智慧工地要的不是炫技式AI，而是能规模复制、简单好用的产品。用“算法定义硬件”和大模型+小模型，让建筑工地AI真正落地。
智慧工地要的不是“酷技术”，而是能落地的AI
浙江一处地铁工地，项目部去年做了个统计：安全员人均每天要看近8小时监控视频，却依然难以避免高处未系安全带、明火作业违规等问题。监控越装越多，人反而“看不过来”。
这正是很多中国建筑企业在推进智慧工地时遇到的真实困境——AI听起来很强，但真正要落地到工地一线，就变得又贵又慢、改一版成本极高。
这里面，一个被严重低估的关键，是AI产品怎么做。同样一套算法，做成“实验室Demo”和做成“工地能跑三年”的工程产品，完全是两件事。
本文借助旷视提出的“算法定义硬件”和魔方 B4T 系列的实践思路，结合“大模型+小模型”最新趋势，聊清楚一件事：
建筑企业要搞智慧工地，如何用标准化硬件 + 开放算法平台，把复杂的AI，变成简单、好用、能规模铺开的现场工具？
一、智慧工地为什么离不开“算法定义硬件”？
要让AI在建筑工地真正跑起来，算法、硬件、场景这三件事必须绑在一起考虑。
1. 工地方的典型难题：场景多、改动频繁、很难复用
建筑工地是碎片化场景的典型代表：
- 安全帽佩戴、反光衣识别、人员闯入危险区、塔吊碰撞预警
- 高处坠落检测、洞口临边防护巡检、明火/烟雾识别
- 卸料平台超载、车辆出入管理、泥浆车冲洗是否合规
这些需求有三个共同特点：
- 场景差异极大：
- 房建、市政、轨交、水利，不同专业差异巨大
- 白天夜晚、灰尘、雨雾、逆光，视频质量差异大
- 设备不统一：
- 甲方已有的摄像机型号复杂，清晰度、焦距、安装位置都不同
- 新增设备预算有限，还要兼顾和原有平台对接
- 需求频繁变：
- 安监站检查新要求，甲方临时指标，项目部管理重点随工程阶段变化
用传统方式做AI落地，往往是：
“一个场景一套算法，一套算法一堆适配和集成工作。”
结果就是：每个项目都像在“手工打造”一套智慧工地系统，成本高、周期长，很难推广到集团层面。
2. “算法定义硬件”的核心逻辑
旷视这几年沉淀出的一个判断很适合拿到智慧工地场景里：
AI要规模落地，不能从“先有硬件再找算法”，而是要先想清楚算法和场景，再去定义需要什么硬件。
具体怎么理解？
- 以算法能力为核心，设计少数几类标准化硬件：
- 通用 AI 摄像机（AI IPC）
- 边缘计算盒子
- 带屏幕的面板机（适合门禁、实名制）
- 这些硬件被设计成**“算法可插拔的统一载体”**：
- 一个边缘盒子，上面同时跑安全帽识别、明火识别、人员闯入算法
- 根据工地需求，按需开通或关闭算法，不用换硬件
对建筑企业的直接好处：
- 选品变简单：
- 集团只需定几个“标配硬件型号”，各项目按需采购
- 不用每次都和集成商重新讨论“这次摄像机买哪家”
- 部署变标准：
- 算法统一部署在边缘盒子或AI摄像机上，施工总包、机电分包都能按标准施工
- 后期运维可控：
- 算法升级、切换，不动线缆、不换摄像机，只在平台切换模型
一句话：硬件不再是“一次性+定制品”，而是变成可复用的AI载体，这才有可能在一个集团上百个项目里“铺开智慧工地”。
二、好的智慧工地AI产品，标准只有两个字：简单
很多智慧工地项目失败，不是因为AI精度不够，而是用起来太复杂。
我见过不少项目部门里，安全员对着“智慧工地大屏”直摇头：
- 告警太多，分不出优先级
- 算法误报多，大家渐渐不信任
- 算法配置太复杂，现场没人会调
旷视对“好AI产品”的定义，其实非常适合用来审视智慧工地方案。
1. 对甲方：选型要“闭着眼睛也敢买”
To B 产品的第一件事，是让决策变简单。
对建筑企业来说，一个能“闭着眼睛选”的智慧工地AI产品，大致有这些特征：
- 型号少而精：
- 比如集团统一规范：塔吊防碰撞用 A 型边缘盒 + B 型摄像机组合
- 出入口管理用另一套标准组合
- 价格结构透明：
- 算法按点位 / 算法包收费清晰，不搞“黑盒打包价”
- 和现有平台能打通：
- 能对接现有的项目管理平台、BIM 平台、安全管理系统
这背后，就是“算法定义硬件”的产品策略——提高每一个硬件型号的“吨位”和适用范围。
2. 对施工单位：交付要“轻”，最好像装空调
一个智慧工地AI方案，要想真正铺开，交付必须尽量“像装设备，而不是搞项目”。
什么叫“轻交付”？可以对标几个场景：
- 摄像机安装完，自动完成场景自检和算法加载，工程人员只做基础布线
- 用手机或平板，扫描设备二维码，快速完成：
- 项目绑定
- 算法启用
- 简单阈值配置
- 算法模型在后台统一管理和升级，不需要现场工程师一台台调试
这正是“标准硬件+开放算法平台”的优势：
复杂的模型训练、部署、兼容性适配，都被收拢到平台侧，对现场只暴露极简配置界面。
3. 对一线安全员：操作要“傻瓜化”，只关心结果
真正决定AI能不能长期用起来的人，是安全员、工长这些一线角色。
对他们来说，好用的智慧工地AI就是三件事：
- 告警简单直观：
- 直接告诉他：哪路摄像机，在几点几分，出现了什么违规行为
- 误报率可接受：
- 不是“天天看假告警”，而是一响就要有人去看
- 告警结果能和考核、整改挂钩：
- 告警记录自动形成整改闭环，纳入班组考核
这正是旷视强调的——“把简单递给用户，把复杂留给自己”。在智慧工地场景里，就是：
- 用户只看到：哪个工人违规、是否已整改
- 看不到、也不需要看到：背后到底是大模型、小模型，还是做了多少轮训练和蒸馏
三、大模型+小模型：智慧工地AI的新工程范式
从 2023 年开始，大模型成了AI圈的高频词。但站在建筑企业角度，最关键的问题只有一个：
大模型，能不能真正帮我把工地管理做得更精细、更省人？
答案是：要和“小模型”配合，才真正有用。
1. 大模型：做“通才大脑”，不是直接上工地
大模型的长处，是通识能力和泛化能力强：
- 可以理解自然语言需求：
- “我想监控钢筋加工棚里是否有人不戴安全帽，又在抽烟。”
- 可以快速产出算法原型：
- 自动生成模型结构、训练脚本、评估方案
但它有两个短板，导致很难直接部署在工地摄像机上：
- 模型体量太大，算力和能耗都不适合边缘侧
- 对细分行业知识不够深入，需要场景精调
所以，更现实的做法是：
把大模型放在云端或中心侧，做“算法工厂”和“研发加速器”。
比如旷视升级后的 AIS 算法训练平台，就开始尝试：
- 用行业大模型做预训练，理解“安全帽”“反光衣”“临边防护”等基础概念
- 再用小样本，针对某个具体场景做精调，比如“夜间雨天的桥梁工地钢筋绑扎区域”
2. 小模型：跑在摄像机和边缘盒子上的“工地专才”
真正跑在工地设备上的，绝大部分情况是小模型。
原因很直白：
- 边缘盒子、AI 摄像机的算力有限
- 工地现场需要实时响应、离线也能跑
大模型要想进入工地，需要经过一系列“瘦身”：
- 模型蒸馏：保留大模型学到的关键信息，压缩成体量更小的模型
- 量化和剪枝：减少计算量，让模型适应边缘芯片
- 针对具体作业场景做适配，比如：
- 针对高噪点环境（灰尘、水雾）优化算法鲁棒性
- 针对复杂遮挡（钢管、模板）优化检测逻辑
最终的形态是：
云端有“懂行业的大模型”，边缘上跑“针对每个具体工地、具体部位精调的小模型”。
对建筑企业而言，这种“大小模型组合拳”带来三件实实在在的好处：
- 开发效率大幅提高：
- 过去做一个新场景算法，从采集数据到上线要几个月
- 有大模型预训练 + 小样本精调后，可能几天就能出可用版本
- 成本更可控：
- 不需要为每个工地、每个新需求，从0开始做算法项目
- 把“算法开发”变成“基于平台的配置和训练服务”
- 算法生命周期可运营：
- 随着工地阶段变化（基础、主体、装修），按需启停、切换模型
- 集团层面可以沉淀出“行业最佳实践模型库”
四、从“项目试点”到“集团能力”：智慧工地AI如何做成体系
AI在建筑业的真正价值，不在于某一个“炫酷项目演示”，而在于整个集团形成可复制、可扩展的数字化能力。
结合“算法定义硬件”和“大模型+小模型”的思路，一个相对可行的路线，大致可以拆成四步：
1. 先定标准，再做试点
- 集团层面牵头，先定义：
- 标准硬件清单（摄像机、边缘盒子、网络要求）
- 优先AI场景列表（安全、质量、进度优先级）
- 选 2-3 个代表性项目做试点：
- 市政 + 房建 + 轨交，覆盖不同工种和环境
2. 用平台而不是项目制做算法
- 选择具备开放算法平台能力的合作伙伴：
- 支持零代码 / 低代码算法训练
- 能结合自有行业大模型做精调
- 把企业自有数据（历史视频、事故案例）逐步沉淀到平台：
- 匿名化处理，保护隐私
- 建立企业级的“工地视觉样本库”
3. 打通业务闭环：从“看见问题”到“解决问题”
AI识别只是第一步，更关键的是业务闭环：
- 告警要能自动推送到：
- 班组长、安全员的手机或微信小程序
- 整改要能在系统中闭环：
- 拍照上传整改结果
- 与考核挂钩，生成统计报表
- 与BIM、进度计划联动：
- 通过AI识别施工进度，自动比对计划与实际
4. 持续运营算法资产
当项目越来越多，算法不再是“一次性买断”，而是长期运营的企业资产：
- 定期评估各算法在不同项目的效果：
- 哪些场景误报高，需要模型优化
- 哪些算法使用率低，考虑合并或下线
- 把表现好的模型固化成：
- 《集团智慧工地算法白名单》
- 《分场景应用指南》（适用工种、摄像机安装规范、告警策略）
这也是为什么，我认为“AI产品化能力”对建筑企业的价值，不亚于单个算法精度提升5%。
五、下一步：让AI成为工地的“基础设施”，而不是“锦上添花”
回到开头那个安全员看屏幕看到眼花的例子。
如果把“算法定义硬件、大模型+小模型、开放算法平台”这些能力真正用起来，几年之后，智慧工地可能会是另一幅景象：
- 项目启动时，机电总包按集团标准清单布设AI摄像机和边缘盒
- 项目在平台上选择本项目适用的算法组合：
- 重点危险源监测、安全行为识别、环境监测、机械设备管理
- 安全员手机里是一个统一的工地AI助手：
- 实时推送关键告警
- 自动生成日报、周报和月度分析
- 集团层面可以实时看到：
- 各项目安全风险分布
- 不同区域、不同分包的风险对比数据
这不是“多了一块好看的大屏”，而是安全管理、质量管理、进度管理都建立在“视频即数据、算法即规则”的基础设施之上。
我个人判断，在未来 3-5 年，中国建筑企业在智慧工地上的分化，会明显拉开——
- 一部分企业停留在“采购几套AI系统”的阶段
- 另一部分企业，会把“算法定义硬件+大模型+小模型+平台”组合起来，当成集团级能力建设
如果你在设计或负责企业的智慧工地规划，现在是个合适的时间点，认真思考：
你要买的是一堆“功能清单”，还是要构建一条面向未来十年的AI产品化能力？
结语
智慧工地不是多装几台摄像机、多接几个算法接口，而是在真实工程环境里，扎扎实实把AI做成一个简单、可靠、可复制的产品。
“算法定义硬件”为建筑行业提供了一个可行路径：用少量标准化硬件，承载不断丰富的小模型；而大模型则在背后，帮助我们更快、更便宜地生产这些小模型。
这条路不轻松，但一旦走通，AI在工地上的角色，就会从“展示项目”真正变成“生产力基础设施”。如果你希望企业的智慧工地不止停留在试点层面，可以从现在开始，审视自己的硬件标准、算法平台和组织能力，看看哪些地方，已经具备接入这一新范式的条件。