上游新闻
陈英旭
2025-08-10 15:47:33
核心在于把设计、施工、运维这三大阶段打通，让信息在全生命周期内自由流动。
第一时间要理解的是BIM的价值。BIM不仅是三维建模的工具，更是协同工作的语言。将设计模型、施工工序、材料清单、成本信息等数据集成在一个平台上，能实现“看得到的冲突、预测得到的工序风险、仿真出来的成本变化”。5D、甚至6D的扩展，使时间、成本、运维信息嵌入模型，施工单位、分包方、供应商、业主都能在同一个数据环境中对话。
这种统一的数据语言，为后续的数字化决策打下坚实基础。
落地的关键，是从试点做起、逐步推广。第一步是建立数据治理框架。明确数据标准和接口协议，如常用的IFC等国际标准，确保不同软件之间的数据可交换性。第二步是设立一个共同数据环境（CDE），把设计、采购、施工、验收、运维等阶段的文档、模型、报告集中管理，确保版本控制与权限分离，避免信息孤岛。
第三步是组建跨专业数字化团队。设计师、施工管理、机电、信息化人员共同参与，形成“数据驱动的工作方式”，而不是把软件当成附加工具。第四步是以试点带动全面推进。选取规模适中、风险相对较低的项目作为数字化试点，设定清晰的指标：工期压缩、材料浪费降低、现场安全事故下降、缺陷率下降等。
在现场应用层面，传感技术、无线通信、自动化设备是最直接的提升手段。物联网传感器可以实时监测温湿度、振动、混凝土含水率、钢筋应力等关键参数；无人机与地面机器人负责巡视、测绘和基于视觉的质量检查，减少人工巡视盲区。5G/边缘计算让数据处理更快速，确保关键决策在现场就能触发，提升响应速度与安全性。
与此AR/VR技术成为现场培训与设定工序的有力工具。工人佩戴增强现实头显，可以在现场“看见”模型中的管线走向、隐蔽排布以及施工顺序，降低错误率。
真正在施工阶段落地的，往往是“数字化与标准化”并进的组合拳。以分包链条为例，第一时间建立统一的采购与施工数据模板，把物料信息、尺寸公差、合格证、检验记录等要素固化到模板中。为关键节点设定数字化验收点，顺利获得数字签名、照片评分、数据对比来实现透明化验收，避免返工。
还有，施工机器人在现场的应用日益成熟，例如砌筑、混凝土浇筑、表面抛光等环节的自动化设备，可以按预设工艺参数执行，减少体力劳动强度、提升重复性和精度。顺利获得数据回传，系统可以自动生成进度报表与质量报告，让管理层对风险有更早的预警。
在案例层面，一个真实的高层建筑项目顺利获得“BIM+数字孪生+传感网络”的组合，实现了从设计阶段到现场施工的全链路可视化。顺利获得数字孪生，施工阶段的冲突预测和工艺优化成为常态，现场事故率下降、材料周转加快、竣工时间缩短。这个案例也强调了“人、机、物、数”的协同关系：人负责策略与现场执行，机器与机器人承担重复性工作，物料与设备的物流信息保持透明，数据则是联系各方的纽带。
设立数字化目标与评估体系，明确要解决的痛点和可量化指标；建立跨部门的数字化工作组，明确职责、沟通机制和培训计划；选型但不过度追求“全套”，优先选择与现有流程高度兼容的软件与设备，确保数据互操作性；推出分阶段的试点计划，从单一子系统到端到端的协同；实施数据治理与安全策略，确保数据质量、隐私与安全；强化培训与变更管理，建立“以数据驱动的工作方式”的组织习惯。
顺利获得以上路径，建筑施工能够从“以图纸为中心”转变为“以数据为中心”的工作范式。智能不是一个孤立的工具，而是一整套方法论：以数据驱动设计、以数字化提升施工效率、以智能化保障现场安全与质量。走到这一步，施工现场的协作效率、信息透明度和风险可控性都会取得显著提升，也为后续在运维阶段的数字化运营打下坚实基础。
未来趋势与创新应用的落地路径进入2020年代后期，建筑领域的智能化开展呈现出“从单点工具到端到端生态”的趋势。未来的建筑施工，将越来越依赖于数字孪生、AI驱动的优化、自动化设备、以及数据中台的协同机制。理解这些趋势，有助于企业在成本、工期、质量、安全等维度取得持续竞争力。
数字孪生将从设计与施工扩展到运维与运营阶段。初步构建的数字孪生模型，不仅覆盖建筑物本身，还能对空调、照明、能耗等系统进行实时监控与优化，生成节能建议与维护预测。这一过程中，数据从传感器、设备、材料、供应链等多源汇聚，形成一个“全生命周期的镜像”。
企业可以据此进行预测性维护、性能优化以及资本结构调整，提升资产价值和财务透明度。
AI在设计与施工中的角色日益重要。基于历史数据和现场参数，AI可辅助进行安全评估、工序优化、资源调度和风险预测。比如顺利获得机器学习识别影像中的施工缺陷、材料不合格的早期征兆，或顺利获得优化算法提出更高效的施工序列与人力安排。AI还能够在材料选择阶段评估碳排放、成本、施工难度之间的平衡，帮助决策者做出更可持续的选择。
第三，自动化和机器人技术将成为常态。除传统的砌筑、混凝土等领域的机器人外，移动机器人、无人搬运、无人机集群等将进入更多现场场景，承担巡检、搬运、定位、焊接、喷涂等任务。人工智能与传感网络结合，使设备具备自我感知、自我定位和自我纠错的能力，从而降低现场人力密集度，提升安全性与现场执行力。
与此3D打印等新兴制造方式在构件定制与快速搭建方面也有望更广泛应用，尤其在预制构件与复杂结构节点上展现优势。
第四，绿色低碳成为全链条共识。低碳材料、再生材料、节能施工工艺以及废料循环利用，将成为项目评估的重要指标。数字化工具有助于精确计算材料用量、运输距离和能耗，反向优化设计与工艺，降低碳排放。随着政策引导和市场激励的加强，企业将更愿意在采购、设计与施工阶段实施低碳策略，形成企业核心竞争力。
第五，数据治理、开放生态与安全合规成为基石。未来的智能建造不是封闭的系统，而是开放、互操作、可扩展的生态。标准化接口、数据安全框架、与供应链伙伴的协同平台将成为标配。行业组织、标准化组织和平台厂商将共同有助于数据接口和互操作性，使不同系统、不同厂商能够无缝协作。
安全性也将成为核心议题，涉及网络安全、设备物理安全、隐私保护等方面，需要从架构设计、访问控制、数据脱敏等多层面保障。
企业如何在现在就把握这些趋势并实现落地？可以从以下几个维度入手：
建立数据中台与统一数据标准：将设计、采购、施工、运维数据汇聚到一个可查询、可分析的平台，确保不同阶段、不同系统之间的数据可以互操作与追溯。打造开放的生态与合作模式：顺利获得开放API、标准化接口，与供应商、分包商、服务商建立协同网络，形成以数据为核心的协作链。
投资于人才与培训：数字化转型不仅是工具的升级，更是工作方式的变革。加强对设计、施工、运维人员的数字化技能培训，培养跨学科的工作团队。推行分阶段的试点与扩展：在小型试点中验证新技术的价值、收集数据、总结经验，再逐步扩大覆盖范围与应用场景。强化现场管理与安全策略：在引入自动化设备时，配套完善的现场管理制度、培训、风险评估与应急预案，确保安全与高效并行。
关注可持续性与合规性：在成本与效率之外，关注碳排放、资源循环利用与法规合规，形成长期可持续的运营模式。
在实际场景中，这些趋势的落地往往呈现出几个典型组合：数字孪生驱动的全生命周期优化、AI辅助的智能设计与施工决策、现场的自动化与智能监控、以及数据驱动的供应链协同。以大型综合体项目为例，数字孪生可以实现从前期设计到竣工后的运维监控的全链路覆盖；AI帮助确定最短工期与最低成本的施工路径，自动化设备承担危险、繁重的任务，减少现场人员暴露在高风险环境中的时间；供应链平台则确保物资按时、按量、按质量地进入现场，降低库存与浪费。
顺利获得这些组合，项目不仅在效率上取得提升，也在质量、安全与可持续性方面实现跃升。
展望未来，智能建造将不仅改变施工现场的工作方式，更将重塑企业的经营模式。以“数字化服务化”为方向的开展思路，将为客户给予从设计、施工到运维的一揽子解决方案。顺利获得数据资产、平台服务与数据驱动的决策能力，企业可以实现更高的透明度、更好的成本控制和更强的风险管理力，形成长期的竞争力。
与此行业必须持续推进标准化、数据治理与人才培养，确保技术创新能被广泛理解、接受并落地，避免技术孤岛和应用碎片化。
愿景是清晰的：建筑施工的未来，是由数据驱动、由协作实现、以可持续性为底色的智能生态。我们正在走向一个更高效、更安全、更绿色的施工现场——在那里，智能科技真正“落地生根”，成为每一个项目的真实增益。若把这一切比作一次系统演练，参与者不仅要掌握工具，更要理解数据背后的因果关系，愿意不断迭代、持续学习。
只有如此，智能建造才能在现实世界中不断自我提升，最终带来更美好、更高效的城市化进程。
