IDC将商汤评为中国AI咨询领导者，对正在做智慧工地的建筑企业是个强信号：AI不再是买系统，而是要有长期“AI顾问”。本文结合商汤大装置方法，拆解建筑业如何用好AI咨询，少踩坑、看见ROI。
为什么智慧工地越来越离不开“AI咨询”
中国建筑业一个显著变化是：项目部的电脑上，打开的不再只是CAD和进度计划，而是越来越多的AI应用——安全帽识别、塔吊防碰撞、BIM协同、进度自动巡检……但很多建筑企业负责人会有同一个困惑：
“技术不少、产品很多，就是落不下去、用不顺手，更看不清长期价值。”
IDC在《IDC MarketScape：中国AI咨询服务市场2025年厂商评估》中，把商汤科技评为中国AI咨询服务市场“领导者”。这件事背后的含义，对正在推进智慧工地的建筑企业，其实比“拿了个奖”重要得多——它说明，AI已经不再是“买几套系统”的问题，而是需要有能力做顶层规划、场景设计和全周期运营的“总顾问”。
这篇文章，我想借IDC这份报告和商汤大装置的实践，聊清楚三个问题：
- 为什么建筑业做智慧工地，光买系统远远不够，一定要重视AI咨询服务？
- 商汤这种被IDC认定为领导者的AI咨询能力，具体能在工地上做些什么？
- 如果你是一家施工总包、设计院或业主单位，现在要上智慧工地，如何用好AI咨询，把钱花在刀刃上？
一、报告透露的关键信号：AI进入“怎么用”的时代
IDC这次评估里，给商汤的评价有几个关键词：“全流程AI专家服务”“大装置-大模型-应用三位一体”“大量成熟项目案例”。放到建筑行业来看，它对应的是：
- 不再只卖算法，而是从战略、场景到落地、运营的成套服务；
- 不再只看单点功能，而是围绕项目全生命周期去规划智能化；
- 不再试验性质“做个样板”，而是追求可复制、可规模推广的方案。
这和建筑业这两年的感受高度一致：
- 算力和大模型价格在降，但集成成本在升。 设备、平台、BIM、视频监控、劳务系统一摊在那儿，谁来做架构设计？
- 安全、质量、进度、成本，大家都想上AI，但不知道先做哪块。 很多企业是“哪个供应商来推就先做哪个模块”，结果系统林立、数据割裂。
- 合规和安全压力在加大。 从数据跨项目使用，到视频合规、算法公正性审计，没有专业团队很难把控。
IDC用一句话概括了AI咨询服务的角色：
AI咨询服务是企业AI落地的“导航仪”，核心价值是解决“不会用、用不好”。
对智慧工地来说，这就是：帮你选对路、少走弯路、一直走下去。
二、建筑业做智慧工地，最容易犯的三类错误
要理解AI咨询为什么重要，得先看建筑企业常见的踩坑方式。我这几年接触的项目里，问题高度集中在三类：
1. 一上来就“买设备”，忽略顶层设计
很多项目智慧工地的启动方式是：
先招一批“标准化配置”——视频监控+塔吊黑匣子+实名制+环监+扬尘噪声，再说“后面再慢慢集成”。
结果是：
- 设备能用，但数据各管各；
- 安监用自己的平台，生产管理用自己的平台，BIM在另一套系统里“自成一派”；
- 想做AI分析时才发现：没有统一的数据底座，模型没法“看全局”。
2. 只做“看得见的功能”，不量化业务价值
不少工地的AI方案，演示时确实“很炫”：
- 安全帽、反光衣检测，一堆告警框；
- 预制装配构件追踪，界面很精致；
- 进度偏差彩色展示，大屏一亮很有“科技感”。
但项目结束复盘时，领导问三句：
- 安全事故率到底降了多少？
- 返工率、工期延误缩短了多少？
- 管理人员的工作量有没有减少？
回答往往是：“感觉有帮助，但没有具体数字。” 这本质是没在一开始做场景优先级和ROI测算，项目成了“技术试验”而不是“经营项目”。
3. 忽略组织和人才，项目一完就“回到原点”
还有一个高频现象：
- 施工现场对接一个“智慧工地”项目；
- 交付期供应商派驻工程师，把系统运转起来；
- 工程竣工或试点结束，人员撤场，系统“搁那儿吃灰”。
原因很简单：
- 企业内部没有对应的岗位和流程承接AI系统；
- 一线人员没有培训与激励机制去用好这些工具；
- 没有人负责持续优化算法、规则和模型。
这些问题，都不是“再买几个更强的算法”能解决的，而是典型的咨询问题、方法论问题。这正是商汤这类AI咨询服务提供商切入的地方。
三、商汤大装置的做法：从“战略-场景-落地-运营”一条龙
IDC在报告里，比较完整地描述了商汤大装置的AI咨询框架。把报告中的要点，放到建筑业和智慧工地，我们可以把它拆成四个环节来看：
1. 顶层设计：先把“智慧工地蓝图”画清楚
对建筑企业来说，靠谱的AI咨询首先会做三件事：
- 评估AI成熟度和数据基础：
- 现有BIM建模深度怎样？
- 现场视频、传感器覆盖情况如何？
- 历史项目数据是否可归集、清洗？
- 梳理业务战略与痛点：
- 你到底更看重什么？安全、工期、成本、品牌、业主满意度？
- 公司未来三年在数字化、装配式、总承包模式上的规划是怎样的？
- 设计分阶段路线图：
- 第一年做基础数据和标准化场景；
- 第二年做多项目协同、跨项目模型训练；
- 第三年做企业级AI中台、智能体赋能管理层。
这一步，和传统的信息化规划不一样的地方在于：它把大模型和行业场景深度绑定，而不是简单列出要上多少套系统。
2. 场景洞察：把“大模型”掰成一个个可量化的智慧工地应用
商汤在IDC报告中的一个核心优势，是能够“系统性识别高价值AI场景，并进行优先级和ROI测算”。放到工地里，可以长这样：
典型高价值场景举例：
- 智能安全监控：
- 视频+大模型做三违行为识别（高处作业未系安全带、临边未防护等）；
- 与劳务实名制联动，计算高危工种作业时长与疲劳风险；
- 和塔吊、升降机物联网设备打通，做碰撞预警和载重异常分析。
- BIM协同与质量管理：
- 利用大模型对BIM模型进行自动审查，提前发现设计冲突；
- 现场拍照、视频自动对比BIM模型，识别实体偏差和施工遗漏；
- 自动生成质量问题工单，分派责任人并跟踪闭环状态。
- 进度与成本控制：
- 基于视频和物联网数据，自动评估关键工序的实际进度；
- 将进度偏差与劳务投入、机械利用率关联分析，给出调整建议；
- 通过大模型对合同条款、签证资料进行结构化抽取，辅助成本控制。
每一个场景，AI咨询服务都应该给出：
- 对应的KPI（比如安全隐患发现率、闭环率、平均处理时长）；
- 预估ROI（节约的人力、减少的工期损失、降低的事故成本）；
- 对数据、硬件和组织的要求（比如需要哪些摄像头改造、哪些岗位要参与）。
这时候你会发现，智慧工地不再是“买功能”，而是“投资业务指标提升”。
3. 技术落地：从模型选型到国产算力适配，一次性打通
智慧工地的技术复杂度很高：
- 一端连着大模型（多模态、视频理解、语言理解等）；
- 一端连着工地环境（信号不稳定、光照复杂、工况多变）；
- 还要适配国产CPU、GPU、AI加速卡和各种边缘设备。
IDC报告中提到，商汤大装置在这块的能力包括：
- 大模型咨询服务：评测和选择适合的通用大模型、行业大模型、多模态模型；
- 定制大模型开发：结合项目和企业数据做精调，比如做“建筑安全隐患识别专用模型”“钢结构节点质检模型”；
- 数据服务：
- 建模标注安全、质量样本；
- 设计数据闭环机制，让每次隐患发现和处理都反哺模型；
- 部署与推理优化：
- 在数据中心或私有云上部署训练与推理集群；
- 在工地布置边缘节点，做实时识别；
- 做国产芯片适配，保障成本可控和合规性。
如果没有类似的端到端能力，建筑企业常见的情况是：
模型在实验室效果很好，上了工地就“水土不服”；
算力预算被不断追加，但性能还是不稳定、延迟很高。
4. 组织赋能：把“外部专家”变成“内部能力”
AI咨询真正拉开差距的地方，其实在最后一环——组织与人才的建设。
IDC报告提到，商汤大装置会重点做三件事：
- 共建项目团队：项目期内，商汤与甲方一起组建联合团队，把业务骨干拉进来做产品共创，而不是“外包思维”。
- 知识沉淀与培训：
- 为安全员、施工员、技术负责人设计差异化培训内容；
- 提炼一套“企业智慧工地标准”和“AI应用手册”；
- 建立持续运营机制：
- 设立数字化运营岗，负责算法迭代和数据质量；
- 把AI系统使用指标纳入项目考核，形成内生动力。
这样做的结果是：
- 第一个项目可能需要大量外部专家；
- 到第三个、第五个项目，你自己的团队就能掌舵，外部团队只做“难题攻关”。
对想真正完成数字化转型的施工企业、设计院、业主来说，这一步比“一次性项目效果”更有价值。
四、建筑企业现在该怎么用好AI咨询？
站在2025-12-16这个时间点，建筑业对智慧工地的态度已经从“要不要做”变成“怎样做好、做深、做长久”。如果你正在负责相关工作，我会建议从以下几个动作开始：
1. 先做一份“AI体检”，而不是立刻招投标
找专业的AI咨询团队，先完成一轮“体检”：
- 企业战略与业务痛点梳理；
- 数据与系统现状评估（BIM、视频、物联网、成本系统等）；
- 关键场景与ROI预判。
这份报告，应该成为后续招投标和项目管理的**“白纸黑字依据”**，而不是靠供应商的宣讲来“现场拍脑袋”。
2. 把智慧工地当成“企业级工程”，不是“单项目试点”
可以从一个标杆项目起步，但规划上要：
- 明确“企业级能力”的建设目标（比如企业级视频AI平台、统一数据底座、统一大模型中台）；
- 设计好可复制、可迁移的方案，而不是只为那个项目“定制一套特殊玩法”。
这点上，商汤这类在教育、金融、交通、能源等行业已经做过大规模落地的厂商，有一个明显优势：它们更擅长做“跨项目复制”的打法。
3. 在合同里写清楚“业务结果”而不是只写“技术指标”
和AI咨询、AI服务供应商合作时，可以考虑把以下内容写进目标：
- 安全隐患发现率提升多少、闭环时长缩短多少；
- 某类质量问题发生率降低多少；
- 管理人员在巡检、填报上的时间节省多少；
- 形成几项企业级标准、多少个可复制场景。
把这些和阶段验收、服务费挂钩，才能真正对齐“技术为业务服务”。
4. 尽早确定一个“内生的数字化负责人”
再强的咨询和技术团队，如果甲方内部没有“主心骨”，项目都难免走偏。智慧工地项目，最好由：
- 既懂工程管理又愿意拥抱技术的人来牵头；
- 获得高层授权，可以协调安全、技术、成本、机电、信息化等多方资源。
外部AI咨询团队，可以帮助这位负责人快速补齐AI相关知识和方法论，但方向感只能由企业自己来给。
五、从商汤到整个行业：建筑业的AI“窗口期”还在，但不会一直在
IDC把商汤评为中国AI咨询服务市场“领导者”，对建筑企业来说，重要的不是“要不要选商汤”，而是一个更现实的问题：
谁能在你推进智慧工地、数字化工地的时候，真正站在你这边做长期的“AI顾问”？
这类具备“大装置-大模型-应用”一体化能力的玩家，已经在金融、能源、交通、科研等行业积累了很多经验，现在开始更大规模进入建筑、城市建设等领域。建筑业如果能抓住这个窗口期：
- 用好AI咨询，打牢数据和场景基础；
- 形成自己的一套智慧工地方法论和标准；
- 把每一个项目都变成“数据资产”和“模型训练场”，
那么3-5年后，你会明显拉开和同行的差距——不只是项目现场“看起来更智能”，而是在中标能力、履约能力、成本控制和安全质量水平上全面升级。
现在最实际的一步，是：
- 选一个你最典型、最有代表性的项目；
- 找一个在AI咨询领域被市场验证过的伙伴；
- 共同定义一个“能真正证明价值”的智慧工地目标；
- 用一年时间，把它做成可以复制的样板。
这件事值不值，往往不用几年就能见分晓。
如果你正在规划明年的智慧工地和数字化预算，可以先思考一句话：“我们是在买系统，还是在建设企业未来10年的AI能力？” 这个答案，决定了你今天要不要把“AI咨询服务”正式摆上议事日程。