大模型不只属于实验室和互联网公司，它正在走进中国智慧工地，重塑安全、进度与成本管理。这篇文章结合 CIPS & CLM 2025 大会，拆解大模型、多模态与具身智能如何真实落地建筑工地。
在不少大型工地上，塔吊司机已经不是“单打独斗”——摄像头、传感器、AI算法实时分析吊装路径，提前给出碰撞预警，事故率可以下降30%以上。这背后，靠的已经不是简单的视频监控，而是大模型驱动的“认知能力”。
这就是建筑行业正在发生的事：大模型不再只属于实验室和互联网公司，而是悄悄走进智慧工地，开始改变安全、进度和成本的游戏规则。
中国中文信息学会在 2025-10-28 召开的 CIPS & CLM 2025 大会，表面上是一次关于语言大模型、具身智能、多模态的学术盛会，本质上却给包括建筑业在内的传统行业，提供了一张“AI未来施工图”。这篇文章，就借这次大会的几个关键词，拆开讲讲——大模型到底能给中国建筑业、特别是智慧工地，带来哪些真实可落地的改变。
一、大模型的“智能跃迁”，为什么和智慧工地高度相关？
先把关键点说清楚：大模型的本质，是给机器一套“理解世界”和“做决策”的新方式，而建筑工地，是现实世界最复杂、最需要这种能力的场景之一。
CIPS & CLM 2025 大会聚焦四个方向：
- 大模型的理论突破
- 技术前沿（多模态、具身智能、情境智能等）
- 产业落地
- 生态共建和人才培养
如果把这些抽象概念翻译成“工地语言”，大概就是：
- 理论突破：让AI不只是看得见、算得快，而是“看得懂图纸”“听得懂指令”“推得出风险”。
- 多模态和具身智能：把视频、点云、传感器数据和BIM模型打通，让系统像现场总工一样“有画面、有空间感”。
- 产业落地：从试点项目，走向成规模应用，成为施工企业的“标配工具”。
- 生态共建：高校做算法，企业有场景，政府给政策，形成闭环，而不是各自为战。
建筑业一直在谈BIM、数字孪生、智慧工地，但很多企业卡在一个点：系统多、数据乱、智能弱，更多停留在“看板化、可视化”层面。
大模型带来的机会，是在这个基础上加了一层“脑”：
- 让数据会“自己说话”（用自然语言交互）
- 让系统知道“什么是异常”（安全、质量、进度）
- 让决策有“经验和推理”（从历史工程中学习）
这就是为什么，大模型的发展轨迹，对建筑业的数字化转型非常关键。
二、多模态与具身智能：智慧工地从“看监控”走向“懂现场”
多模态认知和具身智能，是智慧工地从“监控型”走向“智能型”的技术底座。
在 CIPS & CLM 2025 上，多位专家反复提到多模态、具身智能、情境智能，这些词如果放到工地场景里，含义非常直观：
1. 多模态：AI不只看一个摄像头
大会上提到的多模态理解和生成，本质是让模型同时处理文字、图像、声音甚至3D信息。对应到智慧工地，就是：
- 把视频监控 + 安全帽识别 + 人员定位合在一起分析，而不是分散在几个系统里各算各的；
- 把BIM模型 + 现场照片/视频 + 传感器数据统一到一套语义空间里，让系统“理解”某堵墙、某根梁在真实空间中的状态；
- 利用大模型，直接回答类似：
- “三号楼主体今天完成到哪一层？”
- “昨天夜班有没有高危违规作业？”
这比传统基于规则的CV识别强太多，因为大模型可以：
- 适应不同工地布局和光线条件，鲁棒性更好；
- 结合工期计划、施工日志，给出“偏离计划”的判断，而不是只报“有无人、戴没戴帽”。
2. 具身智能：从“看视频”到“会行动”的AI工人
大会上专家提出，智能体需要“感知-认知-决策-行动”的闭环，这和建筑机器人、无人设备的演进是同一条路。
在智慧工地里，具身智能和智能体可以这样落地：
-
塔吊智能助手：
- 感知：摄像头+雷达感知道路和障碍；
- 认知：大模型理解“当前作业是否符合安全规范”；
- 决策：给出吊装路径和风险提示；
- 行动：联动塔吊控制系统实现半自动操作。
-
巡检机器人：
- 感知：获取现场图像、温度、震动等数据；
- 认知：识别裂缝、积水、临边防护缺失等问题；
- 决策：判断严重程度、影响范围；
- 行动：自动生成隐患工单，推送给对应责任人。
这和大会上讨论的“智能体从被动感知走向主动探索”完全一致：真正有价值的智慧工地系统，不是提醒你有问题，而是帮你找到根因、排优先级，甚至给出整改建议。
三、从学术共识到工地实践：建筑业该跟谁“站队”？
CIPS & CLM 2025 释放了一个信号：**大模型已经从单点技术，走向系统性工程和生态建设。**对建筑企业来说，有三件事值得关注。
1. 国家层面高度重视，为行业应用“兜底”
今年以来，“人工智能+”上升到国家行动计划，大模型被明确为通用人工智能时代的核心支点。教育部、国家语委等部门又提出“数字中文”概念，强调要释放语言数据的价值。
这和建筑行业有什么关系？
- 建设单位、施工总包手里的项目文档、合同、变更、会议纪要、日志记录，本质上都是极有价值的“行业语言数据”；
- 传统做法是“堆在服务器当存档”，大模型时代则可以把这些变成：
- 工程经验的知识库；
- 智能造价、智能招采、智能合约管理的基础；
- AI安全助手、AI进度助手的“教材”。
如果说BIM是建筑行业的“几何底座”，那大模型就是行业知识和经验的“语义底座”。两者一结合，才是真正的智慧工地。
2. 产学研深度融合：建筑业需要主动成为“应用场”
大会上，中国中文信息学会发布了多个面向大模型的科研基金，尤其强调：
- 国产算力环境（如昇腾）的适配与优化；
- 多模态理解与生成；
- 具身智能与智能体；
- 人文、教育等跨学科应用。
这些方向，对建筑企业有两点启发：
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不必自己从零搞算法，但要敢于成为场景合伙人。
- 提供真实项目数据和需求；
- 参与联合实验室、示范工程；
- 在试点项目中共同打磨“AI监理”“AI安全员”“AI计划工程师”。
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算力国产化，是未来合作的重要前提。
- 很多央企、地方平台公司已经在规划自建智算中心；
- 采用国产算力+国产大模型方案，可以减少合规风险，也更方便和国内科研团队对接。
从“买一套软件”，转向“共建一套智能能力”，这是建筑企业在大模型时代需要做的角色转变。
3. 青年人才和复合型团队，是智慧工地项目成败关键
大会专门发布“大模型基金”和博士论文激励计划，核心目的很直接：培养既懂AI又懂行业的青年力量。
对建筑企业，现实问题非常明确：
- 只有IT部门懂AI，现场不认；
- 只有工程管理懂业务，算法团队做不出真正有用的东西。
比较理想的做法，是从现在开始有意识地培养：
- 懂工程管理又对AI感兴趣的“数字总工”；
- 懂BIM、会写脚本、愿意和一线工长一起熬夜的“BIM+AI工程师”；
- 能把管理难题拆解成AI任务的“业务产品经理”。
智慧工地项目之所以常常“虎头蛇尾”，很大一部分原因不是技术，而是没有这样一支“翻译”团队。
四、AI伦理、安全与算力：智慧工地不能回避的“硬问题”
AI在建筑工地落地，绝对不是“上个算法就完事”。大会关于伦理、安全和算力的讨论，其实都直接对应工地场景的几个敏感点。
1. 安全监控与工人隐私：边界在哪里？
大会上有报告专门研究大模型的伦理与安全评估、博弈论下的平衡优化等问题。放到工地，就是三个现实问题：
- 摄像头是不是无死角？
- AI识别到违规，是立刻上报还是先做匿名统计？
- 数据留存多久？谁有权查看？
比较负责任的做法是：
- 在项目启动阶段，就明确数据使用和隐私保护规则；
- 对AI系统进行伦理风险评估：
- 是否存在误报导致不公平处罚？
- 是否存在性别、年龄等偏见？
- 引入“人机协同审核”机制，AI给建议，人来拍板，尤其是涉及处罚类决策。
安全生产和隐私保护，从来不是非此即彼的问题，而是要像大会上讲的那样，用可量化、可验证的方法做平衡。
2. 算力就是“新机械设备”：要提前规划
有位专家在大会上提出“算力即国力、算力即生产力、算力即人力、算力即智力”的观点，非常适用于智慧工地：
- 传统工地比的是塔吊、泵车、机械化率；
- 未来的智慧工地，比的是：
- 算力资源是否可用且稳定；
- 模型是否靠近现场（边缘部署）；
- 网络是否覆盖每个关键作业面。
对总包和大型施工企业，有两个务实建议：
-
把“算力与网络”当成临建的一部分来设计。
- 临水临电之外，增加临时网络与边缘计算箱；
- 关键塔吊、卸料平台、深基坑等危险源附近预留设备安装位和供电。
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统一规划模型与数据平台。
- 不要每个项目单独建一套“AI系统孤岛”；
- 建立企业级“工程大模型平台”，项目按需开通能力包。
算力规划一旦考虑在招投标和施工组织设计阶段，后续智慧工地的很多“技术难题”，其实会简单很多。
五、给建筑企业的落地建议：从一个场景、一个项目做起
大模型的愿景再宏大，最后都要落到一句话：今年、明年，我能在哪个项目上，实实在在用起来？
结合大会传递的趋势和建筑行业现状，可以考虑这样一个路线：
1. 先选一个高价值、可量化的切入点
优先考虑这三类场景：
- 安全管理：高处坠落、防护不规范、临边洞口管理等，直接对应死亡事故和重伤。
- 进度管控：主体结构、机电安装、精装修等关键线路工序。
- 签证与变更管理：现场签证、设计变更、索赔资料的结构化归集和智能检索。
针对每个场景，至少要有：
- 现状问题（如“靠人眼看监控、漏报严重”）；
- 预期指标（如“重大安全隐患发现率提升50%”）；
- 可用数据基础（摄像头、BIM、历史文档等）。
2. 明确“谁负责”“和谁合作”
- 企业内部：确定一个业务owner（比如安全总监或总工程师），一个技术owner（信息化/数字化部门负责人）。
- 外部合作：选择有大模型和行业经验的技术伙伴，最好能提供：
- 大模型底座（通用+行业微调）；
- 多模态识别能力；
- 与主流BIM平台、项目管理系统对接经验。
这一步不只是签合同，而是建立一个持续共创机制：迭代模型、调整规则、总结经验，然后在企业内推广。
3. 用“项目试点+企业级复盘”的方式滚动推进
- 试点项目上，用3–6个月时间做出看得见的改进；
- 每个月对比“有AI”和“没AI”的差异：
- 安全隐患发现数量和等级分布；
- 关键路径工期偏差；
- 管理人员加班时间和现场巡查频次变化；
- 项目结束后，提炼成企业级标准：
- 数据采集标准（摄像头位置、清晰度、标签体系等）；
- 模型应用清单（项目启动要开哪些功能）；
- 管理流程（AI预警如何闭环）。
这样，智慧工地就不再是“展示项目的噱头”，而是可以复制、可以复盘、可以沉淀能力的长期工程。
结语：从“会算”到“会干活”，中国大模型正走向工地
CIPS & CLM 2025 告诉我们的一个核心事实是：中国大模型正在从“会说话”走向“会理解世界和行动”，而建筑工地，恰好是最需要这种能力的场景之一。
对中国建筑业来说，真正的竞争力不再是有没有上“智慧工地系统”，而是：
- 有没有把BIM、物联网和大模型打通；
- 有没有培养出一批既懂工程又懂AI的团队；
- 有没有把一个个项目的经验，沉淀成可以被AI持续学习的“行业认知”。
如果你所在的企业正在思考下一阶段的数字化方向，不妨把问题问得更直接一些：
我们的下一个重点项目，能不能成为“大模型+智慧工地”的试验田？
越早在真实工地里与大模型“共事”，越有可能在未来几年里，形成别人短时间追不上的新质生产力。