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近日，清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院主辦的“中國建筑產(chǎn)業(yè)人工智能發(fā)展態(tài)勢研究沙龍（第三場）”在清華大學(xué)舉行。中國建研院副總經(jīng)理毛軍為受邀發(fā)表主旨報告，系統(tǒng)闡述了人工智能技術(shù)驅(qū)動建筑產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的路徑與創(chuàng)新成果。

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毛軍為指出，中國建筑業(yè)正面臨增長空間收窄、綠色轉(zhuǎn)型壓力、數(shù)字化水平滯后、勞動力短缺等挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)建筑業(yè)數(shù)字化投入遠低于發(fā)達國家和制造業(yè)，BIM技術(shù)因數(shù)據(jù)治理難、標準缺失等問題影響了普及應(yīng)用。他強調(diào)，國家政策已將AI列為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型核心引擎，2024年“人工智能+”寫入政府工作報告，相關(guān)部委要求建筑業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)接口、知識圖譜、共享平臺等三大標準體系，國務(wù)院國資委要求中央企業(yè)需重點加強人工智能領(lǐng)域的科技創(chuàng)新能力、推動場景應(yīng)用落地、完善數(shù)據(jù)安全治理體系和優(yōu)化人才培養(yǎng)機制，并明確要求加速國產(chǎn)化AI技術(shù)替代，鼓勵央企優(yōu)先采用自主可控的大模型及算力生態(tài)。

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

毛軍為以實際案例展示了中國建研院的AI技術(shù)成果：PKPM-AID智能設(shè)計軟件通過AI優(yōu)化結(jié)構(gòu)方案，平均節(jié)省工程造價5%-10%，部分項目達20%；智能審查系統(tǒng)覆蓋全國20多個省市，服務(wù)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(gòu)思渲染插件”可快速將設(shè)計草圖轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量效果圖，助力方案競爭力提升。

展望未來，毛軍為提出“基礎(chǔ)能力建設(shè)-數(shù)據(jù)貫通協(xié)同-城市智能生態(tài)”的三階段發(fā)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(chǎn)業(yè)大模型將推動行業(yè)從“建造”向“智造”轉(zhuǎn)型，最終構(gòu)建“人-建筑-自然-AI”共生的可持續(xù)發(fā)展生態(tài)。?

本次沙龍由住房城鄉(xiāng)建設(shè)部原總工程師、中國建筑業(yè)協(xié)會原會長王鐵宏和清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院院長、教授朱巖發(fā)起，匯聚了百度智能云、新中大、中建電商等科技企業(yè)代表及學(xué)界專家，通過跨界對話共探AI賦能建筑產(chǎn)業(yè)的新模式。中國建研院的實踐成果為行業(yè)提供了系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型范本，展現(xiàn)了國產(chǎn)技術(shù)自主創(chuàng)新的巨大潛力。

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（供稿：殷夢霞、姜立 ?編輯：王恬）