百度“最硬AI云”，如何撑起中国智慧工地的底座？

从“看台观众”到“赛道赛车”：建筑企业的AI焦虑

2025年，不少总包单位的技术负责人已经发现一个现象：总部买了大模型账号，项目部装了一堆摄像头和“智慧工地平台”，真正落在施工一线、能改变进度、安全、成本的AI应用，却寥寥无几。

问题不在“有没有AI”，而在“AI能不能真进现场、进流程”。很多系统停在“演示级别”：两周试点效果不错，上生产线就各种卡顿、延迟、成本爆炸，最后悄无声息地被弃用。

这也是百度在世界大会上反复强调的一件事：AI不能停留在炫技，要变成企业的原生能力。对于建筑行业来说，这句话很直白——AI要像水电一样接入项目，成为安全管理、质量管控、进度协调的底层能力，而不是“领导参观用的展示屏”。

这篇文章就围绕一个核心问题展开：百度所谓的“最硬AI云”，到底硬在哪儿？它跟智慧工地有什么关系？建筑企业要如何真正用起来？

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一、为什么说建筑业更需要“最硬AI云”？

建筑是典型的“重现场、重协同”行业。相比办公场景，智慧工地对AI底座有几个更高要求：

1. 算力波动大：

   • 白天大量视频分析（安全帽穿戴、危险行为识别、塔吊防碰撞），
   • 晚上批量进度对比、质量巡检报表生成，
   • 算力需求像施工高峰期一样，有早晚高峰。

2. 数据类型复杂：

   • 实时视频流（监控、塔吊、升降机）、
   • BIM 模型、
   • 进度计划（横道图、网络计划）、
   • 质量安全检查记录、材料台账……
   • AI要同时“看图、看视频、看文档”，对多模态大模型和底层架构压力极大。

3. 成本和稳定性极敏感：

   • 一个项目动辄两三年，几十路高清视频 7×24h 分析，
   • 如果推理成本控制不好，光算力费就能把预算顶穿。

这也是为什么，百度提出要做“最硬AI云”：不是多加几个GPU就算硬，而是从芯片、集群到大模型、智能体，把AI从根上做成可控、可持续的基础设施。

对建筑企业来说，它直接对应一个现实问题：

智慧工地要从“试点项目”变成“集团标准配置”，没有一套又稳、又省、又能长期迭代的AI云，是撑不住的。

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二、AI Infra：智慧工地的“算力基建”和“安全电站”

AI Infra，可以理解为给智慧工地建了一座“AI电站”和“配电网”。

百度的做法很激进：从芯片开始自己做。

1. 从昆仑芯到百舸：把算力做成“基础设施”

百度的昆仑芯、百舸计算平台，解决的是建筑企业普遍遇到的三件事：

1. 算力贵：

   • 传统做法：项目部上一个视频AI方案，就要专门上几台昂贵GPU服务器，项目一完就闲置；
   • 百度做法：通过昆仑芯+百舸平台，把算力集中在云上做资源池，用多少算多少，按需扩缩。

2. 算力不稳：

   • 塔吊防碰撞、深基坑监测这类场景，算法延迟直接决定安全风险；
   • 百度已经点亮三万张昆仑芯组成的大集群，并计划扩展到“百万卡”级规模，用来支撑大模型和推理任务的稳定运行，这种规模本身就是稳定性的背书。

3. 算力不可持续：

   • 很多企业方案做到一半，突然发现芯片迭代换代、算力紧张，原本的方案要重写；
   • 百度明确宣布昆仑芯未来五年“每年上新”，例如：
     • 昆仑芯 M100：2026 年上市，针对大规模推理场景，特别适合大规模视频分析、语音转写等；
     • 昆仑芯 M300：2027 年上市，面向超大规模多模态模型的训练与推理。

对智慧工地的现实意义是：你今天建的AI方案，不至于两年后就因为“算力断代”被迫推倒重来。

2. 智慧工地视角：AI Infra 能具体做什么？

结合建筑场景，AI Infra 能支撑的典型能力包括：

• 智能视频安全监控：

  • 安全帽/反光衣佩戴检测、基坑临边危险行为识别、人员区域越界预警；
  • 通过大规模推理集群支撑多项目、多工地同时接入。

• 基于图像的质量巡检：

  • 钢筋绑扎、模板支设、砌体质量，通过视觉大模型自动初筛；
  • 现场工程师只需处理“疑似问题点”，极大节省巡检时间。

• 施工电梯、塔吊运行监测：

  • 通过传感器+视频+大模型，对超载、超高、异常停机作出实时判断；
  • 要求低延迟、高稳定算力，这正是“硬AI云”的价值所在。

一句话概括：AI Infra 决定了“智慧工地的AI能不能跑得稳、跑得久、跑得省钱”。

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三、Agent Infra：让智慧工地不只“看见问题”，还能“自己处理问题”

有了 AI Infra，只解决了“动力系统”的问题。建筑企业更在意的是另一件事：

不想再多养一堆“平台运维和数据标注团队”，而是希望“系统自己越来越聪明”。

这就轮到百度提的第二个轮子——Agent Infra（智能体基础设施）。

1. 千帆平台：从“模型”到“懂业务的现场总工”

百度把文心大模型、150+主流模型、工具组件、数据服务、运行环境封装在千帆平台里，本质上是在做一件事：

把“一个算法模型”升级成“能理解业务、会调用工具、会看企业数据、能执行任务的 Agent（智能体）”。

对建筑场景，可以直接联想成几类“数字员工”：

• 安全巡检 Agent：

  • 接入视频流、危险源台账、班组作业计划；
  • 自动生成安全巡检清单，发现问题后生成整改单；
  • 对接企业微信或项目管理系统，推送到责任人，并跟踪闭环。

• 进度管控 Agent：

  • 读取施工进度计划（BIM 4D、网络计划）、现场打卡、机械利用率数据；
  • 用大模型生成“偏差分析+赶工方案建议”；
  • 形成周例会用的进度分析报告初稿。

• 分部分项质量 Agent：

  • 结合规范条文、企业标准做“智能审图”和“智能交底”；
  • 对现场照片进行自动分类与疑点标注。

这些 Agent 背后，靠的都是千帆提供的能力：

• 模型服务：文心大模型 + 专用小模型
• 工具服务：搜索、地图、企业内部系统接口（MCP 组件）
• 数据服务：把企业标准做法、工艺流程、历史问题沉淀为可被模型理解的“知识库”
• 运行环境：权限、安全、审计、监控等企业级必需能力

对建筑企业来说，有了 Agent Infra，就不必自己去“从0搭建一套大模型平台 + 工具集成系统”，而是把精力放在“你想培养什么样的数字员工”上。

2. 百度现有 Agent 案例，对建筑的启发

百度在其他行业已经有不少成熟智能体实践，这些模式可以几乎“平移”到建筑业：

• 金融行业的“场外交易 Agent”：

  • 能听懂行业黑话，自动生成报价方案，转化率提升 3 倍；
  • 对应建筑里的“投标报价 Agent”“变更索赔 Agent”。

• 电网的“配电网监视 Agent”“操作票审核 Agent”：

  • 自动巡检、辅助决策、释放人工精力；
  • 对应建筑里的“机电碰撞检查 Agent”“施工组织设计审核 Agent”。

百度千帆平台上，企业级用户超过 46 万，已开发的 Agent 超过 130 万个。这意味着：

建筑企业不必从白纸起步，而是可以站在一大批跨行业 Agent 的通用能力之上，做“行业化微调”。

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四、从智慧工地到“智慧施工大脑”：伐谋带来的新可能

有了 AI Infra + Agent Infra，建筑企业已经能跑起一批“智能巡检、智能分析”的 Agent。但如果目标是抬升整个项目乃至区域的效率，光是“做单点工具”还不够。

百度在大会上发布的**“伐谋”自我演化超级智能体**，本质上是在回答一个更难的问题：

当问题变成“多目标、多约束、动态变化”的复杂系统时，AI 能不能不只是帮你算，而是帮你寻找“全局最优”？

1. 伐谋的思路：从局部优化到全局最优

伐谋的设计借鉴进化算法，用类“生物进化”的方式，在巨大的方案空间里不断试错、筛选、进化，最后找到比人类专家更优的调度或配置方式。

它已经在这些场景里落地：

• 城市交通信号控制：在鄂尔多斯某地区，车均延误先降 13%，在伐谋持续优化下再降 5%；
• 港口调度：原本需要 31 台桥吊的作业，经伐谋推演后，只需 29 台就能完成——直接省下上千万设备投入。

建筑行业里，有大量类似的“多机调度、多目标优化”问题：

• 塔吊、施工电梯的联合调度
• 各工种穿插施工的流水节奏安排
• 大型机械设备在多个工区之间的调配
• 材料进场节奏与现场堆场空间的平衡

这些问题过去主要靠两类人：有经验的生产经理 + 少量运筹学专家。伐谋的意义在于：

把这种“复杂系统优化”做成一种可复制的 AI 服务，而不是每个企业单独搞一套数学模型。

2. 伐谋在智慧工地中的想象空间

结合现有实践，可以构想几类非常务实的应用方向：

• 塔吊+工序一体化排程 Agent：

  • 目标：在满足安全半径与施工顺序的前提下，最大化塔吊利用率，最小化等待时间；
  • 输入：BIM 模型、施工进度计划、塔吊参数、工区划分；
  • 输出：周度/日度塔吊作业排程方案，以及动态调整建议。

• 大体量项目的分区施工策略优化：

  • 比如科创园区、TOD 综合体、多塔联体项目；
  • 伐谋可以在“上千种流水节奏组合”中不断模拟，用几小时推演出人类团队几周才能评估的多个备选方案。

• 集团层面的设备与劳动力资源配置：

  • 一个大型建筑集团，几十个项目同步开工，塔吊、汽车吊、测量设备、劳务班组怎么跨项目调配？
  • 伐谋可以在“项目优先级 + 合同工期 + 资源约束”的复杂条件下，帮助做出更优的资源排布方案。

如果说 AI Infra + Agent Infra 帮你解决的是“单个工地的智能化”，那么伐谋指向的是**“企业级乃至城市级的施工智慧大脑”**。

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五、建筑企业如何落地：从三步走到组织升级

回到落地层面，建筑企业要用好百度“最硬AI云”，可以按这样一个路径来规划：

第一步：选对“能快速见效”的核心场景

优先挑选这些特点的场景：

• 数据已经比较完整（视频、表单、BIM）
• 对结果的客观评价标准相对清晰
• 与安全、成本强相关，能用数字说话

典型如：

• 视频安全监控 + 智能巡检（安全帽、临边防护、洞口防护）
• 进度偏差分析 + 报告生成
• 分部分项质量图片记录 + 自动筛查

第二步：以 Agent 思维，而不是“做一个系统”

不要再上一个“庞大平台”，而是从“培养几个关键数字员工”开始：

• 项目安全员 Agent
• 项目生产经理 Agent
• 项目商务经理 Agent

每个 Agent 都有明确职责边界：处理哪些数据、调用哪些工具、输出什么结果，方便评估价值和持续优化。

第三步：向集团级“施工大脑”演进

当多个项目上了 AI Infra + Agent Infra，数据和经验沉淀下来后，就可以开始考虑：

• 用伐谋做跨项目的资源调度、工期优化；
• 统一建设“集团施工知识库”，让新项目的 Agent 一上来就继承集团级经验；
• 把 AI 能力纳入企业标准流程和岗位说明书里，真正实现“AI 内化为组织能力”。

这也是百度在大会上提到的一个观点：

AI 不只是一个新工具，而是企业生产力结构的重构机会。谁先把 AI 变成“组织的原生能力”，谁就能在下一轮行业洗牌中占据主动。

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结语：智慧工地的“底座之战”，刚刚开始

对中国建筑业来说，第一阶段的智慧工地已经基本完成——安装了摄像头、传感器、平台大屏。但第二阶段的竞争，拼的是谁有更扎实的AI云底座，谁能把AI真正融进施工生产。

百度提出“最硬AI云”，从昆仑芯、百舸，到千帆和伐谋，其实是把一条从算力、模型、Agent 到自主演化智能体的完整路打通了。对建筑企业而言，这条路如果走通，带来的不是多一个系统，而是一整套：

• 更稳、更省的钱的智慧工地基础设施；
• 能持续长大的“数字员工团队”；
• 面向未来的“施工智慧大脑”。

接下来，更关键的问题其实在企业自己：

你是准备继续在看台上旁观AI，还是愿意真正走上赛道，把“最硬AI云”变成自己项目的“最硬底座”？