商汤大装置在算电协同上的实践，其实给了建筑行业一套可复制的智慧工地AI基建模板：算力、数据与能源一体化设计。
在上海临港，一个万卡级智算中心把全年用电成本压低了约7%，PUE做到1.267，还靠“算随电用、电随算动”拿下了行业奖项。这不是电厂，而是商汤大装置建设的5A级智算中心。
这件事，对建筑行业特别是智慧工地，有直接参考价值。因为未来的智慧工地，拼的已经不只是塔吊多高、BIM多精细，而是谁能把“算力、数据、能源”这三件事当成一套基础设施来设计。谁先把底层的AI基建打通，谁就能在安全管理、进度管控、成本优化上长期占优。
这篇文章就用商汤大装置在算电协同上的实践，拆给你看一条非常现实的路径：建筑企业怎么把AI基础设施建对，既撑得住大模型，又扛得住电费和绿色施工压力。
一、智慧工地真正缺什么：不是一个App，而是一套“算力+能源”底座
智慧工地这几年应用很多：视频AI安全巡检、塔吊防碰撞、BIM协同、进度可视化……但多数项目都有几个共性问题：
- 算力零散：临建机房、小服务器、云上临时资源拼拼凑凑，缺乏统一规划
- 数据割裂：BIM、进度、物资、设备、能耗各自为战，无法形成“全局大脑”
- 能源被动：用电高峰、临时扩容、临建变更，电费和能耗完全跟着现场“起火”走
说白了，很多智慧工地是“上层应用数字化”，底层基建还是传统思路。与之对比，商汤大装置在IDCC 2025上提出的路线很直接：
新一代智算中心不再是单纯堆服务器，而是要实现算力与能源的深度协同。
这恰好点中了智慧工地的要害——如果工地的AI能力只是“按项目临时搭一堆”，永远做不出真正的施工大脑。你需要的是一套面向多项目、多基地可复用的：
- 统一算力底座（IaaS + MaaS）
- 统一数据底座（工程、设备、环境、能耗）
- 统一算电协同调度（什么时候算、算多大、用什么电）
商汤大装置现在做的，其实就是把这套东西先在AI智算中心跑通，为包括建筑业在内的各行各业提供一个“中国式AI基建模板”。
二、商汤大装置的底层思路：先把“算力–电力–任务”三条线打通
要让算力和能源真正协同，第一步就是打破数据孤岛。商汤大装置做了三件事，这三件事完全可以类比到智慧工地场景里。
1. 从“任务–算力–功耗”建立映射模型
商汤提出了一个很有意思的概念：“能量块”数据模型。
- 每一个AI任务，都对应一定算力配置
- 每一份算力配置，又对应服务器层面的功耗特性
- 进一步追踪到配电、储能、外部电网，就能形成完整的能量路径
通过“能量块 + 算电功耗模型”，他们把：
AI训练任务 → 算力平台 → 硬件服务器 → 配电系统
连成了一条可计算的链路，做到负荷预测准确率 88%+，决策准确率 93%+。
放到建筑工地里，这条链路可以怎么用？
- 把“塔吊运行、混凝土浇筑、高峰吊装、夜间施工”等作业，当成“任务”
- 把“视频分析、BIM碰撞检查、三维扫描、质量检测”等AI计算，当成“算力负载”
- 结合临建设施、生活区、施工机具的用电特性，形成工地级“能量块”
结果就是：项目部不再是“粗暴拉闸限电”，而是可以提前知道——
明晚混凝土大浇筑 + 夜间照明 + 视频AI加密分析，大致会冲多高负荷，哪一段需要储能顶上，哪一段可以挪到低电价时段算。
2. 以能源大模型做“工地能源大脑”
商汤的能源大模型采用多模态 MoE 架构，核心作用有三点：
- 高精度预测负荷（按 15 分钟粒度预测，5 分钟一轮策略修正）
- 结合电价、绿电比例、储能、电网需求，算出最优调度策略
- 让数据中心从“刚性负荷”变成“可调资源”
照搬到建筑行业，就是做一个“工地能源大模型”，把这些数据源喂进去：
- BIM + 进度计划：知道哪天、哪一层、哪一栋在干什么
- 设备台账 + IoT：塔吊、泵车、搅拌站、临电箱的实时状态
- 环境与政策：高温错峰、地方限电、分时电价、绿电供应
然后做几件非常落地的事：
- 提前 1–2 周预测关键节点（如钢结构吊装、封顶施工）的峰值能耗
- 让高算力AI任务（如大规模BIM算量、进度仿真）尽量跑在低电价、低负荷时段
- 为工地配置的移动储能车/电池柜给出最优充放电策略
这就是把“能源大模型”从数据中心搬到工地，做成一个真正懂施工节奏的智慧工地能源大脑。
3. “源–网–荷–储”一体化：工地不再只是电网的“用电端”
商汤大装置在算电协同平台里强调的是“源–网–荷–储”全链路：
- 源：风、光、水、火等不同类型电源
- 网：电网侧约束与需求
- 荷：算力负载（在工地可以类比施工负荷）
- 储：储能系统
建筑企业如果复制这条思路，可以把：
- 工地的分布式光伏（屋面光伏、临建设施光伏）
- 现场临时储能（移动储能车、集装箱储能）
- 临电接入点、变压器容量
- 多个标段、多项目的整体施工节奏
统筹进一个区域级“智慧工地能源–算力协同平台”，从单项目优化，升级成集团级能源与算力统筹。
三、商汤临港案例给建筑行业的三个硬指标参考
上海临港 AIDC 的实绩非常具体，这些数字用在建筑企业沟通内部投资决策时，特别有说服力：
- PUE 降到 1.267，比设计值再降 3%
- 年节电超 1000 万度
- 年化电费成本节约 7%
- 年减碳约 3000 吨
放到建筑场景，我建议你直接思考成三类收益：
1. 直接能源成本：每个项目部都看得懂
如果一个大型施工总承包企业，在多个重点项目上部署区域级算力与能源协同：
- 年总用电几亿度并不罕见
- 只要做到 3%–5% 的节电，节约的就是以千万为单位的现金流
对冲的是什么？
- 夏季高温错峰导致的停工、窝工损失
- 临时扩容、应急发电、燃油机组的额外成本
建筑业传统习惯是把“电费”当刚性成本，现在有机会用“算电协同 + 储能”把它变成可以精算、可以优化的一块利润空间。
2. 绿色施工与双碳：从被动达标到主动拿分
绿色工地评审、绿色施工示范工程、EPC 总包投标，碳排与能效越来越成为加分项。商汤临港智算中心通过算电协同拿到行业“算电协同先锋奖”，本质上提供了一个思路：
绿色不只是换节能灯、装光伏，而是把“算力–能源–业务任务”当一件事来优化。
工地可以做到什么程度？
- 高耗能工序优先匹配绿电时段
- 大型机具与AI系统共用储能设施，一套设备多场景利用
- 碳排放按项目、按工序可核算，为业主提供可追溯报告
3. 数字化资产沉淀：从单项目“试点”到企业“中台”
商汤做的“算电协同智能调度平台”，本质上是一个可以服务多个数据中心、多个业务场景的统一平台。建筑企业也可以照这个路子：
- 把各项目的BIM、进度、设备、能耗数据统一接到集团平台
- 用一套能源与算力大模型，服务不同城市、不同业态项目
- 形成企业级“施工大脑 + 能源大脑”的中台能力
长期看，这比一次性买一堆“智慧工地系统”更值钱，因为它在积累可迁移、可复用的算法和资产。
四、建筑企业如何落地：用商汤模式拆成四个可执行步骤
很多企业在“AI基建”这件事上容易两头犯难：要么只买应用，不敢碰基础设施；要么想一口气上“集团级平台”，结果落不了地。我更认可一种“从项目到区域，再到集团”的渐进式路线，可以参考商汤大装置的做法拆为四步。
步骤一：选一个高价值试点工地，建设“迷你算电协同中心”
挑项目时，优先考虑：
- 工期长、体量大（枢纽工程、超高层综合体、大型园区）
- 用电波动大（多塔吊、多夜施、多机具联动）
- AI应用丰富（视频AI、BIM协同、机械智能调度）
在这个试点里做三件事：
- 统一部署一个小型算力集群（可以是本地微型智算中心 + 云算力），专门服务该项目的AI任务
- 建立工地“能量块”模型：把主要工序、主要设备、主要AI任务的功率曲线和用电习惯抽象出来
- 接入基础的能耗监测与储能（如一套 1–2 MWh 级储能系统），做基本的削峰填谷
步骤二：引入“工地能源大模型”雏形，把能耗预测做细
这一阶段的目标是让项目经理可以看到：“未来 7 天，每天每个时间段的预计用电负荷 + 建议策略”。
可以从三个模型开始：
- 施工进度–负荷预测模型：基于进度计划和历史数据，预测不同施工阶段的总负荷
- 设备使用–能耗模型：针对塔吊、提升机、搅拌站、临电箱建立功耗画像
- AI任务–算力负载模型：类似商汤的“任务–算力–功耗映射”，但聚焦工地应用
哪怕一开始准确率只有 70%–80%，也足够指导夜间浇筑、大体积混凝土、连续吊装这些关键场景的用电策略。
步骤三：把储能做“聪明”，而不是只当“大电池”用
商汤和宁德时代联合打造的 17.888MW/35.776MWh 储能系统，有两个关键词：
- 毫秒级响应，应对万卡集群负载突增
- 按季节切换调度策略（冬春秋传统模式，夏季大模型智能决策）
工地用储能完全可以借鉴这种思路：
- 普通时段：以经济性为主，参与削峰填谷、分时电价套利
- 关键工序：以安全与连续性为主，保证吊装、浇筑等不中断
- 极端天气/限电期：按工序优先级分配“能量配额”，确保关键路径工程不断档
这一步的核心，是让能源大模型驱动储能调度，而不是靠值班电工拍脑袋。
步骤四：升维到区域或集团级“智慧工地算电协同平台”
当一两个试点项目跑通后，就可以升级到“区域/集团级统一平台”，此时要做的就是：
- 把工地级的能量块模型抽象成标准件，形成企业级“施工能耗标准库”
- 把算力从单项目扩展到区域小型智算中心，服务周边多个项目的AI需求
- 在投标、设计、施工策划阶段就把“算力–能源–施工组织”放在一张图里统筹
这就是把商汤“上海临港样板间”的思路，转化为“集团级智慧工地样板间”。
五、写给决策者：现在不做AI基建，三年后会被动补课
我个人的判断很明确：智慧工地下一轮的差距，不会出在单点AI应用，而会出在底层AI基础设施。
商汤大装置在算电协同上的实践，已经把一条可落地的路线摆在桌面上：
- 用“算力–能源–任务”一体化设计，控制长期算力和电力成本
- 用能源大模型和“能量块”概念，把负荷预测和调度做成可复用的能力
- 用“源–网–荷–储”协同，让数据中心从刚性负荷变成可调资源
建筑行业如果现在就把这套思路引入智慧工地建设：
- 今天是在核心项目上做成本优化和绿色加分
- 三年后就是在集团层面形成“有壁垒的AI施工能力”
你可以从一个试点项目、一套迷你算力中心、一套工地级储能开始，但一定要把一个原则写进企业数字化规划里：
智慧工地不是一堆应用，而是一套“算力–数据–能源”协同的基础设施。
真正把这件事做扎实了，安全管理、进度管控、成本控制、绿色施工这些目标，都会变成这套基础设施的“自然结果”，而不是一次次额外加班的产物。