近日，清華大學互聯網產業研究院主辦的“中國建筑產業人工智能發展態勢研究沙龍（第三場）”在清華大學舉行。中國建研院副總經理毛軍為受邀發表主旨報告，系統闡述了人工智能技術驅動建筑產業轉型的路徑與創新成果。

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毛軍為指出，中國建筑業正面臨增長空間收窄、綠色轉型壓力、數字化水平滯后、勞動力短缺等挑戰。數據顯示，國內建筑業數字化投入遠低于發達國家和制造業，BIM技術因數據治理難、標準缺失等問題影響了普及應用。他強調，國家政策已將AI列為產業轉型核心引擎，2024年“人工智能+”寫入政府工作報告，相關部委要求建筑業構建數據接口、知識圖譜、共享平臺等三大標準體系，國務院國資委要求中央企業需重點加強人工智能領域的科技創新能力、推動場景應用落地、完善數據安全治理體系和優化人才培養機制，并明確要求加速國產化AI技術替代，鼓勵央企優先采用自主可控的大模型及算力生態。

中國建研院基于“通用大模型（L0）-行業大模型（L1）-場景大模型（L2）”的三級邏輯框架，開發了覆蓋全流程的AI工具鏈。L1行業大模型深度融合規范與歷史數據，如“雙碳助手”模型依托百億級數據訓練，可精準預測建筑碳排放曲線，誤差控制在5%以內；L2場景大模型則聚焦具體工程場景，通過閉環決策提升效率。在數據治理方面，中國建研院構建了“XDB+AI?”標準化體系，整合多源異構數據，通過OCR識別圖紙、CV重構空間模型、NLP解析規范文本，破解數據碎片化難題。同時，自主研發的BIMBase國產工業軟件打破了國外技術壟斷，支撐從圖形引擎到應用軟件的全鏈條國產化替代。

毛軍為以實際案例展示了中國建研院的AI技術成果：PKPM-AID智能設計軟件通過AI優化結構方案，平均節省工程造價5%-10%，部分項目達20%；智能審查系統覆蓋全國20多個省市，服務超6000個項目；“建研查微”融合知識圖譜與DeepSeek-R1模型，將機電故障診斷準確率提升67%；BIMBase的“AI構思渲染插件”可快速將設計草圖轉化為高質量效果圖，助力方案競爭力提升。

展望未來，毛軍為提出“基礎能力建設-數據貫通協同-城市智能生態”的三階段發展路徑，并呼吁完善AI責任分級制度、加大科研投入、推動跨界融合與國際合作。他指出，建筑產業大模型將推動行業從“建造”向“智造”轉型，最終構建“人-建筑-自然-AI”共生的可持續發展生態。?

本次沙龍由住房城鄉建設部原總工程師、中國建筑業協會原會長王鐵宏和清華大學互聯網產業研究院院長、教授朱巖發起，匯聚了百度智能云、新中大、中建電商等科技企業代表及學界專家，通過跨界對話共探AI賦能建筑產業的新模式。中國建研院的實踐成果為行業提供了系統性轉型范本，展現了國產技術自主創新的巨大潛力。

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（供稿：殷夢霞、姜立 ?編輯：王恬）