“北京方案”把芯片、大模型和行业场景拉进同一生态，对智慧工地是一次很好的“样板间”。本文结合太初元碁案例，给出建筑企业落地AI的实战路径。
“北京方案”为何跟智慧工地高度同频？
很多建筑企业这两年都有同一个感受：**单靠装几个摄像头、上几套软件，已经撑不起“智慧工地”这四个字了。**安全、质量、进度、成本全要数字化，靠零散采购根本玩不转。
2025-09-26，在北京举办的 AICC 2025 上，一个值得建筑行业特别关注的信号出现了——**基于“超节点创新联合体”的智算应用“北京方案”**正式发布。芯片厂商、大模型公司、行业应用方，共 30 多家企业被拉进同一个“局”，其中就包括在算力和行业大模型上动作很快的太初元碁。
这跟建筑企业有什么关系？
核心在于模式：“北京方案”不是多了一个平台，而是给产业链协同做了一次系统级升级——从“各买各的”变成“联合设计、联合验证、联合落地”。对想做智慧工地的房企、总包、专包来说，这恰好就是现在最缺的一环。
这篇文章里，我会用相对“接地气”的方式，拆解“北京方案”的思路，结合太初元碁的算力与行业案例，给出一条建筑企业可以直接参考的 AI+智慧工地落地路径。
一、“北京方案”：从“国芯、国连、国用”到“工地可用、好用、敢用”
“北京方案”解决的问题，跟智慧工地是一模一样的：怎么把算力、大模型和具体场景真正打通，而不是停留在 PPT 上。
1. 三层结构，对应工地的三类痛点
按照大会披露的信息，可以把“北京方案”简化成三层：
- 底层：国产算力底座（国芯、国连）
昆仑芯、壁仞、太初元碁、摩尔线程等国产芯片厂商，通过统一标准、统一兼容，形成稳定的算力基础。 - 中层：通用与行业大模型（国用）
DeepSeek、豆包、文心一言、Kimi、Qwen 等主流大模型接入统一生态，可按行业做深度适配。 - 上层：行业智能体与应用场景
面向金融、医疗、新能源等行业，联合打造可直接落地的“行业智能体”。
对建筑企业而言，这三层恰好对应当前智慧工地的三大难题：
- 算力不稳、成本不确定 → 不敢大规模上 AI 视频分析、数字孪生、BIM 联动等重算力应用。
- 模型碎片化 → 每家供应商都说自己有“算法”，但很难形成整体工地“智能中枢”。
- 场景烟囱化 → 安防一套、质量一套、进度一套，数据打不通，AI 难以进化成真正的“工地智能体”。
“北京方案”的价值在于：用统一标准把这三层拉通，让“行业智能体”变成一个可复制的方法论，而不仅仅是几个 Demo。
2. 国产底座，对工程企业的现实意义
建筑行业越来越依赖 AI：
- 高危作业识别、危大工程监测
- 施工进度自动计量、机械利用率分析
- 质量缺陷自动检测、资料智能审核
一旦底层算力和关键软件长期依赖国外，等于把工程行业的“眼睛”和“中枢神经”交给别人。北京在这一点上看得很清楚，用“国芯、国连、国用”做顶层设计，给地方行业应用一个明确信号：
想长期做智慧工地，就要站在国产算力和国产大模型这条主干道上规划，而不是在小路上各走各的。
这对希望打造自有“数字底座”的头部房企、央企总包，都是非常现实的战略指引。
二、太初元碁做的事，其实和“智慧工地 AI 中台”很像
太初元碁在“北京方案”里扮演的是高性能计算+AI 融合算力提供方，看起来离工地很远，实际上思路高度契合智慧工地的“AI 中台”。
1. 从 Teco SuperPod 到工地智算中心
太初元碁推出的 Teco SuperPod 128 高密液冷智算集群，有几个关键指标值得建筑企业关注：
- 空间利用率提升 100%：同样机房面积，算力翻倍。
- PUE 降到 1.1：能效达到全球领先水平，长期运营成本大幅下降。
- 已服务 200+ 高校和企业，累计算力超 1200P：说明这套方案不仅能跑通，还能规模化复制。
把这个能力往工地场景“翻译”一下，就是：
- 城市级、集团级可以建设统一的建筑行业智算中心；
- 各项目部通过专网/云接入，把视频流、BIM 数据、物联网数据全部汇聚到统一平台；
- 在统一算力上运行安全、质量、进度等多种 AI 应用，而不必每个项目单独采购服务器。
对很多已经在做“企业级智慧工地平台”的建筑央企来说，这种集中算力+统一 AI 平台的模式，才是未来 3~5 年有可能保留下来的架构。
2. HPC+AI：为什么对建筑业是刚需？
太初元碁很强调一个概念：HPC（高性能计算）+AI 深度融合。看起来有点学术，其实对工程行业特别关键。
建筑业未来的智能化，不会只停留在图像识别，而是：
- 施工模拟、群塔防碰撞、模板体系受力分析
- 大体积混凝土温控模拟、风荷载分析
- 城市级交通与施工组织联动仿真
这些都属于工程仿真+AI 优化，本质上需要 HPC 能力。太初元碁在千万核级并行计算、异构众核架构上的经验，完全可以迁移到：
- 大规模 BIM 模型的实时分析与轻量化；
- 多工地、多工序的进度仿真与资源调度优化；
- 结合气象、环境数据的施工风险预测模型。
换句话说，如果你希望智慧工地从“看得见”迈向“算得明白、排得更优”，HPC+AI 这一套能力，就是绕不开的基础设施。
三、从“行业智能体”到“工地智能体”：怎么落到施工现场？
太初元碁在医药、新能源做的那些“行业智能体”案例，对建筑行业非常有参考价值。
1. 案例迁移：从 AlphaFold3 到构件质量预测
太初元碁跟合作伙伴一起，实现了 AlphaFold3 蛋白预测模型的全复现，助推国产医药大模型诞生。它背后是一套完整链路：
- 海量结构数据清洗与标注
- 高维度参数的建模与训练
- 与实际实验结果不断对照、迭代
把这套思路搬到建筑业，会非常像：
- 用历年质量检测数据（实体检测、无损检测、监测数据）做构件质量预测模型；
- 把混凝土配合比、施工工艺、气象条件、工人班组经验等变量，一起拉进模型；
- 在浇筑前就预估质量风险，提前调整工艺或增加检测频次。
这就是“工地智能体”的典型能力：不只是在事后发现问题，而是能在事前给出概率预警和优化建议。
2. 新能源预测模型，对应工地的三类预测场景
太初元碁在新能源领域，已经在做气象预测、极端天气预警、发电量预测等大模型基座。对工地来说，可以直接类比到三类高价值场景：
- 安全预测
- 高支模体系在大风、大雨天气下的风险评估；
- 深基坑在长时间强降雨后的变形趋势预测。
- 进度预测
- 结合天气、材料到货、机械完好率的多因素进度偏差预测；
- 自动生成赶工建议：哪几道工序可以平行展开、哪里可以优化工序穿插。
- 成本预测
- 结合机械使用曲线、人工出勤曲线，评估未来三个月的成本偏差；
- 提前提示项目经理哪些分部工程有超概风险。
如果算力和行业模型做好了统一底座，这些预测不是做一两个项目的“展示品”，而是可以在集团下所有项目批量复制的能力。
四、建筑企业如何借鉴“北京方案”落地智慧工地？
“北京方案”提供的其实是一套“打法”。建筑企业如果想在 2026 年前后真正跑出效果，我更推荐下面这种路线，而不是继续零散试点。
1. 先定“工地智能体”目标，而不是先买设备
很多项目的智慧工地是这样开始的：
先买摄像头 → 再上视频 AI → 想做数据平台 → 发现算力、模型、数据标准都不统一。
更合理的方式，是先回答一个问题：
3 年内，我们希望“工地智能体”具备哪些核心能力？
建议至少覆盖四大类：
- 安全智能体：人脸实名、违规行为识别、危大工程预警；
- 进度智能体：自动计量、偏差预警、计划自动校正；
- 质量智能体：缺陷识别、检测结果分析、质量风险预测；
- 综合运营智能体：机械、材料、人力的综合效能分析。
有了这个“能力清单”，再反推需要怎样的：
- 算力架构（自建、托管还是城市级平台接入）；
- 数据标准（BIM、视频、传感器、业务系统如何统一）；
- 模型体系（通用大模型+微调的行业模型）。
2. 搭“联合体”，而不是单一供应商包办
“北京方案”的一个核心经验，就是用“超节点创新联合体”代替单一厂商承包一切。建筑企业可以做类似的事情：
- 由集团信息化/数字化中心牵头，联合：
- 算力与平台方（如太初元碁这类 HPC+AI 能力提供者）；
- BIM 与工程管理软件厂商；
- 专业安全、质量 AI 算法团队；
- 业务一线的项目经理、总工。
- 建立统一的数据与接口标准，让不同参与方在同一框架下协作，而不是各做一套闭环。
本质上，就是把“北京方案”的协同模式搬进企业内部：
不再是“我给你一个需求，你给我一套系统”，而是“我们一起设计一个可长期演进的工地智能体”。
3. 用 3 个典型项目做“模板化试点”
智慧工地最怕的，是做一堆“孤岛样板”。更高效的做法，是选 3 类项目做模板：
- 房建高层项目：重点锚定安全+进度智能体；
- 市政基础设施项目：重点锚定安全+交通影响仿真；
- 大型工业厂房或园区项目：重点锚定质量+综合运营智能体。
每类项目都围绕同一套底座（算力+数据+模型）做试点，目标是：
- 明确一套可复制的数据标准和采集清单；
- 固化一批经过检验的AI 能力组件（如塔吊防碰撞、钢筋绑扎质量识别等）；
- 打磨一套能被一线团队接受的业务流程与指标体系。
三类项目跑通后，就可以对后续项目“按类型套模板”，而不是从零开始规划。
五、这波 AI 浪潮里，建筑企业真正该抢的是什么？
北京 2024 年人工智能核心产值已经达到 3500 亿元，大模型备案 159 款，占全国三成。“北京方案”的出现，其实标志着一件事：
AI 正在从“技术竞争”进入“落地模式竞争”阶段。
对建筑企业来说，算力、模型、算法都可以合作获得，真正需要抢的是三个东西：
- 自己的行业数据资产：
- 规范采集、清洗、沉淀工地数据，形成可训练的“企业级语料库”；
- 避免数据被碎片化锁定在不同子系统里。
- 自己的行业经验模型：
- 把总工、项目经理的经验固化为 AI 可调用的规则、样本和反馈信号；
- 跟通用大模型结合，形成“懂建筑”的企业级行业智能体。
- 自己的协同生态：
- 学习“北京方案”的联合体模式，建立长期合作的算力+软件+场景伙伴网络；
- 让每个新项目都在同一生态里持续进化，而不是重来一次。
智慧工地这条路，单个项目的“效果展示”已经不再稀奇，真正的差别在于谁能把一套模式复用到 100 个项目上，甚至输出给行业上下游。
从这个角度看，“北京方案”提供的不只是AI产业的答案，也是一张建筑企业可以直接借用的“施工图”：
先夯国产底座，再搭统一大脑，用行业智能体串起场景，最后用联合体机制持续演进。
如果说过去几年，智慧工地更多是在“摸索怎么用 AI”，那接下来的几年，就是比谁更快把 AI 变成自己工程体系的一部分。谁先把这件事做扎实，谁就更有资格在下一轮基建与城镇化进程中，扛起“数字施工”的招牌。