当前，建筑业整体信息化水平相较于其他行业，相对滞后。究其原因，无外乎建筑业本身的特点所致。建筑产品不同于其他行业的产品，其他行业的产品都是固定生产线生产的“流动产品”，而建筑工程是由一个流动的生产线生产的“固定产品”，产品的标准化程度较低，很难找到两栋一模一样的建筑工程。而标准化恰恰又是信息化的前提，这是造成建筑业信息化滞后的根本原因。同时，标准化也是产品质量的重要保障措施，没有标准化，产品的质量很难得到保障。不同的建筑工程需要编制不同的施工组织设计，不同的施工工序需要编制不同的施工方案，甚至同一工序不同的施工部位，都需要编制不同的技术交底，这就是建筑工程这一“产品”的生产特点。过去建筑工程的质量安全，特别依赖从业人员的经验，有经验的工程师能够编制合理的施工组织设计、施工方案，能够全面梳理施工风险，能够及时发现现场隐患。
人工智能技术恰恰是依赖大量的历史数据，按照神经元理论，模拟人的思维方式，形成的算法应用，是人类经验的“平替”产品，可以有效替代人的“经验”，借助计算机强大的算力，人工智能可以超越人的经验若干倍。人工智能的出现，让建筑业这一过度依赖“经验”的传统行业焕发了新的活力，过去依赖传统信息化技术解决不了的难题，都可以找到解决的方案。
比如规划设计，一个好的规划设计需要考虑区域过去的历史、周边的环境、地质的条件、使用的人群、未来的发展等诸多因素，只有非常有经验的规划设计师才能保证规划设计的质量，而现在通过人工智能技术，把这些纷繁复杂的知识内容输送给“大模型”，形成“语料库”，就可以形成一份“兼顾历史、考虑未来、适合环境、适应人群”的规划设计，AI思考的全面性、逻辑的缜密性是人所不能及的。
又如施工组织设计，由于施工组织设计高度影响工程的质量安全和施工成本，建筑工程本身属于“非标”产品，施工方法又存在多样性，过去非常依赖人的施工经验，现在交给经过训练的“大模型”后，就能够生成一套既保障质量安全又经济合理的施工组织设计，因为大模型掌握的“语料库”远超一个人能够接触的知识内容。
再如施工现场的风险，确定一个工程项目有哪些风险，需要结合“人、机、料、法、环”各个方面，施工现场的“非标”特点，让这些因素一直处于可变的状态，所以要想准确判定施工风险就需要特别有经验的工程师，特别依赖历史经验。中国有着全世界最大规模的“建筑工地”，我们建筑工程的多样性、复杂性也是全世界不可比拟的，所掌握的工程事故类型也是最全的，这些都为我们训练“大模型”提供了数据支撑，利用“大模型”就可以根据施工现场的情况实时动态发布施工风险，及时提醒管理人员和作业人员，有效避免事故的发生。
施工现场的隐患发现与治理一直是困扰建筑业的一大难题，由于建筑工程具有存在多大的建筑面积就有多大的“工作面”这样的特点，使得施工现场的隐患排查与治理非常困难。为此围绕建筑施工配置了施工员、质检员、监理工程师、监督员等多个岗位进行检查治理，现在有了AI的赋能，建筑业也有了“类交通”的智慧化解决方案，北京建科研软件技术有限公司就针对建筑业的特点提出了“固定+移动+穿戴”的技术解决方案，在施工现场通过“摄像头+AI盒子+音柱”实现实时发现现场质量安全隐患，通过语音提示及时纠正违章作业，有效保证了施工现场的质量安全。
总之，人工智能技术给了建筑业从业者无限的想象空间，过去依赖传统信息化技术解决不了的“痛点”问题，在人工智能技术的赋能下，都能找到相应的解决方案。建筑工程这一“产品”本身非常复杂，存在产品周期长、类型多、构成复杂、标准化程度低等特点，随着AI技术的不断发展，一定能够在勘察、设计、施工、运维等各阶段、各方面为建筑工程找到全新的解决方案，加快建筑业的转型升级，快速适应新形势、找到新方向、提供新产品，让传统的建筑业“涅槃重生”，焕发新的活力。
