如今，大模型技术的深度介入，正为建筑行业带来从现场安全管理到全流程效率的全方位变革，让 “智慧建造” 从概念走向现实。
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工地现场的 “智能搭档”：破解安全与管理难题
过去，工地安全员的日常是一场 “体力与细心的双重考验”。他们需要每天穿梭在钢筋水泥之间，逐一检查塔吊运转、配电箱状态，还要紧盯 “三宝、四口、五临边” 等关键细节 —— 安全帽是否规范佩戴、电梯井口是否设置防护、基坑边缘是否存在隐患。一天下来，数万步的行程是常态，傍晚还得花费数小时手动整理巡检日志，不仅效率低下，还容易因人为疏忽导致记录偏差。而劳务管理人员同样面临困扰：早高峰时，部分工人为图方便绕过人行通道、未备案人员擅自进入工地等情况时有发生，给施工现场带来极大安全隐患。
大模型与物联网设备的结合，让工地管理迎来 “智能化转身”。如今，不少安全员胸前多了一台工地安全生产检查记录仪，这台设备搭载定焦镜头与 2K 高清画质，能实时记录巡检全过程，清晰捕捉每一个安全细节；内置的定位功能可精准还原巡检轨迹，为后续问题回溯提供依据；即便在夜间施工，红外夜视功能也能确保 3 米范围内的场景清晰可辨。
遇到复杂问题时，安全员还能通过设备发起远程协作，让后方同事同步查看现场情况，共同制定解决方案。更重要的是，这台设备不再需要人工记录 —— 安全员只需口头描述问题，后台的多模态大模型便能结合巡检轨迹，自动生成格式标准、内容详实的文字日志，将原本数小时的整理工作压缩至几分钟，既准确又省心。此外，设备连接的智存 APP 与 NAS 网络存储设备，能自动将巡检视频备份至云端，避免因本地设备故障导致的数据丢失，让管理更安心。
在人员管理方面，工地出入口部署的 AI 相机成为 “智慧守门人”。建筑工人走进工地时，系统会自动完成身份核验与工时记录，彻底解决了以往工时记错、算漏的问题，也为工资发放与保险追溯提供了精准依据。一旦有人试图从非正规通道进入，或未备案的陌生人闯入，AI 相机会立即识别异常，并将告警信息推送至管理人员手机，确保第一时间响应处置。如今，在广东建工的 400 多个建设项目中，这样的智能管理场景已成为常态，曾经混乱的人员进出变得 “有数又有序”，施工现场的安全系数显著提升。
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跳出 “通用陷阱”：工程建设大模型的 “专业突围”
随着 AI 技术的发展，通用大模型在自然语言处理等领域展现出强大能力，但当它们进入工程建设行业时，却暴露出明显的 “水土不服”。工程建设领域有着高度专业化的规范体系 —— 从建筑结构设计的技术标准到施工流程的行业规范，从历史项目的成本数据到企业内部的供应链信息，每一个环节都需要精准的行业认知。
而通用大模型缺乏对这些专业知识的深度理解，往往无法准确把握施工中的复杂需求：比如在计算混凝土用量时，可能因不熟悉不同强度等级混凝土的适用场景导致偏差；在分析项目风险时，也难以结合企业过往的施工事故案例给出针对性建议。
更关键的是，通用大模型面临 “数据壁垒” 难题。工程建设企业的私有数据，如历史项目的施工日志、财务报表、成本控制记录等，是制定精准方案的核心依据，但通用大模型无法直接访问这些数据，导致其给出的解决方案往往 “泛而不精”。此外，工程建设涉及大量高精度计算，比如管线排布的碰撞检测、结构荷载的受力分析，通用大模型因数据来源的广义性，难以达到行业所需的精准度，可能为施工埋下隐患。
正是这种 “通用性强、专业性弱” 的矛盾，让工程建设行业对 “更懂行” 的大模型需求愈发迫切。不同于通用大模型，行业大模型将工程建设的专业知识体系与企业私有数据深度融合，既能精准理解 “三宝四口五临边” 的安全标准，也能根据历史项目数据优化施工方案。而自主可控的 AI 底层技术，是行业大模型发展的基石。
2025 年初，以 DeepSeek 为代表的国产大模型取得突破性进展，标志着我国在人工智能核心技术领域迈出关键一步 —— 要知道，我国 AI 核心产业规模已达 5000 亿元，但在底层算法、开源框架等关键技术上仍存在短板，部分核心技术受制于人。自主可控平台的出现，不仅打破了国际技术垄断，更让行业大模型能更安全、更适配地进入工地现场与企业管理流程，为工程建设行业的智能化转型扫清技术障碍。
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全流程重塑：从设计到施工的效率飞跃
如果说工地现场的智能化是 “局部优化”，那么大模型对建筑全流程的改造则是一场 “效率革命”。在建筑行业，设计、施工策划、现场执行三个环节环环相扣，任何一个环节的延误都可能导致整体工期拉长，而大模型技术正从这三个关键节点入手，实现效率的指数级提升。
在设计阶段，传统流程中设计师需要手动绘制图纸，并反复修改以应对结构冲突 —— 比如管线与梁柱的碰撞、水电线路与墙体的矛盾，这些问题往往要到施工阶段才被发现，导致大量返工。
如今，基于大模型的 AI 设计系统可实现 “自动化建模与智能优化”：设计师只需输入设计需求，系统便能快速生成标准化的 BIM 模型，将原本需要数周的建模时间缩短至几天；同时，AI 算法会实时扫描模型中的潜在冲突，自动生成优化方案，比如调整管线走向、优化结构布局，避免施工阶段的返工，仅这一项便能节省 10%-20% 的工期，设计周期整体缩短 50% 以上。
进入施工策划阶段，大模型的 “经验加持” 让方案制定更高效。以往，编制施工组织设计方案需要工程师查阅大量历史资料，结合项目特点手动规划工序排期、资源分配，整个过程往往需要数周时间。
而行业大模型整合了海量历史工程数据与行业知识库，能根据项目的规模、类型、场地条件，自动生成适配的施工组织设计方案，将策划时间压缩至数小时。更重要的是，大模型还能将方案转化为机器可读的数字化指令 —— 比如砌墙机器人的作业路径、混凝土浇筑机器人的配比参数，避免了人工解读方案时的误读风险，为后续无人化施工奠定基础。
到了施工执行阶段，“AIoT + 大模型” 的组合让施工现场实现 “无人化与智能化协同”。以往依赖人工的砌墙、混凝土浇筑等工作，如今可由施工机器人在大模型的调度下完成，这些机器人能实现 24 小时连续作业，不受疲劳、天气等因素影响，施工效率较人工提升 100%-200%。
同时，施工现场部署的传感器与无人机会实时采集进度、质量、安全数据，这些数据被传输至大模型后，会被快速分析并生成决策建议 —— 比如发现某区域钢筋绑扎质量不达标，系统会立即通知整改；若某环节出现材料短缺预警，大模型会动态调整后续工序，避免停工待料。这种 “数据采集 - 分析 - 决策 - 执行” 的闭环管理，彻底改变了传统施工 “被动应对” 的模式，让问题在萌芽阶段便被解决。
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未来：大模型推动建筑行业的 “质变”
大模型技术对建筑行业的影响，早已超越 “提升效率” 的范畴，成为推动行业从传统粗放式增长向数字化、智能化、生态化转型的核心驱动力。过去，建筑行业的发展往往依赖人力与资源的投入，而大模型通过打通设计、施工、运维全链条的数据壁垒，实现了 “智能建模 - 风险预判 - 资源优化 - 决策辅助” 的一站式解决方案 —— 无论是复杂超高层建筑的可视化推演，还是成本与工效的精准平衡，大模型都能提供科学支撑。
正如部分企业的实践所示，通过大模型技术的深度应用，建筑工程效率提升 300% 已从理论走向现实。这些技术不仅让万丈高楼的建设更安全、更高效，更在重塑行业的价值逻辑 —— 从 “拼人力、拼资源” 转向 “拼技术、拼数据”。
未来，随着更多自主可控的行业大模型落地，随着 AIoT 设备与施工现场的进一步融合，建筑行业将迎来真正的 “智慧建造” 时代：工地不再是 “尘土飞扬、人声嘈杂” 的传统场景，而是 “机器协同、数据驱动” 的智能化空间；建筑流程不再是 “各环节割裂、效率低下” 的线性模式，而是 “全链条联动、动态优化” 的生态系统。
从工地现场的 “智能守卫” 到全流程的 “效率引擎”，大模型正以润物细无声的方式改变着建筑行业的每一个角落。它不仅为建筑工人筑起了更坚固的安全防线，也为行业发展注入了新的活力，让城市建设在安全与效率的平衡中，迈向更高质量的未来。
原文链接：https://www.xianjichina.com/special/detail_584573.html
来源：贤集网
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