近期，住建部部长倪虹表示，住建部深化建筑业改革，推进建筑业工业化、数字化、绿色化转型升级。以科技赋能来提高建筑业发展的质量和效益，加快新一代信息技术与建筑业融合，大力发展智能建造、绿色建造、装配式建造等新型建造方式。

建筑业是国民经济的传统支柱型产业，在深化改革的大背景下，AI大模型有望成为推动其转型升级的关键技术之一，正在成为我国科技革命和产业变革的重要动力、展现出了强大的应用潜力。

从AI大模型发展的动力来看，主要来自两个方面，一是深度学习技术的进步，使得语言大模型通过海量无标注数据预训练获得了多任务通用求解能力，引领了AI大模型的快速发展。二是来自市场的牵引，多个领域对提高效率、降低成本和风险的创新需求，推动了AI大模型产业的蓬勃发展。

01 AI大模型在建筑行业的应用层级

按照应用领域的不同，很多专家把AI大模型在产业中的应用分为L0通用大模型、L1行业大模型、L2垂直大模型三个层级。就建筑行业而言，AI大模型的应用主要集中在行业大模型（L1）和垂直大模型（L2）两个层次。与通用大模型相比，这两类模型更具专业性和数据安全性，未来将在行业和企业应用中发挥更大价值。详细来说，建筑行业AI大模型也就是使用建筑行业相关的知识、标准、规范等数据，通过微调、精调和预训练等技术手段建立起来的大模型。

建筑行业垂直大模型则是针对建筑行业特定的任务和场景的大模型，通常使用任务相关的数据进行预训练或调优，来提高该任务的性能和效果，是对建筑行业的某个具体领域或场景有深入研究，比如设计、施工等领域的大模型。

 

02 如何打造一个真正适配建筑行业需求的AI大模型？

数字开物结合多位业内专家观点，主要包括以下几点：

一是计算架构的高性能与可扩展性。建筑行业的数据特征是高维度、多模态和海量的。一个大型建筑项目可能涉及数百万个零部件和复杂的空间关系。因此，AI大模型需要采用先进的分布式计算架构和高效的数据处理算法，以支持大规模并行计算和实时数据分析。

二是模型的可解释性与可验证性。在建筑行业，AI模型的决策往往直接影响到工程安全和经济效益。因此，模型必须具备高度的可解释性，能够清晰地展示其推理过程和决策依据。同时，模型还应具备可验证性，允许专业人员对其输出结果进行审核和验证。这不仅增强了用户对模型的信任，也符合建筑行业严格的监管要求和质量标准。

三是领域知识的深度集成与持续学习。AI大模型需要深度集成建筑领域的专业知识，包括但不限于建筑设计规范、施工技术标准、材料性能参数等。模型应能够理解和应用这些专业知识，以提供符合行业标准的解决方案。

实时数据对于建筑行业AI大模型的即时决策至关重要，所以在数据构建方面，建筑行业AI大模型要做到全生命周期数据的完整性、全流程数据的准确性，以及全时段数据的实时性。设计、施工、运维等建筑项目全生命周期的数据既包括现在的项目数据也要包括历史项目数据，项目的各个环节务必保证数据的准确性和一致性；此外，建筑项目要对项目工程进行实时预测、风险预报，对建筑项目动态变化进行实时数据采集，才能对AI模型的监控和即时决策起到支撑作用。

03 AI大模型落地建筑项目的全生命周期

建筑项目生命周期长，而建筑行业AI大模型的应用落地范围也十分广泛，覆盖从办公室设计到施工工地管理再到建筑园区运营的全生命周期。

在项目初期的勘察设计阶段，AI大模型不仅能协助进行外业勘查、生成勘查报告，还能快速提供多样化的设计方案，以及BIM增强应用等。这大大提高了设计的效率和质量，为后续工作奠定了坚实基础。

进入施工建造阶段，AI大模型在工程管理的各个维度都发挥着关键作用。在施工方案制定中，能够基于海量历史数据和实时现场信息，生成最优化的施工计划。在进度管理方面，通过实时数据分析和预测，能够精准识别潜在的延误风险，并提供相应的优化建议。此外还有安全管理、物资管理、设备管理、绿色建造、军工管理等众多场景。

在运营维护阶段，AI大模型能应用于能源管理、设施维护、智慧社区、城市综合监管等多个场景。

在建筑工程全生命周期管理体系中，AI大模型不仅在项目各阶段发挥关键作用，更在企业运营的多维度管理流程中展现出强大的应用潜力。在管理方面，AI大模型主要围绕职能管理、业务决策和监督保障三大方向展开，全面提升管理效率和决策质量。

业务决策方面，AI大模型在投资决策、市场经营管理、生产运营管理和供应链管理等关键场景提供强大支持。

监督保障方面，AI大模型在合同管理与风险管控、审计监督、安全质量环境管理等场景展现出卓越的分析能力和预警能力。

未来，随着人工智能技术的迭代演进和建筑行业数据治理能力的全面提升，以及建筑行业大模型多方能力的增强，建筑行业AI大模型将从辅助工具向核心驱动力转变，从而驱动行业的高效转型。
 

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