Agent Infra，可以构建：

• 招投标分析Agent：理解招标文件、技术规范，给出风险点提示和报价建议；
• 变更与签证Agent：结合现场实际、合同约定和定额，辅助项目团队快速测算变更费用，减少漏计、错计。

这些Agent不是替代造价工程师，而是把大量重复、机械的比对工作交给AI，让专业人员把时间用在关键判断上。

3. “配电网监视Agent”→ 大型项目的能源与临电管理

南方电网深圳供电局使用“配电网监视Agent”，提升了电网运行效率，也把调度员从海量巡检任务中解放出来。

工地上的临时用电管理，其实问题很像：

• 用电点多、负荷变化快、环境复杂；
• 一旦出现问题，可能导致大面积停工甚至人身事故。

有了AI Infra支撑的监控和推理能力，可以做：

• 临电系统运行状态的实时监视和风险评估；
• 大功率设备启停的智能排程，降低用电高峰负荷；
• 异常用电行为预警（私拉乱接、接地不良等）。

这些跨行业案例背后，是同一套底层逻辑：

先把算力和基础能力做好，再通过Agent把复杂业务拆成可管理的“智能角色”，最后让这些Agent长期在线学习、协同。

建筑企业如果顺着这条路走，智慧工地就不再是“装几个摄像头+一个大屏”，而是一个真正可持续成长的数字化系统。

四、从智慧工地视角，怎么用好百度“最硬AI云”？

站在建筑企业决策者和信息化负责人的角度，我更关心的是：这套东西怎么落地，别又变成一次性展示工程。

结合百度的产品路线，以及建筑行业特点，一个相对务实的路径是分三步：

第一步：夯实集团级AI云底座

• 明确集团级“智慧工地大脑”的建设目标，把AI Infra作为统一底座纳入规划，而不是每个项目各自上云；
• 在与百度智能云合作时，重点关注：
  • 昆仑芯和百舸平台在AI推理和训练上的性价比；
  • 是否支持现有BIM平台、项目管理系统、物联网平台的数据接入；
  • 数据安全和权限体系是否能满足央企、国企合规要求。

第二步：选3–5个刚需场景打造标杆Agent

不要一开始就铺满所有功能，建议优先从“刚需、可量化”的几个场景入手：

• 安全：高风险分部分项工程（深基坑、高支模、起重吊装）；
• 质量：主体结构尺寸偏差、外墙渗漏高发部位；
• 进度：关键线路工序（钢结构吊装、设备就位）。

在千帆平台上，联合业务团队和技术团队，共创3–5个企业级Agent：

• 安全巡检Agent：接入现有视频和IOT，先做“看得见”的预警；
• 质量巡检Agent：从照片识别+规则提醒做起；
• 进度预警Agent：结合计划、日报、机械台班数据，做趋势预警。

关键是：

• 每个Agent都要有明确的业务指标，比如事故隐患发现数、返工率下降、工期压缩天数等；
• 运行过程中，保留一线反馈，由平台持续迭代，而不是一版定终身。

第三步：引入“伐谋”类高级智能，做复杂排产和资源优化

当底层AI Infra稳定，基础Agent跑顺后，才是考虑“更聪明”的时候。

百度这次发布的“伐谋”超级智能体，本质是在复杂系统中寻找“全局最优解”——之前已经在城市交通信控、港口调度、能源管网等场景跑通。建筑业里，极其适合伐谋上场的典型问题包括：

• 超大体量项目的总控排程：在工期、成本、资源约束下，寻找工序排布和资源投放的更优组合；
• 机械群调度（塔吊、施工电梯、泵车等）：在满足安全和效率的前提下，减少设备数量或等待时间；
• 跨项目资源统筹：在区域公司层面优化劳务、机械、材料在多个项目间的流转。

伐谋的价值，在于它不是“给一个答案就结束”，而是持续做演化和推演：

• 施工环境和约束不断变化（天气、设计变更、材料到货）；
• 伐谋可以像一名经验丰富的总控经理那样，持续调整方案，给出更新建议；
• 最终追求的是 整体工程效益 的最优平衡，而不是某个单项指标。

对建筑企业来说，这一步可以先选一两个超大项目或EPC工程作为试点，在百度团队陪跑下，用真实数据和结果去验证价值。

五、智慧工地的下一程：没有“最硬AI云”，就没有真正的智能施工

如果把建筑企业比作一支施工铁军，传统信息化更像是给大家配上了对讲机、电子图纸和可视化大屏，而AI云的角色，则是给这支队伍装上一套“中枢神经系统”。

百度这次强调的“最硬AI云”，从AI Infra到底层算力、再到Agent Infra和伐谋超级智能体，其实已经给出了一个非常完整的答案：

• 算力和基础设施足够硬，才能撑起跨项目、全周期的智慧工地；
• Agent开发和运行环境足够顺手，才能让一线真正“用得起、用得好”AI；
• 具备全局优化能力的高级智能体，才能把建筑业从“经验驱动”推向“数据+智能驱动”。

对正在推进智慧工地的中国建筑企业来说，接下来更重要的问题不是“要不要上AI”，而是：

你希望5年后的企业，是一堆彼此孤立的智慧工地系统，还是一朵真正“最硬”的AI云在背后持续驱动？

现在是一个不错的时间点，重新审视自己的数字化路线，把AI云基础设施摆到和塔吊、商砼站同样重要的位置——因为在未来的施工现场，算力和智能，很可能就是新的“钢筋和水泥”。