从海康威视财报，看AI如何帮智慧建筑熬过寒冬

智慧建筑遇冷，却是AI冲出来的好时机

2022年前三季度，海康威视营收597.22亿元同比仍有7.36%的增长，但净利润却下滑了19.38%。其中智慧建筑相关的EBG业务，受住宅、商业地产下行拖累，继续负增长。

这不是海康一家的问题，而是整个建筑、地产和智慧建筑行业的缩影：项目延迟、资金吃紧、毛利率被压缩，很多企业正在被动“趴着挨打”。

但如果把海康的财报和管理层问答拆开看，你会发现一条很清晰的线索——谁真正把AI用进了工程现场、进度管理、能源和运维，谁就更有机会在这轮周期里活得更久、爬得更高。

这篇文章，我想借海康威视这份“样本”，聊清楚三件事：

• 为什么传统智慧建筑模式在这一轮周期中扛不住？
• 海康是怎么用“智能物联+AI”去重构自己的智慧建筑和创新业务的？
• 对正在做智慧工地、智慧园区和工程总包的你，哪些是今天就能用起来的实战思路？

一、海康的智慧建筑，为何在地产下行期被拖累？

核心答案其实很直接：过去一大块智慧建筑项目，绑死在“重资产地产周期”上，而不是绑在“持续运营价值”上。

从海康披露的信息看：

• EBG整体个位数负增长，其中智慧建筑业务继续负增长
• 住宅地产、商业地产整体下行，是直接原因
• 同一份报表里，交通管理、民生服务、街道乡村治理等“运营类、公共服务类”需求保持稳健甚至增长

这背后反映了智慧建筑的两条路：

1. 一次性建设型：偏工程包、弱运维，收入高度依赖新开工、新项目；
2. 运营服务型：偏平台和AI能力输出，与存量建筑、园区、工地持续绑定，通过能耗管理、安全运营、设备维护持续收费。

多数企业这几年还是往第一条路上挤：

• 追着地产做机电、弱电总包
• 智慧建筑系统一次性交付，后续只要简单维保
• 报价拼硬件、拼折扣，项目一拖、回款一慢，现金流立刻吃紧

海康这次毛利率下滑，一个重要原因就是：

“外部需求疲软，项目推迟，毛利质量高的优质项目更犹豫落地，被迫做更多毛利相对低的业务，低端产品占比上升。”

换句话说，当你只靠卖摄像头、靠一次性系统集成赚钱，周期一来：

• 项目延迟 ⇒ 收入确认推后
• 客户预算紧 ⇒ 换成低端设备，毛利率被打薄
• 自己员工、渠道、研发费用却下不去 ⇒ 净利润承压

而真正能穿越周期的智慧建筑，一定是工程+AI平台+持续服务的组合。海康在公共安全、交通、基层治理上的表现，已经说明了这一点。

二、海康给的信号：智慧建筑要从“卖设备”变成“卖智能运营”

海康这几年有两个动作，和智慧工地、智慧建筑企业高度相关：

1. 业务定位从“安防”升级为“智能物联”
2. 大量创新业务独立出来，用“0到1”的方式做行业AI落地

管理层的表述很清楚：

“我们不是卖算力为主，而是通过提升产品性能、匹配一定处理能力增强竞争力； 不是为了技术而技术，而是围绕一个个具体行业场景做厚业务基础。”

把这句话翻译到建筑行业，就是：

• 别把AI理解成“堆GPU、堆大模型”，那套算力被制裁的风险也最大
• 真正能赚钱的，是“懂工地、懂机电、懂运维+适配场景的AI算法和边缘算力”

1. 从硬件思维，切换到“场景+数据+服务”

海康的做法，可以拆成三层：

• 底层感知：3万多型号硬件（摄像机、门禁、一体机、雷达、边缘盒子等）
• 中间平台：200多款软件，做设备管理、视频结构化、事件识别、数据汇聚
• 上层解决方案：细分成70多个行业，包括智慧园区、能源冶金、交通、城市治理等

对智慧建筑和智慧工地来说，这三层可以对应成：

• 现场感知：塔吊、升降机、临边、脚手架、临电、环境监测、视频监控
• 数据中台：BIM+IoT平台、施工进度管理平台、质量安全管理系统
• 业务应用：
  • AI安全帽识别、吊装禁入识别、深基坑预警
  • AI计量工程量、进度偏差分析
  • 施工现场人材机的精细化统计

现实中，很多企业只做了第一层：卖摄像头+NVR+一点简单联动，最多在图纸上画几条综合管线，谈不上AI，也谈不上运营数据资产。

海康给到的启发是：

真正稳定的利润，来自持续的软件订阅、AI算法授权和运维服务，而不是一次性卖铁盒子。

2. 公共安全、交通业务的经验，可以直接平移到工地

财报里，海康提到：

• 交通管理、车辆管理今年整体表现不错，三季度是正增长
• 民生服务、街道乡村治理、城管等“碎片化需求”在持续改善

这些场景用的技术，本质上就是工地需要的：

• 在“城市路口识别车牌+车辆轨迹”，可以平移到“工地出入口识别渣土车、混凝土罐车、人员进出”
• 在“街道、城管做垃圾堆放、违停识别”，可以平移到“工地材料乱堆放、违规吸烟、未戴安全帽识别”

所以，大多数智慧工地项目没必要自造一堆底层轮子，而应当：

• 直接复用安防、交通领域成熟的算法和边缘算力盒子
• 把精力放在：
  • 和BIM、进度计划、成本系统打通
  • 把事件识别结果变成“质量安全闭环”和“合同计量依据”

这一步做好，智慧工地就不再只是“领导参观用的大屏”，而是真正能影响工期和成本的生产工具。

三、在行业波动中，AI到底能帮智慧建筑解决什么？

把海康这几年面对疫情、封控、制裁、汇率波动的应对逻辑拿出来，套在建筑企业身上，其实很实用：

“外部环境的不确定性增强，必须用技术和数据把可控部分抓在自己手里。”

对于智慧建筑和施工企业，AI可以在三个方面直接产生“抗周期效果”。

1. 让工程进度和资金更“看得见、算得清”

项目一拖，现金流就吃紧。这是现在很多总包单位最头疼的。

AI能做的不是“帮你要钱”，而是提前把“拖的风险”暴露出来：

• AI+视频识别工程量：
  • 自动识别楼层施工状态（钢筋绑扎、支模、浇筑、拆模等）
  • 对比计划BIM模型，算出偏差和滞后量
• AI+出入识别：
  • 以施工电梯、塔吊、工人刷脸数据，反推现场生产强度
  • 如果连续一周人材机投入都低于计划，很难不影响总工期

有了这些“硬数据”，你在跟业主谈变更、谈支付节点时，会更有底气；在内部做劳务、分包管理时，也有更细的度量标准。

2. 让安全、质量管理从“查漏补缺”变成“前置预防”

海康在公共安全业务中的一个明显趋势是：

• 从“事后取证的监控” → “事中预警的AI识别”

工地也是一样，真正死人、断工之后再去翻监控视频，只是为了追责。

现在AI能做到的工地场景，已经相当具体：

• 高空作业未系安全带识别
• 临边、洞口附近人员违规逗留预警
• 起重机械吊装下方人员闯入识别
• 夜间非法作业、明火作业识别

把这些AI能力和数字工地管理平台绑在一起，可以做到：

• 每一次预警，都自动生成一条整改记录
• 反复预警的班组、劳务队，自动列入重点监管
• 安全生产考核不再靠“拍脑袋”，而是有清晰的事件统计

对企业来说，安全事故少一单，就是少一次“黑历史”，在后续的招投标评分和信用评价里都会更有竞争力。

3. 在增量项目变少时，从“建新”转向“管存量”

海康在回答“政府财政压力”时，提到两个方向：

1. 上行的大项目，要跟着专项债、政策节奏走
2. 下沉到街道、乡村、民生服务这种碎片化需求

对建筑企业而言，道理一样：新开发的综合体、住宅减少，但既有建筑、园区、产业园的存量运营需求会越来越多，特别是在节能减排和ESG压力上。

AI在存量智慧建筑运营上的机会，比如：

• 能耗异常检测，自动发现空调、照明、动力系统的浪费点
• 通过视频和IoT数据自动判断空间使用率，反向优化租赁和工位布局
• 用故障预测算法减少空调、配电、电梯等关键设备的停机时间

这类业务不依赖新开工数量，而是和每一栋楼的生命周期绑定，更适合作为企业的“第二增长曲线”。

四、建筑企业现在就能抄的三招“海康作业”

如果你在做智慧工地、智慧建筑或者机电总包，现在这三件事可以马上规划起来：

1. 把项目型业务拆出一块“产品+平台”线

别把每个工地都当一次性定制项目。建议：

• 固定一套“工地AI感知+平台”的标准产品包：
  • 标配哪些摄像机、边缘盒子、传感器
  • 标配哪些AI算法（安全帽、吊装、临边等）
  • 标配哪一个简化版工地管理SaaS
• 通过标准化，把项目交付周期和售后成本降下来
• 在合同里，主动设计“年度服务费”、“平台订阅费”，别只赚一次性设备钱

这本质上就是把海康“3万硬件+200软件”的思路，缩小到你自己的工程细分领域里。

2. 选一两个存量场景，做出可以复制的AI运营方案

可以优先从以下两个方向入手：

• 工业园区或写字楼的能耗AI优化
• 大型公共建筑（场馆、医院、学校）的安全与客流AI分析

做法上，建议：

• 不要同时做十个功能，先聚焦“一个可量化的指标”，比如：
  • 空调能耗下降5%–10%
  • 安全事件（如明火、夜间滞留）减少30%
• 打磨出可复制的交付包：接入方式、部署时间、效果评估方法

当你能在一个园区讲出“每年节省XX万电费”的故事，比单纯讲“我们用AI，很智能”更容易拿到下一个客户。

3. 重构团队：让“懂工程的人学AI”，而不是反过来

海康在创新业务上，采用的是“员工跟投、从0到1”的方式，本质上是把“懂行业的人”放在第一位，再配技术资源。

建筑企业里经常反过来：

• 招几个算法工程师，让他们自己去摸工地场景
• 工程一线的人把AI当“检查组的项目”，配合度有限

更靠谱的做法，是挑选：

• 懂施工组织、懂现场管理的项目经理、总工
• 给他们配产品经理和AI算法团队

目标是：

• 让现场痛点驱动AI需求
• 用“减少加班、减少返工”的收益说服一线接受新工具

我接触过做得比较好的施工单位，有一个共同点：AI应用的负责人，简历上第一条是“大项目总工/项目经理”，而不是“某某高校AI硕士”。

结语：AI不会帮你躲开周期，但能帮你“脱敏”

海康威视管理层在谈创新业务独立上市时，说了一句话：

“人算不如天算，海康习惯目标导向往前走。”

对建筑行业来说，地产周期、宏观调控、汇率、疫情，这些“天算”你控不住。但你能做的是：

• 把业务结构从一次性工程收入，逐步迁移到“工程+AI平台+运维”的组合
• 把现场经验固化成数据和算法，不再靠人扛全部不确定性
• 在新开工变少的时候，抢占存量建筑和园区的智慧运营空间

AI在中国建筑行业的应用，现在远没到“卷技术细节”的阶段。谁能先做到：让项目经理、机电工程师、造价工程师愿意用、用得顺，谁就会是下一轮“智慧工地”红利的核心受益者。

如果你现在正负责智慧建筑、智慧工地或相关创新业务，不妨先给自己一个小目标：

明年在一个项目上，让AI真正帮你省下一个可量化的数字——一周工期、10%的巡检人力、5%的能耗，任何一个都算。

当这件事做成一次，后面就是复制和滚雪球的过程了。