建筑工程项目全生命周期业务流程介绍

围绕建筑工程项目全生命周期业务流程，主要可拆分设计咨询、施工建造、运营维护为三个 核心环节。

1.规划设计：AI 技术赋能建筑设计数字化

规划设计是建筑工程项目的核心环节。设计处于产业链上游，是工程项目建设的起点，是整 个建筑项目落地的基石。设计方案不仅决定了建筑项目交付时在建筑外观、空间规划以及使用功 能等方面能否满足最终用户的需求，还决定了工程造价、质量安全、建设周期、建筑能耗等工程 项目指标是否能达到客户要求的标准。按照设计阶段的不同，建筑设计可分为策划阶段、方案设 计、初步设计和施工图设计。根据住建部统计，施工图设计阶段的产值占比最高，达 50%。按照 设计客户群体的不同，建筑设计可分为基建设计、房建设计、专业工程设计等。在基建设计中， 勘察设计需要在项目初期确定项目可行性，围绕项目具体要求对道路交通、地质水文等基础情况 进行全面勘察，并结合原位实验、土工实验等一系列技术手段，最终确认工程项目实施的基础形 式和施工方法。在房建设计中，大型公共建筑（如超高层建筑及城市综合体等）由于功能复杂， 空间结构、设备专业等设计难度大，进入门槛高。专业工程设计主要服务于工业企业，随着我国 工业化进程的加快，工业企业要求厂房具有较高的生产工艺和设计标准，能够用于生产高精尖产 品，能够适应并满足微型化、自动化、洁净化、精密化、环境无污染等诸多要求。

“AI+设计”降本增效，助力头部企业释放规模效应。设计行业是智力密集型行业，人工成 本的占比较高。随着人工智能技术的不断成熟，AI 逐步介入方案设计、初步设计、施工图设计等 多个环节，有望大幅降低人力成本，提升设计效率。近年来，设计行业中部分上市公司已开始布 局 AI 与 BIM，积极拓展工程数字化设计业务，头部企业均已推出具有代表性的 AIGC 设计软件产 品，包括华设集团开发的 AIROAD 交通快速方案设计系统、华建集团开发的 ArctronArcOS 智慧建 筑操作系统等，根据使用需求不同应用于设计的各个阶段。以 AIROAD 为例，据公司统计，该软 件初步能够提升方案设计效率 7~8 倍，提升整体工作的综合效率 20~30%。随着“AI+设计”的不 断发展，头部企业有望通过标准化的设计产品和规模化的经验复制，单位成本逐步下降，规模效 应不断提升。规模效应将助力头部企业凭借先进的技术实力、核心的产品设计、丰富客户项目经 验实现业务规模扩张，从而在成本控制、效率提升和市场竞争力方面取得显著优势，快速抢占市 场份额，形成行业集中度提升趋势。

当前 AI 技术应用仅处于初级阶段，深度应用落地前路漫漫。AI 在建筑设计领域目前主要应 用于方案设计阶段，初步设计、施工图设计阶段应用相对较少，而施工图设计阶段的产值占比最 高，达 50%，方案设计阶段产值占比仅占 25%，在产值提升方面仍有较大空间。目前既有的 AI 设计软件更多集中在前期的方案设计阶段，对于复杂项目或初步设计、施工图设计等更加深入环 节的应用尚不成熟，并且目前的 AI 设计软件主要用于标准化的内容，造成设计方案大同小异、个 性缺失的现象，具体模型的输出仍然依赖于通过人工进行调试，AI 技术只能起到辅助作用。未来 AI 技术发展的趋势是 AI 模型的深度学习和运用，实现自动识别、自动生成等智能属性，以实现 三维空间的自主呈现，行业距此还有较大的成长空间。同时，由于建筑设计行业的应用场景多 样，AI 主动学习和分析的过程中需要对不同的建设场景、建筑类型、建筑结构、建筑材料等进行 识别，才能在应用过程中对设计方案进行有针对性地量化分析，这就要求企业拥有大量的、多种 类的设计底层数据，通过数据增强、合成数据、主动学习等数据策略对模型开展训练，提升模型 的适配性和准确度，增强模型的使用效果。因此，掌握大量设计数据的龙头企业拥有更多核心资 产，将更有机会开发出适配性更好的设计模型，未来将从中显著受益。

2.工程咨询：“BIM+”加强智能化工程项目管理

BIM 技术应用显著节省成本和工期。BIM 是以建筑工程项目的各项信息数据作为基础，建立 起三维的建筑模型，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息，在项目策划、设计、施 工、运行和维护的全生命周期过程中进行信息和数据的共享、传递，有助于对建筑信息作出正确 理解和高效应对，为业主方、设计方、施工方、运营方等各方主体提供协同工作的基础，从而提 高生产效率、节约成本并缩短工期。这一模型既包括建筑物的信息模型，同时又包括建筑工程管理行为的模型，可以通过信息的共享和传递将两者结合，为设计团队和施工团队提供协同工作的 基础，从而提高施工效率、节约成本、缩短工期，有效实现建筑的全生命周期管理。

BIM 助力设计、建造、运营模式从二维向三维、多维转变。BIM 技术自 2002 年左右在美国诞 生以来，经过十多年的发展，已在全球范围内得到广泛认可，当前已成为现代建筑施工运营的重 要工具。2004 年左右我国开始引入 BIM 概念，从 2013 年开始，BIM 在我国进入了快速发展的时 期。建筑设计是将三维的建筑设计方案转变为二维设计图纸的过程，建筑施工则是将二维的设计 图纸转化为三维建设过程，建设项目从概念诞生到建成实体的过程就是项目各项数据、信息不断 从三维转化为二维再展现为三维甚至更多维度的过程。CAD 技术虽然也具备三维建模、翻模功 能，但基于二维的设计理念。BIM 与 CAD 的主要差别在于所使用的图形平台不同，所收集及展示 的信息组织方式及信息量不同，CAD 是直接和工程分析、设计和制图相关联的计算机应用方法， 而 BIM 是基于项目全生命周期内不同阶段不同利益相关方的协同、基于公开标准的共享数字表 达，是数据库。相比于 CAD 技术所带来的生产效率提升，BIM 技术的出现使得建筑行业真正摆脱 了二维图纸，迈向了基于三维模型的设计和建造的全新模式，从根本上改变从业人员仅依靠符号 文字形式图纸进行项目建设和运营管理的工作方式，实现在建设项目全生命周期内提高质量与效 率，减少错误和风险的目标。

BIM 技术可应用于项目全周期或某一阶段。根据 2017 年 6 月上海市住房和城乡建设管理委员 会发布的《上海市建筑信息模型技术应用指南（2017）》，BIM 技术的应用模式分为两种，一种 是方案设计、初步设计、施工图设计、施工准备、施工实施、运维的全生命期 BIM 技术应用，另 一种是选择上述生命期的某一阶段或部分阶段应用 BIM 技术。

3.施工建造：人工智能推动建筑机器人等智能装备的应用

建筑机器人按应用领域可分为设计、建造、运维和破拆四大类。建筑机器人是指自动或半自 动执行建筑工作的机器装置，其可通过运行预先编制的程序或人工智能技术制定的原则纲领进行 运动，替代或协助建筑人员完成如焊接、砌墙、搬运、天花板安装、喷漆等建筑施工，能有效提 高施工效率和施工质量、保障工作人员安全及降低工程建筑成本。从理论上来说，建筑工程施工 中所有复杂工序都可以由相对应的建筑机器人进行替代或辅助施工，这也是建筑机器人未来的开 发潜力和开发方向。按照建筑工程施工工艺分类，主要包括土方工程、地基与基础工程、砌筑工 程、钢筋混凝土工程、防水工程、装饰工程等几大类，各类工程中又包括大大小小的各种工序以及具体的施工作业，因此建筑机器人可开发的种类非常丰富。建筑机器人可应用在四个细分建筑 工程领域：设计、建造、运维、拆除，每个细分应用领域对应着不同功能的建筑机器人产品。

建筑机器人优势显著，具备核心竞争力。相较于传统的人工，建筑机器人在减少现场错误、 降低人工成本、保障施工安全、提高施工效率等方面有较大的优势。在施工效率方面，美国企业 ConstructionRobotics 研发的半自动“SAM100 砌砖建筑机器人”每小时铺设的砖块达 300-400 块， 其速度是普通工人的 3-4 倍。澳大利亚企业 FastbrickRobotics 于 2016 年推出的全自动“HadrianX 砌砖建筑机器人”，其不仅可实现 24 小时不间断地工作，且每小时铺设的砖块达 1,000 块；中国 企业盈创科技的 3D 打印建筑机器人可实现在一天内制造 10 个单层住宅。在施工质量方面，现场 施工的建筑机器人具备环境感知、定位与建图（SLAM 技术）、路径规划、运动控制等能力，辅 助其实现灵活移动、自主导航等功能，因此能够在多变和未知的建筑工地环境上自由行走、避 障、移动作业等。建筑机器人的普及和应用，能够有效减少建筑施工项目中人工的操作时间，减 少人力、物力成本，提升施工的效率和质量，保证建筑施工的准确度和稳定性，为建筑行业的智 能化和自动化发展带来了更加广阔的发展前景。

建筑机器人核心零件依赖进口，装配式建筑的有望加速建筑机器人的发展。中国建筑行业规 模持续稳定的增长和劳动力短缺、安全事故高发、生产效率低等问题是驱动建筑机器人需求大幅 提升的两大因素。中国企业虽已开始研发建筑机器人，但依然面临核心零部件依赖进口、人工智 能技术有待提高、“建筑+机器人”复合型专业人才紧缺、行业标准尚未完善等问题，整体发展 依然落后于国外水平。我国政府从 2015 年起全面推广装配式建筑，2022 年住建部、国家发改委 发布《关于印发城乡建设领域碳达峰实施方案的通知》，提出大力发展装配式建筑，推广钢结构 住宅，到 2030 年装配式建筑占当年城镇新建建筑的比例达到 40%。装配式建筑的特点是将大规 模的建筑构件和产品，如外墙板、内墙板、空调板、楼梯、预制柱等，施工的场地从现场转移至 车间进行生产加工，因此建筑机器人如墙板安装机器人、自动搬运机器人、砌砖机器人在装配式 建筑生产中能够起到非常重要作用。此外，由于建筑现场施工环境较为复杂，以及人工智能技术 有待提高，装配式建筑能够为建筑机器人提供相对标准化的应用场景，实现的难易程度相对较 低。因此，应用于装配式建筑的建筑机器人将会是产品应用和落地的切入点，装配式建筑渗透率 提高有望促进建筑机器人的发展。

4.运营维护：数据要素发挥智慧交通新价值

我国智慧交通市场前景广阔。根据交通强国建设纲要的规划目标，到 21 世纪中叶，中国的 交通运输行业将处于高度数字化、网络化、智能化。根据艾媒咨询、前瞻产业研究院数据预测， 2018-2027 年中国的智慧交通市场将保持高速增长的趋势，市场规模将在 2027 年达到 6400 亿 元，其中 2021-2027 的 CAGR 为 9.86%。近年来我国积极推行数字交通建设，出台了多个相关政 策，为数字交通发展提供政策依据。2023 年，交通运输部印发《关于推进公路数字化转型加快智 慧公路建设发展的意见》，提出到 2035 年，全面实现公路数字化转型，构建公路设计、施工、养 护、运营等“一套模型、一套数据”，建立健全适应数字化的公路标准体系，公路建设、管理、 养护、运行、服务数字化技术深度应用，提升质量和效率、降低运行成本。

围绕不同领域创造智慧交通运用场景。完整的智慧交通体系需要交通领域各要素协同发展， 从建筑行业的角度来看，主要从基础设施的设计、建造、运营、维护等环节为智慧交通做出提升 和贡献。在交通领域中，建筑企业通常基于“建、管、养、运”四大业务，搭建不同领域的智慧 应用场景，充分运用大数据、云计算、物联网和人工智能等新一代信息技术，构建全面感知、泛 在互联、协同运行、高效服务和可持续发展的交通运输系统。智慧交通的运用场景通常包括智慧 公路、智慧轨交、智慧港航、车路协同等。 数据要素是智慧交通的核心支撑。数据要素是数字经济的重要组成部分，作为新型生产要 素，是数字化、网络化、智能化的基础。加快培育数据要素市场，有利于进一步激活数据要素潜 能，释放数据要素价值。在交通领域，基础设施智慧化是基于动态感知数据，并通过智能算法实 现决策的过程，对交通流及环境等状态的实时动态感知、对数据的采集和运用是支撑智慧交通基 础设施发展的基础。目前，交通数据被广泛应用于多个场景内，如贸易分析、运力运价、无人驾 驶、新能源汽车、区域经济活跃指数、风险控制等。当前交通数据的需求主要来自研发 AI 模型的 科技企业、进行科研工作的政府和学校等机构、提升效率的基础设施运营商、进行产品增值的交 通行业第三方数据服务商等。建筑企业因对交通基础设施的设计、建造、运营、维护等产生了巨 大的交通数据储备，未来可通过开发成各类交通数据产品实现数据资产的变现。近年来我国相关 数据产品持续探索中，已有部分落地案例，包括上海公共交通卡数据、上海随申行智慧停车数 据、隧道股份低空作业车数据等。