随着AI从“概念炒作”走向工程落地，建筑施工环节正成为数字化转型的关键突破口。麦肯锡在报告中指出，75%的施工企业计划在未来2–3年内增加AI投入，以应对低效率、高成本和人力依赖等顽疾。中国“十四五”建筑业发展规划亦明确提出，到2025年基本形成智能建造产业体系。
自2018年成立至今，以见科技围绕AEC行业客户的数字化转型需求，一直以来坚持着我们的价值主张：用可视化和智能化的产品和服务，解决施工方复杂工程数据管理的问题，满足建设方准确数字资产获取的需求。我们在思考AI技术的发展和行业应用时，从数据角度和现有算法能力出发，以现行方法的优劣程度来判断AI介入的价值空间和优化流程的可能性。
施工环节作为建筑全生命周期中最复杂、最动态的阶段，拥有大量的现场数据，AI被期待能从中发挥作用，从“看懂”到“执行”，真正构建感知-决策-执行一体的智能系统。本文以“数据感知→智能决策→人机协同”三层AI能力架构为路径，结合以见科技的探索实践，拆解工程AI的系统演进逻辑，并展望其面向未来的落地价值。
*不同数据类别和数据来源，部分图源自网络
此外，工程现场以外，还有大量的工程文本数据、如合同、规范、报告、进度与质量记录等数据分散于不同利益方或单位，跨单位、跨部门的数据系统独立且封闭，这部分数据与工程现场的数据也有交集。
通过无人机、激光扫描、摄像头及增强现实（AR）等设备与技术，现场的人员、设备、环境和建造过程都可以被实时捕捉并转化为数据。此外，以见特有的空间定位能力，还可通过施工人员佩戴的可穿戴设备追踪位置和安全状况；通过无人机航拍结合计算机视觉技术和RTK数据，生成施工现场的三维实景模型，用于进度跟踪和质量巡检。麦肯锡强调，AI算法需要足够的历史项目数据来训练，其能力发挥与数据规模密切相关。因此，打造全面的现场数据感知网络，是施工AI的首要任务和价值所在。
当现场的一砖一瓦皆被数据化，AI就拥有了足够的“养分”来学习和施展拳脚--我们以数据驱动AI应用，专注于工程现场数据的数据感知、智能决策、人机协同，为标准产品增加AI模块，并打造智能建造垂类大模型应用，并使用先进的LLM基座和VLM基座，加上Agent编排和其他基础设施搭建，对以上数据进行数据感知和智能决策。
有了海量现场数据作为基础，人工智能可以充当施工项目的“智慧大脑”，辅助甚至部分接管规划决策和过程管控。这背后依赖的是对结构化、非结构化、多模态数据的深入理解与处理能力。
*图源《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》
我们将不同类型的数据送入AI模型，通过LLM（大语言模型）+VLM（视觉语言模型）+已标注的数据基座+优化的prompt与算法共同驱动，从理解到决策、从分析到生成，构建覆盖施工全过程的智能决策引擎：
*图源网络
1）文本与结构化数据 —— LLM驱动下的工程信息理解与知识生成
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结构认知：解析BIM模型的构件属性、材料等级、维护周期等参数信息，形成工程语义网络；
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智能问答：支持用自然语言检索模型内容，比如“项目中有哪些风管使用了B级材料？”；
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智能归纳与报告生成：自动统计用量、归类材料、生成设备清单与施工规范文档；
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合规审查与缺漏识别：识别未填写属性项、违背规范参数等潜在风险；
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数据整合与知识推理：将项目进度、质量记录等文本融合分析，实现跨系统数据的智能理解。
*工程算量自动识别&导出©以见科技
2）图像与空间数据 —— VLM构建空间认知与视觉智能
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构件识别与视觉标注：从BIM模型图层渲染、三维视图中自动识别墙、梁、管道、机电设备；
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空间结构分析：判断构件之间的几何关系、碰撞冲突、施工工艺连续性与施工路径等；
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设计缺陷检测：快速定位模型中的碰撞错位、遗漏或冲突点；
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图文多模交互：结合截图和语义输入，实现“看图说话”的AI协同；
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AR/VR场景智能支持：为增强现实与沉浸式体验提供构件识别与指引功能。
*构件识别&标注©以见科技
如果说数据感知和智能决策赋予了施工现场“数字眼睛”和“智慧大脑”，那么人机协同则是为施工团队增添了强有力的助手。
施工过程中的人机协同包括两方面：一是AI机器人直接执行施工任务，二是AI作为助手增强人的能力。以见科技更多的是增强AI作为助手的能力，直接赋能一线人员。借助AR和移动设备，现场管理人员和工人可以随时与AI交互获取所需信息：比如通过手机/平板/VR眼镜查看BIM模型在现实中的叠加效果，实时查看当前施工进度，识别进度，标记进度；识别偏差，高亮标出错漏之处，辅助验收整改。
*AR+AI-进度识别&进度标注-©以见科技
结合360相机与无人机航拍图像，AI同样可自动识别施工进度与异常点，实现空地一体的智能监管。
*全景+AI-问题标注©以见科技
*无人机+AI-进度识别©以见科技
正如业内流行的一句话——“AI不会取代人，但善用AI的人将取代不用AI的人”。未来的施工团队将是人机融合的团队，AI赋能的工人将如虎添翼，而AI也将在与人的协作中不断自我完善。以见希望通过自己对工程现场数据的专业理解，以及对前沿AI技术的最佳实践，为建筑工程行业的建设方、施工方和设计方提供高效便捷实用的工程现场助手。
围绕上述三层能力架构，我们可以大概描绘出智能施工的三大趋势方向。
趋势一：施工现场质量、进度、安全三大核心场景的智能化提升
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施工质量管理：利用视觉大模型（VLM）识别工程现场作业，并与BIM模型比对生成偏差提示，实现现场质量问题的可视化、数据化记录；
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施工进度跟踪：AI识别构件实际完成状态，与工期比对，进行“进度打标”；360全景/无人机航拍+VLM图像解析+LLM调度判断可形成自动化进度曲线；
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安全隐患预警：通过VLM实时分析现场视频图像，自动识别未佩戴安全帽、高空作业未系带等违规行为，并关联BIM模型位置生成风险分布图，推动隐患闭环管理。
趋势二：从“点智能”到系统协同，平台中枢驱动AI生态演化
随着AI能力不断模块化与平台化，行业将从“单点AI”如进度分析、安全识别等功能，进化为“系统协同”能力。以见科技在AI模块化部署上，将会把AI能力与系统端、移动端打通，形成“数据感知→模型判断→人机执行”链路，从而支撑现场智能协同落地。
AI将越来越多地介入资源优化与碳减排领域：预测施工能耗曲线、调度高耗能设备启停、推荐低碳建材替代方案等。例如我们正在做的，结合LLM的自然语言与数据理解能力，可自动读取BIM模型、施工日志和图纸注释，一键生成工程量清单并导出Excel或对接ERP系统，进而实现资源的合理分配与成本控制。
当今建筑业正处在一个重要的分水岭。AI等数字技术带来了前所未有的机遇，也需要产业各方做出观念和策略上的转变。摆在整个行业面前的似乎只有两条路：要么走一条虽然熟悉但低效高成本的老路；要么迎难而上，探索一条充满未知挑战的新路，在学习和转变中实现降本增效。显然，后者才能适应时代的巨变与发展要求。展望未来，随着人工智能的深化应用，施工现场的每一个环节都将被重新定义：数据驱动替代直觉经验，实时优化替代事后纠偏，人机协同替代各自作业。那时，建筑业将告别低效粗放的旧模式，迎来质量更优、效率更高、更加安全可持续的新常态。
参考文献：
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McKinsey：《Artificial intelligence: Construction technology’s next frontier》, 2018
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住房和城乡建设部等：《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，2020
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Autodesk：《2024 State of Design & Make》调研报告
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McKinsey Global Institute：《Reinventing Construction: A route to higher productivity》, 2017
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OpenAsset：《AI in Construction: 15 Game-Changing Examples & Future Trends》, 2024
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Stanford CIFE：《Leveraging Human-Robot Collaboration in Construction》, 2020
发布日期：
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