把AI用在智慧工地，难点不在算法，而在算力账。本文用“云边端协同+Agent闭环”拆解低时延、低成本与高安全的落地路径。
智慧工地的算力账：云边端协同把AI效率拉满
12月的项目现场最怕两件事：一是赶工期，二是“系统卡住”。塔吊视频卡顿、人员闸机掉线、质检图片传不上去——这些看似是IT小毛病，本质上都是同一件事：算力、网络、数据安全与业务流程没有被当成一个整体来优化。
我越来越确信，建筑行业做“智慧工地”，拼到最后比的不是买了多少摄像头、上了多少大屏，而是能不能把“云—边—端”这套链路跑顺，把每一分算力花在刀刃上。
最近英特尔与火山引擎在大会上谈到“全局效率优化”，给了一个很有参考价值的方向：当大模型与Agent成为主角，企业要的不是某个点性能更强，而是吞吐、时延、成本、安全、兼容性一起达标。放到工地场景，这套思路同样成立，而且更“刚需”。
从“买算力”到“算经济账”：智慧工地最常踩的坑
关键结论：智慧工地的ROI不是设备数量决定的，而是“算力分层 + 任务拆分 + 数据闭环”决定的。
很多工地数字化会走一条弯路：把所有智能都堆到云上。结果是：
- 视频AI全上云，带宽费先爆；
- 现场网络一抖，告警延迟上升，安全员不敢依赖系统；
- 敏感数据（人员人脸、车辆轨迹、分包劳务信息）集中上传，合规压力加倍；
- 模型推理成本不可控，最后只能“降低帧率、减少算法”，越用越鸡肋。
而火山引擎披露的一个数字很说明问题：豆包大模型日均token使用量已超过50万亿，同比增长超过10倍。模型调用量爆发的另一面，是企业必须学会把算力当成“成本中心+效率杠杆”来管理。工地当然不需要到“万亿token”的量级，但同样会经历“从少量试点到多点复制”的指数型增长：一个项目10路视频没感觉，10个项目、100个项目就会把成本和运维压垮。
建筑企业要做的，是把问题前置：
- 哪些任务必须低时延？（如塔吊防碰撞、危险区域闯入）
- 哪些任务必须高吞吐？（如大量视频回放检索、资料自动归档）
- 哪些任务必须高安全？（如RAG检索企业制度、合同条款、内控数据）
这三类任务，天然对应“边缘、云端、机密计算”的组合拳。
“Agent元年”对工地意味着什么：让系统从“看板”变成“执行者”
关键结论：智慧工地下一阶段不是做更大的驾驶舱，而是做能闭环执行的“现场Agent”。
行业里常说2025是Agent元年。把这个词落到工地，我更愿意用一句大白话解释：
以前系统只会“提示你出事了”，以后系统要能“把事办完、把单闭了”。
一个典型场景：安全帽识别。
- 传统做法：摄像头识别 → 大屏弹窗 → 安全员去现场核查 → 手工记录。
- Agent做法：识别到违规 → 自动定位到网格/楼层/班组 → 推送到负责人企微/钉钉 → 自动生成整改通知单 → 超时未处理升级提醒 → 形成闭环报表。
要让Agent跑起来，背后依赖三件事：
- 多模态理解能力：不仅看视频，还要懂施工日志、隐患清单、BIM构件、人员资质。
- 工作流编排能力：把“识别—派单—复核—归档”串成链。
- 稳定低成本的推理底座：否则试点能跑，复制就崩。
火山引擎这次强调的“云原生主体从网页变成Agent”，对建筑行业的启发是：别再把AI当成一个算法插件，而要把AI当成业务流程的调度器。
云边端协同怎么落到智慧工地：一张“算力分层”清单
关键结论：把任务拆到合适的层级，才能同时做到低时延、可扩展、可控成本。
我建议用“端—边—云”三层来规划智慧工地AI。
端侧：实时采集与轻量推理，优先保连续性
端侧（摄像机、闸机、手持终端、无人机）要做的事很简单：先别丢数据、先别断服务。
适合端侧的能力：
- 人员进出离线缓存、断点续传
- 低算力的事件触发（如区域入侵粗检测）
- 现场质检拍照的结构化录入（语音转文本、OCR初处理）
端侧价值在“就地反应”，不是“全能推理”。端侧越全能，运维越难。
边侧：低时延推理与就地闭环，优先保安全
边缘节点（项目部机房/边缘一体机）是智慧工地最该加码的一层，因为它解决两个痛点：时延与合规。
适合边侧的能力：
- 塔吊、升降机等高风险设备的实时告警
- 关键区域（基坑、临边、洞口）的闯入识别与联动广播
- 对敏感数据的本地化处理（人脸特征、车牌、轨迹）
文章中提到英特尔的HiAgent一体机思路，本质就是：把“多智能体路由与上下文”能力下沉到可控的边缘环境，让现场业务不中断、体验不割裂。对工地来说，这一点非常现实：现场网络波动是常态，边缘节点能扛住波动，系统才敢被依赖。
云侧：高吞吐训练/推理与全局优化，优先保规模
云侧最擅长两件事：规模化与跨项目协同。
适合云侧的能力：
- 多项目数据湖与指标体系（工期、质量、安全、成本）
- 大模型RAG：制度、方案、交底、验收标准的智能检索与问答
- 资料自动归档：把会议纪要、影像资料、签证变更生成可审计的文档链
这里有个容易忽略的点：文章里强调“AI时代CPU同样重要”，尤其在高并发推理、I/O与安全场景。智慧工地的很多负载并非纯GPU：视频流处理、日志与检索、数据库、消息队列、API网关，CPU与I/O更容易成为瓶颈。把CPU平台与云调度优化好，往往比盲目堆GPU更省钱。
数据安全不该靠“流程宣导”：机密计算让RAG敢用起来
关键结论：工地RAG能不能落地，取决于数据能不能“可用不可见”。
建筑企业一旦把AI用于制度、合同、计量、分包结算等环节，RAG几乎绕不开。但RAG最大的问题不是效果，而是：
- 文档里有大量敏感信息（价格、条款、人员信息）
- 内外部协作链条长（总包、监理、分包、业主）
- 访问权限复杂，审计要求高
文章中提到的机密虚拟化（如基于硬件可信执行环境的隔离）给了一个务实方向：让检索、数据库、生成等流程在“隔离保护”中完成，尽量不改动应用框架。对智慧工地而言，这意味着：
- 可以先从“企业内部知识库问答”做起，不必等全套零信任重构
- 把敏感数据处理留在受保护环境中，降低合规阻力
- 更适合多项目复制：安全能力是底座，而不是每次项目重新“补丁式加固”
如果你们准备在2026年推进“AI安全交底助手”“合同条款助手”“计量规则助手”，建议把机密计算能力提前纳入选型清单，否则很容易卡在法务与审计这一关。
给汽车制造的读者：同一套方法，换个场景照样成立
关键结论：汽车制造的“产线Agent”，和智慧工地的“现场Agent”，底层都是全局效率优化。
这篇文章属于我们的「人工智能在汽车制造」系列，但我刻意写了很多工地细节，因为两者的共同点太多：
- 汽车制造追求OEE与节拍稳定，工地追求工期与关键工序稳定；
- 产线有边缘工控与视觉站点，工地有边缘一体机与视频点位；
- 产线的数据敏感（良率、工艺参数），工地的数据同样敏感（合同、计量、分包）。
如果你在汽车制造做质量检测或设备预测性维护，可以直接借鉴本文的“算力分层”逻辑：低时延留边缘，高吞吐上云，敏感数据用机密计算兜底。场景不同，账本算法一样。
下一步怎么做：用“30天试点清单”逼出可复制的效率
关键结论：别从“大而全平台”开局，从一个闭环工序切入更稳。
我建议用30天做一个可复制试点，目标不是炫技，而是把“全局效率优化”跑通：
- 选一个高频且可闭环的场景：如安全隐患闭环、质量巡检闭环、材料进场验收闭环。
- 拆分任务层级：端侧采集、边侧告警、云侧分析与归档，明确每层KPI（时延、准确率、成本）。
- 把Agent接入真实工作流：派单到人、超时升级、复核归档，别停在大屏。
- 做一张月度“算力账单”：统计每类任务的推理次数、峰值并发、带宽与存储消耗，形成可谈判的成本结构。
当你能回答“每处理一个隐患闭环成本多少钱、平均节省多少人力分钟、系统在网络波动时还能不能跑”时，智慧工地才算真正进入第二阶段。
2026年建筑行业会更忙，也会更卷。我更看好的赢家不是“AI功能最多”的企业，而是能把云边端协同做成标准化交付、把成本与安全做成可复制底座的团队。
你们现在的智慧工地，最卡的是算力成本、现场时延，还是数据合规？这三个问题的答案，会决定下一轮投入的优先级。