从智慧园区到智慧工地：大华To B转型给建筑业的三点启示

从“看得清”到“算得清”：建筑业数字化的真正难点

2020年，大华股份企业业务收入在国内营收中占比已经达到 42.28%。这家被很多人视作“安防公司”的玩家，其实已经把重心悄悄压到了 To B 数智化上。

这对建筑行业有什么关系？关系非常直接——建筑工地今天要解决的事：安全、质量、进度、能耗，本质上都落在一个关键词上：可量化、可计算的场景价值。而这，正是大华这几年在园区、制造、文旅、能源里反复打磨出来的一套方法论。

这篇文章，我想用“大华To B转型”的故事，拆出三件对“智慧工地”特别有参考价值的事：

• 为什么“渐进式改造”比一上来推翻重来更适合建筑工地？
• AI+视觉+物联在园区、制造里的成熟玩法，怎么平移到工地？
• 如果你是建筑企业管理层，现在规划智慧工地，怎么少走弯路？

一、To B 转型的底层逻辑：工地要的不是“炫技”，而是算得过账

大华过去 20 年从视频安防起家，有一句话概括得很准：过去是“守安全”，现在是“算效益”。

这和建筑企业的处境很像。过去说智能工地，大家第一反应是“视频监控多装几路”“门禁加个实名制”。到了 2025 年，头部建筑企业关心的问题变成了：

• 安全文明施工有没有办法算成具体的人身事故率降低多少？
• 机械闲置、材料浪费、返工率到底能降多少？
• 工程总承包、专业分包之间的数据怎么打通，别靠微信截图？

大华在 To B 业务上的一个明显转向，就是史东提出的那句：

“持续落地可量化、可计算的场景价值。”

这句话如果放到智慧工地场景里，可以拆成三层：

1. 可落地：
   • 不要求施工单位一下子上云、上 AI、上 BIM 全家桶，而是先解决当下最痛的 1–2 个点，例如塔机防撞、危险区域越界、临电安全。
2. 可量化：
   • 不是只做“体验展示区”，而是要有清晰的前后对比数据——
     • 人工巡检次数减少多少；
     • 高风险作业告警命中率多少；
     • 停工整改时间缩短多少。
3. 可计算：
   • 让管理层能算清楚：这一套智慧工地系统，一年能节省多少事故成本、工期损失、能耗支出，回报周期是 18 个月还是 36 个月。

这也是我最认同的一点：多数工地数字化失败，不是技术不行，而是“算不过账”。

大华这几年 To B 的成功，本质上就是坚持从“算账”出发，而不是从“技术炫技”出发。智慧工地完全可以复制这条路。

二、从智慧园区到智慧工地：能耗与用电，是最好啃的第一块骨头

大华在总部园区先给自己做了一次“试验田”。

• 园区每年电费支出达 千万级；
• 空调、照明能耗占比接近 50%；
• 引入智慧用电解决方案后，整体节电率达到 25%；
• 在广州某产业园复制后，用电能耗下降 30%，远程抄表让人工成本下降 50%。

这一组数字，对建筑企业其实非常有启发。原因很简单：工地的临时用电管理，问题比园区只多不少。

1. 把“智慧用电”搬到工地能做什么？

先说结论：在工地推智慧用电，优先能解决三件高频、刚性的问题：

• 临电安全：

  • 实时监测漏电、电流异常、过载，自动切断并告警；
  • 对高风险设备（塔吊、物料提升机、施工升降机）做专线监控，防止带病运行。

• 能耗管控：

  • 区分办公区、生活区、施工区、夜间照明的用电数据；
  • 夜间空转设备一目了然，便于制定“谁用电谁负责”的内部考核。

• 远程抄表与分包结算：

  • 对宿舍、食堂、分包班组实现分表计量，自动抄表；
  • 结算不再靠人工登记和口头协商，纠纷大幅减少。

大华在园区场景已经验证过，这类系统完全可以做到“设备+通讯+平台一体化”：

• 终端：智能电表、断路器、传感器；
• 传输：NB-IoT/4G/有线网络；
• 平台：本地化部署（浩睿）或云端托管（云睿），统一看板管理。

2. 为什么说“先做用电”，是智慧工地的正确起点？

我个人的判断是：因为用电是最容易算 ROI 的入口场景。

• 投入相对可控：
  • 对比全场景视频+AI+BIM，这类系统单点投资更低；
• 效果可直接量化：
  • 节电 20% 是明摆着的数字；
  • 安全隐患排查次数、事故率下降也能统计；
• 管理链条清晰：
  • 从项目经理到机电工程师，再到班组长，每个人都能看到“系统干了什么活”。

如果你在集团层面推进智慧工地，完全可以学大华这套打法：

先在 1–2 个总部或标杆项目上“自用”，把数据跑出来，再在区域公司和项目上复制。

这比直接对几十个工地“大动干戈”靠谱得多。

三、AI 视觉的工地落地：从“安防监控”进化到“质量与进度管理”

大华的老本行是视频与 AI 视觉。过去十几年，它把这件事从“看录像”做成了“算场景”。

在制造领域，大华落地的数智化车间，大致能带来：

• 车间生产效率提升 约10%；
• 产品批次不合格率降低 约15%；
• 综合运营成本下降 约15%。

这些数字放在建筑业，并不遥远，甚至不少场景可以直接类比。

1. 从厂房到工地：AI 视觉的一些典型迁移场景

在制造车间，大华在做什么？

• 产线缺陷检测：识别零部件瑕疵；
• 工艺参数监控：监视温度、速度、工序节拍；
• 员工安全行为识别：是否佩戴防护用品、是否越线作业。

迁移到工地，对应就变成了：

• 施工质量巡检：

  • 混凝土浇筑密实度（配合传感器）、钢筋布设是否符合规范；
  • 模板加固是否缺失拉杆、支撑是否按方案布置。

• 进度与机械利用率：

  • 塔吊、挖机、渣土车运行时长自动统计；
  • 各作业区人员与机械的实际投入与计划比对，辅助月度、周计划调整。

• 安全文明施工行为：

  • 未戴安全帽、未系安全带、进入禁入区域自动告警；
  • 现场吸烟、明火作业识别，减少火灾风险。

大华已经在 3000+ 企业业务场景 打磨了 1000+ 行业场景算法，本质上是在做“算法积木”。

对建筑企业而言，真正要做的，是挑选适合自己的那几块积木，而不是从零造轮子。

2. AI 视觉如何与 BIM、工程管理系统协同？

现在很多建筑企业都有 BIM 中心，也上了项目管理系统，但常见的问题有两个：

• 数据输入靠人工填报，真实性和及时性都存疑；
• 现场的进度、质量、安全数据，和 BIM 模型是割裂的。

大华在 To B 里走的是“平台+生态”路线：

• 底层是“浩睿”这样的物联基础设施平台；
• 云端有“云睿+巨灵AI开放平台”，做算法托管、训练与调用；
• 对外通过 API 和标准协议，跟第三方系统互联。

如果把这一套思路平移到智慧工地：

• BIM 模型提供结构与工序信息；
• AI 视觉和 IoT 设备提供“现场实时状态”；
• 项目管理系统负责合同、成本、计划；

三者通过一个中台打通后，可以做到：

• 在 BIM 模型上直接查看某区域的实际施工画面、质量检测结果；
• 塔吊利用率、工人考勤、安全事件自动回写到工程管理系统；
• 周报、月报自动生成，减少一大堆“为写报表而填表”的无效劳动。

**这不是纸上谈兵，大华已经在银行、电力等行业做过几十万设备接入、全国级平台联动的实践。**工地的规模反而更小，只要标准定得清楚，技术上完全可行。

四、软件平台的意义：智慧工地不能只买“箱子”和“摄像头”

To B 数智化有个常见误区：

“买一堆硬件设备+一个监控平台，就叫智慧工地。”

大华这几年特别强调软件平台，其中最核心的是 浩睿 和 云睿 两个体系，这件事对建筑企业非常有启发。

1. 为什么硬件强，还要重仓软件？

大华的软件平台团队已经超过 3000人，开发了上千个模块，原因只有一个：没有平台，就没有规模化。

对建筑企业来说，如果只在单一工地做“定制开发”，常见痛点是：

• 第二个项目几乎要重做一遍；
• 不同区域公司、不同总包的系统互不兼容；
• 集团想做统一数据分析时，发现根本拉不齐数据。

而类似“大华浩睿”的思路，其实更符合建筑央企、地方龙头的需求：

• 统一物联底座：所有摄像机、临电设备、环境监测、人员定位终端，接到同一张“物联网”；
• 模块化组件：
  • 安全管理、劳务管理、机械管理、质量巡检、环境监测等作为独立模块；
  • 不同项目按需勾选，既可复用、又能灵活组合。

“云睿”则更像是 AI 能力的“云仓库”：

• 内置大量通用算法（安全帽识别、越界检测、烟火识别等）；
• 支持企业按自身场景定制算法，甚至托管标注、训练；
• 不需要每个项目都建机房和 AI 运维团队，云端统一升级。

2. 建筑企业现在做平台，还来得及吗？

我的观点是：现在做，正合适。再晚两三年，就会为前期碎片化投入付出更大的整合成本。

如果你是集团或区域公司层面负责智慧工地的负责人，可以考虑：

1. 先梳理好自己的“平台边界”：

   • 哪些是必须自己掌握的核心（数据标准、关键业务流程）；
   • 哪些可以用生态合作方式（算法、部分硬件）。

2. 优先建设统一的 “工地物联底座 + 数据中台”：

   • 而不是从“买哪家摄像机”“哪个考勤闸机便宜”开始。

3. 在 1–2 个核心区域试点平台化思路：

   • 选典型项目，验证“一个平台打多种场景”的能力；
   • 不急着全国推广，把标准和模板打磨扎实。

这方面，大华在智慧园区、教育、金融等行业的 To B 实践，已经证明：先有平台，再谈生态和规模，是更稳的路。

五、给建筑企业的三条实操建议

结合大华 To B 转型的路径，我会给现在想做智慧工地的建筑企业三个非常务实的建议：

建议一：从“能算账”的小切口做起，而不是一上来全覆盖

优先选三个场景：

• 智慧用电（安全+节能）
• AI 视觉安全行为识别
• 机械设备在线监测

原因很简单：

• 数据最好采、效果最容易看见；
• 可以直接和事故率、停工时间、能耗费用挂钩；
• 有助于在内部形成“数字化能赚钱/省钱”的共识。

建议二：把“行业理解”摆在技术之前

大华这三年走访了 6200 家头部企业，才总结出今天的行业解决方案。同理，建筑企业做智慧工地，不要只拉几家厂家做方案评审，更需要：

• 和项目经理、总工、安全总监一起，先画出现场真正的痛点；
• 把“想要的管理效果”翻译成“可被采集的数据点”；
• 然后再决定用什么技术去采集、传输和呈现。

一句话：先问自己“要改什么管理”，再问厂家“能给我什么技术”。

建议三：尽早规划平台和生态，而不是单点采购

可以参考大华的三层定位：

• 智慧物联基础设施供应商
• 场景数智化应用专业服务商
• 智慧物联生态构建者

建筑企业可以类比为：

• 自己做“场景需求的定义者”和“数据资产的拥有者”；
• 与有平台能力的伙伴合作，搭建统一物联和数据底座；
• 引入多家算法、硬件、软件集成商，共建生态。

这比把所有希望压在“一家总包软件商”身上，要健康得多。

结语：智慧工地需要的，是耐心和算得清的价值

大华用了二十多年，从一个视频安防厂商，走到今天“智慧物联基础设施+场景应用+生态平台”的 To B 体系，中间经历的，其实就是一场 长期、渐进、务实 的马拉松。

智慧工地也不会是一个财年就能跑完的项目。尤其在 2025 年，行业普遍进入“拼管理、拼精细化”的阶段，能活下来的企业，往往有几个共同点：

• 肯在数字化上长期投入，但每一步都算得清回报；
• 不迷信概念，敢把系统拉到现场“吃灰、吃苦”；
• 愿意和合作伙伴一起试错，打磨出真正适合自己的方案。

大华提出的“持续落地可量化、可计算的场景价值”，其实对建筑业也是一句提醒：真正有价值的智慧工地，一定能算清楚它省了你多少事故、多少工期、多少能耗。

如果你正在规划 2026 年的智慧工地建设，这或许是一个合适的起点：

从一个能算得过账的小场景开始，用 6–12 个月跑出数据，再用 3–5 年，搭起自己的“工地数智化平台”。

这条路不短，但很现实。而现实，才是建筑行业最需要的“智能化”。