“北京方案”如何给智慧工地装上一颗 AI 大脑

AI在中国建筑行业的应用：智慧工地••By 3L3C

“北京方案”不只是算力和模型的故事，它正在给智慧工地提供一条可复制的AI落地路径：从国产算力、行业智能体，到BIM协同升级。

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在北京，AI 不是停留在PPT上的概念，而是已经开始影响每一块钢筋混凝土的浇筑方式。

2024年，北京人工智能核心产值达到约3500亿元，大模型备案数量全国第一；2025年，“基于超节点创新联合体”的**“北京方案”**发布，把芯片厂商、大模型公司和行业应用方拉进同一个生态。这套模式，看上去是算力和模型的故事，实际对建筑企业、智慧工地的启发非常直接——未来谁能把“AI+算力+场景”串成一条链，谁就能在新一轮基础设施建设里占住高地。

这篇文章，我想用“北京方案”和太初元碁的实践，拆开讲清三件事：

  • 北京方案到底解决了什么问题？
  • 这种产业链协同模式，对智慧工地和BIM协同有什么借鉴？
  • 建筑企业现在要做什么，才能真正把AI落到工地上？

一、“北京方案”解决的核心问题：从“能算”到“能干活”

北京方案的本质，是用制度化的产业协同，把“算力—大模型—行业应用”打通，解决AI落地的“最后一公里”。

过去几年，很多企业都踩过这个坑：

  • 有算力，但只会“炼模型”，跟现场业务脱节；
  • 有模型，但没有行业数据和场景，效果一般；
  • 有场景，但缺平台和生态，系统零散、难以扩展。

北京方案的做法很直接：

  • 国芯打底：昆仑芯、壁仞、太初元碁、摩尔线程等国产芯片，提供可控、安全的算力底座。
  • 大模型入场：DeepSeek、文心一言、Kimi、Qwen等主流模型，统一在国产算力生态上兼容运行。
  • 行业一起设计需求：能源、交通、医疗等行业应用方，从一开始就参与方案共建，而不是被“模型”反推着改业务。

换句话说，北京方案不是“我有一个模型，你们谁要用”，而是“先把行业要解决的问题摆在桌上，再联合产业链从底层到应用一起设计”。

这套逻辑，一旦映射到建筑业，就是我们常说却很难落地的那句话：“技术要从图纸走到工地”。

二、太初元碁的角色：给行业智能体提供“体格和肌肉”

**要让AI在工地干活，只讲算法不够，必须有扎实的算力和工程能力。**太初元碁在北京方案里扮演的，就是这个“体格+肌肉”的角色。

1. 从智算中心到AI工作站：算力离施工现场有多远？

太初元碁推出的 Teco SuperPod 128 高密液冷智算集群 有几个关键指标：

  • 空间利用率比传统方案高出约100%；
  • 智算中心 PUE 做到 1.1，已经接近全球领先水平；
  • 已为 200 多家高校和企业提供超 1200P 的算力需求。

听起来很“数据中心”，跟工地好像很远。其实完全可以这样理解：

  • 省级、集团层面：建设或租用这类智算中心，作为企业级“AI大脑”，集中训练行业模型，如进度预测、成本优化、安全风险识别等。
  • 项目部、设计院层面：使用太初元碁的 AI计算平台、AI工作站，把总部训练好的模型“下沉”到现场，用于日常决策和管理。

这就是智慧工地真正需要的“云—边协同”：

  • 云端做重训练，解决高算力的大问题；
  • 现场做轻推理，解决实时决策的小问题。

2. HPC+AI：为什么对建筑特别重要？

太初元碁一直强调 HPC（高性能计算）+AI融合，这点对建筑行业其实非常关键。

建筑不是纯信息行业，而是物理世界+数字世界高度耦合的行业：

  • 结构计算、风荷载、温度效应，本身就是典型的科学计算；
  • 大型综合体、超高层、地下枢纽，对仿真和模拟要求极高；
  • 施工组织、机械协同、群塔防碰撞，也都有复杂的算力需求。

太初元碁在千万核级并行计算、异构众核架构上的积累，本来是服务科研和工业仿真，比如：

  • 复现 AlphaFold3 蛋白预测模型，服务国产医药大模型；
  • 构建气象预测、极端天气预警、发电量预测大模型。

但如果换一个视角看，对建筑行业同样重要：

  • 结构优化、幕墙受风模拟、施工阶段结构响应监测；
  • 城市更新、片区级交通仿真与施工组织协同；
  • 超大项目整体数字孪生的实时更新和运算。

未来的智慧工地，绝不会只是“装几台摄像头+搞个BIM看板”，而是把HPC+AI真正引入工程仿真、决策和调度里。

三、从“北京方案”到智慧工地：产业链协同怎么落地？

北京方案给建筑行业最大的启发，是要把“产业链协同”变成“项目全生命周期协同”。

1. 产业链协同 ≈ 建筑里的“BIM协同升级版”

北京方案里，有一个关键词叫“超节点创新联合体”，把芯片、模型、平台、行业方拉在一个框架下协同。如果映射到建筑领域，可以类比为：

以项目或区域为“超节点”，把设计院、总包、专业分包、材料设备供应商、运维单位，和技术服务商（算力、AI平台、BIM软件）联合起来，共同定义“智慧工地怎么建”。

传统 BIM 协同，更多是：

  • 在同一模型上出图、碰撞检查；
  • 管一管量算、签证、变更。

而基于北京方案思路的 “AI+算力+BIM协同”，可以升级为：

  • 统一数据底座：构建工程“数据湖”，BIM、进度、成本、设备、人员、安全数据统一采集和清洗；
  • 统一模型生态：在国产算力和统一接口上，部署进度预测、安全风险识别、质量缺陷检测等多个行业模型；
  • 统一应用入口：给项目部一个“智慧工地中枢驾驶舱”，把AI提醒、仿真结果、现场事件全部聚合，一线人员只需要用简单的界面操作。

2. 对智慧工地的三个直接场景

结合北京方案和太初元碁的能力，至少有三类场景值得建筑企业优先尝试：

场景一：基于大模型的施工过程“智能总控”

做法可以是：

  • 把进度计划、实际产量、机械利用率、劳务考勤等数据持续喂给大模型；
  • 使用总部智算中心进行训练，形成企业级“施工过程预测模型”；
  • 项目现场通过AI工作站或云端接口，实时获得：
    • 本周/本月工期偏差预判；
    • 关键工序资源配置建议；
    • 进度、成本、安全的综合平衡方案。

这类“施工智能体”，本质就是北京方案里说的“行业智能体”在建筑领域的具体落地。

场景二：AI+视频的安全与质量闭环

现在很多项目已经在做视频AI识别，但问题主要在三个方面：

  • 算法碎片化：不同厂家各做一块，效果不统一；
  • 算力不稳定：遇到复杂场景就卡顿、误报多；
  • 与BIM、进度脱节：发现隐患之后，很难映射到具体构件和工序上。

参考北京方案的路径，可以这样调整：

  1. 在企业级平台上，统一部署经过国产算力适配的安全AI模型（不止一个，而是一系列）；
  2. 把视频识别结果和BIM构件ID、WBS编码打通，做到“问题—构件—工序”一一对应；
  3. 通过统一的事件流转平台，把问题推送到施工单位、监理、业主，形成数字化的整改闭环。

场景三：工程仿真+现场数据的动态校准

太初元碁在HPC领域的优势，可以直接借给工程仿真使用：

  • 大面积混凝土浇筑的温控模拟；
  • 地下空间开挖对周边建筑和管线的影响分析；
  • 结构健康监测数据的实时分析和预警。

更进一步，把仿真结果与现场传感器数据结合：

  • 仿真给出理论风险区；
  • 传感器验证和校准仿真结果；
  • AI模型学习“仿真 vs 真实”的偏差，让后续项目越来越准。

这类“仿真+AI+实测”的组合，长期看会重塑工程决策方式。

四、建筑企业现在可以做什么？一套可执行的行动路线

说到底，北京方案再好，如果建筑企业不行动，也只是新闻标题。基于目前的技术成熟度和行业节奏，我更建议从“四步走”开始：

第一步：把“数据基建”当作真正的工程项目来做

  • 明确企业级数据标准：图纸、BIM、进度、合同、签证、安全、质量，哪些字段必须规范；
  • 选定 1–2 个试点项目，按统一规范采集数据，哪怕一开始只是 Excel+接口，也要保证“能回溯、能对齐”；
  • 不急着上所有AI应用，先保证有一池可靠的数据水。

第二步：选一个“看得见钱”的AI场景做突破

比如：

  • 工期提前/索赔：用进度预测模型帮助项目优化计划或形成客观依据；
  • 安全事故减少：在高支模、深基坑、群塔作业等高风险场景率先上AI识别；
  • 机械费用优化：通过机械利用率分析和调度建议，降低单方机械成本。

只要有一个场景能真正带来可量化收益，后面内部推动会轻松很多。

第三步：及早介入“算力与平台”的选型

这一步，不要“完全甩给信息中心”。业务部门要参与：

  • 提前评估：企业级算力要自建还是租赁？是否需要考虑国产芯片及兼容性？
  • 平台选择：更偏向“BIM+AI一体化平台”，还是“自己搭数据底座，上多个行业模型”？
  • 与城市、园区的衔接：要不要对接地方的智算中心、数据中台？

北京方案提供的，是一个可以参考的方向：在国产算力和开放生态上，构建自己的“建筑智能体平台”。

第四步：培养“既懂工程又懂数据”的中间力量

这一步往往被忽视，但决定了项目能不能跑通：

  • 在设计院、项目管理公司、总包企业内部，选一批业务骨干，系统学习数据建模、AI基础和平台使用；
  • 不要求他们写代码，但要能说清楚：这个业务问题要什么数据、能用什么模型、结果怎么融入流程；
  • 让这批人参与与算力厂商、平台公司的对接，避免“需求转来转去走样”。

AI项目失败，绝大部分不是技术问题，而是“翻译问题”——没人能把业务语言翻译成数据和算力能听懂的话。

五、从“能用AI”到“用好AI”：智慧工地的下一步

“北京方案”做的是一件很朴素的事：让国产芯片、有实力的算力厂商、头部大模型和行业用户坐在一张桌子上，把AI从技术竞赛变成产业协作。

对建筑行业来说，这背后的信号很明确：

  • 智慧工地不再是零散采购产品，而是要在统一算力和数据底座上建设“行业智能体”。
  • BIM协同会从“看模型”升级为“用模型+仿真+AI一起做决策”。
  • 真正有竞争力的建筑企业，不是谁装的摄像头多，而是谁能在自家项目上跑通一套可复制的AI落地路径。

现在是 2025 年底，新一轮基础设施和城市更新正在铺开。谁先把这套“北京方案式”的协同模式用在智慧工地上，谁就更有机会把自己的项目经验，沉淀成面向全行业出售的能力——不只是承包工程，还可以输出“建筑智能体+算力服务+数字化运营”的整体方案。

如果你所在的企业已经在做智慧工地、BIM平台，不妨问自己三个问题：

  1. 我们的数据，真的在为未来的AI模型做准备吗？
  2. 我们有没有一个“首个场景”，能证明AI能实实在在帮项目赚钱或降风险？
  3. 我们有没有找到像太初元碁这样的算力与平台伙伴，一起设计属于建筑行业的“北京方案”？

答案越清晰，你在下一轮建筑业数字化洗牌中的位置，就越清晰。