规划设计是建筑工程建设项目的核心环节。设计处于产业链上游，是工程建设项目建设的起点，是整个建筑项目落地的基石。设计的具体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，还决定了工程建设价格、质量安全、建设周期、建筑能耗等工程建设项目指标是否能达到客户真正的需求的标准。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，围绕项目具体实际的要求对道路交互与通行、地质水文等基础情况做全面勘察并结合原位实验、土工实验等一系列技术方法，最终确认工程建设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公司，随着我们国家工业化进程的加快，工业公司要求厂房具有较高的生产的基本工艺和设计标准，能用来生产高精尖产品，能适应并满足微型化、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，人力成本的占比较高。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，有望大幅度降低人力成本，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，依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”的持续不断的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,规模效应不断的提高。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，快速抢占市场占有率，形成行业集中度提升趋势，
我国智慧交通未来市场发展的潜力广阔。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。根据前瞻产业研究院数据预测，2020-2027年中国的智慧交通行业投资规模将保持快速地增长的趋势，2027年投资规模有望达到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，出台了多个有关政策，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。
数据要素是智慧交通的核心支撑。数据要素是数字化的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。交通领域蕴含庞大丰富的数据资源，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，交通数据被大范围的应用于多个场景内,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。以城市交通为例，相关运营主体拥有车辆数据、道路数据、城市公共交通数据、跨域交通出行数据、物流运输数据等数据要素内容，经处理可应用于交通规划、交通管理、交通安全、交通监测、车路协同等交通数字化和智慧化方面。
AI应用爆发推动交通数据要素价值变现。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。当前交通数据的需求大多数来源于研发 AI模型的科技公司、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。近年来我国有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。未来持续受益于政策支持和AI应用的爆发，交通运输行业数据要素需求预测将陆续释放，建筑企业中掌握交通领域数据要素的企业有望受益。
DeepSeek-Rl发布，加速推动AI向建材行业各生产环节的透。我国现在已经成为全球建材生产大国、水泥、玻璃、玻纤等多种建材产品产量位居世界第一，但建材行业作为传统制造业，目前行业整体的发展仍依赖投资及资源要素投入等因素拉动。在大数据、人工智能等数字化产业快速崛起背景下，建材行业传统的生产管理模式难以适应当下快速变化的市场需求及发展的新趋势，建材企业数字化、智能化转型迫在眉睫,特别是近期DeepSeek-Rl的发布,加速了我国AI技术的升级选代,开启了大模型产业的变革，将加速AI技术在各行业的渗透，建材行业也将受益于AI技术的升级通过AI赋能建材产业链所有的环节，实现全方位转型。
工信部针对不一样业务环节给出改造方向，加速行业赋能转型。2024年1月，工信部等九部门印发了《原材料工业数字化转型工作方案(2024-2026)》，其中对建材行业的数字化转型给出了实施指南，针对不同业务场景给出了改造方向，从研发设计、生产控制、质量管理、物流仓储、低碳环保等多个关键业务环节实现数字化及智能化的提升，赋能价值创造和业务增长。
优化供应链管理，开启智慧仓储物流。供应链管理方面，AI技术具有强大的数据分析和机器学习能力，可基于历史数据、市场趋势等分析，搭建生产行业动态需求预测模型，更精准的预测建材市场需求变动情况，减少产品库存积压和浪费，同时确保原燃材料及时供应，减少资金占用。仓储管理及物流运输方面，智能仓储系统可运用计算机视觉技术和物联网技术，实现原材料以及产品的自动化检索、分类、储存，并且通过对仓储空间分析，优化调整仓库布局结构，提高仓储空间利用率等;此外，机器人也可用于仓储及配送中心，如全自动装车机器人可完成袋装水泥等物料产品的装车工作，不但可以提高物流效率，还能够降低人力成本、减少人员工伤风险。目前建材企业的供应链及仓储物流自动化和智能化水平偏低，将是未来AI技术突破的重要场景。
加强能耗管理，实施循环经济，打造建材绿色低之路。随着AI技术向建材生产制造环节的不断渗透，AI系统可实时监控生产所有的环节的能源消耗情况，一直在优化改进生产环节，降低单位能耗，减少碳排放。此外，建材企业可通过数据分析，加大使用工业废弃物、建筑垃圾等高性能原材料，提高资源利用率，开发可循环回收利用的绿色建材产品。
AI+物联网(AIOT)深层次地融合，打通建材产业上下游，实现资源信息共享。利用大数据物联网、人工智能等技术，实现建材产业上下游的资源信息共享，实现产业链协同。例如，通过 AI模拟材料性能，制定更符合终端应用场景及客户的真实需求的建材产品定制方案。以往从建筑设计图到挑选适配的建材产品，需要设计师耗费大量的时间和精力对比建材产品的性能，未来将利用A技术将建材产品库与建筑信息模型(BIM)相结合，通过大模型分析产品参数、应用场景、客户的真实需求等直接生成更高效、节能的建筑结构设计图，给出更适配的建材产品定制方案，并直接通过大模型自动生成建材产品订单。
当前我国大部分建材企业的机械化、自动化转型已基本完成，但企业智能化水平仍处于起步阶段，人工智能暂未在行业中发挥较大作用。近几年行业有突出贡献的公司开始向智能化、数字化布局探索，发挥带头作用，引领行业智能化转型。目前部分建材有突出贡献的公司智能化转型已初显成效。
打造水泥行业智能工厂标杆。海螺集团作为国内水泥行业有突出贡献的公司，在水泥生产的全部过程管控方面有着深厚的工业积淀，公司利用自身长期生产经营过程中积累的生产制造、设备运维和经营管理知识，基于移动通信网络、数据传感检测、信息交互集成等数字化技术，打造了水泥生产全流程智能工厂。智能工厂包含智能生产、智能运维和智慧管理三大平台，实现了“一件输入，全程智控”的生产模式，节能提效明显，在海螺水泥智能工厂实施后，生产线%，质量稳定性提升 3.7%，工厂主要经济技术指标得到优化。
搭建海螺集团工业互联网生态体系，从标杆引领到对外赋能。在智能制造和大数据的浪潮下海螺集团针对水泥、新能源、新材等不同业务板块，结合各自生产经营管理的需求，先后分别建设了IoT工业物联平台，实现对各工厂生产数据的远程互联和运算分析。此外，海螺集团搭建海螺云工平台，打通各业务子平台，实现数据的统一管理，通过提供IaaS、基础IT、应用开发、数据、AI、业务6大服务模块，构建资源管理、基础支撑、应用服务、安全防护4项平台技术能力，提升海螺集团所有业务板块间的数据应用效率、管理效率及业务协同性,打造集团工业互联网生态体系。
引入AI大模型，进一步赋能企业提质增效。随着近两年AI大模型的加快速度进行发展，海螺集团一直在升级生产制造智能化，在生产、装备、安全领域探索建材行业大模型。海螺与华为联合技术团队综合运用人工智能+大模型等技术，依托华为盘古预测大模型，打造了生产寻优预测大模型、皮带机装备AI大模型和安全AI大模型，实现了水泥烧成煤耗降低，熟料3天、28天强度预测准确率高于85%，皮带机无人巡检等效果，进一步赋能企业增安、提质、降本、增效。
利用人工智能技术，提高生产安全性。2024年12月，工信部发布了《人工智能赋能新型工业化典型应用入选案例公示名单》，中国建材集团旗下企业信云智联与天山材料共同推出的“人工智能+安全生产，打造人机协同新型安全管理模式”方案成功入选。该方案利用了计算机视觉技术、深度学习技术等，实现了对生产环境的智能感知、智能预警和智能决策，能够对生产现场的视频进行监控，实时分析人的不安全行为、物的不安全状态和环境风险等，一经发现异常及时发出预警信息，能借助电脑告警声音提示告警视频自动切换、APP或短信通知、现场语音音箱提醒等方式及时通知安全管理人员进行确认，在发现隐患风险时立即采取对应措施。这种“人机协同”的安全管理模式，极大地提高了企业的安全生产效率和效果，有实际效果的减少了生产事故的发生，让安全管理可知、可控、可防，实现从“事后追溯”向“事前预防”的转变。
上线AI智能助手，提升安全管理工作便捷性。与此同时，信云智联安全监管平台上线了AI智能安全助手，可通过语音唤醒AI助手，基于强大的知识库、为用户更好的提供便捷的系统使用攻略、专业的安全知识解答等，进一步提升安全管理工作的便捷性，提升工作效率。
虽然目前建材有突出贡献的公司在向数字化、智能化转型，但未来建材行业整体的数智升级仍面临多种问题及挑战。
资金压力:在数字化的经济时代下，建材企业智能化、数字化转型成为行业发展必然趋势，但金钱上的压力是目前行业大部分企业，特别是中小企面临的首要难题。智能化转型需要在多方面进行资产金额的投入，除了要开发和购买适合业务及生产应用场景的软件系统，还要搭建高速稳定的网络系统，即使系统大模型搭建完成，后期的维护费用仍需要较大的资金支持。大量的资产金额的投入对于利润偏低、本就紧张的企业来说，将成为阻碍其智能化转型的巨大障碍，特别是在当前房地产市场不景气背景下，建材需求大幅度地下跌，企业业绩承压，大量中小企业业绩持续亏损，稳健经营成为企业第一个任务，对资金需求较大的智能化转型进度被迫放缓。
数据标准化问题:当前各家建材企业积极打造专属数据平台，以提升公司竞争力，但不同的企业、不同的子行业在搭建数据模型时，采用的技术框架、开发工具不同，导致数据格式及接口调用方式等差异，在后续建材全生态体系搭建阶段和建材上下游产业链大数据整合阶段，将增加数据处理的复杂性，甚至造成行业生态体系的数据混乱，降低了数据的可用性及决策价值返回搜狐，查看更加多
