工地也能跑大模型：MINISFORUM×AMD 为智慧工地带来的AI算力新方案

AI在中国建筑行业的应用：智慧工地••By 3L3C

工地也能本地跑大模型。借助 MINISFORUM×AMD 的 AI 迷你工作站与 AI NAS，建筑企业可以为智慧工地打造高性能、低功耗、易部署的本地算力底座。

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在很多建筑企业的项目部，监控屏幕越来越多、传感器越来越密集，但关键问题没变：工地一断网，智能化就“瘫痪”一半。视频无法上传云端，AI算法停摆，安全预警、进度分析全靠人盯。

这就是为什么近两年「本地AI算力」在智慧工地项目招标文件里频频出现。尤其到了 2025 年，大模型、视频理解、三维建模都开始进入工地一线，如果算力还完全放在云端，延时、安全、成本都扛不住。

2025-12-10，在北京，MINISFORUM 铭凡联合 AMD 带来的两款 AI 旗舰产品——AI 迷你工作站 MS-S1 MAX 和 AI NAS N5 Pro，其实给建筑行业的智慧工地一个很直接的信号：工地也可以在本地跑大模型，而且不一定非要上“怪兽级”的GPU服务器。

本文就从智慧工地的视角，聊聊这两款 AI 硬件能解决什么痛点，适合放在工地哪些位置，以及建筑企业在规划下一代智慧工地算力架构时，可以怎么用好这类“小而强”的 AI 设备。

一、智慧工地真正缺的，不是“云”，而是就近的算力

对于「AI在中国建筑行业的应用」，很多企业已经在做：

  • 塔吊防碰撞、人员闯入识别
  • 安全帽佩戴识别、高空作业行为分析
  • 施工进度自动对比 BIM 模型
  • 质量检测图片识别，甚至是裂缝自动标注

这些在方案 PPT 里都很漂亮，但一落地到工地，经常会遇到几类现实问题：

  1. 网络不稳定：远郊、高层、地下结构，4G/5G 信号不稳，一旦断网或带宽抖动，云端 AI 推理就跟着“卡壳”。
  2. 延迟高：塔吊碰撞预警、临边坠落监测这种场景，对延时非常敏感，多延迟 0.5 秒，风险就可能扩大。
  3. 数据安全与合规：大型央企、国企非常在意施工现场数据出境、隐私人脸等问题，越来越倾向「数据不出场区」。
  4. 成本不可控：云端 GPU 实例长期开启，算力一上去就是成倍的费用，对长期项目来说是沉重开销。

这类问题的本质，是智慧工地缺“边缘算力”，而不是缺云。

工地需要的是：

  • 放在项目部机房、集装箱 IT 房里的本地 AI 工作站，支撑视频分析、大模型推理；
  • 放在总部或区域公司机房的 AI NAS，统一做数据汇聚、备份、模型管理和知识库构建。

MINISFORUM 与 AMD 推出的 MS-S1 MAX 和 N5 Pro，刚好分别切这两个关键点。

二、MS-S1 MAX：把“AI迷你工作站”搬进工地现场

MS-S1 MAX 的核心意义，对智慧工地来说，就是“把原本在云上的大模型推理，搬到工地边上来”。

1. 关键硬件能力，够不够工地用？

根据铭凡发布的信息，MS-S1 MAX 主要有几项关键配置：

  • AMD 锐龙 AI Max+ 395，Zen5 架构 CPU：16 核 32 线程
  • Radeon 8060S GPU + 最高 50 TOPS NPU
  • 最高 128GB LPDDR5x-8000MT/s 四通道统一内存
  • USB4 V2、双 10GbE 网口、PCIe 扩展
  • 支持 Wi-Fi 7 与蓝牙 5.4，可从桌面扩展到机柜集群

更关键的是，它被官方验证可以：

  • 单机本地运行 Llama 109B、DeepSeek-R1 70B 等大模型；
  • 四机集联后，处理 DeepSeek 6710 亿参数 Q4 模型 的“满血”版本。

对建筑企业来说，这意味着什么？

  • 你可以在工地项目部 直接部署中文大模型，作为现场的“AI总控室”，做文档问答、合同审阅、现场问题知识问答；
  • 可以在本地做 多路摄像头的视频并行分析，不用每路都推到云端；
  • 可以跑一些轻量的 三维重建、进度对比算法，减少对总部机房的依赖。

2. 与传统 GPU 服务器比，差在哪？

铭凡给了一个对比：在运行 DeepSeek 6710 亿参数 Q4 模型时：

  • MS-S1 MAX 四机集群，相比 5U RTX 5090 服务器：
    • 体积减少约 65%
    • 功耗降低 80%
    • 整体成本节省可达 77%
  • 单机满载功耗仅 180W；四机集群总功耗约 0.72kW，而传统 5U RTX 5090 服务器满载功耗在 4–5kW。

从智慧工地角度看，这些数字非常关键：

  • 机房与供电压力小得多：很多工地 IT 机房只是一个 20 尺箱，空调和电力都有限，动辄 5kW 的服务器根本扛不住。
  • 噪音与散热更好控制：项目部办公环境不能像 IDC 一样吵，迷你工作站集群更适合出现在“人能待”的地方。
  • 采购与运维门槛低：价格和复杂度双双降低，更适合在一个项目部里部署多套，而不是“全场只敢放一台大服务器”。

3. 具体能落地到哪些智慧工地场景？

结合当前智慧工地常见需求，MS-S1 MAX 适合承担这些角色：

（1）现场 AI 中控节点

  • 集中接入塔吊、卸料平台、临边、基坑等摄像头流；
  • 运行行为识别、安全帽佩戴、作业区域闯入等算法；
  • 把分析结果和告警通过局域网推送到安全员、工长的手机和大屏。

（2）本地大模型知识助理

  • 在本地部署适配中文建筑场景的大语言模型；
  • 对接项目文件服务器，把招标文件、规范、方案、会议纪要索引成知识库；
  • 现场工程师可以直接在局域网网页里提问：
    • “这段脚手架方案有没有违反现行规范？”
    • “我们这个塔吊基础按哪个图集执行？”

（3）边缘 BIM/三维计算节点

  • 利用 CPU+GPU+NPU 的混合算力，执行局部三维重建、进度偏差识别；
  • 把结果同步给总部 BIM 中心，而不用所有原始数据都传回去。

从算力弹性上看，MS-S1 MAX 支持四机集联，对一些投资较大的 EPC 总承包项目，可以做成：“每标段一套集群 + 若干单机” 的分层结构，既有集中算力，又有就近服务。

三、N5 Pro：既是安全存储，也是“工地大脑”的数据底座

如果说 MS-S1 MAX 更偏“算”，那 N5 Pro 更偏“存 + 算结合”，适合作为智慧工地的 AI NAS 中枢，特别是适合区域公司、分公司层面部署。

1. 配置特点：为大容量与本地 AI 而生

N5 Pro 的关键规格：

  • AMD 锐龙 AI 9 HX PRO 370 处理器，12 核，最高 5.1GHz
  • 最高 80 TOPS 算力，可以支撑多种 AI 工作负载
  • 最高 144TB 混合存储（5 个 HDD + 3 个 SSD）
  • 最高 96GB DDR5 ECC 内存，适合长时间稳定运行
  • 原生 PCIe x16 + OCuLink，扩展性强
  • 搭载 MinisCloud OS，可本地大模型部署、隐私保护、多种 AI 应用

这些参数直接对标的是：“数据很多，但又不想把数据彻底交给云”的场景。

2. 放在建筑企业里，N5 Pro 适合干什么？

结合建筑企业数字化架构，我会建议这样用：

（1）区域/总部级智慧工地数据中台

  • 每个项目部采集的视频、照片、巡检记录，先在本地做粗过滤和压缩；
  • 定期同步到区域公司的 N5 Pro 集中存储；
  • 在 N5 Pro 上跑 AI 模型，进行：
    • 跨项目的安全事件统计与模式识别；
    • 施工工法案例自动整理；
    • 质量问题图像库的持续扩充。

（2）企业级大模型与知识库中心

  • 在 N5 Pro 上部署企业级中文大模型；
  • 把设计规范、标准图集、公司内部标准化做法、典型事故案例等资料统一索引；
  • 形成一个“企业级智慧工地知识中枢”，供各项目部通过 VPN 或专线访问。

（3）多媒体与家庭/小团队场景

对于一些中小型建筑设计院、施工单位，N5 Pro 也可以放在办公室，既做文件服务器，又提供 AI 搜索、照片自动分类、项目视频素材管理等功能，一机多用，降低 IT 投入。

3. 本地 AI NAS 对智慧工地的隐私与合规价值

建筑行业一个很现实的顾虑是：

“这么多摄像头，员工会不会抵触？人脸数据要不要上云？”

N5 Pro 搭载的 MinisCloud OS 支持本地大模型部署与隐私强化：

  • 可以在 NAS 内部完成大部分图像分析、检索，不必上传第三方云平台；
  • 员工信息、项目敏感数据都控制在企业自有设备里；
  • 对央企、国企等对数据合规要求严格的单位，更容易通过内部审查。

这对“AI在中国建筑行业的应用：智慧工地”系列里反复强调的一点——“安全和智能必须并重”——是一个非常实际的支撑点。

四、从产品到方案：建筑企业怎么规划“工地级”AI算力架构？

硬件再强，如果架构没想清楚，落地时一样会混乱。我更建议建筑企业把 MS-S1 MAX 和 N5 Pro 这类设备，放在一个三层算力架构里看：

1. 第一层：工地边缘层（项目部/标段）

核心设备：MS-S1 MAX 单机或小集群

主要职责：

  • 视频流实时分析，处理本项目的安全、进度、质量识别任务；
  • 部署项目级大模型（例如专门学习本项目施工组织设计、专项方案的模型）；
  • 为现场管理人员提供 AI 助理服务（语音问答、文档生成、报表自动撰写）。

部署要点：

  • 与摄像头、物联设备在同一局域网，减少网络延迟；
  • 结合 UPS 保障断电不断机，避免数据损坏；
  • 做好机房温控，迷你工作站虽然功耗小，但长时间高负载仍需良好散热。

2. 第二层：区域/公司数据与模型层

核心设备：N5 Pro + 若干 GPU/CPU 服务器（视规模而定）

主要职责：

  • 跨项目数据汇聚与清洗；
  • 建立企业级知识库和统一大模型服务；
  • 对项目部上传的 AI 分析结果做二次挖掘与统计分析；
  • 为领导层提供可视化报表、趋势研判。

部署要点：

  • 建议与公司私有云或数据中心集成，形成统一身份认证与访问控制；
  • 制定项目部与总部之间的数据同步策略（哪些在本地，哪些要上来）。

3. 第三层：云端协同与外部生态

角色：

  • 对接公有云 的 BIM 协同平台、造价平台、项目管理平台；
  • 使用云端更大规模的预训练模型进行周期性训练或微调，再下发到 N5 Pro、MS-S1 MAX 上做本地推理；
  • 与硬件厂商、方案商形成生态（比如与摄像头、传感器厂、BIM 软件集成）。

在这个架构里，MS-S1 MAX 与 N5 Pro 都不是“孤立的设备”，而是：

  • MS-S1 MAX：就近决策，保证实时性和现场可用性；
  • N5 Pro：集中沉淀，打造企业的智慧工地“大脑”和记忆库；
  • 云：扩展算力与外部能力，做集中训练与协同。

五、现在就值得启动的3个落地方向（给决策者的建议）

如果你是建筑企业的信息化/数字化负责人，我会建议从这三个切口入手，把这类 AI 迷你工作站和 AI NAS 纳入明年的计划：

1. 选一个重点项目，做“全栈本地 AI”试点

  • 在一个标杆工程上，配置 1 套 MS-S1 MAX 小集群 + 1 台 N5 Pro；
  • 场景选择上优先：安全监控 + 进度管理 + 文档智能辅助；
  • 明确考核指标，比如：
    • 安全事件提前预警率提升多少？
    • 安全文明检查人工巡视频次是否减少？
    • 周报、月报生成时间能否压缩 30%以上？

2. 把“数据不出场区”的诉求正规划出来

  • 对人脸、行为视频、施工细节图像，建立分级策略：哪些必须在本地处理，哪些可匿名化后上传；
  • 利用 N5 Pro 本地大模型能力，实现“敏感数据只在 NAS 内部算”；
  • 在招标文件和供应商技术协议中，明确这一点，避免后期扯皮。

3. 培养一支“懂工地也懂 AI 硬件”的中台团队

多数建筑企业的痛点是：业务部门想要效果，IT 部门却只会谈服务器和带宽。MS-S1 MAX、N5 Pro 这类设备，其实正好是一个桥梁：

  • 让 IT 人员真正走到工地，理解摄像头位置、网络环境、电力约束；
  • 让项目管理人员接触本地大模型和 AI 工具，提出更接地气的需求；
  • 通过一两年的项目实践，把这套“工地级 AI 算力能力”沉淀成企业标准。

结语：智慧工地的算力，不必非要“大而贵”

很多人提起 AI 算力，第一反应还是超大规模 GPU 集群、上千万的投入。但从“AI在中国建筑行业的应用：智慧工地”这条线来看，真正影响工地现场体验的，往往是一两台放在项目部里的本地 AI 设备。

MINISFORUM 与 AMD 这次发布的 MS-S1 MAX 和 N5 Pro，把“大模型 + 本地部署 + 小型化 + 低功耗”这个组合变得更加现实：

  • 工地可以在现场跑大模型，哪怕临时断网，安全监控和知识问答照样能用；
  • 企业可以在自有 NAS 上构建智慧工地知识中枢，做到数据可控、隐私可控；
  • 整体投入比传统大型 GPU 服务器低得多，更适合按项目、按区域滚动铺开。

智慧工地的下一程，很可能不是再加几个摄像头、再换一款云平台，而是重新审视：我们的算力，离工地到底有多近？

如果你的企业已经在做智慧工地，却总觉得“用不顺手、跑不稳定”，那现在就是一个合适的时间，重新规划一下本地 AI 算力层，从一台 AI 迷你工作站、一台 AI NAS 开始，搭起真正贴近施工一线的智能基础设施。