从大模型大会到智慧工地：AI如何重塑中国建筑现场

从实验室走向工地：大模型正在“盯上”建筑业

2025 年，中国建筑业增速在放缓，成本压力、安全红线、工期节点却越来越紧。很多施工企业一边喊着“数字化转型”，一边还在靠微信群、纸质日报、人工拍照汇报进度。

与此同时，在北京举行的 CIPS & CLM 2025 中国大模型大会上，600 多位顶尖学者围绕大模型、具身智能、多模态认知激烈讨论下一站 AGI 在哪里。看似离工地很远，实际离建筑人需要的“智慧工地”，只差一层“落地”的窗户纸。

这篇文章想做的一件事很简单：

把大会上的前沿思想，翻译成建筑企业听得懂、用得上的智慧工地策略——大模型到底能在工地干什么？哪些技术已经可以用？企业要怎么布局，才能不被“AI+建筑”的浪潮拍在沙滩上？

---

大模型时代的三股技术潮，正对准智慧工地

从 CIPS & CLM 2025 释放出的信号很清晰：大模型已经不只是“会聊天”，而是在向多模态、情境智能、具身智能全面迈进。这三点，和智慧工地高度契合。

1. 语言智能：把“工地话”变成可计算的生产力

大会多次强调：语言是 AI 的基础资源，也是认知核心。对建筑行业来说，语言模型真正的价值，在于处理那些零散在群聊、日报、会议纪要里的“碎片信息”。

在智慧工地场景里，大语言模型可以做的事情非常具体：

• 工程进度自动汇总：

  • 班组用语音汇报：“二号楼剪力墙今天完成 80%，剩下两跨模板未支完。”
  • 大模型将多条语音转为文字、结构化进度数据，自动写出项目日报、周报，生成甘特图更新建议。

• 现场问题闭环管理：

  • 安全员在巡检 App 中随手拍照加一句话：“三号塔吊基础积水，已通知排水。”
  • 模型自动识别风险类型、责任单位、整改时限，生成整改单并推送给相关人，后续逾期自动提醒。

• 合同与规范“秒查”：

  • 项目经理用自然语言提问：

    “现场想把临时用电箱挪动 20 米，有什么规范要求？”

  • 大模型在内网文库里检索《施工规范》《安全管理制度》，给出条文原文+通俗解释+可能的整改建议。

说得直白点：大语言模型，就是把项目经理脑子里那些经验规则，和企业文档里的“沉睡知识”，变成随叫随到的“数字总工”。

2. 多模态与情境智能：让工地“看得懂、听得明、会判断”

大会上，多位学者都提到“情境智能”——模型不再只处理单一文本，而是同时理解图像、视频、声音和现场上下文。对工地来说，这恰好对应：图像监控 + BIM 模型 + 传感器数据 + 文本记录 的综合判断。

在智慧工地中，多模态大模型已经可以这样用：

• 基于视频的行为识别：

  • 传统算法只能粗糙识别“有人未戴安全帽”；
  • 多模态大模型可以同时结合：工种、施工工序、具体位置、当前气候，判断这是不是高危违规行为，需不需要立刻停工。

• 结合 BIM 的进度核查：

  • 模型对比现场照片/无人机航拍视频与 BIM 模型，自动识别“已浇筑/未浇筑”“已砌筑/未砌筑”；
  • 输出楼层级、构件级的“实物工程量完成率”，给出偏差预警。

• 噪声、粉尘与环境综合评估：

  • 通过传感器采集数据 + 视频 +作业计划，大模型判断当前工序是否会触碰环保红线，并提醒施工经理调整作业时间或工序搭接。

这就是大会所说的“情境（Context）是关键变量”的行业版本：

真正有价值的智慧工地，不只识别“发生了什么”，还要理解“在什么背景下发生、接下来会怎样”。

3. 具身智能与智能体：从“看着说”到“下场干”

会议讨论中，还有一个和工地高度相关的方向——具身智能与智能体（Agent）。

如果说语言模型是“脑子”，多模态是“眼睛和耳朵”，那具身智能就是“手和脚”。在建筑现场，这意味着：

• 巡检机器人：结合大模型，实现“看图纸、识问题、会汇报”；
• 无人机巡检：自动规划飞行路线，对关键部位拍照并生成问题报告；
• 施工物流机器人：根据进度计划与现场状态，自动规划物料搬运路线与时间。

大会专家提到“感知-认知-决策-行动”的闭环，这正是未来智慧工地机器人系统应该具备的框架：

1. 感知：摄像头、激光雷达、传感器采集现场数据；
2. 认知：大模型理解当前施工场景、工序和风险；
3. 决策：选择最优的巡检路线、报警级别或调度策略；
4. 行动：机器人执行巡检、广播播报、向管理系统推送指令。

---

从政策与基金，看“AI+建筑”的国家级窗口期

CIPS & CLM 2025 释放的另一个重要信号，是政策和资金正在主动为大模型产业落地“铺路”。

国家层面：AI 被写进“新质生产力”，建筑业绕不开

• 2025-04，中央政治局集体学习强调，要推动人工智能向有益、安全、公平方向发展；
• 2025-08，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，AI 是培育新质生产力、赋能数字经济的关键引擎，大模型是核心支点。

“人工智能+建筑”“人工智能+城市更新”“人工智能+安全生产”已经在多个省市试点中落地。对施工企业而言，现在是争取政策项目、示范工程的黄金时间段：

• 智慧工地平台与城市级“城市大脑”对接；
• 重大工程项目纳入“AI+建筑”试点清单；
• 在投标环节，通过“AI 驱动的安全管理、质量管理方案”加分。

科研与产业基金：别只当“旁观者”，可以主动牵手

大会发布的两类“大模型基金”，虽然面向科研机构和高校，但对建筑企业同样有启发意义：

• 基于国产算力（如昇腾）的模型训练和推理优化；
• 聚焦多模态理解、具身智能、智能体；
• 强调跨学科和产学研融合。

建筑企业可以做什么？

• 作为应用场景方，与高校/研究所联合申报课题：
  • 提供真实工地数据（脱敏后）；
  • 提出具体业务需求（如：深基坑监测预警、塔吊群塔防碰撞智能调度）；
  • 共同开发行业大模型或垂类 Agent。

• 作为试点基地，承接基金项目落地：
  • 在一个或两个项目上搭建“智慧工地 + 大模型”试验田；
  • 通过项目总结形成企业级标准和产品化能力。

我的判断是：

未来 3 年，能主动参与“AI+建筑”科研与示范项目的施工企业，很可能在下一个招投标周期里，和同行拉开一整代差距。

---

用大会观点，重新设计智慧工地的三大核心场景

把前沿研究变成工程现场可落地的方案，需要一点“翻译工作”。结合大会上的几个重要观点，我们可以重构智慧工地的三大核心场景：进度、质量、安全。

场景一：工程进度管理，从“人填报表”到“模型算进度”

关键思想：用大模型做“数据质量+效率”的优化器。

可落地的做法：

1. 数据采集前移，汇报方式简化
   允许班组长通过语音、拍照、简单短文本上报当天完成情况；
2. 大模型做结构化和对账
   • 自动识别楼栋、楼层、构件、工序；
   • 和计划进度、BIM 模型、合同产值自动对账；
3. 输出 3 类结果
   • 项目经理版：关键里程碑偏差、资源投入建议；
   • 业主版：形象进度可视化、风险提示；
   • 企业管理版：多项目对比，识别滞后项目。

如果你现在的工地进度管理，还停留在 Excel + 微信截图，那引入大模型后的效率差距，不是 10% 或 20%，而是**“一个人干过去一个小团队的活”**级别。

场景二：施工质量控制，从“事后抽查”到“过程感知+智能预警”

大会对“伦理与安全”“量化评估”的讨论，其实给质量管理提了一个醒：

没有被记录、无法被量化的质量管理，最后都会变成事后扯皮。

基于多模态大模型，质量控制可以进化为：

• 施工过程影像留痕 + 结构化理解

  • 每道隐蔽工程施工前后强制拍照或短视频；
  • 模型识别构件类型、钢筋间距、保护层、模板支撑形式等；
  • 对比标准样板库，给出“合格/可疑/严重不合格”标签。

• 与设计、规范自动对照

  • 利用大语言模型解析图纸说明、设计变更、标准做法；
  • 将现场照片与设计意图自动对齐，识别“做错位置、做错尺寸、做错做法”。

• 质量风险预测

  • 基于以往项目数据（裂缝、渗漏、返工记录等），训练质量风险模型；
  • 当前项目一旦出现类似施工条件和做法，提前预警“高概率出现渗漏/空鼓风险”。

这套逻辑，本质上是把大会提到的“科学智能”和“数据驱动的奖励函数”搬到工地：

• 做对一次，系统记录为正样本；
• 做错一次，返工成本变成“负奖励”；
• 模型在不断学习“怎样干活，返工最少、质检通过率最高”。

场景三：安全管理，从“人海战术”到“智算倍增”

大会中提出“算力即国力、算力即生产力、算力即人力、算力即智力”。放在工地上，很多安全总监的直观感受是：人永远不够用。

用大模型思路重新设计安全管理，可以有三层：

1. 感知层升级：用多模态替代单一监控

   • 视频监控 + 穿戴设备 + IoT 传感器（位移、振动、气体、温度）；
   • 大模型不是简单阈值报警，而是结合工序、环境、历史数据判断风险等级。

2. 决策层升级：奖励函数驱动的“安全策略推荐”

   • 把“零事故”“少停工时间”作为综合目标函数；
   • 通过大量项目数据学习：在什么时机停工、局部封锁、调整工序，整体风险和损失最小；
   • 给安全总监提供“推荐策略 + 风险/成本预估”。

3. 执行层升级：安全巡检智能体（Agent）

   • 巡检机器人/无人机按照模型生成的“最优巡检路线”行动；
   • 对发现的问题即时拍照、归类、派单；
   • 人员从“低价值奔波”转向“高价值判断和协调”。

结果不是“减少安全员”，而是“每个安全员的覆盖能力被放大数倍”。

---

建筑企业现在就能做的四个落地动作

很多企业会担心：大模型、大会、AGI，听上去都很“高冷”，离自己太远。其实，如果目标是智慧工地落地，有四件事可以从明天就开始做：

1. 先把数据“收好”，再谈智能化

   • 统一项目数据采集模板（进度、质量、安全）；
   • 推动车辆、塔吊、临电、环保等 IoT 数据接入统一平台；
   • 为未来训练企业自有建筑行业大模型铺路。

2. 选一个重点场景做样板，而不是“大而全”

   • 推荐优先级：安全 > 质量 > 进度（因为直接关联红线与成本）；
   • 在 1-2 个项目上深度做透一个场景，打磨成可复制方案。

3. 主动对接高校/科研机构，做产学研联合项目

   • 用企业的真实场景，换取高校的大模型能力和国家级项目资源；
   • 优先找在 CIPS & CLM 这类大会上活跃的团队，合作意愿和能力都更强。

4. 在内部培养一批“懂工程又懂 AI 的复合型人才”

   • 不要求会写代码，起点是：能清楚说出自己业务痛点，并看懂 AI 解决思路；
   • 项目总工、安全总监、信息化负责人里，至少要有一小撮人成为“AI 种子”。

---

结语：下一代智慧工地，一定是“大模型+具身智能”的组合

CIPS & CLM 2025 展示的是中国大模型的“智能跃迁”，而建筑现场需要的，是一次**从“经验驱动”到“数据+模型驱动”**的行业跃迁。

如果把本系列“AI 在中国建筑行业的应用：智慧工地”看成一条主线，大模型就是那块关键拼图：

• 它让工程进度管理不再依赖个人经验；
• 让质量、安全有了可追溯、可量化、可预测的“第二视角”；
• 让机器人、无人机等具身智能不只是“炫技展示”，而是融入日常管理的生产工具。

更现实的问题是：谁会先吃到这波红利？

我的判断很明确——

未来三到五年里，真正下定决心把“大模型引入智慧工地”的建筑企业，将在成本控制、安全记录和业主口碑上，和同行拉开一整个时代的差距。

现在，是一个非常适合提问的时刻：

你的下一个项目，会不会成为企业的第一个“大模型智慧工地”试点？