當前，建筑業整體信息化水平相較于其他行業，相對滯后。究其原因，無外乎建筑業本身的特點所致。建筑產品不同于其他行業的產品，其他行業的產品都是固定生產線生產的“流動產品”，而建筑工程是由一個流動的生產線生產的“固定產品”，產品的標準化程度較低，很難找到兩棟一模一樣的建筑工程。而標準化恰恰又是信息化的前提，這是造成建筑業信息化滯后的根本原因。同時，標準化也是產品質量的重要保障措施，沒有標準化，產品的質量很難得到保障。不同的建筑工程需要編制不同的施工組織設計，不同的施工工序需要編制不同的施工方案，甚至同一工序不同的施工部位，都需要編制不同的技術交底，這就是建筑工程這一“產品”的生產特點。過去建筑工程的質量安全，特別依賴從業人員的經驗，有經驗的工程師能夠編制合理的施工組織設計、施工方案，能夠全面梳理施工風險，能夠及時發現現場隱患。
人工智能技術恰恰是依賴大量的歷史數據，按照神經元理論，模擬人的思維方式，形成的算法應用，是人類經驗的“平替”產品，可以有效替代人的“經驗”，借助計算機強大的算力，人工智能可以超越人的經驗若干倍。人工智能的出現，讓建筑業這一過度依賴“經驗”的傳統行業煥發了新的活力，過去依賴傳統信息化技術解決不了的難題，都可以找到解決的方案。
比如規劃設計，一個好的規劃設計需要考慮區域過去的歷史、周邊的環境、地質的條件、使用的人群、未來的發展等諸多因素，只有非常有經驗的規劃設計師才能保證規劃設計的質量，而現在通過人工智能技術，把這些紛繁復雜的知識內容輸送給“大模型”，形成“語料庫”，就可以形成一份“兼顧歷史、考慮未來、適合環境、適應人群”的規劃設計，AI思考的全面性、邏輯的縝密性是人所不能及的。
又如施工組織設計，由于施工組織設計高度影響工程的質量安全和施工成本，建筑工程本身屬于“非標”產品，施工方法又存在多樣性，過去非常依賴人的施工經驗，現在交給經過訓練的“大模型”后，就能夠生成一套既保障質量安全又經濟合理的施工組織設計，因為大模型掌握的“語料庫”遠超一個人能夠接觸的知識內容。
再如施工現場的風險，確定一個工程項目有哪些風險，需要結合“人、機、料、法、環”各個方面，施工現場的“非標”特點，讓這些因素一直處于可變的狀態，所以要想準確判定施工風險就需要特別有經驗的工程師，特別依賴歷史經驗。中國有著全世界最大規模的“建筑工地”，我們建筑工程的多樣性、復雜性也是全世界不可比擬的，所掌握的工程事故類型也是最全的，這些都為我們訓練“大模型”提供了數據支撐，利用“大模型”就可以根據施工現場的情況實時動態發布施工風險，及時提醒管理人員和作業人員，有效避免事故的發生。
施工現場的隱患發現與治理一直是困擾建筑業的一大難題，由于建筑工程具有存在多大的建筑面積就有多大的“工作面”這樣的特點，使得施工現場的隱患排查與治理非常困難。為此圍繞建筑施工配置了施工員、質檢員、監理工程師、監督員等多個崗位進行檢查治理，現在有了AI的賦能，建筑業也有了“類交通”的智慧化解決方案，北京建科研軟件技術有限公司就針對建筑業的特點提出了“固定+移動+穿戴”的技術解決方案，在施工現場通過“攝像頭+AI盒子+音柱”實現實時發現現場質量安全隱患，通過語音提示及時糾正違章作業，有效保證了施工現場的質量安全。
總之，人工智能技術給了建筑業從業者無限的想象空間，過去依賴傳統信息化技術解決不了的“痛點”問題，在人工智能技術的賦能下，都能找到相應的解決方案。建筑工程這一“產品”本身非常復雜，存在產品周期長、類型多、構成復雜、標準化程度低等特點，隨著AI技術的不斷發展，一定能夠在勘察、設計、施工、運維等各階段、各方面為建筑工程找到全新的解決方案，加快建筑業的轉型升級，快速適應新形勢、找到新方向、提供新產品，讓傳統的建筑業“涅槃重生”，煥發新的活力。
（作者系北京建科研軟件技術有限公司總經理）