中国大模型正在从学术走向产业。对建筑企业来说，这是把语言智能、多模态和具身智能带进智慧工地的最好时机。关键是选对场景、搭好生态。
从大模型到塔吊 —— 建筑业正在迎上一波“认知升级”
2024 年，全国建筑业产值接近 30 万亿元，但不少项目经理还在为一件事头疼：信息越来越多，能真正用起来的却不多。设计变更散落在群聊里，会议纪要躺在网盘里，安全隐患照片拍了一堆，却没人有时间系统分析。
与此同时，在 CIPS & CLM 2025 这样的大模型大会上，学界和产业界讨论的是语言智能、多模态认知、具身智能、智能体闭环……表面看离工地很远，实际上这正是下一代智慧工地的技术底座。
这篇文章就借着 CIPS & CLM 2025 的一些关键信号，结合我在建筑数字化项目中的实际观察，聊清楚一件事：中国大模型的智能跃迁，究竟会怎样改变工地上的人、数据和决策。
1. 语言大模型：把“工程话”变成可计算的生产力
核心观点：大语言模型的认知智能，最直接的落地场景之一，就是工程文档处理、语音交互和多项目知识沉淀。
在 CIPS & CLM 2025 上，教育部、语委等部门再次强调“数字中文”的战略地位，把语言看作数据要素。这对建筑行业很关键，因为建筑本质上是“以图纸和文字为中心的协同产业”。
1.1 文档处理：从“人肉翻档”到“问一嘴就有答案”
一个总承包项目，动辄上万份文件：
- 合同、补充协议、索赔资料
- 设计图纸、变更通知、技术核定单
- 施工组织设计、专项方案、会议纪要
传统做法是靠人找、靠经验记。大语言模型成熟后，可以做成非常具体的能力：
- 工程语义搜索：支持按“施工场景”提问，而不是死板关键词。
- 例如：
- “本项目 3 号楼最近一次钢筋隐蔽验收记录在哪里？”
- “所有和‘塔吊基础加固’相关的变更和签证帮我列出来。”
- 例如：
- 自动比对与提醒：模型从合同条款、设计和现场记录里找到冲突点。
- 比如：合同约定 3 道防水，方案里变成 2 道，模型可以自动标红提示项目经理。
说得直白点：以前是人迎合系统，现在可以让系统听得懂“建筑人的话”。
1.2 语音指令与多语种：工人也能直接和系统说话
CIPS & CLM 2025 多次提到多模态和情境智能，这对施工现场的语音交互非常重要。
- 普通话、方言、简单口语都能转写、理解
- 现场噪音环境下仍能做出较稳定的识别
- 结合位置、工序、时间，自动补足“语境信息”
典型应用：
- 班组长戴着安全帽耳机，直接说：
- “记录一下 2 区楼梯间模板安装完成，拍照上传。”
- 大模型自动：定位 → 生成简要记录 → 附上照片 → 对接进度计划。
- 针对外籍工人：多语言语音播报安全注意事项，实时问答。
这背后用到的，正是大会上反复讨论的**情境智能（Context Intelligence）**思路：不只听懂一句话，还要理解“此时此地是谁在干什么”。这对智慧工地，是质的增强。
2. 多模态与具身智能：让机器人真正“看懂”工地
核心观点：多模态理解和具身智能研究，为智能巡检机器人、机械臂装配和远程操控打基础。
在 CIPS & CLM 2025 的报告中，多模态、具身智能是高频词。对建筑业而言，这决定了未来工地机器人是“花架子”，还是能真正在恶劣环境里干活。
2.1 多模态大模型：把图纸、BIM、现场视频接到一个“大脑”上
多模态模型的价值在于：把图像、文字、语音、传感器数据统一到一个认知空间里。
对智慧工地来说，可以做成几类非常落地的功能：
- 基于视频的安全行为识别
- 模型能理解“这是人，这是安全带，这是洞口”，不只是一堆像素点。
- 比如自动识别“高处作业未系安全带”“临边无防护栏”，并结合班组、时间做统计分析。
- 图纸-BIM-现场对比
- 把施工照片和 BIM 模型对齐，识别“已施工”“未施工”“施工偏差”。
- 项目经理打开大屏，就能看到每一层、每一个构件的“真实完成度”。
这些能力，全部建立在大会中讨论的多模态融合技术之上——背后是对语言、视觉、结构化数据的统一建模。
2.2 具身智能与智能体：从“远程监控”到“远程施工决策”
专家在研讨“下一站 AGI”时提到一个共识：要做真正的智能体，必须形成“感知–认知–决策–行动”的闭环。这一句话，对建筑机器人来说非常关键。
落在工地上的画面，大概是这样的：
- 感知：机器人采集视频、激光点云、震动、温度等数据
- 认知：大模型判断“现在是浇筑阶段”“这是梁模板”“这里存在支撑变形”
- 决策：根据规范、既往案例和实时风险作出“需要复核”“允许继续”的决策建议
- 行动：自动调整巡检路线，推送消息给责任人，必要时联动停工联锁
这才算真正的“智慧工地智能体”，而不是多装几个摄像头这么简单。
大会上提出的具身智能研究方向（例如智能体策略优化、反馈机制提升信噪比），都可以直接迁移到：
- 智能巡检机器人
- 机房、隧道等危险空间里的远程作业设备
- 大型机械（塔吊、泵车）的辅助驾驶与异常预警
一句话：未来真正的智慧工地，一定是人机协同、而不是“人看着一堆屏幕”。
3. 知识图谱与科学智能：让项目经验真正“长出记忆”
核心观点：大模型结合知识图谱，是建筑企业构建“项目级+集团级大脑”的关键技术路径。
在 CIPS & CLM 2025 上，不少报告都围绕知识图谱、科学智能展开。很多建筑企业现在有同样的困惑：信息化上线十几年，系统一个接一个建，但真正能复用的“经验知识”并不多。
3.1 把“隐性经验”抽成“可计算规则”
知识图谱做得好，可以把项目专家脑子里的东西，逐渐沉淀到企业大脑中：
-
安全知识图谱
- 节点：作业类型、危险源、控制措施、事故案例、法规条款
- 应用：当现场出现“高温+高处作业+夜间施工”组合时，系统自动给出优先级更高的安全措施建议。
-
质量知识图谱
- 节点：构件类型、常见缺陷、检测方法、返工成本
- 应用：混凝土裂缝照片一上传，大模型结合图谱直接判断更可能是哪类原因，并给项目总工一个“技术与成本并行”的处置建议。
这和大会上强调的“科学智能是通向 AGI 的重要试验场”其实一脉相承：
对建筑企业来说，科学智能可以体现在“用数据和知识图谱去回答技术问题，而不是完全靠个人经验拍板”。
3.2 多项目协同：从分散的项目部到“集团级中枢神经”
大模型+知识图谱还有一个非常现实的价值：打通多项目协同。
- 当集团有几十个在建项目时：
- 模型可以自动识别哪些项目的风险结构相似（如“装配式+高层+严寒地区”），
- 在出现安全预警时，自动“广播”类似项目提前检查同类隐患。
- 多语言支持也很实用：
- 对境外工程，可以把当地法规、合同条款、技术标准统一翻译到企业知识体系里，
- 再通过大模型做智能检索与合规模板推荐。
这类能力，在大会讨论“多语言、多模态认知智能”时已经有了很扎实的技术基础。建筑企业要做的，是把这些技术纳入自己的数字化路线图，而不是停留在“了解概念”的层面。
4. 产学研协同：建筑业需要自己的“大模型试验场”
核心观点：CIPS & CLM 2025 上的大模型基金机制，为建筑行业如何建设自己的 AI 生态，给出了很可借鉴的范式。
大会上，中国中文信息学会发布了多项“大模型基金”：
- CIPS-LMG 华为云脑洞基金：聚焦昇腾算力、多模态、具身智能、智能体等
- CIPS-SMP 清智大模型基金：聚焦大模型与人文、教育的交叉，以及认知模型、多模态架构等
这些基金有几个特点，建筑行业其实可以直接照着做。
4.1 明确“算力+场景”的双重导向
AI 真正落地建筑业，不能只谈算法，不谈场景。
- “算力侧”需要考虑：
- 是否建设行业私有模型或行业模型中心
- 如何在国产算力环境下进行大规模训练和推理
- “场景侧”则要回答：
- 哪些工地场景适合优先做 AI 试点（如安全监控、进度跟踪、质量检测）
- 每个场景的数据采集、标注、闭环路径怎么设计
我个人的建议是：大型建筑央企、地方龙头可以和高校一起，发起面向“智慧工地大模型”的专项基金，明确 3 年内重点攻关的几个场景，而不是什么都想做。
4.2 把“青年工程师”变成 AI 的主力军
中国中文信息学会一边做大模型基金，一边发布博士论文激励计划，本质是在给年轻人搭台阶。
建筑行业也一样：真正能把 AI 和现场连起来的，往往是既懂工程又敢写代码的年轻工程师。
企业可以考虑：
- 设立“智慧工地创新项目”小额基金
- 鼓励 30 岁以下工程师牵头，用一年时间做一个可复制的 AI 小场景
- 公司给数据和场地，院校给方法论和导师，大厂给算力和工具
如果不在组织机制上给出空间，AI 在建筑行业永远停留在 PPT 和展厅里。
5. 安全与伦理：智慧工地别变成“黑箱工地”
核心观点：大模型上工地，必须同时考虑可解释、安全合规和数据治理，否则风险会迅速放大。
CIPS & CLM 2025 中，专门有关于“伦理与安全驱动的大模型技术研究”的报告，谈到：
- 伦理与安全量化评估
- 博弈论下的平衡优化
- 伦理安全性的可验证证明
对建筑企业来说，至少要想清楚三件事。
5.1 谁对“AI 决策”负责？
- AI 建议停工但项目经理坚持施工，出现事故怎么办？
- AI 漏报隐患，是否意味着可以“甩锅给系统”？
合理的做法是：
- 把 AI 严格定位为“决策辅助系统”，
- 建立清晰的审签链路和责任边界，
- 在关键场景中保留人工复核与 override 权限。
5.2 数据边界和隐私
工人脸部信息、考勤记录、行为轨迹，这些都属于敏感个人数据。
应用大模型进行安全行为分析时，企业需要：
- 明确告知用途和保留期限
- 做好匿名化、脱敏与访问控制
- 允许在合理范围内的申诉与纠错机制
否则，“智慧工地”很容易被一线人员理解为“监控工地”，产生抵触。
5.3 模型可解释与合规存档
在索赔、事故调查等场景里，一句“系统说的”根本站不住脚。
因此，智慧工地 AI 系统必须：
- 保留关键决策过程的日志
- 对重要判断给出“依据片段”（比如引用规范条款、历史案例）
- 支持事后审计与第三方评估
这其实正呼应了大会上“可信赖大模型”的研究方向——建筑业是一个高责任行业，AI 不解释，就不能真正上台面。
结语：下一代智慧工地，一定长得不一样
从 CIPS & CLM 2025 的议题可以看得很清楚：中国大模型已经从“拼参数”“拼算力”，走向了拼应用深度、拼场景闭环、拼安全可信的新阶段。
对中国建筑行业来说，这不是一个“看热闹”的学术故事，而是一条清晰的路线：
- 用语言大模型打通工程文档、语音交互和项目知识沉淀
- 用多模态和具身智能，让机器人和系统真正看懂、听懂、动起来
- 用知识图谱和科学智能，让企业经验变成可计算、可复用的能力
- 用产学研基金和青年工程师计划，搭起行业自己的大模型生态
- 用伦理、安全和可解释机制，守住智慧工地的底线
如果你所在的企业正在规划 2025-2027 年的数字化路线图，我的建议是：不要再把“AI”和“智慧工地”写成两个章节，而是把大模型能力当作智慧工地的主干，而不是一个附属模块。
真正有竞争力的建筑企业，会在接下来的三年里，把工人手里的手机、项目经理手里的报表、集团层面的经营决策，全部接到同一套智能底座上。CIPS & CLM 2025 展示的，正是这套底座正在成型的过程。
问题已经不在于“AI 能不能做”，而在于你准备从哪个工地、哪个场景先开始试点。