AI技术正通过多维度创新重塑建筑行业设计流程与产业生态，其核心应用与数字化转型实践可归纳为以下四大方向：
一、技术架构与核心能力
1. 大模型分层体系
基于“通用大模型（L0）-行业大模型（L1）-场景大模型（L2）”三级框架，构建覆盖全生命周期的智能工具链。例如中国建研院研发的L1行业大模型通过融合规范与历史数据，实现建筑碳排放曲线预测误差＜5%；L2场景大模型则聚焦工程闭环决策优化。
2. 数据治理标准化
建立“XDB+AI?”体系整合多源异构数据，通过OCR图纸识别、CV空间模型重构、NLP规范解析等技术，破解建筑行业数据碎片化难题，支撑全流程数字化协同。
二、智能化设计工具革新
自动化设计生成：AI基于参数输入自动生成建筑图纸与BIM模型，如BIMBase的AI构思渲染插件可将草图快速转化为高质量效果图，提升方案竞争力。
性能优化与模拟：通过遗传算法优化空间布局，深度学习模型预测能耗与环境影响，AI辅助决策使建筑能效提升30%以上，材料成本降低5%-20%。
智能审查与诊断：覆盖全国20省市的项目智能审查系统，结合知识图谱与DeepSeek-R1模型，机电故障诊断准确率提升67%。
三、数字化转型路径
1. 基础能力建设
自主研发工业软件（如BIMBase）实现国产化替代，构建AI算力生态与安全治理体系。
2. 数据贯通协同
打造开放数据平台整合GIS、BIM、IoT多源数据，支撑城市级智慧化应用（如排水防涝调度、地下管线监测）。
3. 智能生态构建
推动跨学科共创平台建设，制定智能建筑新标准，加速“人-建筑-自然-AI”共生体系落地。
四、挑战与趋势
瓶颈突破：需解决数据质量参差、复合型人才短缺、AI过度依赖风险等问题。
政策驱动：国务院国资委明确要求央企优先采用自主可控AI技术，强化国产化替代与场景应用落地。
未来方向：融合大模型与无人系统推动“自主智能设计建造”，实现全要素耦合的审美生成与性能优化。
典型案例：中国建研院PKPM-AID智能设计软件通过AI优化结构方案，平均节省工程造价5%-10%，部分项目达20%；“双碳助手”模型依托百亿级数据训练，精准预测建筑全周期碳足迹。
