从零一万物“一把手工程”，看建筑智慧工地怎么真正落地AI

AI想在建筑业干成大事，得先搞懂“一把手工程”

很多建筑企业这两年都在上“智慧工地”系统：安全帽识别、塔吊监测、进度看板、BIM协同，一个接一个项目试点，但真正做到全集团规模化应用的，其实不多。

原因往往不在技术，而在组织。谁拍板？谁负责到底？AI怎么嵌进施工、成本、安全、招投标这些核心业务？

零一万物最近的一次高管调整，给了一个很典型的答案：把AI当成“一把手工程”来干，并配一支懂产业、懂技术、懂国际业务的ToB铁三角团队。这套打法，对正在推进智慧工地的建筑企业，非常有借鉴意义。

本文结合零一万物的最新动向，拆解他们的“一把手工程”与大模型ToB实践，并对标建筑行业的智慧工地落地，聊清楚三件事：

• 为什么智慧工地也必须是“一把手工程”？
• 建筑企业推进AI落地，组织和技术路径怎么设计？
• 从零一万物大模型平台与Agent实践，能学到哪些可复制的方法？

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一、零一万物的信号：AI从“工具”走向“结果交付”

零一万物这轮高管任命释放了一个很明确的信号：AI ToB 正在进入“结果导向”的2.0阶段。

公司新任命了三位关键管理者：

• 沈鹏飞：联合创始人，负责国内 ToB、ToG 业务与销售体系，深耕政企多年，擅长超大项目落地；
• 赵斌强：AI模型与专业用户产品副总裁，负责大模型核心算法、Agent应用以及出海专业生产力产品；
• 宁宁博士：国际业务与AI咨询副总裁，主攻国际市场、国家级与企业级AI转型咨询和交付。

三人对应三条主线：市场与销售、模型与技术、国际与咨询，串成一条完整的 ToB 价值链——从战略咨询，到模型平台，再到行业级、企业级落地。

更关键的是，他们围绕一个核心战略：“一把手工程”。

李开复的观点很直接：企业AI数智化转型必须是“一把手工程”，CEO要亲自参与战略设计，把AI嵌入核心业务流程，用平台化大模型能力交付可量化的业务价值。

这和现在建筑企业做智慧工地最大的痛点，几乎是同一件事：

• 有局部试点，但缺少集团一盘棋的顶层设计；
• 有技术供应商，但缺少懂建筑业务的整体方案牵引；
• 有BIM、物联网、摄像头，但没有统一的“AI操作系统”来打通数据与应用。

零一万物用“一把手工程”把这件事说透了：AI不再是买几套系统、做几个Demo，而是围绕一把手目标重构业务流程，让AI为“结果”负责。

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二、什么是“一把手工程”？对照到智慧工地意味着什么

1. 在零一万物语境下，“一把手工程”包含四层含义

概括起来，“一把手工程”不是一个口号，而是一套方法论：

1. 一把手亲自定方向：CEO/董事长参与AI战略设计，明确3–5年的数智化目标，比如收入结构变化、利润率提升、工期压缩、安全事故率下降等。
2. AI嵌入核心流程：不是“做一个AI系统”，而是围绕核心流程（采购、生产、运营、客服等）重构，把AI变成流程中的“超级员工”。
3. 平台化支撑：依托像“万智企业大模型平台”这样的底座，从通用模型到行业模型、再到企业模型，形成统一的“企业级AI操作系统”。
4. 领军人才打通战略到落地：一批既懂AI又懂行业的前线负责人，把战略变成项目，把项目变成可复用的解决方案与资产。

2. 对建筑智慧工地，这四点怎么翻译？

对建筑企业来说，“一把手工程”至少意味着三个动作：

• 集团层面定目标：

  • 例如：3年内，重大安全事故率降低50%；工程签证、变更审批效率提升30%；施工总工期平均缩短5%；
  • 这些目标必须写进集团数字化/科技发展规划，由一把手牵头。

• 把“项目制试点”升级为“平台化建设”：

  • 不再是每个项目部各买一套智慧工地，而是搭建集团统一的“建筑AI操作系统”：统一数据标准、统一AI服务、统一身份与安全策略；
  • 摄像头、IoT、BIM、进度计划等都接入同一平台，由AI做统一分析和决策支持。

• 指定“首席AI官”或“一把手代表”对结果负责：

  • 可以像宁宁博士那样，在核心战略客户中兼任“首席AI官”，对接CEO；
  • 建筑企业也可以在内部明确：由分管科技/信息的副总裁，真实扮演“一把手代表”，统筹智慧工地与全公司AI项目，考核指标对齐业务结果，而不是“系统上线数量”。

一句话：智慧工地不是信息化升级，而是由一把手牵头的“AI化生产方式重构”。

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三、从“平台为横、行业多纵”，看建筑企业的技术路径设计

零一万物的ToB战略2.0，用一句话就能记住：“平台为横、行业多纵”。

1. “平台为横”：万智2.0做的是“企业级AI操作系统”

零一万物用两年半时间沉淀了全栈技术，搭出“万智企业大模型平台”，做的其实是四件事：

• 统一AI底座：从数据、算法、训练到安全的全链路能力，支持继续预训练、后训练，把通用模型快速定制成行业/企业模型；
• Agent 工厂：通过“企业Agent定制解决方案”，把模型能力封装成一个个“超级员工”，可以批量化部署到不同业务场景；
• 端到端交付能力：从底层算力、数据平台、安全，到上层应用（知识库、智能数字人、各类Agent），形成完整解决方案；
• 生态开放：联合合作伙伴共建行业场景，把实践沉淀回平台，持续标准化，降低客户使用门槛。

对建筑企业来说，这对应的其实就是：不要只买应用，要先想清楚企业的AI底座长什么样。

在建筑智慧工地场景，一个“平台为横”的蓝图，大致应该包含：

• 统一的工程数据中台（BIM、进度、成本、合同、物资、人员）；
• 统一的AI服务层（安全识别、质量巡检、进度预测、风险预警、智能排产等能力）；
• 统一的知识库（规范、经验库、工法、索赔案例）；
• 面向不同角色的“超级员工”：项目经理助手、安全员助手、总工助手、造价工程师助手、招投标助手等。

2. “多纵”：围绕重点行业群打造灯塔客户

零一万物的“多纵”思路：

• 聚焦政务、金融、工业、能源、游戏、医疗等行业；
• 和“灯塔客户”共创场景解决方案；
• 再把成功经验反哺平台，标准化、模板化，降低下一个客户的门槛。

建筑企业也完全可以按这个逻辑来规划智慧工地：

• 先选 2–3个具有代表性的大项目或区域公司 作为灯塔工程；
• 围绕明确的业务目标，比如：
  • 高支模坍塌、安全事故率；
  • 工期节点达成率；
  • 成本偏差率；
  • 签证、变更、索赔效率；
• 通过AI+IoT+BIM的组合，构建一整套“场景解决方案”：
  • AI 安全巡检（视频+行为识别）；
  • AI 质量巡检（影像识别+问题闭环）；
  • AI 进度对比（BIM+现场图像对比）；
  • AI 辅助签证与资料生成；
• 项目跑通后，沉淀为可复制模板，纳入企业AI平台，推广到更多项目。

重点不是一次上多少功能，而是有多少功能被真正用起来，并给项目带来可量化的结果。

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四、AI Agent = 建筑业的“超级员工”怎么设计？

零一万物把今年称为“推理Agent元年”，核心判断是：

AI Agent 从“能用的工作流Agent”，升级为“好用的智能决策Agent”，真正变成企业生产力。

1. 零一万物的实践：从PopAi到万智Agent工厂

过去两年，零一万物通过 PopAi 在全球专业用户中打磨出一套成熟的 ToP（To Professional）产品能力：

• AI PPT 生成
• AI 问答与搜索
• AI 文献阅读
• 表格深度处理

这些能力本身是通用的，但他们做了两件关键事情：

1. 高度产品化，让专业人士能直接上手用；
2. 在此基础上，快速演化出性能领先的企业级 Agent，用于ToB场景。

放到智慧工地里，这个思路非常适合：

• 先做“好用”的个人级助手：
  • “项目经理AI助手”：汇总日报、生成周报、编制月度汇报PPT；
  • “造价AI助手”：根据工程量清单与历史项目，初算成本、给出预警；
  • “安全AI助手”：帮安全员整理隐患清单、生成整改通知；
• 再把这些助手升级为“企业级Agent”：
  • 接上集团数据平台和业务系统；
  • 固化审批规则、标准工艺、规范条款；
  • 让它不仅“会写、会算”，还能按企业规矩办事。

2. 建筑企业可以照着做的“超级员工”清单

结合万智平台已经在政务、金融、工业里沉淀的30类“超级员工”思路，建筑行业完全可以规划自己的AI员工编制，例如：

• AI 项目经理助理：自动汇总进度、安全、质量、物资等多源数据，形成项目驾驶舱和决策建议；
• AI 安全巡检员：视频流实时识别违章行为，按规范生成隐患记录、整改闭环追踪；
• AI 质量工程师：根据照片和BIM模型识别常见质量缺陷，自动关联标准与整改措施；
• AI 进度规划师：对比计划进度与现场实际，做趋势预测，提前预警关键路径风险；
• AI 造价与合同助手：从图纸与量清中抽取关键信息，辅助成本测算、变更索赔分析；

这些“员工”，本质上就是一个个企业级Agent，背后需要：

• 通用大模型 + 建筑行业知识继续预训练；
• 企业私有数据与规范做后训练与对齐；
• 安全、权限、审计体系保证数据与输出可控。

这正对应零一万物强调的技术路径：

通过继续预训练与后训练，实现“从通用模型到行业模型，再到企业模型”的高效跃迁。

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五、国际经验与“前线部署工程师”，给建筑业的组织启示

宁宁博士主导的国际业务有两个做法，对建筑行业特别有参考价值：

1. “前线部署工程师”（Forward-Deployed Engineer）机制：

   • 技术团队深度嵌入客户业务一线；
   • 不只写代码，还一起梳理业务流程、共创场景；
   • 打通战略咨询与执行落地的“最后一公里”。

2. 战略客户的“首席AI官”角色：

   • 直接向客户 CEO 汇报；
   • 帮客户制定AI战略、搭建团队、度量价值，实现从“试验项目”到“生产级能力”的转变。

对大型建筑集团，可以做三个调整：

• 设立集团级“AI与智慧工地办公室”：由一把手授权，统筹战略、项目与技术，内设“前线部署工程师”角色，直接驻场重点项目；
• 与AI服务商共建联合团队：不是甲方给需求、乙方交付系统，而是混编项目组，共担目标指标（例如安全事故率、工期、成本偏差等）；
• 在关键区域公司试点“首席AI官”机制：由区域总经理或分管领导亲自牵头，技术团队与业务团队一起对结果负责，而不是只对“上线时间”负责。

这套组织打法，本质上就是在建筑行业复制零一万物“一把手工程”的成功要素：

懂产业、懂客户、懂AI的人才站到一线，把战略变成路径，把路径变成成果。

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六、给正在做智慧工地的建筑企业的落地建议

结合零一万物的实践和建筑行业现实，我会更推荐一套务实路线：

第一步：把“一把手工程”写进集团决策

• 明确：智慧工地与AI不是信息中心的小项目，而是集团经营与安全的核心工程；
• 一把手参与确定3类目标：安全、工期、成本/效能；
• 设立集团级AI/智慧工地办公室，确定牵头领导与跨部门机制。

第二步：搭“平台为横”的技术底座

• 不急着一次性买完所有子系统，而是先梳理：
  • 数据中台：工程、BIM、IoT、视频、成本、合同等；
  • AI服务层：识别、预测、问答、生成等共性能力；
  • 安全合规：访问控制、日志审计、数据脱敏；
• 选择具备大模型平台和Agent工厂能力的合作伙伴，共建“建筑企业AI操作系统”。

第三步：选2–3个灯塔项目，跑通“多纵”场景

• 一个以安全为主，一个以进度为主，一个以成本/签证为主；
• 按“一把手工程”模式组织：业务一把手+前线部署工程师+平台团队混编；
• 对标零一万物的做法：
  • 找场景、调模型、搭应用；
  • 明确每个场景要提升的关键指标；
  • 沿途中把通用能力沉淀到平台。

第四步：以“超级员工”思路复制和扩展

• 给每类核心岗位设计一个AI Agent 角色；
• 在几个项目中打磨好体验后，打包成企业标准能力；
• 通过集团统一平台推向更多项目，实现规模化部署。

这时，智慧工地不再是分散的系统，而是一整套围绕业务结果设计的AI生产力体系。

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结语：智慧工地的关键，不是“上了多少系统”，而是谁在为结果负责

零一万物这次高管调整和“一把手工程”升级，本质上是在回答一个问题：

AI 的价值，正在从“工具”走向“服务”，最终指向“可交付的结果”。

对中国建筑业来说，道理是一样的。智慧工地真正想带来更少的事故、更短的工期、更稳的成本，就不能只盯设备与软件清单，而要回到三个核心：

• 一把手是否亲自挂帅，把AI当成经营工程；
• 是否有一个“平台为横、行业多纵”的整体规划；
• 是否在关键岗位上，开始用AI Agent 打造“超级员工”。

如果你所在的建筑企业已经在做智慧工地，不妨回头问一句：

我们现在做的，是一个个零散项目，还是一场真正由“一把手”牵头的AI化转型？

答案不同，三年后的效果，往往会完全不一样。