AI在建筑业不能只停留在PPT里。借张鹏国“务实创新”的思路，拆解智慧工地如何做减法、算清账，让AI真正实现降本增效。
在中国安防行业，有家“出场太晚”的公司，用10年时间做到全球第四、中国第三。创始人张鹏国却说：“宇视真的不算什么。”
这句话背后，是一种在泡沫年代格外稀缺的态度：务实创新、数字说话、概念服从落地。安防走过的弯路，今天正轮到建筑业和“智慧工地”来重演——AI 、元宇宙、数字孪生、BIM+AI……词越来越响，项目却难以复盘ROI。
这篇文章里，我想借张鹏国和宇视的故事，聊聊：建筑企业在做智慧工地、引入AI时，怎样避免概念空转，只做真正“降本增效”的项目。
如果你是施工总包、工程管理者、建造企业的数字化负责人，这些原则直接决定：你的AI项目，是多一个PPT，还是多一条利润线。
一、AI在建筑业真正的任务：要么降本，要么增效
张鹏国有个判断，用在智慧工地上也完全适用：
“任何不能降本或增效的概念和理念创新，都是伪创新。”
放到建筑行业，衡量一个智慧工地、AI项目值不值得投，标准就三条：
- 能不能降低安全事故和返工成本
- 能不能提升进度、机械与人力利用效率
- 能不能形成可复制、可推广的工程化能力
1. 建筑业最怕的，不是没概念，而是“没算清账”
很多企业上智慧工地，是这样一个路径：
- 展会听了几场报告 →
- 觉得“不上就落后” →
- 买一堆摄像头、AI算法、塔机黑匣子 →
- 一年后发现，现场还是靠微信群和电话在调度。
问题不在技术，而在没有算清三笔账：
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安全账：
- 高处坠落一次，直接经济损失往往几十万起步，重大事故甚至压垮企业资质；
- 如果AI视频分析能够把高危作业报警率从0提高到每天5次有效预警，少一次事故就是实打实的钱。
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进度账：
- 一个总包项目工期每延误1天，现场管理、机械、资金占用的隐性成本都在烧；
- 如果AI进度跟踪+劳务考勤，让真实出勤率提高5%-10%，这就是可量化的工期收益。
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管理账：
- 大型央企、地方龙头一年在建项目上百个；
- 如果每个项目少配1个专职安全巡查，每年就是几百万工资水平的节省，但前提是AI系统能撑得住这个“减人不减责”的决策。
所以，智慧工地项目立项时，不该从“上哪些炫酷模块”开始，而是从这三笔账倒推功能清单。
二、务实创新：从概念到“能在工地扛灰”的系统
张鹏国把“务实创新”放在宇视价值观的第一位，他对创新有一套很现实的拆解路径：
概念 → 科学 → 技术 → 工程 → 产品 → 商品 → 产业化
放到建筑AI，就是一句话：从PPT到能在工地扛灰，中间隔着五六道坎。
1. AI工程化，远比“demo跑起来”难
很多AI公司在安防行业折戟，原因其实和智慧工地如出一辙：
- 实验室里，算法精度99%；
- 工地现场，摄像头沾灰、逆光、雨雪、夜间、遮挡，99%立刻变成70%甚至更低；
- 施工电梯抖、塔吊晃，画面模糊，算法频繁误报，现场三天就把设备“关静音”。
张鹏国几年前就给AI 泼过冷水：
“AI只是技术，最多算一把锄头，好不好使得看大地说了算。”
对建筑企业的启发是——选型时别只看算法说明书和静态demo，要盯住三个“工程化指标”：
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环境适应能力：
- 是否支持粉尘、高温、低温、雨雪等环境；
- 夜间与逆光条件下的识别效果有无真实数据。
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误报/漏报处理机制：
- 是否有可调阈值、二级审核机制；
- 是否支持本地边缘计算，避免网络波动导致识别中断。
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与原有系统的集成能力：
- 能否和现有考勤、BIM、进度管理系统数据打通；
- 报警是不是只停留在大屏上，而是能进入项目管理闭环（发整改通知、形成记录）。
2. “数字说话”：AI项目必须能被量化考核
宇视内部有个非常硬的文化：“任何时候，数字说话。”
建筑企业做智慧工地，如果没有一套数字化评估体系，项目就很容易滑向“看上去很美”：
- “感觉安全好了不少”；
- “现场大家都说系统不错”；
- “领导视察时效果很震撼”。
这些都不算成绩。真正的成绩是：
- 安全事故率同比下降多少？（按工伤次数/百万工时计）
- 质量问题返工率下降多少？
- 单项目人均管理面积（或合同额）提高了多少？
- 单方建造成本变化是多少？
只有用数字说话，AI智慧工地才不是一次性“形象工程”，而是可以年年滚动优化的管理工程。
三、会做减法的智慧工地，才有未来
张鹏国特别强调：
“会做加法的人很多，能把减法做好更难。”
智慧工地现在最常见的问题，不是功能少，而是堆砌功能：
- 视频AI识别二十多种违规行为；
- 塔吊、升降机、卸料平台各种监测一股脑上线；
- 人脸考勤、物联网传感器、BIM可视化一并上。
半年后项目团队的真实感受往往是：“东西很多，但用得上的不多。”
1. 建筑AI做减法的三个原则
借用张鹏国在做新业务、做产品时的判断逻辑，落在智慧工地上，可以归纳成三条很实用的“减法原则”：
原则一：复用现有资源，否则慎上
- 能否复用现有摄像头和网络？
- 能否复用企业已有的数据平台、BIM平台？
- 能否复用既有的安全管理制度和奖惩机制？
如果既不能技术复用、也无法管理复用，就等于在项目里“新成立一个小公司”，那多半会养不活。
原则二：先专注1–2个关键场景打穿
和宇视当年只做IP视频、不做模拟、不做集成类似，建筑企业做智慧工地，建议前两年只做1–2个场景：
- 安全：高处坠落+临边防护+洞口防护识别；
- 进度：塔吊吊次统计+关键工序自动计量；
- 质量：混凝土浇筑过程录像留痕+温度监测。
把少数关键场景做成标准化解决方案，再横向扩展，比一开始“全景通吃”更有胜算。
原则三：每加一个模块，先写出它的“盈利模型”
不是给AI公司算盈利，而是给自己算账：
- 这个模块一年多少钱？
- 可以节省或创造多少可量化价值？
- 多久可以回本？
回本周期超过2–3年的模块，在当前建筑行业利润率整体下行的大环境里，都要格外慎重。
2. “弃子”才能争先：敢关掉没效果的系统
张鹏国说过，宇视刚创业时陆续“弃了VOIP、视频会议、模拟产品”，只守住自己最有把握的IP视频赛道。
建筑企业做数字化，其实也需要类似的勇气：
- 某个AI安全帽佩戴检测，半年内没有形成有效整改闭环，
- 某个塔吊监控系统，数据没人看、报警没人处理，
与其“面子工程”摆在那里，不如果断停掉，把预算向真正起作用的模块集中。
四、从安防到建筑：专注、节奏和人均效率
宇视10年做到营收20倍增长，张鹏国总结自己作为CEO只做三件事：定方向、抓节奏、提人均效率。
这三点，对准备在全国铺开智慧工地的建筑集团，其实是一模一样的管理底层逻辑。
1. 方向：别把“智慧工地”当成IT项目
很多集团把智慧工地归到信息化、IT中心去主导，结果做成了“系统上得很齐，业务没跟上”的局面。
更好的做法是：
- 把智慧工地当作生产方式升级项目，由分管生产、安全的副总或总工牵头；
- IT部门提供平台和集成支持；
- 通过试点项目，把技术能力转化成标准化工法、管理制度的一部分。
方向错了，所有努力都会变成“给别人做了实验”。
2. 节奏：别一口吃成胖子
张鹏国会反复思考：是该加速跑、中速跑还是匀速跑？
建筑业现在普遍的心态是：
- “兄弟单位都上了，我们也得有”；
- “今年招标文件里明确写了智慧工地，我们得一次性配齐”。
结果就是节奏失控：
- 一年内在几十个项目同时铺开；
- 项目部没人会用，只能变成摆设；
- 总部很难形成有效的对比与复盘数据。
更健康的节奏是：
- 先选3–5个项目做深度试点，贯穿一整项目周期；
- 再扩展到区域公司层面的规模化复制；
- 最后再提炼成集团统一标准，写进管理制度与招采体系。
3. 人均效率：AI不是多招人做“AI运维”
张鹏国强调“人均效率”，反对管理越来越重。
智慧工地落地，经常出现一个悖论：
- 上了很多系统；
- 结果又不得不增加一个“信息员”“平台管理员”，
- 让他天天在不同系统里导数据、做报表。
这其实违背了AI和数字化的初衷。更合理的设计思路是：
- 所有AI识别结果，自动归集到项目日常使用的那三四个核心系统里（如进度、质量、安全APP）；
- 报警与任务以“待办”的形式推送给原有岗位（安全员、工长），而不是新设一个“平台岗位”。
真正好的智慧工地，是让同样的人干更多有价值的事，而不是为了用系统再招一批人。
五、AI的“太平天国时代”与建筑企业的耐心
张鹏国把过去几年AI的热潮，比作“太平天国”：
“充满了帝王将相，满地大小王，短暂又辉煌。”
2023–2025年，大模型、生成式AI在建筑业也正处于类似状态：
- 各种“AI+BIM自动出图”“AI招投标文件生成”“AI进度预测”产品层出不穷；
- 试点一堆，真正能大面积复制的，还不多。
他的判断是：AI未来肯定有，但谈“大发展”还早。 理由有三点，同样值得智慧工地项目方冷静一下：
-
从科学到工程，还有不小的鸿沟
很多算法在论文里表现优异，在开放数据集上效果很好，但在工地这种复杂、非标准化环境里，还在摸索。 -
从产品到商品，必须过“商业逻辑”这一关
能不能降低成本或提高效率，能不能被规模化采购和运维，这是建筑企业最关心的，不是“技术有多酷”。 -
规模化拐点还没真正到来
行业内还没有特别成熟、统一的智慧工地技术栈和商业模式，大多数企业都在试错期。
这意味着什么？
- 对技术提供方：
- 别只讲故事，要愿意“扛灰进工地”，接受艰苦的工程化调试；
- 对建筑企业：
- 别急着一锤定音、全面铺开，给自己保留试错空间，但一定要开始实践——不下场，认知永远停留在PPT阶段。
张鹏国说：“不要害怕试错，不收获成功，就会收获成长。” 这句对今天做智慧工地的团队也同样适用。
结语：智慧工地真正需要的，是“骆驼型”团队
张鹏国很认可“骆驼型CEO”：
“能走很远的路，能背负很多很重的东西，不在意外部环境，所以行稳致远。”
建筑行业的数字化、AI化，本质上也是一场“骆驼型长跑”：
- 不会一年见效，却会在5–10年内彻底改写项目管理方式；
- 不会凭一次展会、一个概念就决定胜负，却会通过无数次小步试错、持续改进，把差距慢慢拉大。
如果要给今天的建筑企业做智慧工地、用好AI，提一份“简版建议”，我会这样概括：
- 先把标准想清楚：只做能降本、能增效的项目；
- 先把场景收窄：1–2个关键场景打穿，再谈全面推广；
- 先把数字定下来：用量化指标评估每一个智慧工地模块；
- 敢做减法和弃子：关掉没效果的系统，把资源集中在“真需求”上；
- 保持务实创新：尊重现场、尊重工程，概念永远服从落地。
AI在中国建筑行业的故事，才刚刚开始。真正笑到最后的，不一定是喊得最响的那批人，而是那些肯下现场、肯算细账、肯做减法、又能长期坚持的团队。
这类团队，才有可能在未来的智慧工地实践中，把“活着”变成“活得更好”，把每一个项目，都做成企业长期竞争力的一部分。